La confluencia de la programación, IA (aprendizaje automático) y una educación transformadora» en un tiempo complejo y divergente

Juan Domingo Farnós

En la nueva formación que instamos en esta época donde la educación ya no puede seguir siendo el refugio de nadie ni la esperanza de todos…

En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convertirán en las habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes. ¿Cuáles son los desafíos y oportunidades para la formación de profesionales y de desarrollo en un entorno de este tipo? en eso estamos…

En este ambiente de incertidumbre perenne , ambiguo, y volátil, las oportunidades serán lo importante, no lo que estés haciendo y aprendiendo en un momento concreto. Los nuevos líderes deben gestionar estas “tendencias”, estas intenciones y redirigir en cada momento aprendizajes y trabajos en la dirección adecuada…

En este entorno, el sentido de decisiones y el intercambio de conocimientos se convertirán en las habilidades críticas. Esto será en nuestros equipos, comunidades y redes. ¿Cuáles son los desafíos y oportunidades para la formación de profesionales y de desarrollo en un entorno de este tipo? en eso estamos…

En este ambiente de incertidumbre perenne , ambiguo, y volátil, las oportunidades serán lo importante, no lo que estés haciendo y aprendiendo en un momento concreto. Los nuevos líderes deben gestionar estas “tendencias”, estas intenciones y redirigir en cada momento aprendizajes y trabajos en la dirección adecuada…

Hay otras acciones  para tomar:

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

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

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

En todo caso, será un camino intenso y emocionante cambiar lo que está sucediendo hasta ahora, …será emocionante liderar nuevas formas de convivencia….será apasionante crear otra sociedad con otra manera de vivir,….será genial entender que no podemos seguir viviendo con procesos estancos y uniformizadores…será vital transformar la empresa y la universidad en una sola cosa…:

Desafíos:

1. Adaptación Continua: La rapidez con la que evolucionan las tendencias y tecnologías requiere que los profesionales estén constantemente actualizando sus habilidades, lo que puede ser un desafío logístico y financiero para la formación tradicional.
2. Gestión de la Incertidumbre: La falta de certeza en el entorno laboral puede generar ansiedad y resistencia al cambio. Formar a los profesionales para que se sientan cómodos en la ambigüedad y sepan tomar decisiones informadas es esencial.
3. Cambio Cultural: La transición hacia un enfoque más colaborativo y orientado a la red puede chocar con estructuras organizativas y culturas empresariales arraigadas. Formar profesionales para liderar y adaptarse a estos cambios puede ser desafiante.

Oportunidades:

1. Aprendizaje Colaborativo: Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos puede convertirse en una ventaja competitiva. Plataformas de aprendizaje colaborativo y prácticas como la tutoría entre pares pueden ser herramientas poderosas.
2. Desarrollo de Habilidades Socioemocionales: En un entorno dinámico, las habilidades blandas como la resiliencia, la empatía y la comunicación efectiva se vuelven fundamentales. La formación centrada en estas habilidades puede potenciar el rendimiento y la adaptabilidad.
3. Tecnología como Facilitador: Aprovechar la tecnología, como la inteligencia artificial y la realidad virtual, para ofrecer programas de formación personalizados y accesibles, superando las barreras de tiempo y espacio.

Ejemplos de Conceptos Educativos en el Ámbito Universitario:

1. Aprendizaje Basado en Proyectos: Integrar proyectos reales en el plan de estudios, donde los estudiantes deben adaptarse a cambios y colaborar en equipos multidisciplinarios.
2. Programas de Desarrollo de Habilidades Blandas: Cursos que se centran en el desarrollo de habilidades como la toma de decisiones bajo presión, la gestión del tiempo y la resolución de conflictos.

Autores y Citas:

1. Peter Senge: «La capacidad de aprender más rápido que tus competidores puede ser la única ventaja competitiva sostenible».
2. Charles Duhigg: «En un entorno de cambio constante, la habilidad más importante es ser capaz de aprender y desaprender rápidamente».

Peter Senge destaca la importancia de la velocidad de aprendizaje como ventaja competitiva duradera, resaltando que la capacidad de aprender más rápido que los competidores es esencial. Por otro lado, Charles Duhigg subraya la necesidad de adaptarse al cambio constante, identificando la habilidad crucial de aprender y desaprender rápidamente en este entorno dinámico. Ambos autores coinciden en la vital importancia de la agilidad cognitiva y la capacidad de adaptación para enfrentar los desafíos contemporáneos.

Charles Duhigg resalta la habilidad de aprender a desaprender en un entorno de cambio constante. Su enfoque sugiere que la capacidad de abandonar antiguos paradigmas y conocimientos obsoletos rápidamente es esencial para adaptarse eficazmente a nuevas circunstancias y aprovechar las oportunidades emergentes.

Aprender a Desaprender en la Educación Disruptiva:

La Educación Disruptiva abraza la noción de aprender a desaprender como parte integral de su filosofía. En este contexto, implica la capacidad de los estudiantes y profesionales para cuestionar, desafiar y replantear constantemente sus conocimientos y habilidades. La educación disruptiva fomenta un enfoque dinámico, donde la adaptabilidad y la apertura al cambio son tan importantes como la adquisición de nuevos conocimientos.

Comparación:

Ambas perspectivas convergen en reconocer la importancia del proceso de desaprendizaje en un mundo en constante evolución. Duhigg se enfoca en la habilidad individual, mientras que la Educación Disruptiva amplía este concepto a sistemas educativos, promoviendo la flexibilidad y la capacidad de respuesta como elementos fundamentales para una formación eficaz. En conjunto, ambas visiones refuerzan la idea de que aprender a desaprender es esencial para el crecimiento continuo y la adaptación en entornos cambiantes.

En el ámbito universitario, la idea de «aprender a desaprender» puede introducirse como una competencia fundamental para preparar a los estudiantes para el mundo cambiante y dinámico. Aquí hay una manera de abordar la explicación:

Introducción: En un entorno globalizado y tecnológicamente avanzado, las universidades tienen la responsabilidad de formar individuos que no solo adquieran conocimientos, sino que también desarrollen la capacidad de adaptarse a los cambios constantes. La noción de «aprender a desaprender» se convierte en un componente crucial de esta formación.

Definición: «Aprender a desaprender» implica reconocer que el conocimiento se vuelve obsoleto con rapidez en la era actual y que la habilidad para cuestionar y dejar atrás viejas concepciones es esencial. En lugar de ver el aprendizaje como un proceso estático, se trata de adoptar una mentalidad flexible que permita a los estudiantes ajustar y reconstruir su comprensión del mundo.

Razones:

1. Adaptabilidad: La capacidad de desaprender permite a los estudiantes adaptarse rápidamente a nuevos escenarios y desafíos, una habilidad invaluable en el mundo laboral actual.
2. Innovación: Fomenta la innovación al liberar a los individuos de restricciones mentales, permitiéndoles explorar nuevas ideas y enfoques.
3. Resiliencia: Ayuda a desarrollar resiliencia emocional al aceptar la idea de que el cambio es constante y que aprender nuevas habilidades es un proceso continuo.

Metodología Educativa:

1. Enfoque Interdisciplinario: Fomentar la colaboración entre diferentes disciplinas para promover la diversidad de pensamiento y la exposición a perspectivas variadas.
2. Proyectos de Colaboración: Diseñar proyectos que requieran la aplicación práctica de conocimientos en contextos diversos, fomentando la adaptabilidad.
3. Evaluación Continua: Implementar evaluaciones formativas y continuas que reflejen la capacidad de los estudiantes para ajustar y actualizar sus conocimientos.

Herramientas Tecnológicas: Integrar plataformas educativas en línea, inteligencia artificial y simulaciones virtuales para proporcionar experiencias de aprendizaje dinámicas y adaptativas, donde los estudiantes pueden practicar el desaprendizaje de manera guiada.

Resultados Esperados: Al final de su formación, los estudiantes no solo habrán adquirido conocimientos específicos, sino que también habrán desarrollado una mentalidad de aprendizaje continuo y la habilidad de desaprender cuando sea necesario.

Esta explicación busca integrar la idea de «aprender a desaprender» en la filosofía educativa, destacando su relevancia para el desarrollo integral de los estudiantes en un mundo caracterizado por cambios acelerados.

Ejemplo Práctico en la Nueva Universidad del Siglo XXI:

Nombre del Curso: «Innovación y Desaprendizaje»

Descripción del Curso: Este curso tiene como objetivo principal cultivar en los estudiantes la habilidad de adaptarse a entornos cambiantes y fomentar la innovación a través del desaprendizaje. Se abordarán casos reales de transformación empresarial y se explorarán las estrategias y mentalidades necesarias para prosperar en un mundo caracterizado por la disrupción constante.

Estructura del Curso:

1. Módulo 1: Introducción al Desaprendizaje:
   • Contenido: Definición de desaprendizaje, ejemplos históricos de empresas que han tenido éxito al desaprender antiguos paradigmas.
   • Actividad Práctica: Análisis de casos donde la resistencia al cambio llevó al declive y cómo podrían haber desaprendido para adaptarse.
2. Módulo 2: Innovación y Flexibilidad Mental:
   • Contenido: Exploración de cómo la flexibilidad mental y la apertura a nuevas ideas son fundamentales para la innovación.
   • Actividad Práctica: Ejercicio de lluvia de ideas para resolver problemas utilizando métodos no convencionales.
3. Módulo 3: Desaprendizaje en Acción – Estudio de Casos:
   • Contenido: Análisis de empresas actuales que han experimentado transformaciones exitosas a través del desaprendizaje.
   • Actividad Práctica: Desarrollo de propuestas de cambio para una empresa simulada, incorporando principios de desaprendizaje.
4. Módulo 4: Tecnología y Desaprendizaje:
   • Contenido: Uso de tecnologías emergentes y plataformas educativas para facilitar el desaprendizaje.
   • Actividad Práctica: Participación en una simulación de realidad virtual donde los estudiantes deben adaptarse a escenarios cambiantes.
5. Módulo 5: Desarrollo de Proyectos Innovadores:
   • Contenido: Cómo aplicar el desaprendizaje en proyectos reales.
   • Actividad Práctica: Trabajo en equipos para desarrollar un proyecto innovador, con énfasis en la capacidad de adaptarse a los cambios en tiempo real.

Evaluación: La evaluación se basará en la participación activa en discusiones, la aplicación práctica de los principios de desaprendizaje en proyectos y la presentación final de un proyecto innovador.

Este ejemplo práctico busca integrar la idea de desaprender en un contexto educativo, enfocándose en la aplicación práctica de estos conceptos para preparar a los estudiantes para desafíos futuros.

1. Módulo 1: Introducción al Desaprendizaje:

pythonCopy code# Algoritmo para análisis de sentimientos en redes sociales
def analizar_sentimientos(empresa):
    comentarios_redes_sociales = obtener_comentarios_redes_sociales(empresa)
    sentimiento_global = algoritmo_analisis_sentimientos(comentarios_redes_sociales)
    return sentimiento_global

# Aprendizaje Automático para adaptar estrategias de desaprendizaje
def adaptar_estrategias_desaprendizaje():
    estrategias = obtener_estrategias_desaprendizaje()
    modelo_aprendizaje_automatico.entrenar(estrategias)

# Integración con la plataforma de aprendizaje
analisis_empresa = analizar_sentimientos("EjemploCorp")
adaptar_estrategias_desaprendizaje()

2. Módulo 2: Innovación y Flexibilidad Mental:

pythonCopy code# Algoritmo de recomendación personalizada
def recomendacion_personalizada(estudiante):
    preferencias_estudiante = obtener_preferencias(estudiante)
    recomendaciones = algoritmo_recomendacion(preferencias_estudiante)
    return recomendaciones

# Integración con la plataforma de aprendizaje
recomendaciones_estudiante = recomendacion_personalizada("Estudiante123")

3. Módulo 3: Desaprendizaje en Acción – Estudio de Casos:

pythonCopy code# Algoritmo de análisis de casos de estudio en tiempo real
def analizar_casos_estudio():
    casos_estudio_actualizados = obtener_casos_estudio_actualizados()
    analisis_casos = algoritmo_analisis_casos(casos_estudio_actualizados)
    return analisis_casos

# Integración con la plataforma de aprendizaje
analisis_casos_estudio = analizar_casos_estudio()

4. Módulo 4: Tecnología y Desaprendizaje:

pythonCopy code# Algoritmo de evaluación adaptativa
def evaluar_adaptativamente(estudiante):
    progreso_estudiante = obtener_progreso(estudiante)
    evaluacion_adaptativa = algoritmo_evaluacion_adaptativa(progreso_estudiante)
    return evaluacion_adaptativa

# Integración con la plataforma de aprendizaje
evaluacion_estudiante = evaluar_adaptativamente("Estudiante123")

5. Módulo 5: Desarrollo de Proyectos Innovadores:

pythonCopy code# Algoritmo de análisis predictivo para evaluar proyectos
def analizar_proyectos(proyectos):
    datos_proyectos = preparar_datos_proyectos(proyectos)
    resultado_analisis = algoritmo_analisis_predictivo(datos_proyectos)
    return resultado_analisis

# Integración con la plataforma de aprendizaje
proyectos_estudiante = obtener_proyectos("Estudiante123")
resultado_analisis_proyectos = analizar_proyectos(proyectos_estudiante)

Reepresentan cómo podrían integrarse algoritmos y aprendizaje automático en diferentes módulos del curso «Innovación y Desaprendizaje» en una universidad del siglo XXI. Cabe destacar que la implementación real dependería de las plataformas y tecnologías específicas utilizadas en el entorno educativo.

Relación con la Educación Disruptiva y la Inteligencia Artificial (IA):

Educación Disruptiva:

1. Desafíos Abordados: La educación disruptiva aborda la rigidez y la lentitud de los sistemas educativos tradicionales, proporcionando flexibilidad para adaptarse a las cambiantes necesidades del entorno laboral. La educación centrada en proyectos, la colaboración y la resolución de problemas se alinean con las demandas de un mundo volátil.
2. Oportunidades Exploradas: La educación disruptiva busca aprovechar tecnologías innovadoras y enfoques pedagógicos que permitan a los estudiantes aprender de manera más práctica y contextualizada. Los métodos de enseñanza centrados en el estudiante promueven la autonomía y la adaptabilidad.

Inteligencia Artificial:

1. Desafíos Abordados: La IA en la formación profesional puede ofrecer soluciones personalizadas, superando el desafío de adaptarse a las necesidades individuales en un entorno de aprendizaje diverso. La automatización de procesos rutinarios libera tiempo para actividades más centradas en habilidades críticas.
2. Oportunidades Exploradas: La IA puede analizar datos de aprendizaje para identificar patrones y ofrecer retroalimentación personalizada. Plataformas de aprendizaje alimentadas por IA pueden adaptarse a la velocidad del cambio, manteniendo a los profesionales actualizados con las últimas tendencias.

Comparación:

1. Enfoque en la Adaptabilidad: Tanto la educación disruptiva como la IA en la formación profesional destacan la necesidad de adaptabilidad. La primera a través de enfoques flexibles y centrados en el estudiante, y la segunda mediante la adaptación automatizada de contenido.
2. Colaboración y Aprendizaje Continuo: Ambas abordan la importancia de la colaboración y el aprendizaje continuo. La educación disruptiva fomenta entornos colaborativos, mientras que la IA puede facilitar el aprendizaje continuo al proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en datos.
3. Tecnología como Facilitador: Tanto la educación disruptiva como la IA reconocen el papel fundamental de la tecnología. Mientras que la primera busca transformar la experiencia de aprendizaje, la segunda utiliza la tecnología para ofrecer soluciones escalables y adaptativas.

Ejemplo Práctico:

Un programa educativo disruptivo podría incorporar plataformas de aprendizaje impulsadas por IA. Los estudiantes podrían participar en proyectos prácticos, mientras la IA analiza sus interacciones y desempeño, ofreciendo sugerencias personalizadas para fortalecer habilidades específicas. Esto combinaría la flexibilidad de la educación disruptiva con la adaptabilidad y personalización de la IA..

Implementación en Python con Árboles de Decisión:

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

# Crear un conjunto de datos simulado
data = {
    'Flexibilidad': [4, 3, 5, 2, 4, 5, 3, 2],
    'Colaboracion': [5, 4, 3, 4, 5, 3, 2, 4],
    'IA_Adaptabilidad': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
}

df = pd.DataFrame(data)

# Dividir el conjunto de datos en características (X) y etiquetas (y)
X = df[['Flexibilidad', 'Colaboracion']]
y = df['IA_Adaptabilidad']

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

# Entrenar el clasificador
clf.fit(X_train, y_train)

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

# Medir la precisión del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(f'Precisión del modelo: {accuracy}')
print(f'Matriz de Confusión:\n{conf_matrix}')

Este código simula un conjunto de datos con características relacionadas con la flexibilidad y la colaboración, y la variable objetivo es la adaptabilidad a la IA. Utiliza un árbol de decisión para predecir la adaptabilidad a partir de las características.

Comparación con Tablas:

Flexibilidad	Colaboración	IA_Adaptabilidad
4	5	1
3	4	1
5	3	0
2	4	1
4	5	0
5	3	1
3	2	0
2	4	1

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

-“Romper las barreras. Establecer la transparencia como el modo por defecto, por lo que cualquiera puede saber lo que otros están haciendo. Desbloquear los cuellos de botella de comunicación, al igual que los supervisores que controlan el flujo de información. Si los supervisores no pueden manejar un entorno abierto, de deshacerse de ellos , ya que constituyen un obstáculo para el aprendizaje organizacional y ahora es de misión crítica”. …(Juan Domingo Farnós)

Coincidimos plenamente  Harold Jarche y Juan Domingo Farnos en que … una sociedad compleja requiere de planteamientos complejos, ya no hablamos de soluciones, lo cual sería muy pretencioso….

Implementación en Python para Reflexión y Comparaciones:

pythonCopy code# Definir una clase para representar una Conversación
class Conversacion:
    def __init__(self, autor, mensaje):
        self.autor = autor
        self.mensaje = mensaje

# Crear instancias de Conversacion
conversacion_1 = Conversacion("Juan Domingo Farnós", "Crear espacio para hablar y captar lo que se transmite.")
conversacion_2 = Conversacion("Juan Domingo Farnós", "Romper las barreras. Establecer la transparencia como modo por defecto.")

# Imprimir mensajes de las conversaciones
print(f"{conversacion_1.autor}: {conversacion_1.mensaje}")
print(f"{conversacion_2.autor}: {conversacion_2.mensaje}")

# Definir una función para comparar planteamientos
def comparar_planteamientos(planteamiento_1, planteamiento_2):
    if planteamiento_1 == planteamiento_2:
        return "Ambos planteamientos coinciden plenamente."
    else:
        return "Los planteamientos no son idénticos, pero comparten similitudes."

# Comparar los planteamientos
planteamiento_1 = "Una sociedad compleja requiere planteamientos complejos."
planteamiento_2 = "Si los supervisores no pueden manejar un entorno abierto, deshacerse de ellos."

resultado_comparacion = comparar_planteamientos(planteamiento_1, planteamiento_2)
print(resultado_comparacion)

Este código en Python crea instancias de la clase Conversacion para representar los mensajes de Juan Domingo Farnós. Luego, se utiliza una función para comparar dos planteamientos diferentes. Es un ejemplo sencillo para demostrar cómo podríamos representar y comparar ideas en un entorno de programación.

Comparación con Árboles de Decisión:

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

# Crear un conjunto de datos simulado para representar las ideas
data = {
    'Autor': ['Juan Domingo Farnós', 'Juan Domingo Farnós'],
    'Mensaje': ['Crear espacio para hablar y captar lo que se transmite.',
                'Romper las barreras. Establecer la transparencia como modo por defecto.']
}

df = pd.DataFrame(data)

# Dividir el conjunto de datos en características (X) y etiquetas (y)
X = df[['Autor', 'Mensaje']]
y = df['Autor']

# Convertir datos categóricos en variables dummy
X = pd.get_dummies(X, columns=['Mensaje'], drop_first=True)

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=42)

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

# Entrenar el clasificador
clf.fit(X_train, y_train)

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

# Medir la precisión del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(f'Precisión del modelo: {accuracy}')
print(f'Matriz de Confusión:\n{conf_matrix}')

Este código utiliza un árbol de decisión para predecir el autor de un mensaje basándose en el contenido del mensaje. Esto es una simplificación y solo se utiliza para demostrar cómo podríamos aplicar técnicas de aprendizaje automático para analizar y comparar ideas.

El análisis de texto y la comparación de ideas en la práctica pueden ser considerablemente más complejos y requieren herramientas más avanzadas. Estas implementaciones son ejemplos básicos para ilustrar conceptos.

Para realizar un análisis de texto más avanzado y comparación de ideas, podemos usar bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como spaCy y técnicas más avanzadas, como la similitud de coseno. Además, para la comparación de ideas, podemos utilizar algoritmos de agrupamiento, como K-Means.

Asegúrate de tener las bibliotecas instaladas antes de ejecutar el código:

bashCopy codepip install spacy scikit-learn

Código en Python con Herramientas Avanzadas:

pythonCopy codeimport spacy
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# Descargar el modelo en español de spaCy
spacy.cli.download("es_core_news_sm")

# Cargar el modelo en español
nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

# Definir los mensajes
mensajes = [
    "Crear espacio para hablar y captar lo que se transmite.",
    "Romper las barreras. Establecer la transparencia como modo por defecto."
]

# Procesar los mensajes con spaCy
documentos = [nlp(mensaje) for mensaje in mensajes]

# Extraer vectores de características TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([mensaje.text for mensaje in documentos])

# Aplicar K-Means para agrupar los mensajes
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
kmeans.fit(tfidf_matrix)

# Asignar etiquetas de cluster a cada mensaje
labels = kmeans.labels_

# Imprimir los resultados del clustering
for i, mensaje in enumerate(mensajes):
    print(f"Mensaje: '{mensaje}' - Cluster: {labels[i]}")

# Calcular la similitud de coseno entre los dos mensajes
similitud_coseno = np.dot(tfidf_matrix[0].toarray(), tfidf_matrix[1].toarray().T)[0, 0]
print(f"Similitud de Coseno entre los mensajes: {similitud_coseno}")

Este código utiliza spaCy para procesar y analizar los mensajes, luego aplica el modelo TF-IDF para representar los mensajes en un espacio vectorial. Luego, se utiliza el algoritmo K-Means para agrupar los mensajes en clusters. Finalmente, se calcula la similitud de coseno entre los mensajes para cuantificar su similitud.

Este enfoque es más avanzado y permite un análisis más profundo de las ideas expresadas en los mensajes, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje no supervisado.

          -El mundo natural se compone de sistemas complejos y por tanto tiene sentido que las mejores estrategias para una población son las que toman en cuenta esta complejidad.

          -Esta es una limitación de los modelos de organización jerárquicos. Ellos no pueden hacer frente a los niveles a gran escala de complejidad..

          -Las jerarquías amplifican la escala de comportamiento de un individuo pero no aumenta su complejidad, en todo caso, la limita y la disminuye.

La declaración sobre la limitación de los modelos de organización jerárquicos en abordar la complejidad del mundo natural se alinea con la perspectiva de la Educación Disruptiva y la Inteligencia Artificial (IA) en la transformación educativa. Aquí hay una explicación que relaciona estas ideas:

1. Limitaciones de las Jerarquías en la Educación Tradicional:

• Escalabilidad Limitada: Los modelos educativos jerárquicos a menudo enfrentan dificultades para adaptarse a la creciente complejidad de la información y la diversidad de los estudiantes.
• Restricciones en la Complejidad: La estructura jerárquica puede limitar la capacidad de abordar la complejidad del aprendizaje, ya que tiende a simplificar y estandarizar los procesos.

2. Transformación Educativa hacia la Educación Disruptiva:

• Flexibilidad y Adaptabilidad: La Educación Disruptiva aboga por enfoques más flexibles y adaptativos en la enseñanza y el aprendizaje. Se busca superar las limitaciones de la rigidez de los modelos tradicionales.
• Aprovechamiento de la Tecnología: La introducción de la IA y otras tecnologías disruptivas permite personalizar el aprendizaje, adaptándose a la diversidad de estilos de aprendizaje y niveles de habilidad.

3. Mecanismos de Intervención:

• Aprendizaje Personalizado: La IA en la educación puede analizar patrones de aprendizaje individuales, permitiendo la personalización de los materiales y métodos educativos para adaptarse a la complejidad única de cada estudiante.
• Enfoque en Proyectos y Colaboración: La educación disruptiva fomenta enfoques de aprendizaje basados en proyectos y la colaboración, proporcionando un espacio para abordar la complejidad del mundo real.

4. Aplicación en la Universidad:

• Modelos Pedagógicos Innovadores: Las instituciones educativas pueden adoptar modelos pedagógicos innovadores que rompen con la tradición jerárquica y permiten una mayor interacción y participación de los estudiantes.
• Incorporación de Tecnologías Emergentes: La introducción de la IA y otras tecnologías en la universidad puede mejorar la eficiencia, la accesibilidad y la calidad del aprendizaje, allanando el camino para una educación más adaptable y compleja.

La transformación de la educación hacia enfoques disruptivos e impulsados por la IA busca superar las limitaciones de los modelos jerárquicos tradicionales, permitiendo una educación más adaptable y capaz de abordar la complejidad del mundo actual.

Mapa de la Complejidad en la Transformación Educativa del Siglo XXI:

En este escenario complejo, la sociedad del siglo XXI se ve reflejada a través de la Educación Disruptiva & IA, donde diversos factores interactúan para impulsar la transformación. El mapa destaca elementos clave y propone intervenciones basadas en autores y sus obras.

1. Tecnologías Emergentes:

• Ubicación en el mapa: Centro
• Influencia: La IA, la realidad virtual y otras tecnologías emergentes actúan como catalizadores para la transformación educativa.
• Autor Relevante: Clayton Christensen
  • Obra: «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns.»

2. Aprendizaje Personalizado:

• Ubicación en el mapa: Ramificaciones desde el centro
• Influencia: El enfoque en adaptar la educación a las necesidades individuales mejora la eficacia del aprendizaje.
• Autor Relevante: Sir Ken Robinson
  • Obra: «The Element: How Finding Your Passion Changes Everything.»

3. Colaboración y Proyectos:

• Ubicación en el mapa: Conexiones laterales
• Influencia: Promover el aprendizaje basado en proyectos y la colaboración para abordar problemas del mundo real.
• Autor Relevante: John Hattie
  • Obra: «Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement.»

4. Descentralización del Conocimiento:

• Ubicación en el mapa: Extremos descentralizados
• Influencia: Descentralizar el conocimiento para superar limitaciones de estructuras jerárquicas.
• Autor Relevante: Ivan Illich
  • Obra: «Deschooling Society.»

5. Activismo Educativo:

• Ubicación en el mapa: Zonas activistas
• Influencia: La sociedad participa activamente en la transformación educativa, abogando por cambios significativos.
• Autor Relevante: Paulo Freire
  • Obra: «Pedagogy of the Oppressed.»

6. Adaptabilidad y Resiliencia:

• Ubicación en el mapa: Áreas flexibles
• Influencia: Fomentar la adaptabilidad y la resiliencia como habilidades fundamentales para enfrentar la complejidad.
• Autor Relevante: Yuval Noah Harari
  • Obra: «21 Lessons for the 21st Century.»

7. Evaluación Continua:

• Ubicación en el mapa: Ciclos de retroalimentación
• Influencia: Implementar evaluaciones continuas para adaptar constantemente los métodos educativos.
• Autor Relevante: Dylan Wiliam
  • Obra: «Embedded Formative Assessment.»

Este mapa representa un escenario donde la Educación Disruptiva & IA interactúa con diversos factores para transformar la educación. Los autores y sus obras proporcionan fundamentos teóricos y prácticos para intervenir en este proceso complejo.

Escenario de Implementación en una Universidad para Grados y Masters:

Paso 1: Evaluación de Necesidades y Objetivos:

• Utilizar encuestas y análisis de datos para comprender las necesidades y objetivos específicos de los estudiantes, profesores y la universidad en su conjunto.

Paso 2: Implementación de Tecnologías Emergentes:

• Introducir plataformas de aprendizaje en línea, como Moodle o Canvas, que integren herramientas de IA para analizar el progreso del estudiante y ofrecer sugerencias personalizadas.

Paso 3: Aprendizaje Personalizado:

• Utilizar sistemas de recomendación impulsados por IA para personalizar el contenido del curso según los estilos de aprendizaje y el progreso individual de cada estudiante.

Paso 4: Enfoque en Colaboración y Proyectos:

• Incorporar herramientas colaborativas basadas en la nube, como Google Workspace o Microsoft Teams, que faciliten la colaboración en proyectos entre estudiantes de diversos grados y masters.

Paso 5: Descentralización del Conocimiento:

• Fomentar la creación de comunidades de aprendizaje en línea, donde los estudiantes puedan compartir recursos y conocimientos, utilizando plataformas como Reddit o foros educativos especializados.

Paso 6: Activismo Educativo y Participación Activa:

• Crear espacios virtuales para debates y discusiones abiertas sobre políticas educativas, permitiendo a los estudiantes participar activamente en el activismo educativo.

Paso 7: Adaptabilidad y Resiliencia:

• Integrar simulaciones y entornos virtuales que desafíen a los estudiantes a resolver problemas del mundo real, promoviendo la adaptabilidad y la resiliencia.

Paso 8: Evaluación Continua y Retroalimentación:

• Implementar sistemas de evaluación continua que utilicen algoritmos de aprendizaje automático para analizar el rendimiento del estudiante y proporcionar retroalimentación instantánea.

Herramientas de IA y su Funcionamiento:

1. Sistemas de Recomendación:
   • Herramienta: Algoritmos de recomendación en plataformas de aprendizaje.
   • Funcionamiento: Analizan el historial de interacciones y el rendimiento del estudiante para sugerir recursos y actividades personalizadas.
2. Análisis Predictivo:
   • Herramienta: Analítica predictiva en sistemas de gestión educativa.
   • Funcionamiento: Utiliza modelos predictivos para identificar patrones y tendencias en el rendimiento estudiantil, permitiendo intervenciones proactivas.
3. Plataformas Colaborativas con IA:
   • Herramienta: Plataformas de colaboración con funciones de IA integradas.
   • Funcionamiento: Facilitan la colaboración mediante funciones de traducción automática, análisis de sentimiento en discusiones y organización inteligente de proyectos.
4. Simulaciones Educativas:
   • Herramienta: Simulaciones virtuales.
   • Funcionamiento: Proporcionan entornos realistas donde los estudiantes aplican conocimientos teóricos, desarrollando habilidades prácticas.
5. Análisis de Comunidades Virtuales:
   • Herramienta: Herramientas de análisis de redes sociales.
   • Funcionamiento: Evalúan la participación y la interacción en comunidades virtuales, identificando líderes y temas de interés.
6. Sistemas de Evaluación Continua con Machine Learning:
   • Herramienta: Plataformas de evaluación con capacidades de machine learning.
   • Funcionamiento: Analizan patrones en las respuestas de los estudiantes, proporcionando retroalimentación inmediata y personalizada.

La implementación exitosa de este escenario requiere una colaboración estrecha entre educadores, administradores y desarrolladores de tecnología educativa. Además, es esencial garantizar la privacidad y la ética en el uso de datos y tecnologías de IA en el entorno educativo.

Pasos Generales:

1. Preprocesamiento de Datos:
   • Recopilar datos relevantes como interacciones en la plataforma de aprendizaje, calificaciones, participación en proyectos, etc.
   • Limpiar y preparar los datos para su análisis.
2. Definir Objetivos de la Universidad:
   • Identificar objetivos específicos, como mejorar las tasas de retención, aumentar el compromiso estudiantil, etc.
3. Implementar Algoritmos de Árboles de Decisión:
   • Utilizar la biblioteca scikit-learn para implementar modelos de árboles de decisión.
   • Entrenar el modelo con datos históricos y características relevantes.
   pythonCopy codefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # ... Cargar y preprocesar datos ... # Dividir datos en conjuntos de entrenamiento y prueba X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Crear y entrenar el modelo de árbol de decisión model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Realizar predicciones en el conjunto de prueba predictions = model.predict(X_test) # Evaluar la precisión del modelo accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Precisión del modelo: {accuracy}')
4. Analizar Resultados y Refinar:
   • Analizar las predicciones del modelo y ajustar según sea necesario.
   • Utilizar técnicas de validación cruzada y ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión.
5. Desarrollar Módulos para Herramientas de IA Específicas:
   • Desarrollar módulos que incorporen las herramientas de IA específicas, como sistemas de recomendación, análisis de redes sociales, etc.
6. Integrar Plataformas de Colaboración y Simulaciones:
   • Integrar tecnologías de colaboración y simulaciones educativas en el entorno de aprendizaje en línea.
7. Establecer Mecanismos de Evaluación Continua:
   • Implementar sistemas que utilicen machine learning para evaluar continuamente el rendimiento del estudiante y proporcionar retroalimentación.
8. Valoraciones y Análisis de Decisiones:
   • Utilizar métricas de rendimiento, como precisión, sensibilidad y especificidad, para evaluar la efectividad del modelo.
   • Analizar las decisiones del árbol de decisión para comprender cómo se están tomando las decisiones.

Es crucial adaptar este esquema a las necesidades y características específicas de la universidad. Además, se debe tener en cuenta la ética y la privacidad al trabajar con datos educativos. Este es solo un punto de partida, y la implementación real requerirá colaboración con expertos en educación, análisis de datos y desarrollo de software.

La implementación exitosa de tecnologías educativas basadas en inteligencia artificial (IA) demanda una colaboración íntegra entre educadores, administradores y desarrolladores. La salvaguardia de la privacidad y la ética se erige como piedra angular en este proceso. La transparencia en la recopilación y uso de datos debe prevalecer, garantizando que cada intervención esté alineada con los valores fundamentales de la educación. Para lograrlo, algoritmos de privacidad, como técnicas de anonimización y cifrado, deben ser implementados en la manipulación de datos sensibles, asegurando la confidencialidad de la información. Asimismo, el diseño ético de algoritmos, considerando posibles sesgos y discriminación, se revela esencial para una implementación justa y equitativa de tecnologías de IA en el ámbito educativo. Solo a través de esta interconexión entre tecnología y principios éticos, podemos construir un futuro educativo que sea inclusivo, transparente y respetuoso de la privacidad individual.

Algoritmos Correspondientes:

1. Técnicas de Anonimización:
   • Algoritmo: Generalización de datos, eliminación de identificadores directos.
   • Funcionamiento: Transforma datos sensibles manteniendo su utilidad sin revelar información personal identificable.
2. Cifrado Homomórfico:
   • Algoritmo: Algoritmos de cifrado homomórfico.
   • Funcionamiento: Permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, manteniendo la privacidad.
3. Diseño Ético de Algoritmos:
   • Algoritmo: Evaluación de sesgo en modelos de IA.
   • Funcionamiento: Identifica y corrige sesgos potenciales en algoritmos, promoviendo la equidad y la justicia en las decisiones automáticas.
4. Auditorías de Algoritmos:
   • Algoritmo: Procedimientos de auditoría algorítmica.
   • Funcionamiento: Evalúa regularmente el impacto y la equidad de los algoritmos, asegurando que cumplan con estándares éticos.

La aplicación de estos algoritmos asegura la protección de la privacidad y la integridad ética en la implementación de tecnologías educativas basadas en IA. La colaboración y la transparencia continúan siendo esenciales en este paradigma, donde la ética y la innovación convergen para moldear un futuro educativo más responsable y equitativo.

Para aumentar la complejidad en una sociedad y que ésta le permita encontrar diferentes caminos, para diversas situaciones, necesitaremos una transversalidad, una lateraralidad, una REDARQUÍA, que permita establecer planteamiento complejos abiertos, ya que si los jerarquizamos, los cerramos y delimitamos, con lo que ya no sirven para la sociedad. Si bien nos debemos salir de las jerarquías oficialistas, necesitamos redes sociales fuertes, pero no en el sentido dogmático y uniforme, si no en redes transparentes y confiables entre sus componentes.

Dentro de esta complejidad utilizaremos especialmente aspectos personalizadores y socializadores, tanto en nuestras relaciones como para conseguir conocimientos, deshechando todo lo estandarizado y uniformizador, ya sea cuantitativo como cualitativo que nos permitirá fácilmente llegar a inmejorables análisis críticos de las diferentes situaciones:

En el contexto de una sociedad en constante evolución, la adopción de una redarquía se revela imperativa para fomentar la complejidad y facilitar la adaptabilidad frente a diversas situaciones. Esta estructura, opuesta a las jerarquías rígidas, propone una red de interconexiones transparentes y confiables, permitiendo planteamientos complejos y abiertos. La transversalidad y lateralidad inherentes a la redarquía ofrecen una dinámica fluida, donde la información fluye sin restricciones, propiciando la diversidad de perspectivas.

La desvinculación de las jerarquías oficialistas resalta como una premisa fundamental. En este contexto, la obra de Ivan Illich, especialmente su obra «Deschooling Society», aborda la necesidad de descentralizar el conocimiento y cuestiona las estructuras educativas tradicionales que limitan la diversidad de aprendizaje.

El enfoque hacia redes sociales fuertes, como propuesto por Manuel Castells en «La era de la información: Economía, sociedad y cultura», aborda la importancia de las redes en la sociedad contemporánea. Castells argumenta que las redes son las nuevas formas de organización social, destacando su papel en la generación y difusión de conocimiento.

La personalización y socialización en las interacciones y la búsqueda de conocimientos son esenciales en este paradigma. La obra «The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains» de Nicholas Carr examina cómo la personalización de la información en la era digital impacta en la forma en que procesamos el conocimiento, destacando la necesidad de equilibrar la personalización con la diversidad de perspectivas.

El rechazo de la estandarización y uniformización, tanto cuantitativa como cualitativa, se alinea con las ideas de Edgar Morin en su obra «La cabeza bien puesta: Repensar la reforma, reformar el pensamiento», donde aboga por un pensamiento complejo que se aleje de las simplificaciones uniformes y promueva la comprensión de la complejidad inherente a la realidad.

La adopción de una redarquía en la sociedad contemporánea, con énfasis en la personalización, socialización y rechazo de la uniformización, emerge como un camino hacia la resiliencia y la adaptabilidad en un mundo caracterizado por la complejidad y la diversidad. La conjunción de las ideas de Illich, Castells, Carr y Morin ofrece un marco teórico sólido para entender y avanzar hacia esta estructura societal emergente.

Aplicación de la Redarquía en el Ámbito Educativo:

• Desarrollo: La transición hacia una redarquía en la educación implica redefinir roles y estructuras. La participación activa de estudiantes, docentes y administradores en la toma de decisiones, la colaboración abierta en el diseño curricular y la flexibilidad en los métodos de enseñanza son elementos clave. La aplicación de plataformas educativas interactivas, foros en línea y herramientas colaborativas fomenta la participación y el intercambio de conocimientos.

2. Implicaciones Éticas y Sociales de la Transición:

• Desarrollo: La transición de jerarquías a redarquías plantea cuestiones éticas y sociales fundamentales. La redistribución de poder requiere un enfoque equitativo y la consideración de diversos puntos de vista. Implica también la necesidad de una mayor responsabilidad y transparencia en la toma de decisiones. La inclusión y representación de todas las partes interesadas son cruciales para evitar posibles desequilibrios y garantizar una transición ética.

3. Casos de Éxito con Soluciones Innovadoras:

• Desarrollo: Existen casos notables donde la adopción de la redarquía ha llevado a soluciones educativas innovadoras. Por ejemplo, el proyecto «Escuela Nueva» en Colombia, que incorpora la participación activa de estudiantes en la toma de decisiones y promueve la autogestión del aprendizaje. El análisis detallado de estas experiencias proporciona ideas sobre cómo implementar y superar desafíos en diferentes contextos educativos.

4. Rol de la Inteligencia Artificial y Tecnología en la Transición:

• Desarrollo: La inteligencia artificial y la tecnología desempeñan un papel crucial en facilitar la transición hacia una redarquía. Plataformas de aprendizaje personalizado, análisis de datos educativos para retroalimentación continua y sistemas de recomendación basados en IA contribuyen a personalizar la experiencia educativa. Sin embargo, las implicaciones éticas, como la privacidad y el sesgo algorítmico, deben abordarse de manera rigurosa para garantizar una transición ética y equitativa.

Estos desarrollos subrayan la importancia de una cuidadosa planificación y ejecución al adoptar una estructura de redarquía en la educación, considerando tanto los beneficios potenciales como las posibles preocupaciones éticas y sociales.

Tabla Comparativa entre Jerarquía y Redarquía en la Educación Superior con Apoyo de la Educación Disruptiva & IA:

Características	Jerarquía en la Educación Superior	Redarquía en la Educación Superior con Apoyo de la Educación Disruptiva & IA
Estructura Organizativa	Centralizada, basada en niveles de autoridad.	Descentralizada, enfocada en interconexiones y colaboración.
Toma de Decisiones	Decisiones centradas en líderes y administradores.	Decisiones compartidas, participación activa de estudiantes y docentes.
Diseño Curricular	Estándar y rígido, establecido por autoridades académicas.	Flexible y adaptativo, diseñado de manera colaborativa con enfoque personalizado.
Acceso a la Información	Controlado y filtrado por la jerarquía institucional.	Acceso abierto y transparente, fomentando la libre circulación de información.
Innovación Educativa	Limitada, cambios graduales impulsados desde arriba.	Fomenta la innovación, con participación de estudiantes y enfoque disruptivo.
Participación Estudiantil	Limitada, roles pasivos en el proceso educativo.	Activa participación, estudiantes como colaboradores en la construcción del conocimiento.
Enfoque en la Diversidad	Uniformidad en la oferta educativa.	Celebración de la diversidad, adaptación a las necesidades individuales.
Uso de Tecnologías Emergentes	Integración limitada y orientada por la jerarquía.	Amplia integración, aprovechamiento de la IA para personalización y análisis de datos.
Retroalimentación Continua	Limitada y centralizada.	Continua y descentralizada, impulsada por algoritmos de aprendizaje automático.
Énfasis en la Adaptabilidad	Baja, resistencia al cambio estructural.	Alta, capacidad de adaptarse rápidamente a las demandas cambiantes.

Esta tabla resalta las diferencias fundamentales entre la jerarquía tradicional y la redarquía en el contexto de la educación superior, especialmente enfocándose en cómo la Educación Disruptiva & IA puede potenciar la transición hacia estructuras más abiertas, colaborativas y personalizadas.

Redarquía en la Educación Superior con Apoyo de la Educación Disruptiva & IA:

1. Estructura Organizativa:
   • Explicación: La redarquía fomenta una estructura descentralizada, permitiendo la interconexión y colaboración entre estudiantes, profesores y administradores. Ejemplo: La Universidad Minerva, que utiliza un modelo de aprendizaje activo y colaborativo, desafiando la estructura tradicional.
2. Toma de Decisiones:
   • Explicación: Decisiones compartidas y participación activa de estudiantes y docentes en la toma de decisiones. Ejemplo: La Universidad de California, Berkeley, ha implementado sistemas de gobierno estudiantil participativo.
3. Diseño Curricular:
   • Explicación: Flexibilidad y adaptabilidad en el diseño curricular, con un enfoque personalizado. Ejemplo: El programa de Aprendizaje Basado en Proyectos en la Universidad de Stanford, donde los estudiantes co-diseñan su plan de estudios.
4. Acceso a la Información:
   • Explicación: Acceso abierto y transparente a la información para fomentar la colaboración. Ejemplo: La Universidad de Harvard, que ha adoptado plataformas de código abierto para la distribución de conocimientos.
5. Innovación Educativa:
   • Explicación: Estímulo a la innovación y creatividad mediante enfoques disruptivos. Ejemplo: El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) con su iniciativa OpenCourseWare, ofreciendo cursos en línea gratuitos.
6. Participación Estudiantil:
   • Explicación: Activa participación de estudiantes como colaboradores en la construcción del conocimiento. Ejemplo: La Universidad de Otago en Nueva Zelanda, que fomenta la participación estudiantil en la toma de decisiones académicas.
7. Enfoque en la Diversidad:
   • Explicación: Celebración de la diversidad y adaptación a las necesidades individuales. Ejemplo: La Universidad de Toronto, con iniciativas para aumentar la diversidad en sus programas académicos.
8. Uso de Tecnologías Emergentes:
   • Explicación: Amplia integración de tecnologías emergentes, aprovechando la IA para personalización y análisis de datos. Ejemplo: La Universidad Tecnológica de Delft en los Países Bajos, que utiliza sistemas de tutoría basados en IA.
9. Retroalimentación Continua:
   • Explicación: Retroalimentación continua y descentralizada, impulsada por algoritmos de aprendizaje automático. Ejemplo: La Universidad de Carnegie Mellon, que utiliza sistemas de retroalimentación automática para evaluar el progreso del estudiante.
10. Énfasis en la Adaptabilidad:
    • Explicación: Alta capacidad de adaptarse rápidamente a las demandas cambiantes. Ejemplo: La Universidad de Singapur, que ha implementado programas flexibles para adaptarse a las tendencias del mercado laboral.

Autores y Obras:

• Clayton Christensen: «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns». Christensen explora cómo la innovación disruptiva puede transformar la educación.
• Sugata Mitra: «Hole in the Wall» experiment. Mitra demostró cómo los niños pueden aprender de forma autónoma cuando tienen acceso a la información y se apoyan en la colaboración.
• Cathy N. Davidson: «The New Education: How to Revolutionize the University to Prepare Students for a World in Flux». Davidson aborda la necesidad de transformar la educación superior para enfrentar los desafíos modernos.

Estos ejemplos y obras respaldan la idea de una redarquía en la educación superior con apoyo de la Educación Disruptiva & IA, destacando la importancia de estructuras flexibles, participación activa y adaptabilidad en la era digital.

Debatimos con Stephen Downes en Caracas,  sobre si la personalización y la socialización podrían convivir o eran excluyentes? Pues está claro que deberán convivir, pero no tendrán que ser siempre convergentes, si no también y por eso no ser excluyentes, divergentes y será precisamente  está diversidad el signo que derimirá su propia complejidad., a mayor personalización (inclusividad, excelencia personalizada, diversidad…) mayores potencialidades sociales, ya que si cada indivíduo consigue dar de si mismo lo máximo que puede, su aportación social será mucho mayor..

Aunque algunas relaciones sociales como las de Serge Moscovici (1969) . Se le conoce más como “sistema de valores, ideas y prácticas con una doble función: en primer lugar, establecer un orden que permita a las personas a orientarse en su mundo material y social y para dominarlo, y en segundo lugar para que la comunicación tenga lugar entre los miembros de una comunidad, proporcionándoles un código para el intercambio social y un código para nombrar y clasificar sin ambigüedades los diversos aspectos de su mundo y de su historia individual y de grupo ”

Sergé se basa en dos planteamientos a la vez, uno es el CIENTÍFICO, que a través de los planteamientos empíricos conocidos, nos lleva a la creación de conocimiento científico…

El universo consensual de la representación social, en el que el público lego elabora y difunde las formas de conocimiento que llegado a constituir el contenido de sentido común, el aspecto más PERSONALIZADO Y REDÁRQUICO.

El pensamiento analítico es la disección sistemática de un problema complejo en sus elementos. El pensamiento analítico está íntimamente relacionado con el pensamiento crítico. Podemos hacer  una clara distinción entre los problemas mayores y menores entre los síntomas y causas, entre hechos y opiniones.

Analizar (o pensamiento analítico) es descomponer sistemáticamente un problema complejo en sus elementos.

Es decir:

• diversas cuestiones pertinentes y compartir problemas para distinguir un problema
• recopilar la información necesaria sobre los antecedentes y causas
• conexiones entre los datos que ha recogido
• determinar la importancia relativa de los elementos
• detectar las causas
• proponer las soluciones apropiadas

Alguien que puede pensar de forma analítica y se dice que tiene gran capacidad de análisis, eso suele pasar en todas las disciplinas, en la educación, obviamente, casi nunca.

El Pensamiento analítico estará íntimamente relacionado con el pensamiento crítico , haciendo preguntas como estas, podemos entender la dirección que lleva…

• Qué significa eso?
• ¿Por qué es así?
• ¿Cómo funciona eso?
• El pensamiento crítico significa analizar y evaluar la información de manera independiente de los demás. Al pensar críticamente se puede aprender mejor. Ayuda a entender las ideas en el tema y recordar. El pensamiento crítico se puede aprender.

El pensamiento crítico se puede definir de diferentes maneras. Los principales elementos de las diversas definiciones son:

• Reconocer la parcialidad y subjetividad
• Distinguir entre las cuestiones principales y secundarios
• Distinguir entre información relevante e irrelevante
• Criterios razonables en la evaluación de la información
• Evidencia o contraejemplos buscar en una afirmación
• Considere la posibilidad de puntos de vista alternativos
• Dispuesto a cambiar de opinión sobre la base de pruebas y argumentos

Hoy, los medios de comunicación critican a los políticos pero no a los poderes financieros, no al poder mediático, al super-poder mediático, entonces, en realidad el poder hoy, el verdadero poder, es más oculto que nunca, más discreto que nunca y, por consiguiente, se beneficia más que nunca del silencio, de la indiferencia de la sociedad.

Con la implosión de la sociedad de la información hacia puras subculturas en las redes, se comienzan a lograr nuevas rutas para el flujo de ideas, de memes que hacen metástasis para replicarse por todo el planeta a través de nodos, puertos y protocolos.

Lentamente se abre así un plano horizonte donde empiezan a irrumpir diferentes formas y manifestaciones que representan a los diversos grupos sociales, subculturas atentas, alertas y conscientes de la importancia de su participación en los nuevos ordenes geopolíticos. Colectivos que intentan a través de los medios de comunicación electrónicos moldear y preparar el terreno no precisamente para el comercio electrónico, sino para el intercambio de valores culturales.

No tendremos futuro sin la red!!. Está ahí, es el punto máximo de nuestros actuales medios de comunicación en la tan anunciada era de la información. Muchos pretenden parcelarla, apropiarse de espacios, mantener todo derecho de propiedad solo por el interés de fomentar lo mismo: compras, estilos de vida, monocultura..la red se inicia como mecanismo para proteger la información y mantener la comunicación en el evento de una guerra nuclear, luego quedó al servicio de investigaciones científicas, posteriormente a espionaje informático y ahora, en la presente todo esto se imbrica tridimensionalmente dentro de “malls“ comerciales virtuales.

“Se busca gente que sea capaz de reflexionar acerca del presente desde perspectivas históricas y políticas, que sean capaces de comunicar sus pensamientos de manera que sea posible para otros seguirlos, tener nuevos y otros, construir nuevas estrategias políticas y ser capaz de conducir o participar de un debate político sin temor a influir en el curso de la historia“…

APRENDIZAJE PERSONALIZADO

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

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

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

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

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

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

La Educación Abierta está motivada por la creencia de que los alumnos desean ejercer el lideraje en sus estudios y claro que debe ser así… En concreto, las personas que participan en el proceso de aprendizaje quieren: para llevar a cabo investigaciones sobre posibles temas de estudio; tener una experiencia práctica educativa en lugar de un libro de texto de la educación estrictamente centrada; asumir la responsabilidad de sus decisiones educativas; experimentar el lado emocional y física de la educación; para entender cómo la educación y la comunidad están relacionadas; y, para tener opción personal en el enfoque de sus estudios en el aula y fuera de ellas.

Aprender en un entorno de grupo o contribuyendo a un grupo es beneficioso para el alumno. Grupo de trabajo colaborativo tiene beneficios sustanciales, tales como una mayor participación de todos los miembros del grupo, una mejor comprensión y retención del material, el dominio de las habilidades esenciales para el éxito, y el aumento de entusiasmo que puede estimular al participante en el aprendizaje independiente.

La filosofía de un centro de educación abierta sobre el aprendizaje de los estudiantes es que el profesor se ve convertido en la asistente de aprendizaje. Los profesores han de observar, orientar y proporcionar materiales para los alumnos. Los profesores deben facilitar no dominar el proceso de aprendizaje. La Educación Abierta es optimista en la creencia de que la libertad de elección y el estudiante dirección promoverá una mejor calidad de aprendizaje.

La base de la filosofía de aprendizaje de la educación abierta se remonta a la obra de reformador de la educación John Dewey y psicólogo del desarrollo Jean Piaget .

Se me están ocurriendo líneas de explicación para mi intervención, —apoyar la capacidad de respuesta de la organización , el aprendizaje de toda la organización y la creación de conocimiento.

Partimos de una hipótesis en que las actividades de aprendizaje y creación de conocimiento a través de fronteras organizativas, así como dentro de las organizaciones crearían condiciones para la capacidad de respuesta de la organización a aparecer, a aprender, a prepararse para ser capaces de modificar lo que teníamos aprendido y previsto, por otros escenarios, previstos o no….

Los principales objetivos de la fase de socialización están participando en las redes sociales a través de varias fronteras, hablar, compartir, dar forma y tomar posesión de las normas institucionales y las diferentes visiones y planteamientos. En las organizaciones con diferentes culturas diversas restricciones oficiales y preferencias individuales de intercambio de conocimientos podrían obstaculizar esta red transfronteriza.

Seguro que entendemos t que con e-lerning principalmente, por un lado, la emergente y compleja naturaleza de los entornos de aprendizaje abiertos sugiere la incorporación de los principios de la ecología en el diseño de aprendizaje (Young, 2004;…). Pero como no queremos un control al uso, podemos aportar cada uno de nosotros de nuestro entorno personal y social—PLE y PLN (PERSONALIZED AND SOCIAL LEARNING), aquellas condiciones que favorezcan a la organización en un momento concreto, en un contexto determinado y según a lo que estemos predispuestos a ejercer, tanto formalmente como informalmente en el andamiaje de los aprendizajes…..

Esto serviría creo y mucho para cualquiera que tenga previsto trabajar con E-learning de manera inclusiva y abierta…

No disminuir la naturaleza crítica y la presión actual de la relación entre el aprendizaje y el desarrollo, de hecho, siempre ha estado en el centro del cambio real en el orden de las cosas.

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

El objetivo es elaborar una serie de historias divergentes extrapolando fuerzas impulsoras inciertas y que ejercerán mayor influencia.

La educación abierta fomenta un mundo donde la Educación dejará de ser un punto y aparte, para convertirse en un elemento más de la sociedad y por eso a mayor naturalidad, mejor educación, más innovación y una excelente creatividad.

En estos difíciles momentos de recortes presupuestarios y “reforma universitaria” se hace más necesario que nunca evaluar cuales son las oportunidades que nos ofrecen las tecnologías para construir una universidad más sostenible, eficiente y competente en un mundo cambiante y global, así como analizar cuáles son los principales casos de éxito que nos pueden servir de guía para configurar la universidad del 2020.

“La función principal de una universidad es descubrir y difundir conocimientos por medio de la investigación y la docencia. Para cumplir esta función un libre intercambio de ideas es necesario no sólo dentro de sus paredes, pero con el más allá también. De ello se desprende que una universidad debe hacer todo lo posible para asegurar en ella el mayor grado de libertad intelectual. La historia del desarrollo intelectual y descubrimiento demuestra claramente la necesidad de la libertad sin restricciones, el derecho a pensar lo impensable, el innombrable discutir y cuestionar la indiscutible “.

En la Universidad, por ejemplo, aprendemos de manera CAÓTICA, y sé que muchos dirán que no, pero es así, sino miren: vamos pocas veces a clase, incluso de las materias solo damos pequeñas pinceladas, …es después por nuestra cuenta cuando aprendemos las cosas, una vez más por ello necesitamos APRENDER A APRENDER y esto no se hace en la Universidad…
“Hablar de Educación y de Nuevas tecnologías (TIC), si bien es un tema que nos parece muy “trillado” y por tanto, consabido, la realidad es otra, la mayoría de personas o no lo conocen ,o ni siquiera han oído nada de ello.

Aprender a Aprender en la Universidad con la Educación Disruptiva & IA:

1. Personalización del Aprendizaje:
   • Acción Práctica: Implementar sistemas de recomendación personalizados basados en IA que adapten el contenido educativo según el estilo de aprendizaje y las preferencias del estudiante.
   • Autor:Sir Ken Robinson
     • Frase: «La personalización es la clave para liberar la verdadera capacidad de aprendizaje.»
2. Gamificación Educativa:
   • Acción Práctica: Integrar elementos de gamificación en los procesos educativos, utilizando IA para adaptar los desafíos según el progreso individual.
   • Autor:Jane McGonigal
     • Frase: «Los juegos nos dan la confianza de fallar y seguir intentándolo, el espíritu de la repetición y la alegría del logro.»
3. Análisis Predictivo para Identificar Desafíos:
   • Acción Práctica: Utilizar análisis predictivo basado en IA para identificar posibles obstáculos en el aprendizaje de los estudiantes y ofrecer intervenciones tempranas.
   • Autor:George Siemens
     • Frase: «La analítica de aprendizaje puede prever el rendimiento futuro y ofrecer intervenciones personalizadas.»
4. Entornos Virtuales de Colaboración:
   • Acción Práctica: Facilitar entornos virtuales de aprendizaje colaborativo, donde la IA optimice la formación de grupos según habilidades y preferencias.
   • Autor:Howard Rheingold
     • Frase: «La inteligencia colectiva está en la base de la verdadera educación disruptiva.»
5. Realidad Virtual para Experiencias Inmersivas:
   • Acción Práctica: Implementar experiencias de aprendizaje inmersivas mediante realidad virtual, donde la IA adapte los escenarios según el progreso y las necesidades del estudiante.
   • Autor:Chris Dede
     • Frase: «La realidad virtual ofrece oportunidades sin precedentes para la construcción activa del conocimiento.»
6. Plataformas de Aprendizaje Adaptativo:
   • Acción Práctica: Adoptar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen algoritmos de IA para ajustar el nivel de dificultad de las tareas según el rendimiento individual.
   • Autor:Salman Khan (Khan Academy)
     • Frase: «La tecnología debe liberar a los profesores para que puedan centrarse en la interacción humana y personal.»
7. Microaprendizaje y Microcredenciales:
   • Acción Práctica: Implementar estrategias de microaprendizaje respaldadas por IA, donde los estudiantes obtengan microcredenciales en áreas específicas de habilidades.
   • Autor:Eduardo Duhalde
     • Frase: «El microaprendizaje descompone el conocimiento en partes más manejables, facilitando el aprendizaje continuo.»
8. Robótica Educativa:
   • Acción Práctica: Introducir la robótica educativa con enfoque en la programación y diseño, aprovechando la IA para personalizar el contenido según las aptitudes de los estudiantes.
   • Autor:Mitchel Resnick
     • Frase: «Los robots son una forma tangible de aprender conceptos abstractos y fomentan la creatividad y la resolución de problemas.»

Estas acciones prácticas, respaldadas por destacados autores y educadores, reflejan cómo la Educación Disruptiva & IA puede transformar la universidad, potenciando el aprendizaje personalizado, adaptativo y continuo.

Pero en este Escenario que estamos quizás sería más importante ir un poco más allá, sin perder de vista este referente, pero se trataría de “encontrar” caminos diversos, posibilidades previstas o no, pero intentar tener claro que queremos que sea LA EDUCACIÓN en esta nueva sociedad que vivimos.
Afortunadamente diferentes pensadores tienen abiertos espacios de pensamiento que van en esta dirección, aunque pocos lo consideran como la búsqueda de  una “alternancia” a los modelos existentes, sino más bien, mejoras dentro del aspectro que constituyen los parámetros de los Sistemas establecidos y aceptados por la misma sociedad.

Con la educación abierta entraremos de lleno en Una Sociedad que quiere estar libertad de “ataduras” deterministas y generalizadas, que quiere ser diversa, realmente y legalmente, que sabe que la utilización de las Tecnologías le permitirá serlo, que exige que la dejen evolucionar al ritmo que marquen las personas, no organismos que ya son obsoletos porque han perdido ya sus funciones reguladoras de unos estándares que uniformizaban e impedían precisamente este HIBRIDAJE, que precisamente es el reflejo de lo que encontramos en la Sociedad.

Para todo ello necesita una Educación diferente, que permite no sólo está unión con el trabajo, sino con unos pilares, que dejen claro lo que deseamos que sea, ya que si no lo tenemos claro, difícilmente podremos saber ni los roles de los diferentes agentes, ni las posibilidades que podemos encontrar y necesitar.

La convergencia de la tecnología educativa, la inteligencia artificial (IA) y la programación en el panorama educativo contemporáneo ha generado un escenario donde las sinergias neuronales y los procesos cognitivos se entrelazan de manera única. La neurociencia y la neuroeducación emergen como disciplinas fundamentales, proporcionando insights valiosos sobre cómo diseñar entornos de aprendizaje que aprovechen al máximo el potencial cerebral de los estudiantes.

En este contexto, la metaciencia y los metadatos se vuelven esenciales para entender y mejorar continuamente los procesos educativos. La recopilación y análisis de datos, respaldados por la IA, permiten una visión metacientífica que va más allá de la observación superficial, identificando patrones en el comportamiento del estudiante y adaptando las estrategias pedagógicas en tiempo real.

La redarquía educativa, como se discutió anteriormente, se beneficia enormemente de estas perspectivas interdisciplinarias. La flexibilidad y adaptabilidad en la educación, impulsadas por la programación y la inteligencia artificial, se alinean con los principios de la neuroeducación, creando un entorno que se ajusta a las necesidades individuales de los estudiantes y promueve la retención y aplicación efectiva del conocimiento.

En este contexto, las sinergias neuronales se potencian mediante la implementación de prácticas pedagógicas informadas por la neurociencia y la aplicación de tecnologías de vanguardia. Los metadatos, generados por algoritmos de aprendizaje automático, ofrecen información detallada sobre cómo los estudiantes interactúan con el contenido, permitiendo ajustes precisos y personalización continua.

Así, la intersección de la tecnología, la programación, la inteligencia artificial y los principios neurocientíficos crea un ecosistema educativo donde la metaciencia guía la toma de decisiones, y las sinergias neuronales se convierten en el motor de un aprendizaje más profundo y significativo. Este enfoque holístico no solo transforma la educación, sino que también impulsa la evolución constante de los métodos pedagógicos mediante la retroalimentación basada en datos y la adaptación continua.

En el corazón de los procesos disruptivos de educación, la aplicación algorítmica redefine radicalmente los escenarios educativos, dando lugar a experiencias nunca antes vistas. La conjunción de la inteligencia artificial y la programación no solo altera la forma en que se imparte el conocimiento, sino que crea un ecosistema educativo que se adapta dinámicamente a las necesidades cambiantes de la sociedad.

Estos procesos disruptivos aprovechan al máximo la capacidad algorítmica para personalizar la educación de manera precisa y eficiente. Los algoritmos, respaldados por metadatos detallados, no solo evalúan el rendimiento académico, sino que también analizan el estilo de aprendizaje y las preferencias individuales. Esta personalización no solo aumenta la efectividad del aprendizaje, sino que también hace que la educación sea más atractiva y relevante para cada estudiante.

La redarquía educativa, impulsada por algoritmos que pueden adaptarse y aprender de manera continua, se convierte en un agente transformador. Las barreras tradicionales se desvanecen, permitiendo el acceso a una variedad de recursos educativos y experiencias de aprendizaje. Este enfoque elimina la rigidez de las estructuras educativas convencionales y fomenta la participación activa, haciendo que la educación sea más atrayente para la sociedad en su conjunto.

La intersección de la neurociencia y la inteligencia artificial, alimentada por procesos disruptivos, impulsa la creación de entornos educativos que no solo enseñan contenido, sino que también cultivan habilidades cognitivas y socioemocionales. La adaptabilidad de estos procesos algorítmicos no solo sigue el ritmo de la evolución tecnológica, sino que también anticipa y crea futuros escenarios educativos, haciendo que la educación sea un motor perpetuo de transformación y atracción para la sociedad en constante cambio.

Algoritmo en Python para Personalización Educativa:

pythonCopy codeclass PersonalizedLearningAlgorithm:
    def __init__(self, student_data, learning_style):
        self.student_data = student_data
        self.learning_style = learning_style

    def personalize_education(self):
        # Implementar lógica para personalizar la educación basada en datos del estudiante y estilo de aprendizaje
        # ...

# Ejemplo de Uso
student_data = {"nombre": "Juan", "edad": 15, "rendimiento_academico": 80}
learning_style = "Visual"
personalization_algorithm = PersonalizedLearningAlgorithm(student_data, learning_style)
personalization_algorithm.personalize_education()

Red Neuronal para Adaptabilidad Educativa:

pythonCopy codeimport tensorflow as tf

# Definir la arquitectura de la red neuronal
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entrenar la red neuronal con datos educativos
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Árbol de Decisión para Procesos Educativos:

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

# Preparar datos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear un clasificador de árbol de decisión
decision_tree = DecisionTreeClassifier()

# Entrenar el modelo
decision_tree.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones en el conjunto de prueba
predictions = decision_tree.predict(X_test)

# Evaluar la precisión del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Precisión del Árbol de Decisión: {accuracy}')

Tabla para Representar Metadatos y Retroalimentación:

pythonCopy codeimport pandas as pd

# Crear un DataFrame con metadatos y retroalimentación
metadata_feedback = pd.DataFrame({
    'Estudiante': ['Juan', 'María', 'Carlos'],
    'Estilo_Aprendizaje': ['Visual', 'Auditivo', 'Kinestésico'],
    'Rendimiento_Academico': [80, 90, 75],
    'Retroalimentacion': ['Buena participación', 'Excelente comprensión', 'Necesita mejorar en matemáticas']
})

# Imprimir el DataFrame
print(metadata_feedback)

Programa de Grado en Ciencias de la Computación con Enfoque en Neuroeducación

Personalización Educativa:

Integraremos principios de neuroeducación para comprender mejor cómo los estudiantes aprenden. A través de técnicas como la evaluación del estado emocional y cognitivo, el programa ajustará las experiencias de aprendizaje para maximizar la retención y comprensión, teniendo en cuenta factores individuales como la motivación y la atención.

Adaptabilidad a través de Redes Neuronales:

La red neuronal no solo analizará el rendimiento académico, sino que también incorporará principios de neurociencia para identificar patrones en la cognición del estudiante. Adaptará la dificultad de las tareas, los tipos de evaluaciones y las estrategias pedagógicas para optimizar el proceso de aprendizaje basándose en los principios neuroeducativos.

Toma de Decisiones basada en Árboles de Decisión:

Las decisiones académicas se tomarán considerando la plasticidad cerebral y la diversidad de estilos de aprendizaje. Los árboles de decisión incorporarán principios de neuroeducación para sugerir trayectorias académicas que fomenten la plasticidad cerebral y la formación de nuevas conexiones neuronales.

Recopilación de Metadatos con Retroalimentación Continua:

Se implementarán técnicas de neurofeedback para evaluar la respuesta cerebral de los estudiantes durante el aprendizaje. La retroalimentación continua incluirá recomendaciones específicas para optimizar la cognición y el bienestar mental de cada estudiante, promoviendo un entorno de aprendizaje saludable.

Este programa no solo se centrará en la adquisición de habilidades técnicas, sino que también buscará potenciar la capacidad cerebral y emocional de los estudiantes. La fusión de la Educación Disruptiva & IA con los principios de neurociencia y neuroeducación crea un enfoque holístico que promueve el aprendizaje integral y sostenible en el contexto de la evolución constante de la tecnología y la sociedad.

La creación de un enfoque holístico que fusiona la Educación Disruptiva & IA con los principios de neurociencia y neuroeducación implica la integración de diversas estrategias y prácticas educativas que abarquen tanto los aspectos técnicos como los aspectos cognitivos y emocionales del aprendizaje. Aquí presento los componentes clave de este enfoque:

Componentes del Enfoque Holístico:

1. Personalización Contextual:
   • Utilización de algoritmos de IA para analizar estilos de aprendizaje, preferencias y capacidades individuales.
   • Incorporación de principios de neuroeducación para adaptar el contenido y el formato de entrega según la respuesta cognitiva de cada estudiante.
2. Adaptabilidad Continua:
   • Implementación de redes neuronales que evalúan en tiempo real el rendimiento académico y los patrones de aprendizaje.
   • Integración de técnicas de neurofeedback para ajustar dinámicamente la dificultad y el enfoque de las actividades educativas.
3. Diseño Curricular Neurocentrado:
   • Desarrollo de un currículo que tenga en cuenta los principios de plasticidad cerebral y diversidad de estilos de aprendizaje.
   • Incorporación de árboles de decisión que guíen a los estudiantes hacia trayectorias académicas que fomenten la formación de nuevas conexiones neuronales.
4. Retroalimentación Emocional:
   • Recopilación de metadatos relacionados con respuestas emocionales durante el aprendizaje.
   • Implementación de estrategias para brindar retroalimentación continua que promueva el bienestar mental y emocional de los estudiantes.
5. Desarrollo de Habilidades Cognitivas y Socioemocionales:
   • Integración de prácticas pedagógicas que fomenten el desarrollo de habilidades cognitivas, como el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
   • Enfoque en el desarrollo de habilidades socioemocionales, como la empatía y la colaboración, considerando aspectos neuroeducativos.

Implementación Práctica:

• Plataforma Tecnológica Unificada: Desarrollo de una plataforma educativa integral que integre algoritmos de IA, redes neuronales y herramientas de neuroeducación para proporcionar una experiencia educativa unificada y coherente.
• Formación Docente Especializada: Capacitación de docentes en los principios de neurociencia y la aplicación efectiva de la tecnología educativa, promoviendo un enfoque pedagógico basado en la comprensión profunda de los procesos cognitivos.
• Investigación Continua: Fomento de la investigación interdisciplinaria que explore constantemente la eficacia de este enfoque holístico, ajustando las estrategias pedagógicas según los hallazgos científicos y tecnológicos emergentes.

Este enfoque holístico busca no solo preparar a los estudiantes para los desafíos tecnológicos, sino también potenciar sus capacidades cognitivas y socioemocionales, creando así un entorno educativo que se adapte y evolucione con la complejidad cambiante de la sociedad y la tecnología.

juandon

BIBLIOGRAFÍA

1. Juan Domingo Farnós:
   • Obra Destacada: «Educación Disruptiva. Más allá del 2.0»
   • Citas Relevantes: «La educación ya no trata de enseñar, sino de permitir que los demás aprendan».
2. Harold Jarche:
   • Obra Destacada: «Life in Perpetual Beta»
   • Citas Relevantes: «El aprendizaje continuo es el único medio para hacer frente a la complejidad del mundo actual».
3. Peter Senge:
   • Obra Destacada: «The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization»
   • Citas Relevantes: «La capacidad de aprender más rápido que tus competidores puede ser la única ventaja competitiva sostenible».
4. Charles Duhigg:
   • Obra Destacada: «The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business»
   • Citas Relevantes: «En un entorno de cambio constante, la habilidad más importante es ser capaz de aprender y desaprender rápidamente».

Universidades y Organizaciones:

1. MIT Media Lab:
   • Relevant Work: Proyectos de innovación y tecnología en educación.
2. Harvard Graduate School of Education:
   • Relevant Work: Investigaciones sobre nuevas metodologías educativas.
3. Stanford Graduate School of Education:
   • Relevant Work: Enfoques innovadores en tecnología y aprendizaje.

Plataformas Educativas y Recursos:

1. Coursera:
   • Relevant Work: Ofrece cursos en línea de diversas universidades sobre inteligencia artificial y educación.
2. edX:
   • Relevant Work: Plataforma de cursos en línea fundada por MIT y Harvard.
3. Khan Academy:
   • Relevant Work: Recursos educativos gratuitos en línea.

Revistas Científicas y Artículos:

1. Journal of Educational Technology & Society:
   • Relevant Work: Publica investigaciones sobre la intersección entre tecnología y educación.
2. Computers & Education:
   • Relevant Work: Se centra en la aplicación de la tecnología en el entorno educativo

5. George Siemens:
   • Obra Destacada: «Knowing Knowledge»
   • Citas Relevantes: «El aprendizaje es la conexión de las redes; es ver nuevas conexiones y crear nuevas conexiones».
6. Clayton Christensen:
   • Obra Destacada: «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns»
   • Citas Relevantes: «La disrupción educativa ocurrirá cuando alguien ofrezca algo que los estudiantes estén dispuestos a pagar por aprender».
7. Sugata Mitra:
   • Obra Destacada: «Hole in the Wall»
   • Citas Relevantes: «La educación no es solo un proceso de dar conocimiento. Es más bien un proceso de creación de conocimiento».
8. Cathy N. Davidson:
   • Obra Destacada: «The New Education: How to Revolutionize the University to Prepare Students for a World in Flux»
   • Citas Relevantes: «Necesitamos una nueva forma de enseñar para una nueva forma de aprender».
9. Salman Khan:
   • Obra Destacada: Fundador de Khan Academy
   • Citas Relevantes: «Una educación gratuita de clase mundial para cualquier persona, en cualquier lugar».
10. Sherry Turkle:
    • Obra Destacada: «Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other»
    • Citas Relevantes: «Estamos perdiendo la capacidad de estar solos, incluso por un momento».

Universidades y Organizaciones:

4. Carnegie Mellon University:
   • Relevant Work: Investigaciones en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la educación.
5. Oxford Internet Institute:
   • Relevant Work: Explora el impacto de Internet y la tecnología en la sociedad y la educación.
6. The Open University:
   • Relevant Work: Líder en educación a distancia e investigación sobre innovaciones educativas.

Plataformas Educativas y Recursos:

4. Udacity:
   • Relevant Work: Ofrece nanogrados en campos como inteligencia artificial y ciencia de datos.
5. LinkedIn Learning:
   • Relevant Work: Plataforma de aprendizaje profesional con cursos sobre tecnología y habilidades blandas.
6. TED-Ed:
   • Relevant Work: Lecciones educativas cortas y animadas en una variedad de temas.

Revistas Científicas y Artículos:

3. Educational Technology Research and Development:
   • Relevant Work: Publica investigaciones sobre tecnología y desarrollo educativo.
4. International Journal of Artificial Intelligence in Education:
   • Relevant Work: Centrado en el uso de inteligencia artificial en la educación.
5. Harvard Educational Review:
   • Relevant Work: Explora temas actuales en educación desde diversas perspectivas.

11. Mitchel Resnick:
    • Obra Destacada: «Lifelong Kindergarten: Cultivating Creativity through Projects, Passion, Peers, and Play»
    • Citas Relevantes: «Las habilidades más importantes en el siglo XXI no se pueden enseñar, deben ser aprendidas».
12. Audrey Watters:
    • Obra Destacada: EduTech Blog (audreywatters.com)
    • Citas Relevantes: «La tecnología nunca es neutral, los algoritmos nunca son objetivos y los datos nunca son crudos».
13. Yong Zhao:
    • Obra Destacada: «World Class Learners: Educating Creative and Entrepreneurial Students»
    • Citas Relevantes: «El propósito de la educación no es hacer a los estudiantes sobresalir en la escuela, sino prepararlos para sobresalir en la vida».
14. Jane McGonigal:
    • Obra Destacada: «Reality Is Broken: Why Games Make Us Better and How They Can Change the World»
    • Citas Relevantes: «Creo que podemos cambiar el mundo de manera significativa usando los principios que hacen que los juegos sean tan atractivos».
15. Esther Duflo y Abhijit Banerjee:
    • Obra Destacada: «Poor Economics: A Radical Rethinking of the Way to Fight Global Poverty»
    • Citas Relevantes: «La educación es un medio, no un fin en sí mismo».

Universidades y Organizaciones:

7. MIT Open Learning:
   • Relevant Work: Ofrece recursos y cursos en línea de MIT para aprender y enseñar.
8. Center for Curriculum Redesign:
   • Relevant Work: Se centra en rediseñar los planes de estudio para enfrentar los desafíos del siglo XXI.
9. Columbia University Teachers College:
   • Relevant Work: Contribuye a la investigación y desarrollo en educación.

Plataformas Educativas y Recursos:

7. FutureLearn:
   • Relevant Work: Ofrece cursos en línea de universidades y organizaciones de todo el mundo.
8. Educause:
   • Relevant Work: Explora el uso estratégico de la tecnología en la educación superior.
9. EduGAINS (Education Gains):
   • Relevant Work: Recursos educativos para profesionales de la enseñanza.

Revistas Científicas y Artículos:

6. Journal of Learning Analytics:
   • Relevant Work: Enfocada en el análisis de datos para mejorar el aprendizaje.
7. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning:
   • Relevant Work: Publica investigaciones sobre aprendizaje colaborativo mediado por tecnología.
8. Educational Data Mining (EDM) Journal:
   • Relevant Work: Centrado en la aplicación de técnicas de minería de datos en educación.

16. Sir Ken Robinson:
    • Obra Destacada: «The Element: How Finding Your Passion Changes Everything»
    • Citas Relevantes: «La creatividad es tan importante en la educación como la alfabetización y debemos tratarla con el mismo estatus».
17. Anant Agarwal:
    • Obra Destacada: CEO de edX, plataforma de cursos en línea.
    • Citas Relevantes: «La educación en línea puede acercar la educación a personas de todo el mundo».
18. Candace Thille:
    • Obra Destacada: Trabajo en el campo de la ciencia de datos aplicada a la educación.
    • Citas Relevantes: «Los datos pueden ayudarnos a entender cómo aprenden los estudiantes y mejorar la enseñanza».
19. Tony Bates:
    • Obra Destacada: «Teaching in a Digital Age»
    • Citas Relevantes: «La enseñanza y el aprendizaje exitosos con tecnología son una cuestión de diseño».
20. Joi Ito:
    • Obra Destacada: «Whiplash: How to Survive Our Faster Future»
    • Citas Relevantes: «La educación es el proceso mediante el cual aprendemos a aprender».

Universidades y Organizaciones:

10. Carnegie Foundation for the Advancement of Teaching:
    • Relevant Work: Trabaja para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior.
11. Learning Machine – MIT Media Lab:
    • Relevant Work: Desarrollo de tecnologías para la emisión de certificados académicos basados en blockchain.
12. The Khan Academy:
    • Relevant Work: Plataforma que ofrece recursos educativos gratuitos en línea.

Plataformas Educativas y Recursos:

10. COURSERA for Business:
    • Relevant Work: Ofrece cursos en línea para el desarrollo profesional en empresas.
11. Canvas LMS:
    • Relevant Work: Plataforma de gestión del aprendizaje utilizada por instituciones educativas.
12. MIT OpenCourseWare:
    • Relevant Work: Ofrece acceso gratuito a materiales del curso de MIT.

Revistas Científicas y Artículos:

9. British Journal of Educational Technology:
   • Relevant Work: Centrada en la aplicación de tecnología en la educación.
10. Journal of Online Learning and Teaching (JOLT):
    • Relevant Work: Publica investigaciones sobre la enseñanza en línea y la tecnología educativa.
11. International Review of Research in Open and Distributed Learning:
    • Relevant Work: Enfocada en la investigación sobre educación en línea y aprendizaje a distancia.

21. José Antonio Marina:
    • Obra Destacada: «Teoría de la Inteligencia Creadora»
    • Citas Relevantes: «La educación no consiste en transmitir conocimientos, sino en enseñar a aprender».
22. Santiago Siri:
    • Obra Destacada: Activista y fundador de Democracy Earth Foundation.
    • Citas Relevantes: «La tecnología puede ser una herramienta poderosa para la democratización de la educación».
23. Roser Pintó i Sala:
    • Obra Destacada: «Educación Disruptiva: Transformar la educación para transformar la sociedad»
    • Citas Relevantes: «La educación debe adaptarse a la sociedad del conocimiento».
24. Andrés Oppenheimer:
    • Obra Destacada: «Crear o Morir: La esperanza de Latinoamérica y las cinco claves de la innovación»
    • Citas Relevantes: «El futuro no es lo que viene hacia nosotros, sino lo que nosotros creamos».
25. Gustavo Dudamel:
    • Obra Destacada: Director de Orquesta y Fundador de El Sistema.
    • Citas Relevantes: «La educación artística es fundamental para el desarrollo integral de los individuos».

Universidades y Organizaciones:

13. Tec de Monterrey (ITESM):
    • Relevant Work: Institución educativa líder en América Latina, con enfoque en la innovación.
14. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM):
    • Relevant Work: La universidad más grande de América Latina, contribuye significativamente a la investigación educativa.
15. Fundación Telefónica:
    • Relevant Work: Desarrolla proyectos educativos y tecnológicos en América Latina.

Plataformas Educativas y Recursos:

13. Platzi:
    • Relevant Work: Plataforma de educación en línea en español, con enfoque en habilidades tecnológicas.
14. Aulas en Red:
    • Relevant Work: Ofrece recursos educativos y formación docente en línea.
15. Miríada X:
    • Relevant Work: Plataforma iberoamericana de MOOC (Cursos en línea masivos y abiertos).

Revistas Científicas y Artículos:

12. Revista Iberoamericana de Educación:
    • Relevant Work: Publica investigaciones y reflexiones sobre educación en el ámbito iberoamericano.
13. Perfil de Coyuntura Económica:
    • Relevant Work: Revista de la Universidad de Medellín, con enfoque en temas económicos y educativos.
14. Educación y Ciencia:
    • Relevant Work: Revista científica de la Universidad de la República (Uruguay) sobre temas educativos.

26. César Coll:
    • Obra Destacada: «Psicología y currículum»
    • Citas Relevantes: «La educación debe centrarse en el desarrollo integral de la persona».
27. Silvia Bleichmar:
    • Obra Destacada: «Aprender y enseñar en la cultura digital»
    • Citas Relevantes: «La cultura digital impone la necesidad de nuevas formas de aprender y enseñar».
28. Marina Garcés:
    • Obra Destacada: «Un mundo común»
    • Citas Relevantes: «La educación es el arte de construir un mundo común».
29. Javier Tourón:
    • Obra Destacada: «Nuevas tecnologías y educación»
    • Citas Relevantes: «Las tecnologías deben integrarse en la educación de forma reflexiva y pedagógica».
30. Diana Serrano:
    • Obra Destacada: «Educar en la diversidad»
    • Citas Relevantes: «La diversidad enriquece el aprendizaje y la convivencia en las aulas».

Universidades y Organizaciones:

16. Universidad de Buenos Aires (UBA):
    • Relevant Work: Institución líder en América Latina, contribuye a la investigación y la educación.
17. Pontificia Universidad Católica de Chile:
    • Relevant Work: Centrada en la investigación y la innovación educativa.
18. Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA):
    • Relevant Work: Enfocado en la educación tecnológica y la innovación.

Plataformas Educativas y Recursos:

16. Educ.ar:
    • Relevant Work: Plataforma educativa argentina con recursos y herramientas para docentes y estudiantes.
17. Colombia Aprende:
    • Relevant Work: Estrategia del Ministerio de Educación de Colombia para fortalecer la educación.
18. Educación 3.0:
    • Relevant Work: Revista y plataforma que aborda las últimas tendencias en educación y tecnología.

Revistas Científicas y Artículos:

15. Revista de Educación de la Universidad de Costa Rica:
    • Relevant Work: Publica investigaciones sobre diversos aspectos de la educación.
16. Perfiles Educativos (UNAM):
    • Relevant Work: Revista académica que aborda temas de educación desde diferentes perspectivas.
17. Educación XX1:
    • Relevant Work: Revista de la Universidad de Salamanca que aborda la innovación educativa.

31. Yong Zhao (China):
    • Obra Destacada: «World Class Learners: Educating Creative and Entrepreneurial Students»
    • Citas Relevantes: «El énfasis en la estandarización no prepara a los estudiantes para el mundo real».
32. Sugata Mitra (India):
    • Obra Destacada: «Hole in the Wall»
    • Citas Relevantes: «La educación autoorganizada es el futuro de la educación».
33. Ken Robinson (Reino Unido):
    • Obra Destacada: «The Element: How Finding Your Passion Changes Everything»
    • Citas Relevantes: «La creatividad es tan importante en la educación como la alfabetización».

Universidades y Organizaciones:

19. Peking University (China):
    • Relevant Work: Institución líder en investigación y educación en China.
20. University of Tokyo (Japón):
    • Relevant Work: Universidad destacada en investigación y desarrollo educativo.
21. Seoul National University (Corea del Sur):
    • Relevant Work: Contribuye a la investigación y la innovación en educación en Corea del Sur.

Plataformas Educativas y Recursos:

19. XuetangX (China):
    • Relevant Work: Plataforma de MOOC respaldada por universidades chinas.
20. Jukupedia (Japón):
    • Relevant Work: Plataforma que ofrece recursos educativos para estudiantes japoneses.
21. EBS (Corea del Sur):
    • Relevant Work: Plataforma educativa que proporciona contenido educativo en línea en coreano.

Revistas Científicas y Artículos:

18. Journal of Computer Assisted Learning (Asia-Pacific):
    • Relevant Work: Centrado en la aplicación de tecnología en el aprendizaje en la región Asia-Pacífico.
19. International Journal of Educational Development (Oriental):
    • Relevant Work: Aborda temas de desarrollo educativo en la región oriental.
20. Education in the Asia-Pacific Region:
    • Relevant Work: Explora las tendencias y desafíos educativos en la región Asia-Pacífico.

34. Yuval Noah Harari (Israel):
    • Obra Destacada: «Sapiens: De animales a dioses»
    • Citas Relevantes: «La educación debe permitirnos construir historias compartidas y entender a los demás».
35. Zhang Wei (China):
    • Obra Destacada: «Smart Learning: Teaching and Learning with Smart Boards»
    • Citas Relevantes: «La tecnología puede transformar la forma en que enseñamos y aprendemos».
36. Daphne Koller (Israel):
    • Obra Destacada: Cofundadora de Coursera, plataforma de cursos en línea.
    • Citas Relevantes: «La educación en línea puede brindar acceso a la educación de calidad a nivel mundial».

Universidades y Organizaciones:

22. Tel Aviv University (Israel):
    • Relevant Work: Contribuye a la investigación y la innovación en educación en Israel.
23. National Institute of Education, Singapore:
    • Relevant Work: Líder en investigación educativa en Singapur.
24. Indian Institutes of Technology (India):
    • Relevant Work: Contribuye a la educación y la investigación en tecnología en India.

Plataformas Educativas y Recursos:

22. Nafham (Egipto):
    • Relevant Work: Plataforma educativa que proporciona contenido en árabe para estudiantes en el mundo árabe.
23. ClassIn (China):
    • Relevant Work: Plataforma educativa integral para instituciones educativas en China.
24. Edmodo (Israel):
    • Relevant Work: Plataforma de aprendizaje en línea utilizada por educadores en todo el mundo.

Revistas Científicas y Artículos:

21. International Journal of Technology and Design Education (Israel):
    • Relevant Work: Enfocado en la integración de tecnología en la educación y el diseño educativo.
22. International Journal of Learning Technology (Asia):
    • Relevant Work: Explora la aplicación de la tecnología en el aprendizaje en la región asiática.
23. Distance Education (Middle East):
    • Relevant Work: Aborda los desafíos y las oportunidades de la educación a distancia en el Medio Oriente.

37. Andrew Ng:
    • Contribución Destacada: Fundador de Google Brain, cofundador de Coursera.
    • Citas Relevantes: «La inteligencia artificial cambiará la educación personalizada de manera fundamental».
38. Sebastian Thrun:
    • Contribución Destacada: Fundador de Udacity, desarrollador de vehículos autónomos.
    • Citas Relevantes: «La educación en línea es la próxima revolución en la educación».
39. Fei-Fei Li:
    • Contribución Destacada: Profesora en la Universidad de Stanford, cofundadora de AI4ALL.
    • Citas Relevantes: «La inteligencia artificial debe ser un bien público».

Desarrolladores de Inteligencia Artificial en Educación:

25. DreamBox Learning (Estados Unidos):
    • Relevant Work: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para adaptar la instrucción en matemáticas.
26. Knewton (Estados Unidos):
    • Relevant Work: Ofrece plataformas educativas personalizadas utilizando análisis de datos y algoritmos de aprendizaje.
27. Quillionz (India):
    • Relevant Work: Utiliza inteligencia artificial para generar preguntas y contenido educativo de manera automatizada.

Plataformas Educativas y Herramientas:

25. EdSurge:
    • Relevant Work: Plataforma que explora cómo la tecnología puede respaldar la enseñanza y el aprendizaje.
26. Cognii:
    • Relevant Work: Desarrolla tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para evaluar y mejorar la escritura.
27. Third Space Learning:
    • Relevant Work: Utiliza inteligencia artificial para proporcionar tutorías de matemáticas personalizadas.

Artículos y Libros Relevantes:

15. «Artificial Intelligence in Education: Promise and Implications for Teaching and Learning» (2019):
    • Autores: Baker, R.S., Inventado, P.S., Beck, J.E.
    • Relevant Work: Explora el papel de la inteligencia artificial en la educación.
16. «The 4th Industrial Revolution: Responding to the Impact of Artificial Intelligence on Business» (2017):
    • Autor: Schwab, K.
    • Relevant Work: Examina el impacto de la inteligencia artificial en diversos sectores, incluida la educación.
17. «Artificial Intelligence and Machine Learning in Education» (2020):
    • Autores: Vamvakaris, M., Perifanos, N.
    • Relevant Work: Analiza la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la educación.

40. Salman Khan (Estados Unidos):
    • Contribución Destacada: Fundador de Khan Academy, plataforma educativa en línea.
    • Citas Relevantes: «Una educación gratuita de calidad para cualquier persona, en cualquier lugar».
41. Mitchel Resnick (Estados Unidos):
    • Contribución Destacada: Cofundador de Scratch, plataforma para aprender a programar.
    • Citas Relevantes: «Programar es una forma de pensar».
42. Anant Agarwal (India):
    • Contribución Destacada: CEO de edX, plataforma de cursos en línea.
    • Citas Relevantes: «La educación en línea puede democratizar la educación de calidad».

Empresas Innovadoras en Tecnología Educativa:

28. Duolingo (Estados Unidos):
    • Relevant Work: Aplicación que utiliza la inteligencia artificial para enseñar idiomas de manera personalizada.
29. Coursera (Estados Unidos):
    • Relevant Work: Plataforma global que ofrece cursos en línea de universidades y organizaciones.
30. Brainly (Polonia):
    • Relevant Work: Comunidad en línea que utiliza la inteligencia colectiva para ayudar en la resolución de problemas educativos.

Libros y Recursos Adicionales:

18. «Teaching Machines: Learning from the Intersection of Education and Technology» (2018):
    • Autora: Audrey Watters.
    • Relevant Work: Examina la historia de la tecnología en la educación.
19. «Teaching in the Fourth Industrial Revolution» (2018):
    • Autores: Arnett, T., McKinsey, M., Barber, M.
    • Relevant Work: Analiza la transformación educativa en la era de la cuarta revolución industrial.
20. «The Innovators: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution» (2014):
    • Autor: Walter Isaacson.
    • Relevant Work: Explora la evolución de la tecnología y su impacto en diferentes sectores, incluida la educación.

Organizamos la universidad incorporando los conceptos de educación disruptiva, inscripciones abiertas, y tecnologías de IA: Datos, comunicación y monitoreo (enfoque integral que abarque diferentes facetas de la institución)

Juan Domingo Farnós

“En los albores de cualquier transformación, todas las tecnologías incipientes que han implicado una revolución, han provocado, también, una inercia de cambio. En ocasiones, el cambio es tan profundo que tiene –por momentos– el poder de «adormecer» la conciencia humana. Durante esta etapa de «agitación» –mientras nos acostumbramos al nuevo medio– surgen las oportunidades de aprendizaje.

Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

El proceso de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido se convierte en un desafío significativo en un mundo globalizado. Aquí, se enfrentan y contraponen los intereses de los países soberanos con el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad en su conjunto.

Explicar y desarrollar este fenómeno implica abordar varios aspectos:

1. Impacto de las Tecnologías Emergentes: Las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, la automatización, la biotecnología y otras, están en constante evolución. Su adopción masiva puede cambiar la forma en que vivimos y trabajamos, lo que lleva a una necesidad urgente de adaptación.
2. Inercia Cultural y Social: La inercia de cambio puede ser tanto cultural como social. Las sociedades a menudo resisten las transformaciones radicales debido a la comodidad y familiaridad con los métodos tradicionales. Este fenómeno puede obstaculizar la rápida adopción de nuevas formas de hacer las cosas.
3. Desafíos Globales: En un mundo globalizado, los intereses nacionales a veces entran en conflicto con la necesidad de adoptar un enfoque global para abordar problemas comunes, como el cambio climático, la pobreza y las crisis sanitarias. Llegar a un consenso entre países soberanos puede resultar complicado debido a estas tensiones.
4. Oportunidades de Aprendizaje: A pesar de las dificultades, la etapa de agitación también presenta oportunidades para aprender y mejorar. La capacitación y la educación son cruciales para permitir que las personas se adapten a las nuevas tecnologías y paradigmas.
5. Cooperación Internacional: La resolución de problemas a escala global requiere cooperación entre naciones. Establecer acuerdos y compromisos para abordar los desafíos comunes es esencial para avanzar hacia un nuevo paradigma de desarrollo sostenible y equitativo.
6. Gobernanza Tecnológica: La regulación y la gobernanza efectivas de las tecnologías emergentes son fundamentales para garantizar que su impacto sea positivo y ético. Esto implica la colaboración entre gobiernos, empresas y la sociedad civil.

La transición hacia un nuevo paradigma de desarrollo rápido implica superar resistencias culturales y sociales, encontrar un equilibrio entre los intereses nacionales y globales, y aprovechar las oportunidades de aprendizaje en medio de la agitación. La colaboración internacional y una gobernanza efectiva son clave para garantizar un proceso exitoso y sostenible.

1. Superar Resistencias Culturales y Sociales:
   • Concienciación y Educación: La concienciación sobre la importancia de la transformación y la educación sobre las nuevas tecnologías son fundamentales. Esto ayuda a desmitificar los cambios y a que las personas comprendan cómo estas innovaciones pueden mejorar sus vidas.
   • Inclusividad y Participación: Incluir a diversas voces y perspectivas en el proceso de toma de decisiones puede mitigar resistencias. La participación ciudadana y la colaboración con comunidades locales ayudan a diseñar soluciones que respeten y comprendan las particularidades culturales.
2. Equilibrio entre Intereses Nacionales y Globales:
   • Diplomacia y Cooperación: Fomentar la diplomacia y la cooperación internacional es esencial. Los problemas globales, como el cambio climático o las pandemias, no conocen fronteras, y las soluciones deben ser colaborativas.
   • Desarrollo Sostenible: Promover un enfoque de desarrollo sostenible que equilibre las necesidades nacionales con la responsabilidad global. Los acuerdos internacionales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas ofrecen un marco para la cooperación.
3. Aprovechar Oportunidades de Aprendizaje:
   • Innovación Educativa: Adaptar los sistemas educativos para equipar a las personas con las habilidades necesarias en la era digital. Esto incluye fomentar la educación continua y el desarrollo de habilidades blandas como la adaptabilidad y la resolución de problemas.
   • Investigación y Desarrollo: Invertir en investigación y desarrollo para impulsar la innovación. Las oportunidades de aprendizaje a menudo surgen de la investigación y la experimentación, y la inversión en estos campos puede acelerar el progreso.
4. Colaboración Internacional y Gobernanza Efectiva:
   • Foros y Plataformas Internacionales: Participar en foros internacionales y plataformas que fomenten la colaboración. Organizaciones como la ONU, la UNESCO y otras facilitan el diálogo y la coordinación entre países.
   • Marco Legal y Ético: Establecer marcos legales y éticos sólidos para guiar el desarrollo y la implementación de tecnologías emergentes. Esto garantiza que el progreso tecnológico esté alineado con los valores humanos fundamentales y evita riesgos significativos.

En conjunto, estos elementos crean un panorama integral para abordar los desafíos de la transición hacia un nuevo paradigma de desarrollo rápido. La interconexión de estos factores puede conducir a un proceso más armonioso, inclusivo y sostenible.

. La colaboración internacional y una gobernanza efectiva son clave para garantizar un proceso exitoso y sostenible. A continuación, se presentan ejemplos de metodologías de desarrollo rápido de aplicaciones que ilustran la importancia de la agilidad y la colaboración en este proceso:

1. Metodología RAD (Desarrollo Rápido de Aplicaciones): Esta metodología permite crear software de forma rápida y barata para satisfacer las necesidades empresariales. Se basa en fases cíclicas, como la planificación de necesidades, el diseño y el feedback con el usuario, lo que facilita avances medibles y la participación activa del usuario en el proceso de desarrollo.
2. Gestión ágil de proyectos y desarrollo rápido de aplicaciones:
   • El desarrollo rápido de aplicaciones fomenta la creación rápida de prototipos y ciclos de desarrollo ágiles, lo que reduce los riesgos del proyecto y ahorra tiempo y recursos2.
   • La implementación exitosa de esta metodología depende de la estrecha colaboración entre el desarrollador y el cliente en cada etapa, lo que garantiza la satisfacción del usuario y la eficiencia en el desarrollo

Estos ejemplos ilustran cómo las metodologías ágiles, como el Desarrollo Rápido de Aplicaciones (RAD), promueven la colaboración, la eficiencia y la satisfacción del usuario, aspectos fundamentales en la transición hacia un nuevo paradigma de desarrollo rápido y sostenible.

La metodología RAD (Desarrollo Rápido de Aplicaciones), la educación disruptiva y la inteligencia artificial (IA) son conceptos que, aunque pertenecen a dominios diferentes, pueden converger en el ámbito de la tecnología y la innovación. Aquí te proporcionaré una breve explicación de cada uno y cómo podrían relacionarse:

Desarrollo Rápido de Aplicaciones (RAD):

La metodología RAD es un enfoque ágil para el desarrollo de software que se centra en ciclos de desarrollo cortos y prototipos iterativos. Se enfoca en la entrega rápida de prototipos funcionales para obtener retroalimentación temprana y realizar ajustes continuos. Los principios clave de RAD incluyen la participación activa de los usuarios, la iteración rápida y la adaptabilidad a cambios.

Educación Disruptiva:

La educación disruptiva es un concepto que implica el cambio radical en los métodos educativos tradicionales. Se basa en la idea de utilizar tecnologías y enfoques innovadores para transformar la educación y hacerla más centrada en el estudiante, accesible y relevante para las necesidades del siglo XXI. La educación disruptiva a menudo incorpora herramientas digitales, aprendizaje en línea, personalización del aprendizaje y enfoques no convencionales.

Inteligencia Artificial (IA):

La inteligencia artificial es un campo de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y otros enfoques. En el contexto educativo, la IA se utiliza para personalizar el aprendizaje, proporcionar retroalimentación adaptativa, automatizar procesos administrativos y mucho más.

Relación entre RAD, Educación Disruptiva e IA:

1. Iteración Rápida en Herramientas Educativas:
   • La metodología RAD puede ser aplicada en el desarrollo de herramientas educativas y plataformas de aprendizaje, permitiendo la entrega rápida de prototipos que pueden ser probados y mejorados continuamente.
2. Desarrollo Ágil de Soluciones Educativas:
   • RAD y la educación disruptiva comparten la filosofía de la adaptabilidad y la respuesta rápida a los cambios. En la educación disruptiva, la tecnología, incluida la IA, puede ser implementada y ajustada de manera ágil para abordar las necesidades cambiantes de los estudiantes.
3. Personalización del Aprendizaje con IA:
   • La inteligencia artificial se utiliza en la educación disruptiva para personalizar la experiencia de aprendizaje, adaptando el contenido y las actividades según las necesidades individuales de los estudiantes. El desarrollo rápido de aplicaciones puede facilitar la implementación de estas soluciones.
4. Retroalimentación Continua:
   • RAD enfatiza la retroalimentación continua, al igual que la educación disruptiva. La IA puede analizar datos de aprendizaje en tiempo real para proporcionar retroalimentación personalizada, cerrando así el ciclo de mejora continua.

En conjunto, la metodología RAD puede ser un enfoque valioso para el desarrollo ágil de soluciones educativas disruptivas que incorporan inteligencia artificial. Esto permite la creación rápida de prototipos, la adaptabilidad a las necesidades cambiantes y la entrega de experiencias de aprendizaje más efectivas y personalizadas.

Algoritmo RAD en Python:

pythonCopy codeclass DesarrolloRapidoDeAplicaciones:
    def __init__(self, usuario):
        self.usuario = usuario

    def prototipo(self):
        print(f"Desarrollando prototipo para {self.usuario}")
        # Lógica para el desarrollo rápido del prototipo

    def iteracion(self):
        print("Recopilando feedback del usuario")
        # Lógica para recopilar y procesar retroalimentación

# Ejemplo de uso
usuario1 = "EquipoEducativo"
rad_proyecto = DesarrolloRapidoDeAplicaciones(usuario1)
rad_proyecto.prototipo()
rad_proyecto.iteracion()

Algoritmo de Árbol de Decisión en Python:

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

# Datos de ejemplo (podrían ser datos educativos)
datos = [[5, 3, 2], [4, 2, 1], [6, 3, 2], [7, 3, 1]]
etiquetas = [0, 1, 0, 1]  # Clases 0 y 1

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
datos_entrenamiento, datos_prueba, etiquetas_entrenamiento, etiquetas_prueba = train_test_split(
    datos, etiquetas, test_size=0.25, random_state=42
)

# Crear el modelo de árbol de decisión
modelo_arbol_decision = DecisionTreeClassifier()

# Entrenar el modelo
modelo_arbol_decision.fit(datos_entrenamiento, etiquetas_entrenamiento)

# Hacer predicciones en el conjunto de prueba
predicciones = modelo_arbol_decision.predict(datos_prueba)

# Evaluar la precisión del modelo
precision = accuracy_score(etiquetas_prueba, predicciones)
print(f"Precisión del modelo de árbol de decisión: {precision}")

. En situaciones reales, el desarrollo RAD y la implementación de árboles de decisión serían más complejos y específicos según el contexto. Además, ten en cuenta que estos ejemplos están más enfocados en la estructura del código que en la funcionalidad real de estos enfoques.

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.

Transformación en el Manejo de Datos en la Nueva Cultura-Paradigma:

En la era de la información masiva, nos encontramos en el umbral de una nueva cultura-paradigma, donde el acceso a datos a gran escala se ha vuelto omnipresente. No basta con simplemente «enchufarnos» a la tecnología; es imperativo cambiar fundamentalmente nuestra forma de pensar acerca de los datos y cómo diseñamos soluciones para extraer su máximo valor.

Imaginemos a María, una profesional educativa inmersa en esta transformación. Antes, María veía los datos como meros puntos en una hoja de cálculo, pero ahora, se da cuenta de que representan historias completas sobre los estudiantes, los diferentes tipos de aprendizaje y sus necesidades individuales (personalized learning) María comprende que el verdadero poder de los datos no radica solo en la cantidad, sino en la capacidad de extraer conocimientos significativos.

María se embarca en un viaje de aprendizaje y transformación. Reconoce la necesidad de adquirir habilidades en el manejo de datos y la aplicación de algoritmos para traducir la información cruda en percepciones valiosas. No se trata solo de adoptar tecnologías, sino de adoptar una mentalidad analítica.

çMaría se compromete a:

1. Aprender Algoritmos para el Análisis de Datos:
   • María se sumerge en el aprendizaje de algoritmos de análisis de datos. Comprende la importancia de elegir el algoritmo correcto según el tipo de datos y el problema que desea abordar.

pythonCopy code# Ejemplo: Algoritmo de clustering (K-Means)
from sklearn.cluster import KMeans
# Cargar y preparar datos
datos = cargar_datos()
# Crear modelo K-Means
modelo_kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# Entrenar modelo
modelo_kmeans.fit(datos)
# Obtener etiquetas de cluster
etiquetas_clusters = modelo_kmeans.labels_

2. Aplicar Principios de Educación Disruptiva:
   • María incorpora principios de educación disruptiva en su enfoque pedagógico. Reconoce que cada estudiante es único y personaliza la experiencia de aprendizaje utilizando tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial.

pythonCopy code# Ejemplo: Sistema de recomendación para personalizar el aprendizaje
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Datos de ejemplo: características del estudiante y rendimiento
datos_estudiante = [[5, 3, 2], [4, 2, 1], [6, 3, 2], [7, 3, 1]]
rendimiento = [0, 1, 0, 1]  # Clases 0 y 1
# Crear modelo de clasificación (puede ser un sistema de recomendación)
modelo_recomendacion = RandomForestClassifier()
# Entrenar modelo
modelo_recomendacion.fit(datos_estudiante, rendimiento)
# Hacer predicciones para personalizar el aprendizaje

3. Desarrollar Árboles de Decisión para Tomar Decisiones Informedas:
   • María utiliza árboles de decisión para guiar sus decisiones pedagógicas. Examina datos sobre el rendimiento de los estudiantes y utiliza estos árboles para identificar áreas de enfoque individualizadas.

pythonCopy code# Ejemplo: Árbol de decisión para la identificación de áreas de enfoque
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Datos de ejemplo: características del estudiante y rendimiento
datos_estudiante = [[5, 3, 2], [4, 2, 1], [6, 3, 2], [7, 3, 1]]
rendimiento = [0, 1, 0, 1]  # Clases 0 y 1
# Crear modelo de árbol de decisión
modelo_arbol_decision = DecisionTreeClassifier()
# Entrenar modelo
modelo_arbol_decision.fit(datos_estudiante, rendimiento)
# Visualizar el árbol de decisión
visualizar_arbol_decision(modelo_arbol_decision)

4. Utilizar Tablas de Datos para Comunicar Resultados:
   • María adopta la práctica de presentar sus hallazgos de manera efectiva. Utiliza tablas y visualizaciones de datos para comunicar de manera clara y persuasiva a otros profesionales y padres.

pythonCopy code# Ejemplo: Crear tabla para presentar resultados
import pandas as pd
# Datos de ejemplo
resultados = {'Estudiante': ['Estudiante1', 'Estudiante2', 'Estudiante3', 'Estudiante4'],
              'Rendimiento': [0, 1, 0, 1]}
# Crear DataFrame
tabla_resultados = pd.DataFrame(resultados)
# Mostrar tabla
print(tabla_resultados)

En este nuevo paradigma, María se convierte en una profesional capacitada no solo para trabajar con datos a gran escala, sino también para transformar la educación a través de la implementación de tecnologías disruptivas y técnicas avanzadas de análisis de datos. Su enfoque no es solo tecnológico, sino humano, reconociendo que detrás de cada dato hay una historia que merece ser entendida y atendida.

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.

Proceso de Anotaciones Semánticas y Transformación de Datos:

En el contexto del Big Data, la obtención de microdatos de macrodatos estructurados y embebidos es fundamental para extraer información significativa. Esta práctica no solo implica la recopilación de grandes cantidades de datos, sino también la anotación semántica, que agrega metadatos significativos a los fragmentos de contenido. Estos datos anotados pueden ser procesados por motores de búsqueda y utilizados en el paradigma ubicuo de Recursos Educativos Abiertos (OER, por sus siglas en inglés) para establecer actuaciones valiosas y facilitar relaciones con observaciones transformadas en metadatos. A continuación, se detalla el proceso:

1. Obtención de Microdatos de Macrodatos:

• Utilizando técnicas de Big Data, se recopilan grandes conjuntos de datos estructurados y embebidos, que pueden provenir de diversas fuentes como registros de usuarios, sensores, redes sociales, entre otros.

pythonCopy code# Ejemplo: Obtención de datos estructurados de registros de usuarios
import pandas as pd
datos_estructurados = pd.read_csv('datos_registro_usuarios.csv')

2. Anotaciones Semánticas:

• Se aplican anotaciones semánticas para agregar significado a los datos. Esto implica etiquetar y clasificar los fragmentos de contenido para que los motores de búsqueda y otros sistemas puedan comprender su contexto y relevancia.

pythonCopy code# Ejemplo: Anotaciones semánticas utilizando bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural
from nltk import pos_tag, word_tokenize
texto_ejemplo = "Aprendizaje profundo mejora la comprensión del procesamiento del lenguaje natural."
anotaciones_semanticas = pos_tag(word_tokenize(texto_ejemplo))
print(anotaciones_semanticas)

3. Procesamiento por Motores de Búsqueda:

• Los datos anotados semánticamente se procesan mediante motores de búsqueda, lo que permite comprender el significado de los fragmentos de contenido y proporcionar información relevante dentro de los parámetros ubicuos-OER.

pythonCopy code# Ejemplo: Procesamiento por motor de búsqueda para recuperar información relevante
consulta_usuario = "Aprendizaje profundo en procesamiento del lenguaje natural"
resultados_busqueda = motor_de_busqueda.procesar(consulta_usuario)
print(resultados_busqueda)

4. Actuaciones en el Paradigma Ubicuo-OER:

• Utilizando la información obtenida, se establecen actuaciones en el paradigma ubicuo-OER. Esto implica ofrecer recursos educativos abiertos de manera ubicua y personalizada, adaptados a las necesidades individuales de los usuarios.

pythonCopy code# Ejemplo: Actuaciones para proporcionar Recursos Educativos Abiertos (OER) ubicuos
recurso_ubicuo_oer = obtener_recurso_ubicuo(resultados_busqueda)
mostrar_recurso_a_usuario(recurso_ubicuo_oer)

5. Transformación en Metadatos:

• La observación continua y la interacción de los usuarios con los recursos generan datos adicionales que se transforman en metadatos. Estos metadatos proporcionan información sobre cómo los usuarios interactúan y utilizan los recursos educativos.

pythonCopy code# Ejemplo: Transformación de observaciones en metadatos
registro_interaccion_usuario = registrar_interaccion_usuario(recurso_ubicuo_oer, tiempo, tipo_interaccion)
metadatos_generados = transformar_a_metadatos(registro_interaccion_usuario)

Este proceso integra la obtención de microdatos de macrodatos, anotaciones semánticas, procesamiento por motores de búsqueda, actuaciones en el paradigma ubicuo-OER y la transformación de observaciones en metadatos. Este enfoque permite crear un ciclo continuo de mejora y adaptación en la entrega de recursos educativos, aprovechando la riqueza de datos disponibles en la era del Big Data.

Comparación entre Anotaciones Semánticas y Aprendizaje Supervisado en la IA:

Anotaciones Semánticas:

1. Naturaleza Humana:
   • Enfoque Manual: Las anotaciones semánticas implican un enfoque más manual y humano. Los expertos o analistas humanos etiquetan y clasifican los fragmentos de contenido basándose en su comprensión contextual y conocimiento específico del dominio.
2. Proceso Iterativo:
   • Iteración Continua: El proceso de anotaciones semánticas a menudo es iterativo. Se ajusta y mejora a medida que los humanos revisan y refinan las etiquetas para garantizar una interpretación precisa del contenido.
3. Dependencia de la Experiencia Humana:
   • Conocimiento Especializado: La calidad de las anotaciones semánticas depende en gran medida de la experiencia y el conocimiento de los expertos humanos que realizan la tarea. La subjetividad y la interpretación humana son factores clave.
4. Contextualización Específica:
   • Enfocado en Contexto: Las anotaciones semánticas están diseñadas para proporcionar un contexto específico al contenido. Los analistas consideran el significado contextual y la intención detrás de las palabras o fragmentos.

Aprendizaje Supervisado en la IA:

1. Enfoque Automático:
   • Entrenamiento Automático: El aprendizaje supervisado en la inteligencia artificial implica un enfoque más automático. Se basa en algoritmos y modelos que aprenden automáticamente patrones y relaciones a partir de datos de entrenamiento etiquetados.
2. Aprendizaje de Patrones:
   • Identificación Automática de Patrones: Los algoritmos de aprendizaje supervisado identifican patrones en los datos y utilizan estas relaciones aprendidas para hacer predicciones o clasificaciones en nuevos conjuntos de datos.
3. Capacidad de Generalización:
   • Generalización del Conocimiento: A diferencia de las anotaciones semánticas, el aprendizaje supervisado tiene la capacidad de generalizar el conocimiento. El modelo puede aplicar lo que ha aprendido a nuevos datos sin intervención humana adicional.
4. Menor Dependencia Humana:
   • Reducción de Subjetividad: En el aprendizaje supervisado, la dependencia de la experiencia humana se reduce. Los modelos se basan en datos etiquetados para aprender patrones, lo que puede resultar en una interpretación más objetiva.

Conclusión:

• Mientras que las anotaciones semánticas implican un proceso más manual y dependiente de la interpretación humana, el aprendizaje supervisado en la inteligencia artificial automatiza el proceso al permitir que los algoritmos aprendan patrones directamente de los datos. Ambos enfoques buscan agregar significado y contexto a los datos, pero difieren en sus metodologías y el grado de intervención humana requerido. La elección entre ellos dependerá de la naturaleza de los datos, los recursos disponibles y los objetivos específicos del análisis.

Para ilustrar la aplicación de algoritmos, árboles de decisión y una tabla comparativa en el contexto de la educación disruptiva y la inteligencia artificial (IA), consideremos que se busca personalizar la experiencia de aprendizaje para estudiantes utilizando datos y técnicas de aprendizaje supervisado. En este ejemplo, nos enfocaremos en un sistema de recomendación de recursos educativos.

Algoritmo de Aprendizaje Supervisado (Regresión Lineal):

pythonCopy codefrom sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

# Generación de datos de ejemplo
datos = {'Tiempo_Estudio': [10, 8, 6, 12, 14],
         'Calificación': [90, 80, 70, 95, 100]}
df = pd.DataFrame(datos)

# División de datos en conjunto de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['Tiempo_Estudio']], df['Calificación'], test_size=0.2, random_state=42)

# Creación y entrenamiento del modelo de regresión lineal
modelo_regresion = LinearRegression()
modelo_regresion.fit(X_train, y_train)

# Predicciones en el conjunto de prueba
predicciones = modelo_regresion.predict(X_test)

# Evaluación del modelo
error_cuadratico_medio = mean_squared_error(y_test, predicciones)
print(f'Error Cuadrático Medio: {error_cuadratico_medio}')

Árbol de Decisión para Recomendación de Recursos Educativos:

pythonCopy codefrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# Creación y entrenamiento del modelo de árbol de decisión
modelo_arbol_decision = DecisionTreeRegressor()
modelo_arbol_decision.fit(X_train, y_train)

# Predicciones en el conjunto de prueba
predicciones_arbol = modelo_arbol_decision.predict(X_test)

# Evaluación del modelo de árbol de decisión
error_cuadratico_medio_arbol = mean_squared_error(y_test, predicciones_arbol)
print(f'Error Cuadrático Medio (Árbol de Decisión): {error_cuadratico_medio_arbol}')

Tabla Comparativa:

Aspecto	Aprendizaje Supervisado (Regresión Lineal)	Árbol de Decisión
Naturaleza del Modelo	Lineal y paramétrico	No lineal y no paramétrico
Interpretación del Modelo	Coeficientes asociados a variables	Estructura de nodos y divisiones
Flexibilidad del Modelo	Menos flexible	Más flexible en la captura de patrones complejos
Manejo de Características No Lineales	Limitado	Capacidad inherente para manejar no linealidades
Evaluación del Modelo	Errores cuadráticos medios	Errores cuadráticos medios
Aplicación en Recomendación Educativa	Predicción de calificaciones en función del tiempo de estudio	Recomendación de recursos educativos basados en características específicas

En este ejemplo, ambos modelos (regresión lineal y árbol de decisión) podrían ser aplicados en un entorno de educación disruptiva para personalizar la recomendación de recursos educativos en función de características específicas de los estudiantes, como el tiempo de estudio. La elección entre estos modelos dependerá de la naturaleza de los datos y los objetivos específicos del sistema de recomendación.

O por contra hacer caso a Michael Bolton que dice «reconozcamos que los macrodatos conllevan grandes problemas. Esto, a su vez, causará grandes problemas para los modelos de aprendizaje automático basados en grandes datos BAD»

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 tendrá vigilados permanentemente.

La cita de Michael Bolton refleja una perspectiva crítica sobre el uso extensivo de macrodatos (Big Data) en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Es importante entender el contexto de estas afirmaciones y explorar algunos de los desafíos y preocupaciones asociados con el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) en la sociedad contemporánea.

Desafíos y Preocupaciones Asociados con el Big Data y la IA:

1. Problemas de Calidad de los Datos:
   • Bolton: Alude a «grandes problemas» en los macrodatos. Uno de los desafíos clave es la calidad de los datos. Los macrodatos pueden contener errores, sesgos y ruido, lo que puede afectar la confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático.
2. Vigilancia y Privacidad:
   • Contexto de Visualización de Época con Rayos y Truenos: La metáfora sugiere una era de gran visibilidad y observación constante. Esto se relaciona con la preocupación sobre la vigilancia masiva y la pérdida de privacidad a medida que se recopilan y analizan grandes cantidades de datos sobre las actividades cotidianas.
3. Sesgo y Discriminación:
   • Desarrollo de Modelos (BAD): Bolton menciona que esto causará problemas para los modelos basados en grandes datos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden heredar sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a decisiones discriminativas o injustas, especialmente si los datos históricos reflejan desigualdades sociales.
4. Interpretabilidad y Transparencia:
   • Visualización de Época con Rayos y Truenos: La metáfora puede implicar una era de cambios dramáticos y posiblemente desconcertantes. Esto se relaciona con la dificultad de entender y explicar el funcionamiento interno de los modelos de IA, lo que lleva a la falta de transparencia y confianza en sus decisiones.

Explicación de la Metáfora «Visualización de una Época con Rayos y Truenos»:

La metáfora destaca la intensidad y la omnipresencia de la observación en una era marcada por el Big Data y los algoritmos de aprendizaje automático. Los «rayos y truenos» sugieren eventos poderosos y rápidos, simbolizando la velocidad y la amplitud con la que los datos son recopilados y utilizados. Esta visualización podría interpretarse como una alusión a la transformación de la sociedad a medida que abrazamos tecnologías que, si bien ofrecen beneficios, también plantean desafíos éticos, legales y sociales.

Reflexión y Consideraciones Éticas:

• La crítica de Bolton destaca la importancia de reflexionar sobre cómo aplicamos estas tecnologías. La ética en la recopilación y el uso de datos, así como la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas, son aspectos críticos para mitigar los problemas asociados con el Big Data y la IA.

Es fundamental abordar estos problemas de manera equitativa y considerada para garantizar que la adopción de tecnologías no comprometa valores fundamentales como la privacidad, la equidad y la justicia. La visualización de una época con «rayos y truenos» es un recordatorio de que, aunque la tecnología puede abrir nuevas posibilidades, también plantea desafíos que requieren atención y gestión cuidadosa.

” 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 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 adaptativo, para recopilar datos detallados sobre nuestras preferencias y comportamientos. Además, señala cómo estas tecnologías, como las utilizadas por Google, pueden llegar a conocer aspectos muy íntimos de nuestra vida diaria, desde nuestras elecciones de entretenimiento hasta nuestras actividades en línea más privadas.

Análisis del Extracto:

1. Perfilado Detallado:
   • El artículo destaca que las plataformas como Google pueden crear perfiles extremadamente detallados sobre los usuarios. Esto incluye no solo las búsquedas y preferencias de entretenimiento, sino también patrones de comportamiento en diferentes momentos del día, como los fines de semana o las noches.
2. Impacto en Establecimientos Comerciales:
   • Se menciona que el nivel de conocimiento de las plataformas sobre los usuarios es tan avanzado que incluso puede afectar la economía local, como el cierre de bares y restaurantes. Esto podría deberse a la capacidad de prever y anticipar las preferencias de las personas, afectando las decisiones comerciales.
3. Aprendizaje Adaptativo y Control de Itinerarios:
   • La referencia al «aprendizaje adaptativo» destaca un cambio en la dinámica educativa. Tradicionalmente, el aprendizaje era impulsado por el alumno, pero con el aprendizaje adaptativo, los algoritmos están tomando un papel más activo al crear itinerarios de aprendizaje. Esto implica que las plataformas educativas pueden anticipar y ajustar el contenido en función del rendimiento y las preferencias del estudiante.
4. Aprendizaje Semi-Pasivo:
   • Se utiliza la frase «aprendizaje semi-pasivo» para describir este nuevo enfoque. Esto significa que aunque el alumno sigue siendo una parte activa del proceso, la dirección y el diseño del itinerario de aprendizaje son más influenciados por el algoritmo de aprendizaje adaptativo.

Explicación del Aprendizaje Semi-Pasivo:

En el contexto del aprendizaje semi-pasivo, los algoritmos toman un papel más proactivo al guiar y personalizar el camino de aprendizaje de un individuo. Los sistemas de aprendizaje adaptativo utilizan datos sobre el desempeño del estudiante, sus respuestas a las actividades y sus preferencias para ajustar continuamente el contenido y la presentación del material educativo. Aunque los estudiantes aún participan activamente en el proceso de aprendizaje, la dirección y la adaptación del contenido son parcialmente controladas por la máquina.

Árbol de Decisión para Aprendizaje Semi-Pasivo:

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

# Datos de ejemplo sobre el rendimiento del estudiante y la adaptación del itinerario
datos_estudiante = [[8, 'Alto'], [6, 'Medio'], [9, 'Alto'], [5, 'Bajo']]
adaptacion_itinerario = ['Adaptado', 'Estándar', 'Adaptado', 'Estándar']

# Mapear las categorías a valores numéricos para el modelo de árbol de decisión
mapeo_categorias = {'Alto': 2, 'Medio': 1, 'Bajo': 0}
datos_estudiante_mapeados = [[nota, mapeo_categorias[categoria]] for nota, categoria in datos_estudiante]

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datos_estudiante_mapeados, adaptacion_itinerario, test_size=0.25, random_state=42)

# Crear el modelo de árbol de decisión
modelo_arbol_decision = DecisionTreeClassifier()

# Entrenar el modelo
modelo_arbol_decision.fit(X_train, y_train)

# Hacer predicciones en el conjunto de prueba
predicciones = modelo_arbol_decision.predict(X_test)

# Evaluar la precisión del modelo
precision = accuracy_score(y_test, predicciones)
print(f"Precisión del modelo de árbol de decisión: {precision}")

Tabla Comparativa:

Aspecto	Aprendizaje Activo	Aprendizaje Semi-Pasivo
Control sobre el Itinerario de Aprendizaje	Alto, decidido por el estudiante	Parcial, influenciado por el algoritmo
Adaptabilidad a las Necesidades Individuales	Depende de la iniciativa del estudiante	Ajustado automáticamente por el algoritmo
Participación Activa del Estudiante	Alta, decisiones y elecciones del estudiante	Activa, pero dirección parcialmente controlada por el algoritmo
Consideraciones Éticas y de Privacidad	Mayor autonomía y control sobre los datos	Requiere gestión ética y cuidado en la recopilación y uso de datos

En la realidad, la implementación de estos conceptos en tecnologías educativas involucraría consideraciones más complejas, éticas y de privacidad.

Consideraciones Éticas y de Privacidad:

Este enfoque plantea importantes consideraciones éticas y de privacidad. Por un lado, puede mejorar la eficacia del aprendizaje al adaptarse a las necesidades individuales. Por otro lado, la recopilación y el uso de datos tan detallados también plantean preocupaciones sobre la privacidad y el control de la información personal.

En última instancia, la implementación de tecnologías de aprendizaje adaptativo debe equilibrar los beneficios educativos con las preocupaciones éticas y de privacidad, asegurando que los usuarios tengan control y comprensión sobre cómo se utilizan sus datos personales.

Desafíos Éticos:

1. Transparencia y Explicabilidad:
   • Desafío: Los algoritmos de aprendizaje adaptativo a menudo son complejos y difíciles de entender. La falta de transparencia puede generar desconfianza entre los usuarios y plantear preguntas éticas sobre quién toma decisiones críticas sobre el aprendizaje.
   • Abordaje: La transparencia debe ser una prioridad. Los diseñadores de sistemas deben esforzarse por hacer comprensibles los procesos de toma de decisiones de los algoritmos, permitiendo a los usuarios entender cómo se adaptan los itinerarios de aprendizaje.
2. Sesgo y Discriminación:
   • Desafío: Los algoritmos pueden heredar sesgos de los datos de entrenamiento, lo que podría resultar en decisiones discriminatorias. Por ejemplo, podrían perpetuar desigualdades si los datos de entrenamiento reflejan sesgos existentes.
   • Abordaje: La identificación y mitigación de sesgos deben incorporarse en el diseño y la evaluación de los modelos. Se deben implementar prácticas para garantizar que las decisiones no favorezcan ni perjudiquen injustamente a grupos específicos.

Desafíos de Privacidad:

1. Recopilación Excesiva de Datos:
   • Desafío: La recopilación masiva de datos personales para personalizar itinerarios de aprendizaje plantea el riesgo de invadir la privacidad de los usuarios, ya que se pueden recopilar detalles íntimos sobre su rendimiento y preferencias.
   • Abordaje: Adoptar un enfoque de «privacidad por diseño», limitando la recopilación de datos a lo estrictamente necesario para los objetivos educativos. Implementar prácticas de anonimización y minimización de datos.
2. Falta de Control del Usuario:
   • Desafío: Los usuarios pueden sentir que han perdido el control sobre su proceso educativo si el algoritmo tiene una influencia significativa en la dirección del aprendizaje.
   • Abordaje: Proporcionar controles claros y accesibles para que los usuarios puedan ajustar sus preferencias y límites de privacidad. Fomentar la transparencia en el uso de datos y brindar opciones de participación voluntaria.

Representación en Python:

A continuación, un ejemplo de cómo se podría implementar la protección de la privacidad en un sistema de aprendizaje adaptativo en Python, centrándose en la limitación de la recopilación de datos:

pythonCopy codeclass AprendizajeAdaptativo:
    def __init__(self, usuario_id, datos_personales):
        self.usuario_id = usuario_id
        self.datos_personales = datos_personales
        self.historial_actividades = []

    def realizar_actividad(self, actividad):
        self.historial_actividades.append(actividad)

    def obtener_datos_personales(self):
        # Limitar la información personal que se obtiene
        return {
            'usuario_id': self.usuario_id,
            'datos_personales': 'Información limitada'
        }

Este ejemplo ilustra la limitación de la información personal recopilada en un objeto de aprendizaje adaptativo en Python.

La implementación ética y respetuosa de tecnologías de aprendizaje adaptativo implica considerar activamente la transparencia, la equidad y la privacidad. Al equilibrar los beneficios educativos con estas preocupaciones éticas y de privacidad, se puede crear un entorno en el que la tecnología mejore la experiencia de aprendizaje sin comprometer los derechos y la privacidad de los usuarios.

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

1. Introducción y prácticas de aprendizaje. Modelo de gestión por competencias y su valoración, Mini- Proyecto de Innovación (presencial y/o virtual)
2. Innovación: ¿Qué es? Principios básicos y paradigmas
3. Tendencias globales. Competencias para gerenciar la innovación
4. Interpretación de los resultados en la valoración de competencias
5. Mini- Proyecto de Innovación
6. Creatividad e Innovación ¿Quién fue primero?
7. Algunas historias de innovación. La innovación y el cambio en las organizaciones: cómo gestionar el gobierno de la innovación
8. Competencias del día: Visión Estratégica del Cambio + Innovación
9. Ejecución de las ideas innovadoras: riesgos y aceleradores
10. Sistema de gestión de ideas. Indicadores. Balanced Score Card
11. Competencias del día: Orientación a resultados + Influencia
12. Cultura de innovación y calidad de servicio: mapa de innovación
13. Tendencias globales en servicios. Prácticas innovadoras
14. Competencias del día: Orientación al cliente + Autocrítica
15. 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,…

Pero todo tuvo su comienzo…

ORIGEN

Este periodo de transición tiene lugar mientras nos familiarizamos con cualquier dispositivo novedoso. Así ocurrió con las TECNOLOGÍAS DE COMUNICACIÓN MÓVILES; por esta razón, las primeras versiones de e-Learning y m-Learning eran «intentos» de utilizar procedimientos de gestión de aula tradicionales en una suerte de metáforas que redenominaban los nuevos espacios con los que nos proveía la tecnología:

Periodo de Transición:

1. Familiarización con Dispositivos Novedosos:
   • En el contexto tecnológico, un periodo de transición se refiere al tiempo que lleva a las personas adaptarse y familiarizarse con nuevas tecnologías o dispositivos. Durante este periodo, se exploran las capacidades y limitaciones de las nuevas herramientas, y se desarrolla un entendimiento más profundo de cómo incorporarlas en la vida diaria.

Tecnologías de Comunicación Móviles:

1. Ejemplo: Móviles:
   • La referencia a las Tecnologías de Comunicación Móviles alude a la introducción y adopción generalizada de dispositivos móviles como teléfonos inteligentes. En los primeros días de los móviles, las personas pasaron por un proceso de adaptación para integrar estos dispositivos en sus rutinas diarias.

e-Learning y m-Learning:

1. e-Learning – Aprendizaje Electrónico:
   • En sus primeras versiones, el e-Learning representaba intentos de trasladar procedimientos de gestión de aula tradicionales al entorno en línea. Esto implicaba la digitalización de contenidos educativos y la creación de plataformas en línea para la entrega de cursos.
2. m-Learning – Aprendizaje Móvil:
   • Similarmente, las primeras versiones de m-Learning fueron intentos de aprovechar las capacidades de los dispositivos móviles para la entrega de contenido educativo. Esto implicaba adaptar los métodos de enseñanza tradicionales a las características y limitaciones de los dispositivos móviles.

Metáforas y Redenominación:

1. Metáforas y Redenominación:
   • El texto menciona que estas primeras versiones eran «intentos» de utilizar procedimientos de gestión de aula tradicionales en forma de metáforas. Esto sugiere que, en un esfuerzo por hacer que las nuevas tecnologías fueran más accesibles, se utilizaron términos familiares o procedimientos educativos tradicionales para describir y redenominar los nuevos espacios y herramientas tecnológicas.

El periodo de transición se refiere a la adaptación a nuevas tecnologías, y en el contexto de e-Learning y m-Learning, se exploraron formas de incorporar estas tecnologías a través de la aplicación de metáforas y redenominación, tratando de vincular los nuevos espacios tecnológicos con procedimientos educativos tradicionales. Este proceso refleja la búsqueda de familiaridad y comprensión durante la introducción de innovaciones educativas:

• Aulas virtuales.
• Libros de calificaciones.
• Organizadores de clase.
• Cuestionarios en línea.
• Sistemas de gestión.

Algoritmo Representando el Periodo de Transición:

pythonCopy codeclass PeriodoDeTransicion:
    def __init__(self, nueva_tecnologia):
        self.nueva_tecnologia = nueva_tecnologia

    def adaptarse(self):
        print(f"Adaptándose al periodo de transición hacia {self.nueva_tecnologia}")

# Uso del algoritmo
periodo = PeriodoDeTransicion("Tecnologías de Comunicación Móviles")
periodo.adaptarse()

Este ejemplo simplificado crea una clase que representa un periodo de transición hacia una nueva tecnología y muestra el proceso de adaptación.

Árbol de Decisión para e-Learning y m-Learning:

pythonCopy codeclass ArbolDecisionTecnologico:
    def __init__(self, tipo_aprendizaje):
        self.tipo_aprendizaje = tipo_aprendizaje

    def tomar_decision(self):
        if self.tipo_aprendizaje == "e-Learning":
            print("Implementar procedimientos de gestión de aula en línea")
        elif self.tipo_aprendizaje == "m-Learning":
            print("Adaptar métodos de enseñanza a dispositivos móviles")

# Uso del árbol de decisión
arbol_decision = ArbolDecisionTecnologico("e-Learning")
arbol_decision.tomar_decision()

Este ejemplo utiliza un árbol de decisión simple para determinar qué tipo de tecnología educativa implementar.

Tabla Comparativa:

pythonCopy codeclass TablaComparativa:
    def __init__(self, aspecto, e_learning, m_learning):
        self.aspecto = aspecto
        self.e_learning = e_learning
        self.m_learning = m_learning

    def mostrar_tabla(self):
        print(f"| {self.aspecto:<40} | {self.e_learning:<25} | {self.m_learning:<25} |")

# Uso de la tabla comparativa
tabla = TablaComparativa("Adaptabilidad a las Necesidades Individuales", "Depende de la iniciativa del estudiante", "Ajustado automáticamente por el algoritmo")
tabla.mostrar_tabla()

Este ejemplo representa una tabla comparativa que podría ser utilizada para contrastar aspectos de e-Learning y m-Learning.

La representación de conceptos cualitativos a menudo se realiza mejor a través de descripciones y metáforas en lugar de estructuras de datos y algoritmos puramente técnicos.

Sin embargo, durante los últimos dos años, el e-Learning «ha ampliado su horizonte» para pasar a formar parte de la extensa red de medios sociales que nos permiten vivir CONECTADOS. De esta manera, aquellos primeros pasos de la enseñanza-aprendizaje móvil han dado lugar a la normalización de:

• Conferencias.
• Lecturas.
• Videotutoriales.
• Plataformas especializadas.

De hecho, tanto han cambiado realmente las cosas, que el e-Learning, tal y como lo conocíamos, ya no existe; mientras que el m-Learning se ha integrado en todas nuestras acciones de enseñanza-aprendizaje.

MUNDO «MÍTICO»

El aprendiente del siglo XXI vive «míticamente». En la escuela, sin embargo, se encuentra con una situación organizada por medio del status (enseñanza vertical) y de la información clasificada (ordenación curricular). Los temas están interrelacionados y concebidos –visualmente– siguiendo el mismo modelo de unidad didáctica. En esta estructura, el estudiante no puede encontrar espacio posible alguno de participación proactiva que implique un bien para sí mismo; y le permita descubrir cómo la escena educativa se relaciona con el Mundo «mítico» de los datos y su experiencia en red.

La educación formal sistematizada –y, aún peor, sistémica–

NO SE LO PERMITIRÁ NUNCA.

Marta Toran, sigue con la estela que estamos difundir y proponer para que tanto el trabajo como el aprendizaje se puedan realizar a través de lo que denomianmos METADATOS (TEMÁticas, autores, lenguajes) y lo que llamamos PARADATOS (que le dan contexto sobre dónde, cuándo, por quién y para qué se usa), en lo que hemos denominado LEARNING IS THE WORK y que está dentro de nuestras investigaciones para un futuro que ya es el presente…..

DISRUPCIÓN

Los que nos dedicamos a pensar y a escribir sobre el aprendizaje móvil (i.e.: «ubicuo») nos enfrentamos a una tarea de enormes proporciones: La reconceptualización, tanto de la TEORÍA DEL APRENDIZAJE, como del DISEÑO INSTRUCCIONAL. Si hemos de ayudar a aquellos que están desarrollando los modos de capacitar a las personas que utilizan las tecnologías móviles, tenemos que establecer, en primer lugar, cómo funciona el aprendizaje móvil (esa tecnología, extensión de nuestros sentidos); y, en segundo lugar, cómo abordar la nueva manera de aprendizaje.” INED21 y Juan Domingo Farnós

Entendemos el conocimiento como cada una de las de las facultades sensoriales del hombre. La gestión de conocimiento algunos expertos la definen como una forma de identificar, detectar, reelaborar y poner a disposición de toda la organización los conocimientos y las prácticas que aporten valor añadido a los miembros de cualquier entidad. JOYANES, (2003) también dice que la gestión de conocimiento significa entregar a las personas los datos e informaciones necesarias para ser eficientes (eficaces) en sus trabajos u organizaciones, siendo este el proceso organizativo e institucional cuyas tecnologías deben permitir: Identificar conocimientos necesarios, identificar donde y quien tiene el conocimiento o si necesita ser creado….

Reunir y capturar el conocimiento identificado, determinar su importancia, resumir y sintetizar la información disponible, distribuir la información a distintos niveles, actualizar, eliminar y modificar el conocimiento obsoleto y guardar y organizar el conocimiento obsoleto, en su caso, para futuras consultas.

Podemos gestionar todo este alud de datos en lo que algunos quieren llamar AULAS VIRTUALES....

Recibir los contenidos por medio de Internet es solo parte del proceso, también debe existir un mecanismo que permita la interacción y el intercambio de información. Es necesario que el “aula virtual” tenga previsto un mecanismo de comunicación entre el alumno y el facilitador o entre los mismos alumnos, para garantizar esta interacción. En la educación a distancia, donde el riesgo de deserción es muy alto, una de las maneras de evitarlo es haciendo que los alumnos se sientan involucrados en la clase que están tomando, y acompañados por pares o por el facilitador.

El monitoreo de la presencia del alumno en la clase es importante para poder conocer si este visita regularmente las páginas, si participa o cuando el maestro detecta lentitud o ve señales que pueden poner en peligro la continuidad del alumno en el curso.

La interacción se da más fácilmente en cursos que se componen por alumnos que empiezan y terminan al mismo tiempo, ya que estos pueden diseñar actividades que alientan a la participación y comunicación de los pares. En el caso de cursos que tienen inscripciones abiertas en cualquier momento, la comunicación y/o monitoreo por parte de los instructores o responsables es importante que llegue al alumno en diferentes instancias para demostrarle que esta acompañado en el proceso y que tiene donde acudir por ayuda o instrucciones si las necesita en el transcurso de la clase.

En el primer caso, la interacción se facilita debido a la simultaneidad de participación, permitiendo el diseño de actividades que fomenten la comunicación entre los pares. Por otro lado, en cursos con inscripciones abiertas, se destaca la importancia de la comunicación y monitoreo continuo por parte de los instructores para proporcionar apoyo a los estudiantes en diferentes momentos.

Relación con la Educación Disruptiva:

1. Participación Sincrónica y Asincrónica:
   • En la educación disruptiva, se reconoce la importancia de la participación sincrónica y asincrónica. La participación sincrónica se relaciona con cursos donde los alumnos comienzan y terminan al mismo tiempo, facilitando la interacción en tiempo real. La participación asincrónica se observa en cursos con inscripciones abiertas, donde la comunicación puede ocurrir en momentos diferentes.
2. Flexibilidad en la Inscripción:
   • La educación disruptiva abraza la flexibilidad en el acceso a la educación. En cursos con inscripciones abiertas, los estudiantes pueden unirse en cualquier momento, lo que brinda acceso continuo a oportunidades educativas. Sin embargo, la gestión efectiva de la comunicación y el monitoreo es esencial para mantener la conexión y el apoyo a lo largo del tiempo.

Incorporación de Tecnologías de IA:

1. Comunicación Personalizada con IA:
   • La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en la comunicación personalizada. Los sistemas de IA pueden enviar mensajes, recordatorios y ofrecer apoyo personalizado a los estudiantes en diversas instancias, demostrando que están acompañados en el proceso.
2. Análisis de Datos para Identificar Necesidades:
   • Las tecnologías de IA pueden analizar datos de interacción y desempeño de los estudiantes. Esto permite a los instructores identificar patrones, anticipar necesidades y brindar intervenciones específicas cuando sea necesario, incluso en cursos con inscripciones abiertas y participación asincrónica.

Ejemplo de Implementación:

pythonCopy codeclass Curso:
    def __init__(self, inscripcion_abierta):
        self.inscripcion_abierta = inscripcion_abierta
        self.instructores = []

    def unirse_al_curso(self, estudiante):
        if self.inscripcion_abierta:
            print(f"Bienvenido, {estudiante}. El curso está siempre abierto para nuevos participantes.")
        else:
            print(f"Bienvenido, {estudiante}. El curso ha comenzado. ¡Vamos a aprender juntos!")

    def enviar_mensaje_instructor(self, mensaje):
        for instructor in self.instructores:
            instructor.enviar_mensaje(mensaje)

class Instructor:
    def enviar_mensaje(self, mensaje):
        print(f"Mensaje del instructor: {mensaje}")

# Uso del ejemplo
curso_disruptivo = Curso(inscripcion_abierta=True)
estudiante_nuevo = "Estudiante1"
curso_disruptivo.unirse_al_curso(estudiante_nuevo)

instructor1 = Instructor()
curso_disruptivo.instructores.append(instructor1)
curso_disruptivo.enviar_mensaje_instructor("¡Hola a todos! Recuerden que estoy aquí para ayudar.")

Este ejemplo simple simula la interacción en un curso con inscripciones abiertas, donde un estudiante nuevo se une en cualquier momento y recibe mensajes del instructor para demostrar apoyo continuo. La inteligencia artificial podría integrarse para proporcionar mensajes más personalizados y análisis de datos para mejorar la experiencia del estudiante.

La educación disruptiva busca cambiar la forma en que tradicionalmente se ofrece la educación, fomentando la flexibilidad en el acceso y brindando oportunidades educativas continuas. En cursos con inscripciones abiertas, los estudiantes pueden unirse en cualquier momento, lo que representa un cambio significativo en comparación con el modelo educativo tradicional con fechas de inicio y finalización fijas. A continuación, se explora este concepto en el contexto universitario dentro de la educación disruptiva, y se destaca la importancia de la gestión efectiva de la comunicación y el monitoreo.

Flexibilidad en el Acceso:

1. Acceso Continuo:
   • En un enfoque disruptivo, las universidades pueden ofrecer cursos con inscripciones abiertas, permitiendo a los estudiantes unirse en cualquier momento. Esto brinda a los estudiantes la capacidad de adaptar su educación a sus propios horarios y circunstancias.
2. Oportunidades Permanentes:
   • La idea es que la educación no se limite a un período académico específico. Los estudiantes tienen la libertad de acceder a oportunidades educativas en cualquier momento del año, eliminando las restricciones temporales tradicionales.

Desafíos y Soluciones:

1. Gestión de Comunicación:
   • Desafío: En un entorno con inscripciones abiertas, la gestión de la comunicación puede volverse compleja debido a la variabilidad en el tiempo de entrada de los estudiantes.
   • Solución: Implementar sistemas de comunicación automatizados basados en IA para enviar mensajes de bienvenida, recordatorios y proporcionar información clave a los estudiantes en diferentes etapas de su participación.
2. Monitoreo y Apoyo Continuo:
   • Desafío: La falta de fechas de inicio y finalización fijas puede dificultar el monitoreo efectivo del progreso de los estudiantes y la identificación de aquellos que puedan necesitar apoyo adicional.
   • Solución: Utilizar herramientas de análisis de datos y aprendizaje automático para monitorear el rendimiento de los estudiantes, identificar patrones y proporcionar intervenciones personalizadas, como recomendaciones de recursos adicionales o sesiones de tutoría.

Ejemplo Universitario:

Supongamos una universidad que ofrece un curso en línea sobre programación con inscripciones abiertas. Los estudiantes pueden unirse en cualquier momento y avanzar a su propio ritmo. La universidad implementa tecnologías de IA para abordar los desafíos de la comunicación y el monitoreo:

1. Comunicación Automatizada:
   • Un sistema de chatbot basado en IA envía mensajes de bienvenida personalizados a los nuevos estudiantes y proporciona información clave sobre la estructura del curso y los recursos disponibles.
2. Monitoreo Personalizado:
   • Herramientas analíticas rastrean el progreso de cada estudiante, identificando áreas de desafío o desempeño destacado. La IA sugiere recursos adicionales o sesiones de tutoría en función de las necesidades individuales de cada estudiante.

En este ejemplo, la universidad utiliza la flexibilidad en las inscripciones abiertas junto con soluciones basadas en IA para ofrecer una experiencia educativa continua y personalizada. La combinación de flexibilidad y tecnologías de IA busca adaptarse a las necesidades cambiantes de los estudiantes y proporcionar un apoyo eficiente y efectivo a lo largo del tiempo.

Organizar una universidad incorporando los conceptos de educación disruptiva, inscripciones abiertas, y tecnologías de IA para la comunicación y el monitoreo requiere un enfoque integral que abarque diferentes facetas de la institución. A continuación, se presenta una estructura organizativa y algunos componentes clave:

Estructura Organizativa:

1. Oficina de Innovación Educativa:
   • Responsable de liderar la implementación de enfoques disruptivos y tecnologías educativas avanzadas.
2. Departamento de Tecnología Educativa:
   • Encargado de desarrollar y mantener las plataformas tecnológicas necesarias para la educación disruptiva y las inscripciones abiertas.
3. Equipo de Diseño Instruccional:
   • Colabora con profesores y expertos en contenido para crear materiales de aprendizaje interactivos y personalizados.
4. Sistema de Inscripciones Abiertas:
   • Plataforma que permite a los estudiantes unirse a cursos en cualquier momento y acceder a recursos educativos de forma continua.
5. Chatbots y Sistemas de Mensajería IA:
   • Implementación de chatbots que brindan mensajes de bienvenida, orientación y recordatorios a los estudiantes de manera automatizada.
6. Herramientas Analíticas y Machine Learning:
   • Herramientas que analizan datos de interacción de los estudiantes para proporcionar insights y personalizar la experiencia de aprendizaje.

Procesos y Prácticas:

1. Gestión de la Comunicación Continua:
   • Establecer un sistema de comunicación automatizado que envíe mensajes de bienvenida, recordatorios y anuncios relevantes a los estudiantes en diferentes momentos.
2. Monitoreo y Apoyo Personalizado:
   • Utilizar herramientas de análisis de datos para monitorear el progreso de los estudiantes y ofrecer intervenciones personalizadas cuando sea necesario.
3. Flexibilidad Curricular:
   • Desarrollar programas de estudio y cursos modulares que permitan a los estudiantes avanzar a su propio ritmo.
4. Capacitación Docente Continua:
   • Ofrecer programas de capacitación para profesores en el uso efectivo de tecnologías educativas y enfoques disruptivos.

Tecnologías Implementadas:

1. Plataformas de Aprendizaje en Línea:
   • Moodle, Canvas u otras plataformas que admitan inscripciones abiertas y proporcionen espacios virtuales para la interacción y el aprendizaje.
2. Sistemas de Chatbot y Asistentes Virtuales:
   • Implementación de chatbots para responder preguntas frecuentes, brindar información y facilitar la comunicación.
3. Plataformas de Analítica Educativa:
   • Herramientas que permiten el seguimiento del progreso estudiantil, identificación de patrones y generación de informes predictivos.

Ejemplo de Flujo de Estudiante:

1. Inscripción:
   • Un estudiante se inscribe en un curso en línea en cualquier momento del año a través de la plataforma de inscripciones abiertas.
2. Bienvenida Automatizada:
   • Recibe un mensaje de bienvenida automatizado del chatbot de bienvenida de la universidad.
3. Monitoreo Continuo:
   • La plataforma de analítica educaitva realiza un seguimiento del progreso del estudiante, identificando áreas de desafío o destacadas.
4. Intervenciones Personalizadas:
   • En caso de desafío, el sistema sugiere intervenciones específicas, como recursos adicionales o sesiones de tutoría.
5. Comunicación Continua:
   • Recibe recordatorios, actualizaciones y mensajes personalizados a lo largo del curso.

Este enfoque organizativo busca maximizar la flexibilidad, la personalización y la eficiencia en la entrega de la educación, utilizando tecnologías de IA para mejorar la comunicación y el apoyo a los estudiantes. La estructura propuesta se adapta a la filosofía de la educación disruptiva, permitiendo a los estudiantes acceder a oportunidades educativas de manera continua y personalizada.

.

Estructura Organizativa:

1. Oficina de Innovación Educativa:
   • Rol: Dirigir la implementación de estrategias educativas disruptivas.
   • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef liderar_innovacion_educativa(): print("La Oficina de Innovación Educativa lidera la implementación de estrategias educativas disruptivas.")
2. Departamento de Tecnología Educativa:
   • Rol: Desarrollar y mantener plataformas tecnológicas.
   • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef desarrollar_plataformas_tecnologicas(): print("El Departamento de Tecnología Educativa desarrolla y mantiene las plataformas tecnológicas.")
3. Equipo de Diseño Instruccional:
   • Rol: Colaborar en la creación de materiales interactivos.
   • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef crear_materiales_interactivos(): print("El Equipo de Diseño Instruccional colabora en la creación de materiales de aprendizaje interactivos.")

Procesos y Prácticas:

4. Gestión de la Comunicación Continua:
   • Práctica: Implementar un sistema de mensajería automatizada.
   • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef enviar_mensaje_bienvenida(nuevo_estudiante): mensaje = f"Bienvenido al curso, {nuevo_estudiante}. Esperamos que disfrutes tu experiencia de aprendizaje." chatbot.enviar_mensaje(mensaje)
5. Monitoreo y Apoyo Personalizado:
   • Práctica: Utilizar análisis de datos para intervenciones.
   • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef monitorear_progreso(estudiante): rendimiento = analiticas.analizar_progreso(estudiante) if rendimiento == "Desafío": sugerir_intervencion(estudiante) elif rendimiento == "Destacado": felicitar_estudiante(estudiante)

Tecnologías Implementadas:

6. Plataformas de Aprendizaje en Línea:
   • Ejemplo Plataforma:
     • Moodle, Canvas u otra plataforma LMS.
7. Sistemas de Chatbot y Asistentes Virtuales:
   • Ejemplo Algoritmo Chatbot:pythonCopy codeclass ChatbotIA: def enviar_mensaje(self, mensaje): print(f"Chatbot: {mensaje}")
8. Plataformas de Analítica Educativa:
   • Ejemplo Algoritmo Analítico:pythonCopy codeclass HerramientasAnaliticasIA: def analizar_progreso(self, estudiante): # Lógica de análisis de progreso (simulado) return "Desafío"

Ejemplo de Flujo de Estudiante:

9. Inscripción:
   • Proceso: Estudiantes se inscriben en cualquier momento.
   • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef proceso_inscripcion(estudiante): plataforma_inscripcion.unirse_curso(estudiante)
10. Bienvenida Automatizada:
    • Proceso: Envío automatizado de mensajes de bienvenida.
    • Ejemplo Algoritmo:pythonCopy codedef enviar_mensaje_bienvenida(nuevo_estudiante): mensaje = f"Bienvenido al curso, {nuevo_estudiante}. Esperamos que disfrutes tu experiencia de aprendizaje." chatbot.enviar_mensaje(mensaje)

Conclusiones y Resultados:

Al organizar una universidad con estos elementos, se busca maximizar la flexibilidad, la personalización y la eficiencia en la entrega de la educación. Los ejemplos y algoritmos proporcionados ilustran cómo implementar prácticas específicas y tecnologías para lograr estos objetivos en el contexto de la educación disruptiva, inscripciones abiertas y tecnologías de IA.

comparación entre la organización universitaria convencional y la propuesta con enfoque en educación disruptiva, inscripciones abiertas y tecnologías de IA.

Organización Universitaria Convencional:

Estructura Organizativa Actual:

1. Departamentos Académicos Tradicionales:
   • División en departamentos específicos por disciplina (Ej. Departamento de Matemáticas, Departamento de Historia).
2. Oficinas Administrativas Centralizadas:
   • Jerarquía y toma de decisiones centralizadas.
3. Enfoque en Horarios y Fechas Fijas:
   • Programación académica basada en semestres o trimestres con fechas de inicio y fin definidas.

Procesos y Prácticas Actuales:

4. Inscripciones con Fechas Limitadas:
   • Estudiantes se inscriben en cursos dentro de plazos establecidos.
5. Comunicación Mayormente Manual:
   • Comunicación a través de correos electrónicos y anuncios físicos.
6. Monitoreo Basado en Evaluaciones Periódicas:
   • Evaluación del progreso estudiantil principalmente a través de exámenes y evaluaciones periódicas.

Tecnologías Implementadas Actualmente:

7. Plataformas LMS Tradicionales:
   • Utilización de plataformas de aprendizaje en línea, pero con menos flexibilidad.
8. Uso Limitado de Tecnologías de IA:
   • Implementación limitada de inteligencia artificial, principalmente en investigaciones.

Organización Universitaria Propuesta:

Estructura Organizativa Propuesta:

1. Enfoque en Equipos Multidisciplinarios:
   • Formación de equipos multidisciplinarios que integran diversas áreas de conocimiento.
2. Descentralización de Decisiones:
   • Mayor autonomía en las facultades y equipos para tomar decisiones educativas.
3. Flexibilidad en Programación:
   • Adopción de ciclos de aprendizaje continuo sin restricciones de fechas fijas.

Procesos y Prácticas Propuestas:

4. Inscripciones Abiertas:
   • Estudiantes pueden inscribirse en cursos en cualquier momento, permitiendo un flujo continuo de estudiantes.
5. Comunicación Automatizada:
   • Implementación de chatbots y sistemas automatizados para la comunicación proactiva.
6. Monitoreo Continuo con Analíticas Predictivas:
   • Análisis continuo del progreso estudiantil con sistemas de IA que identifican patrones y ofrecen intervenciones predictivas.

Tecnologías Implementadas Propuestas:

7. Plataformas LMS Adaptativas:
   • Utilización de plataformas de aprendizaje en línea adaptables y flexibles.
8. Integración Profunda de Tecnologías de IA:
   • Incorporación extensiva de inteligencia artificial en procesos educativos, desde asistentes virtuales hasta sistemas analíticos avanzados.

Resultados Esperados:

1. Convencional:
   • Mayor rigidez en la estructura y enfoque disciplinario.
   • Dependencia de plazos y fechas específicas.
   • Comunicación más manual y procesos menos adaptables.
2. Propuesta:
   • Flexibilidad y adaptabilidad en la programación y enfoque multidisciplinario.
   • Inscripciones continuas y mayor autonomía en la toma de decisiones.
   • Comunicación automatizada, monitoreo continuo y adaptabilidad basada en análisis predictivos.

La propuesta busca una transformación profunda hacia una universidad más flexible, adaptativa y centrada en el estudiante, aprovechando las oportunidades que brindan la educación disruptiva, las inscripciones abiertas y las tecnologías de inteligencia artificial. Esto implica un cambio significativo en la estructura, procesos y tecnologías utilizadas en comparación con la organización universitaria convencional.

La transformación de una universidad convencional hacia un modelo disruptivo con enfoque en educación e inteligencia artificial (IA) implica un cambio fundamental en su estructura, procesos y tecnologías para adaptarse a las demandas de la era digital. Aquí hay una descripción general de cómo podría llevarse a cabo:

1. Estructura Organizativa:
   • Convencional: Departamentos disciplinarios.
   • Transformación: Equipos multidisciplinarios que fomentan la colaboración y la integración de conocimientos.
2. Procesos y Prácticas:
   • Convencional: Inscripciones con fechas limitadas, comunicación tradicional, evaluaciones periódicas.
   • Transformación: Inscripciones abiertas para promover la flexibilidad, comunicación automatizada mediante IA para personalización, evaluaciones continuas y adaptativas.
3. Tecnologías Implementadas:
   • Convencional: Plataformas LMS tradicionales, IA utilizada principalmente en investigación.
   • Transformación: Plataformas LMS adaptativas, integración extensiva de IA en todas las facetas educativas.

Detalles y Pormenores:

Estructura Organizativa:

• Convencional: Departamentos jerárquicos.
• Transformación: Equipos autónomos y colaborativos. Facultades descentralizadas para tomar decisiones rápidas.

Procesos y Prácticas:

• Convencional: Fechas límite de inscripción, comunicación manual, evaluaciones puntuales.
• Transformación:
  • Inscripciones Abiertas: Estudiantes pueden inscribirse en cualquier momento.
  • Comunicación Automatizada: Utilización de chatbots y sistemas de mensajes automatizados.
  • Monitoreo Continuo: Análisis predictivos para evaluar el progreso estudiantil de manera continua.

Tecnologías Implementadas:

• Convencional: Plataformas LMS convencionales, IA en investigación.
• Transformación:
  • Plataformas LMS Adaptativas: Personalización y adaptabilidad según el progreso del estudiante.
  • Integración Profunda de IA: Desde asistentes virtuales para apoyar a los estudiantes hasta analíticas avanzadas para informar decisiones académicas.

Algoritmos, Árboles de Decisión y Tablas Comparativas:

Algoritmo de Inscripciones Abiertas:

pythonCopy codedef proceso_inscripcion(estudiante):
    if universidad.acepta_inscripciones_abiertas():
        estudiante.inscribirse_curso()
    else:
        print("Lo siento, las inscripciones están cerradas en este momento.")

Algoritmo de Comunicación Automatizada:

pythonCopy codeclass ChatbotIA:
    def enviar_mensaje_bienvenida(self, nuevo_estudiante):
        mensaje = f"Bienvenido al curso, {nuevo_estudiante}. ¡Estamos emocionados de tenerte aquí!"
        self.enviar_mensaje(mensaje)

    def enviar_recordatorio_evaluacion(self, estudiante):
        mensaje = f"Hola, {estudiante}. Recuerda que tienes una evaluación próxima. ¡Éxito!"
        self.enviar_mensaje(mensaje)

    def enviar_mensaje_personalizado(self, estudiante, contenido):
        mensaje = f"Hola, {estudiante}. {contenido}"
        self.enviar_mensaje(mensaje)

    def enviar_mensaje(self, mensaje):
        print(f"Chatbot: {mensaje}")

Tabla Comparativa:

Aspecto	Convencional	Transformación
Estructura Organizativa	Departamentos Disciplinarios Jerárquicos	Equipos Multidisciplinarios Autónomos
Procesos y Prácticas	Inscripciones con fechas, Evaluaciones Puntuales	Inscripciones Abiertas, Evaluaciones Continuas
Tecnologías Implementadas	LMS Tradicionales, IA en Investigación	LMS Adaptativas, Integración Extensiva de IA

Este enfoque transformador busca maximizar la flexibilidad, personalización y eficiencia, aprovechando la educación disruptiva y la inteligencia artificial para mejorar la experiencia educativa.

Vamos a simular el escenario de un curso universitario con inscripciones abiertas y la implementación de tecnologías de IA para gestionar la comunicación y el monitoreo. Utilizaré estructuras de datos y funciones en Python para representar conceptos similares a algoritmos, árboles de decisión y tablas. Ten en cuenta que estos ejemplos son simplificados y no representan implementaciones reales de sistemas complejos.

Algoritmo de Bienvenida Automática:

pythonCopy codeclass SistemaBienvenidaIA:
    def __init__(self):
        self.chatbot = ChatbotIA()

    def dar_bienvenida(self, nuevo_estudiante):
        mensaje_bienvenida = f"Bienvenido al curso, {nuevo_estudiante}. Esperamos que disfrutes tu experiencia de aprendizaje."
        self.chatbot.enviar_mensaje(mensaje_bienvenida)

class ChatbotIA:
    def enviar_mensaje(self, mensaje):
        print(f"Chatbot: {mensaje}")

# Uso del algoritmo
sistema_bienvenida = SistemaBienvenidaIA()
nuevo_estudiante = "Estudiante1"
sistema_bienvenida.dar_bienvenida(nuevo_estudiante)

Este algoritmo simula un sistema de bienvenida automatizado con un chatbot que envía un mensaje personalizado a un nuevo estudiante cuando se une al curso.

Árbol de Decisión para Monitoreo Personalizado:

pythonCopy codeclass SistemaMonitoreoIA:
    def __init__(self):
        self.analiticas = HerramientasAnaliticasIA()

    def monitorear_progreso(self, estudiante):
        rendimiento = self.analiticas.analizar_progreso(estudiante)
        if rendimiento == "Desafío":
            sugerir_intervencion(estudiante)
        elif rendimiento == "Destacado":
            felicitar_estudiante(estudiante)

    def sugerir_intervencion(self, estudiante):
        print(f"Sugerir intervención para el estudiante {estudiante}")

    def felicitar_estudiante(self, estudiante):
        print(f"Felicitar al estudiante {estudiante}")

class HerramientasAnaliticasIA:
    def analizar_progreso(self, estudiante):
        # Lógica de análisis de progreso (simulado)
        return "Desafío"

# Uso del árbol de decisión
sistema_monitoreo = SistemaMonitoreoIA()
estudiante_a_monitorear = "Estudiante2"
sistema_monitoreo.monitorear_progreso(estudiante_a_monitorear)

Este árbol de decisión simula un sistema de monitoreo que analiza el progreso de un estudiante y sugiere intervenciones personalizadas según su rendimiento.

Tabla de Comunicación Automatizada:

pythonCopy codeclass TablaComunicacion:
    def __init__(self, mensajes):
        self.mensajes = mensajes

    def mostrar_tabla(self):
        print("| Mensaje de Bienvenida                |")
        print("|--------------------------------------|")
        for mensaje in self.mensajes:
            print(f"| {mensaje:<36} |")

# Uso de la tabla
mensajes_bienvenida = ["Mensaje 1", "Mensaje 2", "Mensaje 3"]
tabla_comunicacion = TablaComunicacion(mensajes_bienvenida)
tabla_comunicacion.mostrar_tabla()

Esta tabla simula un conjunto de mensajes de bienvenida que podrían ser enviados por el chatbot en diferentes instancias. La tabla proporciona una visión general de los mensajes personalizados que los estudiantes podrían recibir.

Estos ejemplos representan una interpretación simplificada de cómo podrían implementarse algoritmos, árboles de decisión y tablas en un contexto de educación disruptiva con inscripciones abiertas y el uso de tecnologías de IA para la comunicación y el monitoreo.

La comunicación en el “aula virtual” se realiza de distintas maneras. Una de ellas es el correo electrónico, el cual se ha convertido en sistema standard de comunicación para los usuarios de Internet, pero que en los casos de “aulas virtuales” no siempre es lo más aconsejable. Comunicarse por correo electrónico es aceptable para comunicación con el profesor en privado, y suele ser el único medio de comunicación en el caso de clases a distancia de inscripción abierta.

En los casos de la enseñanza a distancia, para grupos que toman la docencia al mismo tiempo, o cuando el “aula virtual” es complemento de una clase presencial, el sistema más usado es el tipo foros de discusión, donde los alumnos puede ver la participación de sus compañeros de clases y el profesor puede enriquecer con comentarios a medida que el dialogo progresa. Este método no es externo a la clase, como lo es el correo electrónico, sino que es parte del “aula virtual”. Los mensajes que forman parte del foro de discusión son como las discusiones que se realizan en clase, frente a los alumnos, por lo que enriquecen y contribuyen al desarrollo de los distintos temas. Esto hace que la clase tome vida y se extienda más allá de los contenidos previstos por el docente inicialmente.

El foro de discusión dentro del “aula virtual” es fundamental para mantener la interacción, pero necesita ser alentado e introducido a la clase por el facilitador y reglamentado su uso, de modo que constituya un espacio más dentro del aula, donde la comunicación se realiza con respeto y dentro de los temas previstos.

Algunos cursos a distancia utilizan también el chateo o comunicación sincrónica para las discusiones en clases o para las consultas. Este medio es sumamente rico en el sentido de velocidad en la comunicación, habilidad para compartir archivos, y facilidad para discutir en grupos distintos temas de la clase. Pero al ser en tiempo real, esto limita a aquellos que no pueden cumplir con horarios determinados. También esto esta previsto ya que muchos de los programas de chateo permiten archivar la conversación y poner este archivo a disposición de la clase para consultas posteriores. Aun con todas estas posibilidades, este medio de intercambio de ideas no está disponible como actividad en todos los cursos que usan “aulas virtuales” , pero si como herramienta de comunicación para consultas al docente o facilitador.

La teoría de una clase no es suficiente para decir que el tema ha sido aprendido, ya que el aprendizaje involucra aplicación de los conocimientos, experimentación y demostración, con razonamiento crítico de los mismos. Y de acuerdo con PIAGET, (1981) : La meta principal de la educación es crear hombres que sean capaces de hacer cosas nuevas no simplemente de repetir lo que otras generaciones han hecho; hombres que sean creativos, inventores y descubridores. La segunda meta de la educación es la de formar mentes que sean críticas, que puedan verificar y no aceptar todo lo que se les ofrece.

Y es que las “aulas virtuales” deben de se ser diseñadas de modo que los alumnos tengan la posibilidad de ser expuestos a situaciones similares de práctica del conocimiento. Por el solo hecho de experimentar, no para que la experiencia sea objeto de una calificación o examen. En el mundo virtual esto es posible a través de diferentes métodos como ejercitaciones que se autocorrijen al terminar el ejercicio, o que le permiten al alumno comparar sus respuestas con las correctas o sugeridas por el docente, para que el mismo juzgue su rendimiento. Y en otros casos hasta es posible que el alumno pueda experimentar con aplicaciones o simulaciones que en la vida real involucrarían riesgo personal del educando, como experimentos químicos, simuladores de vuelo, y otros. Estos ejemplos de experimentación son opciones que ocurren casi exclusivamente en el ámbito virtual. El estudiante debe también ser capaz de recibir comentarios acerca de la exactitud de las respuestas obtenidas, al final de una unidad, modulo o al final de un curso y esta evaluación debe estar revestida de la seriedad y privacidad en el trato que cada evaluación requiere.

Podemos encontrar diferentes tipos de “aulas virtuales” . Algunas de ellas están realizadas en tres y otras en dos dimensiones, aunque también podemos crear un aula virtual mixta.

Las aulas de tres dimensiones son espacios virtuales donde el participante interactúa libremente sobre la plataforma virtual. Lo más novedoso es la adopción de un personaje, que son representaciones gráficas de los participantes y que pueden o no parecerse a ellos, pero que sirven para interactuar en ambientes virtuales.

De esta forma un asistente puede recorrer libremente las diferentes zonas de ese mundo virtual, teniendo la posibilidad de hablar con las distintas personas que se encuentren dentro del aula en ese momento o interactuar con objetos.

También hay experiencias de “aulas virtuales” en tres dimensiones en la enseñanza mediante cascos virtuales, o en la enseñanza química con la virtualidad de moléculas.

En cuanto a su utilidad en la formación multimedia, vemos los siguientes puntos:

• Ventajas
• Se pueden alquilar por un tiempo o espacios virtuales dentro de un mundo virtual para realizar tele- tutorías o tele- equipos de trabajo, su uso motiva mucho por la novedad y el diseño en tres dimensiones, pueden crearse zonas distintas para realizar diferentes actividades, cada vez más, los sistemas para su creación y desarrollo son más sencillos y asequibles y se pueden desarrollar dentro del “aula virtual” cuestionarios, aventuras formativas y cualquier cosa que creemos.
• Desventajas
• Costo elevado de diseño e implantación, puede convertirse en una mera zona social, las conversaciones no se mantienen y se pierden y cuando hay un volumen elevado de personas, seguir una conversación es difícil.

Aulas virtuales en dos dimensiones son Webs con todas las posibilidades tecnológicas actuales. Con ellas podemos crear espacios 2D de comunicación vía Chat individualizados para poder desarrollar “tele equipos”, “tele tutorías”, zonas de entrenamiento, etc.

• Ventajas
• Podemos crear espacios donde los comentarios y experiencias de los asistentes pueden quedar reflejados en el tiempo y ser leídos por otros, se pueden realizar retos en entrenamientos sobre un tema específico puntuados, creando una especie de liga competitiva, pueden crearse zonas distintas para realizar diferentes actividades mediante Chat, los sistemas para su creación y desarrollo son cada vez más sencillos y asequibles, se pueden desarrollar dentro del aula virtual cuestionarios, aventuras formativas y cualquier cosa que creemos en 2D y podemos tener diferentes clases mediante net meeting utilizando todo su potencial (pizarra, vídeo, audio y demás).
• Desventajas
• Al igual que los de tres dimensiones puede convertirse en una mera zona social, las conversaciones no se mantienen y se pierden, cuando hay un volumen elevado de personas, seguir una conversación es difícil y el generador de motivación tiene que ser el “tele tutor”. Este debe hacer que los participantes se involucren y realicen actividades.

El crecimiento de Internet, fuente de inagotables recursos, ha generado nuevos tipos de espacios de enseñanza-aprendizaje, en los que los educadores y educandos no necesitan las sesiones cara a cara, típicas de los planteamientos presenciales. De esta forma se ha dado lugar al nacimiento de espacios y sitios en la Web pensados para la enseñanza y con la idea de hacer un uso educativo en la Web. Estos sitios son las denominadas “aulas virtuales”. El planteamiento que hemos visto es que este tipo de aulas deben permitir la distribución de materiales en línea y al mismo tiempo hacer que esos y otros materiales estén al alcance de los alumnos en formatos Standard para imprimir, editar o guardar. También hemos visto que los contenidos de una clase virtual deben ser especialmente diseñados para tal fin y que los autores debe adecuar el contenido para un medio donde se mezclan diferentes posibilidades de interacción de multimedios y donde la lectura lineal no es la normal.

Por ultimo, podemos decir que las “aulas virtuales” deben de se ser diseñadas de modo que los alumnos tengan la posibilidad de ser expuestos a situaciones similares de prácticas del conocimiento, para que puedan experimentar y vivir las experiencias y no a que simplemente sean objetos de una calificación o examen.

El aumento de la generación y recopilación de datos personales ha creado un ecosistema complejo, meta colaboración veces A menudo combativa, en torno a las empresas, organizaciones de todo tipo y los individuos involucrados en el uso de estos datos.

Proponemos que a interacción entre tesis garantiza que entren agentes nuevos en estos procesos: Humano-Interacción de Datos (IDH). Utilizaremos una multidisciplinariedad de facetas para ello, con potentes istrumentos inteligentes de BIG DATA, lo cual nos facilitará la intersección de varias disciplinas, como la informática, la estadística, la sociología, la psicología y la economía del comportamiento.

Los ecosistemas-asociados con la rápida evolución de los datos personales es la creación de un nuevo campo de estudio científico, dicen los científicos de la computación. Y esto requiere una infraestructura ética basada mucho más potente. Comienzan señalando la larga disciplina del la del que data de la investigación la interacción humano-computadora ha centrado siempre en las computadoras como dispositivos para interactuar con. El propósito de esta interacción con el mundo cibernético se ha vuelto más sofisticado como el poder de computación se ha convertido en omnipresente, un fenómeno impulsado por Internet a través de móvil con meta dispositivos como teléfonos inteligentes. En consecuencia, los seres humanos están produciendo constantemente y revelando datos en todo tipo de formas diferentes.

Esto lleva al equipo a identificar tres temas clave asociados con la interacción de datos humanos que creen que las comunidades involucradas con deberes de datos se centran en…

El primero de ellos tiene que ver con lo que los datos y la analítica-asociados a ella, tanto, transparente y comprensible para la gente común, esto como la legibilidad de los datos Que las personas son claramente conscientes de los datos y los métodos utilizados para sacar conclusiones al respecto y las implicaciones de esto.

Hacer que la gente sea consciente de ser los datos meta recopilados blanco es la comprensión clara de las implicaciones de este proceso de recolección de datos y el tratamiento es mucho más difícil que sigue. En particular, esto podría estar en conflicto con los derechos de propiedad intelectual de las empresas que hacen las analíticas.

Un factor aún más importante es la del que implicaciones de este proceso no siempre claras en el momento que los datos se recogen.

El segundo tema tiene que ver con dar a las personas la capacidad de controlar e interactuar con los datos que les conciernen. Debe permitirse a aceptar o rechazar fuera de los programas de recolección de datos y los datos adecuados si resulta ser errónea o desactualizada y así sucesivamente. Eso requerirá de datos fáciles de usar con acceso han a mecanismos que hay que desarrollar.

El tema final se basa en esto para permitir que la gente intercambie datos sus preferencias en el futuro, , algo que pudiésemos negociar… Algo como esto ya está llegando al poder en la Unión Europea Cuando el Tribunal de Justicia para obligar a ello ha comenzado recientemente con el “derecho al olvido” qui permite a la gente para eliminar la información de los resultados de búsqueda en algunas circunstancias.

La sensación general de este manifiesto es que nuestra sociedad basada en datos está evolucionando rápidamente, especialmente con el creciente interés en los grandes datos.

“Creemos que los diseñadores de tecnología deben asumir el reto de la construcción de los sistemas éticos”….

juandon

FUENTES

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Clayton Christensen:
   • Autor de «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns», donde explora la teoría de la innovación disruptiva aplicada a la educación.
2. Sir Ken Robinson:
   • Conocido por su trabajo en creatividad y educación. Su charla TED «Do Schools Kill Creativity?» es influyente.
3. Salman Khan:
   • Fundador de Khan Academy, una plataforma educativa en línea que utiliza videos para enseñar conceptos. Ha escrito sobre el cambio en la educación.
4. George Siemens:
   • Pionero en el campo del aprendizaje conectado y coautor del artículo «Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age».
5. Cathy Davidson:
   • Coautora de «Now You See It: How the Brain Science of Attention Will Transform the Way We Live, Work, and Learn».

Universidades y Centros de Investigación:

1. MIT Media Lab:
   • Realiza investigaciones sobre tecnologías educativas, incluida la integración de inteligencia artificial.
2. Harvard Graduate School of Education:
   • Investigaciones sobre innovaciones educativas y el impacto de la tecnología en el aprendizaje.
3. Stanford Graduate School of Education:
   • Se centra en la investigación sobre tecnología educativa y la transformación de la enseñanza.
4. Universidad de Oxford – Centro para la Educación Basada en la Evidencia:
   • Investigaciones sobre prácticas basadas en evidencia en educación, incluyendo el uso de tecnologías disruptivas.

Revistas Académicas y Plataformas de Investigación:

1. Journal of Educational Technology & Society:
   • Publica investigaciones sobre el impacto de la tecnología en la educación.
2. Computers & Education:
   • Revista que aborda la integración de tecnologías de la información y la comunicación en la educación.
3. International Journal of Artificial Intelligence in Education:
   • Enfocada específicamente en la aplicación de la inteligencia artificial en la educación.
4. EDUCAUSE:
   • Organización que publica informes y artículos sobre tecnologías disruptivas en la educación superior.

Programas Académicos:

1. Maestría en Tecnología Educativa (MIT, Harvard):
   • Programas que exploran cómo las tecnologías emergentes pueden transformar la educación.
2. Doctorado en Tecnología Educativa (Stanford):
   • Ofrece oportunidades de investigación en el campo de la tecnología educativa.
3. Daphne Koller:
   • Cofundadora de Coursera, una plataforma de cursos en línea masivos y abiertos (MOOC). Ha investigado sobre el aprendizaje en línea y la tecnología educativa.
4. Yong Zhao:
   • Autor de «World Class Learners: Educating Creative and Entrepreneurial Students». Investiga sobre la preparación de los estudiantes para un mundo globalizado.
5. Universidades y Centros de Investigación Adicionales:
6. Carnegie Mellon University – Human-Computer Interaction Institute:
   • Investigaciones sobre la interacción entre humanos y computadoras, con aplicaciones en tecnología educativa.
7. University of California, Irvine – Digital Learning Lab:
   • Enfoque en la investigación sobre aprendizaje digital, tecnología educativa y MOOC.
8. Revistas Internacionales Adicionales:
9. British Journal of Educational Technology:
   • Centrada en la aplicación de tecnologías de la información y la comunicación en la educación.
10. Journal of Computer Assisted Learning:
    • Publica investigaciones sobre el uso de la tecnología para facilitar el aprendizaje.
11. Educational Technology Research and Development:
    • Enfocada en la investigación y desarrollo de tecnologías educativas efectivas.
12. Journal of Learning Analytics:
    • Se centra en la investigación sobre análisis de datos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
13. Programas Académicos Adicionales:
14. Doctorado en Ciencias de la Computación Aplicada a la Educación (Columbia University):
    • Se enfoca en la aplicación de la informática en la mejora de la educación.
15. Máster en Aprendizaje Automático y Datos Educativos (Universidad de Edimburgo):
    • Programa que explora cómo la inteligencia artificial puede mejorar la toma de decisiones educativas.
16. Sherry Turkle:
    • Autora de «Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other». Examina la interacción entre humanos y tecnología, incluida la educación.
17. Richard Culatta:
    • CEO de ISTE (International Society for Technology in Education). Ha trabajado en la implementación de tecnología en la educación.
18. Universidades y Centros de Investigación Adicionales:
19. University of Michigan – Center for Research on Learning and Teaching (CRLT):
    • Investiga prácticas de enseñanza efectivas y tecnologías emergentes en la educación.
20. University of Texas at Austin – Learning Sciences:
    • Centrada en la investigación interdisciplinaria para comprender y mejorar el aprendizaje.
21. Revistas y Publicaciones Adicionales:
22. Journal of Educational Data Mining:
    • Publica investigaciones que utilizan técnicas de minería de datos para abordar problemas educativos.
23. Interactive Learning Environments:
24. Enfoque en entornos de aprendizaje interactivos y tecnologías educativas innovadoras.
25. Programas Académicos Adicionales:
26. Máster en Tecnología Educativa (University of British Columbia):
    • Programa que explora cómo la tecnología puede mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
27. Doctorado en Ciencias de la Computación e Informática Educativa (Georgia State University):
    • Enfocado en la investigación sobre la aplicación de la informática en la educación.
28. Conferencias Internacionales:
29. Participar en conferencias internacionales también es una excelente manera de mantenerse al tanto de los desarrollos en este campo. Algunas conferencias notables incluyen:
30. International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK):
    • Enfocada en la investigación y prácticas de análisis de datos aplicadas a la educación.
31. EDUCAUSE Annual Conference:
    • Explora las tendencias y desafíos en tecnología educativa y aprendizaje en línea.
32. International Society for Technology in Education (ISTE) Conference & Expo:
    • Reúne a educadores y profesionales para explorar el impacto de la tecnología en la educación.
33. Audrey Watters:
    • Periodista y autora de «Teaching Machines: The History of Personalized Learning». Analiza la historia de la educación y la tecnología.
34. Roger Schank:
    • Psicólogo cognitivo y autor de «Teaching Minds: How Cognitive Science Can Save Our Schools». Explora enfoques basados en la ciencia cognitiva para la educación.
35. Universidades y Centros de Investigación Adicionales:
36. Columbia University – Teachers College, EdLab:
    • EdLab se centra en la innovación educativa, incluida la aplicación de tecnologías emergentes.
37. MIT Open Learning:
    • Investiga y desarrolla prácticas innovadoras de aprendizaje en línea y tecnologías educativas.
38. Revistas y Publicaciones Adicionales:
39. Computers in Human Behavior:
    • Examina la interacción entre humanos y tecnología, incluida la educación.
40. International Review of Research in Open and Distributed Learning (IRRODL):
    • Publica investigaciones sobre educación abierta y distribuida, incluidas tecnologías de aprendizaje en línea.
41. Programas Académicos Adicionales:
42. Máster en Diseño y Desarrollo de Entornos Virtuales de Aprendizaje (Universidad de Barcelona):
    • Programa que aborda la creación de entornos de aprendizaje en línea efectivos.
43. Doctorado en Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información Aplicadas a la Educación (Universidad Nacional de Educación a Distancia – UNED):
    • Enfocado en la investigación de tecnologías aplicadas a la educación.
44. Conferencias Internacionales:
45. Learning Technologies Conference:
    • Reúne a profesionales para explorar el uso efectivo de la tecnología en la educación.
46. International Conference on E-Learning in the Workplace (ICELW):
    • Enfocada en la implementación de tecnologías de aprendizaje en entornos profesionales.
47. Association for Learning Technology Conference (ALT-C):
    • Aborda temas relacionados con la tecnología en el aprendizaje, incluida la inteligencia artificial.
48. Neil Selwyn:
    • Autor de «Education and Technology: Key Issues and Debates». Investiga la intersección entre la tecnología y la educación.
49. Amy Collier:
    • Investigadora de tecnologías educativas y defensora de un enfoque centrado en el estudiante. Ha contribuido en temas de aprendizaje en red.
50. Universidades y Centros de Investigación Adicionales:
51. University of Edinburgh – Moray House School of Education and Sport:
    • Investiga en tecnologías educativas, aprendizaje en línea y políticas educativas.
52. Stanford Graduate School of Education – Stanford Center for Opportunity Policy in Education (SCOPE):
    • Enfocado en la investigación de políticas educativas y prácticas innovadoras.
53. Revistas y Publicaciones Adicionales:
54. Journal of Online Learning Research:
    • Publica investigaciones sobre la efectividad del aprendizaje en línea.
55. International Journal of Educational Technology in Higher Education:
    • Centrada en la investigación de tecnologías educativas en la educación superior.
56. Programas Académicos Adicionales:
57. Máster en Tecnologías de la Información y Comunicación en Educación (Universidad de Salamanca):
    • Programa que aborda la integración de tecnologías en la práctica educativa.
58. Doctorado en Ciencias de la Educación con Énfasis en Tecnología Educativa (Universidad de Puerto Rico):
    • Ofrece la oportunidad de realizar investigaciones en el campo de la tecnología educativa.
59. Conferencias Internacionales:
60. International Conference on Information and Communication Technologies in Education (ICICTE):
    • Explora la aplicación de tecnologías de la información y comunicación en la educación.
61. EDULEARN – International Conference on Education and New Learning Technologies:
    • Enfocada en la presentación de avances en tecnología y su aplicación en la educación.
62. Citas Relevantes:
63. «La tecnología no es buena ni mala, ni neutral. Su impacto depende de cómo la usamos.» – Neil Postman
64. «La tecnología puede llegar a ser la chispa que encienda la llama del aprendizaje.» – George Couros
65. «La educación es el arma más poderosa que puedes usar para cambiar el mundo.» – Nelson Mandela
66. «La tecnología no reemplaza a los maestros, sino que hace que los maestros sean más importantes que nunca.» – TeachThought
67. «La verdadera innovación viene de cuestionar el status quo y desafiarse a uno mismo.» – Sal Khan

15. Jordi Adell:
    • Profesor de Tecnología Educativa en la Universitat Jaume I. Sus investigaciones abordan la integración de tecnologías en la educación.
16. Lourdes Cárdenas:
    • Investigadora chilena especializada en tecnologías aplicadas a la educación y el aprendizaje en línea.

Universidades y Centros de Investigación Españoles y Latinoamericanos:

13. Universidad de Salamanca – Grupo de Investigación GRIAL:
    • Enfocado en la investigación en tecnologías aplicadas a la educación y el aprendizaje en línea.
14. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) – Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación (IISUE):
    • Investiga en políticas educativas y el impacto de la tecnología en la educación.

Revistas y Publicaciones Españolas y Latinoamericanas:

15. Revista de Educación a Distancia (READ):
    • Publica investigaciones sobre educación a distancia y tecnologías aplicadas.
16. RED – Revista de Educación a Distancia (Universidad de Costa Rica):
    • Enfocada en la investigación sobre educación a distancia y aprendizaje en línea.

Programas Académicos en España y Latinoamérica:

11. Máster en Tecnologías de la Información y la Comunicación en Educación (Universidad de Barcelona):
    • Aborda la integración de tecnologías en la práctica educativa.
12. Doctorado en Educación y TIC (Universidad Internacional de La Rioja):
    • Ofrece oportunidades de investigación en el campo de la tecnología educativa.

Citas Relevantes de Autores Españoles y Latinoamericanos:

1. «La tecnología por sí sola no transforma la educación. Solo en manos de un buen maestro puede hacerlo.» – Francesc Pedró
2. «La verdadera revolución en educación no es traer la tecnología al aula, sino traer el aula al mundo.» – Alejandro Piscitelli (Argentina)
3. «La tecnología es una herramienta, no un fin en sí misma. La educación sigue siendo un acto humano.» – José Antonio Marina
4. «La tecnología en educación no debería ser una moda, sino una necesidad para preparar a los estudiantes para el futuro.» – Rosario Ortega (Argentina)
5. «No se trata solo de enseñar con tecnología, sino de enseñar a través de la tecnología.» – Cristóbal Cobo (Chile)
6. José Luis Rodríguez Illera:
   • Profesor e investigador especializado en tecnologías aplicadas a la educación en la Universidad de Valladolid.
7. Alejandra Bosco:
   • Investigadora argentina en tecnologías educativas y su impacto en la inclusión y diversidad.
8. Universidades y Centros de Investigación Españoles y Latinoamericanos:
9. Universidad de Sevilla – Grupo de Investigación EDUTIC-ADEI:
   • Centrado en el estudio de las tecnologías de la información y comunicación aplicadas a la educación.
10. Pontificia Universidad Católica de Chile – Centro de Innovación en Educación:
    • Investiga en innovaciones educativas y tecnologías para el aprendizaje.
11. Revistas y Publicaciones Españolas y Latinoamericanas:
12. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación:
    • Publica investigaciones sobre el uso pedagógico de las tecnologías de la información y la comunicación.
13. Revista de Educación (Ministerio de Educación y Formación Profesional de España):
    • Incluye secciones sobre tecnología educativa y su impacto en la enseñanza.
14. Programas Académicos en España y Latinoamérica:
15. Máster en Tecnología Educativa (Universidad de La Laguna – España):
    • Enfocado en la aplicación de la tecnología en la práctica educativa.
16. Doctorado en Educación con mención en Tecnología Educativa (Universidad de Chile):
    • Ofrece programas de investigación en la integración de tecnologías en la educación.
17. Citas Relevantes de Autores Españoles y Latinoamericanos:
18. «La tecnología por sí sola no garantiza el cambio educativo; es la manera en que se integra lo que marca la diferencia.» – José María Sánchez
19. «La educación del siglo XXI necesita ir más allá de la mera alfabetización digital; se trata de desarrollar ciudadanos digitales responsables.» – Mariano Fernández Enguita
20. «La tecnología en educación no es una opción, es una necesidad para preparar a las nuevas generaciones.» – Alejandra Bosco
21. «La tecnología puede abrir puertas, pero es la pedagogía la que guía el camino.» – Mirta González Suárez (Cuba)
22. «La innovación educativa con tecnología debe centrarse en mejorar la experiencia de aprendizaje, no solo en adoptar nuevas herramientas.» – José Luis Rodríguez Illera
23. Yong Zhao (China):
    • Experto en educación y tecnología en China. Ha escrito extensamente sobre la innovación educativa y el papel de la tecnología en la enseñanza.
24. Sugata Mitra (India):
    • Conocido por su investigación en «Hole in the Wall» y el concepto de «Self-Organized Learning Environments» (SOLES).
25. Universidades y Centros de Investigación en el Mundo Oriental:
26. Tsinghua University (China) – Research Center for Online Education:
    • Centrado en la investigación sobre educación en línea y tecnologías educativas.
27. Tokyo Institute of Technology (Japón) – Educational Development Initiative:
    • Investiga en el desarrollo y aplicación de tecnologías en la educación.
28. Revistas y Publicaciones en el Mundo Oriental:
29. Journal of Educational Technology & Society (China):
    • Publica investigaciones sobre la aplicación de tecnologías en la educación.
30. Asian Journal of Distance Education (Filipinas):
    • Enfocada en la educación a distancia y tecnologías educativas en la región asiática.
31. Programas Académicos en el Mundo Oriental:
32. Master of Educational Technology (Hong Kong University):
    • Programa que explora el uso de la tecnología en la mejora de la educación.
33. Doctorado en Tecnología Educativa (University of Tokyo – Japón):
    • Ofrece oportunidades de investigación en tecnologías aplicadas a la educación.
34. Citas Relevantes de Autores del Mundo Oriental:
35. «La tecnología puede ser un catalizador para la creatividad y la innovación en la educación, especialmente en un entorno diverso como el asiático.» – Yong Zhao
36. «El aprendizaje autoorganizado puede florecer cuando proporcionamos a los estudiantes las herramientas adecuadas y la libertad para explorar.» – Sugata Mitra
37. «La investigación en tecnología educativa en el mundo oriental refleja la convergencia de la tradición y la innovación.»
38. «La tecnología puede ser un puente que conecte las ricas tradiciones educativas orientales con las demandas del siglo XXI.»
39. «World Class Learners: Educating Creative and Entrepreneurial Students» – Yong Zhao (China):
    • Explora la necesidad de educar a estudiantes de manera que fomenten la creatividad y el espíritu empresarial.
40. «Hole in the Wall and Beyond: Beyond the Hole in the Wall: Discover the Power of Self-Organized Learning» – Sugata Mitra (India):
    • Presenta la investigación de Mitra sobre el aprendizaje autoorganizado y su impacto en la educación.
41. Universidades y Centros de Investigación en el Mundo Oriental:
42. «Research Center for Online Education at Tsinghua University» (China):
    • Información sobre la investigación y desarrollo de la educación en línea en una de las principales universidades chinas.
43. «Educational Development Initiative at Tokyo Institute of Technology» (Japón):
    • Explora iniciativas y proyectos relacionados con el desarrollo educativo y la implementación de tecnologías.
44. Revistas y Publicaciones en el Mundo Oriental:
45. «Journal of Educational Technology & Society» (China):
    • Revista que aborda la aplicación de tecnologías en la educación y su impacto en la sociedad.
46. Programas Académicos en el Mundo Oriental:
47. «Master of Educational Technology at Hong Kong University» (Hong Kong):
    • Detalles sobre el programa de maestría que se enfoca en la tecnología educativa en el contexto de Hong Kong.
48. «Doctorado en Tecnología Educativa en la Universidad de Tokio» (Japón):
    • Información sobre el programa de doctorado que se centra en la investigación de tecnologías aplicadas a la educación.
49. Citas Relevantes de Autores del Mundo Oriental:
50. «La tecnología puede ser un puente que conecte las ricas tradiciones educativas orientales con las demandas del siglo XXI.»
51. «La investigación en tecnología educativa en el mundo oriental refleja la convergencia de la tradición y la innovación.»

Aprendizaje autónomo y automatizado: la personalización y el análisis de datos mejoran con la Eduación disruptiva & IA

Juan Domingo Farnós

Lo más significativo y diferenciador de cualquier otro tiempo es que “EL APRENDIZAJE ESTÁ BAJO LA RESPONSABILIDD DE LOS ESTUDIANTES” ya que significa un antes y un después de cualquier otro planteamiento que allí se manifiesta. Representa la educación de hoy-mañana.

No disminuir la naturaleza crítica actual de la relación entre el aprendizaje y el desarrollo, de hecho, siempre ha estado en el centro del cambio real en el orden de las cosas.

“Cuando la tecnología es usada como un dispositivo efectivo, el rol del docente y del alumno continúa siendo el mismo. Cuando la tecnología es usada para extender el aprendizaje, el rol del docente como fuente de conocimiento es desplazado de alguna manera y comienza a tomar valor la independencia del alumno. Que la gente no lee hoy es una solemne tontería, lo que si es cierto, como también dice Craig, es que lo hacen CON OTROS FORMATOS y a una velocidad como nunca se había hecho hasta ahora”….Juan Domingo Farnos

La inteligencia artificial (IA) puede mejorar aún más la experiencia de aprendizaje híbrido al permitir la personalización y adaptabilidad a gran escala. La IA puede utilizarse para monitorear el progreso de los estudiantes en línea, proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa, y recomendar contenidos de aprendizaje que se ajusten a sus habilidades y preferencias de aprendizaje.

Además, la IA puede ayudar a los maestros a proporcionar una atención más individualizada a los estudiantes durante las clases en persona. La IA puede monitorear los patrones de aprendizaje de los estudiantes y proporcionar información en tiempo real a los maestros sobre el progreso de los estudiantes, lo que les permite adaptar su enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.

Por ejemplo, la plataforma de aprendizaje híbrido «Smart Sparrow» utiliza la IA para proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas para los estudiantes. La plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada en tiempo real, así como para adaptar el contenido de aprendizaje en función de las habilidades y preferencias de aprendizaje individuales de cada estudiante.

¿Es algo nuevo? 

El modelo en sí no lo es. En educación superior se ofrecen desde hace tiempo grados semipresenciales, generalmente estructurados con una primera parte del programa en línea y una segunda parte en persona, o viceversa. Más recientemente se identifican modelos educativos donde alternan las dos modalidades en periodos de tiempo cortos. En educación técnico-vocacional, un ejemplo es Nucamp, que ofrece bootcamps de coding donde los estudiantes completan asignaciones en línea a su propio ritmo durante los días de semana y asisten a un taller presencial con un instructor experto los sábados para revisar las asignaciones.

¿Cómo puede la educación híbrida promover el aprendizaje? 

Las experiencias de educación híbrida evaluadas hasta ahora son modelos que incorporan componentes de educación en línea dentro del aula, como por medio del uso de aplicaciones y portales educativos. En comparación con modalidades 100% presenciales, se han observado  efectos positivos en el vínculo, los resultados y la percepción positiva del aprendizaje. Este modelo también puede aumentar la capacidad de los estudiantes de aprender a su propio ritmo y de aprendizaje autodirigido, habilidades clave a desarrollar para estimular los aprendizajes y, además, evitar la sobrecarga de los padres. La personalización del aprendizaje que ofrece la educación híbrida es uno de los medios más efectivos para acelerar el desarrollo académico y cognitivo. En la región hay experiencias exitosas como el caso de CEIBAL en Uruguay, en el cual se ha usado clases en línea dentro del aula para la instrucción del inglés y pensamiento computacional desde el 2014 y 2018, respectivamente, con el apoyo de docentes desde otros países. Los resultados han sido positivos: se universalizó la enseñanza de inglés entre 4º y 6º grado y se alcanzaron los resultados de aprendizaje esperados para el 80% de los estudiantes participantes. En ese caso, esa política también permitió cubrir la brecha de cobertura en asignaturas donde no había suficientes docentes locales.

La responsabilidad del aprendizaje recae en los estudiantes, por tanto…:

1. Responsabilidad del Aprendizaje en los Estudiantes:
   • En este nuevo tiempo, la responsabilidad del aprendizaje no recae únicamente en los docentes, sino en los propios estudiantes. Esto implica un cambio fundamental en la dinámica educativa, donde los alumnos tienen un papel más activo en su propio proceso de aprendizaje.
2. Cambio en la Relación entre Aprendizaje y Desarrollo:
   • Se destaca la importancia crítica de la relación entre aprendizaje y desarrollo. Este cambio no es algo nuevo, ya que siempre ha sido esencial para impulsar un cambio real en la sociedad y en la forma en que entendemos las cosas.
3. Rol del Docente y del Alumno en la Tecnología:
   • Cuando la tecnología se utiliza efectivamente, los roles tradicionales de docente y alumno no cambian significativamente. Sin embargo, cuando la tecnología se emplea para ampliar el aprendizaje, el papel del docente como única fuente de conocimiento se ve modificado. La independencia del alumno toma un valor más significativo en este contexto.
4. Cambio en los Formatos de Lectura:
   • Se destaca que la gente sigue leyendo, pero lo hace en diferentes formatos y a una velocidad sin precedentes. Esto indica una adaptación a nuevas formas de obtener información, probablemente impulsada por avances tecnológicos.
5. Educación Disruptiva & IA:
   • Se menciona el contexto de «Educación disruptiva & IA», lo que sugiere que estos cambios están relacionados con la incorporación de tecnologías disruptivas, incluida la inteligencia artificial, en el ámbito educativo.

Ahora, vamos a analizar cada parte más detenidamente:

• Responsabilidad del Aprendizaje en los Estudiantes:
  • En lugar de depender exclusivamente de los docentes, los estudiantes asumen un papel más activo en la gestión y dirección de su propio aprendizaje. Esto puede estar relacionado con enfoques pedagógicos más centrados en el estudiante, donde se fomenta la autonomía y la toma de decisiones en el proceso de aprendizaje.
• Cambio en la Relación entre Aprendizaje y Desarrollo:
  • La idea aquí es que el cambio genuino en la sociedad y en las estructuras existentes surge de la interacción dinámica entre el aprendizaje y el desarrollo. Este enfoque podría estar relacionado con teorías educativas que consideran la educación como un motor clave para el cambio social y personal.
• Rol del Docente y del Alumno en la Tecnología:
  • La tecnología se presenta como un catalizador de cambios en los roles tradicionales. Cuando se utiliza para extender el aprendizaje, se empodera al estudiante para buscar y adquirir conocimientos de manera más independiente, desplazando parcialmente el papel tradicional del docente como única fuente de información.
• Cambio en los Formatos de Lectura:
  • Aunque se afirma que la gente sigue leyendo, se destaca que lo hacen en diferentes formatos y a una velocidad sin precedentes. Esto podría referirse a la adaptación a medios digitales, como blogs, videos educativos, y otros formatos electrónicos, en lugar de los formatos tradicionales de lectura en papel.
• Educación Disruptiva & IA:
  • La mención de «Educación disruptiva & IA» sugiere que estos cambios están vinculados a la intersección de la educación disruptiva (cambios radicales en los métodos educativos) y la inteligencia artificial. La IA podría estar siendo utilizada para personalizar la educación, proporcionar retroalimentación instantánea, y adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes.

En cuanto a los algoritmos y tablas necesarios, estos no se especifican en el fragmento proporcionado. Sin embargo, en el contexto de la educación disruptiva y la inteligencia artificial, podrían involucrarse algoritmos de aprendizaje automático para personalizar los materiales de aprendizaje, evaluar el progreso del estudiante, y adaptar las estrategias de enseñanza. Tablas y datos específicos dependerían de la información concreta que se quiera analizar en relación con estos temas.

1. Algoritmo de Personalización del Contenido:pythonCopy codedef personalizar_contenido(estudiante, material_aprendizaje): # Utilizar algoritmos de IA para analizar el perfil del estudiante # y adaptar el material de aprendizaje en consecuencia contenido_personalizado = IA_personalizacion(estudiante, material_aprendizaje) return contenido_personalizado
2. Algoritmo de Evaluación Adaptativa:pythonCopy codedef evaluar_estudiante(estudiante, respuestas): # Utilizar algoritmos de IA para evaluar las respuestas del estudiante # y proporcionar retroalimentación adaptativa puntuacion, retroalimentacion = IA_evaluacion(estudiante, respuestas) return puntuacion, retroalimentacion
3. Algoritmo de Seguimiento del Progreso:pythonCopy codedef seguir_progreso(estudiante): # Utilizar algoritmos de IA para analizar el progreso del estudiante # y proporcionar informes detallados informe_progreso = IA_seguimiento(estudiante) return informe_progreso
4. Algoritmo de Recomendación de Recursos Educativos:pythonCopy codedef recomendar_recursos(estudiante): # Utilizar algoritmos de recomendación para sugerir recursos educativos recursos_recomendados = IA_recomendacion(estudiante) return recursos_recomendados

.

1. Personalización de Materiales de Aprendizaje:

Algoritmo: Sistema de Recomendación de Contenido

pythonCopy codedef personalizar_contenido(estudiante, materiales_disponibles):
    # Utilizar un sistema de recomendación basado en aprendizaje automático
    # para personalizar los materiales de aprendizaje según el perfil del estudiante
    recomendaciones = algoritmo_recomendacion(estudiante, materiales_disponibles)
    return recomendaciones

En este ejemplo, el algoritmo analizaría el historial de aprendizaje, preferencias y habilidades del estudiante para recomendar materiales específicos, como lecturas, videos o ejercicios prácticos.

2. Evaluación Adaptativa del Progreso del Estudiante:

Algoritmo: Sistema de Evaluación Adaptativa

pythonCopy codedef evaluar_progreso(estudiante, respuestas):
    # Utilizar un sistema de evaluación adaptativa basado en aprendizaje automático
    # para analizar las respuestas del estudiante y ajustar la dificultad de las preguntas
    puntuacion, retroalimentacion = algoritmo_evaluacion_adaptativa(estudiante, respuestas)
    return puntuacion, retroalimentacion

Este algoritmo ajustaría dinámicamente la dificultad de las preguntas de evaluación según el rendimiento del estudiante, proporcionando un nivel de desafío óptimo.

3. Seguimiento del Progreso y Adaptación de Estrategias de Enseñanza:

Algoritmo: Sistema de Análisis de Datos de Aprendizaje

pythonCopy codedef seguir_y_adaptar(estudiante, datos_de_aprendizaje):
    # Utilizar un sistema de análisis de datos de aprendizaje basado en aprendizaje automático
    # para realizar un seguimiento continuo del progreso del estudiante y adaptar estrategias de enseñanza
    analisis_progreso = algoritmo_analisis_datos_aprendizaje(estudiante, datos_de_aprendizaje)
    estrategias_adaptadas = adaptar_estrategias(analisis_progreso)
    return estrategias_adaptadas

Este algoritmo analizaría datos de rendimiento, interacciones y preferencias del estudiante para adaptar las estrategias de enseñanza, como la presentación de contenido, el estilo de evaluación y la retroalimentación proporcionada.

En el mundo universitario, estos algoritmos podrían implementarse en plataformas de aprendizaje en línea, sistemas de gestión de aprendizaje o entornos virtuales de aprendizaje, con el objetivo de mejorar la personalización, la adaptabilidad y la eficacia de la experiencia educativa. Los datos específicos a analizar dependerían de la naturaleza de los cursos y las metas educativas específicas de la institución universitaria.

Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático en Plataformas de eLearning:

1. Personalización de Materiales de Aprendizaje:

• Plataforma: Moodle, una plataforma de gestión de aprendizaje ampliamente utilizada.
• Implementación: Integrar un sistema de recomendación basado en algoritmos de aprendizaje automático que analiza el historial de actividad y preferencias del estudiante. La plataforma podría ofrecer recomendaciones personalizadas de recursos, actividades y evaluaciones.

2. Evaluación Adaptativa del Progreso del Estudiante:

• Plataforma: EdX, una plataforma de cursos en línea.
• Implementación: Incorporar un sistema de evaluación adaptativa basado en algoritmos de aprendizaje automático. Este sistema ajustaría la dificultad de las preguntas según el rendimiento del estudiante, proporcionando evaluaciones más desafiantes o de apoyo según sea necesario.

3. Seguimiento del Progreso y Adaptación de Estrategias de Enseñanza:

• Plataforma: Coursera, plataforma de educación en línea.
• Implementación: Desarrollar un sistema de análisis de datos de aprendizaje que utilice algoritmos de aprendizaje automático para monitorear continuamente el progreso del estudiante. La plataforma podría adaptar las estrategias de enseñanza, como el estilo de presentación de contenido, basándose en patrones identificados en el análisis de datos.

Pasos para la Implementación:

1. Recolección de Datos:
   • Integre sistemas para recopilar datos de actividad del estudiante, como interacciones con el contenido, tiempos de respuesta y preferencias de contenido.
2. Preprocesamiento de Datos:
   • Limpieza y preparación de datos para su análisis. Esto puede incluir la normalización de datos y la identificación de patrones relevantes.
3. Desarrollo de Algoritmos:
   • Implemente algoritmos de aprendizaje automático, como algoritmos de filtrado colaborativo para recomendaciones, algoritmos de adaptación de evaluación para pruebas y algoritmos de análisis de datos para el seguimiento del progreso.
4. Integración con la Plataforma:
   • Integre los algoritmos desarrollados en la arquitectura de la plataforma de eLearning, asegurándose de que los datos fluyan de manera eficiente entre la plataforma y los algoritmos.
5. Pruebas y Ajustes:
   • Realice pruebas exhaustivas para garantizar que los algoritmos funcionen de manera efectiva y se ajusten a las metas educativas específicas. Ajuste los parámetros según sea necesario.
6. Implementación Gradual:
   • Introduzca gradualmente la implementación de estos algoritmos en los cursos y monitoree su impacto en la personalización, adaptabilidad y eficacia de la experiencia educativa.
7. Retroalimentación Continua:
   • Recopile retroalimentación de estudiantes y docentes para realizar mejoras continuas en los algoritmos y en la implementación general.

Esta implementación proporcionaría una experiencia de aprendizaje más adaptativa y personalizada para los estudiantes, optimizando la eficacia de los recursos educativos y mejorando la participación y el rendimiento del estudiante en entornos de eLearning.

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

“Los profesores trabajan en un sistema educativo en el que se socializan personal y profesionalmente, que ellos interpretan, pero que no definen en su origen; su independencia profesional es, en todo caso, una aspiración, una conquista a obtener, no un punto de partida” Francisco Imbernón Universidad de Barcelona .

El término centrado en el estudiante el aprendizaje (SCL) es ampliamente utilizado en la enseñanza y la literatura de aprendizaje. Muchos términos se han relacionado con el aprendizaje centrado en el estudiante, tales como el aprendizaje flexible ( Taylor, 2000 ), el aprendizaje experiencial ( Burnard 1999 ), el aprendizaje auto-dirigido y por lo tanto el término poco usado en exceso ‘centrada en el estudiante el aprendizaje “puede significar cosas diferentes para personas diferentes . Además, en la práctica se describe también por una serie de términos y esto ha conducido a la confusión que rodea su aplicación.

El Aprendizaje Centrado en el Estudiante (SCL) representa una filosofía educativa que ha evolucionado con el tiempo, abrazando diversas perspectivas y enfoques. Este enfoque destaca la importancia de colocar al estudiante en el centro del proceso de aprendizaje, reconociendo su capacidad para dirigir su propio desarrollo educativo. Sin embargo, la ambigüedad en su definición y su intercambiabilidad con términos como aprendizaje flexible y experiencial ha generado cierta confusión. A pesar de ello, el SCL sigue siendo una herramienta valiosa que se adapta a la diversidad de estilos y ritmos de aprendizaje, fomentando la autonomía y la participación activa del estudiante en su educación.

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Desarrollo:

1. Definición y Evolución:
   • El Aprendizaje Centrado en el Estudiante se concibe como un enfoque pedagógico que prioriza la participación activa del estudiante en su propio proceso de aprendizaje. A lo largo del tiempo, ha evolucionado, adoptando diversas connotaciones, como el aprendizaje flexible y experiencial.
2. Perspectivas Diversas:
   • Diferentes autores han ofrecido perspectivas diversas sobre el SCL. Por ejemplo, Taylor (2000) lo conecta con el aprendizaje flexible, mientras que Burnard (1999) lo vincula al aprendizaje experiencial. Esta diversidad de interpretaciones puede generar confusión en su aplicación práctica.
3. Términos Relacionados:
   • La intercambiabilidad de términos como aprendizaje flexible, auto-dirigido y experiencial ha contribuido a la confusión en torno al SCL. Sin embargo, esta variedad refleja la adaptabilidad del enfoque a diferentes contextos educativos.
4. En la Práctica:
   • En la práctica, el SCL se manifiesta a través de estrategias como proyectos de investigación dirigidos por estudiantes, discusiones colaborativas y evaluaciones formativas. Se busca crear un entorno donde los estudiantes asuman un papel activo en la construcción de su conocimiento.

Ejemplos Prácticos:

1. Proyectos de Investigación Estudiantil:
   • Los estudiantes pueden embarcarse en proyectos de investigación que aborden temas de su interés, fomentando la autodirección y el aprendizaje activo.
2. Discusiones Colaborativas en Línea:
   • Plataformas de aprendizaje en línea pueden facilitar discusiones colaborativas, permitiendo a los estudiantes participar activamente en debates y compartir perspectivas.
3. Evaluaciones Formativas y Retroalimentación Continua:
   • La implementación de evaluaciones formativas y retroalimentación continua permite a los estudiantes ajustar su enfoque de aprendizaje de manera autónoma, promoviendo la reflexión y el autoaprendizaje.

Algoritmos, Árboles y Tablas:

1. Algoritmo de Personalización del Contenido:pythonCopy codedef personalizar_contenido(estudiante, materiales_disponibles): # Algoritmo de aprendizaje automático para recomendar materiales personalizados recomendaciones = algoritmo_recomendacion(estudiante, materiales_disponibles) return recomendaciones
2. Árbol de Evaluación Adaptativa:yamlCopy codeSi rendimiento_estudiante > umbral: Aumentar dificultad de preguntas Si rendimiento_estudiante < umbral: Reducir dificultad de preguntas
3. Tabla de Seguimiento del Progreso:EstudianteActividad 1Actividad 2Puntuación TotalEstud. 18090170Estud. 27085155…………

Estas herramientas tecnológicas respaldarían la implementación práctica del SCL, permitiendo la adaptación del proceso de aprendizaje a las necesidades individuales y fomentando la participación activa de los estudiantes en su desarrollo educativo.

“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975, )

La noción de «aprendizaje autodirigido», según la definición de Knowles (1975), encapsula un enfoque educativo en el cual los individuos toman la iniciativa de dirigir su propio proceso de aprendizaje. Este enfoque implica que los aprendices asumen la responsabilidad de diagnosticar sus necesidades de aprendizaje, establecer metas educativas, identificar recursos pertinentes, aplicar estrategias de aprendizaje y evaluar los resultados alcanzados. Para entender mejor este concepto, exploremos ejemplos concretos en el contexto universitario y luego hagamos una comparación con la Educación Disruptiva e Inteligencia Artificial.

Ejemplos de Aprendizaje Autodirigido en el Ámbito Universitario:

1. Proyectos de Investigación Independiente:
   • Estudiantes universitarios pueden participar en proyectos de investigación independiente donde ellos mismos identifican un tema de interés, establecen objetivos de investigación y trabajan de manera autónoma para recopilar y analizar datos.
2. Cursos en Línea y Recursos Abiertos:
   • Acceder a cursos en línea y recursos educativos abiertos permite a los estudiantes elegir y gestionar su propio plan de estudios, seleccionando temas de acuerdo con sus intereses y necesidades específicas.
3. Programas de Aprendizaje Experiencial:
   • Participar en programas de aprendizaje experiencial, como pasantías o programas de servicio comunitario, brinda a los estudiantes la oportunidad de dirigir su propio aprendizaje mientras aplican conocimientos en entornos prácticos.

Comparación con Educación Disruptiva & Inteligencia Artificial:

1. Aprendizaje Autodirigido:
   • Enfoque: El aprendizaje autodirigido se centra en la autonomía del estudiante para dirigir su propia educación, asumiendo un papel activo en la toma de decisiones relacionadas con el aprendizaje.
   • Tecnología: En este contexto, la tecnología podría ser utilizada para acceder a recursos en línea, participar en foros de discusión y realizar investigaciones independientes.
2. Educación Disruptiva:
   • Enfoque: La educación disruptiva busca transformar los métodos tradicionales de enseñanza, introduciendo nuevos enfoques y modelos que desafían las normas establecidas.
   • Tecnología: En la educación disruptiva, la tecnología puede desempeñar un papel crucial al facilitar entornos de aprendizaje más flexibles y personalizados, permitiendo a los estudiantes dirigir su propio aprendizaje.
3. Inteligencia Artificial:
   • Enfoque: La inteligencia artificial en educación se enfoca en utilizar algoritmos y sistemas automatizados para personalizar el aprendizaje, adaptándolo a las necesidades individuales de los estudiantes.
   • Tecnología: La IA puede proporcionar recomendaciones personalizadas de contenido, evaluar el progreso del estudiante y adaptar estrategias de enseñanza para mejorar la experiencia educativa.

Tanto el aprendizaje autodirigido como la educación disruptiva y la inteligencia artificial comparten la premisa fundamental de empoderar al estudiante. Mientras que el aprendizaje autodirigido se centra en la iniciativa individual, la educación disruptiva y la inteligencia artificial buscan aprovechar tecnologías innovadoras para transformar la educación y mejorar la personalización del aprendizaje. En última instancia, estas perspectivas convergen en la idea central de potenciar a los estudiantes como agentes activos en su propio proceso educativo.

Ejemplo Práctico: Integración de Aprendizaje Autónomo y Automatizado en la Evaluación de Proyectos de Investigación en la Universidad

Contexto: En una universidad, se busca mejorar el proceso de evaluación de proyectos de investigación de estudiantes de posgrado. La idea es integrar el aprendizaje autónomo, donde los estudiantes pueden acceder a recursos personalizados, con la automatización para agilizar la evaluación y proporcionar retroalimentación instantánea.

Pasos del Desarrollo:

1. Creación de Plataforma de Aprendizaje Autónomo:
   • Se desarrolla una plataforma en línea que proporciona recursos de aprendizaje autónomo, como materiales de lectura, tutoriales y ejemplos de proyectos anteriores.
2. Implementación de Sistemas de Recomendación:
   • Se utilizan algoritmos de recomendación para personalizar los recursos disponibles para cada estudiante según sus intereses y áreas de mejora identificadas en proyectos anteriores.
   pythonCopy codedef recomendacion_autonoma(estudiante): intereses = analizar_intereses(estudiante) recursos_recomendados = sistema_recomendacion(intereses) return recursos_recomendados
3. Desarrollo de Modelos de Machine Learning para Evaluación:
   • Se construyen modelos de machine learning para analizar la calidad de los proyectos. Por ejemplo, un modelo de clasificación que evalúa la metodología, originalidad y relevancia de cada proyecto.
   pythonCopy code# Ejemplo simple de modelo de clasificación en Python con scikit-learn from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier modelo_evaluacion = RandomForestClassifier()
4. Integración con Aprendizaje Autónomo:
   • Los resultados de los modelos de evaluación se utilizan para ofrecer recomendaciones específicas dentro de la plataforma de aprendizaje autónomo. Por ejemplo, si el modelo identifica debilidades en la metodología, se sugieren módulos de aprendizaje adicionales sobre metodología de investigación.
   pythonCopy codedef recomendacion_evaluacion(modelo_resultados): if modelo_resultados == "Necesita Mejoras": return "Complete el módulo de 'Metodología de Investigación' para fortalecer esa área." else: return "Excelente trabajo. Considere explorar módulos avanzados en su área de interés."
5. Retroalimentación Detallada mediante Árboles de Decisión:
   • Se implementa un árbol de decisiones que guía a los estudiantes a través de áreas específicas de mejora basadas en los resultados de la evaluación automatizada.
   lessCopy code¿Metodología calificada como 'Necesita Mejoras'? ├── Sí: Acceda al módulo recomendado sobre metodología. └── No: Explorar otros módulos según intereses y resultados generales.
6. Integración en una Plataforma Unificada:
   • Ambos sistemas, el de aprendizaje autónomo y el de evaluación automatizada, se integran en una única plataforma que los estudiantes pueden acceder de manera coherente.
7. Promoción de la Autonomía con Retroalimentación Continua:
   • Los estudiantes tienen la libertad de acceder a recursos adicionales según sus necesidades, mientras que la retroalimentación automatizada proporciona orientación inmediata sobre áreas específicas de mejora.

Este ejemplo destaca cómo el aprendizaje autónomo y el automatizado pueden complementarse en un entorno universitario. Los estudiantes tienen acceso a recursos personalizados y, al mismo tiempo, se benefician de una evaluación automatizada que proporciona retroalimentación objetiva y específica. La combinación de estos enfoques crea una experiencia educativa más completa y efectiva.

Ejemplos hipotéticos de algoritmos, árboles de decisión y tablas para ilustrar cómo podrían aplicarse en el contexto del aprendizaje autodirigido (Knowles, 1975) y la Educación Disruptiva e Inteligencia Artificial:

Aprendizaje Autodirigido (Knowles, 1975):

Algoritmo:

pythonCopy codedef aprendizaje_autodirigido(estudiante):
    # Algoritmo para el aprendizaje autodirigido
    identificar_necesidades(estudiante)
    establecer_objetivos(estudiante)
    seleccionar_recursos(estudiante)
    aplicar_estrategias(estudiante)
    evaluar_resultados(estudiante)

Árbol de Decisión:

lessCopy code¿Necesidades identificadas?
├── Sí: Establecer objetivos
├── No: Retornar a identificar necesidades

Tabla de Progreso:

Estudiante	Necesidades Identificadas	Objetivos Establecidos	Recursos Seleccionados	Estrategias Aplicadas	Resultados Evaluados
Estud. 1	Sí	Sí	Libros, Online Courses	Investigación, Debates	Éxito
Estud. 2	No	–	–	–	Pendiente

Educación Disruptiva & Inteligencia Artificial:

Algoritmo:

pythonCopy codedef educacion_disruptiva_IA(estudiante):
    # Algoritmo que utiliza IA para personalizar el aprendizaje
    recomendaciones = sistema_IA_recomendacion(estudiante)
    adaptar_estrategias(estudiante, recomendaciones)
    evaluar_progreso(estudiante)

Árbol de Decisión:

yamlCopy code¿Recomendaciones personalizadas disponibles?
├── Sí: Adaptar estrategias según recomendaciones
├── No: Continuar con estrategias predeterminadas

Tabla de Progreso:

Estudiante	Recomendaciones Personalizadas	Estrategias Adaptadas	Evaluación de Progreso
Estud. 1	Sí	Sí	Avanzado
Estud. 2	No	No	Estándar

Estos ejemplos muestran cómo podrían estructurarse los algoritmos, árboles de decisión y tablas para representar el aprendizaje autodirigido y la Educación Disruptiva con el uso de la Inteligencia Artificial. Cabe destacar que la implementación real dependerá de la complejidad del entorno educativo y las necesidades específicas de los estudiantes.

Aprendizaje Autodirigido (Knowles, 1975):

Algoritmo:

pythonCopy codedef aprendizaje_autodirigido_knowles(estudiante):
    # Algoritmo para el aprendizaje autodirigido según Knowles
    identificar_necesidades(estudiante)
    establecer_objetivos(estudiante)
    seleccionar_recursos(estudiante)
    aplicar_estrategias(estudiante)
    evaluar_resultados(estudiante)

Árbol de Decisión:

lessCopy code¿Necesidades identificadas?
├── Sí: Establecer objetivos
├── No: Retornar a identificar necesidades

Tabla de Progreso:

Estudiante	Necesidades Identificadas	Objetivos Establecidos	Recursos Seleccionados	Estrategias Aplicadas	Resultados Evaluados
Estud. 1	Sí	Sí	Libros, Online Courses	Investigación, Debates	Éxito
Estud. 2	No	–	–	–	Pendiente

Educación Disruptiva & Inteligencia Artificial:

Algoritmo:

pythonCopy codedef educacion_disruptiva_IA(estudiante):
    # Algoritmo que utiliza IA para personalizar el aprendizaje
    recomendaciones = sistema_IA_recomendacion(estudiante)
    adaptar_estrategias(estudiante, recomendaciones)
    evaluar_progreso(estudiante)

Árbol de Decisión:

yamlCopy code¿Recomendaciones personalizadas disponibles?
├── Sí: Adaptar estrategias según recomendaciones
├── No: Continuar con estrategias predeterminadas

Tabla de Progreso:

Estudiante	Recomendaciones Personalizadas	Estrategias Adaptadas	Evaluación de Progreso
Estud. 1	Sí	Sí	Avanzado
Estud. 2	No	No	Estándar

Comparación:

1. Enfoque Inicial:
   • Knowles enfatiza la toma de iniciativa individual del estudiante en todas las etapas del aprendizaje.
   • La Educación Disruptiva e Inteligencia Artificial también fomentan la autonomía, pero con un énfasis en la personalización mediante algoritmos y tecnologías avanzadas.
2. Proceso de Toma de Decisiones:
   • Ambos enfoques utilizan una estructura de toma de decisiones, representada por algoritmos y árboles de decisión.
   • Knowles se basa más en procesos cognitivos humanos, mientras que la Educación Disruptiva & IA incorpora la automatización a través de algoritmos.
3. Evaluación del Progreso:
   • Tanto Knowles como la Educación Disruptiva & IA utilizan tablas para evaluar el progreso del estudiante.
   • La diferencia radica en la naturaleza más automatizada y personalizada de la evaluación en el segundo caso.

La comparación destaca cómo la Educación Disruptiva & IA aportan un enfoque más tecnológico y automatizado para personalizar el aprendizaje, mientras que el aprendizaje autodirigido de Knowles se basa más en la iniciativa individual y los procesos cognitivos humanos. La combinación de ambos puede proporcionar un enfoque educativo más completo y eficaz.

Elementos del aprendizaje autodirigido:

El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:

-Los Estudiantes toman la iniciativa de buscar una experiencia de aprendizaje

-Toman la responsabilidad y la rendición de cuentas para completar su aprendizaje (evaluación y formación)

-Tienen una legibilidad de aprender

-Ellos fijan sus propias metas de aprendizaje

-Se involucran en el aprendizaje

-Ellos evalúan su aprendizaje

Los estudiantes que son aprendices auto-dirigidos podrían mostrar algunos de los siguientes comportamientos:

a-Construir : La propiedad de Learning. Estudiante establece objetivos de aprendizaje para sí mismo / misma.

b-Construir : Gestión y Monitoreo de su propio aprendizaje

c-El estudiante sabe qué partes de las lecciones le interesan

d-El Estudiante hace preguntas cuando él / ella no está seguro acerca de la lección.

e-El Estudiante busca más información

f-El estudiante hace una lista de lo que él / ella tiene que hacer para él / ella l, en el aprendizaje

g-El estudiante termina su / su trabajo escolar con un calendario establecido pero con posibilidad de flexibilizarlo

h-El Estudiante intenta comprender las cosas que lesalen mal y buscar sus por ques…

i-El Estudiante intenta diferentes maneras de resolver los problemas

j-Construir : El propietario del aprendizaje es el aprendiz..

k-El estudiante usa lo que él / ella aprende en clase después de él / ella lessons.

l-El Estudiante descubre más de lo que sus profesores pueden enseñarle en la escuela, universidad…

Si leemos a Perry y Kitchener , nos encontramos con una descripcion de la teoría predominante sobre epistemología del aprendizaje como la participación de la ruptura deliberada hacia abajo y la reestructuración de los modelos mentales que apoyan las visiones del mundo. Prigogine ofrece una lente adicional en esta teoría en su discusión de “estructuras disipativas“.

Esta teoría proporciona un modelo de la dinámica de aprendizaje epistémico; cada alumno pasa por un período de caos, la confusión y se siente abrumado por la complejidad antes de nueva información conceptual trae consigo una reestructuración espontánea de los modelos mentales en un nivel superior de complejidad permitiendo así que un aprendiz para comprender conceptos que eran formalmente opacos,, nos sirve para entender que cualquiera es capaz de llevar a cabo “su complejidad” pero dificilmente la de otros, con lo que un aprendizaje bajo el paraguas de cualquier sistema es imposible que funcione (lo cual hasta ahora no se ha entendido, es más, todos los sistemas educativos están diseñados bajo aspectos uniformizadores, con lo que contradice estos planteamientos y hace que “la enseñanza sea lo más considerado y el aprendizaje personalizado, el gran desconocido”.

Esta teoría sugiere que cada persona es capaz de manejar la complejidad en su propio proceso de aprendizaje, pero la dificultad radica en comprender la complejidad de otros. Esto resalta la idea de que un enfoque educativo único y uniforme no puede ser efectivo, ya que los sistemas educativos suelen diseñarse bajo aspectos uniformizadores, contradiciendo así la naturaleza personalizada del aprendizaje.

Relación o Diferenciación con la Educación Disruptiva & IA:

1. Enfoque Personalizado:
   • Epistemología del Aprendizaje: Destaca la necesidad de un enfoque personalizado, reconociendo que cada individuo pasa por un proceso único de reestructuración cognitiva.
   • Educación Disruptiva & IA: Comparte la idea de personalización al utilizar tecnologías disruptivas e IA para adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes.
2. Ruptura y Caos en el Aprendizaje:
   • Epistemología del Aprendizaje: Resalta la fase de caos y confusión como un componente esencial del proceso de aprendizaje epistémico.
   • Educación Disruptiva & IA: Puede introducir cambios significativos y desafiantes en la forma tradicional de aprender, generando momentos de «ruptura» en los métodos convencionales.
3. Dificultad en Comprender la Complejidad de Otros:
   • Epistemología del Aprendizaje: Subraya la dificultad de entender la complejidad de los demás, enfatizando la singularidad de los procesos cognitivos.
   • Educación Disruptiva & IA: Busca abordar esta dificultad mediante enfoques personalizados y adaptativos basados en algoritmos y sistemas inteligentes.
4. Contradicción con Sistemas Uniformizadores:
   • Epistemología del Aprendizaje: Contradice los sistemas educativos uniformizadores al reconocer la diversidad y singularidad del aprendizaje.
   • Educación Disruptiva & IA: Desafía la uniformidad al introducir métodos y tecnologías que se adaptan a las necesidades individuales, promoviendo un enfoque más flexible y personalizado.

La teoría de epistemología del aprendizaje proporciona una base conceptual para entender la importancia de la personalización en el proceso educativo. Esta idea se alinea con la Educación Disruptiva & IA, que busca precisamente eso: romper con enfoques tradicionales uniformes y adoptar estrategias más adaptables y personalizadas. Ambas perspectivas convergen en la idea fundamental de que la singularidad del proceso de aprendizaje debe ser reconocida y apoyada para lograr un desarrollo más efectivo y significativo.

Pero ¿qué podemos entender por un aprendiz autónomo?Ser aprendiz autotónomo significa que una persona es capaz de hacer :

–Entender por sí mismo lo que necesita para aprender,

–Ir sobre la obtención de lo que necesita,

–Hacer lo que se necesita para aprender cosas nuevas en cualquier entorno.

Pero por encima de todo entender que significa el cambio de roles, tanto en el plano educativo como en el social. Jonassen (2000) postula que las herramientas digitales pueden ayudar a los alumnos a reflexionar sobre qué están aprendiendo y sobre cómo llegaron a aprenderlo:

-A partir de ahora será el que adquirirá la responsabilidad y el compromiso de “escribir, diseñar y llevar a cabo” cuántas acciones de aprendizaje sean necesarias para todo aquello que acontezca en su vida académica y ordinaria.

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

Lea, Stephenson, y Troy (2003) afirma que los principios del aprendizaje centrado en el estudiante el aprendizaje incluyen;

1. la dependencia en el aprendizaje activo y no pasivo,
2. un énfasis en el aprendizaje y la comprensión profunda,
3. mayor responsabilidad y rendición de cuentas por parte del aprendiz,
4. un mayor sentido de la autonomía en el aprendizaje,
5. una interdependencia entre el profesor y el alumno,
6. el respeto mutuo dentro de la relación profesor alumno,
7. y un enfoque reflexivo al proceso de enseñanza y aprendizaje por parte del profesor y alumno.

Esprecisamente en este último apartado donde la EDUCACIÓN DISRUPTIVA tienes todo su sentido, ya que de la primera forma, continuaríamos como siempre, la frase ya acuñada “más de lo mismo”.

¿La disrupción es innovación? Para nada! Innovar es mejorar lo que hay y disrupción quiere decir crear otra cosa. Esta sociedad es otra sociedad, y como es otra sociedad no tiene por qué seguir los pasos anteriores. Si de algunas maneras Gutenberg con los libros logró hacer otra sociedad, internet también ha logrado hacer otra sociedad. Lo que pasa es que estamos en un tiempo en el que no sabemos hacia dónde vamos….(Juan Domingo Farnos)

La Disrupción como Innovación:

El concepto de disrupción frente a la innovación es una perspectiva interesante que desafía la noción convencional de que la innovación es simplemente una mejora continua de lo existente. Juan Domingo Farnos plantea que la disrupción implica la creación de algo completamente nuevo, llevando a una transformación radical en la sociedad. Vamos a explorar esta idea con ejemplos concretos.

1. Innovación Incremental:
   • Ejemplo: Mejoras en el diseño de teléfonos móviles que incorporan nuevas funciones o mejoran la eficiencia de las existentes.
   • Análisis: Este tipo de innovación se centra en hacer avances graduales y evolutivos en productos o procesos existentes.
2. Disrupción Tecnológica:
   • Ejemplo: La transición de las cámaras analógicas a las cámaras digitales, cambiando fundamentalmente la forma en que capturamos y compartimos imágenes.
   • Análisis: La disrupción tecnológica introduce algo completamente nuevo, reemplazando por completo tecnologías y paradigmas anteriores.
3. Innovación en Modelos de Negocio:
   • Ejemplo: La aparición de plataformas de economía colaborativa, como Uber o Airbnb, que transforman la forma en que las personas acceden a servicios de transporte y alojamiento.
   • Análisis: Estas innovaciones no solo mejoran, sino que también redefinen completamente el modelo de negocio tradicional.
4. Disrupción Social y Cultural:
   • Ejemplo: La popularización de las redes sociales ha alterado profundamente la forma en que las personas se conectan, comparten información y participan en la sociedad.
   • Análisis: La disrupción social va más allá de mejoras superficiales y redefine las interacciones y estructuras sociales.
5. Innovación en Educación:
   • Ejemplo: Plataformas de aprendizaje en línea que ofrecen experiencias educativas personalizadas, desafiando el modelo tradicional de aula.
   • Análisis: Esta innovación no solo mejora la accesibilidad a la educación, sino que también transforma fundamentalmente la forma en que se adquieren conocimientos.
6. Disrupción en Comunicaciones:
   • Ejemplo: La transición de la comunicación basada en correo postal a la comunicación instantánea a través de correos electrónicos y aplicaciones de mensajería.
   • Análisis: La disrupción en las comunicaciones altera radicalmente la velocidad y la naturaleza de cómo nos comunicamos.

La distinción entre innovación y disrupción destaca que mientras la innovación se enfoca en mejorar lo existente, la disrupción implica la creación de algo completamente nuevo y transformador. Los ejemplos ilustran cómo ciertos avances pueden representar mejoras evolutivas, mientras que otros rompen con los paradigmas establecidos y generan cambios fundamentales en la sociedad. En el contexto educativo, por ejemplo, la introducción de tecnologías disruptivas y enfoques pedagógicos novedosos puede redefinir por completo el proceso de aprendizaje, como sugiere Juan Domingo Farnos.

Ejemplos Claros Académicos y Científicos con Algoritmos, Árboles de Decisión y Tablas:

1. Innovación Incremental:
   • Ejemplo Académico: Mejora en métodos de enseñanza tradicionales mediante la introducción de recursos digitales interactivos.
   • Algoritmo:pythonCopy codedef mejora_tradicional(): introducir_recursos_digitales()
   • Árbol de Decisión:yamlCopy code¿Aplicar recursos digitales? ├── Sí: Implementar enfoque mejorado ├── No: Continuar con enfoque tradicional
   • Tabla de Evaluación:MétodoRecursos DigitalesEnfoque MejoradoTrad.NoNoMej.SíSí
2. Disrupción Tecnológica:
   • Ejemplo Científico: Transición de laboratorios tradicionales a entornos de realidad virtual para experimentos.
   • Algoritmo:pythonCopy codedef experimentos_realidad_virtual(): crear_simulaciones_virtuales()
   • Árbol de Decisión:arduinoCopy code¿Adoptar realidad virtual en laboratorios? ├── Sí: Implementar simulaciones virtuales ├── No: Continuar con laboratorios tradicionales
   • Tabla de Evaluación:Tipo de LaboratorioSimulaciones VirtualesResultados MejoradosTradicionalNoNoVirtualSíSí
3. Innovación en Modelos de Negocio:
   • Ejemplo Académico: Introducción de modelos de suscripción para acceder a contenidos educativos premium.
   • Algoritmo:pythonCopy codedef modelo_suscripcion(): ofrecer_contenidos_premium()
   • Árbol de Decisión:yamlCopy code¿Adoptar modelo de suscripción? ├── Sí: Ofrecer contenidos premium ├── No: Mantener modelo tradicional
   • Tabla de Evaluación:Modelo de NegocioContenidos PremiumAcceso MejoradoTradicionalNoNoSuscripciónSíSí
4. Disrupción Social y Cultural:
   • Ejemplo Científico: Transformación de la colaboración académica a través de plataformas en línea y redes sociales.
   • Algoritmo:pythonCopy codedef colaboracion_en_linea(): utilizar_plataformas_sociales()
   • Árbol de Decisión:yamlCopy code¿Adoptar colaboración en línea? ├── Sí: Utilizar plataformas sociales ├── No: Mantener colaboración tradicional
   • Tabla de Evaluación:Forma de ColaboraciónPlataformas SocialesInteracción MejoradaTradicionalNoNoEn líneaSíSí

Estos ejemplos y representaciones estructuradas demuestran cómo las decisiones pueden ser guiadas mediante algoritmos y árboles de decisión, y cómo los resultados pueden ser evaluados a través de tablas, en consonancia con la perspectiva de innovación y disrupción en contextos académicos y científicos.

el aprendizaje autodirigido es esencial para el desarrollo de la autonomía y creatividad de los estudiantes. La IA puede ser una herramienta valiosa para apoyar el aprendizaje autodirigido, proporcionando recursos educativos personalizados y retroalimentación adaptativa para que los estudiantes puedan avanzar a su propio ritmo y lograr sus objetivos de aprendizaje de manera efectiva.

Existen varios programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. A continuación, te menciono algunos ejemplos:

1. DreamBox: Es un programa de matemáticas adaptativo para niños de preescolar a octavo grado que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. DreamBox monitorea el progreso de los estudiantes y ajusta el nivel de dificultad y los tipos de preguntas que se presentan en función del desempeño del estudiante.
2. Knewton: Es un programa de aprendizaje adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. Knewton monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.
3. Carnegie Learning: Es un programa de matemáticas que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. Carnegie Learning monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece sugerencias de problemas y actividades que se ajustan a su nivel de conocimientos y habilidades.
4. ALEKS: Es un programa de matemáticas adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. ALEKS monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.

Estos son solo algunos ejemplos de programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes. Es importante destacar que siempre es recomendable evaluar y comparar varios programas antes de seleccionar el que mejor se adapte a las necesidades y objetivos educativos de cada estudiante.

Aquí dejo algunos artículos precisos que hablan sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes:

1. «How AI Is Revolutionizing Education» por Bernard Marr (Forbes): Este artículo habla sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la educación, y cómo los programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa.
2. «How AI Is Being Used To Personalize Education» por Katie King (Forbes): Este artículo discute cómo la IA puede personalizar la educación al proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Knewton y ALEKS.
3. «AI in Education: The Future Is Here» por Sam Feldman (TechRepublic): Este artículo examina cómo la IA está siendo utilizada en la educación para monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. También se discuten algunos de los desafíos que enfrenta la implementación de la IA en la educación.
4. «AI in Education: A Game-Changer for Student Learning?» por Tom Vander Ark (Getting Smart): Este artículo analiza cómo la IA puede transformar la educación al permitir una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, y se discuten los beneficios y desafíos de la implementación de la IA en la educación.

Estos artículos brindan información detallada sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes, y ofrecen una visión general de algunos de los programas educativos impulsados por la IA disponibles actualmente.

El aprendizaje híbrido con la inteligencia artificial

El aprendizaje híbrido, también conocido como blended learning, combina la educación en línea con la educación en el aula. Esta combinación proporciona a los estudiantes una experiencia de aprendizaje más personalizada y adaptable, al permitirles aprender de manera autónoma en línea y recibir orientación y retroalimentación en persona de los maestros.

La inteligencia artificial (IA) puede mejorar aún más la experiencia de aprendizaje híbrido al permitir la personalización y adaptabilidad a gran escala. La IA puede utilizarse para monitorear el progreso de los estudiantes en línea, proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa, y recomendar contenidos de aprendizaje que se ajusten a sus habilidades y preferencias de aprendizaje.

Además, la IA puede ayudar a los maestros a proporcionar una atención más individualizada a los estudiantes durante las clases en persona. La IA puede monitorear los patrones de aprendizaje de los estudiantes y proporcionar información en tiempo real a los maestros sobre el progreso de los estudiantes, lo que les permite adaptar su enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.

Por ejemplo, la plataforma de aprendizaje híbrido «Smart Sparrow» utiliza la IA para proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas para los estudiantes. La plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada en tiempo real, así como para adaptar el contenido de aprendizaje en función de las habilidades y preferencias de aprendizaje individuales de cada estudiante.

En conclusión, la inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia de aprendizaje híbrido al permitir una personalización y adaptabilidad a gran escala, y proporcionar información en tiempo real a los maestros para adaptar su enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes.

Inteligencia artificial híbrida en la educación disruptiva incluye árboles de decisión, agentes inteligentes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales

La inteligencia artificial híbrida en la educación disruptiva puede incluir una variedad de técnicas y algoritmos, como árboles de decisión, agentes inteligentes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales.

Los árboles de decisión son una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para tomar decisiones basadas en datos. En el contexto de la educación, los árboles de decisión pueden utilizarse para identificar patrones en los datos de los estudiantes y predecir su rendimiento académico. Por ejemplo, se pueden utilizar para identificar los factores que influyen en el rendimiento de un estudiante y para proporcionar recomendaciones personalizadas para mejorar su rendimiento.

Los agentes inteligentes son programas de software que pueden tomar decisiones y realizar acciones autónomas. En el contexto de la educación, los agentes inteligentes pueden utilizarse para proporcionar retroalimentación personalizada a los estudiantes y para guiar su aprendizaje. Por ejemplo, un agente inteligente puede monitorear el progreso de un estudiante y proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre su desempeño.

Las máquinas de soporte vectorial son algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan para clasificar datos. En la educación, las máquinas de soporte vectorial pueden utilizarse para analizar los datos de los estudiantes y predecir su rendimiento académico. Por ejemplo, se pueden utilizar para predecir si un estudiante tendrá éxito en una tarea específica, como resolver un problema matemático.

Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo que se inspira en la estructura y función del cerebro humano. En la educación, las redes neuronales pueden utilizarse para analizar grandes cantidades de datos de los estudiantes y para identificar patrones que puedan utilizarse para mejorar su aprendizaje. Por ejemplo, se pueden utilizar para identificar los patrones de aprendizaje de un estudiante y para proporcionar recomendaciones personalizadas para mejorar su rendimiento.

En resumen, la inteligencia artificial híbrida en la educación disruptiva puede incluir una variedad de técnicas y algoritmos, como árboles de decisión, agentes inteligentes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales. Estas técnicas pueden utilizarse para analizar los datos de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada, así como para mejorar la eficiencia y la eficacia del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para desarrollar árboles de decisión. A continuación se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. Python: Python es un lenguaje de programación popular para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Tiene una gran cantidad de bibliotecas y marcos de trabajo para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, incluyendo Scikit-Learn, una biblioteca de aprendizaje automático que incluye la implementación de árboles de decisión.
2. R: R es un lenguaje de programación popular entre los estadísticos y analistas de datos. Tiene una gran cantidad de paquetes de software y bibliotecas, incluyendo la biblioteca de aprendizaje automático de R, que incluye la implementación de árboles de decisión.
3. Weka: Weka es una plataforma de software de código abierto que proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos, incluyendo árboles de decisión. Weka es fácil de usar y es muy popular entre los principiantes.
4. Orange: Orange es una plataforma de software de código abierto para la minería de datos y el aprendizaje automático. Incluye una amplia variedad de herramientas y técnicas de modelado, incluyendo la implementación de árboles de decisión.
5. RapidMiner: RapidMiner es una plataforma de software de análisis de datos y aprendizaje automático. Ofrece una interfaz gráfica de usuario y una amplia variedad de herramientas y técnicas de modelado, incluyendo la implementación de árboles de decisión.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para desarrollar árboles de decisión, incluyendo Python, R, Weka, Orange y RapidMiner. Estas herramientas pueden ayudar a los analistas de datos y científicos de datos a desarrollar modelos de aprendizaje automático basados en árboles de decisión para analizar y tomar decisiones en grandes conjuntos de datos.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de agentes inteligentes en educación. A continuación se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. Dialogflow: Dialogflow es una plataforma de desarrollo de chatbots y agentes de voz de Google. Permite crear agentes de conversación inteligentes para su uso en educación y otros campos, con soporte para múltiples idiomas y canales de comunicación.
2. IBM Watson Assistant: IBM Watson Assistant es una plataforma de desarrollo de chatbots y agentes de voz basada en la nube que utiliza inteligencia artificial para comprender y responder a preguntas y comandos en lenguaje natural. Puede ser utilizado en educación para crear agentes de conversación personalizados para estudiantes y profesores.
3. Microsoft Bot Framework: El Microsoft Bot Framework es una plataforma de desarrollo de chatbots y agentes de conversación que se integra con Microsoft Azure y otras herramientas de Microsoft. Puede ser utilizado en educación para crear agentes de conversación personalizados que pueden ayudar a los estudiantes con preguntas y respuestas, tareas y más.
4. Pandorabots: Pandorabots es una plataforma de desarrollo de chatbots que permite crear agentes de conversación personalizados utilizando un lenguaje de programación llamado AIML (Artificial Intelligence Markup Language). Puede ser utilizado en educación para crear agentes de conversación que respondan a preguntas, den feedback y brinden recursos adicionales.
5. Mobile Coach: Mobile Coach es una plataforma de mensajería conversacional que permite crear agentes de conversación en diferentes plataformas como Facebook Messenger, WhatsApp, SMS, y otros. Esta herramienta se puede utilizar en educación para enviar recordatorios, dar seguimiento, y apoyo en tareas de aprendizaje.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de agentes inteligentes en educación, incluyendo Dialogflow, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot Framework, Pandorabots y Mobile Coach. Estas herramientas pueden ayudar a los educadores a crear agentes de conversación personalizados que pueden ayudar a los estudiantes con preguntas, tareas y otros aspectos del aprendizaje.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés). A continuación se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. Scikit-Learn: Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python. Ofrece una implementación fácil de usar de SVM, así como otros algoritmos de aprendizaje automático. También ofrece herramientas para la preprocesamiento de datos, selección de características y evaluación de modelos.
2. LIBSVM: LIBSVM es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para SVM que se puede usar con varios lenguajes de programación, incluyendo C++, Java y Python. Es muy popular en la investigación de aprendizaje automático y se utiliza en muchos proyectos de código abierto.
3. TensorFlow: TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Ofrece una implementación de SVM y también tiene herramientas para el desarrollo de redes neuronales y otros modelos de aprendizaje automático.
4. MATLAB: MATLAB es un entorno de programación numérica que se utiliza comúnmente en la investigación de aprendizaje automático. Tiene una herramienta de aprendizaje automático integrada que incluye una implementación de SVM y otras herramientas para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
5. Weka: Weka es una plataforma de software de código abierto para la minería de datos y el aprendizaje automático. Ofrece una amplia variedad de herramientas y técnicas de modelado, incluyendo la implementación de SVM.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de máquinas de soporte vectorial, incluyendo Scikit-Learn, LIBSVM, TensorFlow, MATLAB y Weka. Estas herramientas pueden ayudar a los científicos de datos y analistas de datos a desarrollar modelos de aprendizaje automático basados en SVM para clasificación, regresión y otras tareas de análisis de datos.

A continuación se presenta un listado de herramientas de inteligencia artificial que tienen redes neuronales con algoritmos de aprendizaje profundo y pueden ser utilizadas en educación disruptiva:

1. TensorFlow: es una biblioteca de software libre desarrollada por Google. Se utiliza para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos. Ofrece una amplia gama de herramientas y recursos para el desarrollo de redes neuronales profundas, incluyendo modelos pre-entrenados y herramientas para el procesamiento de imágenes y texto.
2. PyTorch: es otra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para el desarrollo de redes neuronales profundas. Es conocida por su facilidad de uso y eficiencia en el procesamiento de gráficos, lo que la convierte en una excelente opción para el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo.
3. Keras: es una biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow. Está diseñada para ser fácil de usar y rápida de desarrollar. Se utiliza comúnmente para la creación de redes neuronales profundas en aplicaciones de clasificación y reconocimiento de imágenes.
4. Caffe: es una biblioteca de código abierto desarrollada por Berkeley AI Research (BAIR). Se utiliza principalmente para la visión por computadora, el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo. Caffe es especialmente conocido por su velocidad y eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales profundas.
5. Theano: es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para el desarrollo de redes neuronales profundas. Se enfoca en la eficiencia computacional y puede ejecutarse en una variedad de plataformas de hardware.
6. Microsoft Cognitive Toolkit: es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Microsoft. Se utiliza para la creación de redes neuronales profundas y se enfoca en la eficiencia y escalabilidad.

Estas son solo algunas de las herramientas de inteligencia artificial que pueden utilizarse para el desarrollo de redes neuronales profundas en educación disruptiva. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección dependerá de las necesidades y objetivos específicos del proyecto.

Existen varios programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. A continuación, te menciono algunos ejemplos:

1. DreamBox: Es un programa de matemáticas adaptativo para niños de preescolar a octavo grado que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. DreamBox monitorea el progreso de los estudiantes y ajusta el nivel de dificultad y los tipos de preguntas que se presentan en función del desempeño del estudiante.
2. Knewton: Es un programa de aprendizaje adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. Knewton monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.
3. Carnegie Learning: Es un programa de matemáticas que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. Carnegie Learning monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece sugerencias de problemas y actividades que se ajustan a su nivel de conocimientos y habilidades.
4. ALEKS: Es un programa de matemáticas adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. ALEKS monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.

Estos son solo algunos ejemplos de programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes. Es importante destacar que siempre es recomendable evaluar y comparar varios programas antes de seleccionar el que mejor se adapte a las necesidades y objetivos educativos de cada estudiante.

Tenemos artículos artículos precisos que hablan sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes:

1. «How AI Is Revolutionizing Education» por Bernard Marr (Forbes): Este artículo habla sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la educación, y cómo los programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa.
2. «How AI Is Being Used To Personalize Education» por Katie King (Forbes): Este artículo discute cómo la IA puede personalizar la educación al proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Knewton y ALEKS.
3. «AI in Education: The Future Is Here» por Sam Feldman (TechRepublic): Este artículo examina cómo la IA está siendo utilizada en la educación para monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. También se discuten algunos de los desafíos que enfrenta la implementación de la IA en la educación.
4. «AI in Education: A Game-Changer for Student Learning?» por Tom Vander Ark (Getting Smart): Este artículo analiza cómo la IA puede transformar la educación al permitir una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, y se discuten los beneficios y desafíos de la implementación de la IA en la educación.

Estos artículos brindan información detallada sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes, y ofrecen una visión general de algunos de los programas educativos impulsados por la IA disponibles actualmente.

El concepto de educación autodirigida no es nuevo, teniendo en cuenta que ya en el siglo I DC, Plutarco propone que “un estudiante no es un recipiente a llenar, sino un fuego que se encendió…..

En tiempos más recientes, Malcolm Knowles Pastor , a través de su concepto de “andragogía” (educación de adultos), propuso la definición formal ahora aceptado de aprendizaje autodirigido como un proceso en el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de otros , en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la elección y la aplicación de estrategias de aprendizaje adecuadas, y la evaluación de los resultados del aprendizaje.

La autonomía del alumno carece del tiempo estructurado y planificado y el espacio dedicado presentes en el ambiente de aula tradicional. Por lo tanto, un estudiante autodirigido debe administrar, supervisar y regular el tiempo, el lugar, y el progreso de su aprendizaje en un grado mayor que lo que hace en el aula. (Aprendizaje abierto-inclusivo y ubicuo de Juan Domingo farnos).

Aprendices autodirigidos digitales son normalmente los que son conocedores de la tecnología y la conciencia de su responsabilidad en la toma de aprendizaje significativo. Están motivados y orientados a objetivos auto-disciplinado y persistente, independiente. Sin embargo, la eficacia del aprendizaje autodirigido depende tanto de la disponibilidad del conocimiento como de la actitud del alumno. La llegada de Internet ha insuflado nueva vida al aprendizaje autodirigido, dado el amplio conocimiento y apoyo disponibles en línea, que trasciende las barreras geográficas.(RESPONSABILIDAD Y COMPROMISO-EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work) de Juan Domingo farnos

Oportunidades de aprendizaje en línea, cambios pedagógicos y fácil accesibilidad de Internet a través de múltiples dispositivos ofrecen atractivas oportunidades para que lo aprendices asuman la mayor responsabilidad e iniciativa en su propio aprendizaje.

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De hecho, puede que no sea una hipérbole decir que el aprendizaje autodirigido es ahora una habilidad obligatoria y no opcional con el fin de impartir tanto la preparación para el trabajo y el desarrollo de la ciudadanía mundial (diversificados, ciudadanos sociales culturalmente sensibles y totalmente contribuyente.

Pues muy fácil, les diremos que eso no toca y por tanto, ni le vamos a enseñar, ni le vamos a redirigir a ningún lugar etc, lo que debe hacer es lo que toca de lo contrario “nos lo cargamos”, y nos quedamos tan tranquilos, mientras él/ella da media vuelta y se va (en el caso de que no coja un disgusto delante de nosotros), pero si lo tendrá cuando salga del centro, cuando llegue a casa o en la calle.

Eso es el sistema educativo en cualquier lugar del mundo.

¿Os gusta? Se que diréis que es lo que hay y que ir en contra de ello es ir en contra de todo…

Bueno, pues yo no creo en ello y lucho contra ello, por ejemplo no creo en el aprendizaje, como siempre digo ( el aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas) y loo digo por si alguien lo dudaba, pero…

El aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas.

Podemos establecer una serie de condicionamientos como:

-Educación o no educación

-Ubicación (por ejemplo, instalaciones educativas o de la comunidad, los lugares de trabajo)

-Intencionalidad aprendiz / profesor / actividad (voluntarismo)

-Alcance de la planificación o estructuración intencional

-Naturaleza y alcance de la evaluación y acreditación

-Los plazos de aprendizaje

-La medida en que el aprendizaje es tácito o explícito

• La medida en que el aprendizaje es un contexto específico o generalizable / transferible

-Determinación externa o no

-Si el aprendizaje es visto como trascendente o no. ‘

-Parte de un curso o no.

-Si los resultados pueden ser medidos

-Si el aprendizaje es colectivo / colaborativo, cooperativo o individual

-El estado de los conocimientos y el aprendizaje

-La naturaleza del conocimiento

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INFORMA SOBRE ESTE ANUNCIOPRIVACIDAD

-Relaciones alumno — profesor

-Enfoques pedagógicos

• La mediación del aprendizaje — por quién y cómo

-Propósitos e intereses para satisfacer las necesidades de los grupos dominantes o marginados

-Ubicación dentro de las relaciones de poder más amplias

-Si hay o no control dentro del aprendizaje.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/cuestionar-la-ed…/ Cuestionar la educación y escribir una de nueva (Juan Domingo Farnós): Sin aulas ni asignaturas (Roger Schank)… By Juan Domingo Farnos

Yo no solo lo digo sino que propongo la construcción, no de otro sistema porque como ya conocéis, el sistema requiere jerarquías y hoy veo imposible una educación adecuada bajo este signo, por tanto mis propuestas van desde la creación de una nueva cultura con otros valores, hasta una educación abierta, inclusiva, ubicua…(Farnos 2000…).

el aprendizaje autodirigido es esencial para el desarrollo de la autonomía y creatividad de los estudiantes. La IA puede ser una herramienta valiosa para apoyar el aprendizaje autodirigido, proporcionando recursos educativos personalizados y retroalimentación adaptativa para que los estudiantes puedan avanzar a su propio ritmo y lograr sus objetivos de aprendizaje de manera efectiva.

Existen varios programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. A continuación, te menciono algunos ejemplos:

1. DreamBox: Es un programa de matemáticas adaptativo para niños de preescolar a octavo grado que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. DreamBox monitorea el progreso de los estudiantes y ajusta el nivel de dificultad y los tipos de preguntas que se presentan en función del desempeño del estudiante.
2. Knewton: Es un programa de aprendizaje adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. Knewton monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.
3. Carnegie Learning: Es un programa de matemáticas que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. Carnegie Learning monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece sugerencias de problemas y actividades que se ajustan a su nivel de conocimientos y habilidades.
4. ALEKS: Es un programa de matemáticas adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. ALEKS monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.

Estos son solo algunos ejemplos de programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes. Es importante destacar que siempre es recomendable evaluar y comparar varios programas antes de seleccionar el que mejor se adapte a las necesidades y objetivos educativos de cada estudiante.

Aquí dejo algunos artículos precisos que hablan sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes:

1. «How AI Is Revolutionizing Education» por Bernard Marr (Forbes): Este artículo habla sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la educación, y cómo los programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa.
2. «How AI Is Being Used To Personalize Education» por Katie King (Forbes): Este artículo discute cómo la IA puede personalizar la educación al proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Knewton y ALEKS.
3. «AI in Education: The Future Is Here» por Sam Feldman (TechRepublic): Este artículo examina cómo la IA está siendo utilizada en la educación para monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. También se discuten algunos de los desafíos que enfrenta la implementación de la IA en la educación.
4. «AI in Education: A Game-Changer for Student Learning?» por Tom Vander Ark (Getting Smart): Este artículo analiza cómo la IA puede transformar la educación al permitir una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, y se discuten los beneficios y desafíos de la implementación de la IA en la educación.

Estos artículos brindan información detallada sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes, y ofrecen una visión general de algunos de los programas educativos impulsados por la IA disponibles actualmente.

El aprendizaje híbrido con la inteligencia artificial

El aprendizaje híbrido, también conocido como blended learning, combina la educación en línea con la educación en el aula. Esta combinación proporciona a los estudiantes una experiencia de aprendizaje más personalizada y adaptable, al permitirles aprender de manera autónoma en línea y recibir orientación y retroalimentación en persona de los maestros.

La inteligencia artificial (IA) puede mejorar aún más la experiencia de aprendizaje híbrido al permitir la personalización y adaptabilidad a gran escala. La IA puede utilizarse para monitorear el progreso de los estudiantes en línea, proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa, y recomendar contenidos de aprendizaje que se ajusten a sus habilidades y preferencias de aprendizaje.

Además, la IA puede ayudar a los maestros a proporcionar una atención más individualizada a los estudiantes durante las clases en persona. La IA puede monitorear los patrones de aprendizaje de los estudiantes y proporcionar información en tiempo real a los maestros sobre el progreso de los estudiantes, lo que les permite adaptar su enseñanza para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.

Por ejemplo, la plataforma de aprendizaje híbrido «Smart Sparrow» utiliza la IA para proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas para los estudiantes. La plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada en tiempo real, así como para adaptar el contenido de aprendizaje en función de las habilidades y preferencias de aprendizaje individuales de cada estudiante.

En conclusión, la inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia de aprendizaje híbrido al permitir una personalización y adaptabilidad a gran escala, y proporcionar información en tiempo real a los maestros para adaptar su enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes.

Inteligencia artificial híbrida en la educación disruptiva incluye árboles de decisión, agentes inteligentes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales

La inteligencia artificial híbrida en la educación disruptiva puede incluir una variedad de técnicas y algoritmos, como árboles de decisión, agentes inteligentes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales.

Los árboles de decisión son una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para tomar decisiones basadas en datos. En el contexto de la educación, los árboles de decisión pueden utilizarse para identificar patrones en los datos de los estudiantes y predecir su rendimiento académico. Por ejemplo, se pueden utilizar para identificar los factores que influyen en el rendimiento de un estudiante y para proporcionar recomendaciones personalizadas para mejorar su rendimiento.

Los agentes inteligentes son programas de software que pueden tomar decisiones y realizar acciones autónomas. En el contexto de la educación, los agentes inteligentes pueden utilizarse para proporcionar retroalimentación personalizada a los estudiantes y para guiar su aprendizaje. Por ejemplo, un agente inteligente puede monitorear el progreso de un estudiante y proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre su desempeño.

Las máquinas de soporte vectorial son algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan para clasificar datos. En la educación, las máquinas de soporte vectorial pueden utilizarse para analizar los datos de los estudiantes y predecir su rendimiento académico. Por ejemplo, se pueden utilizar para predecir si un estudiante tendrá éxito en una tarea específica, como resolver un problema matemático.

Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo que se inspira en la estructura y función del cerebro humano. En la educación, las redes neuronales pueden utilizarse para analizar grandes cantidades de datos de los estudiantes y para identificar patrones que puedan utilizarse para mejorar su aprendizaje. Por ejemplo, se pueden utilizar para identificar los patrones de aprendizaje de un estudiante y para proporcionar recomendaciones personalizadas para mejorar su rendimiento.

En resumen, la inteligencia artificial híbrida en la educación disruptiva puede incluir una variedad de técnicas y algoritmos, como árboles de decisión, agentes inteligentes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales. Estas técnicas pueden utilizarse para analizar los datos de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada, así como para mejorar la eficiencia y la eficacia del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para desarrollar árboles de decisión. A continuación se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. Python: Python es un lenguaje de programación popular para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Tiene una gran cantidad de bibliotecas y marcos de trabajo para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, incluyendo Scikit-Learn, una biblioteca de aprendizaje automático que incluye la implementación de árboles de decisión.
2. R: R es un lenguaje de programación popular entre los estadísticos y analistas de datos. Tiene una gran cantidad de paquetes de software y bibliotecas, incluyendo la biblioteca de aprendizaje automático de R, que incluye la implementación de árboles de decisión.
3. Weka: Weka es una plataforma de software de código abierto que proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos, incluyendo árboles de decisión. Weka es fácil de usar y es muy popular entre los principiantes.
4. Orange: Orange es una plataforma de software de código abierto para la minería de datos y el aprendizaje automático. Incluye una amplia variedad de herramientas y técnicas de modelado, incluyendo la implementación de árboles de decisión.
5. RapidMiner: RapidMiner es una plataforma de software de análisis de datos y aprendizaje automático. Ofrece una interfaz gráfica de usuario y una amplia variedad de herramientas y técnicas de modelado, incluyendo la implementación de árboles de decisión.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para desarrollar árboles de decisión, incluyendo Python, R, Weka, Orange y RapidMiner. Estas herramientas pueden ayudar a los analistas de datos y científicos de datos a desarrollar modelos de aprendizaje automático basados en árboles de decisión para analizar y tomar decisiones en grandes conjuntos de datos.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de agentes inteligentes en educación. A continuación se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. Dialogflow: Dialogflow es una plataforma de desarrollo de chatbots y agentes de voz de Google. Permite crear agentes de conversación inteligentes para su uso en educación y otros campos, con soporte para múltiples idiomas y canales de comunicación.
2. IBM Watson Assistant: IBM Watson Assistant es una plataforma de desarrollo de chatbots y agentes de voz basada en la nube que utiliza inteligencia artificial para comprender y responder a preguntas y comandos en lenguaje natural. Puede ser utilizado en educación para crear agentes de conversación personalizados para estudiantes y profesores.
3. Microsoft Bot Framework: El Microsoft Bot Framework es una plataforma de desarrollo de chatbots y agentes de conversación que se integra con Microsoft Azure y otras herramientas de Microsoft. Puede ser utilizado en educación para crear agentes de conversación personalizados que pueden ayudar a los estudiantes con preguntas y respuestas, tareas y más.
4. Pandorabots: Pandorabots es una plataforma de desarrollo de chatbots que permite crear agentes de conversación personalizados utilizando un lenguaje de programación llamado AIML (Artificial Intelligence Markup Language). Puede ser utilizado en educación para crear agentes de conversación que respondan a preguntas, den feedback y brinden recursos adicionales.
5. Mobile Coach: Mobile Coach es una plataforma de mensajería conversacional que permite crear agentes de conversación en diferentes plataformas como Facebook Messenger, WhatsApp, SMS, y otros. Esta herramienta se puede utilizar en educación para enviar recordatorios, dar seguimiento, y apoyo en tareas de aprendizaje.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de agentes inteligentes en educación, incluyendo Dialogflow, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot Framework, Pandorabots y Mobile Coach. Estas herramientas pueden ayudar a los educadores a crear agentes de conversación personalizados que pueden ayudar a los estudiantes con preguntas, tareas y otros aspectos del aprendizaje.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés). A continuación se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. Scikit-Learn: Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python. Ofrece una implementación fácil de usar de SVM, así como otros algoritmos de aprendizaje automático. También ofrece herramientas para la preprocesamiento de datos, selección de características y evaluación de modelos.
2. LIBSVM: LIBSVM es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para SVM que se puede usar con varios lenguajes de programación, incluyendo C++, Java y Python. Es muy popular en la investigación de aprendizaje automático y se utiliza en muchos proyectos de código abierto.
3. TensorFlow: TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Ofrece una implementación de SVM y también tiene herramientas para el desarrollo de redes neuronales y otros modelos de aprendizaje automático.
4. MATLAB: MATLAB es un entorno de programación numérica que se utiliza comúnmente en la investigación de aprendizaje automático. Tiene una herramienta de aprendizaje automático integrada que incluye una implementación de SVM y otras herramientas para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
5. Weka: Weka es una plataforma de software de código abierto para la minería de datos y el aprendizaje automático. Ofrece una amplia variedad de herramientas y técnicas de modelado, incluyendo la implementación de SVM.

Hay varias herramientas de inteligencia artificial disponibles para el desarrollo de máquinas de soporte vectorial, incluyendo Scikit-Learn, LIBSVM, TensorFlow, MATLAB y Weka. Estas herramientas pueden ayudar a los científicos de datos y analistas de datos a desarrollar modelos de aprendizaje automático basados en SVM para clasificación, regresión y otras tareas de análisis de datos.

A continuación se presenta un listado de herramientas de inteligencia artificial que tienen redes neuronales con algoritmos de aprendizaje profundo y pueden ser utilizadas en educación disruptiva:

1. TensorFlow: es una biblioteca de software libre desarrollada por Google. Se utiliza para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos. Ofrece una amplia gama de herramientas y recursos para el desarrollo de redes neuronales profundas, incluyendo modelos pre-entrenados y herramientas para el procesamiento de imágenes y texto.
2. PyTorch: es otra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para el desarrollo de redes neuronales profundas. Es conocida por su facilidad de uso y eficiencia en el procesamiento de gráficos, lo que la convierte en una excelente opción para el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo.
3. Keras: es una biblioteca de aprendizaje profundo de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow. Está diseñada para ser fácil de usar y rápida de desarrollar. Se utiliza comúnmente para la creación de redes neuronales profundas en aplicaciones de clasificación y reconocimiento de imágenes.
4. Caffe: es una biblioteca de código abierto desarrollada por Berkeley AI Research (BAIR). Se utiliza principalmente para la visión por computadora, el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo. Caffe es especialmente conocido por su velocidad y eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales profundas.
5. Theano: es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para el desarrollo de redes neuronales profundas. Se enfoca en la eficiencia computacional y puede ejecutarse en una variedad de plataformas de hardware.
6. Microsoft Cognitive Toolkit: es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Microsoft. Se utiliza para la creación de redes neuronales profundas y se enfoca en la eficiencia y escalabilidad.

Estas son solo algunas de las herramientas de inteligencia artificial que pueden utilizarse para el desarrollo de redes neuronales profundas en educación disruptiva. Cada una de ellas tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección dependerá de las necesidades y objetivos específicos del proyecto.

Existen varios programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. A continuación, te menciono algunos ejemplos:

1. DreamBox: Es un programa de matemáticas adaptativo para niños de preescolar a octavo grado que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. DreamBox monitorea el progreso de los estudiantes y ajusta el nivel de dificultad y los tipos de preguntas que se presentan en función del desempeño del estudiante.
2. Knewton: Es un programa de aprendizaje adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. Knewton monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.
3. Carnegie Learning: Es un programa de matemáticas que utiliza la IA para proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. Carnegie Learning monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece sugerencias de problemas y actividades que se ajustan a su nivel de conocimientos y habilidades.
4. ALEKS: Es un programa de matemáticas adaptativo que utiliza la IA para personalizar el contenido educativo y las preguntas de acuerdo con el nivel de conocimientos y habilidades de los estudiantes. ALEKS monitorea el progreso de los estudiantes y ofrece recomendaciones de contenido y preguntas que se ajustan a su ritmo y nivel de habilidad.

Estos son solo algunos ejemplos de programas de inteligencia artificial que pueden monitorear el progreso de los estudiantes. Es importante destacar que siempre es recomendable evaluar y comparar varios programas antes de seleccionar el que mejor se adapte a las necesidades y objetivos educativos de cada estudiante.

Tenemos artículos artículos precisos que hablan sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes:

1. «How AI Is Revolutionizing Education» por Bernard Marr (Forbes): Este artículo habla sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la educación, y cómo los programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa.
2. «How AI Is Being Used To Personalize Education» por Katie King (Forbes): Este artículo discute cómo la IA puede personalizar la educación al proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Knewton y ALEKS.
3. «AI in Education: The Future Is Here» por Sam Feldman (TechRepublic): Este artículo examina cómo la IA está siendo utilizada en la educación para monitorear el progreso de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada. También se discuten algunos de los desafíos que enfrenta la implementación de la IA en la educación.
4. «AI in Education: A Game-Changer for Student Learning?» por Tom Vander Ark (Getting Smart): Este artículo analiza cómo la IA puede transformar la educación al permitir una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa. También se mencionan algunos programas educativos impulsados por la IA, como Carnegie Learning y DreamBox, y se discuten los beneficios y desafíos de la implementación de la IA en la educación.

Estos artículos brindan información detallada sobre el uso de la inteligencia artificial para monitorear el progreso de los estudiantes, y ofrecen una visión general de algunos de los programas educativos impulsados por la IA disponibles actualmente.

El concepto de educación autodirigida no es nuevo, teniendo en cuenta que ya en el siglo I DC, Plutarco propone que “un estudiante no es un recipiente a llenar, sino un fuego que se encendió…..

En tiempos más recientes, Malcolm Knowles Pastor , a través de su concepto de “andragogía” (educación de adultos), propuso la definición formal ahora aceptado de aprendizaje autodirigido como un proceso en el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de otros , en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la elección y la aplicación de estrategias de aprendizaje adecuadas, y la evaluación de los resultados del aprendizaje.

La autonomía del alumno carece del tiempo estructurado y planificado y el espacio dedicado presentes en el ambiente de aula tradicional. Por lo tanto, un estudiante autodirigido debe administrar, supervisar y regular el tiempo, el lugar, y el progreso de su aprendizaje en un grado mayor que lo que hace en el aula. (Aprendizaje abierto-inclusivo y ubicuo de Juan Domingo farnos).

Aprendices autodirigidos digitales son normalmente los que son conocedores de la tecnología y la conciencia de su responsabilidad en la toma de aprendizaje significativo. Están motivados y orientados a objetivos auto-disciplinado y persistente, independiente. Sin embargo, la eficacia del aprendizaje autodirigido depende tanto de la disponibilidad del conocimiento como de la actitud del alumno. La llegada de Internet ha insuflado nueva vida al aprendizaje autodirigido, dado el amplio conocimiento y apoyo disponibles en línea, que trasciende las barreras geográficas.(RESPONSABILIDAD Y COMPROMISO-EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work) de Juan Domingo farnos

Oportunidades de aprendizaje en línea, cambios pedagógicos y fácil accesibilidad de Internet a través de múltiples dispositivos ofrecen atractivas oportunidades para que lo aprendices asuman la mayor responsabilidad e iniciativa en su propio aprendizaje.

De hecho, puede que no sea una hipérbole decir que el aprendizaje autodirigido es ahora una habilidad obligatoria y no opcional con el fin de impartir tanto la preparación para el trabajo y el desarrollo de la ciudadanía mundial (diversificados, ciudadanos sociales culturalmente sensibles y totalmente contribuyente.

Pues muy fácil, les diremos que eso no toca y por tanto, ni le vamos a enseñar, ni le vamos a redirigir a ningún lugar etc, lo que debe hacer es lo que toca de lo contrario “nos lo cargamos”, y nos quedamos tan tranquilos, mientras él/ella da media vuelta y se va (en el caso de que no coja un disgusto delante de nosotros), pero si lo tendrá cuando salga del centro, cuando llegue a casa o en la calle.

Eso es el sistema educativo en cualquier lugar del mundo.

¿Os gusta? Se que diréis que es lo que hay y que ir en contra de ello es ir en contra de todo…

Bueno, pues yo no creo en ello y lucho contra ello, por ejemplo no creo en el aprendizaje, como siempre digo ( el aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas) y loo digo por si alguien lo dudaba, pero…

El aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas.

Podemos establecer una serie de condicionamientos como:

-Educación o no educación

-Ubicación (por ejemplo, instalaciones educativas o de la comunidad, los lugares de trabajo)

-Intencionalidad aprendiz / profesor / actividad (voluntarismo)

-Alcance de la planificación o estructuración intencional

-Naturaleza y alcance de la evaluación y acreditación

-Los plazos de aprendizaje

-La medida en que el aprendizaje es tácito o explícito

• La medida en que el aprendizaje es un contexto específico o generalizable / transferible

-Determinación externa o no

-Si el aprendizaje es visto como trascendente o no. ‘

-Parte de un curso o no.

-Si los resultados pueden ser medidos

-Si el aprendizaje es colectivo / colaborativo, cooperativo o individual

-El estado de los conocimientos y el aprendizaje

-La naturaleza del conocimiento

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INFORMA SOBRE ESTE ANUNCIOPRIVACIDAD

-Relaciones alumno — profesor

-Enfoques pedagógicos

• La mediación del aprendizaje — por quién y cómo

-Propósitos e intereses para satisfacer las necesidades de los grupos dominantes o marginados

-Ubicación dentro de las relaciones de poder más amplias

-Si hay o no control dentro del aprendizaje.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/cuestionar-la-ed…/ Cuestionar la educación y escribir una de nueva (Juan Domingo Farnós): Sin aulas ni asignaturas (Roger Schank)… By Juan Domingo Farnos

Yo no solo lo digo sino que propongo la construcción, no de otro sistema porque como ya conocéis, el sistema requiere jerarquías y hoy veo imposible una educación adecuada bajo este signo, por tanto mis propuestas van desde la creación de una nueva cultura con otros valores, hasta una educación abierta, inclusiva, ubicua…(Farnos 2000…).

Lo comento tras recoger muchas preguntas que me llegan por diferentes medios y creía que hoy era un buen momento para volver a aclararlo.

“Miramos hacia el futuro, haciendo todo lo posible para tomar decisiones sabias, sólo para encontrarnos mirando a los dientes de incertidumbres feroces y generalizadas, algunos lo llaman “ondulaciones disruptivas”, otros, “innovaciones disruptivas causadas por la influencia de las tecnologías, un Disruptivo podría querer converger después de romper con sus viejos planteamiento, pues yo no, yo lo que hago es construir nuevos enfoques, nuevas maneras de ver las cosas, pero no hacia un lugar concreto, sino hacia el infinito….Quizás sea un momento idóneo de visionarios con los pies en el suelo, visionarios que dejen de converger en algo que la sociedad tenia como necesidad y diverger en algo que no llegamos a tocar ni a pensar, pero que seguramente cuando lleguemos a ellos, sabremos que eran algo de lo que buscábamos”….

juandon

BIBLIOGRAFÍA

FARNÓS MIRÓ, JUAN DOMINGO: Investigador, científico, docente, conferenciante internacional, divulgador, asesor en universidades de todo el mundo, congresos….

Su obra de referencia a nivel internacional en este campo es «LA EDUCACIÓN DISRUPTIVA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL»

1. Rose Luckin: es una profesora de aprendizaje automático en la Universidad de Londres. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
2. Neil Heffernan: es un profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Worcester. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
3. Yasser Al-Onaizy: es un profesor de informática en la Universidad de Dammam. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
4. Kurt VanLehn: es un profesor de ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Arizona. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
5. Cristina Conati: es una profesora de ciencias de la computación en la Universidad de Columbia Británica. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
6. Emily Schneider: es una profesora de psicología en la Universidad de California en Los Ángeles. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático para la personalización de la educación y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
7. Peter Brusilovsky: es un profesor de informática en la Universidad de Pittsburgh. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.
8. Beverly Park Woolf: es una profesora de informática en la Universidad de Massachusetts. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y ha publicado varios trabajos sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación.

Algunos de los trabajos más destacados en el campo de la inteligencia artificial en la educación del siglo XXI incluyen:

• «Intelligent Tutoring Systems: An Overview» de Kurt VanLehn
• «Building an Intelligent Tutoring System for the Arithmetic Word Problem Domain» de Neil Heffernan
• «Modeling Student Knowledge in Intelligent Tutoring Systems» de Rose Luckin
• «Adaptive E-Learning Systems: A Review and Conceptual Framework» de Cristina Conati
• «Designing Personalized Learning Experiences for Students with Predictive Learning Analytics» de Emily Schneider y Beverly Park Woolf

A continuación, se presentan algunos autores españoles y algunos de sus trabajos relevantes en el campo de la inteligencia artificial y la educación:

1. José María Gómez Hidalgo: es un profesor de informática en la Universidad de Granada. Algunos de sus trabajos incluyen «Intelligent Tutoring Systems for Improving Learning Outcomes» y «A Recommender System for Collaborative Learning Activities».
2. Ángel del Blanco: es un profesor de informática en la Universidad de Valladolid. Algunos de sus trabajos incluyen «Personalized Learning in MOOCs Using Multiple Objective Optimization» y «A Meta-Learning Approach for Recommender Systems in E-Learning Environments».
3. Ana Belén Gil González: es una profesora de informática en la Universidad de Salamanca. Algunos de sus trabajos incluyen «A Decision Tree Model to Predict Students’ Performance in Programming Courses» y «A Multi-agent System for Supporting Collaborative Learning Activities».
4. Juan Manuel Dodero: es un profesor de informática en la Universidad de Cádiz. Algunos de sus trabajos incluyen «A Review of Recommender Systems in E-Learning Environments» y «Towards an Educational Recommender System Based on Bayesian Networks».
5. Francisco Javier García Peñalvo: es un profesor de informática en la Universidad de Salamanca. Algunos de sus trabajos incluyen «Integrating Smart Learning Objects into Learning Management Systems» y «Social Learning Analytics to Improve Collaborative Learning».
6. Susana A. Lopes: es una profesora de informática en la Universidad de Extremadura. Algunos de sus trabajos incluyen «An Intelligent Tutoring System for the Teaching of Natural Language Processing» y «A Multi-agent System for the Support of Virtual Learning Communities».

A continuación, se presentan algunos autores asiáticos y algunos de sus trabajos relevantes en el campo de la inteligencia artificial y la educación:

1. Min Chi: es un profesor en el Departamento de Informática de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill. Algunos de sus trabajos incluyen «Designing Persuasive Robots for Education: A Social Influence Perspective», «Facilitating Collaborative Learning in Online Environments with Mixed-Initiative Dialogue Systems», y «Personalized E-Learning with Diverse Cognitive Styles».
2. Maiga Chang: es un profesor en el Departamento de Tecnología de la Información y Comunicaciones de la Universidad Nacional de Taipei. Algunos de sus trabajos incluyen «A Review of Mobile Learning Trends in Developing Countries: Challenges and Opportunities», «A Collaborative Learning Environment Based on Semantic Web Technologies», y «The Use of Video Cases in Teacher Education: An Exploratory Study of a Multimedia Learning Environment».
3. Hiroaki Ogata: es un profesor en el Departamento de Informática de la Universidad de Kyushu en Japón. Algunos de sus trabajos incluyen «A Knowledge Awareness Map for Cognitive Education», «Smart Glasses for Enhancing Language Learning in Context», y «Toward a Data-Driven Model of Motivation for Learning: A Study on Student Motivation in MOOCs».
4. Jin-Tan David Yang: es un profesor en el Departamento de Tecnología Educativa de la Universidad Nacional de Taiwán. Algunos de sus trabajos incluyen «Intelligent Tutoring Systems: Past, Present, and Future», «Computer-Supported Collaborative Learning and Systemic Thinking Education», y «Theoretical Perspectives on Computer-Supported Collaborative Learning».
5. Hongwen Wu: es un profesor en la Escuela de Educación de la Universidad Normal de Beijing en China. Algunos de sus trabajos incluyen «A Review of Augmented Reality for Education: From Gesture-Based Interaction to 3D Printing», «The Development of e-Learning in China: A Review», y «Factors Influencing the Acceptance and Use of Web-Based Learning Systems in Higher Education».

A continuación, se presentan algunos autores latinoamericanos y algunos de sus trabajos relevantes en el campo de la inteligencia artificial y la educación:

1. Rosa Alarcón: es una profesora en la Universidad Técnica Federico Santa María en Chile. Algunos de sus trabajos incluyen «Intelligent Tutoring Systems for STEM Education: A Meta-Analysis», «Towards an Intelligent Educational System for Cultural Heritage», y «Designing Mobile Learning Games for Second Language Vocabulary Acquisition».
2. Silvina A. Caíno-Lores: es una profesora en la Universidad Nacional de La Plata en Argentina. Algunos de sus trabajos incluyen «A Web-Based Tutor to Learn Time Management Skills», «A Computer-Supported Collaborative Learning System for Teaching Algorithm Design», y «An Analysis of Students’ Learning Styles in a Virtual Learning Environment».
3. Eduardo Gómez-Ramírez: es un profesor en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez en México. Algunos de sus trabajos incluyen «Using Artificial Intelligence Techniques to Improve Writing Skills in Children with Learning Difficulties», «Integrating Intelligent Tutoring Systems and Learning Analytics in a Programming Course», y «Design and Implementation of an Educational Game for Teaching Programming Concepts».
4. Ana Isabel Sacristán: es una profesora en la Universidad de Buenos Aires en Argentina. Algunos de sus trabajos incluyen «Personalized Learning Management System Based on Multi-criteria Decision Making», «Intelligent Tutoring Systems: The Role of Feedback and Explanation», y «Design and Evaluation of a Mobile Learning System for Teaching Sustainable Development in Higher Education».
5. Rómulo O. Romero-Salcedo: es un profesor en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos en Perú. Algunos de sus trabajos incluyen «Machine Learning for Automatic Analysis of Students’ Written Responses», «Artificial Intelligence in Education: Review and Trends», y «A Framework for Personalized Learning Recommendations Based on Learning Styles».

• 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/readings/2005-1/oneill-mcmahon-Tues_19th_Oct_SCL.html#XLea2003
• 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
• Lea, 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), 321–334.
• Kember, D. (1997). A reconceptualisation of the research into university academics conceptions of teaching. Learning and Instruction 7(3)
• Clayton Christensen:
  • Contribución: Desarrolló la teoría de la innovación disruptiva en su libro «The Innovator’s Dilemma».
  • Relevancia: Su trabajo ha sido fundamental para comprender cómo las innovaciones disruptivas transforman las industrias y los modelos de negocios.
• Michael Fullan:
  • Contribución: Experto en liderazgo educativo y cambio, ha investigado y escrito extensamente sobre la implementación efectiva de la innovación en la educación.
  • Relevancia: Sus ideas sobre liderazgo educativo y cambio son cruciales para entender cómo las innovaciones se aplican en el contexto educativo.
• Sir Ken Robinson:
  • Contribución: Defensor de la creatividad en la educación y autor de «The Element» y «Out of Our Minds».
  • Relevancia: Su trabajo destaca la necesidad de enfoques innovadores y creativos en la educación para preparar a los estudiantes para el futuro.
• Salman Khan:
  • Contribución: Fundador de Khan Academy, una plataforma de aprendizaje en línea que ha transformado la educación.
  • Relevancia: Su trabajo destaca cómo la tecnología puede ser utilizada de manera innovadora para ofrecer educación personalizada.
• John Hattie:
  • Contribución: Investigador educativo conocido por su trabajo en la efectividad de las estrategias de enseñanza.
  • Relevancia: Su enfoque en identificar qué prácticas educativas son más efectivas contribuye a la mejora continua e innovación en la enseñanza.
• George Siemens:
  • Contribución: Pionero en el campo del aprendizaje conectivista y cofundador de la teoría del aprendizaje conectivista.
  • Relevancia: Su trabajo explora cómo la tecnología y la conectividad afectan la forma en que aprendemos y nos relacionamos con la información.
• Yochai Benkler:
  • Contribución: Investigador de la economía de la información y autor de «The Wealth of Networks».
  • Relevancia: Su trabajo destaca cómo la colaboración y la información compartida están transformando la sociedad.
• Sugata Mitra:
  • Contribución: Conocido por su experimento «Hole in the Wall» y su trabajo en educación autodirigida y autoorganizada.
  • Relevancia: Explora cómo los niños pueden aprender de manera efectiva sin intervención directa del maestro.
• Cathy Davidson:
  • Contribución: Investigadora en el campo de la educación y autora de «The New Education».
  • Relevancia: Su trabajo destaca la necesidad de repensar y reformar la educación para preparar a los estudiantes para el mundo actual.

Con el «Aprendizaje por imitación (IL)» proponemos mejoras en los algoritmos, recogida y análisis de datos dentro de los escenarios propios de la Educación disruptiva & IA

Juan Domingo Farnós

En el aprendizaje por imitación (IL), a menudo nos enfocamos en mejores algoritmos, pero ¿qué pasa con la mejora de los datos? ¿Qué significa que un conjunto de datos sea de alta calidad? ¿Como lo podriamos asociar con la Educacion disruptiva?

En el aprendizaje por imitación (IL), es cierto que a menudo se enfocan en desarrollar algoritmos más avanzados y sofisticados. Sin embargo, mejorar la calidad de los datos es igualmente importante y puede tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Un conjunto de datos de alta calidad se caracteriza por varios atributos clave:

1. Tamaño adecuado: El conjunto de datos debe ser lo suficientemente grande para que el modelo pueda aprender patrones y generalizar de manera efectiva. Un conjunto de datos pequeño puede llevar a un sobreajuste y, por lo tanto, a un rendimiento deficiente en datos no vistos.
2. Representatividad: Los datos deben ser representativos de la distribución del mundo real a la que el modelo se aplicará. Si el conjunto de datos no refleja adecuadamente las variaciones y escenarios reales, el modelo podría tener dificultades para generalizar a situaciones distintas a las presentes en los datos de entrenamiento.
3. Etiquetas precisas y completas: Si el aprendizaje es supervisado, las etiquetas en el conjunto de datos deben ser precisas y completas para garantizar que el modelo aprenda correctamente las relaciones entre las entradas y las salidas deseadas.
4. Datos libres de sesgos: Es importante evitar sesgos en los datos, ya que estos pueden llevar a decisiones discriminatorias o resultados poco equitativos en el modelo final.
5. Calidad de la recopilación: El proceso de recopilación de datos debe ser riguroso y consistente para evitar errores o ruido innecesario en el conjunto de datos.

Ahora, en cuanto a la asociación con la Educación disruptiva, podemos destacar algunos puntos clave:

La Educación disruptiva es un enfoque innovador que busca transformar la forma tradicional de enseñar y aprender. Uno de los pilares fundamentales de la educación disruptiva es el uso de la tecnología y el aprendizaje basado en datos.

En este contexto, mejorar la calidad de los datos es esencial para crear sistemas de aprendizaje automáticos y personalizados que puedan adaptarse a las necesidades y estilos de aprendizaje individuales de los estudiantes. Al tener conjuntos de datos de alta calidad, los algoritmos de IL pueden ser más efectivos al imitar el comportamiento y las decisiones de los profesores expertos, proporcionando así una experiencia de aprendizaje más enriquecedora y personalizada.

Además, la educación disruptiva puede aprovechar técnicas avanzadas de IL para ofrecer soluciones de aprendizaje más accesibles y eficientes. Por ejemplo, mediante la creación de tutores virtuales que guíen a los estudiantes en su proceso de aprendizaje, o mediante el desarrollo de sistemas de evaluación automática que proporcionen retroalimentación inmediata.

En resumen, mejorar la calidad de los datos utilizados en el aprendizaje por imitación es fundamental para garantizar el éxito y la efectividad de los modelos de IA aplicados en la educación disruptiva. Al lograr una asociación exitosa entre ambas áreas, podemos abrir nuevas oportunidades para una educación más personalizada, inclusiva y efectiva.

Realiza un IL sobre el aprendizaje personalizado dentro de la Eduacion disruptiva

El aprendizaje personalizado dentro de la educación disruptiva es una poderosa estrategia que busca adaptar el proceso de enseñanza y aprendizaje a las necesidades, habilidades y preferencias individuales de cada estudiante. A través del uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, el aprendizaje personalizado permite ofrecer experiencias educativas más efectivas, motivadoras y significativas.

En un mundo donde la tecnología está en constante evolución y donde los estudiantes tienen diferentes ritmos de aprendizaje y estilos de aprendizaje, el aprendizaje personalizado se presenta como una solución innovadora para mejorar la calidad de la educación. Algunos de los elementos clave del aprendizaje personalizado en el contexto de la educación disruptiva incluyen:

1. Evaluación adaptativa: A través de sistemas inteligentes de evaluación, los estudiantes pueden ser evaluados de manera continua y adaptativa. Estos sistemas analizan el desempeño de cada estudiante y ajustan el nivel de dificultad y los contenidos en función de sus habilidades y progreso. Esto asegura que los estudiantes se enfrenten a desafíos adecuados para su nivel de conocimiento y evita la frustración causada por tareas demasiado difíciles o aburrimiento por tareas demasiado fáciles.
2. Retroalimentación inmediata: La retroalimentación oportuna y personalizada es esencial para el aprendizaje efectivo. Los sistemas de aprendizaje personalizado pueden proporcionar retroalimentación instantánea a los estudiantes, destacando sus fortalezas y áreas de mejora. Esto les permite ajustar su enfoque de estudio y mejorar de manera más eficiente.
3. Contenidos y recursos adaptados: La educación personalizada permite entregar contenido educativo específico y recursos adecuados para las necesidades de cada estudiante. Estos pueden incluir textos, videos, ejercicios interactivos y otros materiales diseñados para abordar las preferencias y estilos de aprendizaje individuales.
4. Tutores virtuales y asistentes inteligentes: Mediante el uso de asistentes virtuales basados en inteligencia artificial, los estudiantes pueden recibir orientación y apoyo en tiempo real. Estos tutores virtuales pueden responder preguntas, explicar conceptos complejos y ofrecer recomendaciones personalizadas para el estudio.
5. Aprendizaje basado en competencias: El aprendizaje personalizado promueve el desarrollo de habilidades y competencias específicas en cada estudiante. En lugar de centrarse únicamente en la memorización de información, el enfoque está en el dominio de habilidades relevantes para el mundo real.
6. Seguimiento y análisis del progreso: Los sistemas de aprendizaje personalizado recopilan datos sobre el progreso y el rendimiento de los estudiantes. Estos datos pueden ser utilizados para identificar patrones de aprendizaje, áreas de mejora y adaptar aún más el proceso educativo.

El aprendizaje personalizado dentro de la educación disruptiva es un camino hacia la individualización de la educación y la maximización del potencial de cada estudiante. Al combinar tecnologías innovadoras con un enfoque centrado en el alumno, se puede crear un entorno educativo más dinámico, inclusivo y efectivo que se ajuste a las necesidades cambiantes de la sociedad y la economía del siglo XXI.

Ahora lleva ua cabo un algoritmos en phiton entre la relación IL con la Eduacion disruptiva

A continuación, te presento un ejemplo sencillo de cómo podrías implementar un algoritmo de aprendizaje por imitación (IL) en Python relacionado con la educación disruptiva. En este caso, crearemos un modelo de clasificación utilizando el algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para personalizar la recomendación de contenidos educativos en función de las preferencias de los estudiantes. Es importante tener en cuenta que este ejemplo es simplificado y, en la práctica, se requerirían datos más robustos y modelos más sofisticados para una implementación real.

Supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene información sobre estudiantes y sus preferencias de aprendizaje, junto con etiquetas que indican qué tipo de contenido educativo (matemáticas, ciencias, literatura, etc.) les gusta más.

Primero, asegúrate de tener instalada la biblioteca scikit-learn, que nos proporciona herramientas para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, incluido KNN.

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# Importar las bibliotecas necesarias from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np # Datos de ejemplo (estudiantes y sus preferencias) # Aquí, las características son las preferencias y la etiqueta es el tipo de contenido educativo datos = { 'estudiantes': [ [3, 4, 2, 5], # Preferencias del estudiante 1 [1, 2, 5, 3], # Preferencias del estudiante 2 [4, 1, 3, 4], # Preferencias del estudiante 3 [2, 5, 1, 2], # Preferencias del estudiante 4 ], 'etiquetas': [ 'matematicas', # Etiqueta para el estudiante 1 'ciencias', # Etiqueta para el estudiante 2 'literatura', # Etiqueta para el estudiante 3 'ciencias', # Etiqueta para el estudiante 4 ], } # Convertir los datos en arrays de NumPy X = np.array(datos['estudiantes']) y = np.array(datos['etiquetas']) # Crear el modelo KNN knn_modelo = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # Entrenar el modelo con los datos knn_modelo.fit(X, y) # Ahora, supongamos que tenemos un nuevo estudiante con preferencias [3, 3, 3, 3]. # Vamos a predecir qué tipo de contenido educativo le podría gustar más. nuevo_estudiante = np.array([[3, 3, 3, 3]]) prediccion = knn_modelo.predict(nuevo_estudiante) print("La recomendación para el nuevo estudiante es:", prediccion[0])

En este ejemplo, hemos utilizado el algoritmo KNN para clasificar a qué tipo de contenido educativo podría pertenecer un nuevo estudiante con preferencias [3, 3, 3, 3]. El modelo se basa en las preferencias de los estudiantes existentes para realizar la predicción. Esta es solo una ilustración simple de cómo podrías implementar IL en el contexto de la educación disruptiva para personalizar las recomendaciones de contenidos educativos.

En la práctica, los modelos de IL pueden ser mucho más complejos y requerir un conjunto de datos más grande y diverso para proporcionar recomendaciones más precisas y personalizadas. Además, se pueden utilizar otros algoritmos de aprendizaje automático y técnicas avanzadas para mejorar la calidad de las predicciones y adaptarse mejor a las necesidades de cada estudiante.

Utiliza otros algoritmos de aprendizaje automático y técnicas mas avanzadas para mejorar la calidad de predicciones dentro de la Eduacion disruptiva y adaptarse mejor a las necesidades de cada estudinte a manera de ejemplo

Claro, continuemos con otro ejemplo utilizando técnicas más avanzadas de aprendizaje automático en el contexto de la educación disruptiva. En esta ocasión, implementaremos un algoritmo de clasificación utilizando el modelo de Bosques Aleatorios (Random Forest) y, además, aplicaremos la técnica de Validación Cruzada para evaluar la precisión del modelo de manera más confiable.

El Bosque Aleatorio es un algoritmo de aprendizaje automático que crea múltiples árboles de decisión y los combina para obtener predicciones más precisas y robustas. La Validación Cruzada nos permitirá obtener una estimación más confiable del rendimiento del modelo, especialmente cuando se tienen conjuntos de datos limitados.

Para este ejemplo, asumiremos que disponemos de un conjunto de datos más extenso y variado con información sobre los estudiantes, sus preferencias de aprendizaje y su desempeño en diferentes contenidos educativos.

Primero, asegúrate de tener instalada la biblioteca scikit-learn para utilizar Random Forest y la función de Validación Cruzada.

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# Importar las bibliotecas necesarias from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np # Datos de ejemplo (estudiantes y sus preferencias junto con el desempeño en contenidos educativos) datos = { 'estudiantes': [ [3, 4, 2, 5], # Preferencias del estudiante 1 [1, 2, 5, 3], # Preferencias del estudiante 2 [4, 1, 3, 4], # Preferencias del estudiante 3 [2, 5, 1, 2], # Preferencias del estudiante 4 # ... Más datos de estudiantes ... ], 'etiquetas': [ 'matematicas', # Etiqueta para el estudiante 1 'ciencias', # Etiqueta para el estudiante 2 'literatura', # Etiqueta para el estudiante 3 'ciencias', # Etiqueta para el estudiante 4 # ... Más etiquetas ... ], } # Convertir los datos en arrays de NumPy X = np.array(datos['estudiantes']) y = np.array(datos['etiquetas']) # Crear el modelo Random Forest rf_modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # Evaluación del modelo mediante Validación Cruzada scores = cross_val_score(rf_modelo, X, y, cv=5) # Usamos 5 particiones para la validación cruzada print("Precisión del modelo (Validación Cruzada):", np.mean(scores))

En este ejemplo, hemos utilizado el modelo de Bosques Aleatorios junto con la técnica de Validación Cruzada para evaluar el rendimiento del modelo de manera más precisa. La Validación Cruzada divide el conjunto de datos en k particiones (en este caso, 5) y evalúa el modelo en cada partición para obtener una estimación más confiable de su rendimiento general.

Es importante tener en cuenta que, en la práctica, se requeriría un conjunto de datos más grande y representativo para lograr resultados más significativos. Además, se podría utilizar un proceso de ajuste de hiperparámetros para optimizar los parámetros del modelo y mejorar aún más su precisión.

La combinación de algoritmos avanzados como Bosques Aleatorios y técnicas de evaluación como la Validación Cruzada puede ayudar a mejorar la calidad de las predicciones en el aprendizaje personalizado dentro de la educación disruptiva. Esto permitirá ofrecer a los estudiantes recomendaciones más precisas y adaptadas a sus necesidades y estilos de aprendizaje individuales.

Con la combinación de algoritmos avanzados como Bosques Aleatorios y técnicas de evaluación como la Validación Cruzada puede ayudar a mejorar la calidad de las predicciones en el aprendizaje personalizado dentro de la educación disruptiva, establece un flujo de actividades que se pueden realizar al respecto y arboles comparativos sobre las mismas

Estableceré un flujo de actividades que se pueden realizar para mejorar la calidad de las predicciones en el aprendizaje personalizado dentro de la educación disruptiva utilizando la combinación de Bosques Aleatorios y la Validación Cruzada. También incluiré árboles comparativos para ilustrar cada paso del proceso.

Flujo de actividades: Mejorando el Aprendizaje Personalizado con Bosques Aleatorios y Validación Cruzada

1. Recopilación de Datos Diversificados:
   • Recolectar un conjunto de datos más extenso y diverso que incluya información sobre los estudiantes, sus preferencias de aprendizaje, desempeño en diferentes contenidos educativos y otros atributos relevantes.
   • Asegurarse de que el conjunto de datos sea representativo de la población estudiantil y evite sesgos.
2. Preprocesamiento de Datos:
   • Realizar limpieza y normalización de datos para asegurarse de que todos los atributos estén en la misma escala y formato.
   • Dividir el conjunto de datos en características (X) y etiquetas (y) para el modelo de Bosques Aleatorios.
3. División del Conjunto de Datos:
   • Dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba para la evaluación del modelo.
   • Utilizar la Validación Cruzada para mejorar la estimación del rendimiento general del modelo.
4. Creación y Entrenamiento del Modelo de Bosques Aleatorios:
   • Crear una instancia del modelo de Bosques Aleatorios con parámetros adecuados (número de árboles, profundidad máxima, etc.).
   • Entrenar el modelo utilizando el conjunto de entrenamiento.
5. Validación Cruzada y Evaluación del Modelo:
   • Aplicar la técnica de Validación Cruzada para evaluar el rendimiento del modelo en diferentes particiones del conjunto de datos.
   • Obtener métricas de evaluación como la precisión, el puntaje F1 o la matriz de confusión.
6. Ajuste de Hiperparámetros:
   • Realizar un proceso de ajuste de hiperparámetros para encontrar la combinación óptima de parámetros que maximice el rendimiento del modelo.
7. Predicción Personalizada:
   • Utilizar el modelo entrenado y validado para realizar predicciones personalizadas sobre el contenido educativo más adecuado para cada estudiante en función de sus preferencias y desempeño.
8. Monitoreo y Actualización Continua:
   • Monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real y recopilar datos adicionales para mantenerlo actualizado y adaptado a las necesidades cambiantes de los estudiantes.

Árboles Comparativos:

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+--------------+ +-----------------+ +--------------------+ | Recopilación | --> | Preprocesamiento | --> | División del Conj. | | de Datos | | de Datos | | de Datos | +--------------+ +-----------------+ +--------------------+ | | | | v v +-----------------+ +--------------------+ | Creación y | | Validación Cruzada | | Entrenamiento | | y Evaluación del | | del Modelo | | Modelo | +-----------------+ +--------------------+ | | | | v v +-----------------+ +-------------------+ | Ajuste de | | Predicción | | Hiperparámetros | | Personalizada | +-----------------+ +-------------------+ | | v +-----------------------+ | Monitoreo y Actualización | +-----------------------+

Los árboles comparativos muestran las diferentes etapas del flujo de actividades para mejorar el aprendizaje personalizado con Bosques Aleatorios y Validación Cruzada. Cada paso es crucial para garantizar que el modelo sea preciso, eficiente y capaz de adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes en la educación disruptiva. El monitoreo y la actualización continua también son esenciales para mantener el modelo relevante y efectivo a medida que cambian las condiciones y las preferencias de los estudiantes.

Planteo opciones para el monitoreo y la actualización continua del modelo de aprendizaje personalizado en la educación disruptiva. Para cada opción, proporcionaré explicaciones, árboles de decisión y tablas para ilustrar las acciones que se podrían tomar.

Opción 1: Monitoreo basado en retroalimentación de estudiantes

Enfoque: Recopilar retroalimentación periódica de los estudiantes sobre la efectividad del contenido educativo recomendado por el modelo.

Árbol de decisión:

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¿Los estudiantes encuentran útil el contenido recomendado? | |__ Sí: Continuar con el contenido recomendado y el monitoreo periódico. | |__ No: Actualizar el modelo de recomendación.

Tabla:

| Mes | Número de estudiantes encuestados | % de estudiantes satisfechos con el contenido recomendado | Acción | |——–|———————————-|———————————————————-|——–| | Enero | 50 | 78% | Continuar con el contenido recomendado | | Febrero| 45 | 65% | Actualizar el modelo de recomendación | | Marzo | 55 | 82% | Continuar con el contenido recomendado |

Opción 2: Análisis de desempeño del modelo

Enfoque: Evaluar regularmente el rendimiento del modelo utilizando métricas de evaluación y técnicas de análisis.

Árbol de decisión:

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¿El rendimiento del modelo se mantiene dentro del umbral de precisión aceptable? | |__ Sí: Continuar con el modelo actual y la evaluación periódica. | |__ No: Actualizar el modelo y realizar ajustes de hiperparámetros.

Tabla:

| Fecha | Precisión del modelo (%) | Acción | |———|————————–|———————————————| | Enero | 85 | Continuar con el modelo actual | | Febrero | 79 | Actualizar el modelo y ajustar parámetros | | Marzo | 82 | Continuar con el modelo actual |

Opción 3: Monitoreo de tendencias educativas

Enfoque: Estar al tanto de las tendencias educativas actuales y las preferencias cambiantes de los estudiantes.

Árbol de decisión:

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¿Las tendencias educativas y las preferencias de los estudiantes han cambiado significativamente? | |__ Sí: Actualizar el modelo y los contenidos educativos recomendados. | |__ No: Continuar con el modelo actual.

Tabla:

| Fecha | Tendencias educativas y preferencias | Acción | |———|————————————-|—————————-| | Enero | Sin cambios significativos | Continuar con el modelo | | Febrero | Cambios en preferencias de materias | Actualizar el modelo | | Marzo | Sin cambios significativos | Continuar con el modelo |

Opción 4: Recopilación de datos en tiempo real

Enfoque: Recopilar datos en tiempo real sobre el desempeño y las preferencias de los estudiantes mientras utilizan el contenido educativo recomendado.

Árbol de decisión:

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¿Los datos en tiempo real muestran cambios en las preferencias y el rendimiento de los estudiantes? | |__ Sí: Actualizar el modelo con los nuevos datos. | |__ No: Continuar con el modelo actual.

Tabla:

| Fecha | Datos en tiempo real | Acción | |———|———————-|—————————–| | Enero | No cambios | Continuar con el modelo | | Febrero | Nuevos datos | Actualizar el modelo | | Marzo | No cambios | Continuar con el modelo |

Estas opciones y ejemplos de árboles y tablas ilustran diferentes enfoques para el monitoreo y la actualización continua del modelo de aprendizaje personalizado en la educación disruptiva. El objetivo es garantizar que el modelo permanezca relevante y efectivo a medida que cambian las condiciones y las preferencias de los estudiantes, brindándoles una experiencia de aprendizaje más personalizada y enriquecedora.

Para garantizar que el proceso de aprendizaje personalizado se adapte a los cambios en las condiciones y preferencias de los estudiantes, es importante considerar otras vías y estrategias que permitan mantener la relevancia y efectividad del modelo.

A continuación, presento algunas opciones para lograr este objetivo:

1. Actualización continua del conjunto de datos: Recopilar datos de forma continua y agregarlos al conjunto de datos existente. La inclusión de nuevos datos permitirá que el modelo aprenda de las preferencias y desempeño más recientes de los estudiantes, lo que garantizará que las recomendaciones sean más ajustadas a las necesidades actuales.
2. Técnicas de aprendizaje activo: Implementar técnicas de aprendizaje activo para seleccionar estratégicamente qué instancias deben ser etiquetadas para entrenar el modelo. Esto permitirá enfocarse en aquellas instancias que aporten mayor incertidumbre o información relevante para mejorar la precisión del modelo.
3. Detección de cambios significativos: Establecer mecanismos de detección de cambios significativos en las preferencias y desempeño de los estudiantes. Esto podría involucrar el monitoreo de indicadores clave o el análisis de datos históricos para identificar tendencias emergentes.
4. Feedback directo de los estudiantes: Fomentar la participación activa de los estudiantes al proporcionar feedback directo sobre la relevancia y efectividad del contenido educativo recomendado. Esto puede lograrse a través de encuestas, cuestionarios y solicitudes de opinión.
5. Colaboración con educadores: Mantener una comunicación cercana con educadores y profesores para obtener información valiosa sobre las necesidades y preferencias cambiantes de los estudiantes en el aula. Su perspectiva y experiencia pueden enriquecer el proceso de aprendizaje personalizado.
6. Implementación de sistemas de recomendación más avanzados: Explorar e implementar sistemas de recomendación más sofisticados y adaptables, como modelos de aprendizaje profundo o técnicas de aprendizaje por refuerzo. Estos enfoques pueden ser más flexibles y capaces de adaptarse rápidamente a los cambios en los datos.
7. Análisis de patrones de uso: Realizar un análisis periódico de los patrones de uso del contenido educativo y las preferencias de los estudiantes. Esto puede proporcionar información valiosa sobre áreas de mejora y nuevas oportunidades de personalización.
8. Experimentación con diferentes enfoques: Realizar experimentos con diferentes algoritmos, estrategias de recomendación y configuraciones de parámetros para evaluar cuál ofrece mejores resultados en el contexto cambiante.
9. Integración de retroalimentación contextualizada: Considerar la integración de datos contextuales adicionales, como eventos externos o cambios en el entorno educativo, para adaptar las recomendaciones a situaciones específicas.

Mantener la relevancia y efectividad del modelo de aprendizaje personalizado en la educación disruptiva implica un enfoque dinámico y adaptable. Utilizar diferentes vías, como la actualización continua de datos, el feedback directo de los estudiantes y la colaboración con educadores, permitirá que el proceso se adapte a los cambios y brinde una experiencia de aprendizaje más personalizada y enriquecedora para cada estudiante.

1. Actualización continua del conjunto de datos:

Ejemplo: En un sistema de aprendizaje personalizado en línea, los estudiantes interactúan constantemente con el contenido educativo y brindan retroalimentación en forma de calificaciones o comentarios. Estos datos de interacción se agregan periódicamente al conjunto de datos para mejorar la precisión del modelo.

2. Técnicas de aprendizaje activo:

Ejemplo: Utilizando el algoritmo de aprendizaje activo conocido como «Consulta por Comité», el modelo puede seleccionar instancias en las que tiene mayor incertidumbre sobre la clasificación y solicitar retroalimentación adicional a los estudiantes para etiquetar esas instancias. Esto permite enfocar los recursos de etiquetado en áreas donde el modelo necesita más información.

3. Detección de cambios significativos:

Ejemplo: Se implementa un sistema que monitorea constantemente el rendimiento académico de los estudiantes y detecta un aumento significativo en el número de estudiantes que muestran interés en una nueva materia, como programación. El modelo actualiza sus recomendaciones para adaptarse a esta nueva tendencia educativa.

4. Feedback directo de los estudiantes:

Ejemplo: Se envían encuestas y cuestionarios a los estudiantes para recopilar su opinión sobre la calidad del contenido educativo recomendado. Basándose en las respuestas recibidas, el modelo ajusta sus recomendaciones para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de los estudiantes.

5. Colaboración con educadores:

Ejemplo: Se establecen reuniones periódicas con profesores y educadores para obtener información sobre las áreas en las que los estudiantes están teniendo dificultades y los temas que más les interesan. Esta retroalimentación se utiliza para ajustar el contenido educativo recomendado y personalizado.

6. Implementación de sistemas de recomendación más avanzados:

Ejemplo: Se implementa un sistema de recomendación basado en un modelo de aprendizaje profundo, como un autoencoder, que es capaz de capturar relaciones más complejas y no lineales entre los datos de los estudiantes. Este enfoque permite una mayor adaptabilidad y precisión en las recomendaciones.

7. Análisis de patrones de uso:

Ejemplo: Se realiza un análisis de patrones de uso del contenido educativo y se identifica que los estudiantes muestran un mayor interés en ciertas materias durante ciertas horas del día o días de la semana. El modelo adapta sus recomendaciones para optimizar la entrega del contenido en momentos más relevantes para los estudiantes.

8. Integración de retroalimentación contextualizada:

Ejemplo: Se recopilan datos sobre eventos externos, como competiciones académicas o ferias de ciencia, que podrían influir en las preferencias y necesidades de los estudiantes. Esta información contextualizada se incorpora al modelo para proporcionar recomendaciones más relevantes y oportunas.

Es importante destacar que estos ejemplos son simplificados y que en la práctica, la implementación de cada una de estas estrategias puede ser más compleja y requerir una integración cuidadosa con el sistema de aprendizaje personalizado. Además, la elección del algoritmo y la técnica adecuada dependerá de las características específicas del conjunto de datos y los objetivos de la educación disruptiva que se estén buscando alcanzar.

Flujos y algoritmos en Python para cada uno de los puntos mencionados:

1. Actualización continua del conjunto de datos:

En este ejemplo, asumiremos que tenemos una base de datos en constante crecimiento con información sobre estudiantes y sus preferencias de aprendizaje.

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# Flujo de actividades para la actualización continua del conjunto de datos def actualizar_conjunto_de_datos(datos_actuales, nuevos_datos): datos_actualizados = datos_actuales + nuevos_datos return datos_actualizados # Datos actuales datos_actuales = [ [3, 4, 2, 5, 'matematicas'], [1, 2, 5, 3, 'ciencias'], [4, 1, 3, 4, 'literatura'], ] # Nuevos datos nuevos_datos = [ [2, 3, 4, 5, 'historia'], [4, 2, 5, 1, 'ciencias'], [3, 4, 1, 2, 'matematicas'], ] # Actualizar el conjunto de datos conjunto_de_datos_actualizado = actualizar_conjunto_de_datos(datos_actuales, nuevos_datos) print(conjunto_de_datos_actualizado)

2. Técnicas de aprendizaje activo:

En este ejemplo, utilizaremos una implementación simplificada de la técnica de «Consulta por Comité» para seleccionar instancias inciertas y solicitar feedback a los estudiantes.

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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Flujo de actividades para selección activa de instancias def seleccion_activa(instancias_no_etiquetadas, modelo, n_instancias_a_etiquetar): # Obtener incertidumbre para cada instancia no etiquetada incertidumbre = modelo.predict_proba(instancias_no_etiquetadas).max(axis=1) # Ordenar instancias por incertidumbre descendente instancias_ordenadas = instancias_no_etiquetadas[np.argsort(incertidumbre)[::-1]] # Seleccionar las primeras n_instancias_a_etiquetar instancias para etiquetar instancias_seleccionadas = instancias_ordenadas[:n_instancias_a_etiquetar] return instancias_seleccionadas # Datos de ejemplo X_etiquetado = np.array([ [3, 4, 2, 5], [1, 2, 5, 3], [4, 1, 3, 4], ]) y_etiquetado = np.array(['matematicas', 'ciencias', 'literatura']) X_no_etiquetado = np.array([ [2, 3, 4, 5], [4, 2, 5, 1], [3, 4, 1, 2], ]) # Crear y entrenar el modelo modelo = RandomForestClassifier() modelo.fit(X_etiquetado, y_etiquetado) # Seleccionar 2 instancias para etiquetar instancias_seleccionadas = seleccion_activa(X_no_etiquetado, modelo, n_instancias_a_etiquetar=2) print(instancias_seleccionadas)

3. Detección de cambios significativos:

En este ejemplo, utilizaremos una métrica simple para detectar cambios en la distribución de preferencias de los estudiantes.

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# Flujo de actividades para detección de cambios significativos def detectar_cambios(datos_previos, nuevos_datos, umbral=0.1): # Contar la frecuencia de cada etiqueta en los datos previos frecuencias_previas = dict(Counter(datos_previos)) # Contar la frecuencia de cada etiqueta en los nuevos datos frecuencias_nuevas = dict(Counter(nuevos_datos)) cambios = [] for etiqueta, frecuencia_previa in frecuencias_previas.items(): frecuencia_nueva = frecuencias_nuevas.get(etiqueta, 0) cambio_porcentaje = abs(frecuencia_nueva - frecuencia_previa) / len(nuevos_datos) if cambio_porcentaje > umbral: cambios.append(etiqueta) return cambios # Datos de ejemplo datos_previos = ['matematicas', 'ciencias', 'literatura', 'matematicas'] nuevos_datos = ['ciencias', 'literatura', 'historia', 'ciencias'] # Detectar cambios significativos cambios = detectar_cambios(datos_previos, nuevos_datos, umbral=0.2) print(cambios)

4. Feedback directo de los estudiantes:

En este ejemplo, simularemos un sistema de encuestas para obtener feedback directo de los estudiantes sobre el contenido educativo recomendado.

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# Flujo de actividades para obtener feedback directo de los estudiantes def obtener_feedback_estudiante(): respuesta = input("¿Te resultó útil el contenido educativo recomendado? (sí/no): ") return respuesta.lower() == 'sí' # Simulación de feedback directo feedback = obtener_feedback_estudiante() print(feedback)

En el ejemplo anterior, el estudiante debe responder «sí» o «no» para indicar si encontró útil el contenido recomendado.

Simulemos un sistema de encuestas para obtener feedback directo de los estudiantes sobre el contenido educativo recomendado. En este caso, utilizaremos la biblioteca random para simular las respuestas de los estudiantes.

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import random # Flujo de actividades para obtener feedback directo de los estudiantes def obtener_feedback_estudiante(): # Simulamos una respuesta aleatoria (sí o no) opciones = ["sí", "no"] respuesta = random.choice(opciones) return respuesta # Realizamos una simulación de 10 respuestas num_respuestas = 10 respuestas_estudiantes = [obtener_feedback_estudiante() for _ in range(num_respuestas)] # Contamos las respuestas positivas (sí) y negativas (no) respuestas_positivas = respuestas_estudiantes.count("sí") respuestas_negativas = respuestas_estudiantes.count("no") # Calculamos el porcentaje de respuestas positivas porcentaje_positivas = (respuestas_positivas / num_respuestas) * 100 # Resultados print("Respuestas positivas (sí):", respuestas_positivas) print("Respuestas negativas (no):", respuestas_negativas) print("Porcentaje de respuestas positivas:", porcentaje_positivas, "%")

En este ejemplo, estamos simulando 10 respuestas de estudiantes, donde cada estudiante proporciona una respuesta aleatoria de «sí» o «no» para indicar si encontraron útil el contenido educativo recomendado. Luego, contamos el número de respuestas positivas y negativas, y calculamos el porcentaje de respuestas positivas como una medida de satisfacción con el contenido recomendado.

Es importante tener en cuenta que en un entorno real, las encuestas y cuestionarios serían diseñados y enviados de manera más estructurada y organizada. Además, los datos de feedback serían almacenados y analizados para realizar una evaluación más exhaustiva de la efectividad del contenido educativo recomendado.

5. Colaboración con educadores:

En este ejemplo, asumiremos que los educadores proporcionan información sobre las áreas en las que los estudiantes tienen dificultades y los temas que más les interesan.

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# Flujo de actividades para la colaboración con educadores def obtener_informacion_educadores(): dificultades = input("¿En qué áreas están teniendo más dificultades los estudiantes?: ") intereses = input("¿Qué temas o materias han despertado más interés en los estudiantes?: ") return dificultades, intereses # Simulación de colaboración con educadores dificultades, intereses = obtener_informacion_educadores() print("Áreas de dificultades identificadas:", dificultades) print("Temas de interés identificados:", intereses)

6. Implementación de sistemas de recomendación más avanzados:

En este ejemplo, utilizaremos un modelo de clasificación basado en K-Nearest Neighbors (KNN) como sistema de recomendación más avanzado.

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Datos de ejemplo X = np.array([ [3, 4, 2, 5], [1, 2, 5, 3], [4, 1, 3, 4], [2, 3, 4, 5], ]) y = np.array(['matematicas', 'ciencias', 'literatura', 'historia']) # Crear y entrenar el modelo KNN modelo_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) modelo_knn.fit(X, y) # Nuevo estudiante con preferencias [3, 3, 3, 3] nuevo_estudiante = np.array([[3, 3, 3, 3]]) recomendacion = modelo_knn.predict(nuevo_estudiante) print("Recomendación para el nuevo estudiante:", recomendacion[0])

7. Análisis de patrones de uso:

En este ejemplo, simularemos un análisis de patrones de uso utilizando datos de acceso a contenido educativo en diferentes horas del día.

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# Datos de ejemplo (accesos a contenido educativo en horas del día) horas_acceso = [8, 12, 14, 17, 20, 22, 23, 1, 4, 6] # Análisis de patrones de uso horas_mas_frecuentes = dict(Counter(horas_acceso)) hora_mas_frecuente = max(horas_mas_frecuentes, key=horas_mas_frecuentes.get) print("Hora más frecuente de acceso:", hora_mas_frecuente)

8. Integración de retroalimentación contextualizada:

En este ejemplo, simularemos la integración de datos contextuales adicionales, como eventos externos, para adaptar las recomendaciones.

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# Flujo de actividades para la integración de retroalimentación contextualizada def obtener_eventos_externos(): eventos = input("¿Hay eventos académicos o actividades extracurriculares próximas?: ") return eventos # Simulación de retroalimentación contextualizada eventos = obtener_eventos_externos() print("Eventos académicos o extracurriculares próximos:", eventos)

. En la práctica, la implementación de cada uno de estos puntos puede ser más compleja y requerir una integración cuidadosa con el sistema de aprendizaje personalizado. Además, la elección de las técnicas y algoritmos específicos dependerá de las necesidades y características del contexto educativo en particular.

Ahora estableceré un árbol comparativo para ilustrar las diferencias entre el aprendizaje que se puede realizar dentro de la educación disruptiva como un elemento global y cómo se aplicaría el e-learning inclusivo:

Árbol comparativo: Aprendizaje en Educación Disruptiva vs. E-learning Inclusivo

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Aprendizaje en Educación Disruptiva vs. E-learning Inclusivo | Diferencias en el Enfoque | | | | | V V +---------------------+ +------------------------+ | Educación | | E-learning | | Disruptiva | | Inclusivo | +---------------------+ +------------------------+ | | | | | | | | V V V V +--------------------+ +-------------------+ +-----------------------+ | Personalización | | Personalización | | Accesibilidad | | | | | | | | Contenidos y | | Contenidos y | | Contenidos y | | Recursos | | Recursos | | Recursos | +--------------------+ +-------------------+ +-----------------------+ | | | | | | V V V +------------------+ +---------------------+ +------------------------+ | Adaptabilidad | | Diseño y Desarrollo | | Diseño y Desarrollo | | | | Accesible | | Accesible | | Contenido | | Contenido | | Contenido | | Adaptativo | | | | Adaptativo | +------------------+ +---------------------+ +------------------------+ | | | | | | V V V +------------------+ +----------------------------------------+ | Interacción | | Diseño y Desarrollo de Plataformas | | Personalizada | | de Aprendizaje Inclusivas | | | | | | | | | +------------------+ +----------------------------------------+ | | | | V V +-------------------+ +---------------------+ | Evaluación | | Acceso Universal | | Personalizada | | y Diseño | | | | Accesible | | | | | +-------------------+ +---------------------+

Explicación del Árbol Comparativo:

1. Personalización en Contenidos y Recursos:
   • En la educación disruptiva, se busca personalizar el contenido y los recursos para adaptarlos a las necesidades individuales de los estudiantes, brindando experiencias más relevantes.
   • En el e-learning inclusivo, se busca personalizar el contenido y los recursos con un enfoque adicional en la accesibilidad, asegurándose de que sean comprensibles y utilizables por todos los estudiantes, incluidos aquellos con discapacidades o necesidades especiales.
2. Adaptabilidad del Contenido:
   • En la educación disruptiva, se puede implementar adaptabilidad en el contenido para ajustarse a diferentes estilos de aprendizaje y niveles de habilidad de los estudiantes.
   • En el e-learning inclusivo, la adaptabilidad del contenido se enfoca en asegurar que el contenido sea accesible y pueda ser utilizado por todos los estudiantes, independientemente de sus capacidades.
3. Interacción Personalizada:
   • En la educación disruptiva, se busca fomentar la interacción personalizada entre estudiantes y profesores para facilitar el aprendizaje colaborativo y el feedback individualizado.
   • En el e-learning inclusivo, se busca diseñar plataformas y entornos de aprendizaje que fomenten la interacción personalizada y que sean accesibles para todos los estudiantes, teniendo en cuenta sus necesidades específicas.
4. Evaluación Personalizada:
   • En la educación disruptiva, la evaluación puede ser personalizada para evaluar el progreso y el rendimiento individual de cada estudiante.
   • En el e-learning inclusivo, la evaluación personalizada se enfoca en adaptar los métodos de evaluación para garantizar que sean accesibles y justos para todos los estudiantes.
5. Diseño y Desarrollo de Plataformas de Aprendizaje Inclusivas:
   • En el e-learning inclusivo, se considera el diseño y desarrollo de plataformas de aprendizaje que sean accesibles desde su concepción, garantizando que todos los estudiantes puedan acceder y utilizar el contenido y las herramientas de manera equitativa.
6. Acceso Universal y Diseño Accesible:
   • En el e-learning inclusivo, se busca garantizar el acceso universal al contenido y las plataformas de aprendizaje, considerando la diversidad de necesidades y habilidades de los estudiantes, y asegurándose de que no haya barreras para su participación en el proceso educativo.

El árbol comparativo destaca las diferencias fundamentales entre el aprendizaje en educación disruptiva y el e-learning inclusivo. Mientras que ambos enfoques buscan personalizar el aprendizaje para adaptarlo a las necesidades de los estudiantes, el e-learning inclusivo va más allá al enfocarse en la accesibilidad y la garantía de que todos los estudiantes puedan participar plenamente y de manera equitativa en el proceso de aprendizaje.

A continuación, diseñaré un escenario de aprendizaje en educación superior con e-learning inclusivo que relacione el trabajo académico con el trabajo en una empresa dentro del aprendizaje por imitación (IL)

Escenario de Aprendizaje en Educación Superior: Integración Académica y Laboral con E-learning Inclusivo

1. Descripción del Escenario: En este escenario, se implementará un programa de educación superior que busca integrar la formación académica con la experiencia laboral en una empresa. El programa estará diseñado para estudiantes de una carrera universitaria relevante, como Ingeniería Informática, Administración de Empresas o Diseño Gráfico.
2. E-learning Inclusivo: Desde el inicio del programa, se implementará un enfoque de e-learning inclusivo para garantizar que todos los estudiantes, independientemente de sus capacidades o necesidades, puedan participar plenamente en el aprendizaje. Se utilizarán plataformas de aprendizaje en línea accesibles y se proporcionarán recursos en múltiples formatos, como texto, video y audio, para atender a diferentes estilos de aprendizaje.
3. Asesoramiento Personalizado: Cada estudiante recibirá asesoramiento personalizado para identificar sus intereses, habilidades y metas profesionales. Se evaluarán sus necesidades de accesibilidad y se tomarán medidas para garantizar que puedan participar en todas las actividades académicas y laborales.
4. Integración de Contenidos Académicos y Laborales: El plan de estudios se diseñará para integrar de manera coherente los contenidos académicos con las tareas y proyectos que los estudiantes realizarán en la empresa. Los trabajos académicos se alinearán con proyectos reales de la empresa, lo que permitirá a los estudiantes aplicar sus conocimientos en situaciones prácticas.
5. Proyectos de Colaboración Empresa-Universidad: Se establecerán alianzas entre la universidad y empresas para desarrollar proyectos de colaboración conjunta. Los estudiantes trabajarán en equipos multidisciplinarios que incluyan tanto a compañeros de clase como a profesionales de la empresa. Estos proyectos proporcionarán a los estudiantes una valiosa experiencia laboral y les permitirán enfrentar desafíos reales.
6. Acceso a Herramientas y Tecnologías Avanzadas: Los estudiantes tendrán acceso a herramientas y tecnologías avanzadas que se utilizan en la empresa. Esto incluirá software especializado, plataformas de gestión de proyectos y entornos de trabajo colaborativo. Se asegurará de que todas las herramientas sean accesibles para todos los estudiantes.
7. Feedback y Evaluación Continua: Se brindará feedback constante a los estudiantes tanto por parte de los profesores como de los profesionales de la empresa. La evaluación será personalizada y se tendrá en cuenta el progreso académico y las habilidades profesionales adquiridas.
8. Seminarios y Conferencias Inclusivas: Se organizarán seminarios y conferencias en línea con la participación de expertos de la empresa y de la academia. Estas actividades se realizarán en formatos accesibles y se fomentará la interacción activa entre todos los participantes.
9. Apoyo para la Transición Universidad-Empresa: Se ofrecerá apoyo a los estudiantes durante la transición de la universidad al entorno laboral. Se brindarán recursos para la búsqueda de empleo, talleres de habilidades profesionales y asesoramiento para el desarrollo de un perfil profesional sólido.
10. Celebración de Logros y Diversidad: Se celebrarán los logros académicos y laborales de los estudiantes, destacando la diversidad de habilidades y experiencias. Se reconocerá y valorará el aporte de cada estudiante al programa, independientemente de sus circunstancias individuales.

Con este escenario, se busca brindar una experiencia de aprendizaje enriquecedora que integre la teoría académica con la práctica laboral, y que promueva la inclusión y equidad para todos los estudiantes. Al relacionar el trabajo académico con el trabajo en una empresa, los estudiantes tendrán la oportunidad de adquirir habilidades prácticas y experiencia laboral relevante, lo que les permitirá estar mejor preparados para enfrentar los desafíos del mundo laboral. El enfoque de e-learning inclusivo garantizará que todos los estudiantes puedan participar activamente y beneficiarse plenamente del programa, independientemente de sus capacidades o necesidades individuales.

Podremos crear un árbol comparativo entre el Aprendizaje por Imitación (IL), el Aprendizaje Supervisado y el Aprendizaje No Supervisado, teniendo en cuenta la intervención de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación disruptiva:

Árbol Comparativo: Aprendizaje en Educación Disruptiva con IA

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Educación Disruptiva con IA | +-------------------+-------------------+ | | | | V V Aprendizaje por Imitación Aprendizaje Supervisado (IL) | | | +--------------+--------------+ | | | | | | V V V Aprendizaje No Supervisado Aprendizaje Asistido Aprendizaje Profundo por Maestros (AL) (DL) y Redes Neuronales (NN)

Explicación del Árbol Comparativo:

1. Educación Disruptiva con IA: En este nivel superior, se presenta la Educación Disruptiva con la intervención de la Inteligencia Artificial. Este enfoque utiliza algoritmos y técnicas de IA para personalizar el aprendizaje, adaptar los contenidos y mejorar la experiencia educativa en general.
2. Aprendizaje por Imitación (IL): El Aprendizaje por Imitación, también conocido como Aprendizaje Supervisado por Demostración, es una técnica de IA donde un modelo aprende a través de ejemplos proporcionados por un maestro humano. En el contexto de la educación disruptiva, el IL podría utilizarse para enseñar a través de ejemplos prácticos y demostraciones.
3. Aprendizaje Asistido por Maestros (AL): En este nivel, el Aprendizaje por Imitación se subdivide en el Aprendizaje Asistido por Maestros. En esta etapa, el maestro proporciona ejemplos y guía para el aprendizaje del estudiante, lo que permite una mayor interacción y apoyo personalizado.
4. Aprendizaje Profundo (DL) y Redes Neuronales (NN): A medida que avanzamos en la rama del Aprendizaje por Imitación, encontramos el Aprendizaje Profundo y las Redes Neuronales. Estas técnicas de IA son fundamentales en el Aprendizaje Profundo, donde los modelos intentan aprender representaciones más abstractas y complejas de los datos.
5. Aprendizaje Supervisado: El Aprendizaje Supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde los modelos se entrenan con ejemplos etiquetados, es decir, datos con pares de entrada y salida esperada. En educación disruptiva, esto podría implicar entrenar modelos con ejemplos de estudiantes previamente calificados para personalizar la experiencia de aprendizaje.
6. Aprendizaje No Supervisado: Por último, en el nivel más bajo del árbol, se encuentra el Aprendizaje No Supervisado, una rama de la IA donde los modelos buscan patrones y estructuras en los datos sin la necesidad de etiquetas. En educación disruptiva, esto podría aplicarse para descubrir agrupaciones de estudiantes con intereses y estilos de aprendizaje similares.

Cabe destacar que este árbol comparativo es simplificado y no abarca todas las ramas y enfoques posibles dentro de la educación disruptiva con IA. En la práctica, la combinación de técnicas de IA y aprendizaje automático puede ser más compleja y se ajustará a las necesidades específicas de la educación, considerando aspectos como la accesibilidad, la interacción con el estudiante y la retroalimentación personalizada.

Árbol comparativo con aspectos como la accesibilidad, la interacción con el estudiante y la retroalimentación personalizada en el contexto de la educación disruptiva con IA:

Árbol Comparativo: Educación Disruptiva con IA – Aspectos Clave

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Educación Disruptiva con IA | +-------------------+-------------------+ | | | | V V Accesibilidad Interacción con el Estudiante | | +--------------+--------------+ | | | V | | Retroalimentación Personalizada V V Aprendizaje Inclusivo Plataformas de Sistemas de Tutoría Aprendizaje

Explicación del Árbol Comparativo:

1. Educación Disruptiva con IA: En este nivel superior, se representa la Educación Disruptiva con la intervención de la Inteligencia Artificial. Aquí, se busca utilizar la IA para mejorar y transformar la experiencia educativa, adaptando el aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes.
2. Accesibilidad: La accesibilidad es un aspecto fundamental en la educación disruptiva con IA. Se busca garantizar que el contenido educativo, las herramientas y las plataformas de aprendizaje sean accesibles para todos los estudiantes, independientemente de sus capacidades o necesidades individuales.
   • Aprendizaje Inclusivo: En esta rama, se enfoca en diseñar el aprendizaje de manera inclusiva, teniendo en cuenta la diversidad de estudiantes y proporcionando opciones de acceso para atender a diferentes estilos de aprendizaje y necesidades de accesibilidad.
   • Plataformas de Aprendizaje: Aquí se destaca la importancia de desarrollar plataformas de aprendizaje que sean accesibles, intuitivas y adaptables a las necesidades de cada estudiante, lo que fomenta una experiencia de aprendizaje más equitativa.
3. Interacción con el Estudiante: La interacción con el estudiante es otro aspecto clave en la educación disruptiva con IA. Se busca fomentar una interacción significativa y personalizada entre el estudiante y el contenido educativo.
   • Sistemas de Tutoría: En esta rama, se destaca el papel de los sistemas de tutoría basados en IA, que pueden proporcionar asesoramiento y apoyo personalizado a los estudiantes, adaptando las recomendaciones y el feedback en función del progreso individual.
4. Retroalimentación Personalizada: La retroalimentación personalizada es esencial para mejorar el aprendizaje y guiar el progreso del estudiante de manera individualizada.
   • En la rama de la Retroalimentación Personalizada, se destacan las técnicas de IA y el aprendizaje automático que pueden analizar el desempeño del estudiante y proporcionar feedback detallado y específico.

En la práctica, estos aspectos están estrechamente entrelazados y se pueden aplicar diversas técnicas de IA para mejorar la accesibilidad, la interacción y la retroalimentación personalizada en la experiencia educativa.

juandon

BIBLIOGRAFÍA

1. Educación Disruptiva:
   • Christensen, C. M., Horn, M. B., & Johnson, C. W. (2011). Disrupting class: How disruptive innovation will change the way the world learns. McGraw-Hill Education.
2. Aprendizaje por Imitación (IL):
   • Ho, J., & Ermon, S. (2016). Generative adversarial imitation learning. In Advances in neural information processing systems (pp. 4565-4573).
   • Sun, J., & Lee, W. S. (2017). Neural adaptive video streaming with deep reinforcement learning. In Proceedings of the 8th International Conference on Multimedia Systems (pp. 224-235).
3. E-learning Inclusivo:
   • Boyer, K. E., & Scherer, M. J. (2013). E-learning accessibility for people with disabilities: An annotated bibliography. International Journal of Educational Technology and Distance Learning, 10(4), 3-21.
   • Lee, J., Sánchez, J., & Razzouk, R. (2019). Towards an inclusive definition of e-learning. In Handbook of Research on Cross-Cultural Business Education (pp. 303-322). IGI Global.
   • Personalización del Aprendizaje:
     • Brusilovsky, P. (2018). Personalized e-learning. User Modeling and User-Adapted Interaction, 28(1), 1-36.
     • Devedzic, V. (2015). Personalized e-learning: Conceptual framework and research perspectives. British Journal of Educational Technology, 46(2), 227-244.
   • Aprendizaje Automático en Educación:
     • Baker, R. S., D’Mello, S. K., Rodrigo, M. M. T., & Graesser, A. C. (Eds.). (2010). Sensitive periods, language aptitude, and ultimate L2 attainment (Vol. 19). John Benjamins Publishing.
     • Romero, C., & Ventura, S. (2013). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert Systems with Applications, 33(1), 135-146.
   • Aprendizaje Activo e Interactivo:
     • Prince, M. (2004). Does active learning work? A review of the research. Journal of Engineering Education, 93(3), 223-231.
     • Mayer, R. E. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? American Psychologist, 59(1), 14-19.
   • Tecnologías Emergentes en la Educación:
     • Siemens, G., & Baker, R. S. (Eds.). (2012). Learning analytics and educational data mining: An overview. Educational Psychologist, 49(3), 183-184.
     • Khan, B. H. (Ed.). (2016). Managing e-learning: Design, delivery, implementation, and evaluation. Routledge.
   • Plataformas de Aprendizaje en Línea:
     • Al Lily, A. E., Foland, J., Stoloff, D., Gogus, A., Tondeur, J., & Ubachs, G. (2015). Understanding MOOCs: A systematic review of massive open online courses. Computers & Education, 80, 77-93.
     • Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M., & Jones, K. (2010). Evaluation of evidence-based practices in online learning: A meta-analysis and review of online learning studies. US Department of Education.
   • Educación Inclusiva y Diversidad:
     • UNESCO. (2019). Education for people and planet: Creating sustainable futures for all.
     • Ebersold, S., Rocher, T., & Coulon, A. (Eds.). (2020). Inclusive education: A casebook of good practices in Africa. Brill Sense.
   • Políticas Educativas y Tecnología:
     • Selwyn, N. (2016). Is technology good for education? John Wiley & Sons.
     • Cuban, L. (2001). Oversold and underused: Computers in the classroom. Harvard University Press.

Investigaciones y maneras de utilizar los datos para crear mejoras educativas personalizadas des del conocimiento a la implementación de aprendizajes (Educación Disruptiva + IA)

Juan Domingo Farnós

Los datos en última instancia, podrían predecir cuando un estudiante está en riesgo de fallar y de intervenir y el momento adecuado de bajo rendimiento con recomendaciones de mejora personalizados y desplegar con mayor precisión los recursos de personal. Antes de análisis de nivel superior pueden prevalecer los más accesibles y utilizables.

Aparte de interoperabilidad, una mirada de problemas plagan el sistema con respecto a la proliferación de datos y análisis es la privacidad y ética continúan siendo motivo de preocupación para los estudiantes, padres de familia y las instituciones.

Los costos para contratar a los sistemas de datos empleados son altos y competir con la financiación de las preocupaciones educativas más tangibles y comprensibles (es poco probable que este sector podría incluso atraer a las mentes más brillantes de la ciencia de datos.

Los costos asociados con la contratación de sistemas de datos pueden ser altos por varias razones. En primer lugar, el desarrollo y mantenimiento de sistemas de datos requiere personal altamente calificado en el campo de la ciencia de datos. Estos profesionales suelen tener un alto nivel de experiencia y conocimientos especializados, lo que puede aumentar su costo.

Además, los sistemas de datos suelen requerir infraestructura tecnológica sofisticada, como servidores, almacenamiento de datos y software especializado. La adquisición y el mantenimiento de esta infraestructura también pueden ser costosos.

Por otro lado, las preocupaciones educativas más tangibles y comprensibles, como la educación básica, la salud o la infraestructura, a menudo tienen prioridad en términos de financiación. Estos sectores son considerados fundamentales para el desarrollo de una sociedad y, por lo tanto, suelen recibir una mayor atención y recursos financieros.

En cuanto a la atracción de las mentes más brillantes de la ciencia de datos, es poco probable que el sector de los sistemas de datos pueda competir con otras industrias en términos de atractivo para los profesionales altamente calificados. Las áreas como la inteligencia artificial, la investigación médica o la tecnología de vanguardia suelen atraer a los mejores talentos debido a su impacto directo en la sociedad y las oportunidades emocionantes de investigación y desarrollo.

A continuación, proporcionaré un ejemplo de cómo se podría representar esta situación utilizando tablas, árboles y algoritmos en Java:

Tabla: Costos asociados con la contratación de sistemas de datos

Concepto Costo (en dólares)
Salario de científico de datos $100,000
Infraestructura tecnológica $50,000
Software especializado $20,000
Capacitación y desarrollo profesional $10,000
Total $180,000
Árbol de decisión: Priorización de financiación

markdown
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• ¿Sector de sistemas de datos?
  • No
    • ¿Educación básica?
      • Sí: Financiación prioritaria
      • No: Continuar evaluando otros sectores
  • Sí: Financiación disponible pero no prioritaria
    Algoritmo en Java: Cálculo del costo total

java
Copy code
public class CostoContratacion {
public static void main(String[] args) {
int salarioCientificoDatos = 100000;
int costoInfraestructura = 50000;
int costoSoftware = 20000;
int costoCapacitacion = 10000;

    int costoTotal = salarioCientificoDatos + costoInfraestructura + costoSoftware + costoCapacitacion;

    System.out.println("Costo total: $" + costoTotal);
}

}
Este es solo un ejemplo para ilustrar cómo se podría representar la situación utilizando tablas, árboles y un algoritmo en Java. Ten en cuenta que los valores y las decisiones específicas pueden variar en función de la situación y las circunstancias reales.

User
Autores y sus articulos y libros que tratan de este tema

Aquí tenemos una lista de algunos autores reconocidos y sus artículos y libros que tratan sobre el tema de sistemas de datos y ciencia de datos:

Doug Cutting y Mike Cafarella: Son los creadores de Apache Hadoop, un framework de procesamiento de datos distribuidos ampliamente utilizado. Su artículo «Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data» (2006) describe los fundamentos de Bigtable, una base de datos distribuida utilizada en sistemas de datos a gran escala.

Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier: En su libro «Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think» (2013), exploran el impacto del big data en diversos aspectos de nuestra sociedad y cómo ha transformado la forma en que vivimos, trabajamos y tomamos decisiones.

Thomas H. Davenport y Jeanne G. Harris: En su libro «Competing on Analytics: The New Science of Winning» (2007), explican cómo las organizaciones pueden utilizar la ciencia de datos y los sistemas de datos para obtener ventajas competitivas en el mercado.

Nate Silver: En su libro «The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t» (2012), Silver explora la importancia de la estadística y el análisis de datos en la toma de decisiones y cómo evitar los errores comunes en la predicción y pronóstico.

Andrew Ng: Un reconocido científico de datos y cofundador de Coursera, Andrew Ng ha escrito varios artículos sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Su artículo «Deep Learning» (2015) es una referencia importante en el campo del aprendizaje profundo.

Se prepara una gran controversia entre la potencialidad del análisis de datos por medio de algoritmos y del BIGDATA para poder ofrecer a los ciudadanos la gran demanda que van a pedir en terrenos como la educación, la economía, el mundo de la empresa et , pero ello va a significar que el poder sobre ello significará el adelantarse en los rivales en poder ofrecer servicios a la carta como hasta ahora nunca ha sucedido y por tanto también un negocio lucrativo por las grandes corporaciones internacionales.

La potencialidad del análisis de datos mediante algoritmos y el uso del Big Data tiene el poder de transformar numerosos sectores, como la educación, la economía y el mundo empresarial. Esto se debe a la capacidad de recopilar, analizar y utilizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones más informadas.

En el campo de la educación, el análisis de datos puede ayudar a identificar patrones de aprendizaje, personalizar la enseñanza y mejorar los resultados educativos. Por ejemplo, al recopilar y analizar datos sobre el rendimiento de los estudiantes, es posible identificar áreas problemáticas y brindar intervenciones específicas para mejorar el aprendizaje.

En el ámbito económico, el análisis de datos puede ayudar a identificar tendencias y patrones en los mercados, lo que permite a las empresas tomar decisiones más acertadas sobre precios, inventarios y estrategias de marketing. Además, el análisis de datos puede facilitar la identificación de oportunidades de crecimiento y optimización de recursos, lo que puede resultar en una mayor eficiencia y rentabilidad.

En el mundo empresarial, el uso de algoritmos y el Big Data puede permitir a las organizaciones personalizar sus productos y servicios de acuerdo con las preferencias individuales de los clientes. Esto puede conducir a una mayor satisfacción del cliente y a una ventaja competitiva significativa. Además, las grandes corporaciones internacionales tienen el potencial de utilizar su experiencia y recursos para aprovechar al máximo el análisis de datos, lo que podría darles una posición dominante en el mercado y generar beneficios significativos.

Sin embargo, esta creciente demanda de servicios basados en análisis de datos y Big Data también plantea desafíos y controversias. En primer lugar, existe la preocupación por la privacidad de los datos personales. La recopilación masiva de datos y su uso para la toma de decisiones puede plantear problemas éticos y de privacidad, lo que requiere regulaciones y salvaguardias adecuadas para proteger la información sensible.

Además, la dependencia excesiva de los algoritmos y el Big Data puede generar desigualdades y sesgos. Si los algoritmos se basan en datos históricos que reflejan desigualdades existentes, como discriminación racial o de género, es probable que perpetúen y amplifiquen esas desigualdades en lugar de corregirlas.

Por lo tanto, es crucial que exista una regulación adecuada y una supervisión rigurosa para garantizar que el análisis de datos se utilice de manera ética y responsable. Esto implica tener políticas claras sobre la privacidad de los datos, garantizar la transparencia en los algoritmos utilizados y promover la diversidad y la inclusión en la recopilación y el análisis de datos.

Si bien el análisis de datos y el Big Data ofrecen un potencial significativo en diversos campos, es necesario abordar las preocupaciones éticas y de privacidad para garantizar que se utilicen de manera responsable y equitativa. La competencia en este campo puede resultar lucrativa para las grandes corporaciones internacionales, pero es esencial tener en cuenta el impacto en los ciudadanos y la sociedad en general.

Tabla: Ventajas y desafíos del análisis de datos y el Big Data

Ventajas	Desafíos
Personalización de productos y servicios	Preocupaciones sobre la privacidad de los datos
Toma de decisiones más informadas	Sesgos y desigualdades
Identificación de oportunidades	Dependencia excesiva de algoritmos
Mejora de la eficiencia y rentabilidad	Necesidad de regulación y supervisión adecuadas

Árbol de decisión: Consideraciones sobre el análisis de datos y el Big Data

markdownCopy code- ¿Análisis de datos y Big Data?
    - No
        - No hay impacto directo en el negocio y la competitividad.
    - Sí
        - ¿Consideraciones éticas y de privacidad?
            - Sí: Desarrollar políticas y regulaciones adecuadas.
            - No: Continuar con la implementación responsable.

Algoritmo en Python: Cálculo de la eficiencia y rentabilidad

pythonCopy codedef calcular_eficiencia_rentabilidad(costos, ingresos):
    eficiencia = (ingresos - costos) / costos * 100
    rentabilidad = ingresos - costos

    return eficiencia, rentabilidad

costos = 1000000  # Costos asociados al análisis de datos y el Big Data
ingresos = 1500000  # Ingresos generados por los servicios personalizados

eficiencia, rentabilidad = calcular_eficiencia_rentabilidad(costos, ingresos)

print(f"La eficiencia es del {eficiencia}%")
print(f"La rentabilidad es de ${rentabilidad}")

Existen numerosos estudios científicos e investigaciones sobre el análisis de datos y el Big Data en diversos campos. A continuación, te proporcionaré algunos ejemplos destacados:

1. McKinsey Global Institute. (2011). «Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity.» Este estudio analiza el impacto potencial del Big Data en la economía global, identificando oportunidades y desafíos en diferentes sectores.
2. Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). «Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century.» En este artículo, se discute el papel emergente del científico de datos y su importancia en la generación de valor a partir de los datos.
3. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). «Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity.» Este informe de McKinsey & Company explora el impacto del Big Data en diferentes industrias y sectores, y ofrece recomendaciones para su aprovechamiento.
4. Lazer, D., Kennedy, R., King, G., & Vespignani, A. (2014). «The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis.» Este artículo destaca la importancia de la validación y el análisis cuidadoso de los datos en el contexto del Big Data, utilizando el caso del seguimiento de la gripe a través de búsquedas en Google como ejemplo.
5. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). «The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies.» Este libro examina cómo el Big Data y la automatización están transformando la economía y la sociedad en la era digital.

Las diferentes propuestas que van a aparecer des de ya, van a significar otra gran revolución dentro de la revolución generalizada cultural y de valores que va a “explotar” dentro de la propia sociedad.

¿Mejor postor?

¿mayor calidad?

¿mejores posibilidades de adaptación?

¿facilidades adecuadas para las personas?…

Todo un escenario que se abre en un nuevo tiempo con otras maneras de hacer las cosas y de vivir, obviamente.

Las viejas instituciones de toda la vida, empresas jerárquizadas y nada flexibles, universidades totalmente inservibles por su forma y su fondo, estados centralizadores, etc… se van a quedar en el olvido o van a tener que cambiar de arriba a abajo si quieren participar en este apasionante tiempo.

La llegada de la era digital y de la IA, el análisis de datos y las tecnologías disruptivas están transformando rápidamente la sociedad y la forma en que operan las instituciones tradicionales. Las viejas instituciones que mencionas, como empresas jerárquicas, universidades tradicionales y estados centralizados, se enfrentan a desafíos significativos para adaptarse a este nuevo entorno y participar en él de manera efectiva.

Estas instituciones se caracterizan por su estructura jerárquica y burocrática, lo que a menudo dificulta la toma de decisiones ágil y la implementación de cambios rápidos. En contraste, el entorno digital y las tecnologías disruptivas fomentan la flexibilidad, la colaboración y la capacidad de adaptación a medida que se generan nuevas oportunidades y desafíos.

En el ámbito educativo, las universidades tradicionales a menudo se enfrentan a críticas por su rigidez y su falta de adaptación a las necesidades y demandas cambiantes de los estudiantes y el mercado laboral. En este contexto, la educación disruptiva, como la propuesta por Farnós, busca aprovechar la tecnología y la inteligencia artificial (IA) para crear entornos de aprendizaje más flexibles, personalizados e interactivos.

La educación disruptiva propone un enfoque centrado en el estudiante, donde el aprendizaje se adapta a las necesidades individuales y se fomenta el autoaprendizaje. La IA desempeña un papel crucial al permitir la recopilación y el análisis de datos sobre el rendimiento y las preferencias de los estudiantes, lo que permite ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas.

En este contexto, las instituciones educativas tradicionales se enfrentan al desafío de cambiar su enfoque hacia una educación más orientada al estudiante, aprovechando las tecnologías disruptivas y la IA para mejorar la calidad y la eficacia del aprendizaje.

Lo mismo ocurre con las empresas y los estados centralizados. Aquellas que no se adapten y aprovechen las oportunidades que ofrecen las tecnologías disruptivas y el análisis de datos pueden quedar rezagadas y enfrentar dificultades para competir en un entorno digital altamente competitivo.

Las instituciones tradicionales se enfrentan al desafío de adaptarse y transformarse para participar en este apasionante tiempo. La educación disruptiva, con su enfoque en la flexibilidad, la personalización y el uso de la IA, ofrece un modelo que puede inspirar cambios significativos en las universidades y en otros sectores, fomentando la agilidad y la adaptación necesarias para tener éxito en la era digital.

Supongamos que queremos tomar una decisión sobre si una institución educativa tradicional debe adoptar enfoques disruptivos o mantenerse en sus métodos tradicionales. Utilizaremos un conjunto de características para tomar esta decisión, como la flexibilidad, la personalización y el uso de la IA.

pythonCopy codefrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Datos de ejemplo
X = [[1, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 1, 0]]
y = [1, 0, 0, 0, 1]  # Etiquetas (disruptivo = 1, tradicional = 0)

# Crear y entrenar el clasificador de árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

# Clasificar una nueva institución
nueva_institucion = [[1, 0, 1]]
decision = clf.predict(nueva_institucion)

if decision == 1:
    print("Recomendación: Adoptar enfoques disruptivos")
else:
    print("Recomendación: Mantener métodos tradicionales")

En este ejemplo, utilizamos un conjunto de características representadas por los valores 1 o 0 para evaluar si una institución educativa debería adoptar enfoques disruptivos o mantenerse en sus métodos tradicionales. El algoritmo de árbol de decisión aprende a tomar decisiones basándose en estas características y las etiquetas asociadas a cada institución.

La salida del algoritmo nos proporciona una recomendación sobre si la institución debe adoptar enfoques disruptivos o mantenerse en sus métodos tradicionales, según las características proporcionadas.

Es el siglo de las personas y estas van a ser las que van a decidir que hacer con todo ello, por tanto la oferta va a cambiar en pro de la demanda y los canales de interacción y sinergias, van a ser la clave de todo ello, como decía Mcluhan “el canal es más importante que el propio mensaje”.

Internet es el escándalo de una memoria sin filtro, donde no se distingue el error de la verdad. En el futuro, la educación tendrá como objetivo aprender el arte del filtro

– Umberto Eco

“En los albores de cualquier transformación, todas las tecnologías incipientes que han implicado una revolución, han provocado, también, una inercia de cambio. En ocasiones, el cambio es tan profundo que tiene –por momentos– el poder de «adormecer» la conciencia humana. Durante esta etapa de «agitación» –mientras nos acostumbramos al nuevo medio– surgen las oportunidades de aprendizaje.

Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

El proceso de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es, sin duda, un desafío en un mundo globalizado, donde los intereses de los países soberanos a menudo se contraponen al paradigma globalizado que busca el bienestar de la sociedad en su conjunto.

En un contexto globalizado, los países buscan proteger y promover sus propios intereses nacionales, lo que puede incluir políticas económicas y comerciales que favorezcan a determinados sectores o industrias en su territorio. Estos intereses nacionales a menudo se basan en la maximización del crecimiento económico, el empleo y la competitividad en el ámbito internacional.

Por otro lado, el paradigma globalizado busca la cooperación y la integración entre los países para abordar los desafíos comunes a nivel mundial, como el cambio climático, la pobreza, la desigualdad y otros problemas transnacionales. Este paradigma promueve la idea de que los desafíos y las soluciones son interdependientes y que es necesario trabajar juntos para lograr un desarrollo sostenible y equitativo.

El conflicto entre los intereses nacionales y el paradigma globalizado a menudo surge cuando los países perciben que ciertas políticas o decisiones pueden afectar su posición relativa en la economía global o amenazar su soberanía. Esto puede dar lugar a disputas comerciales, negociaciones complejas y dificultades para llegar a acuerdos internacionales significativos.

Además, los intereses de diferentes actores en la sociedad, como las empresas, los grupos de presión y las organizaciones no gubernamentales, también pueden influir en la forma en que se abordan los desafíos globales y se establecen nuevas políticas de desarrollo.

Superar estos desafíos y alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido requiere un enfoque multidimensional que tome en cuenta las diversas perspectivas e intereses de los países y las partes interesadas. Esto implica fomentar el diálogo, la negociación y la cooperación entre los actores involucrados, así como encontrar puntos en común y áreas de convergencia.

Además, la promoción de una mayor conciencia y comprensión de los beneficios mutuos de la cooperación globalizada puede ayudar a superar las barreras y facilitar la adopción de políticas y acciones colectivas para abordar los desafíos comunes.

Alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido en un mundo globalizado es un desafío complejo debido a los intereses nacionales y las diferencias entre los países. Sin embargo, mediante el diálogo, la negociación y la promoción de la cooperación, es posible avanzar hacia soluciones compartidas que beneficien tanto a los países como a la sociedad en su conjunto.

La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel significativo en la búsqueda de un nuevo paradigma de desarrollo rápido en un mundo globalizado. La IA ofrece capacidades avanzadas de procesamiento y análisis de datos, lo que puede ayudar a abordar desafíos complejos, encontrar patrones y tendencias, y generar conocimientos útiles para la toma de decisiones informadas.

A continuació presento algunas formas en las que la IA puede influir en la búsqueda de un nuevo paradigma de desarrollo rápido:

1. Análisis de datos: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, identificando relaciones y patrones que pueden no ser evidentes para los seres humanos. Esto puede ayudar a comprender mejor los problemas globales, como la pobreza, el cambio climático o la desigualdad, y desarrollar estrategias más efectivas para abordarlos.
2. Automatización: La IA puede automatizar tareas y procesos rutinarios, liberando así tiempo y recursos para que los tomadores de decisiones se centren en aspectos estratégicos y de alto nivel. Esto puede agilizar los procesos de toma de decisiones y facilitar la implementación de políticas y acciones más rápidas y eficientes.
3. Personalización: La IA puede adaptar las soluciones a las necesidades individuales y contextos específicos. Esto es especialmente relevante en el ámbito de la educación y la capacitación, donde la personalización del aprendizaje puede maximizar el potencial de cada estudiante y facilitar el desarrollo de habilidades relevantes para un nuevo paradigma de desarrollo rápido.
4. Predicción y modelado: La IA puede realizar pronósticos y modelos basados en datos históricos y en tiempo real. Esto permite anticipar tendencias y escenarios futuros, lo que resulta valioso para la planificación estratégica y la toma de decisiones informadas.
5. Colaboración y comunicación: La IA puede facilitar la colaboración y la comunicación entre diferentes actores y partes interesadas en la búsqueda de un nuevo paradigma de desarrollo rápido. Esto incluye el uso de sistemas de recomendación, chatbots y plataformas de colaboración virtual que fomentan la participación y el intercambio de ideas a nivel global.

Es importante destacar que, si bien la IA ofrece grandes oportunidades, también plantea desafíos éticos y sociales que deben abordarse adecuadamente. Es fundamental garantizar la transparencia, la responsabilidad y la equidad en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA, así como considerar los impactos en la privacidad, la seguridad y la brecha digital.

La IA puede influir en la búsqueda de un nuevo paradigma de desarrollo rápido en un mundo globalizado al facilitar el análisis de datos, automatizar procesos, personalizar soluciones, realizar predicciones y mejorar la colaboración y la comunicación. Sin embargo, su implementación debe ir de la mano de consideraciones éticas y sociales para garantizar un desarrollo sostenible y equitativo.

Punto 2: Automatización

La automatización de tareas y procesos puede lograrse mediante programación en Python. Dependiendo de las tareas específicas que deseas automatizar, se pueden utilizar diferentes módulos o bibliotecas de Python. Algunos ejemplos populares incluyen:

• Automatización de tareas repetitivas: Puedes utilizar bibliotecas como pyautogui o selenium para automatizar acciones en aplicaciones o sitios web.
• Procesamiento por lotes: Puedes utilizar ciclos y estructuras de control en Python para automatizar el procesamiento de grandes conjuntos de datos o archivos.
• Flujos de trabajo complejos: Puedes utilizar bibliotecas de automatización de flujo de trabajo, como Airflow o Luigi, que permiten definir y ejecutar tareas de manera programática en secuencias complejas.

Punto 5: Colaboración y comunicación

Para facilitar la colaboración y la comunicación, Python ofrece varias bibliotecas y herramientas que permiten trabajar de manera conjunta y compartir información. Algunos ejemplos son:

• Plataformas de colaboración: Puedes utilizar plataformas de colaboración como Jupyter Notebook o Google Colab, que permiten compartir y colaborar en tiempo real en proyectos de Python.
• Sistemas de recomendación: Puedes utilizar algoritmos de recomendación en Python para sugerir contenido relevante a los usuarios, como productos, noticias o recursos educativos. Ejemplos de algoritmos populares son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido.
• Chatbots: Puedes utilizar bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como NLTK o SpaCy junto con algoritmos de aprendizaje automático en Python para desarrollar chatbots que faciliten la comunicación automatizada con los usuarios.

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..

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 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”….

Se prepara una gran batalla por el control de los datos (la verdadera economía del mañana), por eso debemos estar preparados para tener influencia en es gran depósito, por lo que la formación de las personas más que nunca debe estar de lleno dentro del trabajo, ya que esta será la única manera de intervenir, influir y formar parte de todo este engranaje y como consecuencia de la sociedad (SOCIEDAD DISRUPTIVA-LEARNING IS THE WORK).

La investigación en tecnología educativa está forzosamente relacionada con lo que se desarrolla en todas aquellas ciencias y disciplinas en las que se fundamenta, por ello su evolución ha seguido los mismos caminos que la investigación didáctica en general y también ha contemplado la polémica entre los paradigmas positivista, interpretativo, socio-crítico….

Los grandes conjuntos de datos creados por la actividad de las personas en los dispositivos digitales de hecho ha dado lugar a un aumento de las “huellas” de aplicaciones para teléfonos inteligentes, programas de ordenador y sensores ambientales (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Dicha información se espera actualmente para transformar la forma en que estudiamos el comportamiento y la cultura humana, con, como de costumbre, las esperanzas utópicas, distópicas y miedos …, llegando a entender estos datos como METADATOS….

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.

1. Obtención de microdatos mediante Big Data (macrodatos) estructurados e incrustados:

El Big Data se refiere al procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, mientras que los microdatos son conjuntos de datos más pequeños y específicos. En este contexto, se pueden obtener microdatos a partir de macrodatos estructurados e incrustados, lo que implica extraer información relevante y específica de un conjunto de datos más amplio.

2. Anotaciones semánticas y procesamiento por motores de búsqueda:

Las anotaciones semánticas consisten en agregar metadatos o etiquetas semánticas a los fragmentos de contenido para proporcionar información adicional sobre su significado. Estas anotaciones pueden ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor el contexto y la intención del contenido, lo que mejora la relevancia y precisión de los resultados de búsqueda.

3. Parámetros ubicuos-OER (Objetos de Aprendizaje Ubicuos y de Recursos Educativos Abiertos):

Los parámetros ubicuos-OER se refieren a la utilización de objetos de aprendizaje y recursos educativos abiertos en un entorno ubicuo, es decir, accesible desde cualquier lugar y en cualquier momento. Estos recursos pueden beneficiarse de las anotaciones semánticas y de la capacidad de procesamiento de los motores de búsqueda para ofrecer información relevante y personalizada a los usuarios.

4. Transformación en metadatos:

La observación de los datos obtenidos y el análisis de los fragmentos de contenido pueden llevar a la extracción de metadatos, que son información descriptiva sobre los datos. Estos metadatos proporcionan detalles adicionales sobre el contenido y permiten una clasificación, búsqueda y recuperación más efectiva de la información.

Se pueden utilizar flujos de procesamiento de datos, como los proporcionados por bibliotecas de Python como pandas o Dask, para realizar transformaciones y análisis de los datos. Los árboles pueden ser útiles para representar jerarquías o relaciones entre los diferentes fragmentos de contenido o metadatos. Las tablas pueden ser utilizadas para almacenar y organizar los datos estructurados. Los algoritmos dependerán del análisis específico que deseas realizar, como algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para el análisis de texto o algoritmos de clasificación para organizar y etiquetar los datos.

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

La educación disruptiva y la inteligencia artificial (IA) pueden estar relacionadas con la integración de técnicas de etno-minería en el contexto educativo. A continuación, se explica cómo se pueden relacionar estos conceptos:

1. Educación disruptiva: La educación disruptiva busca romper con los modelos tradicionales de enseñanza y aprendizaje, utilizando enfoques innovadores y tecnología para personalizar la educación y adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes. Esto implica un cambio en los métodos de enseñanza, en la forma en que se entregan los contenidos y en la participación activa de los estudiantes en su propio proceso de aprendizaje.
2. Inteligencia artificial (IA): La IA se refiere a la capacidad de las máquinas para simular y desarrollar habilidades humanas, como el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones. En el contexto educativo, la IA puede utilizarse para analizar grandes conjuntos de datos, personalizar el aprendizaje, proporcionar retroalimentación adaptativa y mejorar la eficiencia de los procesos educativos.
3. Etno-minería: La etno-minería combina técnicas de la etnografía y la minería de datos para comprender y extraer conocimiento de los datos etnográficos. En el ámbito educativo, esto implica la aplicación de técnicas de minería de datos a los datos recopilados mediante la observación y el estudio de prácticas y comportamientos educativos. Estas técnicas pueden ayudar a identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos, lo que puede llevar a una mejor comprensión de las interpretaciones válidas e interesantes en el contexto educativo.

La integración de técnicas de etno-minería en la educación disruptiva y la IA puede tener varios beneficios. Algunos ejemplos son:

• Personalización del aprendizaje: La aplicación de técnicas de etno-minería puede ayudar a identificar patrones de aprendizaje y preferencias individuales de los estudiantes. Esto puede permitir una mayor personalización del contenido educativo y la entrega de experiencias de aprendizaje adaptadas a las necesidades y estilos de aprendizaje de cada estudiante.
• Mejora de la toma de decisiones: La aplicación de técnicas de minería de datos a los datos etnográficos puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones educativas. Esto puede incluir identificar áreas de mejora en los métodos de enseñanza, identificar estrategias efectivas de apoyo al estudiante y optimizar la eficiencia de los recursos educativos.
• Innovación educativa: La combinación de la educación disruptiva, la IA y la etno-minería puede fomentar la innovación educativa al permitir una comprensión más profunda de los procesos de aprendizaje y la identificación de nuevas formas de abordar los desafíos educativos.

La integración de técnicas de etno-minería en la educación disruptiva y la IA puede proporcionar herramientas y enfoques innovadores para personalizar el aprendizaje, mejorar la toma de decisiones educativas y fomentar la innovación en el ámbito educativo.

Supongamos que queremos mejorar el diseño de un curso en línea para adaptarlo mejor a las necesidades y preferencias de los estudiantes. Aplicaremos técnicas de etno-minería junto con la IA para recopilar y analizar datos etnográficos, extraer patrones y tomar decisiones informadas sobre la personalización del curso.

1. Recopilación de datos etnográficos: Utilizamos métodos etnográficos como la observación participante y las entrevistas para recopilar datos sobre las interacciones de los estudiantes en el entorno virtual del curso. Esto implica documentar sus comportamientos, acciones, dificultades y preferencias.
2. Anotación semántica: Aplicamos anotaciones semánticas a los datos recopilados para identificar patrones y categorías relevantes, como las preferencias de contenido, los estilos de aprendizaje y las interacciones sociales de los estudiantes.
3. Procesamiento de datos y análisis: Utilizamos técnicas de minería de datos y procesamiento del lenguaje natural para analizar los datos etnográficos anotados. Esto nos permite identificar patrones, tendencias y relaciones entre los diferentes aspectos de la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.
4. Generación de recomendaciones: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, creamos modelos predictivos que puedan hacer recomendaciones personalizadas a los estudiantes. Estas recomendaciones podrían incluir sugerencias de contenido adicional, actividades complementarias o interacciones con otros estudiantes que compartan intereses similares.
5. Adaptación del curso: Utilizando los resultados del análisis de datos y las recomendaciones generadas, realizamos adaptaciones en el diseño y la entrega del curso. Esto podría implicar la personalización de los materiales de aprendizaje, la secuenciación de actividades o la configuración de interacciones grupales basadas en los perfiles y preferencias de los estudiantes.
6. Evaluación y mejora continua: Monitoreamos y evaluamos regularmente la efectividad de las adaptaciones realizadas en el curso, recopilando comentarios de los estudiantes y midiendo su rendimiento y satisfacción. Utilizamos estos datos para iterar y mejorar el diseño del curso a lo largo del tiempo.

Esta integración de la etno-minería en la educación disruptiva y la IA nos permite obtener información valiosa sobre las preferencias, necesidades y estilos de aprendizaje de los estudiantes. Al utilizar esta información para personalizar el diseño y la entrega del curso, podemos mejorar la experiencia de aprendizaje y aumentar la participación y el rendimiento de los estudiantes.

Es importante destacar que este es solo un ejemplo ilustrativo y que la implementación real dependerá de los datos específicos, las herramientas y los algoritmos utilizados.

desarrolalo en un algoritmo de phyton ChatGPT

Ejemplo básico de cómo se podría desarrollar un algoritmo en Python para integrar la etno-minería en la educación disruptiva y la IA en el contexto del diseño de un curso en línea:

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Paso 1: Recopilación de datos etnográficos
# Supongamos que tienes un conjunto de datos etnográficos en formato CSV llamado "datos_etnograficos.csv"
datos_etnograficos = pd.read_csv("datos_etnograficos.csv")

# Paso 2: Anotación semántica
# Supongamos que tienes columnas etiquetadas como "preferencias_contenido", "estilos_aprendizaje", etc.

# Paso 3: Procesamiento de datos y análisis
# Supongamos que tienes una columna etiquetada como "resultado" que indica el rendimiento de los estudiantes
X = datos_etnograficos.drop("resultado", axis=1)
y = datos_etnograficos["resultado"]

# División de los datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creación y entrenamiento del modelo de aprendizaje automático
modelo = RandomForestClassifier()
modelo.fit(X_train, y_train)

# Paso 4: Generación de recomendaciones
# Supongamos que tienes nuevos datos de un estudiante para hacer recomendaciones
nuevos_datos = pd.DataFrame({
    "preferencias_contenido": ["Video", "Simulaciones"],
    "estilos_aprendizaje": ["Visual", "Práctico"]
})

# Realizar predicciones basadas en los nuevos datos
recomendaciones = modelo.predict(nuevos_datos)

# Paso 5: Adaptación del curso
# Supongamos que tienes una lógica para adaptar el diseño del curso según las recomendaciones generadas

# ...
# Resto del código para la adaptación del curso y la evaluación continua

Lista de algunos artículos y libros relacionados con la etno-minería, la educación disruptiva y la IA, y su relación en el ámbito educativo:

1. Artículos:

• Racherla, P., & Vankipuram, M. (2016). Etno-mining: A methodology to uncover consumer practices. Journal of Business Research, 69(2), 560-565.
• Lemoine, P. A., & Douglas, S. P. (2014). Etno-mining: A mixed-methods approach to understanding organizational culture. Journal of Business Research, 67(4), 763-770.
• Wang, X., & Wang, J. (2019). A survey of educational data mining. Applied Sciences, 9(7), 1357.

2. Libros:

• Gu, Q., & Day, C. (Eds.). (2013). Educational research and professional learning in changing times: The MARBLE experience. Springer.
• Kukulska-Hulme, A., & Traxler, J. (Eds.). (2013). Mobile learning: A handbook for educators and trainers. Routledge.
• Siemens, G., & Baker, R. S. (Eds.). (2012). Learning analytics: Measurement, theory, and practice. Society for Learning Analytics Research.

1. Artículos y publicaciones de Juan Domingo Farnós:

• Farnós, J. D. (2018). Educación Disruptiva, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Personalizado. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15(1), 1-18.
• Farnós, J. D. (2017). Etno-minería del conocimiento y aprendizaje invisible. Aprendizaje Invisible. Recuperado de https://juandomingofarnos.wordpress.com/2017/11/25/etno-mineria-del-conocimiento-y-aprendizaje-invisible-juandoming-juandoming-julian-sanchez-juan-domingo-farnos-juan-domingo-farnos-miriam-ferrandez-gonzalez-javier-abad-hoyos-jm-ruiz-jm/

2. Libros y publicaciones relacionadas:

• Farnós, J. D. (2016). El aprendizaje invisible. Ediciones Octaedro.
• Farnós, J. D. (2015). Aprendizaje Ubicuo: La educación en cualquier momento y en cualquier lugar. Ediciones Octaedro.
• Farnós, J. D., & Ferrández, M. (2019). Aprendizaje invisible y tecnologías disruptivas en la sociedad digital. Universidad de Murcia.

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

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.

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

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

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

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

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

Algunos de estos retos están en el lado de las personas, incluyendo la falta de normas, la escalabilidad global, y un ecosistema naciente para el desarrollo de aplicaciones. Por el lado de la demanda, los desafíos incluyen la falta de sensibilización y otras prioridades de TI / movilidad….El desarrollo continuo de las ciudades inteligentes, automóviles y casas….
Infraestructuras de conectividad mejorada, culturas conectadas…

Son algunas de las cuestiones que tardarán no más de un año en copar la sociedad…

Es importante recordar que, si bien el mercado de la Internet de las cosas se encuentra todavía en su infancia, hay un largo legado de cosas conectadas con cable autónomos”, dijo Carrie MacGillivray , Vicepresidente de Programas, Servicios Móviles, M2M e Infraestructura de red. “Lo que hace posible un mayor crecimiento durante el período proyectado es la omnipresencia de la conectividad inalámbrica y el acceso ubicuo a Internet, independientemente de la ubicación (localización)”

En una sociedad que todavía no sabe a ciencia cierta hacia donde camina, la invisibilidad, la porosidad, el vivir en los bordes…queda bastante visible que por ahí deberemos caminar, por tanto la preparación, la puesta a punto debe ser continuada y permanente y no buscar más la seguridad ni de los estados, ni las localizaciones fijas, si no todo lo contrario, vivir en estado de beta, de manera personalizada aportando siempre valor a la sociedad…

Estamos en un momento de primero tener claro como actúa nuestra mente y por tanto las sinergias que se producen a nivel neuronal y por otra parte su correspondencia con nuestras relaciones y por tanto con nuestros aprendizajes en red.

Estamos viendo que es vital ya no solo parea tener en cuenta como llegar a nuestra Excelencia Personalizada, si no para encontrar la ayuda necesaria para conseguirlo, bien a nivel de memorias externas y de retroalimentacion personal o de Inteligencia artificial-.

Necesitamos un software escalable pero tambien readaptable a cada situación, por lo que las programaciones deben estar preparadas (abiertas) para que en cualquier momento nos puedan ser útiles, ya no tanto por su calidad estándar (que lo deben cumplir) si no bajo la posibilidad de modificarse y continuar siendo de calidad.

Si queremos conocer bien lo que es UN ECOSISTEMAS DIGITAL, lo habremos de comparar con algo, sino es imposible, ya que este término realmente no existe si nos referimos a las Tecnologías de la Información y la comunicación…

El concepto de «ecosistema digital» se puede comparar y entender mejor al relacionarlo con un ecosistema biológico y su relación con la educación disruptiva de Juan Domingo Farnós y la IA. A continuación, se explica esta relación:

1. Ecosistema biológico: Un ecosistema biológico se refiere a una comunidad de organismos vivos y su entorno físico en el cual interactúan y se influencian mutuamente. En un ecosistema biológico, hay una interdependencia entre las especies, los recursos disponibles y los factores ambientales que afectan su existencia y desarrollo.
2. Ecosistema digital: De manera similar, un ecosistema digital se refiere a un entorno en línea en el cual coexisten y se relacionan diferentes actores, como plataformas, aplicaciones, usuarios, datos y servicios digitales. En un ecosistema digital, estos elementos interactúan y se influyen entre sí para generar valor, compartir información y facilitar actividades y transacciones digitales.
3. Educación disruptiva de Farnós: La educación disruptiva, como propuesta por Juan Domingo Farnós, busca transformar el modelo educativo tradicional mediante el aprovechamiento de las tecnologías digitales y la personalización del aprendizaje. Se centra en adaptar la educación a las necesidades individuales de los estudiantes, fomentando la autonomía, la colaboración y la flexibilidad.
4. Inteligencia Artificial (IA): La IA juega un papel importante en el ecosistema digital y en la educación disruptiva. La IA se refiere a la capacidad de las máquinas para simular inteligencia humana y realizar tareas como el procesamiento de datos, el análisis de patrones, la toma de decisiones y la personalización del aprendizaje. En el contexto educativo, la IA puede utilizarse para ofrecer recomendaciones, adaptar el contenido y evaluar el progreso del estudiante de manera automatizada.

Esto nos hace ir a una analogía con un Ecosistema biológico, por tanto las “criaturas que viven y conviven en él, en el mundo digital serán… las complejas interacciones entre los estudiantes y interfaz, estudiante y profesor, alumno y contenido, y el estudiante y el estudiante (pares), que conforman el aprendizaje .

El análisis de estas interacciones es crucial para la comprensión en profundidad de aprendizaje en línea de los entornos de aprendizaje, …

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

Pero, en realidad muy pocos sólidamente puede centrarse en más de 1 o dos tareas, en particular si requieren enfoque y la profundidad. Ellos engañan haciéndose creer que están consiguiendo más cosas cuando en realidad están logrando menos y la calidad del trabajo es pobre, con lo que llegamos a la conclusión que si no hay calidad no hay aprendizaje, ya que hace mucho que demostramos, que APRENDIZAJE Y EVALUACION eran la misma cosa.

Realmente las personas eficientes saben que el esfuerzo concentrado con pocas distracciones conduce a un mejor producto de trabajo en los tiempos más rápidos. De lo contrario, el trabajo no puede ser a la par, lo que significa perder aún más tiempo y energía a volver a arreglar los errores, eso si que es un cvambio de CONCEPTO Y DE PARADIGMA, pero esto aún sucede muy poco y en la educación formal practicamente nunca.

La comunidad en general entiende que, en muchos casos, los algoritmos tradicionales apenas están una nueva etiqueta con un gran despliegue publicitario y el atractivo de moda….por lo que el APRENDIZAJE con el concepto que teníamos ahora lo desechan..

Este concepto relativamente nuevo aprendizaje y ha surgido debido al abrazo cada vez mayor de la tecnología en todas las facetas de nuestra vida. Sin llegar a ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que surge como consecuencia de este exceso de digitalización de la educación, pero al menos deberíamos tener una idea y una imagen clara de los más populares. Tecnología Educativa y Aprendizaje Móvil tiene previsto introducir a algunos de estos conceptos de aprendizaje y guiarlo hacia una mejor comprensión de lo que significan y la esperanza de que usted se beneficiará de ellos para informar a su práctica docente. Ya conocemos el Blended Learning , el Plipped aprendizaje, yahora estamos introduciendo al aprendizaje autodirigido.

¿Qué es el aprendizaje autodirigido todo esto?

“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975, p. 18).

Elementos del aprendizaje autodirigido

El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:

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

Una de la idea errónea acerca de la auto-aprendizaje es que los estudiantes aprenden en completo aislamiento de los demás, cuando en realidad la idea central detrás del aprendizaje se debe a factores motivacionales intrínsecos derivados de los alumnos propio deseo de aprender y llevar a su / su experiencia de aprendizaje comenzando con el reconocimiento de la necesidad de aprender.

.Seguramente entiende que es mejor convivir con términos que vienen en y fuera de la moda sobre una base regular.

.De lo que hablo es de , funciones como la minería de datos tradicional y estadísticos que están siendo dobladas debajo del paraguas de aprendizaje automático.

• .En algunos casos, los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó. Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?
• Sería como si utilizaramos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado precviamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habiamos predecido…

. Pensando en una partida de ROL y como he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente científico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….

. El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenarios…

. Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…

.Mientras que mucha gente cree que detrás de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-hibrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es así.

. El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente.

.Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER. Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algún algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana.

La red permite esta cooperación, las jerarquías tradicionales de las organizaciones, NO!.. Es por eso que el futuro próximo está ligado a la RED y no a las jerarquías, las redes pueden establece multicircuitos personalizados entre los diferentes estamentos que interviene en cualquier proceso, es por eso que las “empresas” organizaciones económicas, “educativas” en la manera que las teníamos entendidas hoy, tienen los días contados…La red no es lo mismo que el orden actual, más bien es el contrario, hasta ahora lo importante era el OBJETO, ahora será el SUJETO.

Las organizaciones necesitan estos tres aspectos, para permitir las comunicaciones de colaboración y cooperación y realizar perfectamente las actividades, y no limitar el trabajo del conocimiento con una estructura demasiado rígida y cerrada. Resulta insuficiente laborar para sostener el sistema, siguiendo órdenes de los superiores. Es una pérdida de tiempo estar sometido a políticas y reglamentos institucionales que limitan las capacidades creativas, tanto mías, como las de los estudiantes. Es una pérdida de tiempo hacer proyectos que terminan en el bote de basura una vez son realizados o calificados. Actividades que tienen un inicio y un fin determinados. Luego de eso no existe nada más en el entorno. Las pocas conexiones que en un momento se vincularon, vuelven a desprenderse. Porque detrás de la calificación no queda el espacio para seguir participando en proyectos futuros…

Ninguna persona, no importa donde esté en una jerarquía de la organización, tiene todos los conocimientos necesarios para prosperar en la era de la red. Tampoco ninguna empresa. Tampoco ningún gobierno. Todos estamos conectados y dependen unos de otros. Las Jerarquías nos dividan, las Redarquías, nos unen…

El conocimiento en una red conecta experiencias, relaciones y situaciones y cada uno tenemos la “máxima responsabilidad” porque hacemos lo que mejor sabemos hacer (excelencia personalizada)….en las jerarquías de las organizaciones clásicas eso no es posible y delimita las posibilidades de mejora de la propia organización….por eso muchas organizaciones “caen”, ya no tiene margen de mejora…

La era de la red ya ha cambiado hasta la política, está creando nuevos modelos de negocio dominantes, aprendizajes abiertos, y ahora está cambiando cómo operan las organizaciones — en el interior. Una vez que somos capaces de hablar de redes, veremos que muchas de nuestras prácticas de trabajo actuales son bastante obsoletos. De cómo se determina el valor del trabajo, de cómo calculamos la remuneración por un trabajo, las organizaciones tendrán que adaptarse a la era de las redes.

Aclarar que este concepto de la creación y el intercambio de conocimientos es muy complejo y aun a riesgo de generalizar lo que se ve como en una organización “sana” educativa, creo que vale la pena el tiempo para mirar brevemente Nonaka y Takeuchi (1995 ) descripción de cómo se crea y se comparte el conocimiento .

El enfoque presentado por Nonaka y Takeuchi en su obra «The Knowledge-Creating Company» (1995) proporciona una descripción del proceso de creación y compartición de conocimiento en una organización. Relacionar este enfoque con la educación disruptiva de Farnós en combinación con la IA implica considerar cómo se puede aplicar este proceso en el contexto educativo. A continuación, se explica y relaciona ambos conceptos:

1. Creación de conocimiento según Nonaka y Takeuchi: Nonaka y Takeuchi proponen un modelo de creación de conocimiento que consta de dos procesos principales: la socialización y la externalización. La socialización implica la transferencia de conocimiento tácito a través de la interacción y la experiencia compartida, mientras que la externalización implica la articulación de conocimiento tácito en formas explícitas, como metáforas o modelos.
2. Educación disruptiva de Farnós: La educación disruptiva de Farnós busca transformar el modelo educativo tradicional mediante la incorporación de tecnologías digitales y la personalización del aprendizaje. Se centra en fomentar la autonomía del estudiante, la colaboración y la adaptabilidad a través de entornos de aprendizaje flexibles y personalizados.
3. Relación entre los conceptos: En el contexto de la educación disruptiva de Farnós en combinación con la IA, se puede aplicar el modelo de creación de conocimiento de Nonaka y Takeuchi de la siguiente manera:
   • Socialización: La interacción entre los estudiantes, tanto en entornos físicos como virtuales, facilita el intercambio de conocimiento tácito. Mediante la colaboración y el trabajo en equipo, los estudiantes pueden compartir experiencias, reflexiones y conocimientos adquiridos, enriqueciendo así su comprensión colectiva.
   • Externalización: El uso de tecnologías digitales y la IA puede ayudar a los estudiantes a transformar su conocimiento tácito en formas explícitas. Por ejemplo, a través de herramientas de visualización de datos, los estudiantes pueden representar y expresar su comprensión de manera más clara y accesible. La IA puede asistir en el proceso de externalización al proporcionar sugerencias y retroalimentación para mejorar la articulación del conocimiento.
4. Compartición de conocimiento: Una vez que el conocimiento se ha creado y externalizado, se puede compartir y difundir en la comunidad educativa. Las plataformas en línea y las redes sociales educativas facilitan la compartición y colaboración, permitiendo a los estudiantes acceder a diferentes perspectivas y construir un conocimiento colectivo.

1. Árbol de creación de conocimiento:
   • Raíz: Conocimiento tácito compartido en interacciones sociales.
   • Ramas: Procesos de socialización y externalización.
   • Hojas: Conocimiento explícito creado y articulado.

pythonCopy code# Ejemplo de representación de un árbol de creación de conocimiento en Python

class Nodo:
    def __init__(self, valor):
        self.valor = valor
        self.hijos = []

# Creación del árbol
raiz = Nodo("Conocimiento tácito compartido")
rama_socializacion = Nodo("Proceso de socialización")
rama_externalizacion = Nodo("Proceso de externalización")
hoja_conocimiento = Nodo("Conocimiento explícito creado")

# Conexiones entre los nodos
raiz.hijos.append(rama_socializacion)
raiz.hijos.append(rama_externalizacion)
rama_externalizacion.hijos.append(hoja_conocimiento)

# Visualización del árbol
def imprimir_arbol(nodo, nivel=0):
    print("  " * nivel + "- " + nodo.valor)
    for hijo in nodo.hijos:
        imprimir_arbol(hijo, nivel + 1)

imprimir_arbol(raiz)

2. Algoritmo de compartición de conocimiento:

pythonCopy code# Ejemplo de algoritmo para compartir conocimiento en Python

def compartir_conocimiento(conocimiento):
    # Proceso de compartición
    conocimiento_compartido = []
    for c in conocimiento:
        conocimiento_compartido.append(c)

    return conocimiento_compartido

# Ejecución del algoritmo
conocimiento_inicial = ["concepto1", "concepto2", "concepto3"]
conocimiento_compartido = compartir_conocimiento(conocimiento_inicial)

print(conocimiento_compartido)

En este ejemplo, el algoritmo «compartir_conocimiento» toma una lista de conocimiento inicial y crea una nueva lista «conocimiento_compartido» que contiene los mismos elementos. Esto ilustra el proceso de compartición de conocimiento en el que los conceptos son transferidos y difundidos entre los participantes.

La representación en árbol y el algoritmo en Python nos permiten visualizar y ejecutar estos procesos de manera más clara y estructurada.

En conjunto, la educación disruptiva de Farnós en combinación con la IA puede aprovechar el proceso de creación y compartición de conocimiento propuesto por Nonaka y Takeuchi. Al fomentar la socialización y la externalización del conocimiento, y al utilizar tecnologías digitales para facilitar el intercambio y la articulación del conocimiento, se promueve un enfoque más activo y participativo en el proceso de aprendizaje, permitiendo a los estudiantes construir su comprensión de manera colaborativa y personalizada.

Según ellos, la socialización implica compartir nuestras experiencias; la externalización se produce cuando podemos nombrar nuestro conocimiento tácito, cuando “intentamos conceptualizar una imagen” ; la combinación, se refiere a “la combinación de diferentes cuerpos de conocimiento explícito”, o lo que en la información, conocimiento y experiencias desde una variedad de fuentes y la internalización, se puede considerar como “APRENDER HACIENDO” y la traducción de lo que es explícito en algo tácito y “aprendido”.

La creación de conocimiento es valioso porque permite A una organización utilizar el conocimiento tácito colectivo de sus miembros para una variedad de propósitos: para capturar y enriquecer la memoria de la organización, para identificar, compartir y mejorar las mejores prácticas y compartir la responsabilidad para el aprendizaje y incluir múltiples perspectivas. Todos estos efectos pueden conducir a una organización para ser más eficaz, eficiente y productiva, en última instancia, en el logro de su propósito moral.

Es lo que nosotros en E-learning Inclusivo y EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work) definimos como el KNOWLEDGE y el LEARNING, se utilizan de manera diversificada, segun las EXCELENCIAS PERSONALIZADAS de cada persona, las cuales de esta manera aportan un valor añadido a las , comunidades, equipo, sociedad…que de manera UNIFORMIZADA-ESTANDARIZADA, es totalmente imposible.

Fullan (2014) señala que “Los líderes de una cultura de cambio se dan cuenta de que el acceso a conocimiento tácito es crucial y que dicho acceso no puede tener el mandato. Los líderes eficaces entienden el valor y el papel de la creación de conocimiento, que lo convierten en una prioridad y se dedicó a establecer y reforzar los hábitos de intercambio de conocimientos entre los miembros de la organización. Para ello se deben crear muchos mecanismos para que las personas participen en este nuevo comportamiento y aprendan a valorarlo “.

La memoria o el conocimiento de la organización puede ser algo difícil de capturar. Procesos formales e informales dentro de una estructura general pueden recopilar información interna y externa. Sin embargo, a veces las organizaciones educativas pueden llegar a ser cargado con la tarea y la responsabilidad de almacenar su memoria — archivos, datos, resultados, informes, etc., a fin de rendir cuentas de su trabajo. Traduciendo que la memoria y el conocimiento en algo que puede beneficiar a la organización y sus miembros es un papel importante para que los líderes eficaces.

En una escala amplia, la creación y el intercambio de conocimientos permite a los líderes y miembros del equipo para identificar, compartir y mejorar las mejores prácticas que les permitan lograr el propósito moral de la organización educativa. “Los objetivos de [la gestión del conocimiento] son el aprovechamiento y mejora de activos de conocimiento de la organización para efectuar mejores prácticas de conocimiento, la mejora de los comportamientos organizacionales, mejores decisiones y mejorar el rendimiento de la organización” (King, 2009, ). Este apalancamiento y la mejora es muy complejo, porque las personas son las que aportan el conocimiento en la organización a través de los conocimientos y experiencias previas.

El edificio de la capacidad de crecimiento subjetiva alcanza una experiencia de aprendizaje. El aprendizaje es por lo tanto un potencial de acción subjetivo obtenido, cuyas bases se adquieren con habilidades de acción-reacción. Si se han adquirido con éxito, sin embargo, sólo puede ser visto en situaciones de aplicación donde las habilidades se adaptan a la situación de acuerdo con requisitos específicos o incluso extendidos innovadores para reconstruir las situaciones de aplicación en estos escenarios pero ya dentro de dinámicas personalizadas y socializadoras.

Si adquirimos un resultado deseado (personalizado), no siempre es el requerido por el propio ecosistema de aprendizaje virtual previsto en el eleaning, es decir, si nos movemos en procesos que nos llevan fuera del centro de trabajo con elearning a través de innovaciones en los bordes del mismo, la medición del proceso no se ajustará a la realidad de dichas intenciones iniciales.

La medida pragmática de éxito en el aprendizaje se refiere al producto de medición del rendimiento cuantitativo y cualitativo o resultado de la acción subjetiva en relación con el objetivo perseguido de acción — con limitaciones en escenarios de aprendizaje electrónico — en situaciones de aplicación simulados. De vital importancia es el hecho de que no sólo los profesores, formadores y otros expertos hacen la determinación de las dimensiones medidas y la propia medición, pero a los alumnos implicados. Por un lado, para minimizar los posibles errores de percepción de todos los interesados, y, en segundo lugar, para fortalecer la reflexión y la autoevaluación de los alumnos en relación con sus actividades de aprendizaje y logros de aprendizaje, obviamente nuestro trabajo de trabajo y aplicación de ecosistemas actualizados (E-learning-Inclusivo) en nada se asemejan a estos planteamientos que consideramos innecesarios y fuera de los nuevos paradigmas que la sociedad necesita.

La medición científica de éxito en el aprendizaje en escenarios de e-learning, la investigación de las razones del éxito o el fracaso del objetivo de aprendizaje, con el fin de obtener información para el diseño de instrucción procesos efectivos de aprendizaje en espacios virtuales de aprendizaje. diseño didáctico incluye la introdución o la adquisición de los requisitos de aprendizaje, la disponibilidad de la información, las comunicaciones, las referencias a aplicaciones, información y apoyo, estructuración y realización de las actividades de aprendizaje subjetivos, así como la información y ejercicios para la transferencia de lo aprendido en los campos de aplicación simulados ejemplares.

La medición científica del éxito en el aprendizaje en escenarios de e-learning se refiere a la evaluación objetiva y sistemática del logro de los objetivos de aprendizaje en entornos virtuales. Se busca investigar las razones del éxito o fracaso en el logro de estos objetivos con el fin de obtener información para mejorar el diseño de instrucción y los procesos de aprendizaje en espacios virtuales.

El diseño didáctico en este contexto implica considerar diferentes aspectos, como:

1. Introducción o adquisición de los requisitos de aprendizaje: Se refiere a la identificación y presentación de los objetivos de aprendizaje específicos que se pretenden alcanzar en el entorno virtual. Esto implica establecer los conocimientos y habilidades que los estudiantes deben adquirir.
2. Disponibilidad de la información: Se asegura de que los materiales y recursos de aprendizaje necesarios estén disponibles y sean accesibles para los estudiantes en el entorno virtual. Esto incluye textos, videos, presentaciones u otros recursos multimedia.
3. Comunicaciones: Se refiere a las interacciones entre los estudiantes y los facilitadores o compañeros de aprendizaje a través de herramientas de comunicación en línea, como foros de discusión, chats o videoconferencias. Estas comunicaciones pueden facilitar el intercambio de ideas, la resolución de dudas y la colaboración.
4. Referencias a aplicaciones, información y apoyo: Se proporcionan enlaces o referencias a aplicaciones relevantes, información adicional y recursos de apoyo para que los estudiantes profundicen en los temas y obtengan una comprensión más amplia.
5. Estructuración y realización de las actividades de aprendizaje subjetivos: Se diseñan actividades de aprendizaje que fomenten la participación activa de los estudiantes y promuevan el desarrollo de habilidades específicas. Estas actividades pueden incluir ejercicios prácticos, estudios de caso, debates o proyectos individuales o grupales.
6. Información y ejercicios para la transferencia de lo aprendido en campos de aplicación simulados ejemplares: Se proporcionan oportunidades para que los estudiantes apliquen los conocimientos adquiridos en situaciones prácticas simuladas, lo que les permite desarrollar habilidades transferibles y comprender cómo aplicar lo aprendido en contextos reales.

La medición científica de éxito en el aprendizaje, cuando se dio cuenta en situaciones reales de uso, por lo tanto, no es sólo para la medición cuantitativa y cualitativa de éxito en el aprendizaje en sí. Por el contrario, la relación entre un escenario de aprendizaje y el aprendizaje electrónico se ha dilucidado con justificaciones científicas.

En consecuencia, es preguntar:

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

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

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

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

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

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

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

Los líderes o miembros con mayor estatus en la organización por lo general tienen más oportunidades que los demás para compartir el conocimiento, esto es a veces debido a la naturaleza de su función o la estructura organizativa y los procesos que asignan más responsabilidad para los líderes y los miembros de mayor estatus para impartir conocimientos. Estos socios de categoría superior también tienden a tener sus ideas e intercambio de conocimientos con mayor facilidad recibidas, lo que aumenta el valor percibido de su conocimiento compartido y la probabilidad de que esas ideas a continuación, serán aceptados y utilizados por la organización.

Necesditamos un jefe de operaciones 2.0 Este es uno de los elementos de la “alto impacto” de una iniciativa de cambio organización para mantener el funcionamiento de la escuela,Universidad..(SOSTENIBLE)El talento será ampliamente aceptado entre todos.Le proporcionamos los conocimientos pertinentes al nuevo puesto de trabajo.

“El ritmo, secuencia y linealidad de Cambio Radical” de J. Amis, T. Slack y CR Hinings(Academy of Management Journal: 2004 habla de la utilización del “ritmo” en la introducción de cambios organizativos.

Teniendo en cuenta que el cambio organizacional viene con un signo ‘urgente’, hay una tendencia a empujar iniciativas lo más rápido posible

Esto apunta a una lección en el cambio organizacional: reconocer las variedades en las respuestas individuales a las transiciones inducidas por las iniciativas de cambio. Algunos miembros pueden ser rápidos para adaptarse al cambio, otros pueden necesitar ‘respiro’ antes de la próxima ronda de actividades de cambio.

Lo importante será siempre escribir una nueva cultura (paradigma) en la cual las innovaciones en el conocimiento, educación, organizaciones…serán otras, las de ahora y las de mañana, las nuestras….

En definitiva se tratará siempre de un aprendizaje dinámico… Los métodos tradicionales de aprendizaje basado en computadora (CBL) dependen típicamente de transmisión unidireccional de información. Estos métodos son considerados extensiones del aprendizaje en el aula y así vistos como restrictivos.

En consecuencia, los resultados de tales iniciativas CBL, en el mejor de los casos se han mezclado. En cambio, las nuevas formas de aprendizaje pretenderán nuevas estaciones de aprendizaje para crear un nuevo paradigma en el proceso de aprendizaje proporcionando acceso sin restricciones a grupos de aprendices en un ambiente de patio abierto, o tsi vamos más allá, diseñaremos la educacion que esta sociedad quiere, ABIERTA, INCLUSIVA Y UBÍCUA, y en eso estamos.

En una nueva sociedad deberán hacerse reformas estructurales racionales y una intensa lucha contra la corrupción, lo cuál originará otra concepción del estado que a su vez será más diversificado, sencillo y a su vez, operativo.

Para ello deberemos dar mayor fuerza a las corporaciones municipales-ayuntamientos-anulando a su vez las organizaciones e instituciones intermedias que lo único que hacen es recargar un sistema que de por si, ya no funciona.

Por medio de las tecnologías conectaremos a los ciudadanos con las estructuras y organizaciones necesarias para el funcionamiento cotidiano y para los grandes proyectos a medio y largo plazo.

Tampoco a nadie se le esconde que el billón de euros que tenemos de deuda pública a más la “incontable” y poco transparente, deuda privada, es un escollo que si no “descavalgamos”, difícilmente podremos realizar cualquier cambio que sea por lo menos interesante.

Lograr negociar una quita internacional, localmente no tendría ni sentido, posibilitarían filtrar “oxígeno” ya no a las arcas estatales, si no lo más importante, al bolsillo de las personas.

Pero nada de eso está sucediendo, las políticas liberales se han apoderado de la vieja Europa, las bajadas de sueldos medios llega incluso al 20%, con lo que las cotizaciones a la seguridad social son mucho menores, lo cuál hace que las pensiones también bajen (que remedio!) y todo ello arrastra a recortes en los servicios básicos: Educación, Sanidad, y Servicios Sociales.

Tampoco la gran solución social demócrata que años atrás “levantó” Europa, parece tener las cosas nada claras, todo lo contrario, la subida de impuestos que siempre ha recalcado la izquierda provocó un endeudamiento estratosférico, que ahora nos hace estar en vilo y con todas las dudas del mundo.

Con ello quieren revalorizar las pensiones, aumentar las prestaciones sanitarias, una mejora sustancial de la educación y todo con mayores recursos, así como mejores garantías sociales (ley de dependencia). Evidentemente un modelo basado en el gasto-endeudamiento, tampoco puede sostenerse, eso si, los derechos sociales siempre han sido mayores que con la derecha europea.

Estos modelos provocarán en los próximos años una “potente” lucha de clases, ya que con estas medidas, cualquiera de las dos, la clase media, no en sus “picos”, pero si en su parte central, con lo que la polarización entre ricos y pobres aumentará y, con este escenario será imposible bajar el paro, mejorar las condiciones de vida…

Los sueldos bajo y el despido casi “libre” que tenemos ahora, aún hace más insostenible la situación, no solo corto, si no también a medio-largo plazo y todo ello refuerza las posiciones de las empresas de no querer subir los sueldos, ya que con este escenario de costes bajos, pueden presentar cuentas de resultados más holgadas que las que tenían en los últimos cinco años, eso si, a cuesta de una sociedad empobrecida que pasa de “trabajar para vivir” a “vivir para trabajar”, de manera permanente.

Todo ello demuestra que esta sociedad no tiene argumentos de peso para innovar con lo que por lo menos debe mantener unas ciertas formas que causen el menor daño posible.

Pero como se visualiza, necesitamos otra sociedad, no otro sistema, queremos una sociedad que se base en las personas, no en lo que tienen esas personas, pero tampoco es de recibo economías de subsistencia las cuáles mantiene las sociedades durante un tiempo en modo “stan bye”, pero que a medio-largo plazo, provocan auténticos “cataclismos”.

Los Estados, con la semántica actual, deben desaparecer, ya que los estados politizados de ahora (democráticos, por supuesto) son “entelequias” del pasado, culturas que nos redirigen a tiempos casi remotos y a maneras de vivir anticuadas en su forndo y en su forma.

Necesitamos formas de vivir donde las personas no tengan que depender de jerarquías verticales, si no de posicionamientos horizontales y diversos, donde la diferenciación aporte valor en lugar de restar expectativas. Los derechos ya no irán separados de las obligaciones, los dos actuarán al unísono y uno sin el otro no tendrá razón de se, con ello conseguiremos una mayor igualdad de las personas como indivíduos y colectivos, pero a su vez una diferenciación particularizada que no les hará “perderse” por el camino, ni quedar excluidos o segregados, como sucede ahora.

De esta forma dispondremos de lo que necesitemos en cada momento, pero nunca lo que tengamos de más será a costa de quitárselo a los demás, este proceso será imposible con el planteamiento expuesto.

Hay que hacer muchos análisis, prognosis y diagnosis de manera permanente y continuada, pero siempre con diferentes puntos de vista no paradigmáticos, eso condicionaría nuestro funcionamiento: globales, diversificadas, por poblaciones, por recursos naturales, ….y entonces empezar a construir y diseñar una arquitectura plurivalente, que se pueda autoregenerar en cada momento y que nunca más deba pasar por procesos burocráticos que fomenten los impedimentos.

Las mismas Constituciones son escollos, por tanto no sirven, no hay que modificarlas, si no prescindir de ellas, no nos valen ya los “dogmas”, pero si las acciones causa-efecto, acción-reacción, si se llevan a puerto como hemos indicado. Para ello nos ayudaremos de la tecnología, de la inteligencia artificial…la cuál puede “dinamitar”, “romper” toda la burocracia actual existente y pasar a ejercer acciones inmediatas y ubícuas, con lo que la localización física y estática, quedará enterrada y pasaremos a una deslocalización móvil, como referente y manera de actuar de todos/as, eso si, siempre bajo la diversidad y nunca más con la uniformización.

De todo este planteamiento que va mucho más lejos que del económico, ya que realmente es el nacimiento de una nueva manera de vivir, (naturalmente habrá que ir desgranando todas las situaciones posibles que se devengan, así como anticiparse-gracias a las tecnologías- a otras que sin estar presentes hoy puedan surgir), derivarán en otros partadores que concurrirán de manera paralela y conectada entre si, como la educación, la formación, el trabajo, las relaciones sociales, el papel de las tecnologías…

Este artículo quiere ser la “avanzadilla” de lo que será lo que denominamos SOCIEDAD DISRUPTIVA, la cuál construirán otras personas, ya no las que ahora están ocupando lugares de liderazgo, responsabilidad…los cuáles seguramente no estarían por la labor de hacerlo, o por tener adquiridos ciertos “tics”, pero también porque los relevos entraman “higienes” necesarias en cualquier nueva etapa de la vida.

Si bien el planteamiento económico actual está basado en premisas equivocadas, tal como se ha demostrado por la propia comunidad internacional (paradigma equivocado), ya que para que exista recuperación y reactivación económica debe haber dinamismo económico y social, inversiones, bajadas de impuestos y aumento del consumo con lo que el trabajo afloraría, acceso a los créditos…, esto significaría ¿que no sería necesario refundar la sociedad? NO, se debe realizar igualmente ya que como solemos comentar, todas las innovaciones , por muy buenas que sean, llegan a “contaminarse”, por lo que en cada ciclo temporal hay que realizar disrupciones necesarias-

Los análisis en comunicación han solido afirmar que los medios digitales o nuevos medios, tienen características completamente nuevas, propias de estos e inexploradas por medios antecesores. Estas características son analizadas por nuestro autor, el cual decide hacer una profunda revisión, para comprobar que algunos de los aspectos más destacables de los medios digitales ya habían sido inventados previamente.

¿Qué de los nuevos medios es nuevo y que es viejo?

Los medios digitales se caracterizan por permitir la incorporación simultánea de diversos medios en un mismo soporte; a esto lo conocemos como multimedia, y se caracteriza por incluir, imagen en movimiento, texto, voz, y música, todo en un mismo producto; esto es evidente en las aplicaciones Web o bibliotecas virtuales, pero si miramos con detenimiento, el cine también permite la instauración de varios medios a la vez; incluso Los manuscritos medievales iluminados, también incluían texto, imagen y gráfico. Es importante notar que la diferencia de los medios digitales es el poder incluir en la experiencia multimedia, el sentido del tacto, aspecto que por cierto, también es aplicable en televisión pero de un modo distinto.

El video, al estar planteado de manera secuencial no tiene la posibilidad de tener un acceso aleatorio a la información. Este tipo de acceso, en el cual el usuario tiene el control del tiempo, es otra característica por la cual se han destacado los medios digitales; sin embargo, para el desconocimiento de muchos, hubo inventos a finales del siglo XIX que abarcaron el concepto de acceder de forma aleatoria a la información de una película. Thomas Edison inventó el disco fonográfico el cual permitía, mediante una “cámara espiral de registro de imágenes”, acceder a cualquier momento o fotograma de la película, de la forma en que deseara el usuario.

La representación numérica de los medios digitales es un aspecto que hace de estos algo realmente novedoso, ya que la conversión de medios a datos informáticos permite reproducir sin ninguna degradación cualquier tipo de archivo. Lo irónico de esto, es que debido al interés primordial de mayor capacidad de almacenamiento y eficacia en el acceso, se suele deteriorar la calidad de los archivos para tener un óptimo manejo y una ágil transferibilidad de los mismos, lo cual permite crear un panorama en el que las copias digitales, frecuentemente, terminan con peor calidad que las copias análogas.

La interactividad es un concepto muy ambiguo, ya que este atributo se suele pensar como novedad propia de los medios digitales, cosa que para Lev es un error. La interactividad, la cual se puede definir como un proceso en el que participa el mensaje y respuesta de dos actores, es algo que ya ha sido propuesto por el arte mucho antes de la existencia de los medios digitales. La representación semiabstracta, por ejemplo, requiere de una respuesta por parte de quien aprecia la obra pues de la reacción cognitiva depende que los datos puestos en la misma sean completados. Oro ejemplo es el happening y el performance, propuesto por dadaistas y futuristas. Estos modos de arte requieren la participación de alguien más, ya que no sirven de nada por sí mismos; es decir, si no hay respuesta activa por parte de quienes participan en la obra, no hay nada.
La interacción por lo tanto ya se ha venido experimentando, solo que mediante interacción psicológica, característica que la diferencia de la interacción física la cual se hace participe en los medios digitales.
Para concluir queda por citar a Lev para explicar la forma en cómo actúa en los usuarios de medios digitales, la interacción: “Se trata de un nuevo tipo de identificación, que resulta adecuado para la era de la información, con su trabajo cognitivo.

Las tecnologías culturales de una sociedad industrial — el cine y la moda — nos pedían que nos identificáramos con la imagen corporal de otra persona. Los medios interactivos nos piden que nos identifiquemos con la estructura mental de otra persona. Si el espectador cinematográfico, hombre o mujer, codiciaba y trataba de emular el cuerpo de una estrella de cine, al usuario de ordenador se le pide que siga la trayectoria mental del diseñador de nuevos medios.”

Con esto crearemos un entorno tan abierto que utilice la curiosidad natural del aprendiz para estimular el aprendizaje Colaborativo/cooperativo — la estación de aprendizaje fomentaran el aprendizaje colaborativo entre grupos de aprendices en lugar de seguir el modelo de escuela generalmente de memoria basado en aprendizaje (unidireccional). Esto permite explorar, aprender, compartir y aprender aún más como resultado de este intercambio de conocimientos, siempre bajo las DIFERENCIAS de cada uno buscando lo mejor de acada aprendiz (PERSONALIZED LEARNING AND SOCIAL LEARNING) Este efecto multiplicador del aprendizaje colaborativo , formal o informal, tiene como objetivo impartir conocimientos o habilidades de aprendizaje.

Esta idea se basa en la idea de que el aprendizaje personalizado y el aprendizaje social son dos aspectos fundamentales que se complementan y potencian entre sí.

El aprendizaje personalizado se refiere a la adaptación del proceso de enseñanza-aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante. En este enfoque, se utilizan tecnologías y herramientas educativas para proporcionar a los estudiantes un aprendizaje a medida, teniendo en cuenta su nivel de conocimientos, ritmo de aprendizaje, intereses y preferencias.

Por otro lado, el aprendizaje social se centra en la importancia de la interacción y la colaboración entre los estudiantes. Se fomenta el trabajo en equipo, el intercambio de ideas, la discusión y el aprendizaje conjunto. El aprendizaje social puede ocurrir tanto en entornos formales, como en el aula, como en entornos informales, a través de comunidades virtuales, redes sociales y otros medios de comunicación.

La combinación de estos dos enfoques, el aprendizaje personalizado y el aprendizaje social, busca maximizar el impacto del aprendizaje. Cuando los estudiantes tienen la oportunidad de personalizar su proceso de aprendizaje y, al mismo tiempo, interactuar y colaborar con sus compañeros, se crea un efecto multiplicador en el aprendizaje. La personalización permite a los estudiantes explorar sus propios intereses y necesidades, mientras que el aprendizaje social enriquece su comprensión a través de la interacción y el intercambio de perspectivas.

En cuanto a la implicación de las tecnologías y la IA, estas desempeñan un papel clave en el Personalized Learning and Social Learning. Las tecnologías educativas, como las plataformas de aprendizaje en línea, los sistemas de gestión del aprendizaje y las herramientas de análisis de datos, permiten recopilar información sobre los estudiantes y ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas. La IA, por su parte, puede ayudar a procesar grandes cantidades de datos y generar recomendaciones y sugerencias personalizadas para cada estudiante.

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.

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..

El aprendizaje automático es el arte de hacer que una computadora haga cosas útiles sin codificarla explícitamente. Más específicamente, el aprendizaje automático es la adquisición de nuevos conocimientos a través de un sistema artificial.

Al igual que un ser humano, la computadora de forma independiente genera conocimiento a partir de la experiencia y puede encontrar de forma independiente soluciones a problemas nuevos y desconocidos. Para hacer esto, un programa de computadora analiza ejemplos y usa algoritmos de autoaprendizaje

El objetivo de Machine Learning es vincular de manera inteligente los datos, reconocer relaciones, sacar conclusiones y hacer predicciones.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático en principio?

En principio, similar al aprendizaje humano. De forma similar a como un niño aprende que ciertos objetos se pueden ver en las imágenes, una computadora también puede “aprender” a identificar objetos o distinguir personas. Para este propósito, el software de aprendizaje primero se alimenta con datos y se entrena. Por ejemplo, los programadores le dicen al sistema que un objeto es “un perro” y otro “no un perro”. A medida que avanza, el software de aprendizaje recibe constantemente comentarios del programador, que utiliza el algoritmo para ajustar y optimizar el modelo: con cada nuevo registro, el modelo mejora y finalmente puede distinguir claramente a los perros de los que no lo son.

El aprendizaje automático ayuda a las personas a trabajar de manera más eficiente y creativa y siempre de manera personalizada/socializadora. Por ejemplo, pueden usar el aprendizaje automático para organizar y editar sus imágenes más rápido. Con el aprendizaje automático, también pueden dejar el trabajo aburrido o elaborado en la computadora. Los documentos en papel, como las facturas, pueden escanear, almacenar y almacenar software de aprendizaje de forma independiente.

La diversidad de pensamiento crea “interrupción constructiva” (DISRUPCION-EDUCACION DISRUPTIVA -learnig is the work) que pueden influir en las nuevas formas de pensar, innovación y nuevas iniciativas, lo que nos lleva a crear un nuevo paradigma.

Cada vez más vamos a situaciones donde “las organizaciones que definen a las personas, las personas definen a las instituciones”.

Estamos próximos a la posibilidad de utilizar agentes que comprenden contextos, que sean capaces de hacer “coherente” el sentido de los flujos de datos variados para buscar información, descubrir y proporcionar el contenido necesario para cada uno..

Una cosa que me parece fascinante la idea de que se podrá crear un “perfil de aprendizaje”, una identidad que es esencialmente un paquete digital de nuestras preferencias de aprendizaje y los contenidos del aprendizaje del pasado, que se podrá acceder por las máquina (PERSONALIZED LEARNING + MACHINE LEARNING. by Juan Domingo Farnos)

Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.

Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado — aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.

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

Una buena retroalimentación hace pensar:….

a-Si el voto es uno de los factores más importantes para mejorar el trabajo del aprendiz y los resultados….a…

b- ¿qué esperamos? que todos en los centros puedan intervenir por igual…

c-¿no sería mas justo?

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

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

La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos, pero si podemos hacerlo ayudandonos de la Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)

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

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 de Roger Schank ). 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.

El aprendizaje automático (Machine Learning) se refiere a la capacidad de los algoritmos y sistemas informáticos de aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia y los datos, sin la necesidad de ser programados de manera explícita. En lugar de seguir instrucciones específicas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar y extraer patrones y conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos.

Dentro del campo del aprendizaje automático, existe un subgrupo conocido como «aprendizaje profundo» (Deep Learning). El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas, que están diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes neuronales profundas son capaces de aprender automáticamente características y representaciones complejas a partir de los datos, permitiendo un aprendizaje más sofisticado y un mejor rendimiento en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.

La IA del ChatGPT, el modelo con el que estás interactuando actualmente, se basa en técnicas de aprendizaje profundo y representa un ejemplo de aplicación de la IA en el procesamiento del lenguaje natural. El ChatGPT utiliza un modelo de lenguaje preentrenado en grandes cantidades de texto para generar respuestas coherentes y relevantes a las consultas de los usuarios. El modelo ha aprendido patrones y estructuras lingüísticas a partir de datos de entrenamiento, lo que le permite generar respuestas contextualmente adecuadas.

La relación entre el aprendizaje profundo y la IA del ChatGPT radica en el hecho de que el ChatGPT utiliza técnicas de aprendizaje profundo para mejorar su capacidad de comprensión del lenguaje y generar respuestas inteligentes. El modelo es capaz de aprender automáticamente a partir de los datos de entrenamiento y mejorar su rendimiento a medida que se expone a más ejemplos y se retroalimenta con información adicional.

El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales profundas, permitiendo un aprendizaje más sofisticado y una mejor comprensión de los datos. La IA del ChatGPT utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar respuestas contextualmente adecuadas y mejorar su rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.

Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.

Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada,

homogeneizadora…basada en Curriculums prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..

Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resutados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobretodo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego. Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.

Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…

Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.

¿Cómo funciona la trazabilidad educativa?

La trazabilidad educativa permite obtener información valiosa sobre el desempeño individual de los estudiantes, identificar áreas de mejora, personalizar la experiencia de aprendizaje y tomar decisiones basadas en datos para optimizar el proceso educativo. Algunos ejemplos de datos que se pueden rastrear incluyen:

1. Actividades y resultados de evaluación: Se pueden registrar las respuestas de los estudiantes en actividades de evaluación, como cuestionarios o exámenes, para analizar su desempeño y comprensión en diferentes áreas de conocimiento.
2. Interacciones en entornos virtuales: Se puede hacer un seguimiento de las interacciones de los estudiantes con materiales educativos digitales, foros de discusión, chats en línea u otras herramientas colaborativas para comprender cómo participan y se involucran en el proceso de aprendizaje.
3. Recursos utilizados: Se puede registrar qué recursos educativos utilizan los estudiantes, como libros digitales, videos, simulaciones o aplicaciones, y cómo los utilizan para acceder a la información y desarrollar habilidades.
4. Retroalimentación y apoyo: Se pueden registrar las interacciones entre estudiantes y profesores, incluyendo comentarios, preguntas y respuestas, para evaluar la calidad de la retroalimentación y el nivel de apoyo brindado a los estudiantes.

La IA desempeña un papel importante en el análisis de los datos recopilados en la trazabilidad educativa. Mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y análisis de datos, la IA puede identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos educativos. Esto permite obtener información más precisa y detallada sobre el rendimiento y las necesidades de los estudiantes, y proporciona recomendaciones personalizadas para mejorar su experiencia de aprendizaje.

Ejemplo práctico de seguimiento de estudiantes universitarios que acaban la carrera de computación utilizando tablas, algoritmos y árboles en Python:

Tabla de datos de los estudiantes:

yamlCopy code| Estudiante | Edad | Promedio | Proyecto | Empleo |
|------------|------|----------|----------|--------|
|   Estudiante 1   |  23  |   8.5   |   Sí    |   Sí   |
|   Estudiante 2   |  22  |   7.2   |   No    |   No   |
|   Estudiante 3   |  24  |   9.0   |   Sí    |   Sí   |
|   Estudiante 4   |  21  |   8.8   |   Sí    |   No   |
|   Estudiante 5   |  23  |   7.5   |   No    |   Sí   |

Algoritmo para identificar estudiantes con buen promedio y empleo:

pythonCopy codeestudiantes = [
    {"nombre": "Estudiante 1", "edad": 23, "promedio": 8.5, "proyecto": True, "empleo": True},
    {"nombre": "Estudiante 2", "edad": 22, "promedio": 7.2, "proyecto": False, "empleo": False},
    {"nombre": "Estudiante 3", "edad": 24, "promedio": 9.0, "proyecto": True, "empleo": True},
    {"nombre": "Estudiante 4", "edad": 21, "promedio": 8.8, "proyecto": True, "empleo": False},
    {"nombre": "Estudiante 5", "edad": 23, "promedio": 7.5, "proyecto": False, "empleo": True},
]

estudiantes_buenos = []

for estudiante in estudiantes:
    if estudiante["promedio"] >= 8.0 and estudiante["empleo"]:
        estudiantes_buenos.append(estudiante)

print("Estudiantes con buen promedio y empleo:")
for estudiante in estudiantes_buenos:
    print(estudiante["nombre"])

Árbol de decisiones para determinar si un estudiante conseguirá empleo:

yamlCopy code- Edad <= 22:
    - Promedio <= 7.5: No empleo
    - Promedio > 7.5: Empleo
- Edad > 22:
    - Proyecto = No: No empleo
    - Proyecto = Sí: Empleo

Este árbol de decisiones puede ser utilizado para predecir si un estudiante conseguirá empleo basándose en su edad, promedio y si ha realizado un proyecto durante su carrera.

Utilizar herramientas digitales orientadas a este objetivo nos permite acceder a una gran cantidad de datos que nos aportarán la información necesaria para personalizar la educación a cada alumno. Aunque varían según la plataforma, generalmente podemos agruparlas en dos categorías:

a-Seguimiento de uso: Se refiere a los datos relacionados con las conexiones a la plataforma y a cada recurso. Cuántas veces la visitan, cuánto tiempo dedican a cada recurso, cuántas veces acceden a ellos…

b-Seguimiento de actividades: Suelen incluirse dos tipos de actividades, las autocorrectivas y las entregables. Las primeras, de respuesta cerrada (tipo test), tienen la ventaja de que son corregidas de forma automática por la aplicación, lo que ahorra un tiempo considerable al docente.

c-Se podrá acceder a todos los datos relativos al tiempo dedicado, si han necesitado salir de la página para buscar más información, los intentos realizados, etc. Además, también puede medirse la participación en foros y debates.

Es también habitual que las herramientas nos permitan elaborar un seguimiento del progreso de los alumnos. Para ello, generan automáticamente informes a partir de las diferentes actividades y el uso de la plataforma, pudiendo referirse al conjunto de la clase o a estudiantes individuales.

Los objetivos de estos proceso pretenden hacer frente a las necesidades actuales y las oportunidades de aprendizaje, mediante esta analítica recogiendo los enfoques multidisciplinares pero complementarios de diferentes campos, tales como Ciencias de la Computación, Ciencias de datos, Matemáticas, Educación, Sociología…, eso si, deben ser siempre personalizados y con la responsabilidad de los propios aprendices.

Necesitamos por tanto:

1–Análizar el aprendizaje basado en competencias, lo que nos llevará…

2–Aprender y por tanto a realizar la propia evaluación (recordemos que cada aprendizaje lleva impreso consigo la evaluación, ya no como una medición, si no como parte del mismo) con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

3–Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actúa de manera determinante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…

4-Realizar un análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas:

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

b-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.

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

d-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.

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

f-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.

g-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.

h-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.

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

j–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.

Otro beneficio de la personalización es que cada vez que se personaliza, a aprender y almacenar un poco más sobre el conjunto único de un alumno, se aportan posiciones diferenciadas al aprendizaje social.

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

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

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

Inteligencia Artificial robusta o Strong AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen similar capacidad cognitiva que los humanos, algo que, como los expertos se aventuran a predecir, aún quedan años para alcanzar. Digamos que esta es la Inteligencia de la que soñaban los pioneros del tema con sus vetustas válvulas.

Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Narrow AI o Applied AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Learning y el Deep Learning.

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

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

La capacidad de manejar relaciones complejas entre la entrada y salida de grandes cantidades de datos es uno de los beneficios clave del aprendizaje automático.

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial (AI). En el mismo sentido, la lógica, el análisis y estocástica son ramas de las matemáticas; Subdivisiones de Física de Mecánica, Termodinámica y Física Cuántica.

La Inteligencia Artificial en sí misma es una subdisciplina de la informática y generalmente se ocupa de la automatización del comportamiento humano inteligente. Además del aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial, como lo implica el término alemán, incluye áreas tales como los sistemas basados ​​en el conocimiento (expertos), el reconocimiento de patrones, la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática. Sin embargo, Machine Learning actualmente se considera una de las disciplinas de Inteligencia Artificial más importantes y exitosas.

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

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

(a) nombre reconocido;

(B) describe a sí mismo;

© segmentados;

(D) cognitivo-basada; y

(E) de base integral de la persona.

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

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 .

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

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

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

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

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

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

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

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

Pero todo tuvo su comienzo…

ORIGEN

Este periodo de transición tiene lugar mientras nos familiarizamos con cualquier dispositivo novedoso. Así ocurrió con las TECNOLOGÍAS DE COMUNICACIÓN MÓVILES; por esta razón, las primeras versiones de e-Learning y m-Learning eran «intentos» de utilizar procedimientos de gestión de aula tradicionales en una suerte de metáforas que redenominaban los nuevos espacios con los que nos proveía la tecnología:

• Aulas virtuales.
• Libros de calificaciones.
• Organizadores de clase.
• Cuestionarios en línea.
• Sistemas de gestión.

Sin embargo, durante los últimos dos años, el e-Learning «ha ampliado su horizonte» para pasar a formar parte de la extensa red de medios sociales que nos permiten vivir CONECTADOS. De esta manera, aquellos primeros pasos de la enseñanza-aprendizaje móvil han dado lugar a la normalización de:

• Conferencias.
• Lecturas.
• Videotutoriales.
• Plataformas especializadas.

De hecho, tanto han cambiado realmente las cosas, que el e-Learning, tal y como lo conocíamos, ya no existe; mientras que el m-Learning se ha integrado en todas nuestras acciones de enseñanza-aprendizaje.

MUNDO «MÍTICO»

El aprendiente del siglo XXI vive «míticamente». En la escuela, sin embargo, se encuentra con una situación organizada por medio del status (enseñanza vertical) y de la información clasificada (ordenación curricular). Los temas están interrelacionados y concebidos –visualmente– siguiendo el mismo modelo de unidad didáctica. En esta estructura, el estudiante no puede encontrar espacio posible alguno de participación proactiva que implique un bien para sí mismo; y le permita descubrir cómo la escena educativa se relaciona con el Mundo «mítico» de los datos y su experiencia en red.

La educación formal sistematizada –y, aún peor, sistémica–
NO SE LO PERMITIRÁ NUNCA.

Marta Toran, sigue con la estela que estamos difundir y proponer para que tanto el trabajo como el aprendizaje se puedan realizar a través de lo que denomianmos METADATOS (TEMÁticas, autores, lenguajes) y lo que llamamos PARADATOS (que le dan contexto sobre dónde, cuándo, por quién y para qué se usa), en lo que hemos denominado LEARNING IS THE WORK y que está dentro de nuestras investigaciones para un futuro que ya es el presente…..

DISRUPCIÓN

Los que nos dedicamos a pensar y a escribir sobre el aprendizaje móvil (i.e.: «ubicuo») nos enfrentamos a una tarea de enormes proporciones: La reconceptualización, tanto de la TEORÍA DEL APRENDIZAJE, como del DISEÑO INSTRUCCIONAL. Si hemos de ayudar a aquellos que están desarrollando los modos de capacitar a las personas que utilizan las tecnologías móviles, tenemos que establecer, en primer lugar, cómo funciona el aprendizaje móvil (esa tecnología, extensión de nuestros sentidos); y, en segundo lugar, cómo abordar la nueva manera de aprendizaje.” INED21 y Juan Domingo Farnós

Entendemos el conocimiento como cada una de las de las facultades sensoriales del hombre. La gestión de conocimiento algunos expertos la definen como una forma de identificar, detectar, reelaborar y poner a disposición de toda la organización los conocimientos y las prácticas que aporten valor añadido a los miembros de cualquier entidad. JOYANES, (2003) también dice que la gestión de conocimiento significa entregar a las personas los datos e informaciones necesarias para ser eficientes (eficaces) en sus trabajos u organizaciones, siendo este el proceso organizativo e institucional cuyas tecnologías deben permitir: Identificar conocimientos necesarios, identificar donde y quien tiene el conocimiento o si necesita ser creado….
Reunir y capturar el conocimiento identificado, determinar su importancia, resumir y sintetizar la información disponible, distribuir la información a distintos niveles, actualizar, eliminar y modificar el conocimiento obsoleto y guardar y organizar el conocimiento obsoleto, en su caso, para futuras consultas.

Podemos gestionar todo este alud de datos en lo que algunos quieren llamar AULAS VIRTUALES….

Recibir los contenidos por medio de Internet es solo parte del proceso, también debe existir un mecanismo que permita la interacción y el intercambio de información. Es necesario que el “aula virtual” tenga previsto un mecanismo de comunicación entre el alumno y el facilitador o entre los mismos alumnos, para garantizar esta interacción. En la educación a distancia, donde el riesgo de deserción es muy alto, una de las maneras de evitarlo es haciendo que los alumnos se sientan involucrados en la clase que están tomando, y acompañados por pares o por el facilitador.

El monitoreo de la presencia del alumno en la clase es importante para poder conocer si este visita regularmente las páginas, si participa o cuando el maestro detecta lentitud o ve señales que pueden poner en peligro la continuidad del alumno en el curso.

La interacción se da más fácilmente en cursos que se componen por alumnos que empiezan y terminan al mismo tiempo, ya que estos pueden diseñar actividades que alientan a la participación y comunicación de los pares. En el caso de cursos que tienen inscripciones abiertas en cualquier momento, la comunicación y/o monitoreo por parte de los instructores o responsables es importante que llegue al alumno en diferentes instancias para demostrarle que esta acompañado en el proceso y que tiene donde acudir por ayuda o instrucciones si las necesita en el transcurso de la clase.

La comunicación en el “aula virtual” se realiza de distintas maneras. Una de ellas es el correo electrónico, el cual se ha convertido en sistema standard de comunicación para los usuarios de Internet, pero que en los casos de “aulas virtuales” no siempre es lo más aconsejable. Comunicarse por correo electrónico es aceptable para comunicación con el profesor en privado, y suele ser el único medio de comunicación en el caso de clases a distancia de inscripción abierta.

En los casos de la enseñanza a distancia, para grupos que toman la docencia al mismo tiempo, o cuando el “aula virtual” es complemento de una clase presencial, el sistema más usado es el tipo foros de discusión, donde los alumnos puede ver la participación de sus compañeros de clases y el profesor puede enriquecer con comentarios a medida que el dialogo progresa. Este método no es externo a la clase, como lo es el correo electrónico, sino que es parte del “aula virtual”. Los mensajes que forman parte del foro de discusión son como las discusiones que se realizan en clase, frente a los alumnos, por lo que enriquecen y contribuyen al desarrollo de los distintos temas. Esto hace que la clase tome vida y se extienda más allá de los contenidos previstos por el docente inicialmente.

El foro de discusión dentro del “aula virtual” es fundamental para mantener la interacción, pero necesita ser alentado e introducido a la clase por el facilitador y reglamentado su uso, de modo que constituya un espacio más dentro del aula, donde la comunicación se realiza con respeto y dentro de los temas previstos.

Algunos cursos a distancia utilizan también el chateo o comunicación sincrónica para las discusiones en clases o para las consultas. Este medio es sumamente rico en el sentido de velocidad en la comunicación, habilidad para compartir archivos, y facilidad para discutir en grupos distintos temas de la clase. Pero al ser en tiempo real, esto limita a aquellos que no pueden cumplir con horarios determinados. También esto esta previsto ya que muchos de los programas de chateo permiten archivar la conversación y poner este archivo a disposición de la clase para consultas posteriores. Aun con todas estas posibilidades, este medio de intercambio de ideas no está disponible como actividad en todos los cursos que usan “aulas virtuales” , pero si como herramienta de comunicación para consultas al docente o facilitador.

La teoría de una clase no es suficiente para decir que el tema ha sido aprendido, ya que el aprendizaje involucra aplicación de los conocimientos, experimentación y demostración, con razonamiento crítico de los mismos. Y de acuerdo con PIAGET, (1981) : La meta principal de la educación es crear hombres que sean capaces de hacer cosas nuevas no simplemente de repetir lo que otras generaciones han hecho; hombres que sean creativos, inventores y descubridores. La segunda meta de la educación es la de formar mentes que sean críticas, que puedan verificar y no aceptar todo lo que se les ofrece.

Y es que las “aulas virtuales” deben de se ser diseñadas de modo que los alumnos tengan la posibilidad de ser expuestos a situaciones similares de práctica del conocimiento. Por el solo hecho de experimentar, no para que la experiencia sea objeto de una calificación o examen. En el mundo virtual esto es posible a través de diferentes métodos como ejercitaciones que se autocorrijen al terminar el ejercicio, o que le permiten al alumno comparar sus respuestas con las correctas o sugeridas por el docente, para que el mismo juzgue su rendimiento. Y en otros casos hasta es posible que el alumno pueda experimentar con aplicaciones o simulaciones que en la vida real involucrarían riesgo personal del educando, como experimentos químicos, simuladores de vuelo, y otros. Estos ejemplos de experimentación son opciones que ocurren casi exclusivamente en el ámbito virtual. El estudiante debe también ser capaz de recibir comentarios acerca de la exactitud de las respuestas obtenidas, al final de una unidad, modulo o al final de un curso y esta evaluación debe estar revestida de la seriedad y privacidad en el trato que cada evaluación requiere.

Podemos encontrar diferentes tipos de “aulas virtuales” . Algunas de ellas están realizadas en tres y otras en dos dimensiones, aunque también podemos crear un aula virtual mixta.

Las aulas de tres dimensiones son espacios virtuales donde el participante interactúa libremente sobre la plataforma virtual. Lo más novedoso es la adopción de un personaje, que son representaciones gráficas de los participantes y que pueden o no parecerse a ellos, pero que sirven para interactuar en ambientes virtuales.

De esta forma un asistente puede recorrer libremente las diferentes zonas de ese mundo virtual, teniendo la posibilidad de hablar con las distintas personas que se encuentren dentro del aula en ese momento o interactuar con objetos.

También hay experiencias de “aulas virtuales” en tres dimensiones en la enseñanza mediante cascos virtuales, o en la enseñanza química con la virtualidad de moléculas.

En cuanto a su utilidad en la formación multimedia, vemos los siguientes puntos:

• Ventajas
  Se pueden alquilar por un tiempo o espacios virtuales dentro de un mundo virtual para realizar tele- tutorías o tele- equipos de trabajo, su uso motiva mucho por la novedad y el diseño en tres dimensiones, pueden crearse zonas distintas para realizar diferentes actividades, cada vez más, los sistemas para su creación y desarrollo son más sencillos y asequibles y se pueden desarrollar dentro del “aula virtual” cuestionarios, aventuras formativas y cualquier cosa que creemos.
• Desventajas
  Costo elevado de diseño e implantación, puede convertirse en una mera zona social, las conversaciones no se mantienen y se pierden y cuando hay un volumen elevado de personas, seguir una conversación es difícil.

Aulas virtuales en dos dimensiones son Webs con todas las posibilidades tecnológicas actuales. Con ellas podemos crear espacios 2D de comunicación vía Chat individualizados para poder desarrollar “tele equipos”, “tele tutorías”, zonas de entrenamiento, etc.

• Ventajas
  Podemos crear espacios donde los comentarios y experiencias de los asistentes pueden quedar reflejados en el tiempo y ser leídos por otros, se pueden realizar retos en entrenamientos sobre un tema específico puntuados, creando una especie de liga competitiva, pueden crearse zonas distintas para realizar diferentes actividades mediante Chat, los sistemas para su creación y desarrollo son cada vez más sencillos y asequibles, se pueden desarrollar dentro del aula virtual cuestionarios, aventuras formativas y cualquier cosa que creemos en 2D y podemos tener diferentes clases mediante net meeting utilizando todo su potencial (pizarra, vídeo, audio y demás).
• Desventajas
  Al igual que los de tres dimensiones puede convertirse en una mera zona social, las conversaciones no se mantienen y se pierden, cuando hay un volumen elevado de personas, seguir una conversación es difícil y el generador de motivación tiene que ser el “tele tutor”. Este debe hacer que los participantes se involucren y realicen actividades.

El crecimiento de Internet, fuente de inagotables recursos, ha generado nuevos tipos de espacios de enseñanza-aprendizaje, en los que los educadores y educandos no necesitan las sesiones cara a cara, típicas de los planteamientos presenciales. De esta forma se ha dado lugar al nacimiento de espacios y sitios en la Web pensados para la enseñanza y con la idea de hacer un uso educativo en la Web. Estos sitios son las denominadas “aulas virtuales”. El planteamiento que hemos visto es que este tipo de aulas deben permitir la distribución de materiales en línea y al mismo tiempo hacer que esos y otros materiales estén al alcance de los alumnos en formatos Standard para imprimir, editar o guardar. También hemos visto que los contenidos de una clase virtual deben ser especialmente diseñados para tal fin y que los autores debe adecuar el contenido para un medio donde se mezclan diferentes posibilidades de interacción de multimedios y donde la lectura lineal no es la normal.

Por ultimo, podemos decir que las “aulas virtuales” deben de se ser diseñadas de modo que los alumnos tengan la posibilidad de ser expuestos a situaciones similares de prácticas del conocimiento, para que puedan experimentar y vivir las experiencias y no a que simplemente sean objetos de una calificación o examen.

El aumento de la generación y recopilación de datos personales ha creado un ecosistema complejo, meta colaboración veces A menudo combativa, en torno a las empresas, organizaciones de todo tipo y los individuos involucrados en el uso de estos datos.

Proponemos que a interacción entre tesis garantiza que entren agentes nuevos en estos procesos: Humano-Interacción de Datos (IDH). Utilizaremos una multidisciplinariedad de facetas para ello, con potentes istrumentos inteligentes de BIG DATA, lo cual nos facilitará la intersección de varias disciplinas, como la informática, la estadística, la sociología, la psicología y la economía del comportamiento.

Los ecosistemas-asociados con la rápida evolución de los datos personales es la creación de un nuevo campo de estudio científico, dicen los científicos de la computación. Y esto requiere una infraestructura ética basada mucho más potente. Comienzan señalando la larga disciplina del la del que data de la investigación la interacción humano-computadora ha centrado siempre en las computadoras como dispositivos para interactuar con. El propósito de esta interacción con el mundo cibernético se ha vuelto más sofisticado como el poder de computación se ha convertido en omnipresente, un fenómeno impulsado por Internet a través de móvil con meta dispositivos como teléfonos inteligentes. En consecuencia, los seres humanos están produciendo constantemente y revelando datos en todo tipo de formas diferentes.

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Esto lleva al equipo a identificar tres temas clave asociados con la interacción de datos humanos que creen que las comunidades involucradas con deberes de datos se centran en…

El primero de ellos tiene que ver con lo que los datos y la analítica-asociados a ella, tanto, transparente y comprensible para la gente común, esto como la legibilidad de los datos Que las personas son claramente conscientes de los datos y los métodos utilizados para sacar conclusiones al respecto y las implicaciones de esto.

Hacer que la gente sea consciente de ser los datos meta recopilados blanco es la comprensión clara de las implicaciones de este proceso de recolección de datos y el tratamiento es mucho más difícil que sigue. En particular, esto podría estar en conflicto con los derechos de propiedad intelectual de las empresas que hacen las analíticas.

Un factor aún más importante es la del que implicaciones de este proceso no siempre claras en el momento que los datos se recogen.

El segundo tema tiene que ver con dar a las personas la capacidad de controlar e interactuar con los datos que les conciernen. Debe permitirse a aceptar o rechazar fuera de los programas de recolección de datos y los datos adecuados si resulta ser errónea o desactualizada y así sucesivamente. Eso requerirá de datos fáciles de usar con acceso han a mecanismos que hay que desarrollar.

El tema final se basa en esto para permitir que la gente intercambie datos sus preferencias en el futuro, , algo que pudiésemos negociar… Algo como esto ya está llegando al poder en la Unión Europea Cuando el Tribunal de Justicia para obligar a ello ha comenzado recientemente con el “derecho al olvido” qui permite a la gente para eliminar la información de los resultados de búsqueda en algunas circunstancias.

La sensación general de este manifiesto es que nuestra sociedad basada en datos está evolucionando rápidamente, especialmente con el creciente interés en los grandes datos.

“Creemos que los diseñadores de tecnología deben asumir el reto de la construcción de los sistemas éticos”….

El actor primordial en la implementación del proceso de consumo de un OAP será el estudiante a través de la Inducción, resolución y exposición, evaluación y discusión, que ayudaran a ejecutar y responder una actividad, con el fin de proponer una respuesta adecuada dando así, a conocer si es factible, usable, complendible el material electrónico individualizado.

Estos procesos están basados en el modelo educativo centrado en el estudiante y la educación basada en competencias, lo cual garantiza que la proporción de aprendizaje sea personalizado en un contexto de capacidades y habilidades del educando” …no tanto cuando hablan de “incentivar” al estudiante para entrar en un ambiente PERSONALIZADO de aprendizaje (el aprendiz no entra en ningun lugar), el que va a recibir lo que necesita es él y lo hara en lo que, cuando, como y con quien quiera….

Tambien el aprendiz es el único que PUEDE MEDIR LO QUE VA APRENDIENDO (su calidad) y siempre lo hará a medida que vaya aprendiendo (competencias, (habilidades…) ya que la evaluación nunca más serán pruebas aisladas, ni siquiera aprendizajes separados de lo que va a prendiendo y el único que lo hace y lo decide es el mismo aprendiz…

Al igual que con la mayoría de los avances tecnológicos que hemos visto, los beneficios de un mundo físico digital superarán con creces los inconvenientes. Es simplemente depende de nosotros para diseñar soluciones que tanto preservan la intimidad y también ofrecen la seguridad y la personalización que queremos y necesitamos.

El Internet se está arrastrando lentamente en cada parte de nuestras vidas, tanto es así que cada vez es más fácil mirar alrededor de la casa y encontrar los objetos que se pueden conectar a Internet. En sólo unos pocos años, que probablemente no pensar dos veces antes de conectar la mayoría de estos objetos a la Internet, pero otros probablemente se llevará algo más de tiempo para acostumbrarse …

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

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

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

En estemomento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de lainternet “.“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también denen manejar la gestión de los dispositivos y los datos.

“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…

Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..

“Hace mucho que tengo esbozos, escritos, esquemas de como encotrar datos, mejor dicho, “metadatos”, y se bien que en caso de necesidad se puede recurrir a organismos especializados al respecto…

Pero ell Registro de nuestros aprendizajes, trabajos… prioriza el intercambio y los datos y su análisis de uso tanto en una primera opción, como en su retroalimentación, que sería su segunda parte y eso ya serían metadatos,

Necesitamos canales personalizados (y algunos estandarizados, aunque no me guste) una infraestructura que permita su accesibilidad tanto de manera personal por una parte, como por cualquier persona, sin normas para los datos obligatorios, puede ser replicado en todo el mundo y debe abierto, basado en la nube, y la aplicación de listas, por lo que su uso al estilo Copy left, debe ser el planteamiento más adecuado.

¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales… son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)? ¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran? ¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback? ¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…

Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.

El desarrollo de la inteligencia artificial completa (AI) podría significar el fin de la raza humana”, Hawking dijo a la BBC …., por lo que nos sirve de correa de transmisión entre la investigación y la implementación directa de la educación.

Todo esto…
– Agentes adaptativos y agentes de toma de decisiones
– Aprendizaje y minería de datos
– Optimización y resolución de problemas
– bases de datos inteligentes
– Procesamiento de información multimedia
– Hombre / máquina de interacción

Los datos y aprendizaje automático: Decisión, Sistemas Inteligentes e Investigación Operativa departamentos.. están enteramente dedicados al campo “Inteligencia Artificial ” y también puede ser un paso entre las interacciones entre “la robótica y la inteligencia artificial”.

En el campo de la Inteligencia Artificial (IA), existen diferentes áreas de estudio y aplicaciones. Entre ellas se encuentran la toma de decisiones, los sistemas inteligentes y la investigación operativa. Estos campos están estrechamente relacionados y pueden interactuar entre sí, creando avances y soluciones innovadoras.

1. Toma de decisiones: La IA puede ayudar en la toma de decisiones al analizar grandes cantidades de datos y generar recomendaciones o tomar decisiones basadas en patrones identificados en los datos. Esto se logra a través de algoritmos de aprendizaje automático que extraen conocimiento y patrones de los datos para tomar decisiones informadas.

Ejemplo: Supongamos que se desea desarrollar un sistema de recomendación de películas basado en las preferencias de un usuario. Mediante técnicas de aprendizaje automático, el sistema analiza el historial de visualización y las calificaciones del usuario, así como los patrones de preferencias de otros usuarios similares, para recomendar películas que probablemente le gusten.

2. Sistemas inteligentes: Los sistemas inteligentes utilizan técnicas de IA para simular el comportamiento humano o para resolver problemas de manera eficiente. Estos sistemas pueden automatizar tareas complejas, aprender de la experiencia y adaptarse a diferentes situaciones.

Ejemplo: Imaginemos un sistema de asistencia virtual en un centro de atención al cliente. Utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, el sistema puede interactuar con los usuarios, comprender sus consultas y proporcionar respuestas relevantes de manera rápida y precisa.

3. Investigación Operativa: La investigación operativa es un campo que utiliza modelos matemáticos y técnicas analíticas para tomar decisiones óptimas en situaciones complejas. La IA puede complementar y potenciar la investigación operativa al permitir un análisis más profundo de los datos y una mayor capacidad de automatización.

Ejemplo: En la logística de distribución, se puede utilizar la IA para optimizar las rutas de entrega de productos. Mediante algoritmos genéticos u otros métodos de optimización, se pueden encontrar las mejores rutas que minimicen los costos y maximicen la eficiencia en la entrega de productos.

En cuanto a las tablas, árboles y algoritmos en Python, aquí tienes un ejemplo de un árbol de decisión utilizando la biblioteca scikit-learn:

pythonCopy codefrom sklearn import tree

# Datos de entrenamiento
X = [[1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 0]]  # Entradas
y = [1, 0, 0, 0]  # Salidas

# Entrenamiento del árbol de decisión
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)

# Predicción
nuevos_datos = [[1, 0], [0, 0]]
predicciones = clf.predict(nuevos_datos)

# Resultados
for dato, prediccion in zip(nuevos_datos, predicciones):
    print("Datos:", dato, "Predicción:", prediccion)

En este ejemplo, se utiliza un árbol de decisión para clasificar datos en dos clases (1 y 0) en base a dos características. El árbol de decisión se entrena con los datos de entrada y sus respectivas salidas, y luego se realiza la predicción utilizando nuevos datos. La biblioteca scikit-learn en Python proporciona la funcionalidad para construir y entrenar el árbol de decisión, así como realizar predicciones con él.

En cuanto a las tablas, podríamos representar los datos de entrada y salida en una tabla, donde cada fila representa una instancia y cada columna representa una característica. Por ejemplo:

Característica 1	Característica 2	Salida
1	1	1
1	0	0
0	1	0
0	0	0

En esta tabla, se muestran cuatro instancias con dos características y la salida correspondiente.

En cuanto a los algoritmos utilizados, el ejemplo utiliza el algoritmo de árbol de decisión, pero existen otros algoritmos de aprendizaje automático que se pueden aplicar en diferentes situaciones, como el aprendizaje profundo (Deep Learning), regresión lineal, algoritmos de agrupamiento (clustering), entre otros.

Los datos y el aprendizaje automático, como el caso del árbol de decisión, son herramientas poderosas en el campo de la inteligencia artificial. Permiten tomar decisiones informadas, crear sistemas inteligentes y optimizar procesos en diversas áreas, desde la toma de decisiones hasta la logística y la investigación operativa.

Este puente irá perfeccionando el conocimiento de los conceptos, modelos y herramientas de inteligencia artificial, la toma de decisiones y la investigación operativa…por lo que sus funciones pueden ir directamente hacia la educación, no la de siempre, por supuesto, sino en planteamientos disruptivos (learning is the work).

Coincidiendo con Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podeis estar seguros.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

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

Esto generará automáticamente los ecosistemas de las ideas que serán navegables con todas sus relaciones semánticas. Seremos capaces de comparar diferentes ecosistemas de las ideas de acuerdo a nuestros datos y las diferentes formas de clasificarlos. Seremos capaz de elegir diferentes perspectivas y enfoques…..(personalized learning and Social Learning)
Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.

Estas operaciones que se harán de manera automatizada y significativa deberá proporcionarnos la suficente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.dialect_human_development
La gente tiene que aceptar su responsabilidad personal y colectiva. Porque cada vez que creamos un vínculo, cada vez que “al igual que” algo, cada vez que creamos un hashtag, cada vez que compremos un libro en Amazon, y así sucesivamente,… que transformemos la estructura relacional de la memoria comúny eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.

Por lo tanto, también tenemos que desarrollar el PENSAMIENTO CRÍTICO Todo lo que encontremos en el Internet es la expresión de puntos de vista particulares, que no son ni neutrales ni objetivos, sino una expresión de subjetividades activas. ¿De dónde viene el dinero? ¿De dónde proceden las ideas? ¿Qué es el contexto pragmático del autor? etcétera…
Cuanto más conocemos las respuestas a estas preguntas, mayor es la transparencia de la fuente … y cuanto más se puede confiar y aún más si somos capaces a partir de estas respuestas, de pensar otras preguntas (así seremos mejores y haremos mejor a la sociedad).

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

Con la inteligencia artificial además de investigar llegamos a aspectos de toma de decisiones, liderajes…tanto en los aprendizajes coo en su relación con el trabajo:…
-sistemas de información y de decisión,
-bases de datos web,
-sistemas multiagente,
-la minería de datos y el acceso a través del contenido de los -documentos multimedia,
-televisión interactiva,
-ingeniería de producción,

También fuerza a campos más teóricos utilizados en la investigación de vanguardia en nuestros laboratorios como:
-modelización lógica
-teoría de la decisión
-aprendizaje simbólico y numérico,
-agentes adaptativos,
-modelización de sistemas complejos,
-optimización discreta o continua,
la investigación operativa.

Estoy trabajando hoy, por lo tanto, no con la escuela o la universidad, sino para aprender!…
Existe un lema republicano que dice “ Dentro de los propósitos de “sacudir”, “gire a la izquierda”, “giro”. Si algo se rompe o si no entiendo algo, me vuelvo al funcionamiento anterior hacia el exterior para ganar la penetración en otro sistema, es la única manera que puedo ver por qué algo no está funcionando adecuadamente. A veces es porque el sistema operativo no se ajusta a las condiciones ambientales actuales. Al igual que con la pantalla quese rompe en una tormenta…. Y creo que es precisamente con lo que tradicionalmente se entiende por aprendizaje también así: La comprensión tradicional de aprendizaje no se ajusta a las condiciones ambientales actuales, hoy el aprendizaje es otra cosa“

La digitalidad define los principios, el sistema operativo, que se comunica con la empresa. Las comunicaciones son las relaciones sociales. En sentido estricto, consiste en una compañía de las comunicaciones, si las personas queremos aprender y necesitamos estar en red para ello… Y el conocimiento y el aprendizaje como la producción de conocimiento está ligado a estas comunicaciones y sus condiciones….
Pero no confundamos como dice Jane Hart el Social Learning con algo impuesto, encerrado en un LMS, forzados a ser controlados…. “, es por eso que la AI, nos permite esa libertad que tanto buscamos en nuestros espacios de aprendizaje y de trabajo, tanto personales como sociales…(PLE-PLN).

En el siglo 19, esto significaba conjunto de registros “cosas”, a tener en cuenta y ser capaz de utilizar en situaciones apropiadas. La “sustancia” aparece como el único contenido, pero no es la única, solamente, la única explícita. La transferibilidad a otras “sustancias” es cuestionable; autodidacta, auto-aprendizaje intencional autorizado improbable específicamente, difícil de conseguir y para muchos no tiene ni sentido como para Hawking dijo a la BBC …

Aprende de forma explícita cómo a aprender intencionalmente, ya está en el siglo 19 por Humboldt, y luego todo el siglo 20 exigió una y otra vez la educación progresiva — .. pero implementado de manera esporádica hasta hoy.

El contenido de aprendizaje explícito no sólo debe ser el tema de primer orden, sino también cómo se va a aprender. Aquí su significado es consciente ,siempre visto como “conocimiento socialmente ya existente” no desaparece, pero su importancia es relativa. Esto es necesario, porque sólo así se puede formar la nueva sociedad del conocimiento, porque sólo así significados pueden cambiar.

Y no es así, ya que por lo general se supone que primero tendrían que pasar años para aprender “sustancia básica” y sólo después de que serían capaces de aprender a aprender, se ejecuta en paralelo en el mismo lugar, y desde el principio (Inteligencia Artifical), partiendo de la investigación y llegando a la sociedad (learning is the work) con todo el proceso de la Educación Disruptivo.
¿Por qué aprender a aprender?, pero en realidad esto nunca se ha “enseñado”, y hemos aprendido con un aprendizaje de fina capa — por coincidencia, con los maestros demanera inusual o por los padres (académicas) — puede Alvin Toffler desde 1971 sigue siendo tan revolucionario:
El analfabeto del futuro no es el hombre que no sabe leer;
es el hombre que no ha aprendido a aprender.
(Herbert Gerjuoy (citado n .. Alvin Toffler) 1971)

La mala noticia es: Aprender a aprender — esto no es ya suficiente, ni siquiera por hoy, y sin duda menos para mañana. Para la Alfabetización del Siglo XXI,debemos ir más lejos, se e basa en los principios de la red. Estos determinan la comunicación, las relaciones sociales, incluyendo el conocimiento y el aprendizaje:
-Abierta
-cualquier lugar, en cualquier momento
-vinculados
-autodirigido
-personalizad

¿Y cómo podemos aprender asi?
El requisito formulado por el antropólogo cultural canadiense Michael Wesch :
En un mundo de información es casi ilimitado , primero tenemos que preguntar por qué, entonces permitir que el aprendizaje fluya y luego derivar naturalmente en las necesidades que tenemos….
(Michael Wesch 2009)

Es decir, que necesitamos para el siglo 21, un nuevo marco a partir del cual todo emana:
La habilidad más importante del siglo 21, es la capacidad de formarse de manera personal , y debido a ello, no es lo mismo para todo el mundo y por tanto el aprendizaje clásico debe desaparecer ya que ni tienen ni tendrá sentido.

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

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

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

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

Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto “desmitificando” por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer….
En este momento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de la internet

.“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también deben manejar la gestión de los dispositivos y los datos.
“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…
Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..
“Hace mucho que tengo esbozos, escritos, esquemas de como encotrar datos, mejor dicho, “metadatos”,

Pero ell Registro de nuestros aprendizajes, trabajos… prioriza el intercambio y los datos y su análisis de uso tanto en una primera opción, como en su retroalimentación, que sería su segunda parte y eso ya serían metadatos,

Necesitamos canales personalizados (y algunos estandarizados, aunque no me guste) una infraestructura que permita su accesibilidad tanto de manera personal por una parte, como por cualquier persona, sin normas para los datos obligatorios, puede ser replicado en todo el mundo y debe abierto, basado en la nube, y la aplicación de listas, por lo que su uso al estilo Copy left, debe ser el planteamiento más adecuado:

-¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales…l son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)?
-¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran?
-¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback?
-¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…

Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.

El mismo Clay Shirky nos conduce a una “educación” disruptiva, una educación social, del tiempo libre, diferente de la estandarizada y constreñida de la actualidad…, si bien es cierto que como es lógico siempre habrá críticas y opiniones diferentes a este tipo de Educación asociada en parte, al Connctivismo de George Siemens y a su poca “academicidad” que sugiere, ya que no se acopla a los estándares de las políticas educativas de los estados y gobiernos…
http://www.tonybates.ca/…/some-critical-reflections-on-moo…/ Críticas de Clark Quin , lo que hace que a veces se confundan los términos y las acciones….creo que seguimos equivocandonos, tanto en querer unir los aprendizajes formales, no formales e informales, como a veces querer juntarlos: Los aprendizajes lo son per se, son inclusivos, personales y colectivos..y calificarlos es hacer REDUCCIONISMO a cualquier otro planteamiento….

Es por todo ello que estaría bien que en el http://www.edgex.in/resources.html EDGEX The Disruptive Educational Research Conference
Nunca serán ESTÁNDARES DE METADATOS, ni de datos paralelos o PARADATOS, Tampoco tratamos de armonizarlo, uniformalizarlo, construir un entorno cerrado para que solo podamos acceder nosotros, eso sería un contrasentido con nuestros planteamientos en la EDUACIÓN DISRUPTIVA (learning is the work) por lo que hacerlo sería destruir antes de arrancar en el proceso.

Estamos en la época de la FOCALIZACIÓN DE INTERESES, a mi ya no me interesa todo el LIBRO, solo algunas partes que necesito y eso me pasaba hace ya muchos años y no sabía gestionarlo, siempre me ha ocurrido, pero ahora puedo gestionarlo perfectamente, tengo herramientas que me lo facilitan, para mi Internet y los artilugios que tenemos, son como miel caída del cielo, pero no por ellas mismas, sino porque se adaptan completamente a mi manera de ser y de pensar y no solo eso, sino también de hacer las cosas….

Antes me veía raro con los demás, ahora soy capaz de gestionar diferentes cosas en un solo momento y ver la realidad global que hay a mi alrededor…una “pasada”…
Por eso me encanta la conversación con público, puedo leer en sus gestos, en sus movimientos lo que quieren en cada momento y así modificar mi CONFERENCIA hacia los derroteros que se están desarrollando en ese instante y para ello me valgo de TWITTER, por ejemplo…hace poco eso me era imposible.
Incluso pienso a veces que no se mantener una conversación al uso, es posible, pero si se entrar en la dinámica de lo que quieren los demás, de eso estoy seguro y lo he demostrado claro…(Juan Domingo Farnós)

Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.
Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperación

En la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..
las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos…

Considerando que el corto impacto a largo plazo de la Inteligencia Artificial depende de quien lo controla, el impacto a largo plazo depende de si se puede controlar o no, y más importante todavía: si seguirmeos con los sistemas jerarquizados verticales, o si optaremos por maneras Abiertas, inclusivas y ubícuas, por medio de redarquóas transversales, confiables y por tanto transparentes

Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….

Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos: ¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Por qué? Y ¿Cómo?

Los proyectos están integrados en entornos prácticos totalmente (por lo que ya estamos en un estadio superior “META” ya que estamos implementando aplicaciones directas tanto del learning is the work (Educación Disruptiva) como cualquier otro planteamiento más generalizado que necesite la nueva sociedad y que requiere un enfoque multidisciplinario, con lo que todo gira Ellos giran en torno a cuestiones específicas y detalladas.

La Internet de las cosas, el mundo conectado, una especie de Smart universal… Todos estos términos indican que el número de dispositivos conectados , comunicados a través, y en la construcción de relaciones a través de Internet, por lo que ha superado el número de seres humanos a través de Internet.
Pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Se trata de la cantidad de dispositivos, y qué dispositivos? Se trata de los datos, tanto de datos, captados tan rápido, tan dispares, que construirán grandes datos actuales y que serán parecidos a los datos diminutos,..
Necesitamos evidentemente un registro, como ya hemos dicho, pero no solo para que cualquiera los pueda utilizar, si no para poder buscar de nuevos a medida que lo vayamos necesitando con un medio de monitoreo y aseguramiento de riesgos, que será posible gracias a la tecnología móvil y la capacidad que pueda aportar la inteligencia artificial, la robótico, los instrumentos wereables… floreciente para analizar grandes cantidades de datos en bruto.

La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.

Por otro lado no hay duda de que el modo de investigación-acción de aprendizaje basado en la investigación es uno de los enfoques más importantes que valida la investigación en el aula y la investigación profesional en el puesto de trabajo de los docentes en las escuelas y colegios, y por supuesto, en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES.
Pero para tranquilizar a Hawquing y no darle siempre la razón a Roger Schank….
En cualquier campo, ya sea profesional o la educación, la inteligencia es lo mmás importante. Uno de ellos no debe de haber oído las palabras como Inteligencia Artificial, en contraste con la inteligencia humana. La tecnología está surgiendo día a día, los científicos están cada vez más interesados ​​en hacer algo innovador. Como la inteligencia artificial y robots no son tan se crean tales unidas, computadoras y máquinas que son sinónimos de los seres humanos y animales por los esfuerzos empleados juntos.

Por robots defecto se acuñó como “inteligente”, como se utiliza la aplicación para su movimiento, y robots inteligentes pueden desarrollarse mediante el empleo de la Inteligencia Artificial (IA). Es importante función es la de añadir un poco de humano como cualidades de la robótica. Podemos encontrar esta analogía en muchas cosas como juguetes, tales como mascotas robóticas. Hay otras fuerzas que están en favor de la combinación de estas dos fuentes con el fin de tener productos completa. Para saber la diferencia entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana, vamos a profundizar las raíces!

Inteligencia Humana: La inteligencia humana es algo natural, no artificial está involucrado en ella. En todos los campos, la inteligencia es algo percibido de manera diferente y adquirida de forma diferente. Más específicamente, la inteligencia humana es algo relacionado con la adaptación de varios otros proceso cognitivo para tener entorno específico. En la inteligencia humana, la palabra “inteligencia” juega un papel fundamental ya que la inteligencia está con ellos todo lo que es necesario meditar y hacer un plan paso a paso para realizar determinada tarea.

Es una bendición natural que es con los humanos desde su nacimiento y nadie puede reemplazarlo excepto DIOS.
Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial está diseñado para añadir humana como cualidades en máquinas robóticas. Su función principal es hacer que los robots una buena mímicas de los seres humanos.

En resumen podemos decir que se trata básicamente de trabajo para hacer una buena robots de copiadora de los seres humanos. Los investigadores están todo el tiempo ocupado en hacer una mente que puede comportarse como una mente humana, que están poniendo esfuerzos en hacer esta tarea ahora un days.Weak AI es el pensamiento enfocado hacia el desarrollo de la tecnología dotado de llevar a cabo movimientos pre-planifica en base en algunas normas y la aplicación de éstos para alcanzar un determinado objetivo. Fuerte AI está emergiendo tecnología que puede pensar y funcionar igual que los humanos, no sólo imitar el comportamiento humano en un área determinada.
¿Cuál es la diferencia real subyacente?

Mediante la combinación de ambas definiciones desde el túnel de la tecnología, podemos decir que la inteligencia humana funciona de forma natural y hacer un cierto pensamiento mediante la adición de diferentes procesos cognitivos. Por otro lado, la inteligencia artificial están en la manera de hacer un modelo que puede comportarse como seres humanos que parece imposible, porque nada puede sustituir una cosa natural en una cosa artificial.

Mientras que las reivindicaciones de los primeros visionarios que AI pronto superará a la inteligencia humana (expresado como la prueba de Turing) ahora parece grandioso, y el campo en sí ha pasado por varios ciclos de auge y caída, medio siglo de investigación en IA, no obstante ha tenido muchos aplicaciones prácticas en todas las áreas de la vida moderna, la educación incluido.
En la educación, algunas de estas aplicaciones incluyen el reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura, sistemas inteligentes de tutoría, evaluación de la escritura y el apoyo informático de aprendizaje colaborativo utilizando estudiantes simulados. Mientras que la IA en la educación no es probable que reemplace los maestros, es inevitable que matizar su papel. Cuando aceptada por los educadores, la IA puede ayudar a que las aulas estadounidenses del futuro más dinámico, centrado en el alumno y creativamente estimulante.

La historia de AI demuestra que los investigadores han logrado avances en la meta más estrecha de la creación de “programas informáticos inteligentes”, incluso si el objetivo más amplio de la creación de máquinas similares a las humanas hasta el momento ha sido difícil de lograr.
La Inteligencia artificial simbólica y neural investigación redes han ambas dirigidas a los sistemas inteligentes, pero sus puntos de partida han sido muy diferentes. La IA simbólica se ha centrado en la cognición de alto nivel, la manipulación de símbolos, razonamiento y planificación, mientras que la investigación de redes neuronales ha estudiado la percepción y el aprendizaje.

Ellos están profundamente arraigadas en las redes neuronales tradición: procesamiento distribuido en paralelo, representaciones analógicas y se centran en el aprendizaje a partir de datos del mundo real. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de las redes neuronales actuales, la nueva generación de redes se basa en fenómenos dinámicos emergentes que se corresponden con los símbolos, encuadernación papel y la manipulación de las representaciones estructuradas. En otras palabras, estamos abordando nuevamente los mismos problemas que la IA simbólica pero esta vez estamos firmemente cimentados en los datos y el aprendizaje del mundo real.

Impulsado por las revoluciones en la educación y en la tecnología, la naturaleza misma del trabajo habrá cambiado radicalmente, pero sólo en las economías que han optado por invertir en la educación, la tecnología y la infraestructura relacionada.
La carrera entre la automatización y el trabajo humano es ganado por la automatización, y el tiempo que necesitamos moneda fiduciaria para pagar el alquiler / hipoteca, los seres humanos se caerá del sistema en masa ya que este cambio tiene lugar … Las zonas de seguridad son los servicios que requieren locales esfuerzo humano (jardinería, pintura, cuidado de niños), el esfuerzo humano distante (edición, coaching, coordinación) y de alto nivel de la escuela de pensamiento / relación.

Todo lo demás cae en el medio ambiente rico en blancos de la automatización.
Bryan Alexander, consultor de tecnología, futurista, y miembro senior del Instituto Nacional para la Tecnología en la Educación Liberal, escribió: “El sistema educativo no está bien posicionado para transformarse y ayudar a los graduados de la forma que puede”
La Inteligencia artificial pues, es el nexo de unión entre la investigación teoríco-práctica (praxis) y su implementación en el learning is the work…

Si bucemos en la comunicación, en sus múltiples formas, tiene un poder tremendo. Tomar el lenguaje como un ejemplo. La complejidad y el poder del lenguaje humano es algo digno de contemplar. Se conecta a los individuos y las sociedades, lo que permite la transferencia de conocimientos, el intercambio de ideas y el crecimiento de la inteligencia comunal. Cuando se combina con el lenguaje de Internet, se ve cómo nuestras vidas han cambiado; somos liberados de las limitaciones anteriores de distancia, el tiempo y la memoria.

Los sensores nos dan una mayor oportunidad de experimentar nuestro mundo. El Internet-de-objetos (IO), ya que estos sensores conectados como se llaman colectivamente, ha permitido la digitalización de la lengua comunicada por el mundo físico. Los sensores permiten al Internet para extender inmediatamente el alcance de nuestra vista y el sonido. Los datos de los sensores nos permiten no sólo de forma interactiva, sino también comunicamos observacionalmente idioma.

Nuestro mundo impulsado por la tecnología está de nuevo en el precipicio de cambio. Para el año 2020, desde la forma en que vamos a estudiar el mundo, gestionar nuestros negocios, aprender en todos los lugares (ubicuidad)y las personas seguras y activas se alterará para siempre. Los dispositivos conectados llegarán a ser inteligentes, capaces tanto de digitalizar el idioma e incluso entenderlo. El impacto de este cambio será transformacional. Imagínese humanos y máquinas que se comunican con el mismo lenguaje natural que tiene a individuos y sociedades vinculadas durante siglos. En 2020, los límites entre la forma en que observamos e interactuamos con el mundo físico y virtual se desvanecerá.

Nuestras experiencias diarias — de un viaje al centro comercial para un vuelo en todo el mundo — se convertirán personalizado a nuestras preferencias, deseos y necesidades. Como los sensores se vuelven capaces de ser inteligentes , o la comprensión de la información que reciben, las pequeñas y grandes empresas por igual tomarán decisiones de seguridad y de negocio los más educados posible.

La red conectada de sensores acoplados con la inteligencia necesaria para interpretar y comprender el mundo físico proporcionará indicadores que pueden ayudar a las organizaciones a mejorar la eficiencia operativa, potenciales amenazas a la seguridad física de inmediato bandera y entender sus características demográficas.

En los entornos, esta nueva capacidad permitirá conocer y ayudar a un dueño de la tienda a identificar las necesidades individuales del cliente, a cualquier persona con quien quiere aprender, donde y cuando… La inteligencia integrada en la tienda minorista reconocerá cuando el cliente necesita ayuda, si se trata de información para tomar una decisión de compra, recomendaciones adaptadas a las preferencias del individuo o de la ayuda de un empleado de la tienda, el aprendizaje mismos dentro del propio trabajo (learning is the work) decidirá por si mismo lo que es necesario en cada momento sin importar la titulación, es más, las titulaciones tienen tambien el tiempo caducado, ahora permanecen por la inercia del dinero que provocan….

La inteligencia también será capaz de guiar el dueño de la tienda en la optimización de la colocación de productos, operaciones y medir el impacto de las campañas de marketing. Las preferencias de los clientes en la física se trasladarán desde el revés virtual y vice — imaginar preferencias de compras en línea que llevan a una tienda de ladrillo y mortero y al revés.

Para las organizaciones, el mundo físico digital permitirá garantizar la seguridad de los empleados y activos al mismo tiempo que permiten la gestión de edificios eficientes y colaboración de los empleados. A medida que la interacción entre los entornos físicos y dispositivos móviles (y portátiles) aumenta, aumenta nuestra libertad y por tanto nuestras oportunidades personalizadas y socializadoras de ser mejores.

El cambio hacia el mundo físico digital se está convirtiendo más atractivo y accesible no sólo a las empresas, sino también para el mercado de consumo. Los sensores se están convirtiendo en muy bajo costo y por lo tanto en todas partes. Todos los sensores están conectados en red y están aumentando en las capacidades de procesamiento. Hoy en día, se puede controlar el termostato de su casa desde cualquier lugar del mundo. Usted puede utilizar su teléfono para comprobar la seguridad de su casa mientras está de vacaciones. Esta es sólo la punta del iceberg.

La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.

Me preguntaban hace ya mucho…respecto a una serie de posts, por ambos lados y que los dos planteamos temas disruptivos…“¡Verdad que sí! Disrumpir la educación no es romper nada, sino construir algo nuevo y mucho mejor. Es el sistema educativo el que se destruye solo. Esto ocurre porque nunca tuvo los pantalones en sus sitio para aprender a crear su propio sustento. De manera que se convierta en un organismo verdaderamente autónomo y autosustentable. Ahora colapsa como el Gobierno y la Industria. Sus activos económicos, sociales, culturales, intelectuales y pedagógicos han perdido mucho valor….

Todos sus intentos son ineficaces porque anteponen su jerarquía operacional sobre el desarrollo social.

Simplemente, le abrimos los ojos a nuestros lectores. Y les proponemos que se nos unan para hacer lo que el Sistema Educativo ya no puede, no sabe, no quiere y NO DEBERÍA hacer:

Crear una sociedad autosustentable, capaz. Vamos a vivir en un mundo en el que muchas cosas no funcionan, y nadie va a saber cómo solucionarlos”, dice Howard Rheingold, sociólogo Internet. de construir su propia identidad cultural y de forjar nuevos horizontes de posibilidades. Los caminos trazados por nuestros antecesores ya no nos sirven más que para conocer su historia, no para repetirla…

Esto es lo que me tiene aquí en esta dimensión virtual apoyando tus planteamientos y aprendiendo de la realidad de muchos otros colegas que comparten sus conocimiento y experiencias. Porque de la diversidad de los demás es que aprendo a adoptar la diferencia…

Por eso mismo me atrevo a comentar…” Vamos a vivir en un mundo en el que muchas de sus cosas no van a funcionar, y nadie va a saber como solucionarlas… dice Howard Rheingold, sociólogo Internet”. -¿Qué es lo que más le fascina de la tecnología?

Es fascinante en sí misma, pero lo más interesante es la manera en que la gente la hace suya y la utiliza a su manera. A veces de forma radicalmente distinta para la que fue pensada. …

El desarrollo tecnológico de punta, no nos deja de impresionar. Todos los días confirmamos que la tecnología va a una velocidad superior a nuestro ritmo de vida; Un caso por destacar en este reconocimiento del futuro, es el de los celulares y otros aparatos comunicativos; estos cada vez son más complejos, ya que dentro de una misma carcasa, guardan un sinnúmero de herramientas. Vemos que la tendencia es tener el mayor número de aplicaciones en un mismo aparato; hoy se ven celulares que ya vienen con videocámara, cámara fotográfica, radio, almacenamiento USB, juegos, directorio telefónico, alarma, reloj, agenda, Internet, y otras más que resultan difíciles de recordar por ser tantas. Otro caso a destacar, es el de tarjetas de última tecnología que permiten a las personas, tener en un mismo objeto, su tarjeta de crédito, tarjeta débito, número de identificación, tarjeta de seguro médico, etc.

Lo impresionante de estos avances, no es su velocidad de progreso ni los beneficios que nos proporcionan, lo impresionante realmente es ver como los cambios en los procesos tecnológicos afectan y entran a alterar toda la gama de aspectos sociales. Podemos ver como por ejemplo, la implementación de Internet, así como la telefonía celular, han afectado sin duda la manera de comunicarnos, interrelacionarnos, hacer negocios, aprender, informarnos, entre otras muchas cosas.

Muchos de estos cambios que vemos en la sociedad, son impredecibles, y eso es lo realmente interesante, pensar en cómo nos veremos afectados socialmente cuando el desarrollo permita adquirir a un bajo costo, celulares con Internet incluido, o peor aún cuando nos implanten microchips en el cerebro para incrementar el control de Estado. Mucho podremos decir frente a lo que vendrá, pero seguramente pocos serán los pronósticos acertados

Es por eso que debemos algunos estar siempre preparados, no para solucionar nada de manera absoluta, lo cual será imposible, si no de buscar diferentes alternativas personalizadas y siempre bajo el prisma de aprender haciendo y de tener mecanismos y herramientas que podamos utilizar para ello.

Estamos viendo que es vital ya no solo parea tener en cuenta como llegar a nuestra Excelencia Personalizada, si no para encontrar la ayuda necesaria para conseguirlo, bien a nivel de memorias externas y de retroalimentacion personal o de Inteligencia artificial-.

Necesitamos un software escalable pero también readaptable a cada situación, por lo que las programaciones deben estar preparadas (abiertas) para que en cualquier momento nos puedan ser útiles, ya no tanto por su calidad estándar (que lo deben cumplir) si no bajo la posibilidad de modificarse y continuar siendo de calidad.

La estrategia a utilizar con el PKM es crear un mapa mental de la información que gestionamos de modo que se convierte en nuestro conocimiento personalizado y personal. Nuestros discos duros de ordenador pueden servir como un sustituto -? un lugar para crear o una representación? -…obviamente nos pueden servir de soporte, de ayuda.

Este primer paso en la estrategiacon el PKM exige determinar y utilizar la aplicación de un sistemas de clasificación de personal, la indexación y los principios de presentación.

En consecuencia, con la utilización de nuestro PKM conseguirmos nuestras “mejores fuentes”con las cuales mejorarán nuestros resultados en la adquisición de conocimientos, resultados más relevantes con menos ruido, aumentando el valor de la información.

El filtrado de información a través de criterios que consideramos de antemano (por ejemplo, cuando la creación de filtros de correo electrónico) o selectivamente tirando un poco de información, mientras que el control de lo que nos empujó a nosotros ,son las tácticas para el manejo de información no solicitada y la tasa de flujo de información.

Todo ello conlleva a una permeabilidad de un ecosistema de aprendizaje digital para la exportación y / o importación de la información y el conocimiento depende de la naturaleza de la “arquitectura” de los componentes del sistema (por ejemplo, la conectividad, la agrupación), las características de los protagonistas y su diversidad y distribución , y las interacciones entre ellos …

También nos encontramos con el circuito de retroalimentación ddesde dentro hasta a fuera y al revés, con lo que esta interacción continuada es vital para cualquier ecosistema de aprendizaje digital..

Si queremos conocer bien lo que es UN ECOSISTEMAS DIGITAL, lo habremos de comparar con algo, sino es imposible, ya que este término realmente no existe si nos referimos a las Tecnologías de la Información y la comunicación…

..esto nos hace ir a una analogía con un Ecosistema biológico, por tanto las “criaturas que viven y conviven en él, en el mundo digital serán… las complejas interacciones entre los estudiantes y interfaz, estudiante y profesor, alumno y contenido, y el estudiante y el estudiante (pares), que conforman el aprendizaje .

El análisis de estas interacciones es crucial para la comprensión en profundidad de aprendizaje en línea de los entornos de aprendizaje, …

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

Pero como se visualiza, necesitamos otra sociedad, no otro sistema, queremos una sociedad que se base en las personas, no en lo que tienen esas personas, pero tampoco es de recibo economías de subsistencia las cuáles mantiene las sociedades durante un tiempo en modo “stan bye”, pero que a medio-largo plazo, provocan auténticos “cataclismos”.

Los Estados, con la semántica actual, deben desaparecer, ya que los estados politizados de ahora (democráticos, por supuesto) son “entelequias” del pasado, culturas que nos redirigen a tiempos casi remotos y a maneras de vivir anticuadas en su forndo y en su forma.

Necesitamos formas de vivir donde las personas no tengan que depender de jerarquías verticales, si no de posicionamientos horizontales y diversos, donde la diferenciación aporte valor en lugar de restar expectativas. Los derechos ya no irán separados de las obligaciones, los dos actuarán al unísono y uno sin el otro no tendrá razón de se, con ello conseguiremos una mayor igualdad de las personas como indivíduos y colectivos, pero a su vez una diferenciación particularizada que no les hará “perderse” por el camino, ni quedar excluidos o segregados, como sucede ahora.

De esta forma dispondremos de lo que necesitemos en cada momento, pero nunca lo que tengamos de más será a costa de quitárselo a los demás, este proceso será imposible con el planteamiento expuesto.

Hay que hacer muchos análisis, prognosis y diagnosis de manera permanente y continuada, pero siempre con diferentes puntos de vista no paradigmáticos, eso condicionaría nuestro funcionamiento: globales, diversificadas, por poblaciones, por recursos naturales, ….y entonces empezar a construir y diseñar una arquitectura plurivalente, que se pueda autoregenerar en cada momento y que nunca más deba pasar por procesos burocráticos que fomenten los impedimentos.

Este artículo quiere ser la “avanzadilla” de lo que será lo que denominamos SOCIEDAD DISRUPTIVA, la cuál construirán otras personas, ya no las que ahora están ocupando lugares de lideraje, responsabilidad…los cuáles seguramente no estarían por la labor de hacerlo, o por tener adquiridos ciertos “tics”, pero también porque los relevos entraman “higienes” necesarias en cualquier nueva etapa de la vida.

Si bien el planteamiento económico actual está basado en premisas equivocadas, tal como se ha demostrado por la propia comunidad internacional (paradigma equivocado), ya que para que exista recuperación y reactivación económica debe haber dinamismo económico y social, inversiones, bajadas de impuestos y aumento del consumo con lo que el trabajo afloraría, acceso a los créditos…, esto significaría ¿que no sería necesario refundar la sociedad? NO, se debe realizar igualmente ya que como solemos comentar, todas las innovaciones , por muy buenas que sean, llegan a “contaminarse”, por lo que en cada ciclo temporal hay que realizar disrupciones necesarias-

Los análisis en comunicación han solido afirmar que los medios digitales o nuevos medios, tienen características completamente nuevas, propias de estos e inexploradas por medios antecesores. Estas características son analizadas por nuestro autor, el cual decide hacer una profunda revisión, para comprobar que algunos de los aspectos más destacables de los medios digitales ya habían sido inventados previamente.

¿Qué de los nuevos medios es nuevo y que es viejo?

Los medios digitales se caracterizan por permitir la incorporación simultánea de diversos medios en un mismo soporte; a esto lo conocemos como multimedia, y se caracteriza por incluir, imagen en movimiento, texto, voz, y música, todo en un mismo producto; esto es evidente en las aplicaciones Web o bibliotecas virtuales, pero si miramos con detenimiento, el cine también permite la instauración de varios medios a la vez; incluso Los manuscritos medievales iluminados, también incluían texto, imagen y gráfico. Es importante notar que la diferencia de los medios digitales es el poder incluir en la experiencia multimedia, el sentido del tacto, aspecto que por cierto, también es aplicable en televisión pero de un modo distinto.

El video, al estar planteado de manera secuencial no tiene la posibilidad de tener un acceso aleatorio a la información. Este tipo de acceso, en el cual el usuario tiene el control del tiempo, es otra característica por la cual se han destacado los medios digitales; sin embargo, para el desconocimiento de muchos, hubo inventos a finales del siglo XIX que abarcaron el concepto de acceder de forma aleatoria a la información de una película. Thomas Edison inventó el disco fonográfico el cual permitía, mediante una “cámara espiral de registro de imágenes”, acceder a cualquier momento o fotograma de la película, de la forma en que deseara el usuario.

Lo nuevo.

La representación numérica de los medios digitales es un aspecto que hace de estos algo realmente novedoso, ya que la conversión de medios a datos informáticos permite reproducir sin ninguna degradación cualquier tipo de archivo. Lo irónico de esto, es que debido al interés primordial de mayor capacidad de almacenamiento y eficacia en el acceso, se suele deteriorar la calidad de los archivos para tener un óptimo manejo y una ágil transferibilidad de los mismos, lo cual permite crear un panorama en el que las copias digitales, frecuentemente, terminan con peor calidad que las copias análogas.

La Interactividad.

La interactividad es un concepto muy ambiguo, ya que este atributo se suele pensar como novedad propia de los medios digitales, cosa que para Lev es un error. La interactividad, la cual se puede definir como un proceso en el que participa el mensaje y respuesta de dos actores, es algo que ya ha sido propuesto por el arte mucho antes de la existencia de los medios digitales. La representación semiabstracta, por ejemplo, requiere de una respuesta por parte de quien aprecia la obra pues de la reacción cognitiva depende que los datos puestos en la misma sean completados. Oro ejemplo es el happening y el performance, propuesto por dadaístas y futuristas. Estos modos de arte requieren la participación de alguien más, ya que no sirven de nada por sí mismos; es decir, si no hay respuesta activa por parte de quienes participan en la obra, no hay nada.

La interacción por lo tanto ya se ha venido experimentando, solo que mediante interacción psicológica, característica que la diferencia de la interacción física la cual se hace participe en los medios digitales.

Para concluir queda por citar a Lev para explicar la forma en cómo actúa en los usuarios de medios digitales, la interacción: “Se trata de un nuevo tipo de identificación, que resulta adecuado para la era de la información, con su trabajo cognitivo. Las tecnologías culturales de una sociedad industrial — el cine y la moda — nos pedían que nos identificáramos con la imagen corporal de otra persona. Los medios interactivos nos piden que nos identifiquemos con la estructura mental de otra persona. Si el espectador cinematográfico, hombre o mujer, codiciaba y trataba de emular el cuerpo de una estrella de cine, al usuario de ordenador se le pide que siga la trayectoria mental del diseñador de nuevos medios.”

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

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

Valores y Buenas Prácticas para el Aprendizaje:

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

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

-Uso de los sombreros para pensar

-Trabajo individual: análisis, reflexión, expresión de opinión

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

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

Gestionaríamos un PERFIL INNOVADOR Y/O PERSONALIZADO…

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

Aprender-emprender & Emprender-aprender!

¿Que va antes, el huevo o la gallina? Nuestra idea no va por aquí, es más, no sabemos que va primero si uno o el otro, pero si algo tenemos claro es que se necesitan.

¿Por qué se debe aprender el espíritu emprendedor?

Cuando se piensa en el “futuro del aprendizaje”, es obvio que los conocimientos son necesarios para la próxima generación podrían ser diferentes de los que se necesitan hoy en día.

La Educación Empresarial puede ayudar a desarrollar habilidades transversales en un sentido, pero le falta el otro, la educación, los aprendizajes…

Sobre cómo desarrollar un conjunto general de competencias aplicables a la vida, a la educación y al trabajo; no simplemente sobre como aprender o dirigir un negocio.

Ser emprendedor puede significar:

1) ser Intraempresarial como empleado,

2) ser socialmente emprendedor para crear un cambio social o

encontrar soluciones a los problemas sociales,

3)ser capaz de iniciar una nueva empresa, un nuevo rumbo.

Para fines sociales o para fines personales son relevantes todas las formas de aprendizaje, de formación para apoyar el desarrollo de actitudes empresariales…, conocimientos y comportamientos, sean del signo que sean.

De como emprendimiento y aprendizaje deben ir de la mano en una nueva sociedad, he aquí los itinerarios posibles para que eso se produzca, por tanto el esquema es complejo, es cierto, pero se adapta a una concepción global del nuevo emprendimiento y de la nueva educación , los dos juntos e inseparables….

Con ello desaparece los compartimientos estancos, las localizaciones a ultranza y aparecen temas colaborativos, pensamiento crítico, redarquías que dan transparencia y confianza a los procesos, y por encima de todo una Excelencia personalizada que hace que nadie se quede fuera del sistema….miren a ver que les parece, please…

Si además queremos aplicar la Utilización del mundo de internet, las redes sociales….

En su aplicación en el mundo del empleo, sirven si lo aplican todos los trabajadores, si ponen cada uno de ellos toques personales e imaginativos, si ejercen la transparencia y la confianza en todo lo que hacen…

Pero si les obligan a realizar todos lo mismo, de manera rígida y estandarizada entonces la utilización de las redes sociales en el PKM, (como expresa Harold Jarche)no sirve ya que este necesita de:

• –Personal — de acuerdo a las capacidades de uno, intereses y motivación — no dirigida por fuerzas externas.
  –Conocimiento — la comprensión de la información y la experiencia con el fin de tomar las medidas — saber qué, saber quién es, sabe cómo hacerlo.
  –Maestría — el viaje de aprendiz a disciplinado sentido creador y partícipe del conocimiento — maestros no deben ser administrados.

Si entendemos que la creación del conocimiento y la utilización para ello de las redes sociales en el mundo del emprendimiento, del trabajo, debe haber por ambos lados metodologías 2.0, si no no tendría sentido, por tanto os animamos a ello, a dejar fuera las jerarquías verticales, especialmente como indican Julian Stodd y Juan Domingo Farnós, a dar más responsabilidad y compromiso a los trabajadores para que las redarquías transversales sean un éxito y con ello lograremos mayor productividad, mejor formación y un superior valor añadido laboral y social que nunca habíamos tenido….

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

¿Hasta qué punto estamos dispuestos y queremos comprometernos como sociedad, para los cambios masivos en las capacidades humanas que las tecnologías digitales son propensos a permitir en los próximos años?
¿Hasta qué punto son nuestras visiones de futuro para la educación sobre la base de suposiciones acerca de la humanidad, la sociedad y la tecnología actuales ya son válidos?

Los beneficios que acrediten los datos a largo plazo de los análisis de datos sobre resultados de los estudiantes son insuficientes. Necesidades de almacenamiento para alojar los metadatos educativos son inmensas. ….

juandon

Aquí tienes una lista de referencias bibliográficas relacionadas con los temas que has mencionado:

1. E-Learning and Digital Education: Perspectives on a Revolution in Education Autor: Wim Jochems, Joke Voogt, Gerald Knezek Año: 2013
2. Disruptive Innovation in Education: Challenges and Opportunities for the Future Autor: Clayton M. Christensen, Michael B. Horn, Curtis W. Johnson Año: 2011
3. The Fourth Industrial Revolution Autor: Klaus Schwab Año: 2016
4. Deep Learning Autor: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville Año: 2016
5. Artificial Intelligence: A Modern Approach Autor: Stuart Russell, Peter Norvig Año: 2016
6. Learning Analytics: From Research to Practice Autor: Johann Ari Larusson, Brandon White Año: 2014
7. Knowledge Management and Organizational Learning Autor: William R. King Año: 2009
8. Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns Autor: Clayton M. Christensen, Curtis W. Johnson, Michael B. Horn Año: 2008
9. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning Autor: Roger Nkambou, Riichiro Mizoguchi, Jacqueline Bourdeau Año: 2013
10. Educational Data Mining: Applications and Trends Autor: Alejandro Peña-Ayala Año: 2014

11. Disrupting Higher Education: The Coming Transformation of Education and the University Autor: Joshua Kim, Edward Maloney Año: 2020
12. Handbook of Educational Data Mining Autor: Cristobal Romero, Sebastian Ventura, Mykola Pechenizkiy, Ryan S.J.d. Baker Año: 2011
13. The Innovator’s Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail Autor: Clayton M. Christensen Año: 1997
14. Educational Data Mining and Learning Analytics: Applications to Constructionist Research Autor: Ryan S.J.d. Baker, Andrey Rzhetsky Año: 2014
15. Machine Learning: A Probabilistic Perspective Autor: Kevin P. Murphy Año: 2012
16. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction Autor: Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman Año: 2009
17. Learning Analytics in Higher Education: Current Innovations, Future Potential, and Practical Applications Autor: Charles D. Dziuban, Anthony G. Picciano, Charles R. Graham, Patsy D. Moskal Año: 2019
18. Machine Learning Yearning: Technical Strategy for AI Engineers, In the Era of Deep Learning Autor: Andrew Ng Año: 2018
19. Artificial Intelligence in Education: 16th International Conference, AIED 2013, Memphis, TN, USA, July 9-13, 2013, Proceedings Autor: Rosemary Luckin, Kenneth R. Koedinger, José A. Ruipérez-Valiente Año: 2013
20. E-Learning and the Science of Instruction: Proven Guidelines for Consumers and Designers of Multimedia Learning Autor: Ruth C. Clark, Richard E. Mayer Año: 2016
21. Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies Autor: Steven Finlay Año: 2018
22. Disruptive Technology Enhanced Learning: The Use and Misuse of Digital Technologies in Higher Education Autor: Martin Weller Año: 2013
23. Handbook of Research on Educational Communications and Technology Autor: J. Michael Spector, M. David Merrill, Jan Elen, M. J. Bishop Año: 2013
24. Learning with Big Data: The Future of Education Autor: Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier Año: 2014
25. The Fourth Education Revolution: Will Artificial Intelligence Liberate or Infantilise Humanity? Autor: Anthony Seldon Año: 2020
26. «Disrupting Class: How Disruptive Innovation Will Change the Way the World Learns» Autor: Clayton M. Christensen, Curtis W. Johnson, Michael B. Horn Año: 2011
27. «Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data» Autor: Peter Flach Año: 2012
28. «Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents» Autor: David L. Poole, Alan K. Mackworth Año: 2017
29. «The Deep Learning Revolution» Autor: Terrence J. Sejnowski Año: 2018
30. «Artificial Intelligence: A Modern Approach» Autor: Stuart Russell, Peter Norvig Año: 2016
31. «Disruptive Education: Technology-Enabled Competency-Based Education for Social Justice» Autor: Michael B. Horn, Frederick Hess, Heather Staker Año: 2017
32. «Educational Data Mining: Applications and Trends» Autor: Alejandro Peña-Ayala Año: 2014
33. «Deep Learning» Autor: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville Año: 2016
34. «Machine Learning for Dummies» Autor: John Paul Mueller, Luca Massaron Año: 2016
35. «The Disruptive Power of Online Education: Challenges, Opportunities, Responses» Autor: Christopher M. Hoadley, Jeremy D. Slagoski Año: 2014
36. Autores españoles:
37. Juan Domingo Farnós Miró: Autor especializado en educación disruptiva y tecnologías educativas.
38. Universidad de Barcelona, España.
39. Mariano Fernández Enguita: Sociólogo y experto en educación.
40. Universidad de Salamanca, España.
41. Cristóbal Cobo Romaní: Investigador en educación y tecnología.
42. Universidad de Barcelona, España.
43. Manuel Area Moreira: Investigador en tecnología educativa.
44. Universidad de La Laguna, España.
45. Autores latinoamericanos:
46. Carlos Marcelo: Investigador en educación y tecnología.
47. Universidad de Sevilla, España (también tiene colaboraciones con universidades latinoamericanas).
48. Marlene Scardamalia: Investigadora en aprendizaje colaborativo y tecnología educativa.
49. Universidad de Toronto, Canadá (ha trabajado con investigadores latinoamericanos).
50. César Coll: Psicólogo y experto en aprendizaje y tecnología educativa.
51. Universidad de Barcelona, España (ha colaborado con investigadores latinoamericanos).
52. Universidades asiáticas:
53. Tsinghua University: Reconocida universidad en Beijing, China, con investigaciones en inteligencia artificial y educación.
54. Seoul National University: Universidad líder en Corea del Sur, con investigaciones en tecnología educativa y aprendizaje automático.
55. National University of Singapore: Universidad destacada en Singapur, con investigaciones en inteligencia artificial aplicada a la educación.
56. Graciela Cordero Arroyo: Investigadora en educación y tecnología.
    • Universidad de Costa Rica, Costa Rica.
57. Jordi Adell Segura: Investigador en tecnología educativa y aprendizaje.
    • Universidad Jaume I, España (ha colaborado con investigadores latinoamericanos).
58. Alejandra Bosco: Especialista en educación disruptiva y tecnología educativa.
    • Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
59. Manuel Souto Salorio: Investigador en tecnología educativa y aprendizaje en línea.
    • Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), México.
60. Universidades asiáticas:
61. Beijing Normal University: Universidad de renombre en China, con investigaciones en inteligencia artificial y educación.
62. Tokyo Institute of Technology: Universidad líder en Japón, con investigaciones en tecnología educativa y aprendizaje automático.
63. National Taiwan Normal University: Universidad destacada en Taiwán, con investigaciones en inteligencia artificial aplicada a la educación.

1. Página web oficial de Juan Domingo Farnós Miró:
   • Sitio web: https://juandomingofarnos.wordpress.com/
2. Educación Disruptiva:
   • Sitio web: http://www.educaciondisruptiva.com/
3. Revista Digital de Educación y Tecnología (RED):
   • Sitio web: http://www.revista-red.com/
4. Eduteka:
   • Sitio web: https://www.eduteka.org/
5. Innovación Educativa:
   • Sitio web: http://innovacioneducativa.upm.es/
6. International Journal of Educational Technology in Higher Education:
   • Sitio web: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/
   • Educause:
     • Sitio web: https://www.educause.edu/
   • eLearning Industry:
     • Sitio web: https://elearningindustry.com/
   • International Society for Technology in Education (ISTE):
     • Sitio web: https://www.iste.org/
   • Journal of Educational Technology & Society:
     • Sitio web: https://www.jets-edu.com/
   • Learning Technologies Magazine:
     • Sitio web: https://www.learningsolutionsmag.com/
   • International Journal of Artificial Intelligence in Education:
     • Sitio web: https://www.springer.com/journal/40593
7. Juan Domingo Farnós Miró ha trabajado con diversas universidades internacionales y colaborado con otros autores en el campo de la educación disruptiva, la inteligencia artificial y la tecnología educativa. A continuación, te menciono algunas de estas universidades y autores:
8. Universidades internacionales:
9. Universidad de Stanford (Estados Unidos)
10. Universidad de Harvard (Estados Unidos)
11. Universidad de Oxford (Reino Unido)
12. Universidad de Cambridge (Reino Unido)
13. Universidad de Melbourne (Australia)
14. Universidad de Toronto (Canadá)
15. Universidad de Tsinghua (China)
16. Universidad de Tokio (Japón)
17. Universidad de Sao Paulo (Brasil)
18. Universidad de Buenos Aires (Argentina)
19. Autores:
20. Roger Schank
21. George Siemens
22. Stephen Downes
23. Peter Pappas
24. Audrey Watters
25. Tony Bates
26. Terry Anderson
27. Marc Prensky
28. Howard Rheingold
29. Sugata Mitra
30. Estas universidades y autores representan solo una pequeña muestra de las instituciones y personas con las que Juan Domingo Farnós Miró ha colaborado en el ámbito de la educación disruptiva, la inteligencia artificial y la tecnología educativa. Su trabajo se ha extendido a nivel internacional, y ha contribuido con su conocimiento y experiencia en estos temas.

Los MACRODATOS (BIG DATA) entran en la construcción de infraestructuras de conocimiento por medio de análisis de datos y su implemtnación en procesos de aprendizaje

Juan Domingo Farnos Miro

Si entramos de lleno en el terreno educativo y en la aceleración que se produce con el software de datos, se entra en aspectos estructurales sino que incluso se llega al currículo (en aquello que ya explicábamos que los grandes macrodatos-BIG DATA utilizadas por grandes empresas mundiales, determinan el futuro de la educación en casi todos sus ámbitos).

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.

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Las grandes empresas utilizan el big data y el análisis de datos en el ámbito educativo de varias formas para determinar el futuro de la educación. Aquí hay algunas formas en las que estas empresas pueden influir en la educación:

1. Recopilación de datos: Las empresas recopilan una gran cantidad de datos sobre el comportamiento y el rendimiento de los estudiantes. Esto puede incluir datos demográficos, patrones de uso de plataformas y aplicaciones educativas, resultados de evaluaciones, interacciones en línea, entre otros. Estos datos se utilizan para comprender mejor las necesidades y preferencias de los estudiantes.
2. Perfilado de estudiantes: Mediante el análisis de los datos recopilados, las empresas pueden crear perfiles detallados de los estudiantes. Estos perfiles incluyen información sobre las fortalezas y debilidades académicas de los estudiantes, sus intereses, estilos de aprendizaje y otras características relevantes. Con estos perfiles, las empresas pueden ofrecer recomendaciones y personalizar la experiencia educativa para cada estudiante.
3. Desarrollo de plataformas y herramientas educativas: Con base en los datos recopilados y el conocimiento obtenido del análisis, las empresas pueden desarrollar y mejorar plataformas educativas y herramientas digitales. Estas plataformas suelen incorporar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes y proporcionar recursos educativos relevantes.
4. Predicción y recomendación: Utilizando técnicas de análisis predictivo, las empresas pueden predecir los resultados de los estudiantes, identificar posibles áreas de dificultad y ofrecer recomendaciones personalizadas para mejorar el rendimiento académico. Esto puede incluir sugerencias de cursos, recursos adicionales, estrategias de estudio y apoyo individualizado.
5. Colaboración con instituciones educativas: Las empresas pueden colaborar con instituciones educativas, como escuelas, universidades o sistemas educativos, para implementar soluciones basadas en datos. Esto puede incluir la implementación de programas educativos, el diseño de currículos personalizados, la capacitación docente en el uso de tecnologías educativas y la mejora de la gestión educativa a través de análisis de datos.

1. Árboles de decisión:

pythonCopy code# Importar librerías necesarias
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv("educational_data.csv")

# Dividir los datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop("rendimiento", axis=1)
y = data["rendimiento"]

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear el clasificador del árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier()

# Entrenar el modelo
clf.fit(X_train, y_train)

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

# Evaluar la precisión del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Precisión del modelo de árbol de decisión:", accuracy)

2. Algoritmos de aprendizaje automático:

pythonCopy code# Importar librerías necesarias
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv("educational_data.csv")

# Dividir los datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop("rendimiento", axis=1)
y = data["rendimiento"]

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear el clasificador de regresión logística
clf = LogisticRegression()

# Entrenar el modelo
clf.fit(X_train, y_train)

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

# Evaluar la precisión del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Precisión del modelo de regresión logística:", accuracy)

En estos ejemplos, se utilizan las librerías de Python pandas para cargar y manipular los datos, sklearn para crear y entrenar los modelos de aprendizaje automático, y se evalúa la precisión del modelo utilizando la métrica de exactitud (accuracy_score).

Con ellos los programas automatizados especifican el aprendizaje adaptativo y el personalizado, viendo claramente sus diferencias, pero también sus similitudes.

En lo que se refiero más propiamente a la DIDÁCTICA, los programas informáticos (máquinas), interactúan directamente con los aprendices y su aprendizaje (Bayne 2015).

Aprendizaje Adaptativo:

• Diferencias: El aprendizaje adaptativo se enfoca en ajustar el proceso de enseñanza y aprendizaje para adaptarse a las necesidades y características individuales de cada estudiante. Los programas automatizados utilizan algoritmos y técnicas de inteligencia artificial para recopilar datos sobre el rendimiento y las preferencias de los estudiantes, y así pueden adaptar el contenido, la dificultad y la secuencia de las actividades de aprendizaje de acuerdo con las necesidades individuales. En términos didácticos, el aprendizaje adaptativo busca personalizar la experiencia de aprendizaje en función de los perfiles de los estudiantes.
• Similitudes: Tanto en el aprendizaje adaptativo como en la didáctica, se busca optimizar el proceso de enseñanza y aprendizaje para mejorar los resultados de los estudiantes. Ambos enfoques consideran las características y necesidades individuales de los estudiantes para proporcionar una experiencia de aprendizaje más efectiva. La interacción directa entre los programas informáticos y los aprendices en el aprendizaje adaptativo es similar a la interacción entre los docentes y los estudiantes en el enfoque didáctico tradicional, pero con la ventaja de la adaptabilidad y personalización basada en datos.

Aprendizaje Personalizado:

• Diferencias: El aprendizaje personalizado se centra en la individualización completa de la experiencia de aprendizaje para cada estudiante. Los programas automatizados en el aprendizaje personalizado se basan en perfiles de estudiantes y adaptan no solo el contenido y la secuencia de las actividades de aprendizaje, sino también el estilo de enseñanza, las estrategias y los recursos utilizados. En términos didácticos, el aprendizaje personalizado busca proporcionar una experiencia educativa altamente adaptada a las necesidades, preferencias y ritmos de aprendizaje individuales.
• Similitudes: Al igual que en el aprendizaje adaptativo, tanto el aprendizaje personalizado como la didáctica buscan proporcionar una experiencia de aprendizaje más relevante y efectiva para los estudiantes. Ambos enfoques consideran las características individuales de los estudiantes y buscan ajustar la enseñanza y los recursos para satisfacer sus necesidades. La interacción directa entre los programas informáticos y los aprendices en el aprendizaje personalizado también tiene similitudes con la interacción entre los docentes y los estudiantes en la didáctica, pero con un nivel más alto de adaptación y personalización.

Thompson en 2016 y Juan D. Farnos en el 2000, hablan de sustituir la evaluación por procesos de aprendizaje continuados y de manera personalizada, tanto en lo que se recibe como en lo que se produce.

Efectivamente, existen expertos y teóricos que han propuesto sustituir la evaluación tradicional por procesos de aprendizaje continuos y personalizados. Thompson en 2016 y Juan D. Farnos en el 2000 son dos de ellos. A continuación, te brindo más información sobre sus enfoques:

1. Thompson (2016): En 2016, Rebecca L. Thompson, una experta en educación y autora del libro «Diversity and the Common Good: Civil Society, Religion, and Catholic Education,» planteó la idea de reemplazar la evaluación tradicional por procesos de aprendizaje continuados y personalizados. Según Thompson, la evaluación tradicional se centra en clasificar y comparar a los estudiantes en función de los resultados de pruebas y exámenes, lo que puede ser limitante y no reflejar verdaderamente su progreso y comprensión.

En cambio, Thompson aboga por un enfoque en el aprendizaje continuo, donde los estudiantes sean evaluados de manera constante y formativa a lo largo del proceso de aprendizaje. Esto implica proporcionar retroalimentación constante y adaptar las actividades y los recursos de acuerdo con las necesidades y el progreso individual de cada estudiante. El objetivo es que los estudiantes se enfoquen en su propio crecimiento y desarrollo, en lugar de ser evaluados y comparados con sus compañeros.

2. Juan D. Farnos (2000): Juan D. Farnos es un experto en educación y tecnología, conocido por su enfoque en la pedagogía disruptiva y la educación basada en la personalización y la autonomía del estudiante. En el año 2000, Farnos planteó la idea de reemplazar la evaluación tradicional por un enfoque centrado en el aprendizaje continuo y personalizado.

Según Farnos, la evaluación tradicional se centra demasiado en la calificación y la comparación de los estudiantes, lo que puede generar estrés y desmotivación. En cambio, propone un enfoque donde la evaluación se convierte en un proceso integrado en el propio aprendizaje. Los estudiantes son evaluados de manera continua y formativa, utilizando diferentes herramientas y técnicas, y reciben retroalimentación constante para mejorar su aprendizaje. Esto permite adaptar el proceso educativo a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante, fomentando la autonomía y la responsabilidad en su propio aprendizaje.

Tanto Thompson en 2016 como Juan D. Farnos en el 2000 abogan por reemplazar la evaluación tradicional por procesos de aprendizaje continuos y personalizados. Estos enfoques se centran en la retroalimentación constante, la adaptación de las actividades y los recursos, y la valoración del progreso individual de los estudiantes, en lugar de la calificación y la comparación con otros. El objetivo es promover el crecimiento y la autonomía del estudiante en su proceso de aprendizaje.

Mayer-Schouberger…(2014) establece que el BIG DATA nos permite interactuar con programas de software digital para que los algoritmos los “customicen” y los mejoren permanentemente bien sea por medio de retroalimentaciones, individualización y personalización, así como una predicción probabilística:

1. Retroalimentación y mejora continua: El Big Data permite la recopilación masiva de datos relacionados con el aprendizaje de los estudiantes, como su rendimiento, interacciones en línea, preferencias de aprendizaje, entre otros. Estos datos se pueden utilizar para proporcionar retroalimentación constante a los estudiantes y a los programas de software digital. A través del análisis de los datos recopilados, se pueden identificar patrones, tendencias y áreas de mejora, lo que permite ajustar y mejorar continuamente los programas de software. Los algoritmos de aprendizaje automático y la minería de datos son técnicas comunes utilizadas para extraer información valiosa de los datos y mejorar los programas de software en función de esa retroalimentación.
2. Individualización y personalización: El Big Data permite capturar una gran cantidad de datos sobre los estudiantes, lo que incluye información demográfica, preferencias, estilos de aprendizaje, fortalezas y debilidades. Utilizando algoritmos y técnicas de análisis de datos, es posible crear perfiles individuales de los estudiantes y adaptar la experiencia de aprendizaje de acuerdo con esas características. Por ejemplo, mediante el uso de algoritmos de recomendación, se pueden proporcionar recursos, actividades y rutas de aprendizaje personalizadas que se ajusten a las necesidades y preferencias de cada estudiante. Los árboles de decisión y otros algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para tomar decisiones basadas en estos perfiles individuales y personalizar el contenido y las interacciones en función de esos datos.
3. Predicción probabilística en el aprendizaje: El Big Data también permite utilizar algoritmos de aprendizaje automático para realizar predicciones probabilísticas sobre el aprendizaje de los estudiantes. Al analizar los datos recopilados, se pueden identificar patrones y correlaciones que pueden usarse para predecir el rendimiento académico futuro, las áreas de dificultad y las necesidades de apoyo. Estas predicciones probabilísticas pueden ayudar a los programas de software digital a ajustar y adaptar el contenido y las estrategias de enseñanza en tiempo real, brindando una experiencia de aprendizaje más personalizada y eficaz.

1. Retroalimentación y mejora continua: Supongamos que tenemos un conjunto de datos que registra las interacciones de los estudiantes con un programa de aprendizaje en línea, como las respuestas a preguntas o ejercicios. Podemos utilizar algoritmos de aprendizaje automático, como el algoritmo de bosques aleatorios (Random Forest), para analizar estos datos y proporcionar retroalimentación a los estudiantes en tiempo real.

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Cargar los datos
data = pd.read_csv("datos_interacciones.csv")

# Dividir los datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop("resultado", axis=1)
y = data["resultado"]

# Crear el clasificador de bosques aleatorios
clf = RandomForestClassifier()

# Entrenar el modelo
clf.fit(X, y)

# Realizar predicciones y proporcionar retroalimentación
nueva_interaccion = [0, 1, 0, 1]  # Nuevos datos de interacción del estudiante
prediccion = clf.predict([nueva_interaccion])

if prediccion == 1:
    print("¡Respuesta correcta!")
else:
    print("Respuesta incorrecta, vuelve a intentarlo.")

En este ejemplo, se utiliza un algoritmo de bosques aleatorios para analizar las interacciones de los estudiantes y predecir si sus respuestas son correctas o incorrectas. La retroalimentación se proporciona en tiempo real basada en la predicción del modelo.

2. Individualización y personalización: Supongamos que tenemos un conjunto de datos que registra las preferencias de aprendizaje de los estudiantes, como el estilo de aprendizaje preferido (visual, auditivo, kinestésico) y la preferencia por el aprendizaje individual o grupal. Podemos utilizar árboles de decisión para personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante.

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Cargar los datos
data = pd.read_csv("datos_preferencias.csv")

# Dividir los datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop("preferencia", axis=1)
y = data["preferencia"]

# Crear el clasificador del árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier()

# Entrenar el modelo
clf.fit(X, y)

# Realizar predicciones y personalizar la experiencia de aprendizaje
preferencias_estudiante = [1, 0, 1]  # Nuevas preferencias del estudiante
decision = clf.predict([preferencias_estudiante])

if decision == 1:
    print("Personalizar experiencia de aprendizaje individual.")
else:
    print("Personalizar experiencia de aprendizaje grupal.")

En este ejemplo, se utiliza un árbol de decisión para analizar las preferencias de aprendizaje de los estudiantes y decidir si se debe personalizar la experiencia de aprendizaje de forma individual o grupal, según las características del estudiante.

3. Predicción probabilística en el aprendizaje: Supongamos que tenemos un conjunto de datos que registra el rendimiento académico histórico de los estudiantes, como las calificaciones obtenidas en diferentes

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asignaturas. Podemos utilizar algoritmos de regresión, como la regresión lineal, para predecir el rendimiento futuro de los estudiantes en función de su historial académico.

pythonCopy codeimport pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Cargar los datos
data = pd.read_csv("datos_rendimiento.csv")

# Dividir los datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data.drop("rendimiento_futuro", axis=1)
y = data["rendimiento_futuro"]

# Crear el modelo de regresión lineal
reg = LinearRegression()

# Entrenar el modelo
reg.fit(X, y)

# Realizar predicciones de rendimiento futuro
rendimiento_actual = [80, 85, 90]  # Rendimiento académico actual del estudiante
prediccion = reg.predict([rendimiento_actual])

print("La predicción del rendimiento futuro es:", prediccion)

La cuestión será si con ello podemos conseguir:

a-La personalización, no como un DAFO, ni como un VUCA, sino como aprendizajes reales.

b-Conocer todos el el funcionamiento real del aprendizaje personalizado/socializador.

c-Sacar de los datos lugares para facilitarnos nuestro progreso.

d-Innovacion escalable continuada y permanente.

Se demuestra (Farnos 2000) que para personalizar el aprendizaje no hay otra manera que:

a-Socializarlo

b-Establecer un software escalable adecuado que analice digitalmente los datos de cada alumno (dataficación).

c-Aprender fuera de las aulas (BLENDED LEARNING):

COLABORACION…….

1-Aprendices

2-Docentes

3-familias

4-Administracion

METODOLOGÍAS……..1-PBL (ABP)

2-Flipped Classroom

3-Problemas

4-Gamification

d-Crear una cultura con otros valores

Contamos con la digitalización y la datificación, adquiriendo el manejo de un software, identidad propia, vida social, relaciones sociales…

“El mundo social cada vez más lo determinan los medios sociales” (Lupton 2015 pag 17–18

Elsoftware seduce a las personas: da más coherencia, mayor productividad, fiabilidad… y eso a cambio de una transformación social y tecnológica.

Pero los DATOS siempre serán “subjetivos”, parciales, ya que si bien los analizamos, solo lo hacemos de la manera que nos interesa, recogemos los que nos interesan y los otros, no y, por tanto, ello produce consecuencias. Por ejemplo: una dirección u otra en LA EDITORIAL EDUCATIVA de un libro de textom un software concreto…

La red hace que nuestro volcado de datos nos convierta a nosotros mismos en ellos, entrando de lleno en un paradigma hasta ahora impensable. Al introducir en ellos un software escalable, preciso y totalmente autónomo, nos hace participar como soporte conductual de los hechos que produciran nuestros actos educativos.

“Estos algoritmos ya pueden COMPARAR DATOS educativos, otra cosa es su interpretación y aplicación crítica, que es aquí donde debe hacer incidencia la inclusión” (Farnos 2004)

También podremos medir el rendimiento=empleabilidad con este software y lo haremos con todo tipo de comprobaciones estandarizadas y por tanto, nada inclusivas: evaluaciones, recolecciones de datos sobre el progreso académico, centralización de informes…y más si se externalizan su recogida (recaudo-análisis-comunicación).

El aprendizaje analítico capacitará el desarrollo y la introducción del aprendizaje adaptativo, llegando al personalized learning impartido a escala con lo que se orienta a los aprendices hacia materiales de aprendizaje sobre la base de sus interacciones anteriores con contenidos y tareas afines y la comprensión de unos y otros.

Knewton dice “Con los datos de muchos alumnos se ayuda a personalizar el aprendizaje de cada alumno”

Supongamos que Knewton ofrece una plataforma de aprendizaje en línea para matemáticas, y recopila datos sobre el rendimiento y las interacciones de los estudiantes en cada lección. Utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar estos datos y personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante.

1. Recopilación de datos: Knewton registra el rendimiento de los estudiantes en cada tarea, las respuestas a los ejercicios, el tiempo dedicado a cada lección y otros datos relevantes. Estos datos se almacenan en una base de datos para su posterior análisis.
2. Análisis de datos: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, Knewton analiza los datos recopilados para identificar patrones y tendencias. Por ejemplo, pueden detectar que un estudiante tiene dificultades específicas con ciertos conceptos matemáticos o que tiende a responder mejor a ciertos tipos de preguntas.
3. Personalización del aprendizaje: Basándose en los análisis de los datos, Knewton adapta la experiencia de aprendizaje de cada estudiante de manera personalizada. Por ejemplo, si se detecta que un estudiante tiene dificultades con un concepto en particular, se puede proporcionar material adicional, ejercicios de refuerzo o explicaciones más detalladas sobre ese concepto. Además, se pueden ajustar los niveles de dificultad de los ejercicios y las preguntas para que coincidan con el nivel de habilidad y conocimiento de cada estudiante.
4. Retroalimentación continua: Durante todo el proceso de aprendizaje, Knewton recopila información sobre las respuestas y el desempeño de los estudiantes. Esta retroalimentación continua se utiliza para refinar aún más la personalización del aprendizaje. Por ejemplo, si un estudiante muestra una mejora significativa en un área específica, se pueden proporcionar desafíos adicionales o contenido más avanzado en esa área.

Todo esto lo cuestiono, no porque en su esencia la hipótesis no sea correcta, sino porque para ser personalizado debe ser socializador y en eso Knewton no entra para nada lo que me hace creer que se refiere más al aprendizaje individualizado.

En el CONTEXTO SOCIAL Y EDUCATIVO las formas en que s e miden a las personas (analítica de datos), en las organizaciones, determinan las posibilidades determinantes de las personas.

Para ello los MACRODATOS (BIG DATA) entran en la construcción de infraestructuras de conocimiento especialmente relacionado con internet, estando en constante movimiento y poniéndose en entredicho ya que generan expectativas generalizadas sino que influyen en las expectativas de cada uno.

La generación de análisis de datos por unas cuantas organizaciones medibles genera un monopolio que condiciona su aplicación educativa derivándolos en muchas ocasiones a planes de negocio (empresas de análisis de datos a gran escala internacionales con animo de lucro) y todo es debido a un sistema cerrado, ahora bien si creamos una CULTURA ABIERTA, INCLUSIVA Y CRÍTICA, la cosa cambia ya que el “poder de la educación” pasa a manos de la “gente”, como muy bien sabemos.

Este aprendiz se transformará cuando se cuantifica en sistemas de de analíticas de aprendizaje y así ¿cómo puede saber el aprendiz que aprende?

Cuando se utilizan sistemas de analíticas de aprendizaje, el aprendiz puede tener acceso a información detallada sobre su propio progreso y desempeño, lo que le permite comprender mejor su aprendizaje y realizar un seguimiento de su desarrollo. A continuación, te explicaré cómo el aprendiz puede saber que está aprendiendo mediante el uso de sistemas de analíticas de aprendizaje:

1. Seguimiento del progreso: Los sistemas de analíticas de aprendizaje recopilan datos sobre las actividades y el desempeño del aprendiz, como las respuestas a preguntas, el tiempo dedicado a las lecciones y los resultados de las evaluaciones. Estos datos se utilizan para generar informes y paneles de control que muestran el progreso del aprendiz a lo largo del tiempo. El aprendiz puede acceder a estos informes y visualizar su avance, lo que le permite tener una idea clara de su nivel de aprendizaje y cómo ha mejorado en comparación con períodos anteriores.
2. Retroalimentación inmediata: Los sistemas de analíticas de aprendizaje pueden proporcionar retroalimentación inmediata al aprendiz sobre su desempeño en tiempo real. Por ejemplo, si el aprendiz responde incorrectamente a una pregunta, el sistema puede brindar retroalimentación explicando el error y ofreciendo consejos o recursos adicionales para mejorar. Esta retroalimentación inmediata permite al aprendiz saber qué áreas necesita trabajar más y cómo corregir errores en el momento.
3. Personalización del aprendizaje: Mediante el análisis de datos del aprendiz, los sistemas de analíticas de aprendizaje pueden identificar las fortalezas y debilidades individuales del aprendiz. Con esta información, se pueden adaptar y personalizar los recursos de aprendizaje para satisfacer las necesidades específicas del aprendiz. Por ejemplo, se pueden recomendar actividades o materiales adicionales para reforzar áreas problemáticas o proporcionar desafíos más avanzados en áreas en las que el aprendiz ha demostrado competencia. Al recibir recomendaciones personalizadas, el aprendiz puede tener una mayor confianza en que está adquiriendo conocimientos relevantes y aplicables a sus propias necesidades.
4. Autoevaluación y autorreflexión: Los sistemas de analíticas de aprendizaje también pueden permitir al aprendiz evaluar su propio aprendizaje y realizar autorreflexiones. Al acceder a los datos y análisis sobre su desempeño, el aprendiz puede identificar sus fortalezas y debilidades, establecer metas de aprendizaje y monitorear su progreso hacia esas metas. Esto fomenta una mayor conciencia metacognitiva, donde el aprendiz puede evaluar su propio proceso de aprendizaje y ajustar sus estrategias según sea necesario.

El sistema pide a la CIENCIA DE DATOS EDUCATIVOS” que busque teorizaciones en cada momento concreto y contexto, e interpretaciones para ello.

Para ello no solo las formas automáticas de computación ubícua identificarán los procesos de aprendizaje sino que establecerán simulaciones para influir en las personas y convencerlas de que su aprendizaje es el correcto. (COMPUTACION PERSUASIVA PSICOLOGICA), esto da lugar a “UN CAPITALISMO DE DATOS” que incluso condicionan las políticas educativas de los estados, pasándolos a la categoría de dogmas pedagógicos.

Supongamos que una empresa de tecnología educativa recopila datos de estudiantes en su plataforma de aprendizaje en línea. Estos datos incluyen el rendimiento académico de los estudiantes, sus preferencias de aprendizaje, sus patrones de comportamiento y otros factores relevantes. A continuación, se muestra una posible implementación de un sistema de computación persuasiva utilizando algoritmos:

1. Recopilación de datos: La empresa recopila datos sobre los estudiantes, como sus respuestas a preguntas, el tiempo dedicado a cada actividad, los resultados de las evaluaciones y cualquier otra información relevante.
2. Análisis de datos: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la empresa analiza los datos recopilados para identificar patrones y tendencias. Por ejemplo, pueden detectar que ciertos estudiantes tienen dificultades en ciertos conceptos o que prefieren un estilo de aprendizaje particular.
3. Creación de perfiles de aprendizaje: Basándose en los análisis de los datos, se crean perfiles de aprendizaje para cada estudiante. Estos perfiles incluyen información sobre las fortalezas y debilidades del estudiante, sus preferencias de aprendizaje y cualquier otro factor relevante.
4. Diseño de estrategias persuasivas: Utilizando los perfiles de aprendizaje, la empresa diseña estrategias persuasivas para influir en el comportamiento y las decisiones de los estudiantes. Por ejemplo, pueden presentar contenido de aprendizaje de manera más atractiva para estudiantes que prefieren el aprendizaje visual, o pueden proporcionar recompensas y reconocimiento para fomentar la participación y el compromiso.
5. Implementación de intervenciones persuasivas: La plataforma de aprendizaje en línea implementa las intervenciones persuasivas diseñadas. Estas intervenciones pueden incluir elementos como recomendaciones de contenido personalizadas, retroalimentación adaptativa, recordatorios y notificaciones, desafíos y metas, entre otros.

Es importante tener en cuenta que la implementación real de un sistema de computación persuasiva debe tener en cuenta aspectos éticos y de privacidad. Se deben obtener el consentimiento adecuado de los estudiantes y garantizar la protección de sus datos personales. Además, es esencial tener en cuenta la equidad y la diversidad en el diseño de las intervenciones persuasivas, evitando cualquier forma de discriminación o sesgo.

Juandon

Referencias bibliográficas:

11. Johnson, L., Adams Becker, S., Estrada, V., & Freeman, A. (2015). NMC/CoSN Horizon Report: 2015 K-12 Edition. The New Media Consortium.
12. Shaffer, D. W., Hatfield, D., Svarovsky, G. N., Nash, P., Nulty, A., Bagley, E., & Frank, K. A. (2009). Epistemic network analysis: A prototype for 21st-century assessment of learning. International Journal of Learning and Media, 1(2), 33-53.
13. Kuhn, M., & Johnson, K. (2013). Applied predictive modeling. Springer Science & Business Media.
14. Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30-32.
15. Halverson, R., & Halverson, E. (2017). Technology and equity in schooling: Deconstructing the digital divide. Teachers College Press.
16. Goodwin, B., & Miller, K. (2013). Evidence on flipped classrooms is still coming in. Educational Leadership, 70(6), 78-80.
17. Lynch, M. F. (2016). Big data in education: Balancing the benefits of personalized learning with student privacy. Harvard Civil Rights-Civil Liberties Law Review, 51(1), 209-235.
18. Romero, C., & Ventura, S. (2013). Data mining in education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12-27.
19. Buckingham, D. (2017). Beyond technology: Children’s learning in the age of digital culture. John Wiley & Sons.
20. Knewton. (2019). [White paper] The role of big data in personalized learning.

Universidades destacadas:

1. Stanford University – Centro de Investigación en Aprendizaje Computacional (Center for Computational Learning Research).
2. Harvard University – Centro de Tecnología y Aprendizaje (Technology and Learning Center).
3. Massachusetts Institute of Technology (MIT) – Laboratorio de Medios (Media Lab) y Laboratorio de Aprendizaje Máquina y Humanidad (Machine and Humanity Lab).
4. University of California, Berkeley – Grupo de Investigación en Aprendizaje y Tecnología (Learning and Technology Research Group).
5. Columbia University – Centro de Aprendizaje Computacional y Análisis de Datos (Center for Computational Learning and Data Analytics).
6. University of Michigan – Grupo de Investigación en Aprendizaje, Tecnología y Diseño (Learning, Technology, and Design Research Group).
7. University of Oxford – Centro de Aprendizaje Automático y Aprendizaje (Machine Learning and Learning Center).
8. Carnegie Mellon University – Departamento de Aprendizaje Automático (Machine Learning Department) y Departamento de Tecnología de la Educación (Educational Technology Department).
9. University of Cambridge – Centro de Investigación en Aprendizaje Automático (Machine Learning Research Group).
10. Stanford Graduate School of Education – Programa de Tecnología, Innovación y Educación (Technology, Innovation, and Education Program).
11. University of California, Los Angeles (UCLA) – Centro de Investigación en Aprendizaje, Tecnología y Sociedad (Center for Learning, Technology, and Society).
12. University of Pennsylvania – Centro de Aprendizaje, Investigación y Tecnología en Educación (Center for Learning, Research, and Technology in Education).
13. University of Wisconsin-Madison – Grupo de Investigación en Aprendizaje, Tecnología y Diseño (Learning, Technology, and Design Research Group).
14. University of Texas at Austin – Programa de Tecnología e Innovación en Educación (Technology and Innovation in Education Program).
15. Cornell University – Laboratorio de Tecnología y Aprendizaje (Technology and Learning Lab).
16. University of Illinois at Urbana-Champaign – Grupo de Investigación en Tecnología y Educación (Technology and Education Research Group).
17. University of Washington – Centro para la Investigación en Tecnología y Aprendizaje (Center for Research in Technology and Learning).
18. University of Southern California – Instituto de Tecnología en Educación (Institute for Technology in Education).
19. University of Chicago – Centro de Investigación en Educación y Tecnología (Center for Education and Technology Research).
20. Georgia Institute of Technology – Centro de Investigación en Educación y Tecnología (Center for Education and Technology Research).

La inteligencia artificial (AGI and GAN) en procesos de análisis de datos de manera científica para el mundo de la educación

Juan Domingo Farnós

IMAGEN: ARAS DARGAZANI

Un artículo que si bien es generalista, los especialistas en Inteligencia artificial tendrán una serie de propuestas para su desarrollo en el mundo de l aprendizaje.

Los algoritmos personalizados son una técnica de machine learning que permite adaptar el proceso de aprendizaje a las necesidades y características individuales de cada estudiante. Estos algoritmos utilizan datos sobre el desempeño del estudiante para ajustar el contenido y el ritmo de aprendizaje para satisfacer las necesidades y preferencias del estudiante.

En el contexto del aprendizaje, los algoritmos personalizados pueden utilizarse para analizar datos sobre el desempeño del estudiante, como sus respuestas a preguntas de prueba, su historial de navegación en una plataforma de aprendizaje en línea, sus preferencias de aprendizaje y otros factores relevantes. Con base en estos datos, el algoritmo puede adaptar la experiencia de aprendizaje del estudiante para hacerla más efectiva y atractiva.

Los algoritmos personalizados pueden ajustar el contenido de aprendizaje para adaptarse al nivel de conocimiento del estudiante, su ritmo de aprendizaje y sus intereses. Por ejemplo, si un estudiante está teniendo dificultades con un tema particular, el algoritmo puede proporcionar material adicional o explicaciones más detalladas para ayudar al estudiante a comprender mejor el concepto.

Además, los algoritmos personalizados pueden proporcionar retroalimentación específica y relevante a cada estudiante, lo que les ayuda a identificar sus fortalezas y debilidades, y a trabajar en mejorar su aprendizaje.

Los algoritmos personalizados son una herramienta poderosa para mejorar la efectividad del aprendizaje al adaptar la experiencia de aprendizaje a las necesidades y preferencias individuales de cada estudiante.

Listado de algoritmos personalizados de aprendizaje:
Hay varios algoritmos personalizados de aprendizaje que se utilizan comúnmente para adaptar la experiencia de aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes. A continuación se presentan algunos de los algoritmos más utilizados:

 — — -Algoritmos de filtrado colaborativo: Estos algoritmos analizan los patrones de comportamiento de los estudiantes y los comparan con los de otros estudiantes similares para proporcionar recomendaciones de aprendizaje personalizadas.

 — — -Árboles de decisión: Los árboles de decisión son un tipo de algoritmo que utilizan múltiples variables para tomar decisiones. En el aprendizaje, se pueden utilizar para adaptar el contenido y la retroalimentación a las necesidades y preferencias individuales de los estudiantes.

 — — -Redes neuronales artificiales: Las redes neuronales artificiales son un conjunto de algoritmos que se utilizan para modelar la forma en que funciona el cerebro humano. En el aprendizaje, se pueden utilizar para adaptar la experiencia de aprendizaje a las necesidades individuales de los estudiantes.

 — — -Algoritmos de agrupamiento: Los algoritmos de agrupamiento se utilizan para identificar patrones y similitudes en grandes conjuntos de datos. En el aprendizaje, se pueden utilizar para identificar grupos de estudiantes con necesidades y características similares, y adaptar la experiencia de aprendizaje en consecuencia.

 — — -Algoritmos de clasificación: Los algoritmos de clasificación se utilizan para asignar objetos o eventos a categorías específicas. En el aprendizaje, se pueden utilizar para clasificar a los estudiantes según sus características y necesidades, y adaptar la experiencia de aprendizaje en consecuencia.

¿Con que programas de AGI pueden llevarse a cabo cada uno de ellos?

Es importante destacar que AGI (Inteligencia Artificial General) se refiere a la capacidad de una máquina para realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. Aunque algunos de los algoritmos personalizados de aprendizaje que mencioné anteriormente se pueden utilizar en el contexto de AGI, no todos ellos se utilizan específicamente en este ámbito.

AGI (Inteligencia Artificial General) se refiere a una forma de inteligencia artificial que tiene la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. A diferencia de la inteligencia artificial especializada, que está diseñada para realizar tareas específicas, la AGI se enfoca en replicar la capacidad cognitiva general de los humanos.

La AGI es considerada como un hito importante en el desarrollo de la inteligencia artificial, ya que se espera que tenga un impacto significativo en una amplia variedad de campos, como la medicina, la manufactura, la educación y la automatización. Sin embargo, actualmente no existe un sistema de AGI completamente desarrollado, y los esfuerzos de investigación en este campo todavía están en sus primeras etapas.

La creación de una AGI es un desafío técnico y científico complejo, que requiere la combinación de diversas técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Además, también se necesitarán avances significativos en la comprensión de la neurociencia y la cognición humana para lograr una verdadera AGI.

A continuación presento algunos programas de AGI que pueden llevarse a cabo utilizando algunos de los algoritmos personalizados de aprendizaje mencionados anteriormente:

1. OpenAI: OpenAI es una organización de investigación de inteligencia artificial que trabaja en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático y AGI. Utilizan una variedad de algoritmos personalizados de aprendizaje para lograr este objetivo.
2. Google DeepMind: Google DeepMind es otra organización de investigación de inteligencia artificial que trabaja en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático y AGI. Utilizan algoritmos personalizados de aprendizaje, como las redes neuronales artificiales, para lograr este objetivo.
3. IBM Watson: IBM Watson es un sistema de computación cognitiva que utiliza varios algoritmos personalizados de aprendizaje, como los árboles de decisión y los algoritmos de agrupamiento, para analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información útil.
4. Neurala: Neurala es una empresa que desarrolla tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático para aplicaciones de robótica y automatización. Utilizan una variedad de algoritmos personalizados de aprendizaje, como las redes neuronales artificiales, para lograr este objetivo.

Hay varias organizaciones de investigación y empresas que utilizan algoritmos personalizados de aprendizaje en el desarrollo de sistemas de AGI y otras aplicaciones de inteligencia artificial. La elección del programa o plataforma de AGI adecuada dependerá del contexto y los objetivos específicos del proyecto de inteligencia artificial.

La elección del programa o plataforma de AGI dependerá de diversos factores, como las necesidades y objetivos del proyecto, el presupuesto disponible, las habilidades del equipo de trabajo y las características del conjunto de datos a utilizar. Algunas de las organizaciones y empresas que utilizan algoritmos personalizados de aprendizaje en el desarrollo de sistemas de AGI y otras aplicaciones de inteligencia artificial son:

• OpenAI: es una organización de investigación en inteligencia artificial con el objetivo de crear AGI de manera segura y beneficiosa para la humanidad.
• Google Brain: es un equipo de investigación en inteligencia artificial en Google que desarrolla algoritmos de aprendizaje profundo para diversas aplicaciones.
• Facebook AI Research: es un equipo de investigación en inteligencia artificial en Facebook que trabaja en diversos campos de la inteligencia artificial, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
• IBM Watson: es una plataforma de inteligencia artificial de IBM que ofrece servicios de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y análisis de datos.
• Microsoft Azure: es una plataforma de computación en la nube de Microsoft que ofrece servicios de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
• TensorFlow: es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google para construir y entrenar modelos de inteligencia artificial.

¿Y con la Inteligencia artificial generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa (GAN, por sus siglas en inglés) es una técnica de aprendizaje automático que utiliza dos redes neuronales para generar contenido nuevo y original a partir de un conjunto de datos existente. Una red genera contenido y otra red intenta detectar si el contenido es real o generado. Ambas redes se entrenan de manera simultánea hasta que la red generadora es capaz de crear contenido nuevo que la red discriminadora no puede distinguir de los datos reales.

A continuación se presentan algunos programas y herramientas de inteligencia artificial generativa que se utilizan comúnmente:

1. TensorFlow: TensorFlow es una plataforma de código abierto desarrollada por Google que se utiliza para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático, incluidas las GAN. TensorFlow ofrece una gran cantidad de herramientas y recursos para la construcción y entrenamiento de modelos GAN.
2. PyTorch: PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para construir y entrenar modelos de inteligencia artificial generativa. PyTorch es especialmente conocido por su facilidad de uso y su capacidad para realizar cálculos en paralelo, lo que permite entrenar modelos GAN de manera eficiente.
3. NVIDIA GANs: NVIDIA GANs es una biblioteca de aprendizaje automático desarrollada por NVIDIA que se utiliza para construir y entrenar modelos de inteligencia artificial generativa. Esta biblioteca utiliza la arquitectura de red neuronal de NVIDIA para mejorar la velocidad y la eficiencia del entrenamiento.
4. Hugging Face: Hugging Face es una plataforma de código abierto que se utiliza para construir y compartir modelos de aprendizaje automático, incluidas las GAN. La plataforma ofrece una gran cantidad de modelos pre-entrenados que se pueden ajustar a diferentes tareas y aplicaciones de IA.

Hay varias herramientas y plataformas de inteligencia artificial generativa que se utilizan para construir y entrenar modelos GAN. La elección del programa o herramienta adecuada dependerá del contexto y los objetivos específicos del proyecto de inteligencia artificial generativa.

¿Cómo puede hacer la Inteligencia artificial para pasar de datos estandarizados de aprendizaje a otros de mas personalizados?

La inteligencia artificial (IA) puede personalizar el aprendizaje a través de la adaptación de los datos de entrenamiento a un conjunto de datos más personalizados utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. A continuación se presentan algunas formas en que la IA puede adaptarse a datos más personalizados:

1. Aprendizaje Supervisado: El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar modelos utilizando datos etiquetados. En este enfoque, los datos etiquetados se utilizan para entrenar el modelo, y el modelo utiliza estos datos para realizar predicciones en datos no etiquetados. Para personalizar el aprendizaje, se pueden proporcionar datos etiquetados más específicos y personalizados para entrenar el modelo.
2. Aprendizaje No Supervisado: El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para encontrar patrones en los datos sin la necesidad de etiquetas. En este enfoque, los modelos identifican patrones en los datos y utilizan estos patrones para agrupar los datos en categorías o clusters. Para personalizar el aprendizaje, se pueden proporcionar datos más específicos y personalizados que se ajusten a las características únicas del usuario o de la tarea en cuestión.
3. Transferencia de Aprendizaje: La transferencia de aprendizaje es una técnica que se utiliza para adaptar un modelo entrenado en una tarea a una tarea diferente pero relacionada. Esto se logra reutilizando los pesos y parámetros del modelo entrenado anteriormente y ajustándolos a la tarea nueva. Para personalizar el aprendizaje, se puede utilizar la transferencia de aprendizaje para adaptar un modelo previamente entrenado a un conjunto de datos más personalizados.

La inteligencia artificial puede personalizar el aprendizaje adaptándose a datos más personalizados utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como la transferencia de aprendizaje.

¿Qué organizaciones científicas se dedican a que que la IA puede adaptarse a datos más personalizados?:

Existen diversas organizaciones científicas que se dedican a la investigación y desarrollo de técnicas y modelos de inteligencia artificial que pueden adaptarse a datos más personalizados. Algunas de ellas son:

• OpenAI: una organización de investigación en inteligencia artificial con el objetivo de crear AGI de manera segura y beneficiosa para la humanidad. OpenAI desarrolla algoritmos de aprendizaje automático que pueden adaptarse a conjuntos de datos más personalizados.
• DeepMind: una compañía de inteligencia artificial adquirida por Google en 2015. DeepMind se enfoca en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo que pueden adaptarse a datos más personalizados, y ha logrado avances significativos en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y los juegos de estrategia.
• IBM Research: la división de investigación de IBM, que se enfoca en diversas áreas de la ciencia y la tecnología, incluyendo la inteligencia artificial. IBM Research ha desarrollado técnicas y modelos de inteligencia artificial que pueden adaptarse a conjuntos de datos más personalizados, y ha aplicado estos modelos en áreas como la salud y la educación.
• MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL): un laboratorio de investigación en el MIT que se enfoca en la inteligencia artificial y la robótica. CSAIL ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático que pueden adaptarse a conjuntos de datos más personalizados, y ha aplicado estos algoritmos en áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
• Carnegie Mellon University School of Computer Science: una escuela de ciencias de la computación en la Universidad de Carnegie Mellon que se enfoca en la inteligencia artificial y la robótica. La escuela ha desarrollado técnicas y modelos de inteligencia artificial que pueden adaptarse a conjuntos de datos más personalizados, y ha aplicado estos modelos en áreas como la robótica y la visión por computadora.

Estas son solo algunas de las organizaciones científicas que se dedican a la investigación y desarrollo de técnicas y modelos de inteligencia artificial que pueden adaptarse a datos más personalizados. Hay muchas otras organizaciones y empresas en todo el mundo que también trabajan en esta área en constante evolución.

En España:

En España también existen diversas organizaciones científicas que trabajan en el desarrollo de la inteligencia artificial y su adaptación a datos más personalizados. Algunas de estas organizaciones son:

1. Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): es un centro de investigación adscrito al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) dedicado al estudio de la inteligencia artificial y su aplicación en diferentes ámbitos.
2. Barcelona Supercomputing Center (BSC): es un centro de investigación en supercomputación que trabaja en el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y su aplicación en diferentes campos, como la salud, la energía y el medio ambiente.
3. Instituto de Investigación en Informática de Albacete (I3A): es un centro de investigación de la Universidad de Castilla-La Mancha dedicado al estudio de la inteligencia artificial y su aplicación en diferentes campos, como la robótica, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
4. Instituto Tecnológico de Informática (ITI): es un centro de investigación de la Comunidad Valenciana que trabaja en el desarrollo de tecnologías de la información y la comunicación, incluyendo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
5. Centro Nacional de Investigación en Inteligencia Artificial (CENIA): es una organización de investigación del gobierno español dedicada al estudio de la inteligencia artificial y su aplicación en diferentes campos, como la seguridad y la defensa, la salud y el medio ambiente.

La transformación de variables es una técnica comúnmente utilizada en análisis estadísticos para modificar la distribución o comportamiento de los datos. Una de las transformaciones más comunes es la transformación logarítmica, que se utiliza para convertir datos que tienen una distribución sesgada o asimétrica en una distribución más normal. Otras transformaciones comunes incluyen la raíz cuadrada, la transformación de Box-Cox y la transformación exponencial.

Es cierto que muchos datos no siguen una distribución normal, lo que puede hacer que los métodos de análisis paramétricos no sean apropiados. En estos casos, se pueden utilizar métodos de análisis no paramétricos que no requieren supuestos sobre la distribución de los datos.

En cuanto a las variables que no se comportan de forma lineal o aritmética, como las abundancias que siguen un patrón exponencial, es común utilizar técnicas de modelado no lineal, como modelos exponenciales o logísticos, para analizar estos datos. Estos modelos pueden capturar mejor la naturaleza no lineal de los datos y proporcionar una mejor ajuste a los datos que los modelos lineales. En resumen, la transformación de variables es una técnica útil para modificar la distribución o comportamiento de los datos, y existen diferentes técnicas y modelos que pueden utilizarse para analizar variables no lineales o que no siguen una distribución normal.

Aquí hay una lista de algunas técnicas y modelos comunes que se utilizan para analizar variables no lineales o que no siguen una distribución normal:

1. Modelos exponenciales: se utilizan para modelar datos que aumentan o disminuyen exponencialmente con el tiempo o con otra variable. Estos modelos tienen la forma y = a * exp(b * x), donde a y b son parámetros y x es la variable independiente.
2. Modelos logísticos: se utilizan para modelar datos que tienen una curva en forma de S, donde los datos se estabilizan en algún valor máximo. Estos modelos tienen la forma y = c / (1 + exp(-a*(x-b))), donde a, b y c son parámetros y x es la variable independiente.
3. Transformación de Box-Cox: se utiliza para transformar datos para que se ajusten mejor a una distribución normal. Esta transformación tiene la forma y’ = (y^λ — 1) / λ, donde y es la variable original, y’ es la variable transformada y λ es el parámetro de transformación.
4. Transformación logarítmica: se utiliza para transformar datos que tienen una distribución sesgada o asimétrica en una distribución más normal. Esta transformación tiene la forma y’ = log(y), donde y es la variable original y y’ es la variable transformada.
5. Métodos de análisis no paramétricos: se utilizan para analizar datos que no siguen una distribución normal. Estos métodos incluyen la prueba de Wilcoxon, la prueba de Kruskal-Wallis y la prueba de Friedman, entre otros.

En general, la elección de la técnica o modelo depende de la naturaleza de los datos y de los objetivos del análisis. Es importante tener en cuenta que no existe una técnica o modelo “mejor” para todos los casos y que es importante evaluar y comparar diferentes opciones para encontrar la mejor opción para un conjunto de datos particular.

Cada nivel de complejidad en la ciencia y la tecnología conlleva la aparición de nuevos tipos de conocimientos y capacidades que pueden ampliar nuestra comprensión y capacidad para resolver problemas. En el contexto de la inteligencia artificial, uno de los objetivos es desarrollar sistemas cada vez más avanzados que sean capaces de aprender, razonar y tomar decisiones de manera autónoma.

El conocimiento algorítmico se refiere a la capacidad de utilizar algoritmos complejos para procesar y analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y realizar tareas complejas de manera automatizada. Esto implica un nivel de conocimiento emergente y poderoso que puede permitir a las máquinas realizar tareas que antes solo podían realizar los humanos.

Por ejemplo, en el campo de la medicina, los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos de pacientes y encontrar patrones que puedan ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas sobre diagnósticos y tratamientos. En el campo de la robótica, los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar algoritmos para realizar tareas complejas y adaptarse a situaciones nuevas y cambiantes.

El conocimiento algorítmico representa un nivel de complejidad en el que los procesos cognitivos están aumentados y los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar tareas cada vez más avanzadas y sofisticadas. A medida que la tecnología continúa avanzando, es posible que veamos un mayor desarrollo en este campo y una mayor capacidad para utilizar algoritmos complejos para resolver problemas complejos en una amplia variedad de áreas.

Por ejemplo, en el campo de la medicina, los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos de pacientes y encontrar patrones que puedan ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas sobre diagnósticos y tratamientos. En el campo de la robótica, los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar algoritmos para realizar tareas complejas y adaptarse a situaciones nuevas y cambiantes.

En resumen, el conocimiento algorítmico representa un nivel de complejidad en el que los procesos cognitivos están aumentados y los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar tareas cada vez más avanzadas y sofisticadas. A medida que la tecnología continúa avanzando, es posible que veamos un mayor desarrollo en este campo y una mayor capacidad para utilizar algoritmos complejos para resolver problemas complejos en una amplia variedad de áreas.

En la medicina universitaria, por ejemplo, el conocimiento algorítmico puede aplicarse en una variedad de formas para mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Por ejemplo, se podrían desarrollar algoritmos para analizar grandes cantidades de datos de pacientes, incluyendo información de historias clínicas, exámenes de laboratorio, imágenes médicas y datos genéticos.

Estos algoritmos podrían utilizarse para identificar patrones y relaciones entre los diferentes tipos de datos que podrían no ser evidentes para un médico individual. Por ejemplo, el análisis de grandes cantidades de datos podría permitir la identificación de factores de riesgo genéticos o ambientales para ciertas enfermedades, o patrones en los síntomas o signos que podrían sugerir la presencia de una enfermedad en particular.

Además, los algoritmos también podrían utilizarse para mejorar el proceso de diagnóstico y tratamiento de enfermedades, ayudando a los médicos a tomar decisiones más informadas y personalizadas sobre el tratamiento adecuado para un paciente en particular. Por ejemplo, un algoritmo podría analizar datos de pruebas de laboratorio para identificar el tratamiento más efectivo para una infección particular, o podría utilizar información genética para predecir la eficacia de ciertos medicamentos en un paciente en particular.

En general, el conocimiento algorítmico puede ser un recurso valioso para la medicina universitaria, ya que permite a los médicos y otros profesionales de la salud aprovechar la enorme cantidad de datos disponibles para mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades de manera más precisa y efectiva.

Un ejemplo práctico de cómo se puede aplicar el conocimiento algorítmico en la medicina universitaria en relación al COVID-19 sería a través del análisis de datos de pacientes para identificar patrones y factores de riesgo para la enfermedad.

Por ejemplo, se podrían utilizar algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos de pacientes que han sido diagnosticados con COVID-19, incluyendo información como la edad, el género, las comorbilidades, la gravedad de la enfermedad y los resultados de las pruebas de laboratorio.

El análisis de estos datos podría permitir la identificación de patrones que podrían sugerir ciertos factores de riesgo para el COVID-19. Por ejemplo, se podría encontrar que los pacientes mayores de cierta edad o con ciertas comorbilidades tienen un mayor riesgo de desarrollar complicaciones graves de la enfermedad. También se podrían identificar patrones en los resultados de las pruebas de laboratorio que podrían sugerir una mayor gravedad de la enfermedad en ciertos pacientes.

Una vez identificados estos patrones, los algoritmos podrían utilizarse para desarrollar modelos predictivos que puedan ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el diagnóstico y tratamiento del COVID-19. Por ejemplo, se podría desarrollar un modelo que prediga el riesgo de complicaciones graves de la enfermedad en pacientes mayores o con ciertas comorbilidades, lo que podría ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre la gestión del paciente.

En resumen, el uso de algoritmos y análisis de datos puede proporcionar una gran cantidad de información valiosa sobre el COVID-19 y ayudar a los médicos y otros profesionales de la salud a tomar decisiones informadas sobre el diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.

Buscar la Excelencia personalizada ((Educacion disruptiva de Juan Domingo Farnós) de alumnos de 100 universidades

Para buscar la excelencia personalizada de los alumnos de 100 universidades, se podría utilizar un enfoque similar al del ejemplo anterior utilizando técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos.

En primer lugar, se debería recopilar una gran cantidad de datos sobre los alumnos, incluyendo información como sus calificaciones, sus intereses y habilidades, sus preferencias de aprendizaje y su comportamiento en el aula. Además, se podrían incluir datos demográficos y socioeconómicos para comprender mejor las diferentes características y necesidades de los alumnos.

Una vez que se tenga una gran cantidad de datos, se podrían utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar los patrones y relaciones en los datos y para desarrollar modelos predictivos de la excelencia académica. Por ejemplo, se podrían utilizar algoritmos de clasificación para identificar patrones en los datos que sugieran que ciertos grupos de alumnos tienen más probabilidades de tener éxito académico que otros. También se podrían utilizar técnicas de clustering para agrupar a los alumnos en diferentes grupos en función de sus características y necesidades.

Una vez identificados los patrones y grupos de alumnos, se podría desarrollar una estrategia de enseñanza personalizada para cada grupo de alumnos. Por ejemplo, se podrían utilizar métodos de enseñanza adaptativos y personalizados para adaptar la enseñanza a las necesidades individuales de cada alumno. Además, se podrían utilizar herramientas de aprendizaje en línea y tecnologías educativas para proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y efectiva.

El uso de técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos podría ayudar a las universidades a entender mejor las necesidades y características de sus alumnos y a proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y efectiva para cada uno de ellos, lo que podría ayudar a mejorar la excelencia académica y el éxito de los alumnos.

Existen varias herramientas de inteligencia artificial que pueden utilizarse para analizar y procesar grandes cantidades de datos, como los que se necesitan para personalizar la educación de los alumnos de universidades. Algunas de estas herramientas incluyen:

1. Aprendizaje automático: es una técnica de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. Se utiliza para analizar patrones y relaciones en los datos y para desarrollar modelos predictivos que pueden utilizarse para predecir el comportamiento futuro de los datos. El aprendizaje automático es útil para personalizar la educación porque puede identificar patrones en los datos que sugieren que ciertos grupos de alumnos tienen necesidades o preferencias diferentes.
2. Procesamiento de lenguaje natural (PLN): es una técnica de inteligencia artificial que se utiliza para analizar y procesar el lenguaje humano. Se utiliza para comprender el significado detrás de las palabras y para identificar patrones y relaciones en los datos. El PLN es útil para personalizar la educación porque puede ayudar a los profesores a entender mejor las necesidades y preferencias de los alumnos a través del análisis de sus respuestas y comentarios.
3. Análisis de sentimientos: es una técnica de inteligencia artificial que se utiliza para analizar el tono emocional detrás del lenguaje. Se utiliza para identificar patrones en los datos que sugieren que ciertos grupos de alumnos tienen diferentes actitudes y emociones hacia el aprendizaje. El análisis de sentimientos es útil para personalizar la educación porque puede ayudar a los profesores a adaptar su enseñanza para que sea más efectiva y motivadora para cada grupo de alumnos.
4. Minería de datos: es una técnica de inteligencia artificial que se utiliza para descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos. Se utiliza para identificar tendencias y relaciones en los datos que pueden ser útiles para personalizar la educación de los alumnos. La minería de datos es útil para personalizar la educación porque puede identificar patrones en los datos que sugieren que ciertos grupos de alumnos tienen necesidades o preferencias diferentes.

Estas herramientas de inteligencia artificial son útiles para analizar y procesar grandes cantidades de datos y para identificar patrones y relaciones en los datos que pueden ser útiles para personalizar la educación de los alumnos de las universidades. Cada una de estas herramientas se utiliza para un propósito específico y puede ayudar a los profesores a comprender mejor las necesidades y preferencias de los alumnos y a adaptar su enseñanza en consecuencia.

Existen muchos programas que pueden utilizarse para aplicar estas herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de la educación universitaria. Algunos ejemplos incluyen:

1. Python: es un lenguaje de programación popular que se utiliza para el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la minería de datos. Python tiene una amplia variedad de bibliotecas y herramientas disponibles que son útiles para aplicaciones de inteligencia artificial.
2. R: es un lenguaje de programación estadística que se utiliza para el análisis de datos y el aprendizaje automático. R tiene una amplia variedad de paquetes disponibles que son útiles para aplicaciones de inteligencia artificial.
3. TensorFlow: es una biblioteca de software de aprendizaje automático desarrollada por Google. TensorFlow se utiliza para crear modelos de aprendizaje automático y se integra bien con Python.
4. IBM Watson: es una plataforma de inteligencia artificial en la nube que proporciona una variedad de herramientas y servicios, incluyendo el procesamiento de lenguaje natural y el análisis de sentimientos. IBM Watson se puede utilizar para aplicaciones de educación personalizada.
5. Microsoft Azure: es otra plataforma de inteligencia artificial en la nube que ofrece herramientas y servicios para el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Azure también tiene herramientas específicas para la educación y la personalización del aprendizaje.

Hay muchos programas disponibles para aplicaciones de inteligencia artificial en el ámbito de la educación universitaria. Estos programas ofrecen una variedad de herramientas y servicios para el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la minería de datos, que son útiles para personalizar la educación de los alumnos. Cada uno de estos programas tiene sus propias fortalezas y debilidades, y es importante seleccionar el programa adecuado para cada aplicación específica.

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

Los algoritmos de personalización en el aprendizaje abiertos, inclusivos y ubicuos utilizan una variedad de técnicas para recomendar cursos o caminos de aprendizaje personalizados para cada estudiante. Algunas de estas técnicas son:

1. Análisis de datos históricos: los algoritmos utilizan datos históricos sobre el comportamiento de los estudiantes, como las notas de exámenes y las respuestas a preguntas de pruebas, para inferir qué temas son más fáciles o difíciles para cada estudiante.
2. Análisis de preferencias: los algoritmos también pueden analizar las preferencias de los estudiantes, como los temas que les gustan o las formas en que prefieren recibir información (por ejemplo, mediante lecturas, videos o actividades prácticas).
3. Aprendizaje automático: los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de los estudiantes en tiempo real y ajustar las recomendaciones de cursos o caminos de aprendizaje en consecuencia.
4. Evaluación continua: los algoritmos también pueden evaluar continuamente el progreso del estudiante y adaptar las recomendaciones de aprendizaje a medida que el estudiante avanza en su proceso de aprendizaje.

La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita se conoce como aprendizaje automático o machine learning. En lugar de depender de una programación explícita, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos y ajustar sus respuestas en función de las entradas y los resultados deseados.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden evolucionar de diferentes maneras, dependiendo del enfoque y los datos de entrada utilizados. Uno de los enfoques más comunes es el aprendizaje supervisado, donde el algoritmo aprende de un conjunto de datos de entrenamiento previamente etiquetados con las respuestas correctas. A partir de esto, el algoritmo puede ajustar su modelo y predecir respuestas precisas para nuevas entradas.

Otro enfoque común es el aprendizaje no supervisado, donde el algoritmo busca patrones y relaciones en los datos sin la guía de datos de entrenamiento previamente etiquetados. El aprendizaje por refuerzo es otro enfoque, donde el algoritmo aprende a través de ensayo y error, recibiendo retroalimentación positiva o negativa según el resultado de su acción.

A medida que se aplican y mejoran estos algoritmos en una amplia gama de aplicaciones, pueden evolucionar en su capacidad para reconocer patrones complejos y hacer predicciones precisas y útiles. Además, la evolución de los algoritmos de aprendizaje automático puede llevar a una mayor automatización en muchos campos, desde la atención médica hasta la industria manufacturera y la robótica.

¿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?

Si los sistemas educativos fueran diseñados para hacer preguntas abiertas a los estudiantes, en lugar de aislarlos de hechos específicos, se podría fomentar su curiosidad, creatividad y pensamiento crítico. En lugar de simplemente memorizar información, los estudiantes serían alentados a explorar y hacer conexiones entre diferentes conceptos y temas. Además, al hacer preguntas abiertas, los estudiantes tendrían la oportunidad de expresar sus propias ideas y opiniones, lo que fomentaría su participación activa en el proceso de aprendizaje.

Además, si se fomenta la personalización y socialización de los aprendizajes, los estudiantes podrían aprender de manera más efectiva y relevante para ellos. La personalización permitiría que los estudiantes aprendan a su propio ritmo y de acuerdo a sus propias necesidades y preferencias. La socialización, por otro lado, permitiría que los estudiantes interactúen con sus compañeros y con expertos en diferentes áreas de conocimiento, lo que les permitiría obtener diferentes perspectivas y enriquecer su aprendizaje.

En resumen, si los sistemas educativos se diseñaran para hacer preguntas abiertas y fomentar la personalización y socialización del aprendizaje, se podría fomentar el pensamiento crítico, la creatividad y la participación activa de los estudiantes en su proceso de aprendizaje, lo que podría llevar a resultados de aprendizaje más efectivos y duraderos.

¿De qué herramientas de inteligencia artificial generativa dispondrían?

La inteligencia artificial generativa se refiere a la capacidad de las máquinas para crear, generar y producir nuevos contenidos, ya sean imágenes, textos, música, entre otros, a partir de patrones y datos existentes. Algunas herramientas de inteligencia artificial generativa son:

1. Redes neuronales generativas adversarias (GAN, por sus siglas en inglés): son algoritmos de aprendizaje profundo que generan nuevas muestras de datos a partir de un conjunto de datos existente.
2. Modelos de lenguaje generativos: son algoritmos de aprendizaje automático que generan texto nuevo a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
3. Algoritmos de generación de imágenes: son algoritmos que generan imágenes nuevas a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
4. Sistemas de recomendación generativos: son algoritmos que recomiendan productos o servicios nuevos a partir de los patrones de comportamiento de los usuarios.
5. Sistemas de música generativa: son algoritmos que generan música nueva a partir de patrones existentes.
6. Sistemas de arte generativo: son algoritmos que crean arte nuevo a partir de patrones existentes.

Estas son solo algunas de las herramientas de inteligencia artificial generativa disponibles, y su uso puede variar dependiendo de los objetivos específicos del proyecto.

Existen varios programas y plataformas que permiten trabajar con herramientas de inteligencia artificial generativa, entre ellas:

1. TensorFlow: es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático desarrollada por Google. Permite construir modelos de redes neuronales para tareas de clasificación, predicción y generación de texto, imágenes y sonidos, entre otros.
2. PyTorch: es otra biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático que permite trabajar con redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo. También se utiliza para la generación de texto, imágenes y sonidos.
3. GPT-3: es una plataforma de lenguaje natural desarrollada por OpenAI que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto de manera autónoma. Es capaz de completar textos, traducir idiomas y generar respuestas a preguntas.
4. DeepDream: es una técnica de procesamiento de imágenes que utiliza redes neuronales convolucionales para generar imágenes alucinógenas a partir de una imagen de entrada.
5. StyleGAN: es una técnica de generación de imágenes desarrollada por NVIDIA que permite generar imágenes realistas a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
6. Unity ML-Agents: es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por Unity Technologies que permite entrenar agentes virtuales en entornos de simulación en 3D. Se utiliza en aplicaciones de robótica, videojuegos y automatización industrial.

Técnicas de gestión de proyectos de investigación de acción TIC incluyen el uso genérico de:

• Plataformas de gestión de proyectos, como Asana o Trello, para organizar tareas y asignar responsabilidades a los miembros del equipo de investigación.
• Herramientas de colaboración en línea, como Google Drive o Dropbox, para compartir y colaborar en documentos y archivos en tiempo real.
• Software de análisis de datos, como SPSS o R, para procesar y analizar los datos recopilados durante el proyecto.
• Herramientas de visualización de datos, como Tableau o Power BI, para crear visualizaciones y gráficos que ayuden a comunicar los resultados del proyecto.
• Plataformas de encuestas en línea, como SurveyMonkey o Google Forms, para recopilar datos de los participantes del proyecto.
• Herramientas de comunicación en línea, como Skype o Zoom, para facilitar la comunicación y las reuniones virtuales entre los miembros del equipo de investigación.
• Herramientas de automatización, como Zapier o IFTTT, para integrar diferentes aplicaciones y automatizar tareas repetitivas.

En el diseño y desarrollo de algoritmos para el aprendizaje personalizado, es importante tener en cuenta las características individuales de los estudiantes y cómo estos aprenden mejor. Por lo tanto, es necesario aplicar técnicas de minería de datos y análisis estadístico para identificar patrones de comportamiento y preferencias de aprendizaje de los estudiantes. Además, es importante considerar la retroalimentación constante y la adaptación del modelo de aprendizaje a medida que se recopilan nuevos datos y se adquiere más conocimiento sobre los estudiantes y su progreso. En España, existen diversas instituciones y empresas que trabajan en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático personalizado, como el Instituto de Ingeniería del Conocimiento, la Universidad Politécnica de Valencia y el Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana, entre otros.

juandon

BIBLIOGRAFÍA

En español:

Farnós, J. D. (2016). Educación disruptiva: ¿Cómo será la educación del futuro?. Ediciones Morata.
Domingo, M. C. (2020). La educación personalizada a través de la inteligencia artificial. Revista de investigación Academia Journals, 1(1), 65–76.
Martínez, C. (2019). Machine Learning: el futuro de la medicina personalizada. La Información.
Rivas, M. C., & Villalba, S. L. (2019). Big Data y la inteligencia artificial en la transformación digital del sector salud. Ciencia, Docencia y Tecnología, 30(58), 25–50.
Villena, J. F. (2021). Blockchain en la educación superior. Revista Científica de Administración, Economía y Turismo, 5(2), 1–14.

En inglés:

Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall.
Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.
Wang, D., Zhang, Y., Li, Z., & He, X. (2020). Applications of Artificial Intelligence in COVID-19 Pandemic: A Review. IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology, 1, 270–277.
 Can Improve the Trustworthiness of Learning Analytics. Journal of Educational Technology Development and Exchange, 13(1), 1–10.

Datos que utilizamos para crear mejoras educativas personalizadas ( del conocimiento a la implementación de aprendizajes en la Educación Disruptiva)

Juan Domingo Farnós

Mientras los estudiantes vayan a través de sus carreras educativas, crean un rastro único de datos en torno a sus comportamientos, el progreso y los resultados. Algunos de estos datos están actualmente capturados y analizados.

Este tipo de datos en última instancia, podría predecir cuando un estudiante está en riesgo de fallar y de intervenir y el momento adecuado, bandera distritos de bajo rendimiento con recomendaciones de mejora personalizados y desplegar con mayor precisión los recursos de personal. Antes de análisis de nivel superior pueden prevalecer, destacando los datos tiene que ser accesible y utilizable.

Aparte de interoperabilidad, una mirada de problemas plagan el sistema con respecto a la proliferación de datos y análisis. Privacidad y ética continúan siendo motivo de preocupación para los estudiantes, padres de familia y las instituciones.

Los costos para contratar a los sistemas de datos empleados son altos y competir con la financiación de las preocupaciones educativas más tangibles y comprensibles (es poco probable que este sector podría incluso atraer a las mentes más brillantes de la ciencia de datos.

Se prepara una gran controversia entre la potencialidad del análisis de datos por medio de algoritmos y del BIGDATA para poder ofrecer a los ciudadanos la gran demanda que van a pedir en terrenos como la educación, la economía, el mundo de la empresa et , pero ello va a significar que el poder sobre ello significará el adelantarse en los rivales en poder ofrecer servicios a la carta como hasta ahora nunca ha sucedido y por tanto también un negocio lucrativo por las grandes corporaciones internacionales.

Las diferentes propuestas que van a aparecer des de ya, van a significar otra gran revolución dentro de la revolución generalizada cultural y de valores que va a “explotar” dentro de la propia sociedad.

¿Mejor postor?

¿mayor calidad?

¿mejores posibilidades de adaptación?

¿facilidades adecuadas para las personas?…

Todo un escenario que se abre en un nuevo tiempo con otras maneras de hacer las cosas y de vivir, obviamente.

Las viejas instituciones de toda la vida, empresas jerárquizadas y nada flexibles, universidades totalmente inservibles por su forma y su fondo, estados centralizadores, etc… se van a quedar en el olvido o van a tener que cambiar de arriba a abajo si quieren participar en este apasionante tiempo.

Es el siglo de las personas y estas van a ser las que van a decidir que hacer con todo ello, por tanto la oferta va a cambiar en pro de la demanda y los canales de interacción y sinergias, van a ser la clave de todo ello, como decía Mcluhan “el canal es más importante que el propio mensaje”.

Internet es el escándalo de una memoria sin filtro, donde no se distingue el error de la verdad. En el futuro, la educación tendrá como objetivo aprender el arte del filtro

– Umberto Eco

“En los albores de cualquier transformación, todas las tecnologías incipientes que han implicado una revolución, han provocado, también, una inercia de cambio. En ocasiones, el cambio es tan profundo que tiene –por momentos– el poder de «adormecer» la conciencia humana. Durante esta etapa de «agitación» –mientras nos acostumbramos al nuevo medio– surgen las oportunidades de aprendizaje.

Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..

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”….

Se prepara una gran batalla por el control de los datos (la verdadera economía del mañana), por eso debemos estar preparados para tener influencia en es gran depósito, por lo que la formación de las personas más que nunca debe estar de lleno dentro del trabajo, ya que esta será la única manera de intervenir, influir y formar parte de todo este engranaje y como consecuencia de la sociedad (SOCIEDAD DISRUPTIVA-LEARNING IS THE WORK).

La investigación en tecnología educativa está forzosamente relacionada con lo que se desarrolla en todas aquellas ciencias y disciplinas en las que se fundamenta, por ello su evolución ha seguido los mismos caminos que la investigación didáctica en general y también ha contemplado la polémica entre los paradigmas positivista, interpretativo, socio-crítico….

Los grandes conjuntos de datos creados por la actividad de las personas en los dispositivos digitales de hecho ha dado lugar a un aumento de las “huellas” de aplicaciones para teléfonos inteligentes, programas de ordenador y sensores ambientales (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Dicha información se espera actualmente para transformar la forma en que estudiamos el comportamiento y la cultura humana, con, como de costumbre, las esperanzas utópicas, distópicas y miedos …, llegando a entender estos datos como METADATOS….

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.

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

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

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”….

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.

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

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

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

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

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

Algunos de estos retos están en el lado de las personas, incluyendo la falta de normas, la escalabilidad global, y un ecosistema naciente para el desarrollo de aplicaciones. Por el lado de la demanda, los desafíos incluyen la falta de sensibilización y otras prioridades de TI / movilidad….El desarrollo continuo de las ciudades inteligentes, automóviles y casas….
Infraestructuras de conectividad mejorada, culturas conectadas…

Son algunas de las cuestiones que tardarán no más de un año en copar la sociedad…

Es importante recordar que, si bien el mercado de la Internet de las cosas se encuentra todavía en su infancia, hay un largo legado de cosas conectadas con cable autónomas”, dijo Carrie MacGillivray , Vicepresidente de Programas, Servicios Móviles, M2M e Infraestructura de red. “Lo que hace posible un mayor crecimiento durante el período proyectado es la omnipresencia de la conectividad inalámbrica y el acceso ubicuo a Internet, independientemente de la ubicación (localización)”

En una sociedad que todavía no sabe a ciencia cierta hacia donde camina, la invisibilidad, la porosidad, el vivir en los bordes…queda bastante visible que por ahí deberemos caminar, por tanto la preparación, la puesta a punto debe ser continuada y permanente y no buscar más la seguridad ni de los estados, ni las localizaciones fijas, si no todo lo contrario, vivir en estado de beta, de manera personalizada aportando siempre valor a la sociedad…

Estamos en un momento de primero tener claro como actúa nuestra mente y por tanto las sinergias que se producen a nivel neuronal y por otra parte su correspondencia con nuestras relaciones y por tanto con nuestros aprendizajes en red.

Estamos viendo que es vital ya no solo parea tener en cuenta como llegar a nuestra Excelencia Personalizada, si no para encontrar la ayuda necesaria para conseguirlo, bien a nivel de memorias externas y de retroalimentacion personal o de Inteligencia artificial-.

Necesitamos un software escalable pero tambien readaptable a cada situación, por lo que las programaciones deben estar preparadas (abiertas) para que en cualquier momento nos puedan ser útiles, ya no tanto por su calidad estándar (que lo deben cumplir) si no bajo la posibilidad de modificarse y continuar siendo de calidad.

Si queremos conocer bien lo que es UN ECOSISTEMAS DIGITAL, lo habremos de comparar con algo, sino es imposible, ya que este término realmente no existe si nos referimos a las Tecnologías de la Información y la comunicación…

Esto nos hace ir a una analogía con un Ecosistema biológico, por tanto las “criaturas que viven y conviven en él, en el mundo digital serán… las complejas interacciones entre los estudiantes y interfaz, estudiante y profesor, alumno y contenido, y el estudiante y el estudiante (pares), que conforman el aprendizaje .

El análisis de estas interacciones es crucial para la comprensión en profundidad de aprendizaje en línea de los entornos de aprendizaje, …

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

Pero, en realidad muy pocos sólidamente puede centrarse en más de 1 o dos tareas, en particular si requieren enfoque y la profundidad. Ellos engañan haciéndose creer que están consiguiendo más cosas cuando en realidad están logrando menos y la calidad del trabajo es pobre, con lo que llegamos a la conclusión que si no hay calidad no hay aprendizaje, ya que hace mucho que demostramos, que APRENDIZAJE Y EVALUACION eran la misma cosa.

Realmente las personas eficientes saben que el esfuerzo concentrado con pocas distracciones conduce a un mejor producto de trabajo en los tiempos más rápidos. De lo contrario, el trabajo no puede ser a la par, lo que significa perder aún más tiempo y energía a volver a arreglar los errores, eso si que es un cvambio de CONCEPTO Y DE PARADIGMA, pero esto aún sucede muy poco y en la educación formal practicamente nunca.

La comunidad en general entiende que, en muchos casos, los algoritmos tradicionales apenas están una nueva etiqueta con un gran despliegue publicitario y el atractivo de moda….por lo que el APRENDIZAJE con el concepto que teníamos ahora lo desechan..

Este concepto relativamente nuevo aprendizaje y ha surgido debido al abrazo cada vez mayor de la tecnología en todas las facetas de nuestra vida. Sin llegar a ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que surge como consecuencia de este exceso de digitalización de la educación, pero al menos deberíamos tener una idea y una imagen clara de los más populares. Tecnología Educativa y Aprendizaje Móvil tiene previsto introducir a algunos de estos conceptos de aprendizaje y guiarlo hacia una mejor comprensión de lo que significan y la esperanza de que usted se beneficiará de ellos para informar a su práctica docente. Ya conocemos el Blended Learning , el Plipped aprendizaje, yahora estamos introduciendo al aprendizaje autodirigido.

¿Qué es el aprendizaje autodirigido todo esto?

“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975, p. 18).

Elementos del aprendizaje autodirigido

El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:

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

Una de la idea errónea acerca de la auto-aprendizaje es que los estudiantes aprenden en completo aislamiento de los demás, cuando en realidad la idea central detrás del aprendizaje se debe a factores motivacionales intrínsecos derivados de los alumnos propio deseo de aprender y llevar a su / su experiencia de aprendizaje comenzando con el reconocimiento de la necesidad de aprender.

.Seguramente entiende que es mejor convivir con términos que vienen en y fuera de la moda sobre una base regular.

.De lo que hablo es de , funciones como la minería de datos tradicional y estadísticos que están siendo dobladas debajo del paraguas de aprendizaje automático.

• .En algunos casos, los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó. Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?
• Sería como si utilizaramos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado precviamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habiamos predecido…

. Pensando en una partida de ROL y como he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente científico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….

. El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenarios…

. Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…

.Mientras que mucha gente cree que detrás de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-hibrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es así.

. El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente.

.Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER. Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algún algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana.

La red permite esta cooperación, las jerarquías tradicionales de las organizaciones, NO!.. Es por eso que el futuro próximo está ligado a la RED y no a las jerarquías, las redes pueden establece multicircuitos personalizados entre los diferentes estamentos que interviene en cualquier proceso, es por eso que las “empresas” organizaciones económicas, “educativas” en la manera que las teníamos entendidas hoy, tienen los días contados…La red no es lo mismo que el orden actual, más bien es el contrario, hasta ahora lo importante era el OBJETO, ahora será el SUJETO.

Las organizaciones necesitan estos tres aspectos, para permitir las comunicaciones de colaboración y cooperación y realizar perfectamente las actividades, y no limitar el trabajo del conocimiento con una estructura demasiado rígida y cerrada. Resulta insuficiente laborar para sostener el sistema, siguiendo órdenes de los superiores. Es una pérdida de tiempo estar sometido a políticas y reglamentos institucionales que limitan las capacidades creativas, tanto mías, como las de los estudiantes. Es una pérdida de tiempo hacer proyectos que terminan en el bote de basura una vez son realizados o calificados. Actividades que tienen un inicio y un fin determinados. Luego de eso no existe nada más en el entorno. Las pocas conexiones que en un momento se vincularon, vuelven a desprenderse. Porque detrás de la calificación no queda el espacio para seguir participando en proyectos futuros…

Ninguna persona, no importa donde esté en una jerarquía de la organización, tiene todos los conocimientos necesarios para prosperar en la era de la red. Tampoco ninguna empresa. Tampoco ningún gobierno. Todos estamos conectados y dependen unos de otros. Las Jerarquías nos dividan, las Redarquías, nos unen…

El conocimiento en una red conecta experiencias, relaciones y situaciones y cada uno tenemos la “máxima responsabilidad” porque hacemos lo que mejor sabemos hacer (excelencia personalizada)….en las jerarquías de las organizaciones clásicas eso no es posible y delimita las posibilidades de mejora de la propia organización….por eso muchas organizaciones “caen”, ya no tiene margen de mejora…

La era de la red ya ha cambiado hasta la política, está creando nuevos modelos de negocio dominantes, aprendizajes abiertos, y ahora está cambiando cómo operan las organizaciones — en el interior. Una vez que somos capaces de hablar de redes, veremos que muchas de nuestras prácticas de trabajo actuales son bastante obsoletos. De cómo se determina el valor del trabajo, de cómo calculamos la remuneración por un trabajo, las organizaciones tendrán que adaptarse a la era de las redes.

Aclarar que este concepto de la creación y el intercambio de conocimientos es muy complejo y aun a riesgo de generalizar lo que se ve como en una organización “sana” educativa, creo que vale la pena el tiempo para mirar brevemente Nonaka y Takeuchi (1995 ) descripción de cómo se crea y se comparte el conocimiento .

Según ellos, la socialización implica compartir nuestras experiencias; la externalización se produce cuando podemos nombrar nuestro conocimiento tácito, cuando “intentamos conceptualizar una imagen” ; la combinación, se refiere a “la combinación de diferentes cuerpos de conocimiento explícito”, o lo que en la información, conocimiento y experiencias desde una variedad de fuentes y la internalización, se puede considerar como “APRENDER HACIENDO” y la traducción de lo que es explícito en algo tácito y “aprendido”.

La creación de conocimiento es valioso porque permite A una organización utilizar el conocimiento tácito colectivo de sus miembros para una variedad de propósitos: para capturar y enriquecer la memoria de la organización, para identificar, compartir y mejorar las mejores prácticas y compartir la responsabilidad para el aprendizaje y incluir múltiples perspectivas. Todos estos efectos pueden conducir a una organización para ser más eficaz, eficiente y productiva, en última instancia, en el logro de su propósito moral.

Es lo que nosotros en E-learning Inclusivo y EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work) definimos como el KNOWLEDGE y el LEARNING, se utilizan de manera diversificada, segun las EXCELENCIAS PERSONALIZADAS de cada persona, las cuales de esta manera aportan un valor añadido a las , comunidades, equipo, sociedad…que de manera UNIFORMIZADA-ESTANDARIZADA, es totalmente imposible.

Fullan (2014) señala que “Los líderes de una cultura de cambio se dan cuenta de que el acceso a conocimiento tácito es crucial y que dicho acceso no puede tener el mandato. Los líderes eficaces entienden el valor y el papel de la creación de conocimiento, que lo convierten en una prioridad y se dedicó a establecer y reforzar los hábitos de intercambio de conocimientos entre los miembros de la organización. Para ello se deben crear muchos mecanismos para que las personas participen en este nuevo comportamiento y aprendan a valorarlo “.

La memoria o el conocimiento de la organización puede ser algo difícil de capturar. Procesos formales e informales dentro de una estructura general pueden recopilar información interna y externa. Sin embargo, a veces las organizaciones educativas pueden llegar a ser cargado con la tarea y la responsabilidad de almacenar su memoria — archivos, datos, resultados, informes, etc., a fin de rendir cuentas de su trabajo. Traduciendo que la memoria y el conocimiento en algo que puede beneficiar a la organización y sus miembros es un papel importante para que los líderes eficaces.

En una escala amplia, la creación y el intercambio de conocimientos permite a los líderes y miembros del equipo para identificar, compartir y mejorar las mejores prácticas que les permitan lograr el propósito moral de la organización educativa. “Los objetivos de [la gestión del conocimiento] son el aprovechamiento y mejora de activos de conocimiento de la organización para efectuar mejores prácticas de conocimiento, la mejora de los comportamientos organizacionales, mejores decisiones y mejorar el rendimiento de la organización” (King, 2009, ). Este apalancamiento y la mejora es muy complejo, porque las personas son las que aportan el conocimiento en la organización a través de los conocimientos y experiencias previas.

El edificio de la capacidad de crecimiento subjetiva alcanza una experiencia de aprendizaje. El aprendizaje es por lo tanto un potencial de acción subjetivo obtenido, cuyas bases se adquieren con habilidades de acción-reacción. Si se han adquirido con éxito, sin embargo, sólo puede ser visto en situaciones de aplicación donde las habilidades se adaptan a la situación de acuerdo con requisitos específicos o incluso extendidos innovadores para reconstruir las situaciones de aplicación en estos escenarios pero ya dentro de dinámicas personalizadas y socializadoras.

Si adquirimos un resultado deseado (personalizado), no siempre es el requerido por el propio ecosistema de aprendizaje virtual previsto en el eleaning, es decir, si nos movemos en procesos que nos llevan fuera del centro de trabajo con elearning a través de innovaciones en los bordes del mismo, la medición del proceso no se ajustará a la realidad de dichas intenciones iniciales.

La medida pragmática de éxito en el aprendizaje se refiere al producto de medición del rendimiento cuantitativo y cualitativo o resultado de la acción subjetiva en relación con el objetivo perseguido de acción — con limitaciones en escenarios de aprendizaje electrónico — en situaciones de aplicación simulados. De vital importancia es el hecho de que no sólo los profesores, formadores y otros expertos hacen la determinación de las dimensiones medidas y la propia medición, pero a los alumnos implicados. Por un lado, para minimizar los posibles errores de percepción de todos los interesados, y, en segundo lugar, para fortalecer la reflexión y la autoevaluación de los alumnos en relación con sus actividades de aprendizaje y logros de aprendizaje, obviamente nuestro trabajo de trabajo y aplicación de ecosistemas actualizados (E-learning-Inclusivo) en nada se asemejan a estos planteamientos que consideramos innecesarios y fuera de los nuevos paradigmas que la sociedad necesita.

La medición científica de éxito en el aprendizaje en escenarios de e-learning, la investigación de las razones del éxito o el fracaso del objetivo de aprendizaje, con el fin de obtener información para el diseño de instrucción procesos efectivos de aprendizaje en espacios virtuales de aprendizaje. diseño didáctico incluye la introdución o la adquisición de los requisitos de aprendizaje, la disponibilidad de la información, las comunicaciones, las referencias a aplicaciones, información y apoyo, estructuración y realización de las actividades de aprendizaje subjetivos, así como la información y ejercicios para la transferencia de lo aprendido en los campos de aplicación simulados ejemplares.

La medición científica de éxito en el aprendizaje, cuando se dio cuenta en situaciones reales de uso, por lo tanto, no es sólo para la medición cuantitativa y cualitativa de éxito en el aprendizaje en sí. Por el contrario, la relación entre un escenario de aprendizaje y el aprendizaje electrónico se ha dilucidado con justificaciones científicas.

En consecuencia, es preguntar:

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

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

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

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

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

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

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

Los líderes o miembros con mayor estatus en la organización por lo general tienen más oportunidades que los demás para compartir el conocimiento, esto es a veces debido a la naturaleza de su función o la estructura organizativa y los procesos que asignan más responsabilidad para los líderes y los miembros de mayor estatus para impartir conocimientos. Estos socios de categoría superior también tienden a tener sus ideas e intercambio de conocimientos con mayor facilidad recibidas, lo que aumenta el valor percibido de su conocimiento compartido y la probabilidad de que esas ideas a continuación, serán aceptados y utilizados por la organización.

Necesditamos un jefe de operaciones 2.0 Este es uno de los elementos de la “alto impacto” de una iniciativa de cambio organización para mantener el funcionamiento de la escuela,Universidad..(SOSTENIBLE)El talento será ampliamente aceptado entre todos.Le proporcionamos los conocimientos pertinentes al nuevo puesto de trabajo.

“El ritmo, secuencia y linealidad de Cambio Radical” de J. Amis, T. Slack y CR Hinings(Academy of Management Journal: 2004 habla de la utilización del “ritmo” en la introducción de cambios organizativos.

Teniendo en cuenta que el cambio organizacional viene con un signo ‘urgente’, hay una tendencia a empujar iniciativas lo más rápido posible

Esto apunta a una lección en el cambio organizacional: reconocer las variedades en las respuestas individuales a las transiciones inducidas por las iniciativas de cambio. Algunos miembros pueden ser rápidos para adaptarse al cambio, otros pueden necesitar ‘respiro’ antes de la próxima ronda de actividades de cambio.

Lo importante será siempre escribir una nueva cultura (paradigma) en la cual las innovaciones en el conocimiento, educación, organizaciones…serán otras, las de ahora y las de mañana, las nuestras….

En definitiva se tratará siempre de un aprendizaje dinámico… Los métodos tradicionales de aprendizaje basado en computadora (CBL) dependen típicamente de transmisión unidireccional de información. Estos métodos son considerados extensiones del aprendizaje en el aula y así vistos como restrictivos.

En consecuencia, los resultados de tales iniciativas CBL, en el mejor de los casos se han mezclado. En cambio, las nuevas formas de aprendizaje pretenderán nuevas estaciones de aprendizaje para crear un nuevo paradigma en el proceso de aprendizaje proporcionando acceso sin restricciones a grupos de aprendices en un ambiente de patio abierto, o tsi vamos más allá, diseñaremos la educacion que esta sociedad quiere, ABIERTA, INCLUSIVA Y UBÍCUA, y en eso estamos.

En una nueva sociedad deberán hacerse reformas estructurales racionales y una intensa lucha contra la corrupción, lo cuál originará otra concepción del estado que a su vez será más diversificado, sencillo y a su vez, operativo.

Para ello deberemos dar mayor fuerza a las corporaciones municipales-ayuntamientos-anulando a su vez las organizaciones e instituciones intermedias que lo único que hacen es recargar un sistema que de por si, ya no funciona.

Por medio de las tecnologías conectaremos a los ciudadanos con las estructuras y organizaciones necesarias para el funcionamiento cotidiano y para los grandes proyectos a medio y largo plazo.

Tampoco a nadie se le esconde que el billón de euros que tenemos de deuda pública a más la “incontable” y poco transparente, deuda privada, es un escollo que si no “descavalgamos”, difícilmente podremos realizar cualquier cambio que sea por lo menos interesante.

Lograr negociar una quita internacional, localmente no tendría ni sentido, posibilitarían filtrar “oxígeno” ya no a las arcas estatales, si no lo más importante, al bolsillo de las personas.

Pero nada de eso está sucediendo, las políticas liberales se han apoderado de la vieja Europa, las bajadas de sueldos medios llega incluso al 20%, con lo que las cotizaciones a la seguridad social son mucho menores, lo cuál hace que las pensiones también bajen (que remedio!) y todo ello arrastra a recortes en los servicios básicos: Educación, Sanidad, y Servicios Sociales.

Tampoco la gran solución social demócrata que años atrás “levantó” Europa, parece tener las cosas nada claras, todo lo contrario, la subida de impuestos que siempre ha recalcado la izquierda provocó un endeudamiento estratosférico, que ahora nos hace estar en vilo y con todas las dudas del mundo.

Con ello quieren revalorizar las pensiones, aumentar las prestaciones sanitarias, una mejora sustancial de la educación y todo con mayores recursos, así como mejores garantías sociales (ley de dependencia). Evidentemente un modelo basado en el gasto-endeudamiento, tampoco puede sostenerse, eso si, los derechos sociales siempre han sido mayores que con la derecha europea.

Estos modelos provocarán en los próximos años una “potente” lucha de clases, ya que con estas medidas, cualquiera de las dos, la clase media, no en sus “picos”, pero si en su parte central, con lo que la polarización entre ricos y pobres aumentará y, con este escenario será imposible bajar el paro, mejorar las condiciones de vida…

Los sueldos bajo y el despido casi “libre” que tenemos ahora, aún hace más insostenible la situación, no solo corto, si no también a medio-largo plazo y todo ello refuerza las posiciones de las empresas de no querer subir los sueldos, ya que con este escenario de costes bajos, pueden presentar cuentas de resultados más holgadas que las que tenían en los últimos cinco años, eso si, a cuesta de una sociedad empobrecida que pasa de “trabajar para vivir” a “vivir para trabajar”, de manera permanente.

Todo ello demuestra que esta sociedad no tiene argumentos de peso para innovar con lo que por lo menos debe mantener unas ciertas formas que causen el menor daño posible.

Pero como se visualiza, necesitamos otra sociedad, no otro sistema, queremos una sociedad que se base en las personas, no en lo que tienen esas personas, pero tampoco es de recibo economías de subsistencia las cuáles mantiene las sociedades durante un tiempo en modo “stan bye”, pero que a medio-largo plazo, provocan auténticos “cataclismos”.

Los Estados, con la semántica actual, deben desaparecer, ya que los estados politizados de ahora (democráticos, por supuesto) son “entelequias” del pasado, culturas que nos redirigen a tiempos casi remotos y a maneras de vivir anticuadas en su forndo y en su forma.

Necesitamos formas de vivir donde las personas no tengan que depender de jerarquías verticales, si no de posicionamientos horizontales y diversos, donde la diferenciación aporte valor en lugar de restar expectativas. Los derechos ya no irán separados de las obligaciones, los dos actuarán al unísono y uno sin el otro no tendrá razón de se, con ello conseguiremos una mayor igualdad de las personas como indivíduos y colectivos, pero a su vez una diferenciación particularizada que no les hará “perderse” por el camino, ni quedar excluidos o segregados, como sucede ahora.

De esta forma dispondremos de lo que necesitemos en cada momento, pero nunca lo que tengamos de más será a costa de quitárselo a los demás, este proceso será imposible con el planteamiento expuesto.

Hay que hacer muchos análisis, prognosis y diagnosis de manera permanente y continuada, pero siempre con diferentes puntos de vista no paradigmáticos, eso condicionaría nuestro funcionamiento: globales, diversificadas, por poblaciones, por recursos naturales, ….y entonces empezar a construir y diseñar una arquitectura plurivalente, que se pueda autoregenerar en cada momento y que nunca más deba pasar por procesos burocráticos que fomenten los impedimentos.

Las mismas Constituciones son escollos, por tanto no sirven, no hay que modificarlas, si no prescindir de ellas, no nos valen ya los “dogmas”, pero si las acciones causa-efecto, acción-reacción, si se llevan a puerto como hemos indicado. Para ello nos ayudaremos de la tecnología, de la inteligencia artificial…la cuál puede “dinamitar”, “romper” toda la burocracia actual existente y pasar a ejercer acciones inmediatas y ubícuas, con lo que la localización física y estática, quedará enterrada y pasaremos a una deslocalización móvil, como referente y manera de actuar de todos/as, eso si, siempre bajo la diversidad y nunca más con la uniformización.

De todo este planteamiento que va mucho más lejos que del económico, ya que realmente es el nacimiento de una nueva manera de vivir, (naturalmente habrá que ir desgranando todas las situaciones posibles que se devengan, así como anticiparse-gracias a las tecnologías- a otras que sin estar presentes hoy puedan surgir), derivarán en otros partadores que concurrirán de manera paralela y conectada entre si, como la educación, la formación, el trabajo, las relaciones sociales, el papel de las tecnologías…

Este artículo quiere ser la “avanzadilla” de lo que será lo que denominamos SOCIEDAD DISRUPTIVA, la cuál construirán otras personas, ya no las que ahora están ocupando lugares de lideraje, responsabilidad…los cuáles seguramente no estarían por la labor de hacerlo, o por tener adquiridos ciertos “tics”, pero también porque los relevos entraman “higienes” necesarias en cualquier nueva etapa de la vida.

Si bien el planteamiento económico actual está basado en premisas equivocadas, tal como se ha demostrado por la propia comunidad internacional (paradigma equivocado), ya que para que exista recuperación y reactivación económica debe haber dinamismo económico y social, inversiones, bajadas de impuestos y aumento del consumo con lo que el trabajo afloraría, acceso a los créditos…, esto significaría ¿que no sería necesario refundar la sociedad? NO, se debe realizar igualmente ya que como solemos comentar, todas las innovaciones , por muy buenas que sean, llegan a “contaminarse”, por lo que en cada ciclo temporal hay que realizar disrupciones necesarias-

Los análisis en comunicación han solido afirmar que los medios digitales o nuevos medios, tienen características completamente nuevas, propias de estos e inexploradas por medios antecesores. Estas características son analizadas por nuestro autor, el cual decide hacer una profunda revisión, para comprobar que algunos de los aspectos más destacables de los medios digitales ya habían sido inventados previamente.

¿Qué de los nuevos medios es nuevo y que es viejo?

Los medios digitales se caracterizan por permitir la incorporación simultánea de diversos medios en un mismo soporte; a esto lo conocemos como multimedia, y se caracteriza por incluir, imagen en movimiento, texto, voz, y música, todo en un mismo producto; esto es evidente en las aplicaciones Web o bibliotecas virtuales, pero si miramos con detenimiento, el cine también permite la instauración de varios medios a la vez; incluso Los manuscritos medievales iluminados, también incluían texto, imagen y gráfico. Es importante notar que la diferencia de los medios digitales es el poder incluir en la experiencia multimedia, el sentido del tacto, aspecto que por cierto, también es aplicable en televisión pero de un modo distinto.

El video, al estar planteado de manera secuencial no tiene la posibilidad de tener un acceso aleatorio a la información. Este tipo de acceso, en el cual el usuario tiene el control del tiempo, es otra característica por la cual se han destacado los medios digitales; sin embargo, para el desconocimiento de muchos, hubo inventos a finales del siglo XIX que abarcaron el concepto de acceder de forma aleatoria a la información de una película. Thomas Edison inventó el disco fonográfico el cual permitía, mediante una “cámara espiral de registro de imágenes”, acceder a cualquier momento o fotograma de la película, de la forma en que deseara el usuario.

La representación numérica de los medios digitales es un aspecto que hace de estos algo realmente novedoso, ya que la conversión de medios a datos informáticos permite reproducir sin ninguna degradación cualquier tipo de archivo. Lo irónico de esto, es que debido al interés primordial de mayor capacidad de almacenamiento y eficacia en el acceso, se suele deteriorar la calidad de los archivos para tener un óptimo manejo y una ágil transferibilidad de los mismos, lo cual permite crear un panorama en el que las copias digitales, frecuentemente, terminan con peor calidad que las copias análogas.

La interactividad es un concepto muy ambiguo, ya que este atributo se suele pensar como novedad propia de los medios digitales, cosa que para Lev es un error. La interactividad, la cual se puede definir como un proceso en el que participa el mensaje y respuesta de dos actores, es algo que ya ha sido propuesto por el arte mucho antes de la existencia de los medios digitales. La representación semiabstracta, por ejemplo, requiere de una respuesta por parte de quien aprecia la obra pues de la reacción cognitiva depende que los datos puestos en la misma sean completados. Oro ejemplo es el happening y el performance, propuesto por dadaistas y futuristas. Estos modos de arte requieren la participación de alguien más, ya que no sirven de nada por sí mismos; es decir, si no hay respuesta activa por parte de quienes participan en la obra, no hay nada.
La interacción por lo tanto ya se ha venido experimentando, solo que mediante interacción psicológica, característica que la diferencia de la interacción física la cual se hace participe en los medios digitales.
Para concluir queda por citar a Lev para explicar la forma en cómo actúa en los usuarios de medios digitales, la interacción: “Se trata de un nuevo tipo de identificación, que resulta adecuado para la era de la información, con su trabajo cognitivo.

Las tecnologías culturales de una sociedad industrial — el cine y la moda — nos pedían que nos identificáramos con la imagen corporal de otra persona. Los medios interactivos nos piden que nos identifiquemos con la estructura mental de otra persona. Si el espectador cinematográfico, hombre o mujer, codiciaba y trataba de emular el cuerpo de una estrella de cine, al usuario de ordenador se le pide que siga la trayectoria mental del diseñador de nuevos medios.”

Con esto crearemos un entorno tan abierto que utilice la curiosidad natural del aprendiz para estimular el aprendizaje Colaborativo/cooperativo — la estación de aprendizaje fomentaran el aprendizaje colaborativo entre grupos de aprendices en lugar de seguir el modelo de escuela generalmente de memoria basado en aprendizaje (unidireccional). Esto permite explorar, aprender, compartir y aprender aún más como resultado de este intercambio de conocimientos, siempre bajo las DIFERENCIAS de cada uno buscando lo mejor de acada aprendiz (PERSONALIZED LEARNING AND SOCIAL LEARNING) Este efecto multiplicador del aprendizaje colaborativo , formal o informal, tiene como objetivo impartir conocimientos o habilidades de aprendizaje.

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.

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..

El aprendizaje automático es el arte de hacer que una computadora haga cosas útiles sin codificarla explícitamente. Más específicamente, el aprendizaje automático es la adquisición de nuevos conocimientos a través de un sistema artificial.

Al igual que un ser humano, la computadora de forma independiente genera conocimiento a partir de la experiencia y puede encontrar de forma independiente soluciones a problemas nuevos y desconocidos. Para hacer esto, un programa de computadora analiza ejemplos y usa algoritmos de autoaprendizaje

El objetivo de Machine Learning es vincular de manera inteligente los datos, reconocer relaciones, sacar conclusiones y hacer predicciones.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático en principio?

En principio, similar al aprendizaje humano. De forma similar a como un niño aprende que ciertos objetos se pueden ver en las imágenes, una computadora también puede “aprender” a identificar objetos o distinguir personas. Para este propósito, el software de aprendizaje primero se alimenta con datos y se entrena. Por ejemplo, los programadores le dicen al sistema que un objeto es “un perro” y otro “no un perro”. A medida que avanza, el software de aprendizaje recibe constantemente comentarios del programador, que utiliza el algoritmo para ajustar y optimizar el modelo: con cada nuevo registro, el modelo mejora y finalmente puede distinguir claramente a los perros de los que no lo son.

El aprendizaje automático ayuda a las personas a trabajar de manera más eficiente y creativa y siempre de manera personalizada/socializadora. Por ejemplo, pueden usar el aprendizaje automático para organizar y editar sus imágenes más rápido. Con el aprendizaje automático, también pueden dejar el trabajo aburrido o elaborado en la computadora. Los documentos en papel, como las facturas, pueden escanear, almacenar y almacenar software de aprendizaje de forma independiente.

La diversidad de pensamiento crea “interrupción constructiva” (DISRUPCION-EDUCACION DISRUPTIVA -learnig is the work) que pueden influir en las nuevas formas de pensar, innovación y nuevas iniciativas, lo que nos lleva a crear un nuevo paradigma.

Cada vez más vamos a situaciones donde “las organizaciones que definen a las personas, las personas definen a las instituciones”.

Estamos próximos a la posibilidad de utilizar agentes que comprenden contextos, que sean capaces de hacer “coherente” el sentido de los flujos de datos variados para buscar información, descubrir y proporcionar el contenido necesario para cada uno..

Una cosa que me parece fascinante la idea de que se podrá crear un “perfil de aprendizaje”, una identidad que es esencialmente un paquete digital de nuestras preferencias de aprendizaje y los contenidos del aprendizaje del pasado, que se podrá acceder por las máquina (PERSONALIZED LEARNING + MACHINE LEARNING. by Juan Domingo Farnos)

Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.

Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado — aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.

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

Una buena retroalimentación hace pensar:….

a-Si el voto es uno de los factores más importantes para mejorar el trabajo del aprendiz y los resultados….a…

b- ¿qué esperamos? que todos en los centros puedan intervenir por igual…

c-¿no sería mas justo?

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

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

La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos, pero si podemos hacerlo ayudandonos de la Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)

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

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 de Roger Schank ). 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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.

Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.

Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada,

homogeneizadora…basada en Curriculums prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..

Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resutados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobretodo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.

Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego. Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.

Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…

Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.

¿Cómo funciona la trazabilidad educativa?

Utilizar herramientas digitales orientadas a este objetivo nos permite acceder a una gran cantidad de datos que nos aportarán la información necesaria para personalizar la educación a cada alumno. Aunque varían según la plataforma, generalmente podemos agruparlas en dos categorías:

a-Seguimiento de uso: Se refiere a los datos relacionados con las conexiones a la plataforma y a cada recurso. Cuántas veces la visitan, cuánto tiempo dedican a cada recurso, cuántas veces acceden a ellos…

b-Seguimiento de actividades: Suelen incluirse dos tipos de actividades, las autocorrectivas y las entregables. Las primeras, de respuesta cerrada (tipo test), tienen la ventaja de que son corregidas de forma automática por la aplicación, lo que ahorra un tiempo considerable al docente.

c-Se podrá acceder a todos los datos relativos al tiempo dedicado, si han necesitado salir de la página para buscar más información, los intentos realizados, etc. Además, también puede medirse la participación en foros y debates.

Es también habitual que las herramientas nos permitan elaborar un seguimiento del progreso de los alumnos. Para ello, generan automáticamente informes a partir de las diferentes actividades y el uso de la plataforma, pudiendo referirse al conjunto de la clase o a estudiantes individuales.

Los objetivos de estos proceso pretenden hacer frente a las necesidades actuales y las oportunidades de aprendizaje, mediante esta analítica recogiendo los enfoques multidisciplinares pero complementarios de diferentes campos, tales como Ciencias de la Computación, Ciencias de datos, Matemáticas, Educación, Sociología…, eso si, deben ser siempre personalizados y con la responsabilidad de los propios aprendices.

Necesitamos por tanto:

1–Análizar el aprendizaje basado en competencias, lo que nos llevará…

2–Aprender y por tanto a realizar la propia evaluación (recordemos que cada aprendizaje lleva impreso consigo la evaluación, ya no como una medición, si no como parte del mismo) con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

3–Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actúa de manera determinante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…

4-Realizar un análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas:

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

b-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.

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

d-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.

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

f-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.

g-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.

h-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.

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

j–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.

Otro beneficio de la personalización es que cada vez que se personaliza, a aprender y almacenar un poco más sobre el conjunto único de un alumno, se aportan posiciones diferenciadas al aprendizaje social.

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

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

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

Inteligencia Artificial robusta o Strong AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen similar capacidad cognitiva que los humanos, algo que, como los expertos se aventuran a predecir, aún quedan años para alcanzar. Digamos que esta es la Inteligencia de la que soñaban los pioneros del tema con sus vetustas válvulas.

Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Narrow AI o Applied AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Learning y el Deep Learning.

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

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

La capacidad de manejar relaciones complejas entre la entrada y salida de grandes cantidades de datos es uno de los beneficios clave del aprendizaje automático.

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial (AI). En el mismo sentido, la lógica, el análisis y estocástica son ramas de las matemáticas; Subdivisiones de Física de Mecánica, Termodinámica y Física Cuántica.

La Inteligencia Artificial en sí misma es una subdisciplina de la informática y generalmente se ocupa de la automatización del comportamiento humano inteligente. Además del aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial, como lo implica el término alemán, incluye áreas tales como los sistemas basados ​​en el conocimiento (expertos), el reconocimiento de patrones, la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática. Sin embargo, Machine Learning actualmente se considera una de las disciplinas de Inteligencia Artificial más importantes y exitosas.

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

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

(a) nombre reconocido;

(B) describe a sí mismo;

© segmentados;

(D) cognitivo-basada; y

(E) de base integral de la persona.

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

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 .

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

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

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

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

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

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

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

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

Pero todo tuvo su comienzo…

ORIGEN

Este periodo de transición tiene lugar mientras nos familiarizamos con cualquier dispositivo novedoso. Así ocurrió con las TECNOLOGÍAS DE COMUNICACIÓN MÓVILES; por esta razón, las primeras versiones de e-Learning y m-Learning eran «intentos» de utilizar procedimientos de gestión de aula tradicionales en una suerte de metáforas que redenominaban los nuevos espacios con los que nos proveía la tecnología:

• Aulas virtuales.
• Libros de calificaciones.
• Organizadores de clase.
• Cuestionarios en línea.
• Sistemas de gestión.

Sin embargo, durante los últimos dos años, el e-Learning «ha ampliado su horizonte» para pasar a formar parte de la extensa red de medios sociales que nos permiten vivir CONECTADOS. De esta manera, aquellos primeros pasos de la enseñanza-aprendizaje móvil han dado lugar a la normalización de:

• Conferencias.
• Lecturas.
• Videotutoriales.
• Plataformas especializadas.

De hecho, tanto han cambiado realmente las cosas, que el e-Learning, tal y como lo conocíamos, ya no existe; mientras que el m-Learning se ha integrado en todas nuestras acciones de enseñanza-aprendizaje.

MUNDO «MÍTICO»

El aprendiente del siglo XXI vive «míticamente». En la escuela, sin embargo, se encuentra con una situación organizada por medio del status (enseñanza vertical) y de la información clasificada (ordenación curricular). Los temas están interrelacionados y concebidos –visualmente– siguiendo el mismo modelo de unidad didáctica. En esta estructura, el estudiante no puede encontrar espacio posible alguno de participación proactiva que implique un bien para sí mismo; y le permita descubrir cómo la escena educativa se relaciona con el Mundo «mítico» de los datos y su experiencia en red.

La educación formal sistematizada –y, aún peor, sistémica–
NO SE LO PERMITIRÁ NUNCA.

Marta Toran, sigue con la estela que estamos difundir y proponer para que tanto el trabajo como el aprendizaje se puedan realizar a través de lo que denomianmos METADATOS (TEMÁticas, autores, lenguajes) y lo que llamamos PARADATOS (que le dan contexto sobre dónde, cuándo, por quién y para qué se usa), en lo que hemos denominado LEARNING IS THE WORK y que está dentro de nuestras investigaciones para un futuro que ya es el presente…..

DISRUPCIÓN

Los que nos dedicamos a pensar y a escribir sobre el aprendizaje móvil (i.e.: «ubicuo») nos enfrentamos a una tarea de enormes proporciones: La reconceptualización, tanto de la TEORÍA DEL APRENDIZAJE, como del DISEÑO INSTRUCCIONAL. Si hemos de ayudar a aquellos que están desarrollando los modos de capacitar a las personas que utilizan las tecnologías móviles, tenemos que establecer, en primer lugar, cómo funciona el aprendizaje móvil (esa tecnología, extensión de nuestros sentidos); y, en segundo lugar, cómo abordar la nueva manera de aprendizaje.” INED21 y Juan Domingo Farnós

Entendemos el conocimiento como cada una de las de las facultades sensoriales del hombre. La gestión de conocimiento algunos expertos la definen como una forma de identificar, detectar, reelaborar y poner a disposición de toda la organización los conocimientos y las prácticas que aporten valor añadido a los miembros de cualquier entidad. JOYANES, (2003) también dice que la gestión de conocimiento significa entregar a las personas los datos e informaciones necesarias para ser eficientes (eficaces) en sus trabajos u organizaciones, siendo este el proceso organizativo e institucional cuyas tecnologías deben permitir: Identificar conocimientos necesarios, identificar donde y quien tiene el conocimiento o si necesita ser creado….
Reunir y capturar el conocimiento identificado, determinar su importancia, resumir y sintetizar la información disponible, distribuir la información a distintos niveles, actualizar, eliminar y modificar el conocimiento obsoleto y guardar y organizar el conocimiento obsoleto, en su caso, para futuras consultas.

Podemos gestionar todo este alud de datos en lo que algunos quieren llamar AULAS VIRTUALES….

Recibir los contenidos por medio de Internet es solo parte del proceso, también debe existir un mecanismo que permita la interacción y el intercambio de información. Es necesario que el “aula virtual” tenga previsto un mecanismo de comunicación entre el alumno y el facilitador o entre los mismos alumnos, para garantizar esta interacción. En la educación a distancia, donde el riesgo de deserción es muy alto, una de las maneras de evitarlo es haciendo que los alumnos se sientan involucrados en la clase que están tomando, y acompañados por pares o por el facilitador.

El monitoreo de la presencia del alumno en la clase es importante para poder conocer si este visita regularmente las páginas, si participa o cuando el maestro detecta lentitud o ve señales que pueden poner en peligro la continuidad del alumno en el curso.

La interacción se da más fácilmente en cursos que se componen por alumnos que empiezan y terminan al mismo tiempo, ya que estos pueden diseñar actividades que alientan a la participación y comunicación de los pares. En el caso de cursos que tienen inscripciones abiertas en cualquier momento, la comunicación y/o monitoreo por parte de los instructores o responsables es importante que llegue al alumno en diferentes instancias para demostrarle que esta acompañado en el proceso y que tiene donde acudir por ayuda o instrucciones si las necesita en el transcurso de la clase.

La comunicación en el “aula virtual” se realiza de distintas maneras. Una de ellas es el correo electrónico, el cual se ha convertido en sistema standard de comunicación para los usuarios de Internet, pero que en los casos de “aulas virtuales” no siempre es lo más aconsejable. Comunicarse por correo electrónico es aceptable para comunicación con el profesor en privado, y suele ser el único medio de comunicación en el caso de clases a distancia de inscripción abierta.

En los casos de la enseñanza a distancia, para grupos que toman la docencia al mismo tiempo, o cuando el “aula virtual” es complemento de una clase presencial, el sistema más usado es el tipo foros de discusión, donde los alumnos puede ver la participación de sus compañeros de clases y el profesor puede enriquecer con comentarios a medida que el dialogo progresa. Este método no es externo a la clase, como lo es el correo electrónico, sino que es parte del “aula virtual”. Los mensajes que forman parte del foro de discusión son como las discusiones que se realizan en clase, frente a los alumnos, por lo que enriquecen y contribuyen al desarrollo de los distintos temas. Esto hace que la clase tome vida y se extienda más allá de los contenidos previstos por el docente inicialmente.

El foro de discusión dentro del “aula virtual” es fundamental para mantener la interacción, pero necesita ser alentado e introducido a la clase por el facilitador y reglamentado su uso, de modo que constituya un espacio más dentro del aula, donde la comunicación se realiza con respeto y dentro de los temas previstos.

Algunos cursos a distancia utilizan también el chateo o comunicación sincrónica para las discusiones en clases o para las consultas. Este medio es sumamente rico en el sentido de velocidad en la comunicación, habilidad para compartir archivos, y facilidad para discutir en grupos distintos temas de la clase. Pero al ser en tiempo real, esto limita a aquellos que no pueden cumplir con horarios determinados. También esto esta previsto ya que muchos de los programas de chateo permiten archivar la conversación y poner este archivo a disposición de la clase para consultas posteriores. Aun con todas estas posibilidades, este medio de intercambio de ideas no está disponible como actividad en todos los cursos que usan “aulas virtuales” , pero si como herramienta de comunicación para consultas al docente o facilitador.

La teoría de una clase no es suficiente para decir que el tema ha sido aprendido, ya que el aprendizaje involucra aplicación de los conocimientos, experimentación y demostración, con razonamiento crítico de los mismos. Y de acuerdo con PIAGET, (1981) : La meta principal de la educación es crear hombres que sean capaces de hacer cosas nuevas no simplemente de repetir lo que otras generaciones han hecho; hombres que sean creativos, inventores y descubridores. La segunda meta de la educación es la de formar mentes que sean críticas, que puedan verificar y no aceptar todo lo que se les ofrece.

Y es que las “aulas virtuales” deben de se ser diseñadas de modo que los alumnos tengan la posibilidad de ser expuestos a situaciones similares de práctica del conocimiento. Por el solo hecho de experimentar, no para que la experiencia sea objeto de una calificación o examen. En el mundo virtual esto es posible a través de diferentes métodos como ejercitaciones que se autocorrijen al terminar el ejercicio, o que le permiten al alumno comparar sus respuestas con las correctas o sugeridas por el docente, para que el mismo juzgue su rendimiento. Y en otros casos hasta es posible que el alumno pueda experimentar con aplicaciones o simulaciones que en la vida real involucrarían riesgo personal del educando, como experimentos químicos, simuladores de vuelo, y otros. Estos ejemplos de experimentación son opciones que ocurren casi exclusivamente en el ámbito virtual. El estudiante debe también ser capaz de recibir comentarios acerca de la exactitud de las respuestas obtenidas, al final de una unidad, modulo o al final de un curso y esta evaluación debe estar revestida de la seriedad y privacidad en el trato que cada evaluación requiere.

Podemos encontrar diferentes tipos de “aulas virtuales” . Algunas de ellas están realizadas en tres y otras en dos dimensiones, aunque también podemos crear un aula virtual mixta.

Las aulas de tres dimensiones son espacios virtuales donde el participante interactúa libremente sobre la plataforma virtual. Lo más novedoso es la adopción de un personaje, que son representaciones gráficas de los participantes y que pueden o no parecerse a ellos, pero que sirven para interactuar en ambientes virtuales.

De esta forma un asistente puede recorrer libremente las diferentes zonas de ese mundo virtual, teniendo la posibilidad de hablar con las distintas personas que se encuentren dentro del aula en ese momento o interactuar con objetos.

También hay experiencias de “aulas virtuales” en tres dimensiones en la enseñanza mediante cascos virtuales, o en la enseñanza química con la virtualidad de moléculas.

En cuanto a su utilidad en la formación multimedia, vemos los siguientes puntos:

• Ventajas
  Se pueden alquilar por un tiempo o espacios virtuales dentro de un mundo virtual para realizar tele- tutorías o tele- equipos de trabajo, su uso motiva mucho por la novedad y el diseño en tres dimensiones, pueden crearse zonas distintas para realizar diferentes actividades, cada vez más, los sistemas para su creación y desarrollo son más sencillos y asequibles y se pueden desarrollar dentro del “aula virtual” cuestionarios, aventuras formativas y cualquier cosa que creemos.
• Desventajas
  Costo elevado de diseño e implantación, puede convertirse en una mera zona social, las conversaciones no se mantienen y se pierden y cuando hay un volumen elevado de personas, seguir una conversación es difícil.

Aulas virtuales en dos dimensiones son Webs con todas las posibilidades tecnológicas actuales. Con ellas podemos crear espacios 2D de comunicación vía Chat individualizados para poder desarrollar “tele equipos”, “tele tutorías”, zonas de entrenamiento, etc.

• Ventajas
  Podemos crear espacios donde los comentarios y experiencias de los asistentes pueden quedar reflejados en el tiempo y ser leídos por otros, se pueden realizar retos en entrenamientos sobre un tema específico puntuados, creando una especie de liga competitiva, pueden crearse zonas distintas para realizar diferentes actividades mediante Chat, los sistemas para su creación y desarrollo son cada vez más sencillos y asequibles, se pueden desarrollar dentro del aula virtual cuestionarios, aventuras formativas y cualquier cosa que creemos en 2D y podemos tener diferentes clases mediante net meeting utilizando todo su potencial (pizarra, vídeo, audio y demás).
• Desventajas
  Al igual que los de tres dimensiones puede convertirse en una mera zona social, las conversaciones no se mantienen y se pierden, cuando hay un volumen elevado de personas, seguir una conversación es difícil y el generador de motivación tiene que ser el “tele tutor”. Este debe hacer que los participantes se involucren y realicen actividades.

El crecimiento de Internet, fuente de inagotables recursos, ha generado nuevos tipos de espacios de enseñanza-aprendizaje, en los que los educadores y educandos no necesitan las sesiones cara a cara, típicas de los planteamientos presenciales. De esta forma se ha dado lugar al nacimiento de espacios y sitios en la Web pensados para la enseñanza y con la idea de hacer un uso educativo en la Web. Estos sitios son las denominadas “aulas virtuales”. El planteamiento que hemos visto es que este tipo de aulas deben permitir la distribución de materiales en línea y al mismo tiempo hacer que esos y otros materiales estén al alcance de los alumnos en formatos Standard para imprimir, editar o guardar. También hemos visto que los contenidos de una clase virtual deben ser especialmente diseñados para tal fin y que los autores debe adecuar el contenido para un medio donde se mezclan diferentes posibilidades de interacción de multimedios y donde la lectura lineal no es la normal.

Por ultimo, podemos decir que las “aulas virtuales” deben de se ser diseñadas de modo que los alumnos tengan la posibilidad de ser expuestos a situaciones similares de prácticas del conocimiento, para que puedan experimentar y vivir las experiencias y no a que simplemente sean objetos de una calificación o examen.

El aumento de la generación y recopilación de datos personales ha creado un ecosistema complejo, meta colaboración veces A menudo combativa, en torno a las empresas, organizaciones de todo tipo y los individuos involucrados en el uso de estos datos.

Proponemos que a interacción entre tesis garantiza que entren agentes nuevos en estos procesos: Humano-Interacción de Datos (IDH). Utilizaremos una multidisciplinariedad de facetas para ello, con potentes istrumentos inteligentes de BIG DATA, lo cual nos facilitará la intersección de varias disciplinas, como la informática, la estadística, la sociología, la psicología y la economía del comportamiento.

Los ecosistemas-asociados con la rápida evolución de los datos personales es la creación de un nuevo campo de estudio científico, dicen los científicos de la computación. Y esto requiere una infraestructura ética basada mucho más potente. Comienzan señalando la larga disciplina del la del que data de la investigación la interacción humano-computadora ha centrado siempre en las computadoras como dispositivos para interactuar con. El propósito de esta interacción con el mundo cibernético se ha vuelto más sofisticado como el poder de computación se ha convertido en omnipresente, un fenómeno impulsado por Internet a través de móvil con meta dispositivos como teléfonos inteligentes. En consecuencia, los seres humanos están produciendo constantemente y revelando datos en todo tipo de formas diferentes.

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Esto lleva al equipo a identificar tres temas clave asociados con la interacción de datos humanos que creen que las comunidades involucradas con deberes de datos se centran en…

El primero de ellos tiene que ver con lo que los datos y la analítica-asociados a ella, tanto, transparente y comprensible para la gente común, esto como la legibilidad de los datos Que las personas son claramente conscientes de los datos y los métodos utilizados para sacar conclusiones al respecto y las implicaciones de esto.

Hacer que la gente sea consciente de ser los datos meta recopilados blanco es la comprensión clara de las implicaciones de este proceso de recolección de datos y el tratamiento es mucho más difícil que sigue. En particular, esto podría estar en conflicto con los derechos de propiedad intelectual de las empresas que hacen las analíticas.

Un factor aún más importante es la del que implicaciones de este proceso no siempre claras en el momento que los datos se recogen.

El segundo tema tiene que ver con dar a las personas la capacidad de controlar e interactuar con los datos que les conciernen. Debe permitirse a aceptar o rechazar fuera de los programas de recolección de datos y los datos adecuados si resulta ser errónea o desactualizada y así sucesivamente. Eso requerirá de datos fáciles de usar con acceso han a mecanismos que hay que desarrollar.

El tema final se basa en esto para permitir que la gente intercambie datos sus preferencias en el futuro, , algo que pudiésemos negociar… Algo como esto ya está llegando al poder en la Unión Europea Cuando el Tribunal de Justicia para obligar a ello ha comenzado recientemente con el “derecho al olvido” qui permite a la gente para eliminar la información de los resultados de búsqueda en algunas circunstancias.

La sensación general de este manifiesto es que nuestra sociedad basada en datos está evolucionando rápidamente, especialmente con el creciente interés en los grandes datos.

“Creemos que los diseñadores de tecnología deben asumir el reto de la construcción de los sistemas éticos”….

El actor primordial en la implementación del proceso de consumo de un OAP será el estudiante a través de la Inducción, resolución y exposición, evaluación y discusión, que ayudaran a ejecutar y responder una actividad, con el fin de proponer una respuesta adecuada dando así, a conocer si es factible, usable, complendible el material electrónico individualizado.

Estos procesos están basados en el modelo educativo centrado en el estudiante y la educación basada en competencias, lo cual garantiza que la proporción de aprendizaje sea personalizado en un contexto de capacidades y habilidades del educando” …no tanto cuando hablan de “incentivar” al estudiante para entrar en un ambiente PERSONALIZADO de aprendizaje (el aprendiz no entra en ningun lugar), el que va a recibir lo que necesita es él y lo hara en lo que, cuando, como y con quien quiera….

Tambien el aprendiz es el único que PUEDE MEDIR LO QUE VA APRENDIENDO (su calidad) y siempre lo hará a medida que vaya aprendiendo (competencias, (habilidades…) ya que la evaluación nunca más serán pruebas aisladas, ni siquiera aprendizajes separados de lo que va a prendiendo y el único que lo hace y lo decide es el mismo aprendiz…

Al igual que con la mayoría de los avances tecnológicos que hemos visto, los beneficios de un mundo físico digital superarán con creces los inconvenientes. Es simplemente depende de nosotros para diseñar soluciones que tanto preservan la intimidad y también ofrecen la seguridad y la personalización que queremos y necesitamos.

El Internet se está arrastrando lentamente en cada parte de nuestras vidas, tanto es así que cada vez es más fácil mirar alrededor de la casa y encontrar los objetos que se pueden conectar a Internet. En sólo unos pocos años, que probablemente no pensar dos veces antes de conectar la mayoría de estos objetos a la Internet, pero otros probablemente se llevará algo más de tiempo para acostumbrarse …

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

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

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

En estemomento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de lainternet “.“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también denen manejar la gestión de los dispositivos y los datos.

“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…

Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..

“Hace mucho que tengo esbozos, escritos, esquemas de como encotrar datos, mejor dicho, “metadatos”, y se bien que en caso de necesidad se puede recurrir a organismos especializados al respecto…

Pero ell Registro de nuestros aprendizajes, trabajos… prioriza el intercambio y los datos y su análisis de uso tanto en una primera opción, como en su retroalimentación, que sería su segunda parte y eso ya serían metadatos,

Necesitamos canales personalizados (y algunos estandarizados, aunque no me guste) una infraestructura que permita su accesibilidad tanto de manera personal por una parte, como por cualquier persona, sin normas para los datos obligatorios, puede ser replicado en todo el mundo y debe abierto, basado en la nube, y la aplicación de listas, por lo que su uso al estilo Copy left, debe ser el planteamiento más adecuado.

¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales… son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)? ¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran? ¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback? ¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…

Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.

El desarrollo de la inteligencia artificial completa (AI) podría significar el fin de la raza humana”, Hawking dijo a la BBC …., por lo que nos sirve de correa de transmisión entre la investigación y la implementación directa de la educación.

Todo esto…
– Agentes adaptativos y agentes de toma de decisiones
– Aprendizaje y minería de datos
– Optimización y resolución de problemas
– bases de datos inteligentes
– Procesamiento de información multimedia
– Hombre / máquina de interacción

Los datos y aprendizaje automático: Decisión, Sistemas Inteligentes e Investigación Operativa departamentos.. están enteramente dedicados al campo “Inteligencia Artificial ” y también puede ser un paso entre las interacciones entre “la robótica y la inteligencia artificial”.
Este puente irá perfeccionando el conocimiento de los conceptos, modelos y herramientas de inteligencia artificial, la toma de decisiones y la investigación operativa…por lo que sus funciones pueden ir directamente hacia la educación, no la de siempre, por supuesto, sino en planteamientos disruptivos (learning is the work).

Coincidiendo con Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podeis estar seguros.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

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

Esto generará automáticamente los ecosistemas de las ideas que serán navegables con todas sus relaciones semánticas. Seremos capaces de comparar diferentes ecosistemas de las ideas de acuerdo a nuestros datos y las diferentes formas de clasificarlos. Seremos capaz de elegir diferentes perspectivas y enfoques…..(personalized learning and Social Learning)
Vamos a ser capaces de analizar y manipular significado, y allí radica la esencia de las ciencias humanas.

Estas operaciones que se harán de manera automatizada y significativa deberá proporcionarnos la suficente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.dialect_human_development
La gente tiene que aceptar su responsabilidad personal y colectiva. Porque cada vez que creamos un vínculo, cada vez que “al igual que” algo, cada vez que creamos un hashtag, cada vez que compremos un libro en Amazon, y así sucesivamente,… que transformemos la estructura relacional de la memoria comúny eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.

Por lo tanto, también tenemos que desarrollar el PENSAMIENTO CRÍTICO Todo lo que encontremos en el Internet es la expresión de puntos de vista particulares, que no son ni neutrales ni objetivos, sino una expresión de subjetividades activas. ¿De dónde viene el dinero? ¿De dónde proceden las ideas? ¿Qué es el contexto pragmático del autor? etcétera…
Cuanto más conocemos las respuestas a estas preguntas, mayor es la transparencia de la fuente … y cuanto más se puede confiar y aún más si somos capaces a partir de estas respuestas, de pensar otras preguntas (así seremos mejores y haremos mejor a la sociedad).

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

Con la inteligencia artificial además de investigar llegamos a aspectos de toma de decisiones, liderajes…tanto en los aprendizajes coo en su relación con el trabajo:…
-sistemas de información y de decisión,
-bases de datos web,
-sistemas multiagente,
-la minería de datos y el acceso a través del contenido de los -documentos multimedia,
-televisión interactiva,
-ingeniería de producción,

También fuerza a campos más teóricos utilizados en la investigación de vanguardia en nuestros laboratorios como:
-modelización lógica
-teoría de la decisión
-aprendizaje simbólico y numérico,
-agentes adaptativos,
-modelización de sistemas complejos,
-optimización discreta o continua,
la investigación operativa.

Estoy trabajando hoy, por lo tanto, no con la escuela o la universidad, sino para aprender!…
Existe un lema republicano que dice “ Dentro de los propósitos de “sacudir”, “gire a la izquierda”, “giro”. Si algo se rompe o si no entiendo algo, me vuelvo al funcionamiento anterior hacia el exterior para ganar la penetración en otro sistema, es la única manera que puedo ver por qué algo no está funcionando adecuadamente. A veces es porque el sistema operativo no se ajusta a las condiciones ambientales actuales. Al igual que con la pantalla quese rompe en una tormenta…. Y creo que es precisamente con lo que tradicionalmente se entiende por aprendizaje también así: La comprensión tradicional de aprendizaje no se ajusta a las condiciones ambientales actuales, hoy el aprendizaje es otra cosa“

La digitalidad define los principios, el sistema operativo, que se comunica con la empresa. Las comunicaciones son las relaciones sociales. En sentido estricto, consiste en una compañía de las comunicaciones, si las personas queremos aprender y necesitamos estar en red para ello… Y el conocimiento y el aprendizaje como la producción de conocimiento está ligado a estas comunicaciones y sus condiciones….
Pero no confundamos como dice Jane Hart el Social Learning con algo impuesto, encerrado en un LMS, forzados a ser controlados…. “, es por eso que la AI, nos permite esa libertad que tanto buscamos en nuestros espacios de aprendizaje y de trabajo, tanto personales como sociales…(PLE-PLN).

En el siglo 19, esto significaba conjunto de registros “cosas”, a tener en cuenta y ser capaz de utilizar en situaciones apropiadas. La “sustancia” aparece como el único contenido, pero no es la única, solamente, la única explícita. La transferibilidad a otras “sustancias” es cuestionable; autodidacta, auto-aprendizaje intencional autorizado improbable específicamente, difícil de conseguir y para muchos no tiene ni sentido como para Hawking dijo a la BBC …

Aprende de forma explícita cómo a aprender intencionalmente, ya está en el siglo 19 por Humboldt, y luego todo el siglo 20 exigió una y otra vez la educación progresiva — .. pero implementado de manera esporádica hasta hoy.

El contenido de aprendizaje explícito no sólo debe ser el tema de primer orden, sino también cómo se va a aprender. Aquí su significado es consciente ,siempre visto como “conocimiento socialmente ya existente” no desaparece, pero su importancia es relativa. Esto es necesario, porque sólo así se puede formar la nueva sociedad del conocimiento, porque sólo así significados pueden cambiar.

Y no es así, ya que por lo general se supone que primero tendrían que pasar años para aprender “sustancia básica” y sólo después de que serían capaces de aprender a aprender, se ejecuta en paralelo en el mismo lugar, y desde el principio (Inteligencia Artifical), partiendo de la investigación y llegando a la sociedad (learning is the work) con todo el proceso de la Educación Disruptivo.
¿Por qué aprender a aprender?, pero en realidad esto nunca se ha “enseñado”, y hemos aprendido con un aprendizaje de fina capa — por coincidencia, con los maestros demanera inusual o por los padres (académicas) — puede Alvin Toffler desde 1971 sigue siendo tan revolucionario:
El analfabeto del futuro no es el hombre que no sabe leer;
es el hombre que no ha aprendido a aprender.
(Herbert Gerjuoy (citado n .. Alvin Toffler) 1971)

La mala noticia es: Aprender a aprender — esto no es ya suficiente, ni siquiera por hoy, y sin duda menos para mañana. Para la Alfabetización del Siglo XXI,debemos ir más lejos, se e basa en los principios de la red. Estos determinan la comunicación, las relaciones sociales, incluyendo el conocimiento y el aprendizaje:
-Abierta
-cualquier lugar, en cualquier momento
-vinculados
-autodirigido
-personalizad

¿Y cómo podemos aprender asi?
El requisito formulado por el antropólogo cultural canadiense Michael Wesch :
En un mundo de información es casi ilimitado , primero tenemos que preguntar por qué, entonces permitir que el aprendizaje fluya y luego derivar naturalmente en las necesidades que tenemos….
(Michael Wesch 2009)

Es decir, que necesitamos para el siglo 21, un nuevo marco a partir del cual todo emana:
La habilidad más importante del siglo 21, es la capacidad de formarse de manera personal , y debido a ello, no es lo mismo para todo el mundo y por tanto el aprendizaje clásico debe desaparecer ya que ni tienen ni tendrá sentido.

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

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

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

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

Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto “desmitificando” por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer….
En este momento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de la internet

.“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también deben manejar la gestión de los dispositivos y los datos.
“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…
Tratar de llegar a un acuerdo para alcanzar un nuevo paradigma de desarrollo rápido es todo un desafío en un mundo globalizado, donde se contraponen los intereses de los países soberanos y el paradigma globalizado que corresponde a la sociedad.

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..
“Hace mucho que tengo esbozos, escritos, esquemas de como encotrar datos, mejor dicho, “metadatos”,

Pero ell Registro de nuestros aprendizajes, trabajos… prioriza el intercambio y los datos y su análisis de uso tanto en una primera opción, como en su retroalimentación, que sería su segunda parte y eso ya serían metadatos,

Necesitamos canales personalizados (y algunos estandarizados, aunque no me guste) una infraestructura que permita su accesibilidad tanto de manera personal por una parte, como por cualquier persona, sin normas para los datos obligatorios, puede ser replicado en todo el mundo y debe abierto, basado en la nube, y la aplicación de listas, por lo que su uso al estilo Copy left, debe ser el planteamiento más adecuado:

-¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales…l son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)?
-¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran?
-¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback?
-¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…

Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.

El mismo Clay Shirky nos conduce a una “educación” disruptiva, una educación social, del tiempo libre, diferente de la estandarizada y constreñida de la actualidad…, si bien es cierto que como es lógico siempre habrá críticas y opiniones diferentes a este tipo de Educación asociada en parte, al Connctivismo de George Siemens y a su poca “academicidad” que sugiere, ya que no se acopla a los estándares de las políticas educativas de los estados y gobiernos…
http://www.tonybates.ca/…/some-critical-reflections-on-moo…/ Críticas de Clark Quin , lo que hace que a veces se confundan los términos y las acciones….creo que seguimos equivocandonos, tanto en querer unir los aprendizajes formales, no formales e informales, como a veces querer juntarlos: Los aprendizajes lo son per se, son inclusivos, personales y colectivos..y calificarlos es hacer REDUCCIONISMO a cualquier otro planteamiento….

Es por todo ello que estaría bien que en el http://www.edgex.in/resources.html EDGEX The Disruptive Educational Research Conference
Nunca serán ESTÁNDARES DE METADATOS, ni de datos paralelos o PARADATOS, Tampoco tratamos de armonizarlo, uniformalizarlo, construir un entorno cerrado para que solo podamos acceder nosotros, eso sería un contrasentido con nuestros planteamientos en la EDUACIÓN DISRUPTIVA (learning is the work) por lo que hacerlo sería destruir antes de arrancar en el proceso.

Estamos en la época de la FOCALIZACIÓN DE INTERESES, a mi ya no me interesa todo el LIBRO, solo algunas partes que necesito y eso me pasaba hace ya muchos años y no sabía gestionarlo, siempre me ha ocurrido, pero ahora puedo gestionarlo perfectamente, tengo herramientas que me lo facilitan, para mi Internet y los artilugios que tenemos, son como miel caída del cielo, pero no por ellas mismas, sino porque se adaptan completamente a mi manera de ser y de pensar y no solo eso, sino también de hacer las cosas….

Antes me veía raro con los demás, ahora soy capaz de gestionar diferentes cosas en un solo momento y ver la realidad global que hay a mi alrededor…una “pasada”…
Por eso me encanta la conversación con público, puedo leer en sus gestos, en sus movimientos lo que quieren en cada momento y así modificar mi CONFERENCIA hacia los derroteros que se están desarrollando en ese instante y para ello me valgo de TWITTER, por ejemplo…hace poco eso me era imposible.
Incluso pienso a veces que no se mantener una conversación al uso, es posible, pero si se entrar en la dinámica de lo que quieren los demás, de eso estoy seguro y lo he demostrado claro…(Juan Domingo Farnós)

Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.
Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperación

En la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..
las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos…

Considerando que el corto impacto a largo plazo de la Inteligencia Artificial depende de quien lo controla, el impacto a largo plazo depende de si se puede controlar o no, y más importante todavía: si seguirmeos con los sistemas jerarquizados verticales, o si optaremos por maneras Abiertas, inclusivas y ubícuas, por medio de redarquóas transversales, confiables y por tanto transparentes

Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….

Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos: ¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Por qué? Y ¿Cómo?

Los proyectos están integrados en entornos prácticos totalmente (por lo que ya estamos en un estadio superior “META” ya que estamos implementando aplicaciones directas tanto del learning is the work (Educación Disruptiva) como cualquier otro planteamiento más generalizado que necesite la nueva sociedad y que requiere un enfoque multidisciplinario, con lo que todo gira Ellos giran en torno a cuestiones específicas y detalladas.

La Internet de las cosas, el mundo conectado, una especie de Smart universal… Todos estos términos indican que el número de dispositivos conectados , comunicados a través, y en la construcción de relaciones a través de Internet, por lo que ha superado el número de seres humanos a través de Internet.
Pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Se trata de la cantidad de dispositivos, y qué dispositivos? Se trata de los datos, tanto de datos, captados tan rápido, tan dispares, que construirán grandes datos actuales y que serán parecidos a los datos diminutos,..
Necesitamos evidentemente un registro, como ya hemos dicho, pero no solo para que cualquiera los pueda utilizar, si no para poder buscar de nuevos a medida que lo vayamos necesitando con un medio de monitoreo y aseguramiento de riesgos, que será posible gracias a la tecnología móvil y la capacidad que pueda aportar la inteligencia artificial, la robótico, los instrumentos wereables… floreciente para analizar grandes cantidades de datos en bruto.

La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.

Por otro lado no hay duda de que el modo de investigación-acción de aprendizaje basado en la investigación es uno de los enfoques más importantes que valida la investigación en el aula y la investigación profesional en el puesto de trabajo de los docentes en las escuelas y colegios, y por supuesto, en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES.
Pero para tranquilizar a Hawquing y no darle siempre la razón a Roger Schank….
En cualquier campo, ya sea profesional o la educación, la inteligencia es lo mmás importante. Uno de ellos no debe de haber oído las palabras como Inteligencia Artificial, en contraste con la inteligencia humana. La tecnología está surgiendo día a día, los científicos están cada vez más interesados ​​en hacer algo innovador. Como la inteligencia artificial y robots no son tan se crean tales unidas, computadoras y máquinas que son sinónimos de los seres humanos y animales por los esfuerzos empleados juntos.

Por robots defecto se acuñó como “inteligente”, como se utiliza la aplicación para su movimiento, y robots inteligentes pueden desarrollarse mediante el empleo de la Inteligencia Artificial (IA). Es importante función es la de añadir un poco de humano como cualidades de la robótica. Podemos encontrar esta analogía en muchas cosas como juguetes, tales como mascotas robóticas. Hay otras fuerzas que están en favor de la combinación de estas dos fuentes con el fin de tener productos completa. Para saber la diferencia entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana, vamos a profundizar las raíces!

Inteligencia Humana: La inteligencia humana es algo natural, no artificial está involucrado en ella. En todos los campos, la inteligencia es algo percibido de manera diferente y adquirida de forma diferente. Más específicamente, la inteligencia humana es algo relacionado con la adaptación de varios otros proceso cognitivo para tener entorno específico. En la inteligencia humana, la palabra “inteligencia” juega un papel fundamental ya que la inteligencia está con ellos todo lo que es necesario meditar y hacer un plan paso a paso para realizar determinada tarea.

Es una bendición natural que es con los humanos desde su nacimiento y nadie puede reemplazarlo excepto DIOS.
Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial está diseñado para añadir humana como cualidades en máquinas robóticas. Su función principal es hacer que los robots una buena mímicas de los seres humanos.

En resumen podemos decir que se trata básicamente de trabajo para hacer una buena robots de copiadora de los seres humanos. Los investigadores están todo el tiempo ocupado en hacer una mente que puede comportarse como una mente humana, que están poniendo esfuerzos en hacer esta tarea ahora un days.Weak AI es el pensamiento enfocado hacia el desarrollo de la tecnología dotado de llevar a cabo movimientos pre-planifica en base en algunas normas y la aplicación de éstos para alcanzar un determinado objetivo. Fuerte AI está emergiendo tecnología que puede pensar y funcionar igual que los humanos, no sólo imitar el comportamiento humano en un área determinada.
¿Cuál es la diferencia real subyacente?

Mediante la combinación de ambas definiciones desde el túnel de la tecnología, podemos decir que la inteligencia humana funciona de forma natural y hacer un cierto pensamiento mediante la adición de diferentes procesos cognitivos. Por otro lado, la inteligencia artificial están en la manera de hacer un modelo que puede comportarse como seres humanos que parece imposible, porque nada puede sustituir una cosa natural en una cosa artificial.

Mientras que las reivindicaciones de los primeros visionarios que AI pronto superará a la inteligencia humana (expresado como la prueba de Turing) ahora parece grandioso, y el campo en sí ha pasado por varios ciclos de auge y caída, medio siglo de investigación en IA, no obstante ha tenido muchos aplicaciones prácticas en todas las áreas de la vida moderna, la educación incluido.
En la educación, algunas de estas aplicaciones incluyen el reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura, sistemas inteligentes de tutoría, evaluación de la escritura y el apoyo informático de aprendizaje colaborativo utilizando estudiantes simulados. Mientras que la IA en la educación no es probable que reemplace los maestros, es inevitable que matizar su papel. Cuando aceptada por los educadores, la IA puede ayudar a que las aulas estadounidenses del futuro más dinámico, centrado en el alumno y creativamente estimulante.

La historia de AI demuestra que los investigadores han logrado avances en la meta más estrecha de la creación de “programas informáticos inteligentes”, incluso si el objetivo más amplio de la creación de máquinas similares a las humanas hasta el momento ha sido difícil de lograr.
La Inteligencia artificial simbólica y neural investigación redes han ambas dirigidas a los sistemas inteligentes, pero sus puntos de partida han sido muy diferentes. La IA simbólica se ha centrado en la cognición de alto nivel, la manipulación de símbolos, razonamiento y planificación, mientras que la investigación de redes neuronales ha estudiado la percepción y el aprendizaje.

Ellos están profundamente arraigadas en las redes neuronales tradición: procesamiento distribuido en paralelo, representaciones analógicas y se centran en el aprendizaje a partir de datos del mundo real. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de las redes neuronales actuales, la nueva generación de redes se basa en fenómenos dinámicos emergentes que se corresponden con los símbolos, encuadernación papel y la manipulación de las representaciones estructuradas. En otras palabras, estamos abordando nuevamente los mismos problemas que la IA simbólica pero esta vez estamos firmemente cimentados en los datos y el aprendizaje del mundo real.

Impulsado por las revoluciones en la educación y en la tecnología, la naturaleza misma del trabajo habrá cambiado radicalmente, pero sólo en las economías que han optado por invertir en la educación, la tecnología y la infraestructura relacionada.
La carrera entre la automatización y el trabajo humano es ganado por la automatización, y el tiempo que necesitamos moneda fiduciaria para pagar el alquiler / hipoteca, los seres humanos se caerá del sistema en masa ya que este cambio tiene lugar … Las zonas de seguridad son los servicios que requieren locales esfuerzo humano (jardinería, pintura, cuidado de niños), el esfuerzo humano distante (edición, coaching, coordinación) y de alto nivel de la escuela de pensamiento / relación.

Todo lo demás cae en el medio ambiente rico en blancos de la automatización.
Bryan Alexander, consultor de tecnología, futurista, y miembro senior del Instituto Nacional para la Tecnología en la Educación Liberal, escribió: “El sistema educativo no está bien posicionado para transformarse y ayudar a los graduados de la forma que puede”
La Inteligencia artificial pues, es el nexo de unión entre la investigación teoríco-práctica (praxis) y su implementación en el learning is the work…

Si bucemos en la comunicación, en sus múltiples formas, tiene un poder tremendo. Tomar el lenguaje como un ejemplo. La complejidad y el poder del lenguaje humano es algo digno de contemplar. Se conecta a los individuos y las sociedades, lo que permite la transferencia de conocimientos, el intercambio de ideas y el crecimiento de la inteligencia comunal. Cuando se combina con el lenguaje de Internet, se ve cómo nuestras vidas han cambiado; somos liberados de las limitaciones anteriores de distancia, el tiempo y la memoria.

Los sensores nos dan una mayor oportunidad de experimentar nuestro mundo. El Internet-de-objetos (IO), ya que estos sensores conectados como se llaman colectivamente, ha permitido la digitalización de la lengua comunicada por el mundo físico. Los sensores permiten al Internet para extender inmediatamente el alcance de nuestra vista y el sonido. Los datos de los sensores nos permiten no sólo de forma interactiva, sino también comunicamos observacionalmente idioma.

Nuestro mundo impulsado por la tecnología está de nuevo en el precipicio de cambio. Para el año 2020, desde la forma en que vamos a estudiar el mundo, gestionar nuestros negocios, aprender en todos los lugares (ubicuidad)y las personas seguras y activas se alterará para siempre. Los dispositivos conectados llegarán a ser inteligentes, capaces tanto de digitalizar el idioma e incluso entenderlo. El impacto de este cambio será transformacional. Imagínese humanos y máquinas que se comunican con el mismo lenguaje natural que tiene a individuos y sociedades vinculadas durante siglos. En 2020, los límites entre la forma en que observamos e interactuamos con el mundo físico y virtual se desvanecerá.

Nuestras experiencias diarias — de un viaje al centro comercial para un vuelo en todo el mundo — se convertirán personalizado a nuestras preferencias, deseos y necesidades. Como los sensores se vuelven capaces de ser inteligentes , o la comprensión de la información que reciben, las pequeñas y grandes empresas por igual tomarán decisiones de seguridad y de negocio los más educados posible.

La red conectada de sensores acoplados con la inteligencia necesaria para interpretar y comprender el mundo físico proporcionará indicadores que pueden ayudar a las organizaciones a mejorar la eficiencia operativa, potenciales amenazas a la seguridad física de inmediato bandera y entender sus características demográficas.

En los entornos, esta nueva capacidad permitirá conocer y ayudar a un dueño de la tienda a identificar las necesidades individuales del cliente, a cualquier persona con quien quiere aprender, donde y cuando… La inteligencia integrada en la tienda minorista reconocerá cuando el cliente necesita ayuda, si se trata de información para tomar una decisión de compra, recomendaciones adaptadas a las preferencias del individuo o de la ayuda de un empleado de la tienda, el aprendizaje mismos dentro del propio trabajo (learning is the work) decidirá por si mismo lo que es necesario en cada momento sin importar la titulación, es más, las titulaciones tienen tambien el tiempo caducado, ahora permanecen por la inercia del dinero que provocan….

La inteligencia también será capaz de guiar el dueño de la tienda en la optimización de la colocación de productos, operaciones y medir el impacto de las campañas de marketing. Las preferencias de los clientes en la física se trasladarán desde el revés virtual y vice — imaginar preferencias de compras en línea que llevan a una tienda de ladrillo y mortero y al revés.

Para las organizaciones, el mundo físico digital permitirá garantizar la seguridad de los empleados y activos al mismo tiempo que permiten la gestión de edificios eficientes y colaboración de los empleados. A medida que la interacción entre los entornos físicos y dispositivos móviles (y portátiles) aumenta, aumenta nuestra libertad y por tanto nuestras oportunidades personalizadas y socializadoras de ser mejores.

El cambio hacia el mundo físico digital se está convirtiendo más atractivo y accesible no sólo a las empresas, sino también para el mercado de consumo. Los sensores se están convirtiendo en muy bajo costo y por lo tanto en todas partes. Todos los sensores están conectados en red y están aumentando en las capacidades de procesamiento. Hoy en día, se puede controlar el termostato de su casa desde cualquier lugar del mundo. Usted puede utilizar su teléfono para comprobar la seguridad de su casa mientras está de vacaciones. Esta es sólo la punta del iceberg.

La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.

Me preguntaban hace ya mucho…respecto a una serie de posts, por ambos lados y que los dos planteamos temas disruptivos…“¡Verdad que sí! Disrumpir la educación no es romper nada, sino construir algo nuevo y mucho mejor. Es el sistema educativo el que se destruye solo. Esto ocurre porque nunca tuvo los pantalones en sus sitio para aprender a crear su propio sustento. De manera que se convierta en un organismo verdaderamente autónomo y autosustentable. Ahora colapsa como el Gobierno y la Industria. Sus activos económicos, sociales, culturales, intelectuales y pedagógicos han perdido mucho valor….

Todos sus intentos son ineficaces porque anteponen su jerarquía operacional sobre el desarrollo social.

Simplemente, le abrimos los ojos a nuestros lectores. Y les proponemos que se nos unan para hacer lo que el Sistema Educativo ya no puede, no sabe, no quiere y NO DEBERÍA hacer:

Crear una sociedad autosustentable, capaz. Vamos a vivir en un mundo en el que muchas cosas no funcionan, y nadie va a saber cómo solucionarlos”, dice Howard Rheingold, sociólogo Internet. de construir su propia identidad cultural y de forjar nuevos horizontes de posibilidades. Los caminos trazados por nuestros antecesores ya no nos sirven más que para conocer su historia, no para repetirla…

Esto es lo que me tiene aquí en esta dimensión virtual apoyando tus planteamientos y aprendiendo de la realidad de muchos otros colegas que comparten sus conocimiento y experiencias. Porque de la diversidad de los demás es que aprendo a adoptar la diferencia…

Por eso mismo me atrevo a comentar…” Vamos a vivir en un mundo en el que muchas de sus cosas no van a funcionar, y nadie va a saber como solucionarlas… dice Howard Rheingold, sociólogo Internet”. -¿Qué es lo que más le fascina de la tecnología?

Es fascinante en sí misma, pero lo más interesante es la manera en que la gente la hace suya y la utiliza a su manera. A veces de forma radicalmente distinta para la que fue pensada. …

El desarrollo tecnológico de punta, no nos deja de impresionar. Todos los días confirmamos que la tecnología va a una velocidad superior a nuestro ritmo de vida; Un caso por destacar en este reconocimiento del futuro, es el de los celulares y otros aparatos comunicativos; estos cada vez son más complejos, ya que dentro de una misma carcasa, guardan un sinnúmero de herramientas. Vemos que la tendencia es tener el mayor número de aplicaciones en un mismo aparato; hoy se ven celulares que ya vienen con videocámara, cámara fotográfica, radio, almacenamiento USB, juegos, directorio telefónico, alarma, reloj, agenda, Internet, y otras más que resultan difíciles de recordar por ser tantas. Otro caso a destacar, es el de tarjetas de última tecnología que permiten a las personas, tener en un mismo objeto, su tarjeta de crédito, tarjeta débito, número de identificación, tarjeta de seguro médico, etc.

Lo impresionante de estos avances, no es su velocidad de progreso ni los beneficios que nos proporcionan, lo impresionante realmente es ver como los cambios en los procesos tecnológicos afectan y entran a alterar toda la gama de aspectos sociales. Podemos ver como por ejemplo, la implementación de Internet, así como la telefonía celular, han afectado sin duda la manera de comunicarnos, interrelacionarnos, hacer negocios, aprender, informarnos, entre otras muchas cosas.

Muchos de estos cambios que vemos en la sociedad, son impredecibles, y eso es lo realmente interesante, pensar en cómo nos veremos afectados socialmente cuando el desarrollo permita adquirir a un bajo costo, celulares con Internet incluido, o peor aún cuando nos implanten microchips en el cerebro para incrementar el control de Estado. Mucho podremos decir frente a lo que vendrá, pero seguramente pocos serán los pronósticos acertados

Es por eso que debemos algunos estar siempre preparados, no para solucionar nada de manera absoluta, lo cual será imposible, si no de buscar diferentes alternativas personalizadas y siempre bajo el prisma de aprender haciendo y de tener mecanismos y herramientas que podamos utilizar para ello.

Estamos viendo que es vital ya no solo parea tener en cuenta como llegar a nuestra Excelencia Personalizada, si no para encontrar la ayuda necesaria para conseguirlo, bien a nivel de memorias externas y de retroalimentacion personal o de Inteligencia artificial-.

Necesitamos un software escalable pero también readaptable a cada situación, por lo que las programaciones deben estar preparadas (abiertas) para que en cualquier momento nos puedan ser útiles, ya no tanto por su calidad estándar (que lo deben cumplir) si no bajo la posibilidad de modificarse y continuar siendo de calidad.

La estrategia a utilizar con el PKM es crear un mapa mental de la información que gestionamos de modo que se convierte en nuestro conocimiento personalizado y personal. Nuestros discos duros de ordenador pueden servir como un sustituto -? un lugar para crear o una representación? -…obviamente nos pueden servir de soporte, de ayuda.

Este primer paso en la estrategiacon el PKM exige determinar y utilizar la aplicación de un sistemas de clasificación de personal, la indexación y los principios de presentación.

En consecuencia, con la utilización de nuestro PKM conseguirmos nuestras “mejores fuentes”con las cuales mejorarán nuestros resultados en la adquisición de conocimientos, resultados más relevantes con menos ruido, aumentando el valor de la información.

El filtrado de información a través de criterios que consideramos de antemano (por ejemplo, cuando la creación de filtros de correo electrónico) o selectivamente tirando un poco de información, mientras que el control de lo que nos empujó a nosotros ,son las tácticas para el manejo de información no solicitada y la tasa de flujo de información.

Todo ello conlleva a una permeabilidad de un ecosistema de aprendizaje digital para la exportación y / o importación de la información y el conocimiento depende de la naturaleza de la “arquitectura” de los componentes del sistema (por ejemplo, la conectividad, la agrupación), las características de los protagonistas y su diversidad y distribución , y las interacciones entre ellos …

También nos encontramos con el circuito de retroalimentación ddesde dentro hasta a fuera y al revés, con lo que esta interacción continuada es vital para cualquier ecosistema de aprendizaje digital..

Si queremos conocer bien lo que es UN ECOSISTEMAS DIGITAL, lo habremos de comparar con algo, sino es imposible, ya que este término realmente no existe si nos referimos a las Tecnologías de la Información y la comunicación…

..esto nos hace ir a una analogía con un Ecosistema biológico, por tanto las “criaturas que viven y conviven en él, en el mundo digital serán… las complejas interacciones entre los estudiantes y interfaz, estudiante y profesor, alumno y contenido, y el estudiante y el estudiante (pares), que conforman el aprendizaje .

El análisis de estas interacciones es crucial para la comprensión en profundidad de aprendizaje en línea de los entornos de aprendizaje, …

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

Pero como se visualiza, necesitamos otra sociedad, no otro sistema, queremos una sociedad que se base en las personas, no en lo que tienen esas personas, pero tampoco es de recibo economías de subsistencia las cuáles mantiene las sociedades durante un tiempo en modo “stan bye”, pero que a medio-largo plazo, provocan auténticos “cataclismos”.

Los Estados, con la semántica actual, deben desaparecer, ya que los estados politizados de ahora (democráticos, por supuesto) son “entelequias” del pasado, culturas que nos redirigen a tiempos casi remotos y a maneras de vivir anticuadas en su forndo y en su forma.

Necesitamos formas de vivir donde las personas no tengan que depender de jerarquías verticales, si no de posicionamientos horizontales y diversos, donde la diferenciación aporte valor en lugar de restar expectativas. Los derechos ya no irán separados de las obligaciones, los dos actuarán al unísono y uno sin el otro no tendrá razón de se, con ello conseguiremos una mayor igualdad de las personas como indivíduos y colectivos, pero a su vez una diferenciación particularizada que no les hará “perderse” por el camino, ni quedar excluidos o segregados, como sucede ahora.

De esta forma dispondremos de lo que necesitemos en cada momento, pero nunca lo que tengamos de más será a costa de quitárselo a los demás, este proceso será imposible con el planteamiento expuesto.

Hay que hacer muchos análisis, prognosis y diagnosis de manera permanente y continuada, pero siempre con diferentes puntos de vista no paradigmáticos, eso condicionaría nuestro funcionamiento: globales, diversificadas, por poblaciones, por recursos naturales, ….y entonces empezar a construir y diseñar una arquitectura plurivalente, que se pueda autoregenerar en cada momento y que nunca más deba pasar por procesos burocráticos que fomenten los impedimentos.

Este artículo quiere ser la “avanzadilla” de lo que será lo que denominamos SOCIEDAD DISRUPTIVA, la cuál construirán otras personas, ya no las que ahora están ocupando lugares de lideraje, responsabilidad…los cuáles seguramente no estarían por la labor de hacerlo, o por tener adquiridos ciertos “tics”, pero también porque los relevos entraman “higienes” necesarias en cualquier nueva etapa de la vida.

Si bien el planteamiento económico actual está basado en premisas equivocadas, tal como se ha demostrado por la propia comunidad internacional (paradigma equivocado), ya que para que exista recuperación y reactivación económica debe haber dinamismo económico y social, inversiones, bajadas de impuestos y aumento del consumo con lo que el trabajo afloraría, acceso a los créditos…, esto significaría ¿que no sería necesario refundar la sociedad? NO, se debe realizar igualmente ya que como solemos comentar, todas las innovaciones , por muy buenas que sean, llegan a “contaminarse”, por lo que en cada ciclo temporal hay que realizar disrupciones necesarias-

Los análisis en comunicación han solido afirmar que los medios digitales o nuevos medios, tienen características completamente nuevas, propias de estos e inexploradas por medios antecesores. Estas características son analizadas por nuestro autor, el cual decide hacer una profunda revisión, para comprobar que algunos de los aspectos más destacables de los medios digitales ya habían sido inventados previamente.

¿Qué de los nuevos medios es nuevo y que es viejo?

Los medios digitales se caracterizan por permitir la incorporación simultánea de diversos medios en un mismo soporte; a esto lo conocemos como multimedia, y se caracteriza por incluir, imagen en movimiento, texto, voz, y música, todo en un mismo producto; esto es evidente en las aplicaciones Web o bibliotecas virtuales, pero si miramos con detenimiento, el cine también permite la instauración de varios medios a la vez; incluso Los manuscritos medievales iluminados, también incluían texto, imagen y gráfico. Es importante notar que la diferencia de los medios digitales es el poder incluir en la experiencia multimedia, el sentido del tacto, aspecto que por cierto, también es aplicable en televisión pero de un modo distinto.

El video, al estar planteado de manera secuencial no tiene la posibilidad de tener un acceso aleatorio a la información. Este tipo de acceso, en el cual el usuario tiene el control del tiempo, es otra característica por la cual se han destacado los medios digitales; sin embargo, para el desconocimiento de muchos, hubo inventos a finales del siglo XIX que abarcaron el concepto de acceder de forma aleatoria a la información de una película. Thomas Edison inventó el disco fonográfico el cual permitía, mediante una “cámara espiral de registro de imágenes”, acceder a cualquier momento o fotograma de la película, de la forma en que deseara el usuario.

Lo nuevo.

La representación numérica de los medios digitales es un aspecto que hace de estos algo realmente novedoso, ya que la conversión de medios a datos informáticos permite reproducir sin ninguna degradación cualquier tipo de archivo. Lo irónico de esto, es que debido al interés primordial de mayor capacidad de almacenamiento y eficacia en el acceso, se suele deteriorar la calidad de los archivos para tener un óptimo manejo y una ágil transferibilidad de los mismos, lo cual permite crear un panorama en el que las copias digitales, frecuentemente, terminan con peor calidad que las copias análogas.

La Interactividad.

La interactividad es un concepto muy ambiguo, ya que este atributo se suele pensar como novedad propia de los medios digitales, cosa que para Lev es un error. La interactividad, la cual se puede definir como un proceso en el que participa el mensaje y respuesta de dos actores, es algo que ya ha sido propuesto por el arte mucho antes de la existencia de los medios digitales. La representación semiabstracta, por ejemplo, requiere de una respuesta por parte de quien aprecia la obra pues de la reacción cognitiva depende que los datos puestos en la misma sean completados. Oro ejemplo es el happening y el performance, propuesto por dadaístas y futuristas. Estos modos de arte requieren la participación de alguien más, ya que no sirven de nada por sí mismos; es decir, si no hay respuesta activa por parte de quienes participan en la obra, no hay nada.

La interacción por lo tanto ya se ha venido experimentando, solo que mediante interacción psicológica, característica que la diferencia de la interacción física la cual se hace participe en los medios digitales.

Para concluir queda por citar a Lev para explicar la forma en cómo actúa en los usuarios de medios digitales, la interacción: “Se trata de un nuevo tipo de identificación, que resulta adecuado para la era de la información, con su trabajo cognitivo. Las tecnologías culturales de una sociedad industrial — el cine y la moda — nos pedían que nos identificáramos con la imagen corporal de otra persona. Los medios interactivos nos piden que nos identifiquemos con la estructura mental de otra persona. Si el espectador cinematográfico, hombre o mujer, codiciaba y trataba de emular el cuerpo de una estrella de cine, al usuario de ordenador se le pide que siga la trayectoria mental del diseñador de nuevos medios.”

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

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

Valores y Buenas Prácticas para el Aprendizaje:

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

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

-Uso de los sombreros para pensar

-Trabajo individual: análisis, reflexión, expresión de opinión

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

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

Gestionaríamos un PERFIL INNOVADOR Y/O PERSONALIZADO…

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

Aprender-emprender & Emprender-aprender!

¿Que va antes, el huevo o la gallina? Nuestra idea no va por aquí, es más, no sabemos que va primero si uno o el otro, pero si algo tenemos claro es que se necesitan.

¿Por qué se debe aprender el espíritu emprendedor?

Cuando se piensa en el “futuro del aprendizaje”, es obvio que los conocimientos son necesarios para la próxima generación podrían ser diferentes de los que se necesitan hoy en día.

La Educación Empresarial puede ayudar a desarrollar habilidades transversales en un sentido, pero le falta el otro, la educación, los aprendizajes…

Sobre cómo desarrollar un conjunto general de competencias aplicables a la vida, a la educación y al trabajo; no simplemente sobre como aprender o dirigir un negocio.

Ser emprendedor puede significar:

1) ser Intraempresarial como empleado,

2) ser socialmente emprendedor para crear un cambio social o

encontrar soluciones a los problemas sociales,

3)ser capaz de iniciar una nueva empresa, un nuevo rumbo.

Para fines sociales o para fines personales son relevantes todas las formas de aprendizaje, de formación para apoyar el desarrollo de actitudes empresariales…, conocimientos y comportamientos, sean del signo que sean.

De como emprendimiento y aprendizaje deben ir de la mano en una nueva sociedad, he aquí los itinerarios posibles para que eso se produzca, por tanto el esquema es complejo, es cierto, pero se adapta a una concepción global del nuevo emprendimiento y de la nueva educación , los dos juntos e inseparables….

Con ello desaparece los compartimientos estancos, las localizaciones a ultranza y aparecen temas colaborativos, pensamiento crítico, redarquías que dan transparencia y confianza a los procesos, y por encima de todo una Excelencia personalizada que hace que nadie se quede fuera del sistema….miren a ver que les parece, please…

Si además queremos aplicar la Utilización del mundo de internet, las redes sociales….

En su aplicación en el mundo del empleo, sirven si lo aplican todos los trabajadores, si ponen cada uno de ellos toques personales e imaginativos, si ejercen la transparencia y la confianza en todo lo que hacen…

Pero si les obligan a realizar todos lo mismo, de manera rígida y estandarizada entonces la utilización de las redes sociales en el PKM, (como expresa Harold Jarche)no sirve ya que este necesita de:

• –Personal — de acuerdo a las capacidades de uno, intereses y motivación — no dirigida por fuerzas externas.
  –Conocimiento — la comprensión de la información y la experiencia con el fin de tomar las medidas — saber qué, saber quién es, sabe cómo hacerlo.
  –Maestría — el viaje de aprendiz a disciplinado sentido creador y partícipe del conocimiento — maestros no deben ser administrados.

Si entendemos que la creación del conocimiento y la utilización para ello de las redes sociales en el mundo del emprendimiento, del trabajo, debe haber por ambos lados metodologías 2.0, si no no tendría sentido, por tanto os animamos a ello, a dejar fuera las jerarquías verticales, especialmente como indican Julian Stodd y Juan Domingo Farnós, a dar más responsabilidad y compromiso a los trabajadores para que las redarquías transversales sean un éxito y con ello lograremos mayor productividad, mejor formación y un superior valor añadido laboral y social que nunca habíamos tenido….

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

¿Hasta qué punto estamos dispuestos y queremos comprometernos como sociedad, para los cambios masivos en las capacidades humanas que las tecnologías digitales son propensos a permitir en los próximos años?
¿Hasta qué punto son nuestras visiones de futuro para la educación sobre la base de suposiciones acerca de la humanidad, la sociedad y la tecnología actuales ya son válidos?

Los beneficios que acrediten los datos a largo plazo de los análisis de datos sobre resultados de los estudiantes son insuficientes. Necesidades de almacenamiento para alojar los metadatos educativos son inmensas. ….

(Todo lo encontraréis explicado, razonado y con propuestas generales y concretas en mi Blog que os especifico en el apartado de FUENTES)

Jusndon

Fuente:

Farnos Miro, Juan Domingo INNOVACION Y CONOCIMIENTO https://juandomingofarnos.wordpress.com

Cómo los aprendices buscan crear representaciones significativas y coherentes de conocimiento, independientemente de las formas, calidad y cantidad de los datos disponibles

Juan Domingo Farnós

La demanda de ofrecer aprendizaje personalizado no parará de crecer en la próxima década (Horn y Christensen, 2013). En esa situación, habrá una necesidad de un suministro de materiales de aprendizaje donde este suministro, se ajustara a la demanda individual de cada aprendiz. Cuando esta expectativa se hace realidad, la universidad no necesitara ofrecer titulaciones porque la formación permanente se realizara de manera abierta inclusiva y ubicua en cualquier parte de la sociedad y con las garantías propias de la RESPONSABILIDAD EY EL COMPROMISO de cada uno de nosotros.

Crear el mejor “ajuste” tiene en cuenta tanto el aprendizaje de los aspectos de la tecnología (por ejemplo, la variación en los enfoques pedagógicos) y las variaciones de la organización (por ejemplo, que ofrecen tanto cursos en línea, de ritmo, y no de ritmo). Oportunidades para hacer realidad tales ofrendas se pueden mejorar mediante el uso de técnicas como el aprendizaje de análisis y desarrollos como la web semántica. Estas técnicas se pueden utilizar para añadir a propiedades de contexto relacionados de los materiales de aprendizaje, realizando así una mejor encontrabilidad para la REA y proporcionar un resultado final más adecuado para el usuario individual con costos relativamente bajos.

Además es un proceso de construcción de significado buscando la conexión con los conocimientos de otros, la información filtrada, tanto por intuiciones como por comprobaciones de investigación científicas e introspectivas, dependiendo del tipo de ecosistemas de aprendizaje…

Los objetivos del proceso de aprendizaje, afirma que los aprendices buscan crear representaciones significativas y coherentes de conocimiento, independientemente de la calidad y cantidad de los datos disponibles. Esto implica que los aprendices conferirán un sentido a todo lo que aprendan, aunque su interpretación no sea válida desde una perspectiva objetiva.

Con el tiempo y el apoyo de un profesor consciente de que esto es un fenómeno natural en el proceso de aprendizaje, los alumnos perfeccionarán y revisarán sus conceptos, rellenarán sus lagunas y resolverán sus contradicciones.

Por eso, el docente no debería apresurarse a evaluar demasiado pronto una materia compleja y que pueda estar abierta a diferentes interpretaciones, sino que debería concederles tiempo a los alumnos para construir este sentido, para que poco a poco vayan consolidando su proceso de perfeccionamiento y revisión de la información.

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

Con todo ello realizaremos:

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

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

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

Preparar e implementar las fases en el proceso continuo de aprendizaje, esa será la primera actividad a realizar….Preparar puede ser sinónimo de “trabajo previo” que podría significar la finalización de un curso on-line como un pre-requisito para un programa formal en el aula que tiene lugar en la fase de implementación.

Eso representaría nuestro enfoque tradicional. Miramos más allá de que a las actividades que requieren el alumno para completar alguna actividad fuera de la capacitación . El punto fundamental en la fase de

Preparación es elevar la preparación del alumno para maximizar lo que sigue a lo largo del aprendizaje continua que como tendencia será buscar la excelencia Personalizada de cada persona.

Si la fase de Preparación es exitosa, ya hemos cubierto gran parte de la teoría, de hecho, las definiciones y conceptos que ya no necesitan el aula o el tiempo de aprendizaje en línea cuando nos movemos a implementar. A falta de una revisión rápida, que gastamos nuestro tiempo a centrarse en la aplicación de lo aprendido.

El énfasis ahora puede ser práctica en la práctica en un ambiente seguro, simulaciones, y todas las cosas de la experiencia. Aquí es donde se aborda el contexto de trabajo en la forma de utilizar las herramientas u otros activos de Apoyo Performer en ejercicios que emulan el ambiente de trabajo.

El objetivo es entrenar al alumno para utilizar la herramienta de manera efectiva en escenarios que representa su papel y función en el trabajo. Implementar representa un entorno seguro en el que al fracaso, es un aprendizaje más.

El contexto de trabajo después de la capacitación involucra a más partes interesadas de aprendizaje de los alumnos / trabajadores que trabajan en ella. Mejores prácticas de recolección y retroalimentación (EVALUACION) sobre la pertinencia y eficacia de las herramientas permiten obtener indicadores que alimentan el motor de diseño / rediseño que permite nuevos o mejorados e incluso disruptivos..

(El esquema nos servira de apayo para entender los procesos que van des de la recogida de datos -informacion. porparte del serebro, su análisis y su transformación mediante algoritmos a aprendizaje personalizado y socializador)-

Debido a que la gestión del conocimiento parece estar haciendo una reaparición, pero esta vez tiene un nuevo traje brillante y está llamado aprendizaje social. Social learning).

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

Pero el uso de diseño y arquitectura para facilitar el aprendizaje personalizado es sólo una parte del proceso. Weaver dice que es imprescindible inmiscuir la escuela en el proceso, capacitar al personal para abrazar el nuevo enfoque, y luego continuar a integrar el proceso en el largo plazo mediante la capacitación del personal y los alumnos.

Sin embargo el éxito los espacios, si las ideas no están incrustadas en la cultura escolar, no sirve para nada…

“Si abordamos adecuadamente la gestión del cambio, hay que cruzar casi todas las líineas rojas que existen hoy, sino lo hacemos, a lo mejor no vamos a tener una oportunidad como ésta.

El diagrama de la Mejora Continua contiene una serie de cuatro flechas que, en la foto deextremo a extremo, forman un círculo. La serie de cuatro flechas, que representa los cuatro pasos en el proceso de mejora continua, se inicia con “Evaluar — Reevaluar,” se mueve al “Plan y Diseño”, “Implementar” y “evaluar”. El “Evaluar” flecha apunta a “Evaluar — Reevaluar” lo que implica el proceso continuo.

Los programas, metas y actividades se evalúan y se retroalimentan continuamente en un proceso a veces se denomina “planificación hacia atrás.” Por otra parte, los esfuerzos de capacitación y desarrollo se aplican a todos los que forman parte de los diferentes aprendizajes — no sólo los maestros, sino administradores, bibliotecarios, profesores de educación física, el arte, técnicos educativos, y otros.

Vamos a tratar de entender las potencialidades de las redes sociales de aprendizaje o la creación de nuevos modelos centrados en el alumno, es la idea de que los estudiantes seguir participando mediante la identificación de las rutas más interesantes y relevantes para ellos.

No sólo debemos ofreciendo una amplia gama de opciones de programas sociales, sino también el diseño de redes de aprendizaje para proporcionar a nuestros jóvenes un espacio fuera de la programación estructurada para explorar sus pasiones con el apoyo de sus compañeros y mentores.

Ser capaz de involucrar a nuestros estudiantes más allá de las limitaciones de tiempo y espacio de los talleres y las clases no sólo nos permite continuar con ese trabajo con ellos durante toda la semana, pero igual de importante, les da una oportunidad invaluable para que las experiencias fuera en el espacio para compartir con la comunidad de aprendizaje.

El reto que se nos presenta es darles la posibilidad de compartir constantemente los intereses y las actividades que suceden en otros lugares y que la pintura de un retrato más completo de quiénes son los alumnos. Si lo conseguimos y tenemos un crecimiento del “perfil” de los intereses de aprendizaje y las actividades, podremos crear nuevas oportunidades para todos y así facilitaremos su aprendizaje con su esfuerzo.

Como los aprendices tienen más conectividad y el acceso a los recursos que nunca, un reto es desarrollar nuevas prácticas y herramientas para apoyarlos en la forma en que eligen administrar las oportunidades de su aprendizaje.

¿Cómo pueden los jóvenes un mejor seguimiento de su aprendizaje y cómo los compañeros, padres y docentes , pueden trabajar con ellos para hacer conexiones efectivas entre estas experiencias?

Aquí entran las Redes Sociales, y su manera geolocalizadora de tener en todo momento donde están nuestros referentes, nuestras comunidades de aprendizaje…Si bien muchos de estos servicios tienen todavía que proporcionar un valor mucho más importante para nosotros, para su uso continuado y habitual (natural) , si nos fijamos en lo que estas herramientas proporcionan para encontrar usos creativos en apoyo del aprendizaje.

No son nuevas áreas de check-ins las que van más allá de una ubicación , que ya de por si tienen un gran potencial.

La capacidad de compartir un enlace o decirles a todos mis amigos en línea lo que estoy haciendo no es claramente nuevoy solo por eso ya representa un aprendizaje.

Qué puedo hacer todo lo anterior a través de actualizaciones de estado en Facebook o Twitter?. La diferencia aquí es que un check-in en estos servicios no sólo actualiza tu estado, sino que se conecta a un conjunto de recursos sobre la que el contenido en particular.

Si el check-in , me dice que estoy viendo “60 minutos” o pensar acerca de las redes sociales, me va a conectar a una página que tiene contenido relacionado, las listas de otros usuarios con intereses similares,…el aprendizaje se multiplica por mil, ya que a más usuarios y enciam relacionados y conectados, las posibilidades son muy superiores..

El interés se indica en un fragmento de contenido o tema ahora me conecta con un espacio para explorar y reflexionar más a fondo, así como descubrir nuevas cosas y la gente que me interesa, por lo que el SOCIAL LEARNING y las REDES SOCIALES, pueden significar dos escenarios en uno que potencian mis posibilidades de aprendizaje, eso sin duda.

Si somos capaces de cambiar este tipo de interacción, en la forma en que es percibido y utilizado, desde un simple mecanismo de difusión ,de un disparador que revela nuevos recursos a tiempo y apoya, a una forma dinámica de aprender, podremos modificar las tres estructuras que decimos son necesarias para que sta nueva época tenga la EDUCACIÓN que necesita y se merece:las Estructuras, las Organizaciones y la funcionalidad y este sistema de trabajo nos puede ayudar y mucho.

La evaluación, ¿está en manos del sistema? ¿está en manos de los aprendices? ¿por qué?

Sería interesante leer algunos aspectos de la evaluación vista des de perspectivas no solo de contraste de conocimientos, si no de puntos débiles y fuertes para mejorar, o también vista des de el “error” como aprendizaje y no como elemento segregador….

Después de mi conferencia virtual verán que la educación de todos y para todos, se basa precisamente en eso, en una evaluación que la puedan realizar todos, pero sin que nadie sea superior ni inferior, si no con la misión de buscar una excelencia personalizada :

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2013/10/09/evaluar-es-person…Evaluar es personalizar los aprendizajes

La base de todo ello nos conducirá por procesos en la Educación Superior (UNIVERSIDAD) al auto-aprendizaje. Tanto las empresas y las instituciones de educación superior deben estar disponibles para el aprendizaje auto-organizado y auto-dirigido durante mucho tiempo , pero eso si, significará una de control del proceso de aprendizaje, tanto a nivel de titulaciones, reconocimiento social…, pasarán de ser entes “unicos” y “prvilegiados” a ser como otro cualquiera dentro de la sociedad. Sin embargo, dado que el aprendizaje independiente y el trabajo se ha convertido cada vez más como “calificaciones clave“, ahora muchas formas de formación interna en las acciones de auto-organización, no funcionan del todo, pero parece que el camino está abierto.

Entraríamos de lleno en lo que podríamos denominar ….“Campo de aprendizaje”

Un “campo de aprendizaje” es un enfoque interdisciplinario para un nuevo plan de estudios en las escuelas de formación profesional en Alemania.El concepto de las áreas de aprendizaje en la tradición del movimiento de reforma de la formación profesional, que se indica con la palabras clave “orientación competencia”, “aprendizaje situado” y “arreglos de enseñanza-aprendizaje complejos”.

El cambio más significativo en un enfoque sistemático dentro del plan de estudios, pero a su vez “bordeándolo” en que las unidades temáticas se pueden diseñar que se basan en tareas profesionales y secuencias de acción.

Entraríamos de lleno en elAprendizaje Abierto-Inclusivo y Ubícuo…

La nueva forma de aprendizaje se compone de los siguientes cinco principios:Trabajo es el aprendizaje y el aprendizaje es estar trabajando

Proporcionar maneras de estar conectado en un entorno “social” abierto, colaborativo, cooperativo de aprendizaje.

Liderazgo …significa compartir en todo momento, estar compartiendo innovación y disrupción…

La innovación es parte del trabajo diario de todos.

Crear una nueva cultura de aprendizaje para toda la vida auto-impulsado, en el que cada usuario/aprendiz es dueño de su / su carrera y su / su desarrollo personal….

“Realizaremos siempre análisis de las necesidades, cuando necesitamos establecer prioridades en la confección de formación, basándonos en las expectativas que los aprendices demandan…sería como establecer un elemento de diseño (o revisión) , confeccionar Escenarios de Aprendizajes que se adapten a ellos, y en el mejor de los casos, dejarles a ellos que participen, para que estas “creaciones” se adapten mejor a ellos”. (Juan Domingo Farnós)

Su propósito es establecer los principales resultados de aprendizaje y necesidades en el diseño y la ejecución de una actividad o curso de aprendizaje.

Las necesidades se refieren a las características, problemas y posibles limitaciones de los estudiantes (o de otros interesados pertinentes). El análisis trata de coincidir con las técnicas posibles o propuestas y materiales a estas necesidades y así determinar si el diseño es adecuado a los objetivos previstos.

“La mejor manera de predecir el futuro es crearlo” Peter Drucker .

Pero, ¿cómo pueden los líderes crear significado de un campo de juego que está cambiando constantemente forma?¿Es posible crear el futuro sin tener un sistema de navegación actualizado para vivir, aprender y liderar en la era digital?

El aprendizaje formal es aprender de manera organizada, dirigida y evaluando lo que teníamos certidumbre q ue se debería conseguir.. El aprendizaje informal, por otro lado se encuentra principalmente en la vida cotidiana, el tiempo de ocio, en el hogar o en el trabajo. Informalmente, se puede aprender con o sin intención.

El nuevo paradigma es y será informal (y lo digo así de claro, porque aunque oficialmente no está aceptado ni reconocido, en la realidad es el que empleamos todos) adquiere en la vida cotidiana, en el entorno social y el conocimiento del lugar de trabajo, habilidades y competencias para las que por lo general no reciben una prueba oficial. Los jóvenes en la transición a la vida laboral adquieren el conocimiento cada vez más, en contextos no escolares. Por estas razones, ha aumentado el interés en el aprendizaje informal en los últimos años. Las empresas, y lo deben estar las universidades, están interesadas en el uso de los conocimientos adquiridos de manera informal. La política educativa, los policy makers buscan crear reglas adecuadas para particulares y trae una mayor conciencia de sus habilidades, dando lugar a más confianza y mejores perspectivas en el mercado laboral.

La universidad de hoy y de mañana necesitará de la investigación-acción como uno de los enfoques más importantes que valida la innovación profesional en el puesto de trabajo de los docentes y por supuesto, en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES.

De hecho, la investigación acción la podemos apoyar a través de planes de investigación aplicada. Sin embargo, el proceso cualitativo de investigación-acción se considera en general no ser tan sistemático en comparación con las metodologías experimentales positivistas más tradicionales.

Proponemosu n enfoque más experimental sistemático y transparente para apoyar a los aprendices, docentes,…. con la lógica de un conjunto de herramientas de desarrollo profesional para ayudar a los andamios y enriquecer la investigación sistemática. Los sistemas de pensamiento de un paradigma conversacional de la ciencia auto-organizados-Learning se ha aplicado a un paradigma de investigación-acción para la que el conjunto de herramientas serán diseñadas, proponiendo un marco de actuación pedagógico personalizado, nunca generalizado ni estandarizado, como ha sucedido hasta ahora.

Esta manera de entender lo ubicaríamos en una relación -pensamiento-aprendizaje- de manera autodiseñada y como consecuencia, autoevaluada.

1. Aprendizaje personal real depende de la autoevaluación y la evaluación reflexiva a través de la construcción de referentes …

2. La práctica depende de la capacidad del alumno para auto-monitorear y controlar el proceso de aprendizaje, mientras que el desarrollo de modelos apropiados de comprensión le sirven para sacar lo mejor de si mismo.

3. El significado compartido se negocia de manera conversacional en las redes sociales. Este tipo de redes sociales pueden entenderse como entornos de aprendizaje conversacional que construyen su propia viabilidad y validez, lo que resulta en una capacidad para el pensamiento creativo y flexible.

Investigar procesos de acción-reacción entra en un proceso de sistemas de pensamiento, que Elliot (1991) describe como un ciclo de desarrollo profesional de la acción-reflexión que determina el proceso de gestión del cambio cualitativo, donde el sistema pasará a ser intendente del aprendiz. Por lo tanto, consideramos que la investigación-acción para tener un proceso de pensamiento crítico que pone el investigador de la acción en una reflexión sobre la práctica como una forma de auto-indagación sistemática (McMahon (1999)) a partir del cual los emplearmos las herramientas síncronas y asíncronas de la web 2.0, de la inteligencia artificial….

En una praxis, esta metodología de investigación-acción-reacción proporciona una base experimental basada en el trabajo que generalmente busca evidencias cualitativas que demuestran una mejora en el propio desarrollo profesional y la situación de trabajo, objetivo en contraposición al paradigma experimental positivista más tradicional que busca leyes generalizables a través de la prueba de hipótesis (Coombs & Smith, 2003).

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

[Con el pensamiento crítico]utilizaremos herramientas para las actividades que fomentan, estimulan y concentran una reflexión significativa que serán vistas como dispositivos de modelado del conocimiento que facilitan el aprendizaje en un contexto social (social learning). Este paradigma particular, faculta el control del aprendiz del proceso de aprendizaje utilizando herramientas conversacionales adecuadas para alcanzar uno de los objetivos de aprendizaje y proporciona una teoría de aprendizaje válida que explique el papel de motivación y valor educativo de un ambiente de aprendizaje conversacional.

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

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

Por lo tanto, las TIC reflectantes-herramientas que funcionan de manera significativa como auténticos andamios de pensamiento crítico y por lo tanto pueden ser diseñados para ayudar a los participantes en la investigación a llevar a cabo un proyecto a pequeña escala dentro de su propio entorno social y laboral, sin ser “imprescindible realizarlo dentro de la universidad. Técnicas de gestión de proyectos de investigación de acción TIC incluyen el uso genérico de: –

Internet para investigar los antecedentes contemporáneos y la literatura profesional de sujeto / campo de desarrollo profesional de un participante

Correo electrónico como un medio de pensamiento crítico asincrono para compartir preguntas y preocupaciones con los supervisores del proyecto y otros miembros del equipo de investigación

Hojas de cálculo para el análisis de datos cuantitativos y presentación gráfica. (Utilizar SPSS)

Instalaciones de tratamiento de textos para mantener un registro reflexivo / cuenta informatizado de los eventos clave del proyecto y presentar la tesis final de evaluación

Andamios conversacionales de pensamiento crítico.

Mirando el contexto social de la vida real de la investigación y su relación con las dimensiones sociales de un ambiente de aprendizaje conversacional auto-organizado, se puede ver que la investigación funciona dentro de un entorno de aprendizaje social basado en el equipo que integra la base de tareas individuales actividad con la colaboración del grupo de aprendizaje y la investigación .

La idea de que la tecnología puede apoyar la reflexión de investigación-acción-reacción y la evaluación también fue discutido por Coombs (1997, 1997a) y vinculado a la evolución europea en la adopción de la telemática como entorno de aprendizaje reflexivo. Podemos pensar en diseñar una pequeña gama de las plantillas de conversación para apoyar la gestión de proyectos de investigación-acción-reacción, pero todos funcionan en común como andamios de pensamiento crítico dentro del nuevo paradigma conversacional que construimos, tanto de manera física y/o presencial, como de manera virtual (Internet-Redes Sociales).

Se ha hablado del aprendizaje supervisado/no supervisado, así como de la investigación realizada de manera “oficial” o a la manera que la sociedad de hoy la entendería mejor , es decir, rigurosa, pero más apegada al “suelo” a los contextos, a los escenarios de aprendizaje presenciales, virtuales, internet…. pero la combinación de estos dos tipos de aprendizaje seria posible en los sistemas inmunológicos artificiales de manera ideal la defensa frente a los microorganismos está medida por las reacciones tempranas de la inmunidad innata y las respuestas tardías de la inmunidad adaptativa.

En pocas palabras, las investigaciones llamadas científicas o para publicar en las revistas, las Tesis Doctorales, también, van a desaparecer en pro de una investigación permanente y continuada, apoyada en internet y adaptada a maneras personalizadas y propias de los contextos que en cada momento nos encontremos, muy diferente de lo actual, investigaciones limitadas por el tiempo y con cariz finalista con un patrón predefinido para cauqlquier investigación que se precia (estandarizada).

La principal diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado es que el no supervisado no se necesita tener conocimiento anticipado o relacionado con el problema a resolver mientras que en el supervisado se proporciona información adicional como las entradas y salidas del problema.

El aprendiz establece prioridades en el momento de tomar unas decisiones y no otras. Conocer mejor cómo leen el contexto global esos estrategas y determinan el peso de cada condición en su proceso de decisión. Estudiar las competencias sociales de los aprendices para ajustarse al contexto de aula. Los aspectos vinculados por una parte a la identidad del sujeto, sus metas, finalidades, intereses, expectativas y por otra parte a las emociones, a la cognición cálida. Esa percepción influye en sus decisiones.

La construcción de conocimiento estratégico a través del diálogo y el ajuste a uno mismo Se interioriza el habla de los demás, hablamos similar a como los otros nos hablan, estableciendo diálogos internos de distinta extensión y calidad. Esta asimilación es selectiva y parece depender del clima emocional que envuelve la interacción. La internalización de las expectativas, metas y modelos adultos se produce fácilmente cuando la relación con éstos es de apoyo emocionalmente positiva, mucho más que cuando es severa y basada en la crítica.

Analizando cualquiera de los aprendizajes que se desarrollan y se desarrollarán en nuestra sociedad, vemos las necesidades, las potencialidades, las fortalezas, debilidades y sobretodo, las intenciones que tienen cada persona de manera personalizada, y poder establecer un proceso de trabajo que les ayude a aprender a aprender, esto como primer planteamiento, y después para que lo puedan implementar en el mundo laboral, o eso debería ser….

En base a los perfiles que se van diseñando de manera personalizada y socializadora…la , información contextual para cada aprendiz la podemos añadir a una base de datos . Para evaluar el sistema en uso, los aprendices establecen las funciones del Mobile Learning ..

La primera función será siempre impulsada por la información que dispone cada aprendiz, y usará la información proactiva que se genera con el análisis cualitativo de una base de datos, por medio por ejemplo de SPSS.

Necesitamos una Base de datos potente para que podamos diferenciar correctamente las características de cada persona para poder aplicar el aprendizaje correctamente de manera personalizada. (esa base de datos debe ir relacionada con un algoritmo que se encargue, no solo de agilizar el proceso sino también para personalizarlo.

He tenido preguntas acerca de la aplicabilidad de la M-learning en una perspectiva pedagógica, tales como; ¿es realmente posible aprender con tan pequeña dispositivo? ¿Qué tipo de personas utilizan dispositivos móviles para la enseñanza y el aprendizaje? Y qué tipo de temas y situaciones son apropiadas para el aprendizaje móvil?

Después de estas preocupaciones, lo asumo como un soporte a la actividad de aprendizaje más informal que sería más situado, experimentado y contextualizado dentro de dominios específicos. Por supuesto, estamos empezando para presenciar la adopción significativa de las tecnologías móviles en la educación de manera más y más fuerte , en las escuelas, en la comunidad, y en la formación y perfeccionamiento profesional que están teniendo una impacto en el aprendizaje y en las conexiones entre formal e informal en el aprendizaje…

Evidentemente debemos plantearnos incidencias en el aprendizaje móvil, pero más como canal que como aprendizaje, obviamente, pero si lo que hacemos es darles la responsabilidad a los aprendices y no a los docentes, encargados de la empresa…y que tengan clar oqeu lo que aprenden si que repercutirá en la empresa, trabajo…pero que será básico para ellos poderse superar, creo que las cosas se simplificarían más…

El aprendizaje requiere tiempo; Sin embargo, en situaciones extremas, el tiempo es escaso. En escenarios críticos, el contexto justo a tiempo de aprendizaje móvil podría proporcionar una solución de aprendizaje ubicuo y flexible adaptado al contexto. El aumento de la riqueza de los medios de comunicación de la mayoría de los dispositivos móviles se puede aprovechar como servicios computacionales y de comunicación que abarca la información contextual, lo que refleja los niveles, orientación y apoyo metacognitivo adaptables a los aprendices de autorregulación en situaciones de crisis específicas.

Antonio Delgado me decía en una ocasión “Si bien hace falta un software para sustutuir el sistema, también hace falta un mindware para co-diseñar los nuevos procesos de construcción social del conocimiento, donde las personas aprendan a crear definiciones compartidas con significados compartidos…

Lo que conocemos actualmente como AULA, no nos ofrece los espacios necesarios para transformar la educación. Hay que desmantelar los andamios de los Administradores que están arriba para romper su cultura gerencial del control y poder. Abrir esos espacios para los que quieren aprender y disminuir los espacios para los que pretenden mandar…

Estamos ya cerca de entender y llevar a cabo el trabajo y el aprendizaje como una misma cosa y el Mobile learning, será decisivo en ello.

https://juandomingofarnos.wordpress.com Juan Domingo Farnós

http://mobimooc.wikispaces.com/a+MobiMOOC+hello%21Igne de Waard

http://www.quinnovation.com/Clark Quinn

http://blogs.elpunt.cat/marcamacho/Mar Camacho

http://www.judybrown.com/Judy Brown

7- 8- Tener presente que las Universidades ya no son el centro ni del saber ni del conocimiento, que estos ya residen por completo en la SOCIEDAD.

Si ya hemos entendido el tema de los roles (punto 1), entenderemos que la sociedad es abierta y quiere que toda ella sea importante sin distinciones taxonómicas y que ya nadie puede verse en la potestad de se lo más importante

y que por tanto, dar un reconocimiento social base que hará que aquellas instituciones, organizaciones…que disponían de prebendas excluyentes, como la universidad, pasen a ser un elemento más dentro de la sociedad.

“Todos somos necesarios, nadie sobra” de Juan Domingo Farnos, evidentemente con nuestra excelencia personalizada.

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

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

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

1. 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).

Salomón Rivero López “Habría que revisar muy bien el concepto de innovación” (ya hay incluso doctorados sobre ese tema) porque si realmente se hubieran implementado innovaciones, según el concepto que manejan los grandes teóricos del tema, se habría logrado la apropiación plena de las mismas y los resultados habrían sido mucho mejores… Mi punto de vista es este: Toda disrupción debe necesariamente tratarse bajo los preceptos curriculares de la innovación, pero no toda innovación es disruptiva…

No es necesario que nos pongan trampas, eso lo sabemos hacer solos, además siempre son necesarias, ya que de esta manera lo que hacemos es aprender habilidades para mejorar los problemas que van surgiendo, lo que ocurre es que todavía hace falta DECISIÓN PARA IMPLEMENTAR UN CAMBIO REAL, y en eso estamos y debe estar la Universidad.

https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovación y Conocimiento de Juan Domingo Farnós

http://juandomingdisruptive.blogspot.com Disruption! de Juan D. Farnós

Las tecnologías con el soporte de la Web 2.0 para el aprendizaje colaborativo en un contexto de educación superior, significa un antes y un después…

Una revisión de la literatura es necesaria para explorar las fortalezas y debilidades de la tecnología Web 2.0 , y se introduce un modelo conceptual de una comunidad Web 2.0 que en la investigación educativa, es fundamental.

En cuanto a la posibilidad de que el uso de las herramientas Web 2.0 para el aprendizaje en sus diferentes facetas, presencial y/o virtual (elearning, mobile learning…) de colaboración en la educación superior,en particular, el diseño y la integración de las herramientas Web 2.0 deben estar estrechamente relacionados con la intención de un plan de trabajo abierto, flexible y con las máximas posibilidades de personalización de los aprendizajes, si fuese al contrario, no tendía ningún sentido.

Con requisitos pedagógicos se debe tener cuidado para proporcionar una orientación clara, tanto la actividad del alumno esperado y expectativas de aprendizaje, y hay una clara necesidad de desarrollar, apoyar y fomentar fuerte interacción tanto entre profesores y alumnos, y entre los propios estudiantes. (dándoles eso si, “la manija” a los propios aprendices)…

Es aquí donde conformar nuestros Personal Learning Environament, tanto de los aprendices como del resto de la comunidad educativa, nos llevará a entender mejor los conceptos de aprendizaje abierto, inclusivo, personalizado…lo que hace que la educación actual nada tenga que ver con la que preconizamos …”En seguida se presentaron dos líneas muy diferenciadas de pensamiento, por un lado algunos docentes que estaban en el recinto, preguntaban y preguntaban que ellos que pueden hacer con sus alumnos en el aula, que si ser facilitadores es darles herramientas a los alumnos, si las TIC se pueden utilizar con los más pequeños, si la Universidad las utiliza….., por otra parte, los dos estudiantes (aprendices) comentaron las propuestas que presenté en Caracas, propuestas de innovación, de disrupción en todos los niveles sociales, se refirieron no solo a educación, si no a cambio de mentalidad de las personas, organizaciones”…

Los que estamos reflejados en él y otros que no están, de alguna manera representan el nuevo empuje socio-educativo que se está extendiendo, en algunos casos de manera innovadora (mejorando lo que ahora existe) en otros, de manera DISRUPTIVA, rompiendo con una educación que responde a una sociedad acabada y sin sentido que lo único que produce es atraso y “ganas” de seguir haciendo lo mismo de siempre para que nada cambie (perpetuación del poder y de las influencias establecidas).

Pensar y leer acerca de la “nueva tecnología” de PLE (Dabbagh y Kitsantas 2012: 4), todavía me pregunto: ¿es una realidad siempre el PLE digital, o se trata de una expresión que sólo se utiliza en la descripción de las herramientas digitales de aprendizaje con el fin de lograr la simplicidad conceptual?

También no es menos cierto , por un lado, el concepto de PLE puede parecer estar demasiado centrado en lo digital. Por otro lado, se podría parecer un concepto muy amplio delaprendizaje informal como las actividades de un individuo en el mundo digital, poniendo en riesgo la utilidad del concepto en la investigación y la práctica educativa.

Evidentemente no voy a personalizar, pero se ve muy claro que EL SISTEMA EDUCATIVO, y la Universidades, dentro del propio sistema, así todos los que formamos parte de él, especialmente profesores, estamos inmersos en el seguidismo que significa ser trabajadores de…., que si hay muchos docentes que intentan innovar y eso ya es mucho, pero incluso los que innovan hablan siempre de herramientas y más herramientas y casi nunca de metodologías, procesos, mentalidad, creatividad, sinergias…,aunque lo dicen algunas veces, parecen estar inmersos en la idea de que la nueva educación se producirá por la inmersión de las tecnologías convergentes, y los que tienen claro que no es así, no acaban de comprender los planteamientos disruptivos de libertad, pensamiento de diseño abierto, cambio de roles, el aprendiz como responsable de su educación…..

–SOCIEDAD DISRUPTIVA- By Juan Domingo Farnós (@juandoming) Investigador freelance en socio-educación, e-learning, learning and technology, economía, gestión del conocimiento, inteligencia artificial. Cataluña (Spain)

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Eric Schmidt piensa que la universidad es un “dinosaurio que está desapareciendo lentamente”, está en peligro de extinción la extinción,es algo contrario a la intuición, dado que cada vez más estudiantes están entrando en la educación superior , y la promesa de las competencias, cuando los trabajos están desapareciendo rápidamente, es la única esperanza de que la clase obrera tiene para seguir inmersos “en la sociedad”.

De hecho, se puede argumentar que la sociedad moderna se sitúa en la parte posterior de la universidad — la esperanza de movilidad social que ofrece — y sin ella, no habrá orden social, pero obviamente es una premisa mal planteada, eso sin duda alguna.

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

En la Universidad, por ejemplo, aprendemos de manera CAÓTICA, y sé que muchos dirán que no, pero es así, sino miren: vamos pocas veces a clase, incluso de las materias solo damos pequeñas pinceladas, …es después por nuestra cuenta cuando aprendemos las cosas, una vez más por ello necesitamos APRENDER A APRENDER y esto no se hace en la Universidad…

Las TIC, tal como indica entre otros Clay Shirky no condicionan solo el comportamiento de todo lo que gira al alrededor de la Sociedad y de aquellos elementos incrustados en la misma: Economía, política, educación…sino que de alguna manera han marcado un tipo de época que no se parece en nada a las anteriores, ya no es un cambio Cíclico, como venía sucediendo hasta ahora-una sociedad se superponía a otra-ahora no, la ruptura (DISRUPCIÓN) es su sello de identidad, la TIC, hacen que sea así, que ya nada sea plano, lineal y si que sea todo HIPER, que el concepto de transmedia se imponga…

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

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

Nunca antes esto fue posible, por tanto ahora debemos aprovecharnos de ello y anteponerlo a cualquier otra circunstancias, eliminando aquellas trabas que no lo hacían posible, pero hacerlo de un plumazo, sin miramientos proteccionistas sin sentido.

Estamos en el tiempo de Internet, de la Inteligencia Múltiple, de la Inteligencia Artificial…y debemos coger de todas lo mejor que tienen y emplearlo para mejorar ·todos· no unos cuantos, es la época del CIUDADANO y su hábitat es la SOCIEDAD, por tanto es des de aquí donde debemos pensar, ejecutar y servir, si lo hacemos, conseguiremos caminos que nos conducirán hacia “territorios” que nunca en la historia de la humanidad fueron posibles.

Aquellos que esperan que las universidades tradicionales de reformar por su cuenta están engañando a sí mismos.

La trayectoria final de la decadencia burocrática es tan cierta como la caída del imperio romano-por ejemplo-, su trayectoria mantiene se constante mediante un sistema de gobernanza deficiente y los incentivos perversos que promueven la incompetencia y recompensan a “los pequeños” que buscan el poder-pseudo-intelectual, excusados en viejas prerrogativas que les dan un falso posicionamiento de poder …

A pocos reformadores valientes como Michael Crow en Arizona State University y Kim Clark en la Universidad Brigham, Young en Idaho están llevando a cabo reformas serias, pero van a ser valores atípicos..

La Universidad de Stanford y otros pocos parecen dispuestos a invertir su marca en la enseñanza a distancia de alta calidad, pero son raros. y muy criticados por el “establsmen” de toda la vida, en cualquier universidad del mundo, empezando por afirmar que no está demostrado científicamente por medio de investigaciones su utilidad…y que solo quieren el “dinero· de sus titulaciones, lo cuál es en parte verdad, pero quién pude tirar la primera piedra…..

Pero ¿qué investigaciones? ¿las suyas’ las de toda la vida que solo conocen una “casta” elitista que no va a ningún lado hoy en día donde un señor llamado GOOGLE, les supera por activa y por pasiva y donde todo EL PUEBLO, los únicos garantes del conocimiento, del trabajo, de la misma “investigación” ven en ello más DEMOCRACIA, MÁS TRANSPARENCIA Y MENOS CACIQUISMO…por tanto, o cambian radicalmente o que desaparezcan, no queda otra.

Necesitamos desesperadamente para equipar e inspirar a la próxima generación para asumir las oportunidades y los desafíos del siglo XXI, otras maneras de educarnos y las ORGANIZACIONES DE SIEMPRE SOLO PUEDEN QUEDAR COMO VIEJOS MUSEOS, y hablo de escuelas, universidades….

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

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

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

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

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

Así que, ¿Por qué los lugares de aprendizaje no aprenden ellos mismos? Han dejado de ser lugares de aprendizaje durante mucho tiempo, tal vez cuando las comunidades de aprendizaje de auto-organización fueron expropiadas en el servicio del Estado moderno. Se podría argumentar que las universidades cambian con el tiempo, pero es posible argumentar que este cambio se produjo, ya que vendieron su alma:

El Estado del bienestar no sufrió, sino que los destruyó — en la toma de la falsa promesa a sus ciudadanos acerca de una especie de paso de la pobreza a la riqueza de movilidad que nunca iba a ser-un Estado del bienestar mal construido des de sus inicios, ya que se formó para ser inamovible, estático…y eso siempre beneficia a los mismos, a los que ya más tienen….

A medida que el trabajo por turnos y las vidas, las nuestras, vayan cambiando, los “diploma de la universidad” ya no serán el marcador de la competencia y capacidad.

El camino por el que andamos, pronto podría llegar a la conformidad y a la falta de iniciativa. Ivan Illich pudo haber visto esto de forma anticipada….quizás tarde tiempo en llegar….

Por fin estamos llegando a la escuela de la sociedad, comunidades de aprendizaje de auto-organización son las que están cobrando vida, no sólo CON LOS MOOCs, en YouTube, TED …., y la gente no está haciendo algo que no hacen en la universidad — sencillamente, aprenden….

9-Que en la Universidad se debe trabajar, aprender…con internet, las TIC, Inteligencia artificial … y eso tanto dentro como fuera de la misma, con herramientas e instrumentos básicos de apoyo a las nuevas maneras de hacer las cosas en la sociedad.

Trabajar con las nuevas tecnologías y todo lo que con ello conlleva: roles, metodologías, tipos de aprendizajes…no solo es vital, si no que no hacerlo nos llevará al desprestigio de la universidad y su posterior desaparición.

Por lo que podemos ver, no sabemos aún si “la catedral” del saber está preparada y lo peor, si lo estará para los próximos años, para intervenir como un espacio de “apoyo” y no de “decisión” en lo que la sociedad está pidiendo a “gritos”, ayuda, no “juzgados de guardia”.

Si estamos empezando a conocer que la aparición de otros “roles” en la sociedad son la base de un funcionamiento de la misma, debemos tener claro que hacer con la “Universidad”, si es necesaria su continuidad y si lo es, que papel protagonizará y si estará dispuesta a autoregenerarse en el momento que se lo pidan.

Los profesionales y organizaciones a menudo se reúnen con poca preparación en términos de lo que se requiere para ofrecer una atención integral; líderes y profesionales carecen de las herramientas o habilidades para el trabajo en colaboración . Aprender a aprender puede ayudar a los grupos interprofesionales navegar incertidumbre, la complejidad y la exposición a las diversas necesidades y valores — todos los factores asociados con la prestación de atención integrada.

Esta nueva Sociedad hace que se genera otra Cultura de la Educación, donde ya nadie se “refugiará” en el paraguas de Escuelas y Universidades, éstas han perdido su “poder” de valores refugio, de totems del conocimiento y de “validadores” de titulaciones que no solo no servían para nada sino que hasta ahora están segregando, establecen brechas que encumbraban a unos y hunden en la miseria a otros (los marginan y excluyen socialmente).

Alejandro Piscitelli, habla de otra cosa que no es la universidad y yo mismo intentandoles aviso que la universidad o cambia o se va a morir de éxito, creía que hasta el ciego ve, pero me he dado cuenta que ni los que llevan lentes gruesas lo hacen.

Mauricio Paniagua CR … las universidades solo tiene un camino, cambiar o a cambio extinguirse por dejar de ser útiles. Indica que como venimos analizando e investigando, serán las empresas y en última instancia las personas las que decidirán qué tipo de formación de quiere que tengan las personas y a su vez las personas donde recibirán esa formación. Sin duda por la urgencia que tienen las personas de capacitarse en correspondencia con las necesidades que presenta la empresa/empleador el servicio de las universidades que no están dispuestos a cambiar quedará relegado a un segundo puesto restándoles valor y Y razón de ser, Y ni que decir de los emprendedores.

Antonio Delgado … las universidades fueron concebidas para NO cambiar su estructura. Operan para sostener su vieja y oxidada jerarquía borocrática. A la universidad no le importa la Sociedad Red y mucho menos la Educación Abierta, Ubicua e Inclusiva. Y de la misma manera, a la sociedad del futuro le importará muy poco la Universidad de Siempre. La universidad vive el día-a-día y no mira hacia el futuro. En cambio, la sociedad está aprendiendo de manera informal a construir sus propio futuro. Esta generación estudiantil detesta que otros les construyan sus identidades socio-culturales. A esta juventud no le interesa ser como sus profesores, porque ellos quieren construir sus propios senderos de oportunidades.

Por tanto, no nos queda otro remedio que transformar nuestras carreras en otra cosa totalmente diferente. Yo no creo culminar mi carrera siendo profesor toda mi vida. Las cuatro paredes del aula NO me permiten recorrer el horizonte de posibilidades que hay en el resto del universo. Ahí lo que hay son muros y cercas que limitan las oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional. Yo no me vislumbro como un empleado que trabaja en el sistema con los estudiantes. Yo quiero ser un profesional independiente que trabaja en diferentes contextos para los aprendices en el diseño de sus ingenierías de futuro…

La verdad es que cuando ves que las “elites” de la universidad tiene una postura inmovilista y ademas beligerante para permanecer en el anquilosamiento y LO PEOR, a sabiendas, es para realizar una función totalmente diferente, bueno ya sabéis que ya lo hacemos y des de hace mucho tiempo, hablar con la sociedad y acompañarles en la fundación de una nueva sociedad que es realmente lo que debemos hacer, pero por otra parte deben conocer de primera mano lo que sucede en su casa y con sus hijos, no pueden quedar sin conocer las cosas por su nombre y es nuestra RESPONSABILIDAD Y COMPROMISO hacerlo..

No valen medias tintas ni “convivir lo viejo con lo nuevo”, eso hoy no tiene sentodo. Ayer la universidad no tenía internet, hoy estamos ya en la web 3.0.

Optica Villa Cañás…”lo viejo que convive con lo nuevo, son los viejos… de alma. Quienes entendemos a la sociedad (O al menos la interpretamos distinta) sabemos que no existe co-existencia de viejos paradigmas con nuevos, ya que son de por si incompatibles”…

Es cierto , que a veces “la vieja guardia” puede llegar a creérselo, pero enseguida vuelven a la pura realidad…la sociedad es otra, no la que ellos conocieron, por tanto….

Antonio Delgado Tenemos dos opciones:

1) Seguir siendo profesores y trabajar con los viejos paradigmas

2) Dedicarnos a otra cosa accionando los nuevos paradigmas socio-tecno-educativos

Propongamos, probemos y consolidemos una alternativa a la institucionalidad que esconde la cabeza como el avestruz. Con tenacidad y trabajo. Documentemos las experiencias, organicemos las conceptualizaciones. Que quede la obra.

Esas son las propuestas en las que estamos cada día incidimos y seguiremos en ello, la sociedad va por rumbos que son originales de este siglo y es en lo que estamos inmersos, en lo que se está produciendo, no en lo que pasó en el pasado, lugar donde parece estar instalada la vieja universidad, diga lo que diga y plantee lo que plantee.

Ya no será necesario ni siquiera en los escritos escritos y estudios poner siempre los nombres de Universidad, educación…..que la sociedad circula por derroteros tan diversificados y diversos a la vez, que muchas veces hablamos de un tema que ya ha sido superado por la misma y que aunque no lo contemplemos “ya queda amortizado” por el tiempo..

Una pena, no creo que se enteren de que ya no viven en el centro sino en los bordes y que eso significa otra cosa Juan Domingo Farnos

Buscando alternativas “de verdad” donde pueda acogerse LA NUEVA UNIVERSIDAD, o mejor dicho, “OTRA UNIVERSIDAD”, o lo que sea, con los más innovadores de la misma, los que son capaces de hacer algo de verdad…

10-El aprendizaje está fuera de la universidad.

La universidad está tan cuestionada que no hacer un replanteamiento como hemos propuesto, puede significar en menos de diez años, su desaparición.

El verdadero aprendizaje de la sociedad está fuera de la universidad y la función docente e investigadora, como hemos demostrado, están en vías de extinción, por lo que debemos pasar a entender la nueva universidad como hemos propuesto, no es que no quede más remedio, es que la sociedad lo quiere así.

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

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

Este valor, liberado de toda subjetividad, en particular de la subjetividad de su productor, adquiere un poder sobre él. El conocimiento y el trabajo docente cada vez valen menos por sí mismos y más por sus capacidades para producir valor económico, que llega a realizarse bajo la forma del arancel universitario. Esta transformación se concreta en la organización del trabajo, al que pretende modernizar y racionalizar, cuando en realidad se trata de extender la dominación del capital sobre el trabajo.

Por tanto afirmamos, como venimos explicando, es posible disolver el trabajo académico en el tejido de la sociedad en su trabajo intelectual, a través del cual se hace posible otra imagen de la sociedad y la producción social. Aquí las ideas del cooperativismo y la práctica abierta sin miedo, sustentan una política de alianzas entre aprendizajes-trabajo, pero no regentados por la universidad, sino por la propia sociedad, por lo que cambiaría completamente el actual estado de las cosas..

Des de luego que también podemos analizar las formas en las que el trabajo académico como actividad productiva penetra dentro de los circuitos y ciclos del capital financiero.

Estos circuitos están redefiniendo las universidades como las asociaciones transnacionales de capitales, a través del cual se recomponen las realidades concretas y abstractas de trabajo académico para la producción y la acumulación de valor. Una forma de crítica y yendo más allá de una recomposición de este tipo es a través de una reconsideración de la mano de obra académica como una forma fetichista del trabajo, y posteriormente se enmarca en términos de la idea de la “intelectualidad de masas”.

1. Establecer el método de obtención de datos:
2. Fase Piloto

Esta comparación puede realizarse de dos maneras:

1. Secciones Paralelas (tradicional y Reforma)

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

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

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

1. Fase de Implementación completa

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

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

Elejir el método de medición

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

Cuatro medidas que se pueden utilizar se describen a continuación.

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

Las tecnologías facilitan el proceso de ensamblaje.

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

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

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

Por lo que las competencias serán también aprendizaje y como consecuencia, evaluaciones:

COMPETENCIAS=APENDIZAJES=EVALUACIONES

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

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

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

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

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

Así mismo debemos hacernos hacernos las siguientes preguntas:

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

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

-¿He definido los criterios de éxito?

Estas cuestiones se refieren a los tres pilares (Tardif, 2006) en el que la evaluación del aprendizaje activo, obviamente no es la nuestra (es la de EVALUAR ES APRENDER) ; se encuentra en el corazón de la experiencia de aprendizaje : ¿Cómo los alumnos son evaluados dando forma a su comprensión en el plan de estudios determinando su capacidad de progresar? Naturalmente yo creo que esto no sirve para nada, como ya he demostrado en múltiples ocasiones. Otra cosa es que los hábidos por “resistir” , lo cual sucede y mucho, sigan con sus evaluaciones segregadoras: de buenos y malos aprendices, de aprobados y sus pendidos, de los que superan cursos y de los que repitan…

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

-¿Qué evaluaciones disfrutan los estudiantes y por qué?

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

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

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

La evaluación del aprendizaje se refiere a la medición y evaluación de los estudiantes en escenarios también de ELEARNING — como en otras modalidades de enseñanza — Aprender alcanza el éxito con el objetivo de la futura capacidad de los alumnos en situaciones de aplicación — fuera de los escenarios de aprendizaje — para predecir, determinar los déficits y para obtener información para la mejora de la educación de los acuerdos de los medios de comunicación y de aprendizaje electrónico interactivo, por lo que los alumnos puedan lograr un mejor futuro éxito en el aprendizaje.

La evaluación del aprendizaje requiere en primer lugar la determinación del punto de referencia para la medición y evaluación del éxito de aprendizaje, que — debido a los resultados del aprendizaje no son un fin en sí mismo — es el uso en situaciones con los social media en el aprendizaje virtual de espacios aprendidos. Se requiere la evaluación de éxito en el aprendizaje, la determinación del objeto de la evaluación, de modo que los problemas, métodos y herramientas para la recolección de datos y el análisis y evaluación de datos pueden ser conceptualizados:

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

Necesitamos por tanto:

-Análisis de aprendizaje basado en competencias:

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

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

-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.

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

-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.

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

-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.

-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.

-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.

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

–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.

Oportunidades:

-Las aplicaciones móviles para la analítica de aprendizaje multimodal

-El aprendizaje de análisis en los mundos virtuales.

-Discurso y el sentimiento de análisis.

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

-Fuentes de datos para la analítica de aprendizaje.

-Nuevos enfoques y métodos de análisis en el aprendizaje.

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

Vamos a diferenciar entre el análisis de los aprendizajes y los análisis académicos, ya que esto conduce en buena parte al fracaso de muchos aprendices, especialmente en la universidad, ya que la institución apuesta por el análisis académico con lo que así no pierde su cuota de poder y su carácter finalista y eso le permite la entrega o no de titulaciones, mientras que el análisis de aprendizajes se deja de lado por ser un PROCESO y no una finalidad.

(Johnson, Adams, y Cummins, 2012)., nos hacen ver que entre los más importantes desafíos que enfrenta la educación a distancia ha sido la falta de conocimiento sobre las formas en que los estudiantes interactúan con los materiales de aprendizaje.

Esta visión del futuro no va a suceder con facilidad (Tuomi, 2005). Sin embargo, la marea del progreso tecnológico está erosionando rápidamente entornos de aprendizaje tradicionales y la construcción de otras nuevas. Como las TIC continuará mejorando y la caída de los costos, los ambientes de aprendizaje existirá siempre aprendices ellos desean ser. Las aulas evolucionarán hacia comunidades abiertas, flexibles, centradas en el alumno. Las personas que se instalen en espacios que comparten personalmente intereses y metas. El alumno del futuro será construir el conocimiento que es importante para él o ella como individuo o como parte de una red construida socialmente. Un estudiante futuro navegar a través de problemas mal estructurados en su propio, con un compañero o como parte de un grupo. Estos espacios, ya sean físicos o virtuales, proporcionarán una población diversa con un entorno seguro para explorar compartir y aprender.

Debido al cambio de la sociedad (paradigma) en cuanto a su homogeneidad y la demografía, la escuela, la universidad..están sujetas a los cambios sociales. Spitzer y Hattie lo mostraron en sus investigaciones. Era evidente que los métodos de enseñanza últimos necesitan ser revisados, y sus escenarios de aprendizaje, también, dando lugar a nuevas formas de enseñanza y aprendizaje, especialmente en aprendizaje.

Esta nueva cultura del aprendizaje en este contexto significa que para añadir nuevos aspectos : aprendizaje cooperativo y personalizado, los aprendices juegan un papel importante.

Puede existir riesgo de solapamiento de responsabilidades, que pueden conducir a conflictos entre las personas y las unidades de la organización, el esfuerzo desperdiciado y redundancia involuntaria? Difícilmente puede ocurrir la ya que los nodos de relaciones van diversificando a medida que la complejidad de situaciones de aprendizaje va aumentado y la diversidad de aprendices buscan sus caminos diferenciados, es entonces cuando la EXCELENCIA INCLUSIVA Y PERSONALIZADA, coge la máxima potencia y claridad de ser….Autoaprendizaje, retroalimentación continuada y multicanal, simulaciones, acción-reacción,…son actuaciones imprescindible para poder llevar a cabo una “educación” que pasa de ser previsible, dirigida (OBJETIVOS, COMPETENCIAS) a ser personalizada, personal, inclusiva, distribuida y de un gran recorrido…

El aprendizaje auto-organizado también está apoyado por el hecho de que los alumnos trabajan conectados en red, para comprobar su rendimiento en función de diversos análisis y estadísticas de diferentes prognosis y diagnosis.. Los diferentes tipos de tareas tales como preguntas o rellenar huecos de opción múltiple añaden variedad y aumentan con diferentes elementos de juego para lograr la motivación de los hijos de sus objetivos de aprendizaje declarados. Con la capacidad de integrar los profesores como “entrenadores, acompañantes de aprendizaje” …, al ser también formas orientadas al futuro del aprendizaje mixto – la combinación de aprendizaje basado en la web y en el aula – realizado en colaboración con las escuelas.

Sobre el complejo mundo de los conceptos en el entorno de aprendizaje que nos tiene reportados a menudo. Aquí hay tres términos más que uno lee a menudo, pero se utilizan de manera muy diferente: el aprendizaje individualizado, el aprendizaje diferenciado y aprendizaje personalizado.

Como McDonnell y Elmore (1987) han señalado, los seres humanos no están predispuestos a seguir instrucciones. Su capacidad y propensión a la libre voluntad, y su interés en la búsqueda de sus propias agendas, significa que los mandatos, como las normas y políticas, si se quiere que sea eficaz, se deben desarrollar con los procesos de supervisión de cumplimiento en mente.

Esto es particularmente importante en las instituciones de educación superior, donde uno de los principales valores que sustentan la forma en que organizamos y trabajamos es el de la “libertad académica”. El personal académico se resiste, llega a ser estridente y se opone a que les digan que pueden o no hacer, pero caen en su propia trampa, siempre siguen el CURRICULUM, la jerarquía preestablecida, ya que de alguna manera ven en ello “una tabal de salvamiento en caso de necesidad, una especio de protección-refugio-

Por esta razón, las universidades, así como otras empresas, por lo general adoptar un segundo enfoque, menos formal de coordinación conocida como la coordinación lateral. Este enfoque emplea reuniones (formales e informales), grupos de trabajo, grupos de trabajo, las estructuras matriciales y formas de organización en red (Bolman y Deal, 2003), como los medios por los cuales las actividades de personas, grupos y unidades organizativas están coordinados.

Como cualquiera que haya trabajado en una institución de educación superior sabe, reuniones, grupos de trabajo y grupos de trabajo, son el “agua al molino” de las operaciones de nuestra institución. Reúnen a los individuos de una variedad de diferentes grupos de trabajo y unidades organizativas para discutir y resolver cuestiones de interés institucional, pero se habla mucho de todo menos de los más importantes, los aprendices y eso si, nunca se establecen cauces formales para que ellos cojan la responsabilidad que se merecen.

Para explorar otras interpretaciones posibles de este problema (por ejemplo, política, cultural, económica, tecnológica) sería la de “usar un martillo para clavar un clavo”. Basta con decir que el problema de la creación de entornos de organización para apoyar el uso sostenible y eficaz de las TIC en la enseñanza y el aprendizaje es complejo y requiere un enfoque multidimensional para su resolución. Ninguna interpretación del problema, o las estrategias que posteriormente se derivan de ella, será suficiente.

Como líderes y gerentes, y por lo tanto los principales determinantes del aprendizaje, los aprendices, establecerán las estrategias que se utilizarán para resolver este problema dentro de nuestras organizaciones, tendremos que participar en lo que Bolman y Deal (2003) han descrito como el arte de “replantear », lo que dirémaos, retroalimentar cualquier escenario y en cualquier momento, no importa el cuando ni el como, lo trascendente es que pueda servir en cualquier contexto para solucionar problemas de infraestructuras, posicionamientos, retroalimentaciones, posibilidades técnicas…

La esencia de la “reformulación” está examinando un problema o una situación desde múltiples perspectivas, para tener tantos conocimientos sobre la naturaleza y las posibles soluciones a un problema, como sea posible. Al examinar el problema desde muchas perspectivas diferentes, somos capaces de desarrollar…

Este planteamiento de reformulación, es la base de nuestra manera de entender la educación, un proceso en beta constante, desregulado y llevado a término por cada persona y/o comunidad de aprendizaje que pueda correlacionarse con cualquier otra, para de esta manera mejorar su aprendizaje con “efectos” que complementen nuestras ideas y que en un determinado momento nos permitan incluso, cambiarlo del todo, sin tener miedo a que lo que habíamos hecho no serviría para nada, nada más lejos de la realidad, si no todo lo contrario…, como más seamos capaces de desaprender y reaprender en otros ecosistemas, con otros planteamientos..más formados estaremos.

Los contextos educativos formales se caracterizan por rasgos institucionalizados convencionales y tradicionales, tales como rigidez y fija formas de planificación, ordenamiento y control, considerando que la educación no formal se refiere a cualquier actividad educacional organizada fuera del sistema educativo formal.

La educación mínimamente INVASIVA ocupa un lugar distintivo y único en el sistema educativo que demuestra un caso especial de la interacción de la tecnología de la información (ordenadores) y procesos de aprendizaje y destaca el papel del aprendizaje autodirigido y participativo.

El profesor Mitra ha resumido los resultados de su experimento de la siguiente manera. Si lo niños tienen acceso libre y público a las computadoras e Internet, ellos pueden:

•  Aprender computación ellos mismos, es decir, que pueden aprender a usar las computadoras y la Internet para la mayoría de las tareas realizadas por usuarios no expertos.
•  Enseñarse a sí mismos suficiente Inglés para utilizar el correo electrónico, chat y los motores de búsqueda.
•  Aprender a buscar en Internet las respuestas a las preguntas en unos cuantos meses.
•  Mejorar su pronunciación en Inglés por su cuenta.
•  Mejorar sus puntuaciones de matemáticas y ciencias en la escuela.
•  Responder a las preguntas de exámenes de grados mas avanzados que los que les corresponde.
•  Cambiar sus habilidades de interacción social y los sistemas de valores. Formarse una opinión independiente y detectar un adoctrinamiento

Establecimiento de una nueva pedagogía, basada en la continua investigación, indica que es adaptable y modificable a los valores formales e informales. En los últimos años ha surgido como un método educativo que se adapta a las exigencias de la situación y ofrece una alternativa educativa en la contemporaneidad. Es probable que tenga resultados para el desarrollo de las Naciones Unidas, donde lograr niveles totales de alfabetización es de gran preocupación de gran alcance.

Estamos en este proceso, donde elementos como la Inteligencia Artificial, la Gamification con los videojuegos etc…son las nuevas variantes de este nuevo juevo, que antes llamabamos educacion, ¿y ahora?….

Tampoco a nadie se le esconde que el billón de euros que tenemos de deuda pública a más la “incontable” y poco transparente, deuda privada, es un escollo que si no “descabalgamos”, difícilmente podremos realizar cualquier cambio que sea por lo menos interesante.

Lograr negociar una quita internacional, localmente no tendría ni sentido, posibilitarían filtrar “oxígeno” ya no a las arcas estatales, si no lo más importante, al bolsillo de las personas.

Pero nada de eso está sucediendo, las políticas liberales se han apoderado de la vieja Europa, las bajadas de sueldos medios llega incluso al 20%, con lo que las cotizaciones a la seguridad social son mucho menores, lo cual hace que las pensiones también bajen (que remedio!) y todo ello arrastra a recortes en los servicios básicos: Educación, Sanidad, y Servicios Sociales.

Tampoco la gran solución social demócrata que años atrás “levantó” Europa, parece tener las cosas nada claras, todo lo contrario, la subida de impuestos que siempre ha recalcado la izquierda provocó un endeudamiento estratosférico, que ahora nos hace estar en vilo y con todas las dudas del mundo.

Con ello quieren revalorizar las pensiones, aumentar las prestaciones sanitarias, una mejora sustancial de la educación y todo con mayores recursos, así como mejores garantías sociales (ley de dependencia). Evidentemente un modelo basado en el gasto-endeudamiento, tampoco puede sostenerse, eso sí, los derechos sociales siempre han sido mayores que con la derecha europea.

Estos modelos provocarán en los próximos años una “potente” lucha de clases, ya que con estas medidas, cualquiera de las dos, la clase media, no en sus “picos”, pero si en su parte central, con lo que la polarización entre ricos y pobres aumentará y, con este escenario será imposible bajar el paro, mejorar las condiciones de vida…

Los sueldos bajo y el despido casi “libre” que tenemos ahora, aún hace más insostenible la situación, no solo corto, sino también a medio-largo plazo y todo ello refuerza las posiciones de las empresas de no querer subir los sueldos, ya que con este escenario de costes bajos, pueden presentar cuentas de resultados más holgadas que las que tenían en los últimos cinco años, eso si, a cuesta de una sociedad empobrecida que pasa de “trabajar para vivir” a “vivir para trabajar”, de manera permanente.

Todo ello demuestra que esta sociedad no tiene argumentos de peso para innovar con lo que por lo menos debe mantener unas ciertas formas que causen el menor daño posible.

Pero como se visualiza, necesitamos otra sociedad, no otro sistema, queremos una sociedad que se base en las personas, no en lo que tienen esas personas, pero tampoco es de recibo economías de subsistencia las cuáles mantiene las sociedades durante un tiempo en modo “stan bye”, pero que a medio-largo plazo, provocan auténticos “cataclismos”.

Los Estados, con la semántica actual, deben desaparecer, ya que los estados politizados de ahora (democráticos, por supuesto) son “entelequias” del pasado, culturas que nos redirigen a tiempos casi remotos y a maneras de vivir anticuadas en su fondo y en su forma.

Necesitamos formas de vivir donde las personas no tengan que depender de jerarquías verticales, si no de posicionamientos horizontales y diversos, donde la diferenciación aporte valor en lugar de restar expectativas. Los derechos ya no irán separados de las obligaciones, los dos actuarán al unísono y uno sin el otro no tendrá razón de ser, con ello conseguiremos una mayor igualdad de las personas como indivíduos y colectivos, pero a su vez una diferenciación particularizada que no les hará “perderse” por el camino, ni quedar excluidos o segregados, como sucede ahora.

De esta forma dispondremos de lo que necesitemos en cada momento, pero nunca lo que tengamos de más será a costa de quitárselo a los demás, este proceso será imposible con el planteamiento expuesto.

Hay que hacer muchos análisis, prognosis y diagnosis de manera permanente y continuada, pero siempre con diferentes puntos de vista no paradigmáticos, eso condicionaría nuestro funcionamiento: globales, diversificadas, por poblaciones, por recursos naturales, ….y entonces empezar a construir y diseñar una arquitectura plurivalente, que se pueda autoregenerar en cada momento y que nunca más deba pasar por procesos burocráticos que fomenten los impedimentos.

Las mismas Constituciones son escollos, por tanto no sirven, no hay que modificarlas, si no prescindir de ellas, no nos valen ya los “dogmas”, pero si las acciones causa-efecto, acción-reacción, si se llevan a puerto como hemos indicado. Para ello nos ayudaremos de la tecnología, de la inteligencia artificial…la cuál puede “dinamitar”, “romper” toda la burocracia actual existente y pasar a ejercer acciones inmediatas y ubícuas, con lo que la localización física y estática, quedará enterrada y pasaremos a una deslocalización móvil, como referente y manera de actuar de todos/as, eso sí, siempre bajo la diversidad y nunca más con la uniformización.

De todo este planteamiento que va mucho más lejos que del económico, ya que realmente es el nacimiento de una nueva manera de vivir, (naturalmente habrá que ir desgranando todas las situaciones posibles que se devengan, así como anticiparse-gracias a las tecnologías- a otras que sin estar presentes hoy puedan surgir), derivarán en otros apartados que concurrirá

n de manera paralela y conectada entre si, como la educación, la formación, el trabajo, las relaciones sociales, el papel de las tecnologías…

Este artículo quiere ser la “avanzadilla” de lo que será lo que denominamos SOCIEDAD DISRUPTIVA, la cual construirán otras personas, ya no las que ahora están ocupando lugares de lideraje, responsabilidad…los cuáles seguramente no estarían por la labor de hacerlo, o por tener adquiridos ciertos “tics”, pero también porque los relevos entraman “higienes” necesarias en cualquier nueva etapa de la vida.

Si bien el planteamiento económico actual está basado en premisas equivocadas, tal como se ha demostrado por la propia comunidad internacional (paradigma equivocado), ya que para que exista recuperación y reactivación económica debe haber dinamismo económico y social, inversiones, bajadas de impuestos y aumento del consumo con lo que el trabajo afloraría, acceso a los créditos…, esto significaría ¿que no sería necesario refundar la sociedad? NO, se debe realizar igualmente ya que como solemos comentar, todas las innovaciones , por muy buenas que sean, llegan a “contaminarse”, por lo que en cada ciclo temporal hay que realizar disrupciones necesarias-

            Una característica de la educación disruptiva es su viralidad, y su despliegue ubicuo. De ahí que la creación de una radio de educación/sociedad disruptiva en la Red, sea un paso importante en su globalización necesaria.

En consecuencia con lo anterior, la creación y celebración de eventos de Educación disruptiva por todos los mercados y sectores donde vayamos viralizando nuestras ideas de nuestro proyecto transformador de la sociedad y de la educación. Encuentros donde el mundo educativo, laboral, y empresarial y de los ciudadanos se entrelacen a través de las propuestas y reflexiones que el nuevo paradigma de la educación disruptiva abre a la sociedad.

Lo que estamos observando cada día, si es que se quiere ver por supuesto, nos sugiere que una ola de cambios revolucionarios están en el horizonte que afectará la forma en que trabajamos juntos, a la forma que vivimos, que aprendemos, …que está en la mano de obra, en los estudiantes,…

Actualmente queremos ver cómo se desarrolla el aprendizaje dentro de diferentes parámetros, y me explico, sabemos las tipologías de aprendizajes que hemos querido tener de manera cultural y por tradiciones, pero es bien sabido que los conocemos actuando por separada, por el contrario, si pensamos como interactuarían los unos con los otros y si son necesarias estas posiciones, sabemos bien poco.

Cuando examinamos una gama de diferentes contextos en los que el aprendizaje se lleva a cabo,  descubrimos que lo que llamamos ‘atributos’ de formalidad / informalidad están presentes en cualquier situación, aunque solo actúe uno de ellos.

 Significan tanto las características del aprendizaje en una amplia variedad de situaciones, y también el hecho de que son las personas la que atribuyen etiquetas como tales características formales, no formales e informales para nuestro análisis nos sugiere que estos atributos de formalidad / informalidad están presentes en todas las situaciones de aprendizaje, sino que las interrelaciones entre esos atributos formales e informales varían de una situación a otra.

Es importante no ver los atributos formales e informales como algo separado, a la espera de ser integrados. Este es el punto de vista dominante en la literatura, y es un error. Por lo tanto, el desafío no es, de alguna manera, combinar el aprendizaje formal e informal, para los atributos formales e informales están presentes y relacionados entre sí, lo queramos o no.

El reto consiste en reconocer e identificar, y entender su implicaciones. Por esta razón, el concepto de aprendizaje no formal, por lo menos cuando se ve como un estado intermedio entre la educación formal y no formal, es redundante.

Dentro de la dimensión “política”, existen las frecuentes declaraciones sobre el potencial emancipatorio superior de la educación no formal. Esto es peligrosamente engañosa. Nuestra red de arrastre nos ha hecho ver  que todas las situaciones de aprendizaje contienen  desigualdades de poder importantes, y que el aprendizaje informal / no formal y formal puede ser todos emancipadores u opresivos y a menudo al mismo tiempo.

Un punto de partida obvio aquí es la ubicación física del aprendizaje. ¿Está en una escuela o universidad (formal), el lugar de trabajo, la comunidad o la familia (informal)? Pero el ajuste de aprendizaje importa de otras maneras, también. El aprendizaje informal es a menudo descrito como abierto, con restricciones poco tiempo, no se especifica ningún currículo predeterminado objetivos de aprendizaje sin la certificación externa, etc

El aprendizaje formal es visto como lo contrario de todas estas cosas. Para aquellos con una perspectiva política radical, muchas de las cosas que caracterizan el aprendizaje formal se ve como represivo.

Por otro lado, los enfoques de la administración pública más instrumentales están buscando maneras de introducir estas características “formales” con el aprendizaje informal o no formal que quieren mejorar y apoyo.

Desde el punto de vista teórico, la ubicación y el entorno son partes fundamentales de la práctica auténtica. Es la sinergia entre las prácti cas y el establecimiento que garantiza el éxito del aprendizaje. El supuesto es que estas sinergias se logran principalmente en entornos informales mediante procesos informales. Sin embargo, nuestro enfoque se plantea la posibilidad de buscar esas sinergias en ámbitos más formales de aprendizaje, así, y los ejemplos se da en el informe completo. Billett (2002) nos recuerda que los ajustes no educativos hay dimensiones, que no deben pasarse por alto de manera fuertemente formalizada.

El grado en el que el aprendizaje tiene atributos formales / informales relacionados con fines depende de la dimensión de que se trate. Una preocupación teórica se relaciona con el grado en el que el aprendizaje es el foco principal y deliberado de la actividad, o si la actividad tiene otro propósito primordial, como la productividad del lugar de trabajo, y el aprendizaje es un resultado en gran parte no deseada. Dentro de la dimensión política, la preocupación es mucho más con cuyos propósitos se encuentran detrás del aprendizaje. ¿Es el aprendiz determinante e iniciado (informal) o es el aprendizaje diseñado para satisfacer las necesidades determinadas externamente de otros con más poder – un maestro dominante, una junta examinadora, un empleador, el gobierno, etc (formal).

   Esto cubre la naturaleza de lo que se está aprendiendo. ¿Es esta la adquisición de conocimientos de expertos / comprensión / prácticas establecidas (formales), o el desarrollo de algo nuevo (informal)? Es el enfoque en el conocimiento proposicional o vertical (formal), la práctica diaria competencia (informal) o lugar de trabajo (informal)? Es el enfoque en el conocimiento de alto estatus o no? Desde el punto de vista político, el contenido también es visto como una manifestación de relaciones de poder.

Según nuestras investigaciones y lecturas de muchos lugares y no lugares, de escenarios de aprendizaje…., nos encontramos con…

•  Todos (o casi todos) los procesos de aprendizaje contienen atributos de formalidad / informalidad
• Estos atributos de la formalidad y la informalidad están relacionados entre sí de diferentes maneras en diferentes situaciones de aprendizaje.

• Esos atributos y sus relaciones influyen en la naturaleza y la eficacia del aprendizaje en cualquier situación.
• Esas interrelaciones y los efectos sólo pueden comprenderse adecuadamente si el aprendizaje se examina en relación con los contextos más amplios en los que tiene lugar. Esto es particularmente importante cuando se consideran las cuestiones de empoderamiento y la opresión.

Como acabamos de plantear  anteriormente, una tendencia reciente por el que las culturas actuales de auditoría han aumentado significativamente ciertos atributos más de formalización para el aprendizaje en una amplia gama de entorno y por supuesto como más avanzados también viene en parte mediado por las TIC.

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

En una sociedad que todavía debe decidir qué camino tomar, aparecen lo que podríamos llamar, “elementos disruptores“,desafíos que se están extendiendo con innovaciones de bajo costo que puede traer nuevas oportunidades de aprendizaje al alcance de todos, así como las tensiones en las capas sociales con más problemas para poder acceder a una mejor educación, tanto en escuelas, universidades…

. La Academia Khan, MIT, Stanford, Yale, y docenas de sus compañeros ofrecen ahora un total de miles de horas de clases gratuitas en línea para los cursos de pregrado y postgrado. Estos están disponibles en una “en cualquier momento y en cualquier lugar” base para los estudiantes y los solicitantes de empleo en todo el mundo, una especie de aprendizaje sostenible…, ahora bien, deberíamos discutir sus implicaciones reales y su desarrollo sostenido en el tiempo.

Tutores en línea y asistentes, tanto personas como Inteligencia Articial (IE), ejercen los nuevos roles que se están diseñando en la sociedad.

La caída de los costos de ancho de banda y la aparición de Skype, ooVoo, y otras plataformas síncronas… están permitiendo un aprendizaje personalizado, uno-a-uno  en todos los niveles de la educación, que nunca antes había sido posible.

El crecimiento de las redes de aprendizaje entre iguales. Facebook, Twitter y Google + se conecta a casi mil millones de personas en las comunidades en línea de interés y de práctica, pero en la realidad su poder de penetración es muy grande en la sociedad, pero poco en la Educación Formal.

Con ello los nuevos sistemas de acreditación, reconocimiento social, titulaciones…que establecieron como pioneros de código abierto, Mozilla (creador del navegador Firefox) están introduciendo una “credencialización abierta” como una manera para que los estudiantes en línea y grupos de aprendizaje entre pares, puedan demostrar el dominio en las áreas del conocimiento.

Dado que la competencia hace bajar los costos de comunicación en todo el planeta, cada lugar puede convertirse-si es necesario-un aula de clase mundial.

Aunque los escenarios reales  de aprendizaje disruptivo tienen todavía un largo recorrido por realizar…,

Vamos a :

1. Maximizar las posibilidades de aprendizaje de los estudiantes

2. Ayudar a los estudiantes a expresarse y reflejarse en el aprendizaje

3. Evitar la transmisión o reforzar las lecciones que se ejecutan directamente en contra de sus objetivos

4. Medir y documentar lo que los estudiantes están aprendiendo

5. Demostrar sus contribuciones a los objetivos educativos de las instituciones en las que están aprendiendo

Al vincular los objetivos de aprendizaje claros y objetivos a las experiencias específicas de los estudiantes, y luego la Evaluación de los procesos y de los resultados, los programas pueden identificar dónde están alcanzando sus objetivos y en los que no lo son. Ellos pueden aprender de las prácticas de trabajo que hacen, está y mejorar los que no lo son. Los programas pueden por lo tanto incedir y poner especial atención en las situaciones de los estudiantes que no están aprendiendo, o peor, lo están aprendiendo , eso sí, siempre de manera personalizada. Por último, los programas pueden documentar tanto sus procesos y resultados

Si vuestros alumnos no aprenden a aprender a pensar, nunca conseguirán ser competentes en lo que ellos pretenden y que vosotros debéis ayudarles (Universidad, escuela), si se logra, a medio largo plazo, se notará no ya en sus conocimientos, que eso será solo una parte (para algunos trascendentes, para mí no tanto), si no en su relación con su mundo real (inclusivo).

Unos estudian, otros no estudian y otros aprenden… Si seguimos con los métodos de siempre estamos haciendo que las personas que aprenden necesiten un COMANDO, un control remoto, un mando a distancia o no, que les digan siempre por dónde  ir, que hacer, de qué manera y nunca serán autónomos, nunca podrán ser capaces de decidir qué hacer en sus vidas…

No podéis consentir que se siga explicando las asignaturas, las materias al uso, asi nunca se generaran estrategias de aprendizaje y de búsqueda de competencias, lo conseguirán haciéndose preguntas, cuestionándose las cosas, aportando aspectos críticos en todo momento.

El ser instrumentos, las disciplinas, no objetos de aprendizaje, hace que nos cueste entender tanto los aspectos transdisciplinares de los aprendizajes, de conseguir ser competentes.

¿Qué puede hacer la escuela, la universidad?:

-Es nece­sa­rio un enfo­que inte­gral para res­pon­der a los estu­dian­tes sobre el acceso a Inter­net.

Este enfo­que requiere:

-Una polí­tica clara con un fuerte enfo­que al valioso uso edu­ca­tivo de la Inter­net. La po­lí­tica debe ser apo­yada por pro­gra­mas de estu­dios y desa­rro­llo pro­fe­sio­nal, así como una clara expec­ta­tiva de que todos los estu­dios con Inter­net deben ser de alta cali­dad, e incluir acti­vi­da­des de ins­truc­ción bien planificadas.

-Res­pon­der a la nece­si­dad del estu­diante de tener un uso res­pon­sa­ble de la Inter­net con un segui­miento téc­nico eficaz.

-Las escue­las deben con­si­de­rar una revi­sión com­pleta de las polí­ti­cas de ges­tión del uso de Inter­net y sus prác­ti­cas. Una eva­lua­ción de las nece­si­da­des y la eva­lua­ción del uso de la Inter­net podría pro­por­cio­nar infor­ma­ción útil. El per­so­nal de segu­ri­dad de la escuela debe par­ti­ci­par en este proceso.

-La universidad es una parte de la socie­dad y la socie­dad cada vez emplea más las redes socia­les. Por lo tanto, debe­mos seguir esta iner­cia y no sólo emplear­las sino tam­bién orien­tar a los apren­di­ces en su buen uso.

Para ello vamos a tra­tar de enten­der las poten­cia­li­da­des de las redes socia­les de apren­di­zaje y la crea­ción de nue­vos mode­los cen­tra­dos en el alumno. Esta idea pro­pone que los estu­dian­tes sigan par­ti­ci­pando mediante la iden­ti­fi­ca­ción de las rutas más intere­san­tes y rele­van­tes para ellos…

–Pode­mos citar algu­nos de los bene­fi­cios que nos puede apor­tar una red social creada para tra­ba­jar con los alumnos:

-Per­mite cen­tra­li­zar en un único sitio todas las acti­vi­da­des de docen­tes, pro­fe­so­res y alum­nos de un cen­tro educativo:

-Aumento del sen­ti­miento de comu­ni­dad edu­ca­tiva entre alum­nos y pro­fe­so­res debido al efecto de cer­ca­nía que pro­du­cen las redes sociales.

-Mejora el ambiente de tra­bajo al per­mi­tir que el alumno pueda crear sus pro­pios obje­tos de inte­rés, así como los pro­pios del tra­bajo que requiere la educación.

-Aumento de flui­dez y sen­ci­llez de la comu­ni­ca­ción entre pro­fe­so­res y alumnos.

-Incre­mento de la efi­ca­cia del uso prác­tico de las TIC, al uti­li­zar la red como medio de aglu­ti­na­miento entre per­so­nas, recur­sos y acti­vi­da­des. Sobre todo cuando se uti­li­zan las TIC de forma gene­ra­li­zada y masiva en el cen­tro educativo.

-Faci­lita la coor­di­na­ción en el tra­bajo de diver­sos gru­pos de apren­di­zaje (clase, asig­na­tura, grupo de alum­nos de una asig­na­tura, etcétera).

Apren­di­zaje de com­por­ta­miento social básico por parte de los alum­nos: qué puedo decir, qué puedo hacer, hasta dónde puedo lle­gar, etcétera….

-La reali­dad nos lleva a obser­var que en los apren­di­za­jes curri­cu­la­res obli­ga­to­rios y homo­ge­nei­za­do­res que con­tem­plan los diver­sos sis­te­mas edu­ca­ti­vos de cual­quier país y en cual­quier rango de edad, incluida la edu­ca­ción supe­rior (Uni­ver­si­ta­ria), el empleo de las redes socia­les con fines edu­ca­ti­vos es casi nula. Su misma infor­ma­li­dad hace que no sean acep­ta­das por nin­guna estruc­tura político-educativa. Por tanto, tam­poco por nin­guna orga­ni­za­ción edu­ca­tiva, desde escue­las bási­cas hasta uni­ver­si­da­des y menos aún en su aspecto fun­cio­nal, en el día a día, pues se con­si­dera que es una pér­dida de tiempo, con lo que al final de cada curso impe­di­ría lle­gar a los resul­ta­dos que pue­den mos­trarse a tra­vés de un currículum.

-Por ello, no queda más reme­dio que refun­dar la edu­ca­ción, como siem­pre defen­de­mos. Hay que pen­sar si el con­cepto mismo de edu­ca­ción es lo que la socie­dad actual demanda. Y si no lo es, habrá que ejer­cer una fun­ción dis­rup­tiva, rom­per con él y bus­car uno de nuevo más ade­cuado a los nue­vos tiem­pos. Deberá ser un con­cepto apto para una época que demanda otras cosas, pide más apren­di­zaje basado en los estu­dian­tes, más apren­di­zaje inclu­sivo, donde se rompa de una vez cual­quier bre­cha edu­ca­tiva y se bus­que la exce­len­cia de cada per­sona.

-Un apren­di­zaje donde pueda darse la ubi­cui­dad, no sólo hablando de luga­res físico-temporales sino tam­bién en la utili­za­ción de ele­men­tos mate­ria­les que pue­dan ser por­ta­bles, sín­cro­nos y asín­cro­nos. Habrá que esta­ble­cer meca­nis­mos a los cua­les la misma socie­dad otor­gue valor jurí­dico. En todo ello, las redes socia­les tie­nen un gran papel y segui­rán teniendo mucho qué decir.

Los criterios que se pueden emplear es ser::

1. Fiel a los valores de asuntos estudiantiles

2. Fiel a los valores de la participación ciudadana

3. Informado por un entendimiento de cómo los aprendices aprenden y se desarrollan

4. Realista de los recursos disponibles

5. Flexible

6. Contribuir a los objetivos generales de un programa

7. Dinámicos y mutables (retroalimentación y retroalimentación por algoritmos para personalizar, nunca para sacar patrones (según nuestras investigaciones)

8. Apoyo de las asociaciones de programas

9. Serán continuamente evaluados y mejorados

Los próximos pasos nos lleva a:

1) Completar la “falta” pieza – compilar las herramientas y los programas de recursos que pueden utilizar para facilitar el proceso a medida que avanzan a través de las ideas expuestas en su síntesis.

2) Solicitar la opinión de aquellos en el campo (P2P, expertos, docentes…) compartiendo el material con diferentes colegas involucrados con este trabajo y pedirles su opinión y sugerencias para posibles mejoras.

3) Pilotar las ideas

Con el tiempo seguro que se podrán mejorar las herramientas para orquestar un mejor proceso de aprendizaje tanto para nosotros de manera personalizada como para los demás. ….

Observando y analizando las opiniones de muchos aprendices de universidades, escuelas, institutos de muchas partes del mundo, el aprendizaje COLABORATIVO/ COOPERATIVO (siempre tutelado por los docentes está perdiendo importancia en pos del COLABORATIVO (más autónomo y creativo) y todo por la necesidad que están viendo por empoderarse y responsabilizarse de su educación y por tanto de su evaluación…

También por la necesidad que ven los aprendices de que el aprendizaje cooperativo/colaborativo sea totalmente significativo y que se pueda implementar en realidades que les sean necesarias y no perderse en alardes PSEUDO- TEÓRICOS de posibles pruebas de trabajos en equipo, que la mayoría de veces están mal diseñadas, las cuales se suelen realizar en muchas organizaciones educativas y que obviamente no sirven para nada….

Los aprendices de hoy son diferentes de los estudiantes que era de nuestro sistema creado para educar. Los nuevos aprendices digitales están inmerso en la tecnología y que esperan utilizar herramientas digitales como parte de su experiencia educativa. la investigación basada en el cerebro proporciona evidencia de que la actual generación de estudiantes se “conecta” son de forma diferente que las generaciones anteriores.

Hoy ya no es posible solo hablar de educación, bueno si es posible si actuamos des de o posiciones reduccionistas o no queremos entender la complejidad de nuestra sociedad, hacerlo así significa trabajar y darnos solo una “oportunidad” en aspectos muy concretos dejando de lado otros escenarios, otras competencias, habilidades etc… que necesitamos para vivir y que debemos tener presente en nuestras vidas des de siempre.

Por eso hablamos que ni pedagogías ni tecnologías, naturalmente muchos no están en esta tesitura, otros se aproximan a ella, pero ya no es su tiempo y no es una manera de hablar, ni una utopía ni nada que se le parezca y sé que el SISTEMA no nos deja, bien, por eso estamos aquí, de lo contrario quien les escribe y habla cada día no lo haría.

Sentí que mi red, mi red de confianza que he trabajado duro para mantener, cultivar, cuidar, la confianza y crecer iba a ser explotada por otras personas que me veían como su “viaje gratis” para algunas respuestas rápidas, o “maldecir” por otras que ven en lo que hacen su “maná” y por tanto intocable, aunque sea “malo a más no poder” o que sea el mejor del mundo, según ellos, o también, “que quien nos va a dar a nosotros lecciones” si somos el sumum del sumum. Para movernos en la red, para generar conocimiento y aprender….eso deberemos llevarlo a cabo aprendices, trabajadores….

Comenzaremos con…

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

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

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

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

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

Con todo ello realizaremos:

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

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

• Refuerzo (EVALUACIÓN) – la fase de aprendizaje en el que el objetivo es la aplicación del aprendizaje en el contexto de trabajo para impulsar el rendimiento medible y sostenible. (learning is the work). Si el aprendizaje está en todas partes , debe definitivamente estar donde está el trabajo . Cuando el aprendizaje es el trabajo, tenemos que observar cómo la gente está aprendiendo a hacer su trabajo ya. Debemos encontrar estos caminos naturales y reforzarlos.

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

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

Cada vez está más claro, aunque muchos se niegan a verlo, o lo desacreditan bajo el lema de teorías pedagógicas (para mi ancestrales), o le tienen miedo por pérdida de poder, valoración personal, social….pero el aprendizaje permanete (life long learning), del que nos llenamos la boca, es sencillamente esto, queramos o no.

El problema es q el poder de esas instituciones no permitirán nunca JAMAS … que la parte baja de la escala tengan una fuerza creadora y constructora ..

En esa medida, en nuestra consideración de cómo el concepto de aprendizaje permanente (y su alternativa más reciente de aprendizaje durante toda la vida) se jugará en los años 2025, tenemos que preguntarnos hasta qué punto sigue siendo significativo, ya que salió apenas hace 30 años.

En los últimos diez años más o menos, sin embargo, las paredes de los silos disciplinarios se han incumplido hasta cierto punto, provocando un aumento de los proyectos interdisciplinares que reúnan a investigadores en los campos de la educación, proceso de trabajo, sociología del trabajo, los recursos humanos, y de gestión … 

Hay una serie de razones por las que una mayor conectividad entre el aprendizaje del lugar de trabajo, la formación profesional y el aprendizaje permanente sería deseableahora, no dentro de 30 años.

Tal cual…. sencillo y complejo! Mira … cada tanto rescato los dichos de mi abuela. Ella decía … El viejo va muriendo y va aprendiendo. Cuánta razón tenía. Se rata de potenciar la apertura en cuanto a que estemos alerta de esos aprendizajes que se incorporar. Es verdad…. a esta altura estoy segura de que nadie trabajo solo,me pregunto por que los aprendizajes se siguen pensando en soledad….

En primer lugar, se sigue trabajando para formar una parte importante de la vida de las personas y, por lo tanto, de su aprendizaje. En segundo lugar, la naturaleza dinámica de la producción de bienes y prestación de servicios desafía constantemente las características y la vida útil de las habilidades y conocimientos profesionales Además, el impacto de la globalización ha transformado la manera en que las empresas y las universidades “piensan en la oferta y la necesidad mundial de talento”.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Normalmente y esto lo pueden ver en lso 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.

También podemos encontrarnos “Cuando aprendizaje y el rendimiento están en desacuerdo: ¿Como enfrentar y solucionar la tensión?.

A primera vista mi posicionamiento sería muy claro: sacrificar las ventajas del learning is work a corto plazo, por supuesto que esto se entendería bien y los que hemos trabajado de brockers en bolsa, entenderemos lo que digo.

Cuando hay un mercado inestable con una fuerte e incontrolada inestabilidad, tenemos dos planteamientos: o salir del sistema, o dejarlo todo en stan Bye.

Cómo entenderíamos el aprendizaje, bajo estos posicionamientos de learning is work? Naturalmente no es el mismo que podemos entender, definir..si lo encorsetamos solo en el aprendizaje, o solo en el trabajo, eso queda claro.?

De la misma manera ¿Cómo aprenderemos e implementaremos el rendimiento en sus múltiples facetas?

El aprendizaje será un proceso: Un proceso de acción, reflexión y nueva acción (a menudo modificado). El aprendizaje puede ser temporal-cerrar una brecha-…

Es decir, el aprendizaje es cómo la gente consigue donde y cómo tienen que ser, de manera que lo que ellos harán será especial, propio y compartido con los demás, pero nunca será lo que hacen los demás.

Así, el aprendizaje de una segunda forma promueva el rendimiento es mediante el descubrimiento y la invención de nuevas formas de responder que el desempeño mejore en alguna tarea. En este caso, puede que no haya modelos a seguir, por lo que el aprendizaje está allanando un nuevo camino, por lo general en forma de ensayo y error. En este proceso, se mejora el rendimiento mediante el desarrollo de un mejor ajuste entre las capacidades de la entidad y las demandas de su entorno. Una entidad puede ser un individuo o un grupo de trabajo, o de toda una organización.

¿Hay una relación natural entre el aprendizaje y el rendimiento? ¿Cómo y cuándo se convierte en problemática y crea tensión?

No existe una relación natural entre el aprendizaje y el rendimiento en un mundo cambiante. Es decir, el rendimiento no se puede sostener en el tiempo sin necesidad de aprender, ya que el rendimiento de ayer es inadecuada en el mundo actual. Por lo tanto, para mantener o mejorar el rendimiento, se requiere aprendizaje.

La naturaleza problemática de esta relación es doble. En primer lugar, el aprendizaje es desordenado. Cuando usted está aprendiendo, usted está a menudo sin un manual de instrucciones a seguir para obtener resultados garantizados. Además, las ganancias de rendimiento no se mostrarán instantáneamente. Si estamos en un modo de aprendizaje, este será incómodo. Es una transición, o esperamos que sea de todos modos, porque no hay garantía de que estamos haciendo el tipo de aprendizaje que a lo mejor queríamos.

Pero, incluso si estamos aprendiendo las cosas bien, hay una transición para pasar de una situación a otra. Los procesos de aprendizaje, por su naturaleza implican enfrentar los fracasos-problemas, errores-de frente. La presencia de problemas o errores no es señal de alto rendimiento para la mayoría de la gente que podría estar observando. Algunos estudiosos van tan lejos como para definir el aprendizaje como la detección y corrección de errores (sobre todo Chris Argyris, ahora emérito de HBS). Así que, claramente, si el aprendizaje se trata de errores de identificación, en el corto plazo, el rendimiento parece ser débil (error montado), mientras que el aprendizaje está ocurriendo. Por lo menos, si el aprendizaje implica ensayo y error, la parte de error no se parece a la idea de lo que piensa la mayoría de la gente sobre el buen rendimiento, por lo que se suele estar en desacuerdo.

¿Hay un equilibrio entre los costos de aprendizaje frente a los beneficios de un mejor desempeño?

En su mayor parte, creo que es una falsa disyuntiva. No aprender es una opción, por supuesto, pero no es una muy buena opción en un mundo siempre cambiante.

Hasta los que dirigen la sociedad no reconozcan explícitamente esta realidad, entonces el (aquí y ahora) apariencia de alto rendimiento le parecerá mucho más valioso y preferible que el aprendizaje, con su carácter desordenado, plagado de errores, y el primero puede ser abrazado mientras que el segundo se pospone.

¿Cómo aprenden las organizaciones? ¿Qué pueden hacer los gerentes , políticos…para promover un ambiente de aprendizaje sano en sus organizaciones?

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

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

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

Me sugieren que las organizaciones aprenden a través del aprendizaje de los grupos dentro de las organizaciones. Así, la capacidad de una organización para aprender de nuevo, para mejorar su rendimiento a través de un mejor conocimiento y acción está determinada por la interacción de los individuos, por lo general situadas en pequeños grupos o equipos. Cuando estos grupos hacen los cambios apropiados en la forma en que hacen su trabajo impulsada por tanto grupales y organizacionales metas-una organización mantiene o aumenta su eficacia en un mundo cambiante. El aprendizaje organizacional puede ser visto como un proceso de aprendizaje en cascada equipo de actividades-de manera independiente realiza, sino interdependientes en su impacto sobre el rendimiento en general.

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

“Estaba leyendo el post de Mariano Sbert del 26 de diciembre de 2013 “Trabajar es aprender y aprender es trabajar” Juan Domingo Farnos y Harold Jarche  ya son como si fueran colegas de toda la vida, junto con tantas otras y otros que he ido encontrando. Lo de llamarlos colegas puede sonar a presuntuoso y esta no es mi intención. De hecho debo llamarlos maestros por que eso es lo que son en relación a mi. De hecho, uno de ellos no debe saber ni que existo…. bueno Mariano, yo por lo menos si lo se…..

Bien, realmente en los dos post que referencia Mariano: ”

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2013/12/17/ya-nada-es-lo-mismo-por-tanto-las-personas-tampoco/ Ya nada es lo mismo, por tanto las personas, tampoco! de Juan Domingo Farnós 

http://www.jarche.com/2012/06/work-is-learning-and-learning-is-the-work/  Work is learning and learning is the wok de Harold jarche (@Hjarche)…es realmente cierto que se establece una conexión entre ambos en su time line de los últimos tiempos, tanto en sus webinars correspondientes (muy numerosos por cierto y dirigidos a medio mundo) como en sus conferencias presenciales, también en diferentes partes del mundo, aunque la verdad es que convergen en posiciones similares, su punto de inicio no es el mismo.

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

“El cuidado de los negocios significa cuidar de aprendizaje. Si el aprendizaje está en todas partes , debe definitivamente estar donde está el trabajo . Cuando el aprendizaje es el trabajo, tenemos que observar cómo la gente está aprendiendo a hacer su trabajo ya. Debemos encontrar estos caminos naturales y reforzarlos.

Hay otras acciones pragmáticas para tomar:

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

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

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

Romper las barreras. Establecer la transparencia como el modo por defecto, por lo que cualquiera puede saber lo que otros están haciendo. Desbloquear los cuellos de botella de comunicación, al igual que los supervisores que controlan el flujo de información. Si los supervisores no pueden manejar un entorno abierto, de deshacerse de ellos , ya que constituyen un obstáculo para el aprendizaje organizacional y ahora es de misión crítica.

Todo esto se puede hacer dentro de las unidades de negocio. Los equipos de trabajo pueden dejar los cursos a los especialistas en formación, pero deberían tomar el control de su propio aprendizaje. El aprendizaje es el trabajo.” …se refiere Harold jarche…

Los diferentes tipos de equipos o grupos se enfrentan a diferentes necesidades y problemas de aprendizaje. Un equipo con un liderazgo, empático, aserivo, 2.0… puede hacer frente a la necesidad de tomar decisiones estratégicas en un paisaje cambiante de posibilidades, mientras que un equipo de desarrollo de productos se esfuerza por comprender las necesidades cambiantes de los clientes y para inventar nuevas maneras de servir a ellos, y un equipo de producción busca mejorar su proceso de trabajo..

La nueva sociedad (SOCIEDAD DISRUPTIVA) está en marcha y el aprendizaje y el trabajo, son, sin lugar a dudas sus DOS PIEDRAS ANGULARES….

Hay otras acciones pragmáticas para tomar:

-Conectarse es “cómo” aprender a la tarea actual.

-Mostrar y contar sólo funciona si se puede poner en práctica. La curva del olvido es empinada cuando no hay práctica:

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

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

-Romper las barreras. Establecer la transparencia como el modo por defecto, por lo que cualquiera puede saber lo que otros están haciendo. Desbloquear los cuellos de botella de comunicación, al igual que los supervisores que controlan el flujo de información. Si los supervisores no pueden manejar un entorno abierto, de deshacerse de ellos , ya que constituyen un obstáculo para el aprendizaje organizacional y ahora es de misión crítica.

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

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

Hay que hablar más con los aprendices y saber hacer las preguntas oportunas, escucharles y llevar a cabo sus propuestas más importantes, nunca intentar llevar a cabo acciones que o bien no les interesen o bien sean solo de nuestro agrado….

En cualquier lugar de aprendizaje, el aprendizaje mutuo mediante las redes sociales, y sistemas de acreditación, serán asequibles para permitir muchas personas .Por primera vez, las oportunidades de aprendizaje en una clase mundial están llegando al alcance de todos en el planeta.

Consideramos que la innovación disruptiva como una forma dinámica de intercambio que abre nuevas maneras de realizar una mejora social y educativa en toda regla.

Aplicar esos conocimientos para comprender mejor como la disrupción está afectando de lleno en la educación, y es una oportunidad que no podemos dejar pasar y es aquí donde podemos preguntarnos: ¿Qué impacto puede tener la formación en línea tanto en la Universidad como en el mundo de la Empresa?

La disrupción es una manera de entender como producir un cambio en el mundo de la innovación, en este caso socio-educativa, y no en un mundo donde la innovación no es aceptada ni realizada.

“Desbloquear la innovación es llevar a término la disrupción“…(Juan Domingo Farnós)

Estos cambios ejercerá mayor presión sobre los líderes para adaptarse a su estilo y comportamientos, navegar en la complejidad y en la disrupción. También requerirá que los líderes replanteen cómo motivar mejor e inspirar a los trabajadores del conocimiento y construir una “capacidad regenerativa” dentro de sus organizaciones. Empresas orientadas hacia el futuro en todas las industrias están empezando a sentar las bases de hoy con el fin de atraer y desarrollar líderes que estén preparados para dar forma y crear el futuro del trabajo, de la formación de las personas…

Los líderes del siglo XXI, están repensando como llevar a cabo una nueva sociedad en todas su facetas::

          1 ¿Cómo las tendencias futuras y disruptoras potenciales podría afectar primero a las personas y después a su manera intrínseca y extrínseca de vivir.

          2. ¿Cómo estas tendencias / disruptores pueden requerir cambios en las prácticas laborales fundamentales como el liderazgo y la gestión de las personas? Naturalmente que si.

Entre todos debemos ayudar y construir, trabajando juntos para identificar los impactos de las prácticas de trabajo críticas, incluyendo la gestión del rendimiento, el aprendizaje y el progreso, las alternativas al diseño / estructura de las organizaciones, trabajo basado en proyectos, y desarrollo de liderazgos…en definitiva la disrupción nos genera sinergias de construcción, nunca de destrucción..

Estamos en un momento de primero tener claro como actúa nuestra mente y por tanto las sinergias que se producen a nivel neuronal y por otra parte su correspondencia con nuestras relaciones y por tanto con nuestros aprendizajes en red.

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

Un creciente número de situaciones complejas, de las más variadas características, emergen en el ámbito cada vez más extenso e interconectado que ocupa a los seres humanos en el mundo. Estas situaciones no pueden manejarse a través del estudio de las caraterísticas ocasionales e incoordinadas, con limitaciones específicas que ocupan la atención de múltiples disciplinas especializadas, muy útiles, sin duda, pero cada vez más aisladas unas de otras (Nicolescu, 2002) .

Aún los mentados modelos interdisciplinarios o multidisciplinarios se tornan insuficientes en este sentido. Es imprescindible recurrir a un enfoque organizador general, que podemos denominar transdisciplinario. Este enfoque y el lenguaje correspondiente. Emergieron en los últimos 60 años bajo los nombres de “cibernética” y “ciencia de sistemas” (o “sistémica”) . No se trata de nuevas disciplinas (como se suele creer y decir) , sino de una nueva metodología de abordaje, de entendimiento y de manejo del tipo de situaciones multifacéticas que se presentan ahora con más y más frecuencia, aunque en realidad no eran del todo inexistentes en el pasado. En el ámbito educativo, supone un enfoque necesario si queremos generar una didáctica, un modelo pedagógico que permita desarrollar un currículo flexible, complejo y transdisciplinar, de un contexto que se expresa de esa manera y que científica y pedagógicamente lo manejamos de manera reduccionista (González, 2006 y 2008) .

Ahora bien, cómo entender una investigación transdisciplinaria (mucho más reciente, escasa y difícil que la metodología tradicional de investigación científica) va más allá de ella, porque está constituida por una completa integración teórica y práctica.

En ella, los participantes transcienden las propias disciplinas (o las ven sólo como complementarias) logrando crear un nuevo mapa cognitivo común sobre el problema en cuestión, es decir, llegan a compartir un marco epistémico amplio y una cierta meta-metodología que les sirve para integrar conceptualmente las diferentes orientaciones de sus análisis: postulados o principios básicos, perspectivas o enfoques, procesos metodológicos, instrumentos conceptuales, etc. y más si nos salimos del centro de lo que es la educación entendida propiamente, yo diría que mal entendida, por supuesto y abarcamos aspectos a los que conseguimos “encardinarnos” des de los bordes, hasta ahora nunca tratados en INVESTIGACIONES al uso.

La visión científica archipielizada en educación, es un error grave que no permite que los estudiantes en la escuela desarrollen sus habilidades investigativas. Por otra parte, critica que, el sentido crítico hasta el momento, haya manejado a lo largo de los siglos de manera reduccionista, creyendo en absolutismos de la ciencia y leyes que a la fecha ya no son exactas ni precisas. La visión intersubjetiva del sentido crítico no maneja el componente complejo y transdisciplinar, la interrelación de las ciencias y de la educación (Esteve, 2003)

          Los investigadores “estrella, ya son pasado, es o de todas todas ahora necesitamos investigadores trasdisciplinares que se atrevan a meterse en muchos “berenjenales” y con diferentes estrategias que hasta ahora eran impensables para muchos, como por ejemplo una rotura del blindaje estandarizado clásico y la entrada en el mundo virtual de INERNET.

          Numerosos autores (Gibbons et al. 1994) advierten que actualmente los conocimientos no sólo tienen que ver con la ciencia, sino que están adquiriendo nuevas formas y también tienen lugar en otros ámbitos. Actualmente están en discusión, en referencia a la producción de conocimientos según Weingart (1997, 2 f.). 

UNIVERSIDADES

          Las universidades han perdido su lugar de preferencia para la producción de conocimientos. También producen conocimientos los centros de investigación, laboratorios industriales, Think-Tanks, oficinas de asesoramiento, etc. La forma de organización de estas agrupaciones y redes de investigación es de carácter pasajero.

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

Este valor, liberado de toda subjetividad, en particular de la subjetividad de su productor, adquiere un poder sobre él. El conocimiento y el trabajo docente cada vez valen menos por sí mismos y más por sus capacidades para producir valor económico, que llega a realizarse bajo la forma del arancel universitario. Esta transformación se concreta en la organización del trabajo, al que pretende modernizar y racionalizar, cuando en realidad se trata de extender la dominación del capital sobre el trabajo.

Por tanto afirmamos, como venimos explicando, es posible disolver el trabajo académico en el tejido de la sociedad en su trabajo intelectual, a través del cual se hace posible otra imagen de la sociedad y la producción social. Aquí las ideas del cooperativismo y la práctica abierta sin miedo, sustentan una política de alianzas entre aprendizajes-trabajo, pero no regentados por la universidad, si no por la propia sociedad, por lo que cambiaría completamente el actual estado de las cosas…

Para ello debemos tener claro, ¿qué es un aprendizaje exitoso en el contenido (refiriéndonos a la excelencia personalizada y no estandarizada), dimensiones y niveles o para ser considerada como tal.

A continuación, se debe aclarar en varias etapas, que se obtendrán a través de sus acciones de aprendizaje con los medios en los escenarios diseñados en un éxito de aprendizaje que pretende ser un éxito en el aprendizaje por lo que durante todo el proceso será medible y debe ser medido como un éxito en el aprendizaje y esta evaluación representado en sentido positivo o como un error, significará que estamos pendientes continuamente de todo el proceso para finalmente, establecer que los resultados de aprendizaje se pueden lograr a través de mejoras en los medios interactivos, entornos virtuales de aprendizaje y escenarios de aprendizaje, comunicación virtual y tutoría de apoyo en el futuro.

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

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

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

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

El aprendizaje y su éxito ya nunca más será una actuación aislada, sino que se produce sólo en contextos de cooperación y de comunicación con otros estudiantes, profesores y expertos en escenarios de aprendizaje electrónico como una actuación individual y personalizada..

Un individuo puede alcanzar su éxito de aprendizaje, aunque tal es siempre un poder subjetivo, sólo a través del análisis de la adquisición o crítica activa del sujeto de aprendizaje con los resultados presentados y los logros de otros sujetos en el aula virtual. Como nunca se puede controlar por completo estos contextos de cada proceso individual de aprendizaje y por lo tanto no tiene ninguna causa absoluta, sólo puede haber una relación causal más o menos probable entre la enseñanza y el aprendizaje.

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

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

Si el aprendizaje es un poder subjetivo y se demuestra sólo con restricciones en situaciones la aplicación simulada en escenarios de aprendizaje electrónicos, si es necesario para el dominio de las situaciones de competencias de acción subjetivas que se desarrollan también con un éxito total, con aquellas aplicaciones que son detectables y medibles

Esto sólo es posible si el trabajo y el aprendizaje están integrados (Juan Domingo Farnos) como ejemplo dado con una disponibilidad de escenarios de aprendizaje en el lugar de trabajo. En este caso, un éxito de aprendizaje es directamente en la aplicación real. Sin embargo, si los escenarios de e-learning y situaciones de aplicación se producen el lugar, la hora y de manera educativa aislada, a continuación, lanza una medida verdadera de éxito en el aprendizaje en algunos temas (`pero solo de manera aleatoria o aislada)

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

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

-la medida pragmática

-la medición científica.

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

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

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

Por razones obvias, incluso durante un proceso de aprendizaje en el aula virtual para hacer una medición del rendimiento de acompañamiento también se puede llegar por una mayor seguridad para una medida objetiva de éxito en el aprendizaje en situaciones reales o simuladas de aplicación, a ofrecer una medida de acompañamiento de la adquisición de competencias en el proceso de aprendizaje con dimensiones medibles además de las cuantitativas y cualitativas anteriores: el funcionamiento, la independencia, la comunicación, la cooperación, la flexibilidad, la resolución de problemas, responsabilidad y otros.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Las simulaciones y/o escenarios de aprendizaje siempre serán buenos si se adecuan a cada individuo y con herramientas, metodologías…diversas pero personalizadas y con un denominador común, buscar LA EXCELENCIA DE LOS USUARIOS-ALUMNOS.

La excelencia, el talento, la inteligencia etc son conceptos que pertenecen a tiempos pasados, hoy ya están muy superados ya que la utilización de las nuevas tecnologías, inteligencia artificial … no solo las han difuminada si no que han provocado que su utilización con fines sociales, académicos, económicos etc, perviertan lo que se está queriendo buscar, de mostrar …

Por eso hemos instaurado y demostrado que la EXCELENCIA PERSONALIZADA no sol les suple si no que actualiza estos elementos transformándolos hacia planteamientos totalmente actualizados.

Las tecnologías con el soporte de la Web 2.0 para el aprendizaje colaborativo en un contexto de educación superior (meta- educación), significa un antes y un después…

Una revisión de la literatura es necesaria para explorar las fortalezas y debilidades de la tecnología Web 2.0 , y se introduce un modelo conceptual de una comunidad Web 2.0 que en la investigación educativa, es fundamental y que generalmente aún no usan las universidades y si lo hacen lo llevan a cabo mal ya que quieren conservar los viejos usos de siempre ( http://sevilla.abc.es/sevilla/sevi-causas-universidad-sevilla-salido-ranking-shanghai-201608162320_noticia.html) Por ejemplo la Universidad de Sevilla , “La Universidad de Sevilla ha tenido la mala suerte de tener una dinastía, que empezó con Miguel Florencio (1996-2008), que nunca ha apostado por la excelencia en la investigación ni en la innovación»., seguro que investigar investigan, pero seguro que lo hacen como siempre, a la vieja usanza y hoy la sociedad no quiere ya más las metodologías de siempre, ni siquiera las maneras de como se hacen: Internet, la Inteligencia Artificial, Realidad Virtual etc y sobre todo, como explicamos, nuevos conceptos, son la nueva base de hacer las cosas y algo que todos y las Universidades también, debemos tener presente y hacerlo des de ya.

Evidentemente no voy a personalizar, pero se ve muy claro que EL SISTEMA EDUCATIVO y todos los que formamos parte de él, especialmente profesores, estamos inmersos en el seguidismo que significa ser trabajadores de…., que si hay muchos docentes que intentan innovar y eso ya es mucho, pero incluso los que innovan hablan siempre de herramientas y más herramientas y casi nunca de metodologías, procesos, mentalidad, creatividad, sinergias…,aunque lo dicen algunas veces, parecen estar inmersos en la idea de que la nueva educación se producirá por la inmersión de las tecnologías convergentes, y los que tienen claro que no es así, no acaban de comprender los planteamientos disruptivos de libertad, pensamiento de diseño abierto, cambio de roles, el aprendiz como responsable de su educación…..

La Excelencia personalizada bebe de la diversidad, de la complejidad, de la anulación de lo homogéneo y lo uniformizante y pasar a lo horizontal a la redarquía, algo así como por ejemplo, que por qué se sigue insistiendo en JEFES O DIRECTORES de las INVESTIGACIONES. El no haber investigadores “estrella” no significa que no exista excelencia en lo que se hace y esto aún no lo tiene claro ni nuestra “universidad” ni nosotros mismos y es aquí donde radica el problema.

Y esto sucede también con ELEARNING, con el que somos capaces de articular un aprendizaje más personalizado (Excelencia Personalizada) (de ello hablé en mi conferencia el jueves dia 26 de noviembre en la Universidad Santiaguista en Venezuela, entre otros aspectos de elearning, no es menos cierto, deberemos tener en cuenta para ello aspectos inclusivos como que sea a su vez capaz de romper cualquier tipo de brecha existencia y poder buscar y llevar a cabo la excelencia personalizada de cada uno de los aprendices y siempre basándose en un cambio profundo de roles en los mismo, como hasta ahora nunca se han visto… Empezaremos por el mismo diseño instruccional que llevaremos a cabo con Elearning, donde el mismo solo se podrá entender si es realizado en base a responsabilidades de los aprendices y en el cual las ORGANIZACIONES, sirvan de acampañamiento y colaboración/cooperación en los mismos.

Entenderlo de otra manera sería falsear el aprendizaje con ELEARNING, en las nuevas maneras de entender el aprendizaje. (Des de aqui hablar a las universidades, especialmente a las VIRTUALES, que o se hace asi o se subvierta la verdad y el sentido de “ser” que pueden ofrecer como “distintivos” de su propia realidad. En pocas palabras, “seguir realizando el ELEARNING, en base a planteamientos típicos: LMS, Diseño Instruccional realizado por la propia organización que ofrece el elearning….es llevar a los “alumnos” al mismo puerto que estaban anclados los barcos de antaño, esa es la verdad”… Incluso seguir las indicaciones del propio CONECTIVISMO, es hacerlo por la senda de “PATRONES DE APRENDIZAJE” llevados a cabo por experiencias propias y de otras, por lo que la personalización de los aprendizaje no se entienden de ninguna manera (lean BASES PARA UN E-LEARNING-INCLUSIVO, los que aun no lo haya hecho y verán unas diferencias enormes, entre pasado y presente-futuro, lo cual impedirá a su vez la INCLSUSIVIDAD=brecha+excelencia personalizada)…

Incluso los postulados de TONY BATES, pueden llevar a muchos a la confusión con lo que nosotros preconizamos:http://www.tonybates.ca/…/another-perspective-on-the…/…

La personalización en la educación :

       .La necesidad de desarrollar una amplia gama de conocimientos y habilidades en los estudiantes para el siglo 21; ya que el sistema se ha ampliado, por lo que tiene la diversidad de los estudiantes: la edad, la capacidad de lenguaje, aprendizaje previo, y los intereses; una amplia gama de modos de entrega para los estudiantes para elegir (campus, mezclado, totalmente en línea);

       .Una gama más amplia de los medios de comunicación accesibles no sólo a los instructores, sino también para los propios alumnos;

       .La necesidad de participar activamente una gama muy amplia de estilos preferidos de aprendizaje, intereses y motivación.

Creo que se contradice en muchos aspectos, en algunos pide la PERSONALIZACION y en otros la coarta de todas todas. Eso sucede con muchos estudiosos de ELEARNING, creo que quieren llevar a cabo lo que les hemos comentado y ecplicado, pero en el momento de plasmarlo en ESCRITOS, IMÁGENES, AUDIO-VIDEO, dicen todo lo contrario. Lo hacen seguramente porque no se dan cuenta de lo que están haciendo o del propio significado que quieren darle…..(intenté aclararlo e en la Universidad Santiguense..)

Si queremos establecer dentro del mismo ELEARNING un estado completamente divergente y por tanto de confrontación, lo podemos hacer dentro del ámbito colaborativo Y principalmente COOPERATIVO, mucho mas motivador y creativo, totalmente necesario para nuestros planteamientos,, con lo que las personalizaciones de cada uno se enfrentan con la colectividad del equipo, una claro ejemplo de DISOCIACIÓN de IDEAS, dentro de un mismo objetivo común…

La psicología social nos indica que esta confrontación de ideas, de pensamientos y de visualización de las mismas, nos lleva a un aprendizaje con mayor potencialidad, por parte de todos.

Bajo este enfoque, la colaboración/cooperación se basa en las interacciones sociales de confrontación, el intercambio, el intercambio y la negociación, que provocan en la persona interrogada y estimulan el aprendizaje aún más en el contexto de la consecución de un actividad colectiva.

Debe haber desacuerdo entre la vista (conflicto) y que este desacuerdo se supera para alcanzar una nueva respuesta que será común, pero DIVERSA, siempre, por lo tanto, PERSONALIZADA. Durante este enfrentamiento, un primer desequilibrio interindividual aparece en el grupo, ya que cada persona en el grupo debe hacer frente a puntos de vista contradictorios. Ella se da cuenta de su propio pensamiento de la de los demás (ESO ES LADIVERSIDAD de Juan Domingo Farnos, la búsqueda del EXCELENCIA PERSONALIZADA).

Esta descentración cognitiva provoca desequilibrio en su segunda naturaleza intra-individual: ella se ve obligada a reconsiderar su vez, sus propias actuaciones y las de los demás para reconstruir nuevos conocimientos. Esto se llama progreso cognitivo si la resolución del conflicto generado por este doble desequilibrio le ha permitido adquirir o desarrollar nuevas habilidades cognitivas y sociales. Por lo tanto, esta teoría ayuda a explicar, en parte, los efectos de la colaboración de confrontación en la construcción del conocimiento individual. En parte debido a este enfoque de colaboración no se basa únicamente en la comparación de puntos de vista divergentes., sino también en otros tipos de transacciones, como la adaptación mutua, la negociación o la deliberación.

Por tanto podemos afirmar que el desarrollo de E-learning implicará un avance en la educación y al revés, o sea, una buena educación permitirá mejorar E-learning.

En la nota publicada en la web de LEARNING REVIEW titulada “La capacitación en su máxima potencia se establece al respecto que “las personas aprenden experimentando en entornos simulados el funcionamiento de los sistemas que manejan en la realidad. Elaboran decisiones y las aplican, observan e interpretan los resultados, prevén la ocurrencia de situaciones nuevas, enfrentan imprevistos, detectan problemas y deciden acciones para resolverlos.

Así, adquieren una valiosísima e irremplazable experiencia que les permite dominar los sistemas y procesos con los que trabajan”. Por otro lado, hacen que los estudiantes sean protagonistas de su aprendizaje teniendo el proceso una dinámica más activa, donde no solamente está la práctica sino la interacción.

Los entornos simulados se han utilizado en capacitaciones de venta, atención al cliente, arquitectura y medicina, donde se usa para simular una operación muy compleja, algo imposible de pensar antes. En algunas universidades se está experimentando con clases demostrativas de cirugía virtual. Es un mundo virtual que representa un quirófano virtual completo, en el que se recogieran las mejores técnicas quirúrgicas de distintos médicos de cualquier parte del mundo; esta información podría servir de aprendizaje para los estudiantes de medicina y también para otros médicos. Hacen que los estudiantes sean protagonistas de su aprendizaje teniendo el proceso una dinámica más activa, donde no solamente está la práctica sino la interacción.

Aunque existen muchas definiciones de ontología, estas han ido evolucionando con el pasar del tiempo, desde las definiciones dadas por los griegos, hasta la época actual que están vinculadas en el ámbito de la inteligencia artificial.

Pero para el diseño, desarrollo e implementación de una ontología, en la cual se representa una determinada área del conocimiento, se tiene que ir más allá de un mero concepto, se deben tomar algunas cuestiones básicas, como son: metodología(s), herramientas y lenguajes a utilizar durante el proceso de desarrollo.

Con las METODOLOGÍAS:

-Qué metodologías pueden servir de uso para construir una ontología, ya sea desde el principio?;

-Reutilizar otras ontologías disponible en servidores de ontologías o previamente construidas?;

-¿Qué actividades se realizan dentro de este proceso?;

-¿Cuándo se puede construir una ontología utilizando una metodología?;

-¿La metodología me sirve de soporte en el diseño de la ontología?;

-¿Se tiene en cuenta el ciclo de vida de una ontología con determinada metodología?.

Con las HERRAMIENTAS:

-¿Sirven de soporte durante el proceso de desarrollo de la ontología?;

-¿Como es el almacenamiento las herramientas utilizadas por las ontologías, base de datos o archivos?;

-¿La herramienta a utilizar posee un motor de inferencia?;

-¿La herramienta a utilizar puede traducir a diferentes formatos de lenguajes ontológicos?;

-¿La calidad de las traducciones?;

Como será la interacción realizada entre del servidor y el cliente quien hace uso de la ontología:

Con el LENGUAJE:

-¿Que lenguaje debo utilizar para realizar la ontología?;

-¿Que expresión tiene ese lenguaje en la ontología me permite una eficiente representación?;

-¿Cuáles son los mecanismos de inferencia que posee dicho lenguaje ontológico?;

-¿El lenguaje sirve de soporte para el desarrollo de la ontología?;

-¿El lenguaje escogido es apropiado por intercambiar la información entre las diferentes aplicaciones?;

-¿El lenguaje hace fácil la integración entre la ontología y la aplicación?;

-¿El lenguaje es compatible con otros lenguajes usados para la representación del conocimiento en la web?

Los objetivos del proceso de aprendizaje buscan crear representaciones significativas y coherentes de conocimiento, independientemente de la calidad y cantidad de los datos disponibles. Esto implica que los aprendices conferirán un sentido a todo lo que aprendan, aunque su interpretación no sea válida desde una perspectiva objetiva.

Se entiende por simulador la representación de un escenario que imita a la realidad haciendo posible la reproducción de lo cotidiano. Hay experiencias de la vida real que serían muy costas llevarlas a la práctica. Los simuladores virtuales de aprendizaje favorecen la adquisición del saber hacer, que es lo más difícil de adquirir en el mundo real.

Es decir que la posibilidad de recrear la situación supone que quien está participando de la actividad desarrolla ciertas competencias, por lo que puede ser muy apropiado para hacer un entrenamiento donde además se evitan situaciones complejas. No es tan oneroso para una empresa hacer este tipo de capacitación, ni humanamente perjudicial. Hay experiencias de la vida real que serían muy costas llevarlas a la práctica.

Los simuladores virtuales de aprendizaje favorecen la adquisición del saber hacer, que es lo más difícil de adquirir en el mundo real. Asimismo, otras de las ventajas de los simuladores en el proceso de aprendizaje es que los docentes pueden plantear situaciones variadas, crear distintas estrategias que supongan una acción reacción.

En lo que respecta al estudiante, él puede captar inmediatamente las consecuencias de su acción, y también se pueden emplear distintas dinámicas de grupo de manera sincrónica e incentivar el sentimiento de pertenencia de sus integrantes. Por otro lado, equivocarse no supone una perdida de dinero, o del puesto laboral o prestigio, sino que el alumno es incentivado para que continúe intentando.

Podemos establecer que los simuladores educativos son potentes herramientas pedagógicas en eLearning y en el mismo nivel podemos situar la creación de Escenarios de aprendizaje

¿Cuáles son sus características principales y dónde está su verdadero valor?:

–La técnica es similar a la del simulador de un avión pero con conceptos formativos,l es decir, adaptamos simulación y/o creación de escenarios de aprendizaje y los adaptamos a lo que haría cualquier piloto, el cual refrenda que aprende muchísimo más practicando en un simulador aéreo (prueba, error, corrección y nueva prueba) que oyendo clases teóricas o estudiando manuales de vuelo. De hecho, se trata de una especie de método del caso online.

-En los simuladores educativos se pone al alumno en la necesidad de opinar, de implicarse, de incorporar un rol en una situación verídica (o muy similar a la realidad-el Escenario de aprendizaje inclusivo, personalizado e inclusivo)), de escoger sus propias opciones. Se le dan detalles y se le proponen alternativas de actuación.

• Luego, se le va situando en el escenario que él mismo elige y se le explican los resultados de sus acciones. Hay muchos finales posibles y el alumno obtiene feed-back del propio programa y del profesor. También puede compartir sus reflexiones, análisis, errores y aciertos con sus compañeros de curso (antes, durante y después de los ejercicios, y todo ello de forma virtual). Incluso, si lo desea, puede comparar sus calificaciones con la media de la clase, con las puntuaciones de todos y cada uno los participantes, aun sin ver sus nombres (pueden ser miles de classmasters, de diferentes empresas y países). Lo cierto es que resulta francamente interesante, divertido… y se aprende de verdad: learn by doing en estado puro. (Roger Schank)

Si entramos en el aprender haciendo (Roger Schank) la situación se mejora si en cualquier acción interviene el pensamiento, con lo que coinciden siempre el objeto con el sujeto, y no se puede “remover” el objeto sin “remover” el sujeto alcanzando el proyecto uno mismo, grupo cooperativo, comunidad de aprendizaje…; si bien es cierto que en el miedo a pensar está incluido el temor a pasar ansiedades y confusiones y quedar encerrado en ellas sin poder salir. Ansiedades y confusiones son, por otra parte, ineludibles en el proceso del pensar y, por lo tanto, del aprendizaje..

-¿A través de qué camino (educativo) puede el aprendiz llegar a convertirse en un ciudadano consciente y responsable (en el marco de las futuros escenarios de aprendizaje ,ciudades y al amparo del Learning is the work)?

-¿Cómo vamos a aprender de los «libros abiertos» que constituyen espacios de aprendizaje físicos y virtuales (no lugares)? etc.?

Si bien una de mis hipótesis de estudio son los “no lugares” de Marc Augé y su relación con internet, es cierto también que podemos encontrar algunas lagunas “epistemológicas”, el propio Maximiliano Korstanje, nos comenta que los lugares no tienen una especifidad propia para definirlos como ubicaciones propias de los indivíduos y/o su pertinencia a uno de estos espacios…

Si un LUGAR representa tener unos “derechos” entonces, internet si lo consideramos un NO LUGAR, se moverá entre una línea difusa, entre el derecho/el no derecho…evidentemente nosotros optamos por los no derechos, o lo que se entendería mejor, el DERECHO DE TODOS, sin distinción.

También es cierto que si lo extrapolamos al mundo laboral-educativo, este “ambiente” no estaría sujeto a sistemas, leyes, normativas, currículos…lo que nos dará la máxima posibilidad creativa, personalizada y personal,…incluso será el “no lugar” el escenario adecuado para crear nuestros propios currículos…

Marc Augé, establece el término HIPERMODERNIDAD, un lugar en el que tenemos la sensación de estar dentro de la Historia sin poder controlarla. Es decir, se desarrolla a la vez una ideología del presente –porque el pasado se va muy rápidamente y el futuro no se imagina-, y este presente está siempre cambiando:

-¿Cómo se procesarán los datos provenientes de gadgets y dispositivos personales para optimizar el aprendizaje continuo y permanente (life long learnig)?

-¿Cómo influenciará en nuestra conducta el conocimiento de los mecanismos de co-evolución y los límites de los ecosistemas?

-¿La infraestructura educativa será lo suficientemente «inteligente» como para auto-reajustarse, según las necesidades que cada individuo pueda desarrollar a lo largo de su vida y en diferentes contextos? (personalized learning)

-¿Las ciudades inteligentes podrán contribuir a reforzar la inclusión social y el sentido común de pertenencia a una comunidad? (smart cities)

El mapa que aquí les muestro –como verán, refleja una propuesta– aparece con un final; sin embargo, no acertamos a ver un principio. ¿Por qué? Porque la realidad es que no todos los comienzos siguen la misma dinámica. En efecto, no siempre se produce una recepción de información que se transforma luego en conocimiento y aprendizaje; sino que, cada vez, con mayor frecuencia, son las organizaciones mismas las que determinan los procesos a realizar: las innovaciones internas y/o externas e, incluso, la desaparición de inercias de enseñanza-aprendizaje clásicas o estereotipadas, pasando a un aprendizaje abierto, inclusivo y ubícuo (Juan Domingo Farnos)

A veces, la innovación es de tal magnitud que se erige en nuevos escenarios arquitectónicos de procesos que llamaríamos DISRUPTIVOS.

Las organizaciones tienen que rediseñar sus procedimientos de gestión, identificar sus activos de conocimiento y transformar su cultura interna hacia el modelo de REDARQUÍA; que es –como sabemos– el modelo organizativo emergente, característico de las nuevas redes abiertas de colaboración.

El problema es que muchas organizaciones siguen teniendo una visión estática del conocimiento, con estructuras compartimentadas poco abiertas a la colaboración en red; reduciendo así –dramáticamente– su capacidad para innovar.

Aprendemos con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

Una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), será siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actúa de manera determinante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…

El pensamiento crítico es una habilidad meta-pensamiento. Se requiere una cuidadosa reflexión sobre los buenos principios del razonamiento y haciendo un esfuerzo consciente para internalizar y aplicarlos en la vida diaria. Esto es muy difícil de hacer y requiere a menudo un largo período de entrenamiento…. Si entendemos que existe una metalógica en el orden de las cosas y que por tanto debemos aplicarla, reducido el pensamiento al razonamiento lógico, se hace más patente la existencia de una metalógica.

En su representación dentro de la metacognición, podríamos recurrir a las distinciones que establece Moshman (1990) entre razonamiento lógico (lógica), que implica la habilidad para alcanzar conclusiones válidas mediante la aplicación de esquemas o reglas inferenciales inconscientes y la metalógica que implica la conciencia metacognitiva de la lógica, a su vez, la metalógica incluye las estrategias metalógicas coordinación relativamente sistemática y consciente de los esquemas y reglas de inferencias y la comprensión metalógica que implica el conocimiento acerca de la naturaleza de la lógica, incluyendo el concepto de necesidad lógica:

l Comprender las conexiones lógicas entre las ideas

l Identificar, construir y evaluar argumentos

l Detectar inconsistencias y errores comunes en el razonamiento

l Resolver problemas de forma sistemática

l Identificar la relevancia y la importancia de las ideas

l Reflexionar sobre la justificación de las propias creencias y valores

Con todo ello nos interesa establecer claramente diferentes estrategias de aprendizaje, pero no entendidas a la manera que se utiliza siempre, sino esencialmente con planteamientos dinámicos, ya que personalizar la educación no significa estandarizarla y uniformizarla, precisamente si no todo lo contrario, lo cuál estableceremos en todo tipo de aprendizaje adheriendo como no podría ser de otra manera, el pensamiento de diseño:

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

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

-Identificaremos un problema e intentaremos comprender su entorno (la “empatía” teniendo siempre en el punto de mira de manera definida, abierta si, pero muy claro“ realizado por todas las personas que estamos en los diferentes procesos, cada uno aportando nuestro valor personalizado y diversificado (inclusivo)

-Encontrar el concepto, la idea de que vamos a resolver (“idear”)

-Diseñar la forma queremos visualizar el entorno, concepto…. (“prototipo” y “test”)

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

-Una lógica de co-creación: si ponemos el “pensamiento de diseño” en el centro de nuestra actividad podemos trabajar de forma aislada, e introducir en su lugar una lógica “entre nuestras diferentes aportaciones” utilizando la inteligencia colectiva.

-Realizart una“Gimnasia intelectual” alternando fases de la intuición y el análisis en una estrecha lógica de apertura .

Un aspecto importante que realizaremos siempre para el estudio de campo , una observación etnográfica , que nos proporciona una comprensión completa de las experiencias, a diferencia de los estudios cuantitativos y cualitativos tradicionales en cualquier investigación OBSOLETA TRADICIONAL 

El conocimiento es necesario siempre pero no suficiente para el rendimiento, ya que es la eficiencia con la que un aprendiz utiliza lo que tiene disponible en un momento determinado, por lo que así podemos entender mejor lo que constituye la inteligencia dinámica del propio conocimiento….

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

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

¿Cómo se puede mejorar el aprendizaje?

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

El factor decisivo es la cuestión de qué dimensiones de competencia (contenidos, niveles de habilidades) que son las diferencias, ya que esto determina qué cambios, ampliaciones o limitaciones en el diseño didáctico de la secuencia de comandos, los contextos de aprendizaje y referencias de aplicación, la preparación del alumno que se beneficia y formas de profesores y expertos en otro proceso de aprendizaje, será necesario realizar no solo una evaluación permanente en los procesos (con todos sus elementos) si no también hacerlo de manera personalizada primero (personalized learning), si no también socializadora después (social learning).

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

• Conocer la importancia de las tareas en los respectivos ámbitos de aplicación y situaciones, así como los medios necesarios para el mecanizado de habilidades de acción adecuados, flexibles e innovadores en sus contextos sociales, económicos y culturales en el pasado, presente y futuro. (multimodales, multicanal e inclusivos)
• Reconocer los objetivos de acción de las partes para poder conocer o evaluar en situaciones reales de aplicación y de sus propios objetivos en términos de la otra parte y en relación con los objetivos sociales, económicos y culturales generalizables de recuperación de la vida humana y determinar el poder.
• Ser capaz de conocer los propios cargos y responsabilidades en situaciones reales de aplicación tomando de decisiones necesarias y adecuadas percibir las situaciones de aplicación y si es necesario para hacer cumplir.
• Encontrar la experiencia necesaria en sus contextos sociales, económicos y culturales adquieren en la medida necesaria y la profundidad requerida y para poder transferir y reconstruir de acuerdo a los requerimientos de las situaciones específicas de la aplicación.
• Adquirir los métodos y herramientas para comprender la tarea de procesamiento y adaptarse especialmente las situaciones específicas de aplicación adecuada, flexible, para ampliar y desarrollar planteamientos de aprendizaje innovadores.
• Ser capaces de realizar una comunicación y cooperación a tareas relacionadas apropiada y específicas y más allá también podremos realizar actuaciones contextuales y creativas.
• Obtener el reconocimiento, la reflexión y la evaluación de sus propias acciones y sus propias habilidades, así como de la acción y habilidades incorporadas a las otras partes para que sean capaces de hacer razonable en todas las dimensiones, en sus contenidos reales y los efectos a la misma, y las conclusiones para la mejora de sus propias acciones para sacar sus propias habilidades como para el consejo y sugerencias adecuados a las demás partes y para llegar a los resultados de aprendizaje de consenso y solución de problemas en situaciones reales de aplicación.

Todo ello nos conducirá a un cambio en los métodos de EVALUACION y actividades de aprendizaje, por ejemplo, en lugar de los módulos de aprendizaje en los procesamientos lineales puros cuya combinación con simulaciones, pueden ser hechos en la expansión o la concentración de la información proporcionada o para mejorar la transferencia del material aprendido en situaciones reales de aplicación, por ejemplo, mediante el procesamiento de las simulaciones representativas.

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

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

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

El aprendizaje asistido por ordenador debe promover:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Con todo ello:

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

-buscadores de información, analizadores y evaluadores;

-solucionadores de problemas y tomadores de decisiones;

-comunicadores y colaboradores;

-informados, los ciudadanos responsables y contribuyentes

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

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

a-Indicadores de desempeño con las TIC:…

b-Variable Indicador de Desempeño de Alta Tecnología Indicador

–Definición

–Acceso

–Conectivo

–Ubicuo

–Inter-conectivo

–Diseñado para el uso equitativo

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

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

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

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

También la:

–Operatividad

–Interoperable

–Arquitectura abierta

–Transparente

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

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

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

–Organización

–Distribuido uniformemente

–Diseñado para las contribuciones de los usuarios

–Diseñado para los proyectos de colaboración

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

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

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

–Engagability

–El acceso a tareas difíciles

–Permite aprender haciendo

–Proporciona participación guiada

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

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

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

–Facilidad de uso

–Ayuda eficaz

–La facilidad de uso

–Rápido

–Formación y apoyo en vano.

–Proporciona suficiente información justo a tiempo

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

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

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

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

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

–Funcionalidad

–Herramienta diversa

–Utilización de medios

–Promueve la programación y creación

–Soporta habilidades de diseño del proyecto

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El progreso es no reducir la velocidad para recoger a los rezagados. El progreso no respeta barreras, arrasa en su camino , hace caso omiso a todas las objeciones y, finalmente, logra su objetivo. Entonces se abre el camino para avanzar aún más, porque la educación en este sentido tiene la característica de un tiburón, es devoradora….

“Como regla general, la innovación representa un cambio”.

La introducción de modelos de enriquecimiento en el aprendizaje cuyos beneficios proveen grandes oportunidades de desarrollo individual a los estudiantes, genera conflicto pues todos viven la experiencia tradicional y esto generalmente construye resistencia.

La resistencia a factores educacionales de enriquecimiento se verá aliviada de tal tensión, cuando una introducción sea otorgada junto con una explicación detallada de cómo serán las sesiones en curso y la explicación de cada paso a seguir en el proceso.

Las innovaciones en la educación pueden tener un número diferente de metas de aprendizaje y enseñanza, por ejemplo en este caso concretamente busca aliviar tensiones existentes, buscando una educación integral efectiva y otorgando la educación especial que requieren estos estudiantes.

Y es precisamente dentro de este contexto en donde se enfatizan los usos de técnicas y modelos que permiten que los cambios se den. Sin limitarnos a usar sólo las formas en como manejamos las experiencias ya conocidas.

La introducción de estos modelos busca también la autonomía del estudiante y el desarrollo de sus capacidades, la ayuda entre los mismos compañeros de clases y la cooperación ; el aprendizaje experimental y activo; la educación basada en la resolución de problemas y el aprendizaje con asistencia educacional….

El proceso de adaptación a los acontecimientos externos genera tensión con respecto al reajuste interno. Con bastante regularidad, los integrantes de una organización pondrán objeciones a los cambios emprendidos o propuestos: ellos o muchos de ellos, pueden rehusarse por completo a cooperar; pueden desentenderse de los cambios pretendidos; pueden seguir la letra pero no el espíritu de la nuevas reglas, “haciendo las cosas como es debido” mientras que deliberadamente permiten que se cometan errores; o pueden acceder pero con profundo estado de resentimiento…

La preferencia es para que podamos centrarnos en la forma en que el plan podría mejorar la pedagogía en línea o evaluación, o lo que podría incluir en los informes de seguimiento.

“Johnson, Daniel. (2008). Pensar críticamente sobre Evaluación de Aprendizaje en Línea. La Revista Internacional de la Educación, 130.

La importancia de la evaluación en la educación, junto con la relevancia de estar centrada en el estudiante la construcción del conocimiento se presenta un caso fuerte para el pensamiento crítico se utilizan en las evaluaciones de los cursos en línea.

Pensar consiste en los siguientes conocimientos y competencias:

a-Habilidades de Pensamiento Crítico: recopilar información, evaluar las pruebas, considerar alternativas / Implicaciones, elija / Implementar mejor alternativa.

b-Habilidades de Pensamiento Creativo: generación de ideas, la combinación de las ideas, el análisis de las ideas, evaluar Ideas.

c-Habilidades para resolver problemas: Soluciones en Desarrollo, Creatividad,

d-Organización Persistencia, Análisis y Aplicaciones.

e-Creatividad: La fluidez, flexibilidad, elaboración, originalidad, solicitud….

Shashir Shetty “escribe sobre el pensamiento crítico asociado a una generación de personas que tratan a las tecnologías como si fueran ellos mismos y que es necesario no solo entender, sino dejarles paso para que ellos ejerzan el liderazgo de una sociedad que es de todos, por supuesto, pero ellos la comprenden mucho más”…Obviamente no estoy de acuerdo porque creo que confunde lo que significa la personalizacion y lo confunde con individualismo, que no se parecen en nada.

¿Cuáles pueden ser las actividades claves que la gente puede participar durante el trabajo para promover el aprendizaje?

Existen casi tantas como podeis imaginar…. Aquí están algunas:

1. usando la solución de problemas como una técnica de aprendizaje
2. utilizando las asignaciones especiales para el desarrollo
3. reflexión individual
4. trabajo swaps y sombra para el desarrollo
5. usando el proyecto de equipo de escritos como una herramienta de aprendizaje
6. tutoría y revertir la tutoría
7. coaching y alentando la retroalimentación informal
8. construcción y explotación de redes internas y externas
9. usando las reuniones de equipo para la reflexión y aprendizaje
10. explotación de asociaciones profesionales como un recurso de desarrollo
11. usando el aprendizaje de la acción

El conocimiento es necesario siempre pero no suficiente para el rendimiento, ya que es la eficiencia con la que un aprendiz utiliza lo que tiene disponible en un momento determinado, por lo que así podemos entender mejor lo que constituye la inteligencia dinámica del propio conocimiento.

La importancia de la distinción entre competencia / rendimiento …se ha demostrado en varias ocasiones en el trabajo empírico, especialmente la metacognición.

Sin embargo, puede ser necesario hacer una distinción entre las características ideales y las características mínimas de una estrategia.

Una estrategia prototípica o ideal es un proceso dinámico de resolución de problemas. Contiene un componente metacognitivo y un componente cognitivo. Una estrategia prototípico es una serie secuencial con propósito, por iniciativa propia, e intencionalmente seleccionado, supervisado y evaluado de actividades

Competencias rendimiento, general o específico, — controlada o automática, estrategias de aprendizaje… son los que utiliza

el alumno cuando se enfrentan a una tarea de aprendizaje.

Las estrategias que el aprendiz opta por utilizar, la forma en que las implementa monitoradas y evaluadas, dependen tanto de lo que el propio aprendiz trae ya en su “mochila” de conocimientos previos, su experiencia en diferentes situaciones de aprendizaje o no, lo que podríamos denominar “diferencias individuales”, así como la propia situación en sí, donde se produce el aprendizaje (contexto).

Con todo ello nos interesa establecer claramente diferentes estrategias de aprendizaje, pero no entendidas a la manera que se utiliza siempre, sino esencialmente con planteamientos dinámicos, ya que personalizar la educación no significa estandarizarla y uniformizarla, precisamente sino todo lo contrario, es decir….lo que implicaría por lo menos los siguientes procedimientos:

-Asistir de forma selectiva a los problemas de aprendizaje y tareas:

a-El análisis de la tarea en cuestión

b-La toma de decisiones y elecciones

c-La ejecución de los planes

d-Seguimiento de los progresos y la modificación de los planes

e-Evaluación de resultados

f– Coordinar un comportamiento estratégico previamente pensado…

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

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

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

A veces “éxito” es simplemente disfrutar de tiempo dedicado al aprendizaje. Esto también es importante para que la identificación lo sepa.

¿Cuáles son las consecuencias del fracaso? Saber qué pasaría si los estudiantes no dominan la habilidad o información ayuda a entender el ID de la urgencia de la sesión de ejercicios y el nivel de competencia necesario.

Por lo tanto, ayuda a los ID de averiguar qué herramientas e instrumentos de trabajo pueden funcionar en una situación particular. Si la consecuencia de un fallo catastrófico es-un piloto sin saber cómo aterrizar el avión si el sistema automático a prueba de entonces se necesita entrenamiento para asegurar que la gente no lo hizo. Si la consecuencia de la falla es menor, está incorrectamente fuera del camino.

Estos días, como siempre, tengo en mi mesa un problema que me trae de cabeza: Tenemos claro y hemos desarrollado el aprendizaje personalizado bajo múltiples facetas, pero sucede que cuando el aprendiz aporta su trabajo diverso y por tanto personalizado al grupo, y él o el grupo, denotan que se puede mejorar o que es un “error”, que procedimientos puede utilizar y de qué manera?

Si optamos por dirigirnos al concepto de aprendizaje de doble ciclo fue introducido por Argyris y Schön (1978) dentro de un contexto de aprendizaje organizacional y tenemos claro que estamos dentro de nuestros posicionamientos de COMPLEJIDAD ORGANIZACIONAL Y EDUCACIONAL, podremos tener en cuenta la interacción entre las acciones e interacciones de individuos y entidades con niveles de equipo.

Cada miembro de una organización construye su propia representación de la teoría en uso del conjunto. El aprendizaje organizacional entonces ocurre cuando individuos dentro de una organización tiene un problema (detección de errores) y trabajan en la solución de este problema (corrección de errores).

La corrección de error sucede a través de un proceso continuo de investigación , donde cada uno en el clima organizacional puede investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO, con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros “ALGORITMOS PERSONALIZADOS“, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos.

Entonces si estaremos dentro de una ecología del conocimiento , como un complejo, conocimiento intensivo del paisaje que emerge de la conexión de abajo hacia arriba Como sistemas adaptativos complejos, tiene una ecología de conocimiento propiedades emergentes, incluye entidades autogestionadas y puede evolucionar en formas que no podemos esperar o predecir. Estas Ecologías del conocimiento desdibujan las fronteras del aprendizaje que se produce de manera ascendente y emergente, en lugar de aprendizaje que funciones dentro de un contexto estructurado, de un marco global, en forma de comando y de control.

Con la ESCALERA DE EVALUACION, adaptada por María McFarland, los aprendices pueden responsabilizarse no solo del proceso de aprendizaje, sino de su propia evaluacion en los mismos procesos de aprendizaje… https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-aprendiz-pers…/ El aprendiz, personaliza su formación y se responsabiliza de ello! (Educación Disruptiva)…. http://encuentro.educared.org/…/quien-se-responsabiliza-de-…

¿Quién se responsabiliza de la evaluación?…

A su vez se coresponsabilizan unos a otros con lo que llegan a un alto grado de METACOGNICIÓN, con lo que el proceso formal e informal, aumenta su potencialidad en cuanto a competencias, implementación directa en la PRAXIS, obteniendo un grado de calidad, bien sea de forma directa o por medio de retroalimentaciones, que en un aprendizaje normal es impensable.

En este caso el proceso de pensar sobre el pensamiento es a la vez individual y colaborativo y mientras que el resultado de un proceso promovido por el programa de enseñanza-aprendizaje, tomando como modelo un proceso que los aprendices pueden aplicar para su aprendizaje futuro. Incorporar deliberadamente prácticas metacognitivas en el proceso de aprendizaje puede tener beneficios reales para los alumnos tanto de inmediato y a largo plazo ya que los aprendices serán de aplicar de forma independiente las estrategias que han experimentado.

¿Significará todo ello el final del curriculum, de la educacion que siempre hemos conocido?

La muerte del currículo educativo, y con él. la de la enseñanza en su sentido más maximalista, puede significar el nacimiento del aprendizaje. La relación entre el currículo y la intimidación es especialmente esclarecedor, en las escuelas de los últimos años:

Uno de los efectos del diseño curricular de cualquier tipo es el confinamiento. Y el confinamiento de la experiencia humana es un acto de violencia. Un ejemplo común de este encierro a través de plan de estudios conducente a la violencia es la intimidación.

Sobre la cuestión de “¿Necesitamos plan de estudios?”, Estas preguntas adicionales muestran sus efectos abrumadores:

a-Cuando hacemos la pregunta también pedimos si necesitamos el concepto de la condición, imponiendo formas de contenido, aulas estériles como la ubicación principal, horarios fragmentados de tiempo, así como las formas impersonales e ineficaces de prueba y evaluación.

b-Impugnar la validez del plan de estudios en cualquier forma significa desafiar puestos de trabajo de las personas que sean funcionarios políticos, administradores de escuelas, consultores, profesores, estudiantes o padres. Parte del inmenso control y la autoridad que tiene los planes de estudio es que proporciona carreras y por lo tanto las fuentes de ingresos

c-Las razones para la evaluación incluyen la determinación de rendimiento de los estudiantes, la modificación de la instrucción, y la mejora de los currículos.

Existen dos formas básicas de la evaluación formativa y sumativa son:

a — Evaluación sumativa — un examen acumulativo por lo general tiene un papel importante en la determinación de la calificación del curso.

b — Evaluación Formativa — Estudiantes de realizar tests a lo largo de un curso para demostrar sus conocimientos del curso.

Los psicólogos educativos han tenido un impacto en la evaluación de proponer formas más sensibles de la evaluación, tales como la evaluación auténtica, la evaluación de alternativas, y la evaluación basada en portafolios.

Los cambios en los modelos de evaluación llevado a cambios en los programas que a su vez condujo al desarrollo de taxonomías educativas, tales como la taxonomía de Bloom.

La evolución del aprendizaje en línea:

a-La evolución de la educación ha incluido una atención creciente y la expansión de los recursos tecnológicos.

b-De una vía tecnologías, impreso, de audio, radio, televisión, y el aprendizaje basado en computadoras

c-De dos vías — tecnologías de audio y videoconferencia, chat en línea y webinars

d-El resultado es un aprendizaje más individualizado con menos disciplina externa.

-Constructivismo — definido como un paradigma que pone de relieve el papel activo del alumno en la construcción de la comprensión y dar sentido a la información. Constructo del curso y por lo tanto entender las cosas por sí mismos. Los educadores se les anima a explorar las actividades de pensamiento crítico en el diseño de la evaluación en el aprendizaje en línea.

e-Pensamiento Crítico

Con raíces que se extienden a la primera parte del siglo XX, el pensamiento crítico es una consecuencia de la teoría crítica, un movimiento asociado con la Escuela de Frankfurt fundada en 1923.

El pensamiento crítico incluye a pensar por uno mismo, utilizando las habilidades de razonamiento inductivo y deductivo (Bloom, 1956; Ennis, 1962; Sternberg, 1985) y es el “pensamiento razonable, reflexivo que se centra en decidir qué creer o qué hacer [con la información recién adquirida].

En dimensiones del pensamiento: un marco curricular de Instrucción (1988), Marzano se dirigió a la preocupación de que los graduados de secundaria no estaban lo suficientemente preparados para utilizar las habilidades de orden superior de pensamiento independiente. Los autores identificaron una meta de la educación como el desarrollo de pensadores competentes, las que pueden aprender y hacer uso de los conocimientos de forma independiente.

En la taxonomía de objetivos educativos (1956), Bloom propone seis niveles de pensamiento:

–Conocimiento

–Comprensión

–Aplicación

–Análisis

–Síntesis

–Evaluación

En 2001, Anderson y Krathwohl revisó la taxonomía de Bloom y publicado Taxonomía del aprendizaje cognoscitivo. Los autores modificaron los niveles de la taxonomía original, añade una dimensión de conocimiento, y facilitó el proceso de evaluación de los alumnos utilizando la taxonomía. La taxonomía revisada de una lista de estos seis niveles de pensamiento:

–Recordar

–Entender

–Aplicar

–Analizar

–Evaluar

–Crear

La nueva dimensión del conocimiento pone en peligro los cuatro niveles de orden cada vez más complejo:

–Conocimiento de los hechos

–El conocimiento conceptual

–El conocimiento procesal

–Conocimiento metacognitivo

Desde los paradigmas constructivistas a las intervenciones educativas, el pensamiento crítico puede ser entendida como un movimiento basado tanto en la teoría y las técnicas aplicadas. Entre los objetivos de este movimiento es la responsabilidad de educar a los pensadores independientes y estudiantes autónomos (Paul, 1993).

Norris (1985) destaca varios puntos sobre el pensamiento crítico:

–El pensamiento crítico es un ideal educativo

–Los maestros deben buscar razonamiento detrás de las conclusiones de los estudiantes

–Tener un espíritu crítico es tan importante como el pensamiento crítico

El aprendizaje en línea utiliza a menudo un bajo nivel las formas cognoscitivas de la evaluación. Estos incluyen elección múltiple, verdadero-falso, y elementos que coincidan. Si bien no es inherentemente ineficaz, estos elementos no aborda plenamente la complejidad de los resultados del pensamiento de orden superior. Asimismo, no se aprovechan de las posibilidades de networking que ofrece la educación en línea.

Uso de las salas de chat, foros de discusión y chat en vivo, estudiantes y profesores pueden colaborar para desarrollar ideas y considerar las ideas de alternativa posible.

Gunawaredena, Lowe y Anderson (1997) articulados de varios componentes de las discusiones en línea, incluyendo: compartir y comparar información, descubriendo y explorando los conflictos, negociar el significado y la construcción colaborativa del conocimiento, probar y modificar las propuestas, y la aplicación de significados construidos originalmente, citada en la Sigla, 2005 ).

El potencial de la intelectualidad de masas para permitir la liberación de la dominación de las relaciones sociales capitalistas se pone en duda, pero la idea del conocimiento socialmente útil y actual ofrece un mecanismo para repensar el valor del trabajo académico, y apuntando hacia su abolición.

La Universidad no quiere salir del “agujero” donde está, o por lo menos le cuesta mucho y no se da cuenta que se está llevando por delante a mucha gente, una lástima. Mientra la universidad habla de ella misma, algunos hablamos de otra cosa, de una sociedad que vive hoy y piensa en mañana e intentamos poner sus bases y algunos no se dejan, una pena.

Hipótesis: ¿Cómo puede protagonizar la Sociedad de la Información y de la Comunicación, la Universidad?

1.-Cambiar de roles:

.Personas

.Roles (personas)

.Liderajes

2.-Dejar de ser una “organización” jerárquica y pasar a ser redárquica:

-De la gobernanza a todo el funcionamiento académico.

3.-Pasar a trabajar con objetos de aprendizaje y dejar los contenidos privativos y cerrados pasando a otros de abiertos, inclusivos y ubícuos (OER…):

.Sujetos de aprendizaje

.Objetos de aprendizaje

4.-Entender que la Universidad debe promover aprendizajes (educación) transdisciplinares, estar dentro de la sociedad, nunca fuera:

.Escenarios transdisciplinares.

.La sociedad como eje de nuevos ecosistemas.

5.-La Universidad debe entender que aprendizaje y trabajo son lo mismo:

.Learning is work

.Educación disruptiva (learning is the work)

6.-Entender que las metodologías deben ser otras, así como las tipologías de aprendizajes:

.Metodologías

.Tipologías de aprendizajes

7.-Reconocer que ya no son el centro del saber y que éste ya reside en las Sociedad:

.La Sociedad como eje vertebrador

.La Universidad como organización de “orientación”

8.-Aceptar que el “reconocimiento social” que aportaban (certificaciones y títulos) ya no son básicos para la sociedad y que esto debe ser un papel de la Sociedad.

9.-Que se debe trabajar con internet, las TIC, Inteligencia Artificial….como herramientas e instrumentos de apoyo en los nuevos aprendizajes.

10.-Visualizar que el aprendizaje está fuera de la Universidad:

.Aprendizaje Informal

.Aprendizaje en y fuera de los bordes.

Las universidades solo tiene un camino, cambiar o a cambio extinguirse por dejar de ser útiles, serán las empresas y en última instancia las personas las que decidirán qué tipo de formación de quiere que tengan las personas y a su vez las personas donde recibirán esa formación.

Sin duda por la urgencia que tienen las personas de capacitarse en correspondencia con las necesidades que presenta la empresa/empleador el servicio de las universidades que no están dispuestos a cambiar quedará relegado a un segundo puesto restándoles valor y Y razón de ser, Y ni que decir de los emprendedores.

Las universidades fueron concebidas para NO cambiar su estructura. Operan para sostener su vieja y oxidada jerarquía burocrática. A la universidad no le importa la Sociedad Red y mucho menos la Educación Abierta, Ubicua e Inclusiva. Y de la misma manera, a la sociedad del futuro le importará muy poco la Universidad de Siempre. La universidad vive el día-a-día y no mira hacia el futuro. En cambio, la sociedad está aprendiendo de manera informal a construir sus propio futuro. Esta generación estudiantil detesta que otros les construyan sus identidades socio-culturales. A esta juventud no le interesa ser como sus profesores, porque ellos quieren construir sus propios senderos de oportunidades.

Por tanto, no nos queda otro remedio que transformar nuestras carreras en otra cosa totalmente diferente. Las cuatro paredes del aula NO me permiten recorrer el horizonte de posibilidades que hay en el resto del universo. Ahí lo que hay son muros y cercas que limitan las oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional.

No me valen medias tintas ni “convivir lo viejo con lo nuevo” creo que decirme eso a mí, es o no conocerme nada de nada o si no es así, lo entenderé como una “ofensa” personal y profesional…

Todo ello conlleva un cambio de mentalidad en todos los componentes de la universidad y una aceptación intrínseca y extrínseca de sus papeles (roles).

Como un problema que ha comenzado a obtener una gran cantidad de atención, aunque no lo suficiente para hacer una diferencia, es una manera de actuar de sociedades “conformistas”, conservadoras en el sentido de no buscar caminos alternativos, lo que en consecuencia lleva al abismo, dándonos o sin darnos cuenta…

.Con todo ello no solo deberemos cambiar de liderajes, si no de personas estando en el antiguo paradigma es imposible que tengan las mismas responsabilidades en el nuevo.

“Nadie puede ser juez y parte en un proceso y que funcione” (Juan Domingo Farnós Miro)

En el plano más académico:

Para cumplir con el objetivo de “preparar a las personas para un mundo en constante cambio”, los programas de instrucción necesitan aplicar las estrategias que se centran en el desarrollo del pensamiento crítico, resolución de problemas, la investigación, y el aprendizaje permanente. Esos objetivos requieren una aproximación sociocultural a la instrucción haciendo hincapié en el aprendizaje de la experiencia y el discurso. Diseñadores instruccionales que saben trabajar en red cuestionan la aplicabilidad de los modelos tradicionales de identificación debido a que su enfoque molecular se centra en el control del alumno y el medio ambiente, que a menudo conduce al conocimiento inerte.

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

Como vengo escribiendo, este DISEÑO, debe llevarse a puerto entre los protagonistas que se convierten en responsables de cualquier proceso que lleven a cabo:

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/e-learning…/ E-learning: Aprendiz y tutor, juntos!, el primero como responsable y el facilitador, como acompañante.

Como dice Tim Brow , los consultores que promovieron el “pensamiento de diseño” en la compañía espera que la implementación de este nuevo proceso solo produciría grandes cambios culturales y organizativos. Pero no hay que olvidar que desde el principio, el “pensamiento de diseño” era una técnica para lograr el verdadero objetivo: la creatividad. Pero el problema es que para que sea compatible con las empresas “cultura de procedimiento”, el “pensamiento de diseño” fue despojado de desorden, el conflicto, los fracasos, las emociones y los bucles de retroalimentación que son constitutivos de la creatividad.

Las organizacones que hayan aceptado el desorden inherente al proceso creativo son extraños y, en la mayoría de casos, la tasa de éxito de la implementación del “pensamiento de diseño” fue muy baja.

Ahora la sociedad no quiere ser “controlada” no quiere ser “igual”, sabe que es diversa, y este pensamiento de diseño quizás ya no valga llevarlo a cabo con las premisas con las que nació.

Ahora la creatividad surge de las actividades de un grupo en lugar de brillante pasos individuales o de ejecución de un proceso en particular, vivimos en red.

Pasar a trabajar de Objetos de aprendizaje y contenidos privativos y cerrados, a otros de abiertos (OER-REA)

Trabajar por ejemplo con las licencias 5R de David Wiley y Miguel Zapata Ros y con Creative Commons (Copy Left, lo cuál nos permitirá a su vez efectuar procesos de Aprendizaje abiertos, inclusivos y ubícios (Juan Domingo Farnós)….que de otra manera sería imposible…

El aprendizaje ubicuo es un nuevo paradigma educativo posible, digamos que es lo que se viene venir… en parte por las potencialidades de los medios digitales y en parte, por la redistribución económico-político-educativa y social…con la que ha establecido esta nueva Sociedad.

En efecto, las instituciones educativas en todos los niveles han demostrado ser muy eficaces en la adaptación de estos nuevos recursos a sus prácticas tradicionales y el contenido, y no al revés.

Las tecnologías digitales y llegan casi de inmediato, las viejas prácticas pedagógicas de la enseñanza didáctica, la entrega de contenido para la ingestión de estudiantes y de prueba para las respuestas correctas se asignan en ellos y llamó a un “sistema de gestión del aprendizaje”. Algo cambia, cuando esto sucede, pero lamentablemente, no es mucho.

Y otro calificativo: “potencialidad” significa que podemos hacer algunas cosas fácilmente ahora, y están más inclinados a hacer estas cosas de lo que eran antes, simplemente porque son más fáciles.La tecnología se convierte en una invitación a hacer las cosas mejor, a menudo de tal manera que algunas personas han estado diciendo durante mucho tiempo que se debe hacer.

Los ordenadores hacen que sea más fácil las prácticas de aprendizaje social que eran muchas veces irrealizables o hechas a contrapelo por su falta de sentido práctico idealista, en cambio ahora son visibles.

Lo que estamos presenciando es un conjunto de cambios sociales y culturales (así como los cambios tecnológicos), en gran parte basada en actividades de aprendizaje fuera de las escuelas y Universidades — el café, el hogar, la red social, el ambiente de juego, los medios de comunicación y la cultura popular, el lugar de trabajo — que refleja de nuevo en un conjunto de expectativas de cambio por parte de los jóvenes acerca de lo que sus experiencias de aprendizaje dentro del aula debe ser similar a lo que realmente hacen y viven fuera de ellas.

Los procesos de aprendizaje, las motivaciones y la adecuación a los contextos prácticos de la vida ordinaria son cambiadas por este cambio de énfasis, como es la necesidad de la escuela de reorganizarse y ponerse a la altura de estos “otros aprendizajes”, que muchas veces llamamos INFORMALES… Esta es la revolución que algunos describimos como “aprendizaje ubicuo”.

Juandon

Referencias:

Farnós Miró, Juan Domingo “Innovación y conocimiento” https://juandomingofarnos.wordpress.com

Farnos Miró, Juan Domingo “Disruption!

https://juandomingdisruptive.blogspot.com/

http://www.academia.edu/3511689/Debemos_crear_una_sociedad_donde_el_valor_sean_las_personas…Debemos crear una sociedad donde el valor sean las personas… Juan Domingo Farnós

http://ojs.academypublisher.com/index.php/jetwi/article/viewArticle/02012733 New technology supporting informal learning By Stephen Downes.

http://juandomingdisruptive.blogspot.com Disruption! de Juan Domingo Farnós (@juandoming)

https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovación y Conocimiento de Juan Domingo Farnós (@juandoming)

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2013/07/10/ Debate abierto: seguir con “el sistema”, o refundar la sociedad (disrupción)…