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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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El personalized learning///social learning, cuestiona el deep learning

Juan Domingo Farnós

Foto: Alan Cooke

Por mi manera de trabajar de manera multidisciplinario los datos y meta datos son básicos y los utilizo en muchos planteamientos e ideas a la vez, nunca de manera simple e individualizada, una manera de trabajar que considero se adapta mejor a la complejidad de esta nueva sociedad..

Como me dicen muchos compañeros, lo mío es una intuición natural y un gran entrenamiento, de hecho me encanta la gran cantidad de datos porque me fascina relacionarlos y encajarlos, para ello los manejo nunca en una sola idea, sino con muchas a la vez, que pueden o no ser convergentes, vaya, generalmente divergentes, pero me encanta la propuesta que haces de herramientas ya que eso facilita a la gente el uso de datos y meta datos como hago yo.

Supongo que con eso podrán entender que en la sociedad compleja de hoy y de mañana, los datos, por muchos que sean, deben utilizarse con elementos múltiples si puede ser a la vez, ya que es la propuesta a la que nos reta esta sociedad..

A mi lo que me interesa y lo vengo comentando es un programa de inteligencia artificial, en este caso iría de perillas esto, que me pudiera retroalimentar de manera personalizada y según los datos recibidos, las caracteristicas personalizadas de cualquier aprendiz en cualquier ámbito.

Las aplicaciones en Tablets, smartphones… en cualquier herramienta móvil, seria lo ideal, por que de este manera los propios aprendices en cualquier entorno podrían re-dirigir sus aprendizajes en cualquier momento, según el contexto, las necesidades…

Evidentemente creo que el uso de las Tablets, teléfonos inteligentes.. en la educación formal (aunque a mi no me gusta) el uso de las tablets de manera universal, mejoraria en mucho los procesos de autoaprendizaje, por sus características de interacción, retroalimentación, creatividad…, llegando lo que se entiende por DEEP LEARNING, y lo que en pocas palabras seria “hacer lo imposible con los medios a nuestro alcance para que el aprendizaje sea mejor, entendiendo por mejor, que pase de ser individualizado, estandarizado y uniformizado a personalizado/socializador, abierto y libre, por tanto la parte más estandarizada, la de que los algoritmos aprenden por si mismo, esa, nos la saltamos ya que es incongruente con el personalized learing/// social learning.

En cambio si utilizamos un software que permita a los estudiantes a aprender según su planteamiento personalizado nos permitirá hacer frente a las clases más grandes de manera efectiva, ya que el acompañamiento será as u vez más moderado, debido al auto-aprendizaje que como consecuencia se produce.

https://es.linkedin.com/…/software-para-un-aprendizaje-pers… SOFTWARE PARA UN APRENDIZAJE PERSONALIZADO! By Juan Domingo Farnos

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

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

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

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

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

El aprendizaje debe ser activo para que sea más ameno , riguroso y atractivo. Realizar aprendizajes más activos…, profesores y estudiantes como socios en el aprendizaje pueden diseñar co-lecciones y estrategias de evaluación juntos. Ellos pueden usar la evaluación como aprendizaje para reflexionar sobre su aprendizaje como sucede, en lugar de esperar hasta que un examen o prueba de fin de año. Todo esto puede suceder con mayor eficacia cuando cada estudiante tiene la tecnología que permite acceder a los contenidos con un profesor que le ayude y guíe…

Tenemos que personalizar el aprendizaje para nuestros educadores y nuestros estudiantes …

Vemos que es mejor la posición de análisis y crítica personalizados avanzando en cada momento del aprendizaje y de la persona (razones sociales, cognitivas…) que mantener aquellos aspectos que ya hemos adquiridos y dejarlos de parte, ya que si lo hacemos así, convergeremos en muchos aspectos pero a medio largo plazo volveremos a “amontonar” procesos, ideas, comprobaciones…y tenderemos a clasificarlos, con lo que regresaremos al mundo de las jerarquias y los sistemas.

Esto nos acerca al santo grial de la personalización: donde la analítica del contenido adecuado, del proceso que necesitamos, de la retroalimentacion que nos re-indique el nuevo camino… para el alumno, en lugar de que el alumno deba encontrar estos datos por sí mismos.”

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

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

https://www.hometownsource.com/…/article_ba68c642-57b0-11e8…

“Agilidad cognitiva Fortaleza. Curiosidad. Fluidez técnica. Pensamiento crítico. Empatía. Trabajando en equipo con otros diversos. Resolviendo problemas complejos. Determinación. Analítica y diagnóstico. Valor de la falla Comunicación. Hambre para aprender. Profundo autoconocimiento.

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

El aprendizaje ahora está refrendado de manera científica y no es que de ello ya no hablaran los “viejos rockeros de la pedagogía”…Freinet, Freire, Dewey….y ahora Jay Cross, Charles Jennings, Jane Hart, Juan Domingo Farnos, Antonio Delgado…y cada vez más, de los que parten de la innovación más profunda (no incluyo los que realizan buenas prácticas) porque estos van por otro lado del “cuadro”, son necesarios para manetenernos la “sociedad activada”, pero cada vez más somos los que cruzamos las líneas rojas, Fernando Saez Vacas, Roger Schank, David Wiley, Stephen Downes, Juan Domingo Farnós…, los cuáles nos enfrentamos no con el sistema, ya que como solemos decir, “el peor antisistema es lo que algunos llaman el mejor sistema” (Juan Domingo Farnos)

Cada vez existen líneas “más borrosas” entre la acumulación de datos que recibimos .imputs., y “el contenido” que tenemos prescrito, uniformizado…por lo que los “curriculums educativos” ordenados por las jerarquías, más pronto que tarde, no solo no se podrán llevar a cabo, si no que la sociedad los “tirará” por ínútiles….

Acceder a información es ya un “elemento vital para todas las organizaciones, educativas, sociales, políticas, económicas…” Forrester señala que no es sólo el volumen de información está creciendo de manera exponencial.

Las organizaciones educativas, empresas,… dependen cada vez más de la información para tomar las mejores y más rápidas decisiones para obtener una ventaja competitiva, que les permita “vender su producto”, de la mejor manera posible, aunque la evolución de los diferentes planteamientos educativos se lo hace cada vez más complicado, ya que las organizaciones “cerradas” cada vez tienen menos sentido…

Es necesario, mediante el análisis de datos (BIG DATA) llegar a un puente que una ambas partes, aunque muchos creemos que eso no es fundamentalmente necesario, ya que cada uno puede actuar según sus maneras de entender la educación y llevarla a cabo, pero para ello, la “cultura” en la que vivimos debe ser completamente abierta, flexible, inclusiva y exigente con llegar a la máxima calidad personal.

“Big Data transformará la manera en la que vivimos, pensamos y trabajamos”. Es una de las frases que introduce en su conclusión Kenneth Cukier, y que precisamente da título a su libro Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.

La música podría desempeñar mucho ruído , los silbatos pueden soplar , la gente podría moverse, y algunos podrían disfrutar…. pero la actividad tiene poco, o nada , que ver con la generación de una visión real de la materia que nos ocupa , o la práctica de habilidades útiles. ” ¿Qué hemos aprendido de esa experiencia? ” Una respuesta honesta sería: ” Ni idea “, ya que saldremos del “learning is work” y volveremos a entrar en el círculo que la sociedad “post industrial” nos marca, no la Sociedad del Conocimiento.

Por las investigaciones y el feedback que obtenemos y, por la experiencia ,estamos convencidos fuera de toda duda que el aprendizaje experiencial es el modelo más eficaz para la formación y la educación. Pero con esto queremos decir , cuando se hace bien . Hacerlo bien requiere de varias cosas .

La experiencia y la práctica son dos de las fases que conducen a la meta final , que es la integración de nuevas habilidades en el desempeño del trabajo . Si no estamos tratando de cambiar algo en la forma de hacer nuestro trabajo y nuestro aprendizaje, ¿por qué estamos entrenando ?.

La experiencia y la práctica deben ser pertinentes , válidas y significativos. Cualquiera que sea la forma de las actividades de aprendizaje experiencial toman el juego , la simulación, o alguna otra cosa — lo que debemos aprender es acumular experiencias para mejorar como personas y como sociedad. Actividades de aprendizaje son tiempo probado y demostrado que hacer lo que dicen que harán.

El proceso de aprendizaje debe reconocer e incorporar los principios educativos sólidos. Ciertamente , sabemos que la experiencia directa tiene un enorme impacto en el aprendizaje . Pero eso no es todo lo que sabemos . Las investigaciones y la prácticas educativas se demuestra, por ejemplo, que las personas tienen diferentes estilos de aprendizaje , y que estos estilos de entrar en juego de manera significativa, son uno de los principios básicos de una sociedad diversa, abierta e inclusiva.

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Estableciendo prioridades en la formación de escenarios de aprendizaje presenciales y “online”

Juan Domingo Farnós Miró

 

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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.

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.

Buen diseño del curso debe separar los extremos de los medios. ”Estamos constantemente en el error de especificación de los medios de hacer algo más que los resultados que queremos. Esto sólo se puede limitar nuestra capacidad para encontrar mejores soluciones a problemas reales. “( Gilb, 1988 )

La participación de los estudiantes en el proceso de análisis de necesidades le ayuda a relacionarse con ellos como los principales beneficiarios (o víctimas!) De todos los nuevos enfoques de aprendizaje electrónico que puso en su lugar. Se puede alentar una participación más activa en el proceso de desarrollo. Es posible considerar la celebración de un grupo de enfoque inicial con los alumnos explicando sus objetivos y el e-learning está desarrollando y pregunte por sus ideas y comentarios que las cosas progresan.

Los aprendices también pueden proponer áreas para la investigación y pueden dar su opinión sobre la eficacia de las preguntas de su evaluación.

Su plan inicial es probable que incluya objetivos, preguntas, tareas, grupos de interés, plazos e instrumentos / métodos. Se debe definir “lo que usted está tratando de investigar, sino también cómo se va a ir sobre ella” ( Crompton, 1997 ), pero eso sólo debe ser a manera de planteamiento inicial, luego deberán coger un camino abierto,INCLUSIVO y sobre todo, que sea posible llevarlos a cabo en cualquier situación espacio-temporal (UBICUIDAD).

En términos generales, las áreas a considerar en la incorporación de e-aprendizaje de manera efectiva en un curso incluye temas relacionados con:

¿El aprendizaje-es la adecuada pedagogía?

-Infraestructura – será el entorno de apoyo a mis necesidades?
-Tecnología – es la tecnología adecuada y puedo / estudiantes lo utilizan?

Identificación y análisis de los prejuicios y suposiciones antes de su uso puede garantizar los posibles obstáculos para el acceso o la eficacia se tienen en cuenta adecuadamente en el diseño de desarrollo y planificación.

Van obteniendo comentarios cualitativos de los estudiantes de diversos orígenes. Los hallazgos coinciden con el aumento de los esfuerzos para traer componentes en línea para la enseñanza en el campus, sobre todo en línea con el concepto de “aula volteada”. Este enfoque involucra a los estudiantes a estar video conferencias asignadas y evaluaciones en línea simples como tarea, y luego participar en los cursos interactivos o de grupos pequeños debates durante la clase.

Los aprendices son capaces de aprender los conceptos básicos por su cuenta, a continuación, llevan a cabo meta-activiades en el ambiente controlado y supervisado de las aulas, por una parte y abiertas por otro, lo que lleva a un hibridaje que les lleva a compararlos.

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

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

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

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

 

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

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

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

 

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

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

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

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

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

La Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)
En este sentido, los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción según nuestros personalismos.

El Machine learning identificará y categorizará las entradas repetitivas y utilizar la retroalimentación para fortalecer y mejorar su rendimiento. Es un proceso similar a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, haciendo coincidir las palabras con las imágenes; el ordenador, poco a poco, aprende a procesar la información correctamente.
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La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.

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

 

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

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

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

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

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

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

 

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

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

 

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

 

 

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

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

 

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

 

 

Pueden “matar dos pájaros de un tiro”. pueden compartir conocimientos y materiales con el mundo, mientras que pueden llegar al perfeccionamiento de sus conferencias de vídeo y las evaluaciones basadas en la retroalimentación diversa a través de la plataforma online. Estas herramientas basadas en línea son luego reutilizadas para las versiones en el campus con los mismos cursos.

La diversidad de pensamiento crea “interrupción constructiva” 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 máquinas…

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…..

Tenemos que ir más allá de la retórica y empezar a tener las conversaciones que, aunque pueden hacer que la gente incómoda, conducirán a verdaderas ideas y revelaciones.

En la base de las conversaciones valientes hay un conflicto de valores. Hay algo que para nosotros (o para el otro) es muy importante y al parecer para el otro no (o vice-versa). Y en este planteamiento horizontal y transversal está la base de la conformación de la disrupción y la creación de un nuevo paradigma…

 

Otro aspecto a señalar:

Para muchos sonara extraños pero, incluso hoy en día, un tiempo “oscuro” para la educación, la tarea del docente es ser el primero en atreverse a sacar al aprendiz de su zona de confort, luego de presentar un desajuste creativo que promueva el crecimiento. Establecer “conflictos” que provoque la iniciativa de los aprendices, que haga que su creatividad florezca.. Y a continuación o de manera simultánea, que sería más correcto, cambiar de rol, entregarle las llaves de su educación al aprendiz y acompañar en lo que puedas.

Para todo ello necesitamos la colaboración social, aceptando y llevando a término que estamos en ora cultura y que nuestra escala de valores es otra de la de hace 10 años o más, ahora debemos ser Empaticos, Resilentes, Asertivos, …. Conceptos y palabras que ni siquiera se conocían y que ahora deben ser el motor de los progresos y avances….

 

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Con estas ideas básicas construiremos una sociedad y una educación del sXXI, ¿es eso tan difícil?

Los aprendices de hoy son diferentes de los estudiantes que era de nuestro sistema creado para educar. Los nuevos aprendices digitales están inmersos 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-politicas, 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.

 

El proceso de diseño tiene que estimular el aprendizaje de los aprendices mediante la diferenciación de colaboración y de instrucción. El desafío del diseño será crear diferentes situaciones abiertas, inclusivas y ubícuas que permitirá que todos los espacios sean “lugares de aprendizaje.” (Hoy en día este concepto ha evolucionado en la creación de espacios de aprendizaje “ágiles”.) La utilización de los talentos y la creatividad de nuestros propios aprendices pueden garantizar todo ello.

Con todo ello… ¿Cuán dependiente es nuestro ·ecosistema” en la aplicación de la formación tradicional? La pregunta más importante es: “¿Cuánto dependemos en nuestro paradigma de formacion actual?”.

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.

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.

          -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.

 

En vista de ello se necesita un  empoderamiento del aprendizaje que será debido a un principio de naturalidad, actividad, e intermediación mediado tecnologías, pares…, dentro de un proceso de consecución de metas personales, sociales y significativas…

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.

 

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Lea, Stephenson, y Troy (2003) afirma que los principios de 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.

Es precisamente en este último apartado donde la EDUCACIÓN DISRUPTIVA tienes todo su sentido.

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

Cuando hablamos de un cambio de roles, tanto sociales como educativos, no solo damos por hecho que las nuevas formas de entender y de hacer las cosas deben contmplarse bajo el prisma de las personas, eso ya lo damos por hecho. Los gobiernos y los docentes ya no son los protagonistas de esta nueva época. En esta nueva era el rey es el usuario, el aprendiz. Y su hábitat natural es la sociedad, su entorno vital. Por tanto, gobiernos, docentes y demás instituciones deben pasar a un segundo plano. Esto no implica que pierdan importancia, pero sí que asuman un rol diferente: ayudar e incentivar a que el usuario sea el responsable de su propia educación, que tenga la LIBERTAD para hacer sus cosas. Para lo cual, deberán ayudarle, orientarle, y guiarle. Es decir, hacer de facilitadores; no trabajar con ellos, sino para ellos.

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

 

Los cambios en la sociedad, las expectativas de los aprendices y la tecnología están motivando que la universidad y la universidad innovadora, profesores e instructores a repensar los métodos pedagógicos y didácticos.

Larry Cuban (2001) utiliza un silogismo para resumir las creencias de muchos profesionales y entusiastas tecnólogos de Silicon Valley:

  • El cambio produce una sociedad mejor
  • La tecnología produce cambios
  • Entonces, la tecnología crea una sociedad mejor. ¿Qué es lo que hace a los docentes diferentes de estos tecno-fanáticos? ¿Por qué muchos docentes no consideran los beneficios de la tecnología ni sus compensaciones?

Mi sensación es que los docentes ven a la tecnología como un recurso educativo muy costoso, no en términos de dinero, sino de tiempo. Puede llevar un tiempo considerable para docentes y alumnos familiarizarse con una determinada tecnología antes de poder utilizarla de una manera “inteligente”.

 

También lleva tiempo el establecer las condiciones de logística para acceder a la tecnología de la escuela. Sería pertinente preguntarnos si el tiempo que se requiere en el inicio y la preparación valen la pena en relación a los beneficios educativos

obtenidos.https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/tecnologia-educa…/Tecnología educativa y roles de profesores y alumnos en un mundo 2.0 de Juan Domingo Farnos

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

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

Es importante que el diseño ubique a los alumnos en el control de la tecnología, no viceversa. Si los alumnos se convierten en sirvientes de la tecnología percibirán que la tecnología sabe algo que ellos no, la computadora es vista como algo “mágico” y no como una herramienta que puedan usar para poner al descubierto el conocimiento (Schwartz en Perkins, 1995).

El pensamiento de diseño se ha identificado como un enfoque significativo para hacer frente a los problemas complejos (Buchanan, 1992). Por ejemplo, de acuerdo con Nelson y Stolterman (2003), el diseño no tiene por objeto resolver un problema con una respuesta definitiva, sino crear una adición positiva a la situación actual. De esta manera, el diseño difiere significativamente de la solución de problemas ordinarios. Los diseñadores no ven el mundo como si en algún lugar hubiera un diseño perfecto que deberían descubrir, sino que su objetivo es contribuir a la situación actual con su diseño. Así, el diseño es una actividad exploratoria donde se cometen errores que posteriormente se solucionan. Poéticamente, se puede decir que el diseño es navegación sin un mapa claro, basándose únicamente en el contexto actual y en la información obtenida de él.

El término «problema complejo» se utiliza para describir aquellos problemas que son difíciles de resolver ya que están incompletos, sus requisitos cambian constantemente y existen diversos intereses relacionados con los mismos. Las soluciones a los problemas complejos a menudo requieren que muchas personas estén dispuestas a pensar de forma diferente sobre el tema y a cambiar su comportamiento. Los problemas complejos son comunes en la economía, los asuntos sociales, la planificación pública y la política. Una característica de los problemas complejos es que la solución de una parte del problema suele causar otros problemas. En los problemas complejos no hay respuestas verdaderas o falsas, sino buenas o malas soluciones (Rittel & Webber, 1973)

El diseño puede proporcionar a la gente una idea de las nuevas formas de hacer las cosas y de las diferentes perspectivas e interpretaciones acerca de la realidad que están viviendo. De esta manera, el diseño puede ser una forma de enfrentar la complejidad y responder a la voluntad de la gente de cambiar deliberadamente el mundo (Nelson & Stolterman, 2003). Cuando se incluyen interpretaciones de la complejidad, el diseño no puede ser nunca una actividad neutral. Detrás del diseño, podemos encontrar ideas y principios cargados de valores, incluso de ideología.

 

Tal y como destaca Bruce (1996), no es solo que los significados de estos artefactos se construyan socialmente, sino que el diseño físico y las prácticas sociales en torno a ellos también se construyen socialmente. Entender el diseño como una construcción social y los resultados del diseño como algo que va a tener un im – pacto real en la realidad socialmente construida que la gente vive, requiere responsabilidad y rendición de cuentas por parte de los diseñadores y de las personas que participan en el diseño. La tradición escandinava de diseño participativo es uno de los primeros modelos de pensamiento de diseño.

En el diseño participativo, las personas que se espera que sean los beneficiarios de un diseño están invitadas a participar en el proceso desde las primeras etapas. Mediante la participación de las personas en el proceso, se espera que los resultados en conjunto sean mejores que si se hace sin ellas. Por ejemplo, Ehn y Kyng (1987), los cuales han hecho investigación en diseño relacionada con los ordenadores en los centros de trabajo, se han percatado de que el diseño de una herramienta informática no es solo el diseño de una herramienta, sino que también tiene consecuencias en los procesos de trabajo y en todo el lugar de trabajo.

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La adopción del aprendizaje colaborativo en la educación presenta problemas similares, ya que requiere repensar la cultura del aula, así como los objetivos curriculares y el marco institucional (Stahl, 2011). Por lo tanto, el reconocimiento de las personas como principal fuente de innovación es crucial para obtener diseños que sirvan a las necesidades de las personas que van a trabajar, aprender o enseñar con las herramientas diseñadas. Esto significa que, simultáneamente al diseño de la herramienta, se requiere que la comunidad reconsidere y rediseñe parcialmente sus procesos de trabajo actuales.

La base epistemológica del pensamiento de diseño es que la mayor parte del mundo en que vivimos es modificable, algo en lo que nosotros, como seres humanos, podemos tener un impacto. En el pensamiento de diseño, las personas se ven como actores que pueden marcar una diferencia. La gente puede diseñar soluciones relevantes que tendrán un impacto positivo. De este modo, el pensamiento de diseño es un estado mental que se caracteriza por estar centrado en lo humano, social, responsable, optimista y experimental.

Cuando hablamos de un cambio de roles, tanto sociales como educativos, no solo damos por hecho que las nuevas formas de entender y de hacer las cosas deben contemplarse bajo el prisma de las personas, eso ya lo damos por hecho. Los gobiernos y los docentes ya no son los protagonistas de esta nueva época. En esta nueva era el rey es el usuario, el aprendiz. Y su hábitat natural es la sociedad, su entorno vital.

El enfoque de uso objetivo deja la elección del dispositivo para el aprendiz (por ejemplo, una tableta o un ordenador). Sin embargo, debe cumplir determinadas características técnicas (como el procesador o la memoria mínima requerida). También debe respetar la elección de los programas proporcionados por el profesor. El control de aplicaciones y plataformas usadas. Sin embargo, es todavía limitada la libertad pedagógica del alumno, evidentemente en aprendizajes realizados con el docente como el centro de todo, si es el aprendiz, nos saltaríamos este paso, o por contra, invirtiríamos los papeles.

 

El enfoque de uso abierto único permite al aprendiz elegir sus herramientas y sus aplicaciones de software. La libertad del alumno es más importante, sin embargo el profesor debe adaptarse a las diferentes plataformas, debe mostrar flexibilidad en sus enseñanzas (es un aprendizaje más propio de un nuevo paradigma y de una nueva educación)

 

El enfoque de uso múltiple abierto cubre todas las perspectivas BYOD. Permite al alumno utilizar cualquier herramienta y aun varias herramientas en el aula. Es importante la flexibilidad del docente y la gestión de la clase más compleja, pero la innovación educativa también es mayor. (la innovacion llega a su grado máximo.)

 

Así, en un ambiente 100% BYOD, la clase podría tener a su disposición:

a-tocar las tabletas (iPad, Android, Windows), otros;

b-ordenadores portátiles (Mac, PC, Linux);

c-uno o más equipos fijados ya en la clase;

d-de reproductores de música digital (iPod, por ejemplo);

e-luces de lectura electrónica;

f-teléfonos (iPhone, Android, Windows), inteligentes otros.

g-¿Dolor de cabeza a la vista? De hecho, si conseguimos hacer cada una de estas

h-herramientas tiene acceso a la red de la escuela, luego podemos centrarnos en el

i-aspecto pedagógico: ¿Cuál es la tarea, el objetivo?

 

Obviamente las herramientas será siempre herramientas pero como sabemos condicionaron mucho el aprendizaje.

La pregunta que mi colega Darren Kuropatwa pide en muchas de sus presentaciones  ” ¿Qué es lo que puedo hacer ahora que no podía hacer antes ? es una cuestión fundamental que debe plantearse de manera más. Muchas de las personas usan la tecnología implica simplemente más rápido y más eficiente, no diferentes.

 

O sea,es la tecnología sólo una herramienta? Esa declaración minimiza los cambios y los cambios que ofrece la tecnología y permite a las personas utilizar la tecnología para perpetuar las malas prácticas educativas

, más pruebas y buscar la eficiencia y simplicidad en lugar del desorden que viene de conexiones personalizadas a las pasiones e intereses.

 

Si bien yo defiendo en gran medida de la capacidad de utilizar la tecnología para compartir y establecer colaboraciones (estar conectados) como decia George Siemens, , la habilidad para nosotros para aprovechar la tecnología para crear proyectos, no es posible sino cambia lo que entendemos por aprendizaje.

¿Qué significaba para los estudiantes apropiarse de su aprendizaje” (Juan domingo Farnos 2004…APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO) ) (Esta frase -los estudiantes toman posesión de su aprendizaje- se hundía realmente en tanto más profundamente para mí aunque lo había oído y pensado en ello muchas, muchas veces antes, lo dice Robin Derosa) en su post “https://karencang.net/open-education/student-drivers/

Bien, supongo que se han dado cuenta que con la tecnología esto es mucho más fácil y mas en la pedagogía abierta que ella y su equipo, como Maha Bali, trabajan en ello, en el mundo de la educación abierta (open), a su vez que entenderán el por qué los estudiantes adquieren el compromiso de influir en las políticas de la universidad, diseñando cursos y tomando decisiones curriculares.

 

¿Por qué no pasarnos de la cultura del compromiso a la del empoderamiento?, estamos hablando también de educación.. (Jakes 2013) (Juan Domingo Farnós (2004)…:

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-compromiso-no…/ El compromiso, no es suficiente….la participación y el empoderamiento educativo, si!

 

¿Cómo podemos ayudar a los estudiantes a aprender más? Todo ello hace que se active el proceso (mediado las TIC, INTERNET, INTELIGENCIA ARTIFICIAL…) como los aprendices son dueños de su propio aprendizaje? (CAMBIO DE ROLES) Debemos mentalizarnos de acompañar a nuestros aprendices, solo eso, para que aprendan según sus particualaridades (PERSONALIZACIÓN Y SOCIAL LERNING) mediante la diferenciación de su aprendizaje en base a la información que ha recopilado a partir de la evaluación formativa diaria. (ANÁLISIS, DIAGNOSIS Y PROGNOSIS).

 

Esta interación que presenta el poder de la evaluación formativa en las aulas INCLUSIVAS y las estrategias de evaluación que puede utilizar para motivar a los estudiantes y promover el éxito.

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¿El aprendizaje de hoy es adecuado a la pedagogía? ¿y al procesamiento de los lenguajes automatizados?

Juan Domingo Farnós

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Podemos escoger una serie de parámetros que nos sirvan de línea de trabajo sobre esta hipótesis:

a-Infraestructura – ¿será el entorno de apoyo a mis necesidades?

b-Tecnología – ¿es la tecnología adecuada y puedo / estudiantes lo utilizan?

c-Identificación y análisis de los prejuicios y suposiciones antes de su uso puede garantizar los posibles obstáculos para el acceso o la eficacia se tienen en cuenta adecuadamente en el diseño de desarrollo y planificación.

 

Con todo ello se van obteniendo comentarios cualitativos de los estudiantes de diversos orígenes (diversidad y valor añadido=inclusividad).

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.

Una manera de explicar las posibilidades de la Internet como medio de comunicación es conceptualizarla como un conjunto de “herramientas” y de “espacios” y “tiempos” en los que comunidades de seres humanos con intereses comunes interactúan e intercambian información :

* Espacios para la comunicación síncrona y asíncrona individuo-individuo o individuo-grupo.

* Espacios para la interacción y la actividad social.

* Espacios para la información, para la distribución, búsqueda y recuperación de información en cualquier formato digital.

* Espacios para la educación y la formación.

Como afirman Hiltz y Turoff (1993), no es la tecnología hardware y software la que proporciona el potencial de mejora del proceso educativo. Los entresijos de estos mecanismos de comunicación deben llegar a ser lo más invisibles posible para los participantes.

Los objetivos de estos procesos pretenden hacer frente a las necesidades actuales y las oportunidades de aprendizaje, mediante esta analítica recogiendo los enfoques multidisciplinares pero complementarios de diferentes campos, tales como Ciencias de la Computación, Ciencias de datos, Matemáticas, Educación, Sociología…, eso si, deben ser siempre personalizados y con la responsabilidad de los propios aprendices.

 

Necesitamos por tanto:

1–Análizar el aprendizaje basado en competencias, lo que nos llevará…

2–Aprender y por tanto a realizar la propia evaluación (recordemos que cada aprendizaje lleva impreso consigo la evaluación, ya no como una medición, si no como parte del mismo) con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

3–Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actua de manera determianante, 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

j–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.

 

 

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A veces, los indicadores adelantados de un escenario dado son obvias, pero a menudo son sutiles. Puede ser parte de la legislación, o avance técnico, o gradual tendencia social. Luego, por supuesto, es importante controlar estos signos críticos de cerca.

En última instancia, eso es el poder de la planificación de escenarios. Nos podemos preparar de la misma manera todos los escenarios, ni siquiera los aspectos colaterales de los mismos. Todo ello nos ayuda a comprender las incertidumbres que tenemos delante, y lo que podrían significar. Nos ayuda a preguntar más y a responder menos y nos ayuda a detectar, ya que comienzan a desarrollarse…..

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

El machine learning, el aprendizaje automatizado, va a condicionar y mucho el aprendizaje de hoy y más el de mañana, es por eso que os dejo cuatro artículos que he escrito al respecto y que son fruto de las investigaciones que ya conocéis, su deriva lógica que nunca irán de manera aislada si no que están dentro de la EDUCACIÓN ABIERTA, INCLUSIVA, UBÍCUA, en la que siempre nos basamos pero que como es lógico va evolucionando de manera permanente y continuada.

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

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)

Si somos capaces de adentramos en la proyección de escenarios de aprendizaje y de trabajo, deberemos siempre mirar hacia adelante mediante la comprensión de la naturaleza y el impacto de las fuerzas impulsoras, las que de alguna manera preveemos como con mayor capacidad de certidumbre y de otras, que siendo totalmente inciertas nos ofrecerán un caudal mayor de creatividad . (Hoy somos capaces de crear oportunidades por medio de una amplia utilización de los recursos de m-learning, e-learning y la educación científica basada en la investigación a través de la educación del diseño con escenarios de aprendizaje abiertos, inclusivos y ubícuos).

Miramos hacia adelante , haciendo todo lo posible para tomar decisiones inteligentes, sabemos que no siempre serán acertadas, por lo que debemos estar preparados para ser capaces de incidir en procesos de retroalimentación, bien correctores (innovaciones) o, por el contrario, disruptoras, con lo que el escenario previsto en principio se nos moverá completamente y es aquí doce los escenarios colaborativos y especialmente los cooperativos, entrarán en pleno funcionamiento.

Si damos por hecho que los aprendices salen de la universidad esperando resolver los problemas del siglo 21 y entrar en ocupaciones que aún no se han imaginado todavía, nos equivocaremos de plano ya que la escolarización actual y pasada no está diseñada de esta manera.

Para eso deberán tener la posibilidad y oportunidades para resolver problemas en contextos auténticos, usando las habilidades del siglo 21 y las técnicas de colaboración, que los nuevos principios educativos que planteemos pueden llevar a cabo. (Educación abierta, inclusiva, ubícua (Farnos 2004)

Romperemos las barreras entre las aulas y los estudiantes usando habilidades interdisciplinarias para resolver los problemas con los equipos de sus compañeros, con los mentores, y con profesionales diversos.

Esta sería la idea general que se tiene pero hacerlo significa no entender como queremos que se desarrollen los aprendizajes en la sociedad de la información y el conocimiento.

Un aprendizaje que si optamos por dirigirnos a su  concepto  de doble ciclo, 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 y ágil, 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), pero la diferencia con lo que hacían antes es que ahora como dice Julian Stodd:

          a-“Se trata de PREGUNTAR todo. El hecho de que lo hicieras así ayer no significa que deberíamos hacerlo de esa manera mañana. En la era social, el cambio es constante. Hacer lo que siempre hiciste no funcionará más. Cuestionar todo. Es un buen hábito para la agilidad.

          b-APRENDER es constante si eres ágil. Si no estás aprendiendo, estás estancada, letárgica, atascada. Los estudiantes ágiles llegan a sus redes y comunidades para crear significado. Utilizan la tecnología para acceder al conocimiento y refinarlo, filtrarlo, crear significado.

          c-REFINAR es el proceso de filtrar lo sin sentido y contextualizar el resto. Los estudiantes ágiles y los líderes sociales hacen esto constantemente, curando una reputación de calidad.

          d-HACER es mejor que pensar demasiado. La agilidad consiste en quedarse atrapado, pero constantemente refinando. Es una mentalidad de investigación de acción, acerca de cometer errores y aprender.

          e-Los ERRORES son inevitables: las organizaciones que quieren ser ágiles necesitan crear entornos permisivos para que podamos tropezar mientras aprendemos.

          f-EDITAR es cómo refinamos nuestras acciones, cómo hacemos los pequeños cambios que nos hacen ágiles”

En cada clima organizacional podemos 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….

 

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 suficiente seguridad, transparencia y confiabilidad,… y lo hará si la sociedad quiere que así sea.

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

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

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

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

” La pieza central de cualquier forma de “aprendizaje personalizado” es el algoritmo para la adaptación de los aprendizajes a los estudiantes individuales .Es cierto que cuando se programa un algoritmo se puede hacer más incidencia en unos valores más que con otros, éstas decisiones son subjetivas; que contienen juicios de valor sobre las variables dependientes e independientes y su relación entre sí. Las cifras ocultan la subjetividad dentro de estas ecuaciones.

Los ingenieros de software crearán diferentes versiones de “aprendizaje personalizado” e insertarán los juicios de valor en las ecuaciones de regresión complicados con el que han escrito para lecciones en línea. Estas ecuaciones estarán ancladas en los datos de los estudiantes prediciendo (no en su totalidad ya que los ingenieros y educadores hacen tweak- “masaje” -las ecuaciones favorecidas) lo que los estudiantes deben estudiar y absorber, clases individualizadas de software en línea , nosotros cambiamos lo de absorber de manera individualizada, por “aprender de manera personalizada-personalized learning, and social learning”.

 

 

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Tales lecciones “personalizadas” alteran la función del docente para mejor, de acuerdo a los promotores de la tendencia. En lugar de cubrir el contenido y la enseñanza de habilidades directamente, los docentes pueden tener los estudiantes en línea , por medio de ELEARNING, MLEARNING… liberando así el mismo docente para entrenar, dar atención individual a los estudiantes que se desplazan por delante de sus compañeros de clase y los que luchan.

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

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

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

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

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

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

La adopción de nuevas tecnologías en la cualquier organización de trabajo, educación, política…suele ser una batalla cuesta arriba, como convocar a los recursos, la construcción de los conocimientos, y la gestión del riesgo de la vanguardia a menudo lleva implícito y explícito un arte, tanto como lo hace la ciencia. Pero a medida que las organizaciones ven que con la tecnología se alcanza cuotas máxima históricas en el  ritmo de la innovación entre un verdadero inmenso mar de nuevas elecciones, dichas están cada vez más conscientes de que no pueden dejar que su brecha digital crezca demasiado.

Hay un montón de cosas muy interesantes que tienen lugar con las tecnologías, a menudo fluyen directamente desde el mundo de los consumidores, de los aprendices…

En ello las Tecnologías y la Inteligencia artificial, no solo tendrán una función vital, si no que serán totalmente imprescindibles…

Es un reto importante, pero también es una oportunidad histórica, ya que algunas de estas nuevas tecnologías no son sólo perjudiciales, pero ofrecen a marcar el comienzo de industrias enteras en una jubilación anticipada (la impresión 3D, donde todo el mundo se convierte en su propio fabricante de un conjunto cada vez mayor de bienes viene a la mente.)

Así que debido a la creciente potencial disruptivo de la tecnología digital, ya que se convierte en un elemento de primera clase de la estrategia de negocio de la empresa, las organizaciones ignoran centrarse en estas tecnologías emergentes de alto impacto, aunque a menudo a su propio riesgo. Es mucho mejor, en mi opinión, para hacer que el tiempo para centrarse en su promesa”…

Quizás el más profundo cambio tecnológico, esté es el proceso de utilización de los principios de relaciones sociales para reinventar los modelos de colaboración y el uso de la fuerza motriz más escalable y rentable (multitudes) para crear procesos para encontar posibles nuevas tipologías de organizaciones que a menudo no eran posible antes. Esperamos que la economía de colaboración se caliente a lo grande con bastante madurez en su oferta.

En los ultimos tiempos se están dando las 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 ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….

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

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

 

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

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

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

¿El aprendizaje PERSONALIZADO tiene suficiente mejoría en el aprendizaje del aprendiz para justificar los costos de un sistema de aprendizaje más complejo?
¿Cómo podemos aprovechar algoritmos de aprendizaje automático “Big data” y otros.. para la construcción de sistemas de aprendizaje personalizadas más eficientes y rentables?

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

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

 

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

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

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

 

 

 

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

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

La necesidad de tener máquinas autónomas están en el corazón del movimiento de aprendizaje automático y del aprendizaje ubícuo en si mismo.
Podemos llegar con ello a anticiparnos a situaciones personalizadas ya que las posibilidades automáticas vs moviles, hace que las situaciones que hemos ideado con anterioridad se puedan implementar en cualquier espacio, tiempo y escenario, eso si, los beneficios de los mismos (MOBILE LEARNING AND MACHINE LEARNING, siemrpe dependeran de como se apliquen.
El aprendizaje móvil (o “m-learning”) ofrece muchas posibilidades tanto para aprendizaje mezclado como en línea aprovechando completamente aprendizaje sus beneficios en tiempo real y en espacio real (espacio físico) mezclada con la información digital y experiencias.
Muchos países en desarrollo están buscando tecnologías móviles que tiene el “potencial para ofrecer educación sin depender de una amplia infraestructura de comunicaciones que se adapte al contexto de los países en desarrollo. En algunos países en desarrollo, hay una fuerte base instalada de usuarios de teléfonos móviles que junto al aprendizaje autonmático les facilitaría no solo la parte humana de los mismos, si no también la económica.
Entonces, es importante considerar si el objeto será realizado solo en línea (como una aplicación-algoritmo-machine learning) o como una experiencia. El despliegue previsto o la ecología del mismo, será importante tener en cuenta antes de que el trabajo de desarrollo comience. Una vez que las decisiones importantes se han hecho, entonces el diseño puede entrar en la fase de desarrollo de contenido móvil. El objeto de aprendizaje puede entonces ser cargado y almacenado en un sistema de gestión, o en un servidor de aprendizaje / o en un curso o un sitio web. Desde allí, el objeto de aprendizaje se despliega. De manera óptima, el bucle de retroalimentación de los usuarios, puede informarles sobre el diseño o rediseño.
Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como siempre:….
                       —¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cómo podemos implementarlo en el mundo de la educación y de manera móvil?
                       —¿Qué es el aprendizaje móvil? ¿Cuáles son sus posibilidades y limitaciones?
                       —¿Cuáles son algunos de los límites de los dispositivos móviles en términos de insumos de información? Información de recibo a través del entorno de una pequeña pantalla?
                       —¿Cuáles son los pasos necesarios para el diseño y construcción de objetos digitales de aprendizaje para la entrega a través de dispositivos móviles y desarrollados de manera automática?
                        —¿Cuáles son algunos tipos de mobile-friendly objetos de aprendizaje digitales que se pueden crear hoy en día?
                        —¿Cuáles son algunos ejemplos de los métodos pedagógicos utilizados en escenarios reales de aprendizaje móvil y autonámicos o es mejor crearlos nosotros mismos según nuestras necesidades y contextos, siempre de manera personalizada/socializadora?
                       —¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?
                      —¿Estamos preparados para un aprendizaje móvil dentro del machine learning?
El uso frecuente de los dispositivos móviles no significa que los estudiantes o profesores están preparados para el aprendizaje móvil ni automático:
                    a——¿Estamos los estudiantes y profesores dispuestos a dar el salto del aprendizaje presencial, del e-learning …al aprendizaje móvil automático?
                   b —–¿Qué significa estar preparados? Para responder a estas preguntas, podemos examinar los dispositivos móviles que los estudiantes y profesores ya estan utilizando, así como las actividades que realizan durante el uso de estos dispositivos. En la mayoría de los casos, los estudiantes y los profesores ya han participado en una variedad de actividades de informática móvil y la comunicación en el trabajo y para otras facetas cotidianas.
Veremos que pasa en los próximos tiempos, pero parece obvio que el APRENDIZAJE MÓVIL, el el AUTOMATIZADO SE MEZCLEN: “aprender desde cualquier sitio y sin importar el tiempo”, cambiará la manera de aprender, eso está claro, sus consecuencias pueden llevarnos a que la sociedad se decida por otra forma de educarse, pero eso lo veremos….
El aprendizaje automático tiene el potencial de respaldar aspectos de la enseñanza y el aprendizaje que consumen mucho tiempo y son difíciles de gestionar, como el trabajo en proyectos individuales, la colaboración, los tutoriales y el aprendizaje autodirigido y si se extrapola a situaciones ubicuas, se podrá incluso a entender la necesidad del cambio de ROLES
Investigaciones recientes de acceso digital han demostrado que el arte de los cuestionamientos abiertos en las aulas está desapareciendo. ¿Qué pasa si volteamos un sistema típico de aprendizaje automático? ¿Qué pasaría si, en lugar de aislar a un alumno de hechos específicos, los sistemas fueran diseñados en su lugar para hacer preguntas abiertas a los estudiantes para excitar y despertar su imaginación, para que su personalización y socialización de sus aprendizajes fueran decisivos en su vida y en su educación?
¿Qué pasa si estos sistemas fueron diseñados para preparar a los jóvenes para gestionar de forma autonoma, abierta, flexible y ubícua (MOBILE LEARNING) su propio aprendizaje asegurándose de que están listos para hacer las preguntas apropiadas y maximizar las conversaciones , habiendo ya explorado el tema con sujetos agentes? Además de alimentar la imaginación, este enfoque abierto podría beneficiarse de otras características del aprendizaje automático.
El problema con la práctica actual es que una prueba de cultivo significa que las máquinas se utilizan para pintar el tipo incorrecto de imágenes. Los puntajes de las pruebas son la única moneda que cuenta en las aulas, por lo que estas imágenes tienden a ser de rendimiento de prueba y no dicen nada sobre lo que los alumnos pueden hacer, cómo lo hacen y qué/quien les importa. Las transcripciones de las conversaciones con un agente “abierto” impulsado por el aprendizaje automático podrían ayudar a crear imágenes mucho más ricas para que puedan implementar sus aprendizajes en la vida real.
Un artículo reciente con un problema adicional con el aprendizaje automático que a menudo se denomina inteligencia artificial (AI). Este término es problemático y que indica claramente que se desplaza a los seres humanos con las máquinas y confirma que todo se enfoca en cómo se trata de que los robots reemplacen a los maestros. En lugar de reemplazar a los seres humanos, estas sistemas estarán listos para trabajar junto con las personas para amplificar la capacidad humana y se desarrollarán de manera móvil, con lo que nos solo su VISIBILIDAD si no también su UTILIDAD en el mundo del aprendizaje será mayor.
En la mayoría de los aspectos de nuestras vidas, la tecnología ha hecho cambios significativos (para bien y para mal), pero en la educación, particularmente , todavía hay resistencia obstinada. La promesa de obtener mejores resultados en las pruebas mediante la aplicación del aprendizaje automático puede y debe atraer a los políticos, policy makers… y continuar obteniendo fondos. El aprendizaje automático puede determinar si ha levantado un pasaje textualmente de la web.
También podemos crear con la tecnología móvil y con su metodología y didáctica de aprendizaje un objeto móvil fácil con el aprendizaje digital, comenzando por la comprensión de los objetivos de aprendizaje y planificar el diseño del objeto a través del aprendizaje de diseño que considera el contenido de la información, la audiencia proyectada, el método de entrega y la interfaz , si el objeto es un objeto independiente o una integrada con actividades no móviles, y si la multimedia es rica o no.
El aprendizaje móvil es una especie de realidad aumentada, con los dispositivos móviles que permiten el acceso y la conectividad de información de muchas ciudades y otros entornos para mejorar la experiencia del alumno. Wireless Fidelity (WiFi) tecnologías y la divulgación amplia de muchos dispositivos móviles (teléfonos inteligentes, iPads, Tablet PC, ordenadores portátiles pequeños, y otros) han hecho que el acceso a Internet y la Web, sean realmente ubícuos.
Incluso con el aprendizaje en línea tradicional, que ayuda a que los objetos de aprendizaje digitales móviles sean accesibles, para una más amplia gama de puntos de acceso para que “en cualquier momento y en cualquier lugar” podamos aprender.
Además, los dispositivos móviles, con sus micrófonos, cámaras y otras tecnologías de la ingestión(software) permiten la captura de información del mundo real en formato digital y el intercambio de esa información en el mundo.
El crecimiento de las aplicaciones creativas permiten mucho más la interactividad en tiempo real, conciencia de temas de localización educativa y los intercambios multimedia.
El aprendizaje móvil se ha convertido en una forma viable de aprendizaje a distancia y mezclado (híbrido), de aprendizaje debido a las nuevas habilitaciones de diversas tecnologías.
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) ha revolucionado el mundo de las computadoras y lo hará en el de la eduación, permitiendo como acabamos de demostrar el aprendizaje personalizado y socializador, al permitirles aprender a medida que avanzan con grandes conjuntos de datos, mitigando así muchas trampas de programación previas e impases. Machine Learning crea algoritmos que, cuando se exponen a grandes volúmenes de datos, producirán autoaprendizaje y evolución. Cuando esta tecnología única impulsa las aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI), la combinación es poderosa .Pronto podremos esperar ver robots inteligentes a nuestro alrededor haciendo todo nuestro trabajo, mucho más rápido, con mucha mayor precisión e incluso mejorando en cada paso. ¿Este mundo ya necesitará humanos inteligentes o pronto seremos superados por robots que piensan en sí mismos?¿Cuáles son las tendencias más visibles de Machine Learning ?
La popularización de los dispositivos móviles ofrecen una poderosa motivación para crear contenidos de aprendizaje pueden reproducir en dispositivos móviles automatizados .Los dispositivos móviles también permiten los usos del medio físico real en maneras que no eran alcanzables con otras tecnologías de aprendizaje en línea.
Además, las capacidades de comunicación entre los alumnos en sus dispositivos móviles también permiten más a fondo la colaboración y/0 co-aprendizaje:

                         a) Adoptar, adaptar  y actualizar fácilmente las tecnologías.

b) Desarrollar un ambiente digital personal a partir de una gama de                                            herramientas y servicios.

c) Comprender cómo la tecnología digital está cambiando las prácticas en                                 el trabajo, en la educación y en la vida social.

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

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

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

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

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

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

 

 

 

 

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

Los trabajadores y los aprendices de hoy y de mañana se enfrentan a momentos de aprendizaje, pero necesitan más a menudo estar en un el contexto de trabajo, muy por encima de lo que están en el aula o en línea (elearning).

Contextos laborales donde las oportunidades de aprendizaje informal son la mejor de las soluciones de aprendizaje . Estas soluciones informales sirven mejor a las necesidades individualizadas, personalizadas y socializadoras , que se pueden ejecutar gracias a su inmediatez [urgencia para llevar a cabo] y poder asumir riesgos delcuando se requiere un rendimiento impecable.

Con todo ello… ¿Cuán dependiente es nuestro ·ecosistema” en la aplicación de la formación tradicional? La pregunta más importante es: “¿Cuánto dependemos en nuestro paradigma de formacion actual?”.

Recomendariamos 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).

   Necesitamos crear una cultura organizacional en la que el aprendizaje sea continuo y suced en el curso del trabajo (LEARNING IS THE WORK), donde los trabajadores ” escogen “el aprendizaje que necesitan cuando lo necesitan( y con las tecnologias necesarias)

   La mayor parte del aprendizaje ocurre en el lugar de trabajo de todos modos. El reto consiste en asegurarse de que los trabajadores están recibiendo la información correcta y útil y si es el aprendizaje por ENSAYO-ERROR con la retroalimentacion por medio de algoritmos, entre partes, personalmente, online…que los empleados están recibiendo y que les ayuda ayuda a aprender. Con la tecnología que está disponible hoy en día, no hay ninguna razón por qué no podemos obtener sólo la información correcta a los empleados cuándo, dónde, y cómo la necesitan. (INFORMAL, NATURAL…)...

Dentro de este nuevo Escenario que se está generando por la adquisición en nuestro ADN de las TIC, como un elemento más de nuestra manera de pensar y de actuar, obliga de alguna manera a una mezcla de lo que sería la Formación reglada y regulada y la educación que todos adquirimos sin darnos cuenta, la que está ahí con nosotros sin darnos ni siquiera cuenta. Este fenómeno es el más importante y que cambiará la Sociedad por entero, las tecnologías hacen que la sucesión de las cosas sean de otra manera que nada tiene que ver con lo que hacíamos antes de ellas.

Es precismanete en esta dualidad donde quizás si el aprendizaje ya no sea un problema sino una solución a nuestras necesidades no solo en nuestro trabajo, sino en nuestra vidad en general.

El aprendizaje informal 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 pusilámines 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 de el momento que las Tecnologías conviven con nosotros de una manera normal y generalizada.

Ya ni siquiera los postulados de muchos “prohombres” de la pedagogía que aclaman:” Más pedagogía y menos tecnología”, pues ni eso tienen sentido, la Sociedad es un mashup de circunstancias y de acontecimientos que todos se producen por efectos varios y donde todo es necesario y nada puede ser excluido, por todo ello, nada es superior a nada ni a nadie y cada aspecto es importante según lo que se necesite, cómo y cuando.

 

Si en la actualidad la  pedagogía, basada en la continua investigación, indica que es adaptable y modificable a los valores formales e informal surgiendo nuevos maneras educativas que se adaptan a las exigencias de la situación y ofrece una alternativa educativa en la contemporaneidad, es probable que tenga resultados donde lograr niveles totales de alfabetización de gran alcance. (seguir leyendo En educación: ¿es suficiente un cambio pedagógico? ¿tecnológico? de Juan Domingo Farnós Miró

La pregunta como no podía y no debía ser, queda abierta, sois vosotros y vuestras circustancias las que deberéis dirimir con ello y entender a su vez que las hipótesis de ahora no son las de antes y por tanto deben permanecer así, abiertas.

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DEEP LEARNING: del aprendizaje individualizado, uniformizado y estandarizado, al personalizado/socializador, abierto y libre!

 

Juan Domingo Farnos

 

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Por mi manera de trabajar de manera multidisciplinario los datos y meta datos son básicos y los utilizo en muchos planteamientos e ideas a la vez, nunca de manera simple e individualizada, una manera de trabajar que considero se adapta mejor a la complejidad de esta nueva sociedad..

En mi conversacion con Nadia Fankhauser….Me encanta, lo mío es una intuición natural y un gran entrenamiento, de hecho me encanta la gran cantidad de datos porque me fascina relacionarlos y encajarlos, para ello los manejo nunca en una sola idea, sino con muchas a la vez, que pueden o no ser convergentes, vaya, generalmente divergentes, pero me encanta la propuesta que haces de herramientas ya que eso facilita a la gente el uso de datos y meta datos como hago yo.

Supongo que con eso podrán entender que en la sociedad compleja de hoy y de mañana, los datos, por muchos que sean, deben utilizarse con elementos múltiples si puede ser a la vez, ya que es la propuesta a la que nos reta esta sociedad..

A mi lo que me interesa y lo vengo comentando es un programa de inteligencia artificial, en este caso iria de perillas esto, que me pudiera retroalimentar de manera personalizada y segun los datos recibidos, segun las varacteristicas personalizadas de cualquier aprendiz en cualquier ambito.

Las aplicaciones en Tablets, smartphones… en cualquier herramienta móvil, seria lo ideal, por que de este manera los propios aprendices en cualquier entorno podrían re-dirigir sus aprendizajes en cauqlquier momento, segun el contexto, las necesidades…

Evidentemente creo que el uso de las Tablets, teléfonos inteligentes.. en la educación formal (aunque a mi no me gusta) el uso de las tablets de manera universal, mejoraria en mucho los procesos de autoaprendizaje, por sus características de interacción, retroalimentación, creatividad…, llegando lo que se entiende por DEEP LEARNING, y lo que en pocas palabras seria “hacer lo imposible con los medios a nuestro alcance para que el aprendizaje sea mejor, entendiendo por mejor, que pase de ser individualizado, estandarizado y uniformizado a personalizado/socializador, abierto y libre.

 

 

 

 

 

 

Usando la web social semántica (SSW) y el Sistema de recomendación (RS) tecnologías de la gPLEc integra “competencias de aprendizaje basadas en el aprendizaje personalizada (personalized learning) para generar recomendaciones personalizadas para cada alumno.

Normalmente realizamos un análisis de los datos análisis a través de miles de sistemas separados cada uno con su propia estructura de datos única y lo hacemos a manera de Big Data, pero de manera personalizada nos cuesta diseñar aplicaciones para cada persona, porque creemos que los datos y los metadatos, solo podran servir en retroalimentaciones uniformes y previstas.

Stephen Downes nos comenta “El LPSS lanzado en una versión inicial pre-alpha 1 de octubre de 2014. Las invitaciones pueden obtenerse dirigiéndose a http://lpss.me y rellenando el formulario corto. También se pedirá a los usuarios si les gustaría participar en la investigación del desarrollo LPSS (esto no es necesario y toda la investigación personal está sujeto a Gobierno estricto de protocolos de ética de la investigación de Canadá). Funcionalidad en este sistema temprana es limitada; la primera versión se centró en la agregación de contenidos, la importación de competencias y definición, y simple recomendación.

La arquitectura de la interacción social ‘conectivista’ está diseñado a través de un proyecto de implementación con el programa de Investigación Industrial Assistanceship (IRAP) el apoyo a las empresas pequeñas y medianas. La hoja de ruta proyecta otras dos versiones principales, a intervalos de 6 meses, junto con soluciones de aprendizaje cliente-específicos y específicos de la industria en curso. La tecnología será transferida a las empresas asociadas a partir de 2017″. …

Como vemos se trata de un proyecto industrial, por lo tanto veremos si es lo que pedimos o se trata otra vez de retroalimentar con datos, aspectos formativos generalizados y estandarizados…

Vemos que es mejor la posicion de analisis y crítica personalizados avanzandao en cada momento del aprendizaje y de la persona (razones sociales, cognitivas…) que mantener aquesllos aspectos que ya hemos adquiridos y dejarlos de parte, ya que si lo hacemos así, convergeremos en muchos aspectos pero a medio largo plazo volveremos a “amontonar” procesos, ideas, comprobaciones…y tenderemos a clasificarlos, con lo que regresaremos al mundo de las jerarquias y dlos sistemas.

Esto nos acerca al santo grial de la personalización: donde la analítica del contenido adecuado, del proceso que necesitamos, de la retroalimentacion que nos reeindique el nuevo camino… para el alumno, en lugar de que el alumno deba encontrar estos datos por sí mismos.”

Aqui tenemos un ejemplo de geolocalización, el cual irá cambiando a medida que las necesidades personales lo hagan…

http://www.yelp.es/…/JmYckPs…/review/-C5cCA4wb33U78LQJwe-0w…

Cuando usamos la analítica para entender cómo pepitas individuales de contenido se realiza, por ejemplo, que los alumnos acceden a los Nuggets, la forma en que están accediendo a ellos, en los que los están utilizando, que es el uso de ellos, y lo que las calificaciones son -lo que acabamos es con la capacidad de hacer ajustes frecuentes que mejoran las necesidades del alumno . Cuantos más de estos ajustes hagamos, más personalizado y más se personaliza todo el proceso, otra cosa será conseguir la automatización de la retroalimentación, lo cuál nos llevaria a un aspecto crítico, es cierto, pero por otra parte determinaria de una vez por todas que el autoaprendizaje llegaría a su mayoría de edad y esto corresponde sin duda a la web 3.0 y/o 4.0.

Esto a su vez da a los diseñadores una conexión para el rendimiento instantáneo. Sabemos de inmediato qué tipo de impacto que cada pepita de contenido está teniendo en los aprendices, es una especie de RESONANCIA MAGNÉTICA continuada.. Esto nos acerca a el santo grial de la personalización, donde la analítica nos da el contenido adecuado para cada alumno, en lugar de que el alumno encontre el contenido por sí mismos.

 

 

 

 

 

Los elementos clave, sin embargo, son las pepitas de tamaño de un bocado de contenidos, perfiles de usuario, y la retroalimentación social.

Cualquiera sea el método de RETROALIMENTACIÓN que empleemos en cualquier escenarios de aprendizaje y que elijamos debe dar más trabajo para los estudiantes a actuar en consecuencia de lo que nosotros hemos facilitado, POR ELLO ES TAN IMPORTANTE QUE LOS APRENDICES SE RESPONSABILICEN DEL PROCESO DE EVALUACIÓN…

Como Wiliam (2011) afirma que “retroalimentación debe haber más trabajo para el receptor que el donante”.

La retroalimentación debe provocar el pensamiento – Fuera de toda la lectura, en todos los libros, en todos los trabajos de investigación y de todas las entradas del blog, el mensaje clave que se ha pegado conmigo acerca de cómo usar la retroalimentación proviene de Dylan Wiliam ( 2011):.

“Si tuviera que reducir toda la investigación en los comentarios en una sencilla idea general, por lo menos para las materias académicas en la escuela, sería esta: La retroalimentación debe hacer pensar”

También podemos hablar de PRO-ALIMENTACIÓN, como dicen algunos investigadores, “los aprendices necesitan tener las ideas claras previas para saber hacia donde deben ir”, eso también se lo escuchaba a Alejandro Piscitelli n una conferencia, y estoy de acuerdo, jeje, pero obviamente para mi no es ni mucho menos, ni suficiente ni básico….

Normalmente en la educación formal así es, en esta educación GARANTISTA, si que nos movemos con lo predecible, con un destino, unos objetivos, unas competencias…que des de un principio queremos conocer para llegar a ello, pero pensar, crear, innovar…no siempre va por estos cauces…

Surgen situaciones inesperadas, unas veces aisladas y sin motivo, otras provocadas por nosotros mismos o nuestros pares, que deben hacer que estemos preparados para saber reaccionar y eso de ninguna manera la educacion formal nos prepara para ello, por eso es tan importante convivir con la Inteligencia Artificial, con tecnologías inmersivas que sean capaces de ayudarnos en caso de que necesitemos ampliar, modificar…nuestro aspectro de posibilidades de aprendizaje….

¿Hacia dónde vamos?” O el avance de las direcciones de la intención, el objetivo o la finalidad de la pieza de trabajo / aprendizaje. Como Negro y Wiliam (1998) explican, “la prestación de tareas desafiantes y una amplia retroalimentación conducirá a una mayor participación de los estudiantes y un mayor rendimiento”.

Berger

Por lo tanto, es importante que las votaciones para tener el máximo efecto, el objetivo es específico y exigente, con la baja complejidad de tareas. Este objetivo puede ser el objetivo de aprendizaje de la lección, la cuestión central de la tarea o un objetivo para el cual el estudiante tiene que trabajar (de los comentarios anteriores).

El componente clave importante en esta pregunta, sin embargo se nos proporcionan criterios de éxito claros para cumplir con este objetivo. Con demasiada frecuencia, nuestros comentarios son específicas y precisas, pero no se vinculan claramente a la meta o el aprendizaje que tiene lugar. Es esencial que se hable de estos criterios para que los estudiantes puedan ver dónde se encuentran en el proceso y lo lejos que están de llegar a la meta deseada, pero a su vez se deben dejar puertas abiertas a que ellos puedan “manejarse” en “TERRITORIOS FANGOSOS“, en  espacios y en “no lugares, que van des de las investigaciones educativas clásicas a las etnogrficas y más caóticas…

Feedback Factors

No creo que la educación deje de ser tan garantista y si más abierta, diversa y masiva, eso es evidente, pero hay que acondicionar este TERRITORIO, para que no sea “hostil” de buenas a primeras y si acondicionado para establecer la diversidad de todos.

Qué los aprendices necesitan entrenamiento para dominar SU RETROALIMENTACIÓN, estarmos de acuerdo, pero debe hacerse de una manera “amigable”, libre y motivadora para ellos, nunca para nosotros, de esta manera su aclimatación, destrezas, creatividad…serán más rápidas y mejores, eso sin duda…

 

 

 

 

 

 

 

El éxito de los desarrolladores de datos los que van a ser vistas como estratégicas para el negocio, el aprendizaje…, son los que van a abrazar la tendencia al desarrollo de datos-contenidos ágiles. Esto significa exponer contenido a la comunidad de aprendices, lo que les permite calificar y brindan información sobre cómo mejorar el contenido, y luego actualizar inmediatamente pepitas de contenido para la mejora, muy lejos continua y permanente a partir del curso anual de actualización, o lo que es lo mismo, que los aprendices puedan personalizar los datos que les llegan de manera generalizada.

Sin retroalimentación, las personas, las organizaciiones corren a ciegas en la forma en que hace su trabajo. Lo mismo ocurre a nivel de proyecto. La evaluación efectiva, la eficiencia al hacer posible el descubrimiento y la eliminación de esfuerzo perdido y de gastos. El rigor de diseño de soporte de rendimiento requiere un conocimiento preciso de las tareas de las personas realizan y cómo trabajan en colaboración para completarlos. Se puede realizar un seguimiento del cumplimiento del proceso y los patrones de uso de los recursos de aprendizaje y rendimiento. Y la sabiduría combinada de la multitud puede manifestarse a través de una infraestructura de soporte de rendimiento que permite identificar de forma continua los errores venidos de los ensayos (ensayo-error…método cientifico). Una realidad de apoyo al rendimiento es que si un recurso no es útil, lo que nos revela rápidamente elementos ineficaces de rendimiento y facilita la mejora continua en cómo las personas realizan en conjunto y de forma independiente su aprendizaje.

 

 

 

 

 

 

El aprendizaje ahora está refrendado de manera científica y no es que de ello ya no hablaran los “viejos rockeros de la pedagogía”…Freinet, Freire, Dewey….y ahora Jay Cross, Charles Jennings, Harold Jarche, Jane Hart, Juan Domingo Farnos, Antonio Delgado…y cada vez más, de los que parten de la innovación más profunda (no incluyo los que realizan buenas prácticas) porque estos van por otro lado del “cuadro”, son necesarios para manetenernos la “sociedad activada”, pero cada vez más somos los que cruzamos las líneas rojas, Fernando Saez Vacas, Roger Schank, David Wiley, Stephen Downes, George Siemens, Juan Domingo Farnós…, los cuáles nos enfrentamos no con el sistema, ya que como solemos decir, “el peor antisistema es lo que algunos llaman el mejor sistema” (Juan Domingo Farnos)

Cada vez existen líneas “más borrosas” entre la acumulación de datos que recibimos .imputs., y “el contenido” que tenemos prescrito, uniformizado…por lo que los “curriculums educativos” ordenados por las jerarquías, más pronto que tarde, no solo no se podrán llevar a cabo, si no que la sociedad los “tirará” por ínútiles….

Acceder a información es ya un “elemento vital para todas las organizaciones, educativas, sociales, políticas, económicas…” Forrester señala que no es sólo el volumen de información está creciendo de manera exponencial.

Las organizaciones educativas, empresas,… dependen cada vez más de la información para tomar las mejores y más rápidas decisiones para obtener una ventaja competitiva, que les permita “vender su producto”, de la mejor manera posible, aunque la evolución de los diferentes planteamientos educativos se lo hace cada vez más complicado, ya que las organizaciones “cerradas” cada vez tienen menos sentido…

Es necesario, mediante el análisis de datos (BIG DATA) llegar a un puente que una ambas partes, aunque muchos creemos que eso no es fundamentalmente necesario, ya que cada uno puede actuar según sus maneras de entender la educación y llevarla a cabo, pero para ello, la “cultura” en la que vivimos debe ser completamente abierta, flexible, inclusiva y exigente con llegar a la máxima calidad personal.

“Big Data transformará la manera en la que vivimos, pensamos y trabajamos”. Es una de las frases que introduce en su conclusión Kenneth Cukier, y que precisamente da título a su libro Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.

La música podría desempeñar mucho ruído , los silbatos pueden soplar , la gente podría moverse, y algunos podrían disfrutar…. pero la actividad tiene poco, o nada , que ver con la generación de una visión real de la materia que nos ocupa , o la práctica de habilidades útiles. ” ¿Qué hemos aprendido de esa experiencia? ” Una respuesta honesta sería: ” Ni idea “, ya que saldremos del “learning is work” y volveremos a entrar en el círculo que la sociedad “post industrial” nos marca, no la Sociedad del Conocimiento.

Por las investigaciones y el feedback que obtenemos y, por la experiencia ,estamos convencidos fuera de toda duda que el aprendizaje experiencial es el modelo más eficaz para la formación y la educación. Pero con esto queremos decir , cuando se hace bien . Hacerlo bien requiere de varias cosas .

 

 

 

 

 

La experiencia y la práctica son dos de las fases que conducen a la meta final , que es la integración de nuevas habilidades en el desempeño del trabajo . Si no estamos tratando de cambiar algo en la forma de hacer nuestro trabajo y nuestro aprendizaje, ¿por qué estamos entrenando ?.

La experiencia y la práctica deben ser pertinentes , válidas y significativos. Cualquiera que sea la forma de las actividades de aprendizaje experiencial toman el juego , la simulación, o alguna otra cosa – lo que debemos aprender es acumular experiencias para mejorar como personas y como sociedad. Actividades de aprendizaje son tiempo probado y demostrado que hacer lo que dicen que harán.

El proceso de aprendizaje debe reconocer e incorporar los principios educativos sólidos. Ciertamente , sabemos que la experiencia directa tiene un enorme impacto en el aprendizaje . Pero eso no es todo lo que sabemos . Las investigaciones y la prácticas educativas se demuestra, por ejemplo, que las personas tienen diferentes estilos de aprendizaje , y que estos estilos de entrar en juego de manera significativa, son uno de los principios básicos de una sociedad diversa, abierta e inclusiva.

Entendiéndose “Estilos de aprendizaje” como los rasgos cognitivos, afectivos y fisiológicos que sirven como indicadores de como las personas perciben, interactúan y responden a sus ambientes de aprendizaje.

 

 

 

 

 

 

David Kolb (1971) identificó dos dimensiones principales del aprendizaje: la percepción y el procesamiento. El aprendizaje no es más que el resultado de la forma como las personas perciben y luego procesan lo que han percibido.

Describió dos tipos opuestos de percepción:

a-Experiencia concreta

b-Conceptualización abstracta

 

 

Y describió dos tipos opuestos de procesamiento:

a-Experimentación activa
b-Observación reflexiva
La yuxtaposición de las dos formas de percibir y procesar es lo que llevó a Kolb a describir un modelo de cuatro cuadrantes que explica los estilos de aprendizaje: Convergente, Asimiliador, Acomodador y Divergente…

Los convergentes poseen las siguientes características:

Racional – Analítico – Organizado – Hermético.
Orientado a la tarea – Buen líder – Deductivo.
Los asimiladores poseen las siguientes características:

Reflexivo – Pensador abstracto – Hermético – Investigador
Planificador – Genera modelos – Poco empático.
Los acomodadores poseen las siguientes características:

Impulsivo – Orientado a la acción – Flexible – Asistemático.
Organizado – Espontáneo – Comprometido.
Los divergentes poseen las siguientes características:

Emocional – Flexible – Intuitivo – Sociable.
Soñador – Orientado a las personas – Genera ideas.
Más adelante Peter Honey y Alan Mumford (1988) partieron de las bases de David Kolb y llegaron a la conclusión de que existen cuatro estilos de aprendizaje, que a su vez responden a las cuatro fases de un proceso cíclico de aprendizaje: Activo, Reflexivo, Teórico y Pragmático.

Los activos aprenden mejor cuando:

Se lanzan a una actividad que les presente un desafío.
Realizan actividades cortas y de resultado inmediato.
Hay emoción, drama y crisis
Les cuesta más trabajo aprender cuando:

Tienen que adoptar un papel pasivo.
Tienen que asimilar, analizar e interpretar datos.
Tienen que trabajar solos.
Los reflexivos aprenden mejor cuando:

Pueden adoptar la postura del observador.
Pueden ofrecer observaciones y analizar la situación.
Pueden pensar antes de actuar.
Les cuesta más aprender cuando:

Se les obliga a convertirse en el centro de la atención.
Se les apresura para que pasen de una actividad a otra.
Tienen que actuar sin poder planificar previamente.
Los teóricos aprenden mejor cuando:

Deben partir de modelos, teorías, sistemas con ideas y conceptos que presenten un desafío.
Tienen oportunidad de preguntar e indagar.
Les cuesta más aprender:

Con actividades que impliquen ambigüedad e incertidumbre.
En situaciones que enfaticen las emociones y los sentimientos.
Cuando tienen que actuar sin un fundamento teórico.
Los pragmáticos aprenden mejor cuando:

Se les presentan actividades que relacionen la teoría y la práctica.
Ven a los demás hacer algo.
Tienen la posibilidad de poner en práctica inmediatamente lo que han aprendido.
Les cuesta más aprender cuando:

Lo que aprenden no se relaciona con sus necesidades inmediatas.
Realizan actividades que no tienen una finalidad aparente.
Lo que hacen no está relacionado con la realidad.

 

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No hay sustituto para la experiencia. Esa es una verdad demostrada.Recordemos que la parte en que el profesor y los estudiantes regresan a la vida clásica, la de siempre, es ese momento volvemos a perder la experiencia que habíamos obtenido Eso es importante . En ausencia de perspectiva informada y devolución de datos válidos , sólo la experiencia es un maestro cruel lento y tiende a consolidar los malos hábitos junto con los buenos.

Naturalmente que muchos defenderán que la teoría es importante, pero eso se puede aprender también trabajando, muchos lo hacen y les funciona perfectamente. Del mismo modo , los juegos , simulaciones, y los instrumentos de retroalimentación pueden ser maravillosamente útiles para las habilidades relacionadas con el liderazgo, el trabajo en equipo , coaching , resolución de conflictos , la comunicación interpersonal , y más aprendizaje …¿eso lo podemos hacer en organizaciones educativas regladas por curriculums, tareas…prescritas y uniformizadoras?.

Desafortunadamente, ” aprendizaje experimental ” se ha convertido en una frase de moda en la comunidad empresarial – entrenamiento. Como suele ocurrir cada vez que una buena idea se convierte en una moda , una gran cantidad de tonterías ha surgido en torno a ella. Usted no tiene que buscar mucho para encontrar los programas de ” aprendizaje vivencial ” que sustituyen con la mera actividad de la experiencia y la práctica pertinente .

Pueden ser muy atractivos e interactivos, como una situación se presenta a los alumnos y luego se les pedirá que responder a ella mediante la selección de una opción de la acción (evaluación). Esto proporciona un entorno de aprendizaje seguro ya que no hay consecuencias para los errores, pero si encima aplicamos SIMULACIONES, el error se convierte en un camino más para aprender ya que tenemos que derivar por medio de la retroalimentación, ya sea analógica o digital, hacia otros derroteros que pueden estar previstos (innovación) o no (disrupción), que a su vez, permite a los estudiantes a obtener una comprensión de las lecciones y luego aplicar sus habilidades.

 

 

 

 

 

 

Los escenarios en los que normalmente estamos inmiscuidos tienen tres partes:

1-Una descripción de una situación dada

2-Una pregunta con opciones (tres opciones parecen ser la norma)

3-Comentarios:
-puede ser inmediata para escenarios conocidos o no.
-puede retrasarse si el escenario es de ramificación.

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

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

 

 

 

 

 

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

El APRENDIZAJE DE DOBLE CIRCUITO CLÁSICO, coincide plenamente ya que la gestión del conocimiento basada en el alumno (PKM) se desarrollan en escenarios individuales no personalizados y por medio de los conocimientos tácitos y explícitos, internos como externo, ….

“A popular framework for PKM is the “Seek, Sense, Share” model, developed by Harold Jarche. Here is a 5-minute video walkthrough of Jarche’s take on PKM, which he now calls Personal Knowledge “Mastery”. Social media expert Beth Kanter helped bring this model into nonprofit circles thru her trainings, a 2011 blog post, and a 2014 GMN conference session.

Jarche’s Seek, Sense, Share model is a personalized process where “learning is the work” rather than an occasional luxury.

To Seek is to engage in extended personal learning networks in order to discover and filter information and new perspectives that can inform your learning goals.
To Sense is to internalize and add value to this information by developing new insights through discussion and experimentation.
To Share is to communicate your new thoughts, resources, results, or lingering questions back to your peers and networks.
The process may seem obvious, but it is easy to skip the less comfortable steps due to fear, lack of practice, or lack of trust.

Future GMN blog posts will dig deeper into PKM and its related cognitive, social, and technical aspects. How does PKM fit in the grants management context? As grants managers, we understand how a good and flexible process can promote effectiveness; but this takes trial and error, patience, and a lot of feedback. With regular practice, a PKM process can advance your skills in critical thinking, communication, collaboration, adaptability, and info-tech literacy. Wouldn’t such skills support higher levels of organizational effectiveness and learning?

Anyone interested in this process should jump in to share their questions and ideas. What parts of a PKM process have you tried? How has this helped productivity? What tools are most useful? What challenges are in the way? Comment here or email npowell@gmnetwork.org with your ideas for collaborative experimentation. All it takes to get started with PKM is some passion, disciplined practice, and a willingness to share” By .Chad Gorski

También con ello nos pondremos a:

-crear,

-aprovechar,

-nutrir,

-sostener

-ampliar su red externa para abrazar nuevos nodos de conocimiento.

-identificar las conexiones, sentido entre nodos de diferentes conocimientos.

-Buscar el nodo de conocimiento que puede ayudar a lograr mejores resultados, en un contexto de aprendizaje específico agregado y remix

-Cruzar las fronteras, conectar y cooperar.

-Navegar y conocer a través de múltiples redes de conocimiento.

-Ayudar a otros networkers conocimiento construir y extender sus redes.

 

 

 

 

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 lo que podremos:

1. cuestionar, criticar y rechazar algunos aspectos de las prácticas aceptadas,

2. analizar la situación,

3. Construir de una nueva solución a la situación problemática,

4. examinar los procesos de aprendizaje de manera continuada.,

5. implementación de lo que vamos construyendo, pero sin miedo a volverlo a empezar de manera diferente,

6. reflexionar sobre y evaluar el proceso,

7. consolidar los resultados en una nueva práctica estable, pero teniendo en cuenta que nunca se basará en la certidumbre.

Sin embargo, en la nueva era de conocimiento intensivo, es cada vez más evidente que el conocimiento es muy complejo y tratar con el conocimiento no es reducible a cualquier secuencia de acciones y nos permite implementar otras acciones complejas que siempre nos permitirán un APRENDIZAJE PERSONALIZADO BASADO EN EL ERROR, entendido como DESAPRENDER, como el proceso de mejora de lo que hemos realizado o ser capaces de construir otro de nuevo y diferente…

juandon

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