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La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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Inteligencia Artificial

¿Cómo las tendencias actuales en aprendizaje automático, análisis de datos, aprendizaje profundo e inteligencia artificial aprenden” de la “experiencia?

Juan Domingo Farnos

 

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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 experiencia innovadora y/o disruptiva  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.

 

“No hay que BORRAR el error, hay que hacértelo tuyo” de Juan Domingo Farnós Miró

 

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”

La corrección de error sucede a través de un proceso continuo de investigación , donde cada uno en el clima organizacional puede investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO,con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros ALGORITMOS PERSONALIZADOS, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos…. Pero voy observando que “el corregir los errores” nos lleva a pensar en la negatividad del mismo, cuando sabemos, o por lo menos yo contemplo, que el error es aprendizaje y es entonces cuando me pregunto ¿por qué corregir los “errores”?

 

 

 

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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”.

 

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 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.

 

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

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

 

 

 

 

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

 

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

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

 

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

 

Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como s

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

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

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

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

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

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

—¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

 

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

 

 

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

 

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

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

 

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

 

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

 

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

 

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

Para ello, se plantea una conjunción 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.

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

 

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

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

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

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

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

 

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

 

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

 

 

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

 

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

 

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

 

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

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

 

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

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

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

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

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

Para entrar a investigar de monera acorde a los deseos de esta nueva soiedad, establecemos procesos de aprendizaje investigativo en una nueva educación disruptiva:

 

a-contextualizar (contexto y significado),(explorar-buscar–aprender a aprender)

b-décontextualizar (modelado…textos, videos), (presentar-organizar-confrontar (pensamiento crítico, producir)

c-recontextualizar (aplicación directa-indirecta…)

 

Tomar estos tres ejes como directrices de todo el proceso que debe basarse en la pregunta de la hipótesis, más en el presente y el futuro que en el pasado y siempre bajo valores de la nueva sociedad.

Establecer que las fuentes de información y de contraste deben ir dirigidas a personas y organizaciones que buscan las innovaciones y la disruoción del sistema y dejar en un segundo plano a los que hasta ahora nos han hablado sobre un “pasado glorioso” que ahora recordamos como eso, pero que debemos superar en una nueva cultura con otros valores.

Intentarles hacer comprender que las investigaciones deben ser de manera colaborativa y en red en todo momento, estableciendo sinergias basadas en las diferencias y yo no en líneas uniformizadas y homogéneas, tanto de trabajo, opiniones etc.

. Los sistemas de pensamiento de un paradigma conversacional de la ciencia de la auto-organizados-Learnings e ha aplicado a un paradigma de investigación-acción para la que el conjunto de herramientas serán diseñadas, proponiendo un marco de actuación pedagógico personalizado, nunca generalizado ni estandarizado.

 

Todo diseño de un entorno de aprendizaje conversacional” proporciona una nueva visión de la comprensión de la relación entre el pensamiento y el aprendizaje:.

 

  1. Aprendizaje personal real depende de la autoevaluación y la evaluación reflexiva a través de la construcción de referentes …
  2. La práctica depende de la capacidad del alumno para auto-monitorear y controlar el proceso de aprendizaje, mientras que el desarrollo de modelos apropiados de comprensión le sirven para sacar lo mejor de si mismo.
  3. El significado compartido se negocia de manera conversacional en las redes sociales. Este tipo de redes sociales pueden entenderse como entornos de aprendizaje conversacional que construyen su propia viabilidad y validez, lo que resulta en una capacidad para el pensamiento creativo y flexible

 

Investigar procesos de acción-reacción entra en un proceso de sistemas de pensamiento, que Elliot (1991) describe como un ciclo de desarrollo profesional de la acción-reflexión que determina el proceso de gestión del cambio cualitativo de cómo el profesor puede experimentar con su plan de estudios. Por lo tanto, consideramos que la investigación-acción para tener un proceso de pensamiento crítico que pone el investigador de la acción en una reflexión sobre la práctica como una forma de auto-indagación sistemática (McMahon (1999)) a partir del cual los emplearmos las herramientas síncronas y asíncronas de la web 2.0, de la inteligencia artificial….

Una praxis Esta metodología de investigación-acción-reacción proporciona una base experimental basada en el trabajo que generalmente busca evidencias cualitativas que demuestran una mejora en el propio desarrollo profesional y la situación de trabajo, objetivo en contraposición al paradigma experimental positivista más tradicional que busca leyes generalizables a través de la prueba de hipótesis (Coombs & Smith, 2003).

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

¿Está la educación perdiendo su valor, ahora que todo el mundo tiene un grado, un máster, un doctoral? o ¿A lo mejor esto ya no sirve en nuestra sociedad? “Demasiados hechos, demasiado poco la conceptualización, el exceso de memorización, y muy poco de pensamiento.”

~ Paul Hurd,..

 

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

 

Por lo tanto, las TIC reflectantes-herramientas que funcionan de manera significativa, auténticos andamios de pensamiento crítico y por lo tanto pueden ser diseñados para ayudar a los participantes en la investigación a llevar a cabo un proyecto a pequeña escala dentro de su propio entorno social y laboral . Técnicas de gestión de proyectos de investigación de acción TIC incluyen el uso genérico de: –

En este caso, es importante señalar la versatilidad adaptativa del esquema propuesto, en función de los requerimientos epistemológicos, teóricos y metodológicos subyacentes a la comprensión de los hechos histórico-sociales que sean susceptibles de ser investigados, los cuales producen conexiones sistémicas con el fin de producir transformaciones sociales de impacto colectivo.

 

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La educación, la economía y la inteligencia artificial… descentralizan la nueva sociedad (Educación Disruptiva)

Juan Domingo Farnos Miro

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Se aproxima una crisis de percepción. La complejidad del mundo ha llevado al ser humano a simplificar la realidad, a abstraer la naturaleza para hacerla cognoscible y, tristemente, a caer en la trampa de la dualidad. Bien y mal; objetivo y subjetivo; arriba y abajo. Pero la tendencia tiende a  ordenarlo todo choca con la misma realidad, irregular y discontinua. Muchos científicos ya han renunciado a la ilusión del orden para dedicarse al estudio del caos, que acepta al mundo tal y como es: una imprevisible totalidad.

 

La educación como la entendemos hoy, está alcanzando sus últimos días y el trabajo tan cuál ya ha terminado su paso por las diferentes culturas.

Las palabras clave: redes, conexiones, inteligencia artificial, descentralización, podríamos añadir, redarquía, descentralizan los escenarios de aprendizaje y de trabajo y los hacen más volátiles si cabe.

Ya nadie puede garantizar la existencia del trabajo para todos porque aún no está claro como “firmaremos” el contrato social sobre el mismo e incluso para aquellos que sean capaces de conseguir las HABILIDADES que tanto renombramos y como la formación de mañana se realizará, toda y digo toda, fuera del aspectro actual de lo que conocemos por educación formal, la incerteza aún es mayor.

Winter se sorprende al saber que hay otros mundos en otros planos de la existencia. Estos mundos son muy diferentes de los de ella, que van desde problemas, a un planteamiento distópico (Distopía: utopía perversa donde la realidad transcurre en términos opuestos a los de una sociedad ideal). , al futurista o fantástico.

Pero en esta incertidumbre, en este caos, debemos ofrecer VALOR, debemos tener la capacidad de hacerlo, pero no solos, nunca lo conseguiriamos, nuestra red nos ayudará, claro que si.

A medida que los cambios en los ecosistemas se convierten en nuestra capacidad para co-crear significado dentro de nuestras comunidades, eso nos permitirá prosperar. Cuando la incertidumbre es la única constante, sólo el ágil podrá sobrevivir y prosperar.

Solo nos queda que aprender a vivir en la incerdidumbre (en aprendizajes y en trabajo) (Educación Disruptiva)

¿Es en esta sociedad donde debemos controlar el caos, tanto en educación como en otros aspectos?…si es afirmativo, no sería volver al principio? y si es que no? ¿cómo lo implementaríamos? ¿no sería entonces una verdadera disrupción?…

 

Esta sociedad mal llamada “caótica”, para otros anárquica (que triste que no se entienda a la misma sociedad y no me refiero al término, que es lo de menos)…

Todo ello nos conduce a….

Nuevas formas de vivir y pensar la realidad.

Comprender la complejidad del mundo (estable y siempre cambiante), sus procesos creadores e innovadores. Dentro del caos siempre hay un orden, pero ya no es generalizada, si no diversa y personalizada (lo cuál no es menos importante (algunos dirán que si), pero no…es lo que es, lo que la sociedad es hoy en día.

Trascender la estrechez de la cultura científica.

Dejar de luchar por ahuyentarlo y pactar con él …

Comprender que cada acción, por pequeña que sea, decide dramáticamente el futuro de cada quien y del colectivo. El mundo está interconectado.

Entender que es tanto un paradigma como una ilusión…

Hay que dejarnos de obsesionar por CONTROLAR la incertidumbre y ver ésta como algo positivo.

Si prestamos atención a las sutilezas (saliendo de posiciones rígidas y controladoras) abrimos dimensiones creativas profundas y armoniosas.

Esta florece cuando poetas, pintores, escritores, músicos, bailarines…están inmersos en el caos. La creatividad surge cuando el ser humano asume el control de su vida.

Con esta posibilidad “el caos y también la incertidumbre” aumentamos el número y también la calidad en el abanico de posibilidades y conductas que se pueden dar, observar o vivir en cada situación. Cuanto mayor sea el abanico de posibilidades, mayores los grados de libertad que se registran. (hasta ahora era todo lo contrario…cuanto más rigidez, más control…mejor eran los resultados para los que seguían el sistema, y muy mal, para los que se apartaban de él).

En la Teoría del Caos existen tres componentes esenciales: El control, la creatividad y la sutileza. El control por dominar la Naturaleza es imposible desde la perspectiva del caos, pactar con el caos significa no dominarlos sino ser un participante creativo. “Mas allá de nuestros intentos por controlar y definir la realidad se extiende el infinito reino de la sutileza y la ambigüedad, mediante el cual nos podemos abrir a dimensiones creativas que vuelven más profundas y armoniosas nuestras vidas”.

El control por dominar la Naturaleza es imposible desde la perspectiva del caos, pactar con el caos significa no dominarlo sino ser un participante creativo. “Mas allá de nuestros intentos por controlar y definir la realidad se extiende el infinito reino de la sutileza y la ambigüedad, mediante el cual nos podemos abrir a dimensiones creativas que vuelven más profundas y armoniosas nuestras vidas”. (Teoría del Caos)

Conceptos útiles que incluyen co-evolución, el desequilibrio, la retroalimentación positiva, perturbación, transformación, fractales, atracciones extrañas, la autoorganización y la complejidad dinámica.Estos conceptos pueden ayudar a comprender cuando el sistema está listo para la transformación, y la dinámica del sistema que pueden influir en los cambios individuales que tratamos de hacer y los efectos de esos cambios.

Por otra parte, la teoría del caos y las ciencias de la complejidad nos pueden ayudar a comprender y mejorar el proceso de transformación como un sistema complejo adapta los sistemas educativos para transformarse. Los atractores extraños y puntos de apalancamiento son especialmente importantes para ayudar a nuestros sistemas educativos para corregir el desequilibrio de la evolución peligrosa que existe en la actualidad.”( Reigeluth, 2004)

Realemente tampoco es tan necesario controlar el caos, eso es lo que venimos haciendo durante siglos . Estos sistemas disfuncionales debemos asimilarlos y sentirnos cómodos en esta nueva sociedad, que algunos llaman, sociedad utópica.

Winter se sorprende al saber que hay otros mundos en otros planos de la existencia. Estos mundos son muy diferentes de los de ella, que van desde problemas, a un planteamiento distópico (Distopía: utopía perversa donde la realidad transcurre en términos opuestos a los de una sociedad ideal). , al futurista o fantástico.

Con base en lo anterior hay dos clases de incertidumbre: Estructurada: No se sabe que puede pasar entre diferentes alternativas, pero sí se conoce que puede ocurrir entre varias posibilidades. No estructurada: No se sabe que puede ocurrir ni las probabilidades para las posibles soluciones, es decir no se tienen ni idea de que pueda pasar.

Esta es una categoría muy común para las decisiones aunque de nombre peculiar. Se parece a la toma de decisiones bajo riesgo, con una diferencia importante. Ahora no se tiene conocimiento de las probabilidades de los eventos futuros, no se tiene idea de cuan posibles sean las diferentes consecuencias. Por ejemplo tratar de adivinar si al tirar una moneda al aire el resultado es cara o cruz sin saber si la moneda tiene dos caras, es legal, tiene dos cruces. Otro ejemplo seria también el de tratar de decidir si se debe aceptar una oferta de trabajo sin saber si después se tendrá una mejor.

Esta categoría es realmente como disparar en la obscuridad. ¿Habrá una manera óptima de disparar en la obscuridad? En realidad no. Aun así se pueden ofrecer varios métodos para manejar problemas de este tipo. Primero debe tratarse de reducir la incertidumbre obteniendo información adicional sobre el problema. Con frecuencia esto basta para que la solución sea evidente. Si esto falla, se tienen varios caminos abiertos.

Una manera de manejar este tipo de situaciones es introduciendo abiertamente en el problema los sentimientos subjetivos de optimismo y pesimismo. Esto no es tan malo como parece; en muchas ocasiones, los sentimientos subjetivos tienen una base razonable.

Los elementos más mutables dentro de cualquier sociedad no son los objetos, sino los sujetos, las personas, tanto a nivel individual como social y en esa dirección es en la que debemos trabajar.

En una edad super-conocimiento, desarrollaremos las habilidades críticas y pensando en que se basa el negocio, la evolución, la cooperación…, para mejorar sus prácticas y resultados, admitiendo el riesgo como algo básico.

El aprendizaje Investigativo creará empresas verdaderamente distintivas que se construiran exclusivamente para encajar el conocimiento que contienen.

Esto necesariamente crea una nueva función de liderajes dando lugar a una escasa mezcla de habilidades especializadas.

 

executive-summarily

 

Todo este proceso lo diseñaremos para hacer cosas con la replicabilidad y el compromiso que se merecen, de manera creciente y constante con un aumento de la eficiencia, la escala y el acceso a mas elementos exteriores, que antes no podíamos.

Ahora sabemos que los “stocks de conocimiento” se reducen en valor mucho más rápidamente en relación con un mundo emergente de “flujos de conocimiento” – que el conocimiento ya no necesita poseer, sino que hemos de ser capaces de llegar a su acceso.

El aprendizaje continuo es el combustible de la innovación basada en dichos flujos, y en contra de tales competidores, todos “legado”, las empresas y sus aprendizajes no digitalizados la tasa de cambio en el exterior es superior a la tasa de cambio en el interior.

Algunas de las instalaciones clave de Investigación de Aprendizaje son que:

  1. Una empresa puede ofrecer un mejor retorno de cada mente empleada cuando se puede construir una fuerza de trabajo de aprendizaje comprometido,  imbuido por capacidades de pensamiento más de tipo empresarial a través de sus miembros.
  2. Los que están en el orden jerarquizado vertical, comúnmente poseen totalmente diferentes conocimientos y experiencias para el personal de alto nivel que durante mucho tiempo han sido promovidos fuera de contacto con los clientes, o se quitan de donde se realiza el trabajo real.
  3. Todo el mundo puede aprender mejor cuando emprende desafíos para contemplar nuevas preguntas en el contexto de su lugar de trabajo.
  4. En los lugares de trabajo, aprender puede crear una experiencia más atractiva para aquellos que vienen a trabajar que deseen contribuir y aprender.
  5. Cuando existan perspicacia y motivación, el potencial de aumento de la rentabilidad en el conocimiento y la fuerza actual en todas las especialidades de la organización crece.
  6. Quienes no están acostumbrados a pensar o contribuir más allá de la especialidad en la que estaban comprometidos comenzarán a hacerlo.
  7. La construcción de la sensibilidad y capacidad de respuesta a los cambios externos de sus “bordes” mejorará la capacidad de una organización para anticipar el futuro.
  8. Determinado aprendizaje puede estimular el perfeccionamiento de los modelos de negocio existentes para impulsar la innovación en la concepción y ejecución de la estrategia.

En muchas organizaciones de legado, el aprendizaje no está integrado en la estrategia en absoluto. En muchos, incluso el concepto de estrategia no se comunica de manera efectiva a los esperados para entregarlo.

Contra la certeza de la industria en  red-y en tiempos disruptivos , muchos administradores ahora pueden también estar a punto de experimentar el dolor de verse obligados a contemplar la insuficiencia de sus propios procesos de creación de conocimiento y de gestión, en relación con sus competidores, su industria o las mejores prácticas actuales en otros lugares .

El aprendizaje por círculos nos permite interactuar constantemente todos, o por partes, de tal manera que la transparencia y la confianza son lo que nos harán más responsables y con mayor compromiso en lo que vamos aprendiendo y en las salidas prácticas de estos aprendizajes que se instalarán en el trabajo, la investigación.

Una especie de Comunidades de aprendizaje MULTIDISCIPLINARES, nunca hoogéneas, que se complementen y si no lo hacen que busquen siempre pequeños puntos de coincidencia que a partir de ello propaguen ideas y construcciones nuevas y potentes en diversos campos. lo cual hará que surja un mayor valor añadido que será óptimo para cada uno de ellos en particular y a todos en su conjunto….

Por tanto las Comunidades de Aprendizaje quedan superadas e inmiscuimos nuestros procesos de learning is the work, en un proceso EN RED, y abarcando todos los campos, no dejando a ninguno aislado y permanentemente en evaolución diversificada (sigan leyendo…)

 

Ayer también hablábamos de las redes de confianza las cuáles están convirtiendo en muy importantes para la manera en que creamos productos / servicios que cada individuo en la red, lo que le conforman como un contribuyente potencial.Hay sólo este tipo de redes en la empresa, lo cual podríamos extrapolar a otro tipo de organizaciones: políticas, educativas, de salud…, así, y que desempeñan un papel importante en cómo se transfiere el conocimiento tácito en la organización y en como aprendemos para convertirlo en explícito.

Cada vez más, las herramientas de redes sociales están disponibles dentro de la organización y el análisis de estas redes da una buena idea de quiénes son los líderes del conocimiento en una organización , y que los individuos formen su red. La posibilidad de dirigir e influir en los líderes de conocimiento dará lugar a efectos similares en sus redes.

En la gestión del conocimiento en un contexto donde el conocimiento se produce de manera informal por una comunidad de práctica difundida en diferentes lugares, podemos analizarlos de manera personalizada y minuciosa. Estos componentes – desde el análisis sociológico de la red para el diseño y desarrollo de la tecnología de soporte web 2.0 – se unen por la filosofía de las metodologías ágiles …

Se presentan los principios de las metodologías ágiles , así como su aplicación a contextos diferentes , desde la producción de software, en el que han crecido en un principio. La lección aprendida de cualquier estudio de caso de las metodologías ágiles , traerá una estrategia organizativa integral , multi – nivel de gestión del conocimiento dentro de las situaciones reales.

La concepción de épocas anteriores de escuela, familia, (vida social, cultura, familiar del pasado, religión…), para pasar hoy a estructuras más difusas, fluídas, arriesgadas etc, lo que denominaremos a partir de ahora, ya ni tan solo revolución industrial, 4.0 o 5.0, sino REVOLUCION ESTRUCTURAL DE LA SOCIEDAD (Término que nos permite relacionar aspectos más globales y multiciplinares del nuevo tiempo que nos toca vivir.)

La red, internet, está evolucionando hacia “la plaza” donde suceden los acontecimientos, donde esta revolución se lleva a cabo, parece que fuera de internet solo hay la nada y por el momento así será.

Si ya sabemos que los cajeros de los “Super” o las personas que atienden en los Bancos, por decir algo, ya prácticamente no existen, lo mismo sucederá en lo que hasta ahora hemos llamado educación, los aprendices ya producen sus contenidos, desarrollan su esquemas para aprender, se están erigiendo como los responsables de su aprendizaje y del control de calidad de lo que hacen, por tanto el trabajo que envuelve estas actividades será otro, no digo que cierren las instituciones como las universidades, pero evidentemente y como decimos en la Educación Disruptiva, su función será la de acompañamiento y facilitación y lo será preferentemente de manera online, digital etc…ya que el aprendizaje móvil va subir a cuotas de más del 80%.

Evidentemente no podremos entender el “PARO” como hoy, ya que no trabajará ni la misma tipología de personas ni tan solo éstas serán las que paguen los “impuestos”, evidentemente deberán hacerlo las máquinas, por lo que sustrato social, educativo y laboral se deberá “escribir” de acuerdo a los nuevos tiempos y nunca de manera definitiva, sino adaptable y progresiva a como se vayan desarrollando los acontecimientos.

Evidentemente loas transformaciones van a ser tan volátiles y rápidas que lo único importante va a ser preveerlas y anticiparte a ellas, estableciendo unos MÍNIMOS DE SALIDA, no podremos hacer nada más, porque unas tecnologías aprenderán de las otras y esto hará que un cambio se sobrevenga a otro.

No estamos en un MATRIX porque en definitiva estas disrupciones se producen en las personas y son estas las que no podemos dejar pasar el tiempo esperando, esto nos conduce a no prepararnos para lo que vendrá, por ejemplo:

Las Universidades no pueden ofrecer, grados, masters, tesis doctorales, CONGRESOS Y CONFERENCIAS, con los mismo planteamientos de siempre, solo porque siempre se han hecho así y porque hacerlo de otra manera parecería frívolo. Sino son capaces de hacer las cosas con visión de futuro dejan a otros que lo hagan, no es un riesgo, es la realidad y si en principio parecerá que son únicos, no pasa nada, será lo mejor para su comunidad y a continuación para la sociedad.

No quisiera de nuevo estar solo, de nuevo doy un paso más, ahora ya dentro del nuevo paradigma en una posición más actual donde la Educacion Disruptiva se adentra en posicionameintos más globales con interdisposiciones de las diferentes disciplinas y aspectos de la vida de las personas y lo sigue haciendo en red pero una red donde las personas fabrican su manera de hacer las cosas ya con plena responsabilidad, …el querer no ser dirigidos por otros ya ni lo cuestionan, simplemente ha desaparecido. Títulos, lideres jerárquicos, universidades dirigistas y controladoras, trabajo que no conduce a nada, etc…esto ya ni tan solo merece perder el tiempo hablar de ello ya que lo que les importa es el presente y especialmente el FUTURO…

Estamos muriéndonos mientras la red se autoconstruye y nos abarca como aplanadora de identidades. Lo que esta en juego es el como interpretamos la red o como la red nos interpreta a nosotros, de ahí la necesidad de una actitud participativa que genere espacios abiertos a la reflexión y a la crítica, a la investigación y construcción de ideas para ser enriquecidas colectivamente ahora que la oportunidad lo permite con personas de todo el mundo en este determinado tiempo, momento y lugar.

Es claro que el planeta obedece a reglas internacionales de mercado, los ideales de globalización son la estrategia de los países industrializados para mantener su control. No existen planes globales para compartir la tecnología, para educar en tecnología, sino al contrario para mantener y aumentar las distancias entre pobres y ricos, en este caso entre info-ricos e info-pobres, la brecha es aún más grande e insalvable.

 

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Razón que justifica el uso de los medios en tareas educativas y de valoración a las diferentes tradiciones culturales. La diversidad en la red no es vista como patrimonio global, sin embargo hace de ella un espacio abundante en algo mas que datos, la convierte en el lugar idóneo para ganar en conocimiento, experiencia y por tanto sabiduría.

El pensamiento único se puede entender como el que nos imponen los modelos, como por ejemplo el de la globalización. El pensamiento crítico es al que puede acceder el individuo por sus propios medios y que le permite ser consciente de su lugar y grado de participación y compromiso con respecto al lugar y situación en que se encuentra.

Aquel que reciba una idea mía, recibe instrucción en si mismo sin demeritar mi idea. Las ideas deben dispersarse libremente de unos a otros alrededor del planeta, por la moral y mútua instrucción de los hombres, un mejoramiento de nuestra condición, parece haber sido así designado por la naturaleza, como el fuego, que se expande por el espacio, sin perder su densidad en ningún punto, y como el aire en el que respiramos, que se mueve y contiene a nuestro cuerpo, imposible de ser encerrado o de ser poseído exclusivamente por un individuo. Los inventos entonces por naturaleza no pueden ser un tema de propiedad”.

La red como zona crítica de pensamiento y aprendizaje!!!!!

Cualquier idea puede ser buena o no si es factible de aplicar, o por lo menos intentar que sea así y en una sociedad en red, nadie perdonaría a ningún pensador que se preciara sino lo intentara con todos los medios tecnológicos, didácticos, organizacionales…que se encuentran dentro de la Sociedad de la Información y del conocimiento…

El pensamiento crítico, puede actuar de “alerta” para que en lo que respecta a lo que queremos dar a entender como Educación Disruptiva dentro de un entorno global social, pueda llevarse a cabo.
Puede considerarse como el detonante de un proceso o procesos, que nos abra la mente…y que en un primer momento podríamos centrar en lo que ….

 

¿Quién legitima los conocimientos en la era digital? ¿Alguien tiene el “poder de hacerlo? ¿Por qué? (Educacion Disruptiva? 

El curriculum no proporciona conocimientos, estos se consiguen por medio de informaciones, experiencias, habilidades… y son los aprendices quienes lo hacen de manera personalizada y socializada.

El problema esta en : ¿Quién los legitima? ¿Qué autoriza su inclusión? ¿Se pueden cambiar? ¿Quién lo puede hacer? En estos nuevos tiempos ¿debemos seguir los mismos procedimientos que antaño? ¿Por qué?

Preguntas que de alguna manera nos labran el camino para que a través de su transformación nos permiten llegar a una disrupción social y cultural.

El curriculum es el principal MEDIO DE MENSAJERIA (Ben Williamson) de la educación formal, realmente no tiene otra.
Ahora realmente lo que si es influyente es la “significación” política que representa en el ideario de la sociedad. Nos encontramos posiblemente con dogmatismos, adoctrinamientos o simplemente nada, es decir, solo lo que cada asignatura se quiere que se demande.

La pérdida de la influencia de la Educación Formal y su reconocimiento social, hace que el curriculum cerrado, por definición lo es, deje las puertas ABIERTAS a todo tipo de “incursiones” que vienen de fuera y que dinamitan sus puertas, tanto en su vertiente pedagógica, tecnológica, de valores etc…

La Educación Disruptiva lo contempla y establece posibilidades mixtas:

-Conlleva a una permeabilidad de un ecosistema de aprendizaje digital para la exportación y / o importación de la información y el conocimiento que depende de la naturaleza de la “arquitectura” de los componentes del sistema (por ejemplo, la conectividad, la agrupación), las características de los protagonistas y su diversidad y distribución , y las interacciones entre ellos …

Por lo tanto, con ello preparamos las prácticas eficaces de aprendices expertos en relación con las herramientas y entornos Web 2.0. Sobre la base de un estudio cualitativo, nuestro objetivo siempre irá dirigido a delinear un perfil de competencias del estudiante durante toda la vida-2.0 con el fin de identificar a un soporte de herramientas de planificación-una formación de calidad que llevaremos a cabo desarrollando habilidades PKM-en los no expertos.

Nos centraremos en competencias básicas y habilidades de orden superior ( Meta-habilidades), identifica las condiciones que lo permitan y las competencias que favorezcan una gestión eficaz de uno de PK, para que conocimiento y aprendizaje puedan estar siempre conectados en red”… (La remezcla y recombinación de habilidades, destrezas y competencias técnicas son las exigencias de las nuevas profesiones relacionadas con las TIC: telecomunicólogos, gestión de la información, gestores de redes sociales, community manager, content…)

Para entender mejor esa oportunidad, hemos encontrado útil examinar la naturaleza cambiante de la oferta y la demanda en múltiples segmentos de educación.

A diferencia de muchos otros sectores, la educación ha llegado un poco tarde a la danza digital. Pero después del hype inicial y la posterior desilusión de resultados de aprendizaje en su mayoría modestos en las primeras etapas de la tecnología educativa en los últimos años, ahora vemos el sector entrando en una nueva fase, tal como imaginé en los momentos de iniciar mis investigaciones al respecto allá por el año 1994.

Ayer en la madrugad sobre las 4 de la madrugada recibí un correo que esclareció mis ideas al respecto, aquello por lo que lucho tanto cada día ya se ha instaurado en la sociedad, no como yo creía en un principio (maneras) ni tampoco a la velocidad que preveía, pero lo ha hecho y las grandes corporaciones internacionales, no solo se han dado cuenta, sino que lo utilizan en sus producciones y ahora encima, quieren “patente de corso” para poder detentar el poder de poder controlar dichas ideas y así prolongar por su cuenta futuras INVESTIGACIONES, lo cuál por una parte me alegra mucho ya que la sociedad está autoregenerándose creando poco a poco una “nueva cultura” con un paradigma diferente de paradigmas.

 

Por este camino ya está todo en marcha, pero por otra nadie y digo nadie, tendrá el control sobre mis investigaciones ya que las mismas, como sabéis no son de nadie sino de todos (red).

Ahora surge un nuevo “espacio” donde la sociedad se autoformará de manera “invisible” (No disminuir la naturaleza crítica actual de la relación entre el aprendizaje y el desarrollo, de hecho, siempre ha estado en el centro del cambio real en el orden de las cosas) ya sin la necesidad de ecosistemas cerrados ni de instituciones educativas que centren el pensamiento en una sola dirección con el gobierno y las directrices de unos pocos, pero bien, no será solo por eso, que también, si no porque la sociedad con la REALIDAD VIRTUAL (con tecnologías y artilugios móviles adecuados), van a dar un golpe de efecto, lo vamos a llamar “HACKEAR la SOCIEDAD Y SU FORMACIÓN”, para de esta manera hacer que las personas vivan, trabajen, se relacionan etc… de manera acorde al siglo XXI y un botón de muestra lo he visto esta mañana mismo después de una larga noche de trabajo y una impresionante ducha en la misma TV (aquí tienen la muestra)

https://goo.gl/9tZNoK Rosa García: “Para impulsar la economía en España apostaría por una educación 4.0 y una nueva competitividad”

Por tanto ahora mi linea de investigación, si bien es cierto que parto de un trabajo intenso y muy basto (extenso) (en este mi último año en la red), hacia los derroteros de esta formación invisible de una sociedad compleja y muy intensa, teniendo presenta las premisas que les acabo de nombrar, así como la búsqueda sobre el terreno (voy a intentar hacerme experto en los videojuegos con realidad virtual) para así experimentar directamente sus posibilidades tecno-pedagógicas (no en el sentido que se conoce el término pedagogía) si no en el de implemantación de esta Realidad Virtual/INVISBLE dentro de la sociedad y sus posibilidades.

Bien es cierto que se tiene una visión de la realidad virtual, pero de manera paanorámica a mi entender. en cambio yo voy a intentar establecer metaconocimientos al respecto empleando además los ítems que tengo contemplados en mis investigaciones:

-educacion inclusiva

-educacion abierta

-educacion ubícua

-cambio de roles

-excelencia personalizada

-deslocalizacion

-desregulación

-desaprendizaje

-elearning

-mlearning

–Educación Disruptiva (learning is the work). Este aspecto toma especial protagonismo a partir de ahora, tal como en el vídeo mi amiga en Twitter Rosa garcía, Consejera Delegada de Siemens España.

etc…

No obstante, creemos que el potencial digital en el sector de la educación y la formación es más amplio y apunta a la transición hacia un ecosistema digital de aprendizaje permanente y formación.

Para entender mejor esa oportunidad, hemos encontrado útil examinar la naturaleza cambiante de la oferta y la demanda en múltiples segmentos de educación.

Los microcréditos (cuando lo sacamos de nuestras investigaciones Udacity lo bautizó cono NANODEGRE) para así los distintivos pueden indiferenciar la demanda al permitir que los aprendices ensamblen sus propias vías de aprendizaje modulares en lugar de exigir que se basen en certificados, diplomas o títulos impartidos por instituciones educativas (el fin de las instituciones como hemos comentado) Del mismo modo, la desagregación del contenido de aprendizaje a través de recursos educativos abiertos, el crowdsourcing de contenidos y la prestación virtual de enseñanza y tutoría, desintermedian la oferta y, por tanto, reduce los costos, lo cuál a su vez es otra ventaja que disponemos para labrar el camino.

Las posturas encontradas con las que se encuentra hoy la educación, han hecho que la comunidad educativa se encuentre en un dilema importante, seguir con las premisas establecidas por la escuela de siempre, lo que significa aceptar lo que venimos haciendo y rehaciendo, o por el contrario, cambiar nuestro camino e ir por otros derroteros.

Evidentemente, si estamos en una nueva Era, la educación debe adaptarse a unos nuevos planteamientos, los que el tiempo marque, y éste parece que quiere inclinarse por otro camino, por otros planteamientos, por tanto, por qué no ir por ellos?

 

Aquí se nos abren diferentes frentes y preguntas variadas:

-¿Es necesaria la escuela? o,

-¿Queremos la escuela actual?, o,

-¿Desearíamos una escuela diferente?, y, quizás la más importante y como no, disruptiva,

-¿Pasaría algo sino existiera la escuela?
Estas preguntas conducen a respuestas que seguramente serán muy variadas y como no, polémicas, pero lo más importante es saber hacia donde vamos, hacia donde queremos que nuestros conciudadanos se eduquen y progresen, ese es el verdadero dilema y la más importante cuestión.

Nuestra opinión siempre ha sido clara, la Escuela de hoy ya no es necesaria, la Sociedad pide Inclusividad (acabar con las brechas + búsqueda de la excelencia de cada persona) y ubicuidad (poder aprender cuando y cómo queramos (autogrestión del aprendizaje de José Juan Góngora., por lo tanto podemos deducir que quizás lo que de verdad ponga obstáculos a la educación sea la Escuela.

Nuestra clase política que desafortunadamente controla los destinos de nuestros país ha decidido defender a ultranza sus intereses que se ven amenazados por este nuevo paradigma y condenarnos a la fatalidad de un “apagón tecnológico” ) que obstruyen nuestro desarrollo como nación incluido por su puesto el rechazo de la incorporación de los principios del en todo momento, en todo lugar y cualquiera en el sistema educativo… pero ellos no manda, es el pueblo quien tiene la corona de la soberanía, y en educación y formación, todavía más…

Sin lugar a dudas la transformación de sistemas educativos llegará por medio del empuje social a la que representa la Sociedad de la Ubicuidad, inevitablemente los estudiantes demandarán esa transformacion transformación de la escuela tradicional para reclamar su justo derecho de participar de la sociedad global: de la humanidad, de reafirmarse como parte de esta nueva generación de seres humanos….”

 

La provisión de espacios físicos de aprendizaje también se interrumpe, con muchos centros de trabajo y laboratorios de coworking del centro de la ciudad que proporcionan acceso flexible a la infraestructura.

Además, las áreas de demanda previamente insatisfechas debido a restricciones de oferta -para capacidades digitales, tutoría individual, orientación profesional, supervisión remota, etc.- ven la aparición de nuevos mercados y proveedores especializados, debido a las simulaciones propias que estableceremos con la realidad virtual y la aumentada.

La mitad inferior del marco de la oferta y la demanda destaca las oportunidades de interrupciones extremas. La configuración de nuevas cadenas de valor para el suministro y la entrega en nube de cursos y títulos en línea está cambiando drásticamente la economía del lado de la oferta. Las soluciones digitales están empezando a ofrecer resultados de aprendizaje iguales o mejorados a un costo muy reducido.

Al mismo tiempo, el poder del análisis de datos grandes permite la creación de nuevas propuestas de valor, no sólo para la programación adaptativa o personalizada…Lo “adaptatividad” es el ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’. Estas acciones adaptativas tienen lugar en tres áreas distintas:

Apariencia/forma: Cómo se muestran al alumno las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc. La mayoría de las plataformas adaptativas de hoy día lo denominan “consumo de contenido” y esperan que el conocimiento se adquiera simplemente leyendo el contenido.
Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.
Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al estudiante hacia el éxito. Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.
Una consideración que falta se refiere a una persona en su totalidad la comprensión acerca de las fuentes psicológicas clave que influyen en cómo las personas quieren y tienen la intención de aprender en línea.

Las soluciones convencionales, principalmente cognitivas (que se centran en cómo el proceso aprendices, construir y almacenar conocimiento) ofrecen una visión restringida de cómo las personas aprenden y demasiado a menudo conducen a soluciones inestables o ineficaces de aprendizaje en línea. Una persona en su totalidad incluye emociones e intenciones como factores críticos en el proceso de aprendizaje. También falta la integración de los fines de instrucción, los valores y las estrategias en el diseño, desarrollo y presentación de contenidos (objetos).

Lo que si podemos concretar es que el conocimiento se ha adentrado en un pensamiento más político que de contenidos, por lo que su besante económica es ya mucho mas relevante y reconocida por la sociedad.

El tema principal ahora será asociar conocimiento con aprendizaje y trabajo para establecer zonas comunes que con la ayuda de las nuevas tecnologías, especialmente internet, la Inteligencia artificial etc… podamos desarrollar una sociedad que quiere entrar de llenos en el siglo XXI.

Actualmente queremos ver como se desarrolla el aprendizaje dentro de diferentes parámetros, y me explico, sabemos las tipologías de aprendizajes que hemos querido tener de manera cultural y por tradiciones, pero es bien sabido que los conocemos actuando por separada, por el contrario, si pensamos como interactuarían los unos con los otros y si son necesarias estas posiciones, sabemos bien poco.

Cuando examinamos una gama de diferentes contextos en los que el aprendizaje se lleva a cabo, descubrimos que lo que llamamos ‘atributos’ de formalidad / informalidad están presentes en cualquier situación, aunque solo actúe uno de ellos.

Significan tanto las características del aprendizaje en una amplia variedad de situaciones, y también el hecho de que son las personas la que atribuyen etiquetas como tales características formales, no formales e informales,para. nuestro análisis nos sugiere que estos atributos de formalidad / informalidad están presentes en todas las situaciones de aprendizaje, sino que las interrelaciones entre esos atributos formales e informales varían de una situación a otra.

Es importante no ver los atributos formales e informales como algo separado, a la espera de ser integrados. Este es el punto de vista dominante en la literatura, y es un error. Por lo tanto, el desafío no es, de alguna manera, combinar el aprendizaje formal e informal, para los atributos formales e informales están presentes y relacionados entre sí, lo queramos o no.

El reto consiste en reconocer e identificar, y entender su implicaciones. Por esta razón, el concepto de aprendizaje no formal, por lo menos cuando se ve como un estado intermedio entre la educación formal y no formal, es redundante.

Dentro de la dimensión “política”, existen las frecuentes declaraciones sobre el potencial emancipatorio superior de la educación no formal. Esto es peligrosamente engañosa. Nuestra red de arrastre nos ha hecho ver que todas las situaciones de aprendizaje contienen desigualdades de poder importantes, y que el aprendizaje informal / no formal y formal puede ser todos emancipadores u opresivos y a menudo al mismo tiempo.

Las diferencias de poder y las cuestiones de desigualdad con los aprendices deben ser tomadas en serio en todos los contextos. Por otra parte, el grado en que el aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas.

Esas interrelaciones y los efectos sólo pueden comprenderse adecuadamente si el aprendizaje se examina en relación con los contextos más amplios en los que tiene lugar. Esto es particularmente importante cuando se consideran las cuestiones de empoderamiento y la opresión.

En consecuencia será más importante aprender el como que el por qué ya que los conocimientos se quedan desfasados en un abrir y cerrar de ojos.

 

 

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Querrán participar en una sociedad donde seguramente o no habrá trabajo o será de otro tipo (Marc Vidal y anteriormente la EDUACION DISRUPTIVA) y para ello no queda más remedio que la sociedad ya no solo lo demande, si no que se active para que así sea. Ya pasó el tiempo de explicar hasta la sociedad que la “tecnología somos nosotros y los valores que aportamos” (Juan Domingo Farnos), ahora es el momento de utilizarla se quiera o no y transformar nuestros ecosistemas de aprendizaje y de trabajo para construir nodos que nos sirvan en el siglo XXI

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EL APRENDIZAJE ES LA RED

 
Juan Domingo Farnos
 
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Como dice Harold Jarche y nosotros repetimos cada día: “El aprendizaje activo en la red es imprescindible hoy” si nos movemos de manera en nuestra red y ayudamos a que sea mejor, el aprendizaje también será mejor, si nos movemos por Comunidades de práctica, mejoraremos nuestra misma práctica y si lo hacemos con inter-redes, nuestro aprendizaje transversal y diverso tendrá muchos más matices.
 
La educación que se basa en la creación de una red de aprendizaje personal, …es la educación real….
 
Un análisis de las necesidades es un medio eficaz de identificar los objetivos y requisitos para el desarrollo del aprendizaje. Entender las necesidades de los alumnos es crucial para el éxito del diseño o rediseño de cualquier curso o actividad de aprendizaje.
 
El análisis de todas estas necesidades nos mueve a hacernos y hacer una serie de preguntas:
Para hacer preguntas en clase se puede utilizar esta matriz, naturalmente adaptada a cada aprendiz y a sus necesidades…
 
.aclarar
• desafiar hipótesis
• a la evidencia para el argumento
• reunir los puntos de vista y perspectivas
• predecir implicaciones y consecuencias
• poner en duda la cuestión.
 
Naturalmente les sirve a modo de investigación-.aprender a aprender a la manera de investigación…
 
De esta manera lo que vayamos aprendiendo lo podemos exportar al exterior..
 
 
Si el aprendiz es el centro del diseño de los ambientes de aprendizaje…
 
El aprendizaje más efectivo está encontrando su camino más cerca del punto de trabajo.
 
Naturalmente siempre tenemos unas preguntas que nos debemos y debemos hacer y que deben estar siempre presentes y en evolución:….
 
          1. ¿Cuáles son las capacidades y experiencias existentes del alumno?
 
          2. ¿Cuáles son los requisitos de conocimientos y de habilidades para la perfecta ejecución de la tarea?
 
          3. ¿Cuál es el rol de trabajo funcional del aprendiz?
 
          4. ¿Cuáles son las circunstancias en torno a la urgencia o coacción relacionados con la finalización de la tarea efectiva?
 
          5. ¿Cuál es el grado de riesgo del negocio unido a una ejecución perfecta?
 
          6. Dónde está el trabajador ubicad físicamente en su momento de necesidad de aprendizaje?
 
          7. Dónde se encuentra el trabajador dentro de su respectivo flujo de trabajo?
 
          8. ¿Cuáles son las tecnológicas y de conectividad [de movilidad]?
 
          9. ¿Cuál es la mezcla más eficaz de los medios de comunicación para apoyar el desempeño del learning is the work?
 
          10. ¿Qué hace que una capacidad sea sostenible, tangible y medible?
 
Evidentemente estamos demostrando que el aprendiz es el responsable de su trabajo y de su aprendizaje, no queda otro camino más que el redárquico, pero ¿cómo le pueden ayudar? (acompañantes, sistema…):
 
          a. Los gerentes o mentores – ¿Qué activos de aprendizaje necesitan en apoyo de su papel?
 
          b• Los formadores, facilitadores – ¿Qué activos de aprendizaje son esenciales para su papel?
 
          c• El personal que apoyan en tiempo real – ¿Qué activos de aprendizaje se requiere para apoyar peticiones en demanda?
 
          d• Peer to peer, colegas que colaboran – ¿Qué lugares sociales apoyamos – moderada – la cosecha de las mejores prácticas para construir en los futuros activos de aprendizaje?
 
          e• Los que diseñan – ¿Qué ampliaron las competencias y que hacen que necesiten en relación con el descubrimiento inicial, análisis de causa raíz, definición del contexto de trabajo, y el conocimiento de la tecnología, un ecosistema adecuado?
 
          f• ¿Qué activos de aprendizaje son apropiados que en el contexto de un cambio de comportamiento disruptivo, puedan seguir haciéndose las cosas ya no igual, sino mejor?
Marco de Laurillard incluye cuatro componentes importantes, pero siguen con la teoría clásica del docente como centro de los aprendizajes y por tanto también de su diseño:
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          1-Conceptos de profesor
 
          2-Entorno de aprendizaje construido del profesor
 
          3-Conceptos del estudiante
 
          4-Acciones específicas de los estudiantes (relacionado con las tareas de aprendizaje).
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Discusión entre el profesor y el alumno:
 
          -El concepto de docentes y educandos debe ser accesible y mutable
Ambos deben ponerse de acuerdo sobre objetivos de aprendizaje
(adaptación) de los estudiantes y de su entorno construido por EL DOCENTE.
 
          -El Profesor debe adaptar objetivos con respecto a los conceptos existentes
 
         -El Aprendizaje debe integrar información y relacionarla con sus propios conceptos
 
         -Interacción entre el alumno y el entorno definido por el profesor
 
         -El Profesor debe “adaptarse al mundo”, es decir, crear un ambiente adaptado a la tarea de aprendizaje que el estudiante utilice.
 
         -El Profesor debe centrarse en el apoyo a la tarea y dar retroalimentación apropiada para el alumno.
 
          -Reflexión del rendimiento del alumno por el profesor.
 
          -El Profesor debe apoyar al alumno a revisar sus conceptos y adaptar la tarea a las necesidades de aprendizaje
 
         -Los estudiantes deben reflejar con todas las etapas del proceso de aprendizaje (conceptos iniciales, tareas, objetivos, retroalimentación,…)
 
          -Si que es cierto que Laurillard propone aprendizaje por simulaciones, eso si, siempre supervisado…
 
Pero si tenemos claro que en los diferentes ambientes de diseño de aprendizaje la base siempre está en el aprender haciendo…hace que esté en cualquier base de las pirámides pero que también esté incrustado en cualquier proceso que significa el Personal Learning Environament (PLE) o en cualquier aprendizaje en red (Personal Learning Network…PLN)
 
En el curso de la vida de un organismo, por tanto también de cualquier sociedad, , el aprendizaje individual puede haber moldeado el cerebro de forma que se basan en extensiones cognitivas que nos rodeaban como hemos aprendido, lo mismo sucede con las variantes que se producen en la sociedad…
El lenguaje es de nuevo un ejemplo central aquí, al igual que los artilugios físicos e informáticos que se utilizan habitualmente como extensiones cognitivas y que sirven para evolucionar, para innovar y en el último de los casos, para romper estructuras “usuales” y conformar nuevos Escenarios….
 
ANÁLISIS de redes sociales: agentes de la red!!!
 
El análisis de redes sociales considera las relaciones sociales en términos de la teoría de redes, que consta de nodos, que representan los distintos agentes de la red, y los lazos o bordes que representan las relaciones entre los individuos, como la amistad, el parentesco, organizaciones y otras relaciones….
 
En la década de 1930 Jacob Moreno y Helen Jennings introdujeron métodos analíticos básicos. En 1954, JA Barnes comenzó a utilizar el término de forma sistemática para denotar patrones de lazos, abarcando los conceptos tradicionalmente utilizados por el público y los utilizados por los científicos sociales: grupos limitada (por ejemplo, las tribus, familias) y categorías sociales (por ejemplo, el género, el origen étnico).
 
En las Aplicaciones de hecho, el análisis de la red social se ha encontrado en varias disciplinas académicas como la educación, así como las aplicaciones prácticas, tales como la lucha contra el lavado de dinero y el terrorismo….por lo que vemos que lo único de nuevo que tenemos es internet, lo que llamamos la red, lo que ha ocurrido ha sido lo que ya sabemos de Mcluhan, la red se ha hecho más importante que lo que decimos y hacemos en ella….
 
Es por eso que la sociedad se quiere construir de otra manera, a manera de red, que nada tiene que ver con su organización del pasado…
 
En este sentido, el nuevo milenio exige nuevos propósitos educativos (Hargreaves, 2003) pues el mundo postmoderno es ininteligible, paradójico y con incertidumbres; requiere de innovaciones que puedan dar respuestas rápidas y pertinentes a la realidad globalizada.
 
La realidad que vivimos es un todo coherente, en el cual se reproducen los problemas y fenómenos que son irreductibles a una rigurosa visión disciplinaria. Estos presentan objetos, procesos y acontecimientos multirreferenciales, multidimensionales, interactivos, recursivos con alto grado de aleatoriedad, incertidumbre e indeterminación.
 
Aquí, las dinámicas que se crean configuran y reconfiguran el contexto generando tramas de tejidos articulados donde lo global aparece imprimiendo su textura -su sello- y, sus flujos circulan y articulan las distintas partes que lo conforman. Éstas últimas tienen esencia y significado en un todo envolvente; sin él sencillamente no tienen sentido al tal punto que fenecen, carecen de importancia o no tienen razón de ser…
 
La complejidad de los fenómenos obliga a la utilización de análisis integrados en los cuales se consideren las múltiples dimensiones e informaciones de manera interrelacionada que permita modelar y comprenderlos en su totalidad.
 
Está demostrado que en la educación formal, los docentes (no digo las instituciones, organizaciones educativa, centros y demás) que están en “la red”, es decir, que trabajan y aprenden en la misma, los académicos que tienen identidades digitales en abierto (por ejemplo, Twitter, blogs) lo comparten con los estudiantes como una forma de intercambio de información y / o participar en la conversación y en las propias clases que imparten, trabajen donde trabajen.
 
La creación de actividades de aprendizaje en espacios abiertos en línea – estos académicos crean las actividades de aprendizaje abierto para los estudiantes, por ejemplo, invitar o exigir a los estudiantes a usar una cuenta de Twitter, participar en charlas en la web de Twitter durante la clase, los blogs y / o la creación de cursos en espacios abiertos en línea (por ejemplo, el blog de WordPress con licencia Creative Commons), animan a los estudiantes a compartir sus proyectos de medios digitales, por ejemplo, en un grupo de Facebook público…
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Utilizando el método comparativo constante de análisis, nos podemos encontrar con:: la valoración del aprendizaje social, el equilibrio entre privacidad y la apertura, el crecimiento de la mentalidad de alfabetizaciones digitales, y las expectativas de roles desafiantes.
 
Pero algunos de los que son usuarios con dominio de los medios sociales enseñan a sus estudiantes sobre los medios sociales y las alfabetizaciones digitales, sin embargo, optan por no conectar con los estudiantes en espacios abiertos en línea. “No me importa si los estudiantes me siguen y si encuentran cosas que he escrito en línea” podría ser una buena expresión. Pero es que no fomentarlo como parte de la enseñanza, o su relación conmigo como su maestro, hace que su propia enseñanza en abierto y con TIC dentro de las aulas (APRENDIZAJE FORMAL) se desvirtúe con el tiempo y lo que en un principio parecía innovador, poco a poco se vuelva al revés, es decir, que involucione y vuelva a su punto de partida del viejo paradigma. ”
 
Expectativas de los roles desafiantes:
. Muchos docentes pondrían su rol, su papel, en cuestión, como “el experto” – o el único experto, por lo menos. Estos se considerarán siempre aprendices, así como maestros y de tratar de crear y ser parte de una comunidad de aprendices.
 
Los grandes “docentes”, ya con la acptación DE SU NUEVO ROL, no con el antiguo, crean y co-crean, las condiciones para que las personas pueden aprender , crear una comunidad de personas . Tienen que asegurarse de que las personas se sientan cómodos interactuando entre sí; Tengo que asegurarse de que estén cómodos interactuando conmigo. De modo que la idea de una comunidad de aprendizaje sostendría una filosofía de la enseñanza, social muy importante.
 
 
Hoy en día ni se es ciudadano de la red ni se aprende en ella de manera especial, lo que ocurre es que hoy y mañana el aprendizaje “está en la red” y la red es el mismo aprendizaje.
 
Juan Domingo Farnos

LMS: características, utilidad, análisis (plantillas)

Juan Domingo Farnos

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El LMS ha sido un tema de debate caliente durante algún tiempo.Ha habido mensajes discutiendo su supervivencia y algunos puestos antes que discutir su futuro – Jane Hart publicado lo que es el futuro de la lms revisión útil de LMS, seguido por un puesto similar por Harold Jarche sugiriendo LMS ya no es el centro de la universo . Clark Quinn trajo un poco de equilibrio, poniendo de relieve lo que los LMS pueden utilizarse para aplicar y en qué medida en su puesto – un caso para el LMS .

LMS, como su título indica claramente, están destinados a la gestión del aprendizaje. Aquí la atención se centra en la administración de un curso y no en el progreso individual de los estudiantes. Sin embargo, LMS ofrecen una amplia gama de funciones administrativas y de gestión para las empresas/aprendizaje  de e-Learning;

(((Por lo tanto, un sistema de gestión se limita a organizar cuestiones administrativas. Anderson (2005 ) describe el potencial del software social como “redes superpuestas“:

“El software social educativo puede utilizarse eficazmente para crear un tipo de red de superposición para mejorar la red institucional más formal consistente en apoyo estudiantil, biblioteca, matrícula, inscripción y otros servicios institucionalizados”.
(Anderson 2005b)

Esto significa que un sistema de gestión apunta principalmente a los maestros y administradores, mientras que no apoya el trabajo y el aprendizaje  autogestionado, basado en problemas y colaborativo de los estudiantes.))):

 

           a)Las herramientas personales se definen como herramientas propiedad y controladas por los estudiantes. Son utilizados por los estudiantes para diversos tipos de construcción y de reflexión; Por ejemplo, escribir, presentar, dibujar o programar. Hay al menos dos tipos de herramientas personales:

                    1) Herramientas individuales 
                    2)Herramientas colaborativas.

 

          b)Las herramientas personales colaborativas son propiedad y son controladas por estudiantes que trabajan juntos en grupos. Las herramientas colaborativas podrían ser wikis, foros de discusión, compartir archivos y, en cierta medida, weblogs. El potencial de estas herramientas es apoyar una relación más estrecha entre los estudiantes que trabajan juntos en un problema compartido. Por ejemplo, los estudiantes pueden usar un wiki para el desarrollo colaborativo de un proyecto. Las herramientas colaborativas y personales pueden ayudar a crear un marco de referencia compartido dentro de un grupo.

 

          c)Las redes sociales se definen como conexiones o relaciones entre personas comprometidas en diferentes tipos de comunicación. La comunicación puede ser unidireccional, bidireccional y sincrónica, así como asincrónica. Las redes también incluyen conexiones a recursos, por ejemplo en forma de referencias a páginas web. Dentro de este enfoque de e-learning es importante distinguir entre al menos tres tipos diferentes de redes:

             1-Redes entre personas que trabajan en colaboración,
             2-Redes entre personas que comparten un contexto, 
             3-Redes entre personas que comparten un campo de interés.

Las redes entre personas que trabajan en colaboración podrían ser estudiantes trabajando juntos en grupos. Estas redes se apoyan principalmente en herramientas personales. Son redes de participantes estrechamente relacionados, lo que significa que los participantes no sólo tendrán acceso a las páginas personales de los demás, sino que compartirán sus páginas personales.

  • Administración: A través de LMS, los administradores pueden proporcionar inscripción en el curso, la programación, la notificación y seguimiento de las actividades de aprendizaje (cursos de aprendizaje electrónico, aulas de formación o eventos virtuales de aprendizaje)

 

  • Logística: ayudar a LMS como bases de datos y proporcionar funcionalidades de intercambio de archivos. Por lo tanto ayudan en la distribución y el acceso a material del curso. Ellos actúan como depósitos centrales de objetos de aprendizaje para su uso en actividades de aprendizaje en línea y fuera de línea

 

  • Aunque limitado a un LMS pocos, incluso proporcionar una evaluación y evaluación del aprendizaje y la formación.

 

  • Proporcionan affordances a las interacciones asíncronas, como por ejemplo:. Foros de discusión, blogs, los wikis, etc Sin embargo, estos desarrollos son muy recientes.

 

  • Ellos tienen la capacidad para ser añadido a los recursos humanos o sistemas de ERP y así ayudar en el seguimiento del rendimiento de los individuos

 

Mientras que los sistemas de gestión de aprendizaje tienen muchas desventajas, Darren Cannell señala en Quit Slammin ‘the LMS:

“Actualmente no tenemos una herramienta accesible a la mayoría de los educadores que hace lo que hace un LMS. Esto crea un reto en la definición de qué camino tomar: trabajar con los proveedores de LMS para reestructurar sus sistemas para reflejar las necesidades del usuario final, o alejarse de LMS en conjunto y desarrollar una alternativa basada en descentralizado, aprendiz en el control, pieza – ¿herramientas juntas? Hasta que se responda a estas preguntas, los sistemas de gestión del aprendizaje seguirán desempeñando un papel en la estructura general del elearning”.

Otra desventaja en el LMS es su diseño. Ya que están diseñados principalmente para la gestión y no por ser ambientes de aprendizaje  cuyas características  son a menudo desordenadas y agrupadas, y, finalmente, son difíciles de validar (evaluación). Es todo un reto para el alumno a encontrar la información necesaria. Esto es aún peor cuando se trata de funciones de colaboración como chat, foros de discusión o blogs. Para la generación que son muy hábiles con las últimas tecnologías de colaboración como Skype, Google Docs, etc, LMS vienen como aplicaciones de la década pasada y este concepto tendrá un impacto negativo de su participación en actividades de grupo.

La educación superior se está alejando de su énfasis tradicional del instructor, tanto como docente como de diseñador Instrucccional y se está empezando a sustituir, aunque con fuertes resistencias, por un enfoque no diré centrado sino basado en el aprendizaje y el alumno.

 

Si queremos establecer una relación entre gestión del aprendizaje y el aprendizaje en si mismo lo podemos hacer perfectamente, por ejemplo con el LMS el cual ha tenido un gran éxito al permitir la administración de aprendizaje, pero no tanto en permitir que el aprendizaje en sí. Herramientas tales como el libro de evaluación y mecanismos de materiales tales como el plan de estudios distribuido, son de gran valor para la gestión de un curso, pero estos recursos contribuyen, a lo sumo, sólo de manera indirecta al éxito en el aprendizaje.

Las herramientas utilizadas para e-Learning son diversas. Estos incluyen:  TCC, videos, archivos de audio, foros de discusión, chats, e-carteras, etc .Se pueden utilizar en diferentes momentos de los objetivos de aprendizaje diferentes. Estas herramientas pueden ser prestados a los usuarios de dos maneras principales: o bien todos ellos se pueden integrar en un solo paquete y se presenta como una suite de aprendizaje a medida o pueden ser separados y presentados en forma individual (Dalsgaard, C., 2006).Aplicaciones de software LMS pertenece a la primera categoría, la integración de una amplia gama de herramientas y seguimiento de uso. Durante los años 90 LMS han convertido en sinónimo de e-Learning, con independencia del contexto de aprendizaje.

 

Estos sistemas son, desde entonces utilizados para entregar y administrar cursos de aprendizaje electrónico, ayudando a la identificación y evaluación de los objetivos de formación individual y organizacional, permitiendo a las organizaciones a seguir el progreso de los cursos de aprendizaje electrónico y que un conjunto de datos para formar una imagen global de aprendizaje organizacional (Szabo y Flesher, 2002).

Además, los materiales de aprendizaje se consideran recursos o herramientas que los estudiantes usan para resolver problemas. Los recursos no son materiales de aprendizaje, hasta que sean utilizados activamente por los estudiantes. Como dice Hill & Hannafin (2001, ), escribiendo sobre el aprendizaje basado en recursos:

-Los recursos son medios, personas, lugares o ideas que tienen el potencial de apoyar el aprendizaje Los recursos son activos de información – puntos de datos organizados por un individuo o individuos para transmitir un mensaje (Allee, 1997) Para el aprendizaje, los recursos deben ser contextualizados para determinar hacia donde quieren ir.  Una vez que se ha establecido el significado contextual, la información se organiza como conocimiento (Dewey, 1933), operando en un contexto más amplio de significado que abarca patrones relevantes , Sesgos e interpretaciones “.
(Hill y Hannafin, 2001)

Campus virtual.- Aplicación telemática en entorno web que permite la interrelación entre todos los componentes de una Comunidad Educativa de una universidad, trasciende los límites físicos de la universidad.

LMS (Learning Management System)
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LMS (Learning Management System) es un Sistema de Gestión de Aprendizaje.

Un LMS es un programa (aplicación de software) instalado en un servidor, que se emplea para administrar, distribuir y controlar las actividades de formación no presencial o e-Learning de una institución u organización.

Las principales funciones del LMS son: gestionar usuarios, recursos así como materiales y actividades de formación, administrar el acceso, controlar y hacer seguimiento del proceso de aprendizaje, realizar evaluaciones, generar informes, gestionar servicios de comunicación como foros de discusión, videoconferencias, entre otros.

Un LMS generalmente no incluye posibilidades de autoría (crear sus propios contenidos), sino que se focaliza en gestionar contenidos creados por fuentes diferentes. La labor de crear los contenidos para los cursos se desarrolla mediante un LCMS (Learning Content Management Systems).

La mayoría de los LMS funcionan con tecnología web.

 

Yo quería hacer un análisis FODA rápida de la LMS de obtener algún entendimiento sobre el escenario LMS hoy.

Aquí está un análisis FODA muy rápido de la LMS:

Fortalezas Debilidades
  • Alrededor de hace bastante tiempo y es bien aceptada.
  • Proporcionar un sistema central y manejable tanto para la formación online y offline.
  • Capaz de integrar con el flujo de trabajo.
  • Capaz de integrar con otros existentes HRMS / ES.
  • MIS exhaustiva de informes.
  • excelente para el curso de la gestión, ejecución y seguimiento del aprendizaje formal de Obras.
  • Algunos sistemas LMS son capaces de gestionar más que solamente eLearning – competencia y la gestión del talento (aunque limitada).
  • Centrado en el control y la gestión de más de experiencia educando
  • La mayoría de los sistemas LMS no están
  • listos para la Web 2.0 la experiencia y todavía ofrecen manera anticuada de acceso al curso.
  • Todavía se centra en el aprendizaje informal a ser empujado a los alumnos. flujos de trabajo del curso y el enfoque centrado es inherente.
  • Además de las normas de interoperabilidad – no existen normas real gobiernan el desarrollo LMS
  • Variado y proveedores fragmentada piscina con diferentes capacidades técnicas y funcionales.experiencia global del cliente con el LMS no es coherente.
Oportunidades Amenazas
  • Sociales y de aprendizaje informal tendencias.Una verdadera oportunidad para LMS para crear entornos centrados en el alumno en vez de un sistema centralizado curso del parto. No sólo por proporcionar las herramientas, sino también renovar la experiencia de aprendizaje se necesita todo.
  • Gestión del talento. Dada la fuerza de la base de la LMS y su capacidad de enlace con otros sistemas, siendo capaz de ofrecer funcionalidad de gestión del talento en el contexto de aprendizaje formal e informal es una excelente oportunidad para el LMS para ser y seguir siendo relevante para el AR / función de formación .
  • Lento para responder a las necesidades del estudiante de cambio.
  • La fragmentación del mercado. Con los proveedores fragmentada en mercados verticales, áreas de enfoque, las capacidades técnicas sólo unos pocos sistemas LMS responder a la dinámica cambiante del mercado. Más sistemas LMS fuera de tono con las exigencias del mercado va a crear un mayor nivel de disonancia con el LMS en su conjunto en términos de su pertinencia y utilidad.
  • Herramientas de redes sociales. Herramientas centra en proporcionar un entorno de red a los estudiantes y les permite compartir contenidos, opiniones e información con los demás podría extenderse a hacerse cargo de algunas de las funciones LMS supone una nueva competencia (ya lo están) a LMS.

Aunque hay deficiencias claras y acciones concretas y las amenazas LMS enfrenta en la actualidad, hay también un conjunto de oportunidades que el LMS debe hacer uso de y seguir siendo relevante para el público objetivo.

¿Qué os parece si construimos una plantilla para hacer el análisis comparativa entre 2 o más plataformas? Mirad aquí lo tenéis:

 

PLANTILLA PARA EL ANÁLISIS DE UNA PLATAFORMA

 

 

NOMBRE DE LA PLATAFORMA:

CARACTERÍSTICAS PEDAGÓGICAS

Estrategias didácticas

Flexibilidad a la hora de perfilar enfoques de instrucción y aprendizaje (estrategias de naturaleza cognoscitiva, constructivista y/o conductual)

Posibilidad de organizar itinerarios de aprendizaje

Posibilidad de utilizar herramientas efectivas para el aprendizaje cooperativo

Facilidad en la organización de grupos dentro de un mismo curso

Facilidades para la acción tutorial sincrónica y asincrónica

Capacidad de adaptación del entorno a diferentes ámbitos educativos (educación reglada, educación no formal, intercomunidades virtuales de aprendizaje y debate, formación de grupos profesionales…)

Versatilidad a la hora de diseñar e implementar sistemas de ayuda y refuerzo para los alumnos, atendiendo a los posibles ritmos de aprendizaje y a la opcionalidad curricular

Contenidos y materiales

Posibilidad de de organizar los contenidos mediante índices y mapas conceptuales

Posibilidad de organización de contenidos y herramientas por bloques didácticos dentro de un mismo curso

Posibilidad de confeccionar ejercicios sin necesidad de conexión a la red

Posibilidad de integrar ejercicios existentes confeccionados por otros programas

Evaluación

Posibilidades de clasificación, filtrado y análisis de la frecuencia y duración de las actividades realizadas por los alumnos

Posibilidad de realizar actividades de autoevaluación inmediata

Posibilidad de valorar el grado de avance de los alumnos

Facilidad de generación de exámenes (autoevaluación y evaluación por parte del profesor)

Posibilidad de calificar y evaluar a los alumnos dentro del entorno

Posibilidades de llevar a cabo evaluaciones sumativas y formativas adaptadas a los objetivos de aprendizaje

CARACTERÍSTICAS ORGANIZATIVAS:

Acceso y distribución de información académica

Posibilidad de interconectar las bases de datos de la institución con las de la plataforma

La carga de usuarios es fácil tanto individual como masiva

Posibilidad de distribución de información de forma individual, grupal y de forma masiva

Posibilidad de reutilizar contenido de otros cursos

Espacios de comunicación

Posibilidades de crear foros o grupos de discusión

Eficiencia de los sistemas de correo electrónico

Calidad y versatilidad del tablón de noticias

La eficiencia del calendario y su personalización

Posibilidad de organizar sesiones de chats entre tutores y alumnos, entre tutores entre sí o entre todos y archivar su contenido

Posibilidad de realizar audioconferencias y/o videoconferencias y archivar su contenido

Posibilidad de un área de presentación de estudiantes para los momentos iniciales, para ayudar al establecimiento de ciberrelaciones afectivas

Posibilidades de organización de actividades de intercambio cultural y de ocio

Apoyo humano y técnico

Existen ayudas instruccionales para facilitar la selección, organización e integración de la información.

Existen ayudas para el aprovechamiento del entorno

Aspectos institucionales

Tipo de institución

Modalidad de enseñanza (presencial apoyada con TIC’S, semipresencial, virtual)

Experiencia de la institución en la educación on-line

Adaptación de la plataforma a la concepción de la enseñanza propia de la institución

CARACTERÍSTICAS TECNOLÓGICAS:

Infraestructura tecnológica necesaria para el servidor (programas a instalar y versión mínima de dichos programas, espacio de disco requerido, memoria requerida, capacidad de transmisión)

Infraestructura requerida para los usuarios de cada curso (programas a instalar y versión mínima de dichos programas, versión mínima de los navegadores, espacio de disco requerido, memoria requerida, capacidad de transmisión)

Inversión inicial de la plataforma

Tareas y coste de mantenimiento de la plataforma

Calidad de los sistemas de control de seguridad

Eficacia en la gestión de los diferentes cursos de la plataforma

Disponibilidad y robustez de la plataforma (Capacidad para atender un gran número de accesos simultáneos)

Posibilidad de personalizar la apariencia

Posibilidades de adaptar el idioma

Posibilidades de integración de materiales multimedia

Posibilidad de crear copias de seguridad de los cursos

Posibilidad de permisos y accesos según las necesidades de cada curso

Conocimientos tecnológicos previos necesarios por parte de los alumnos

Conocimientos tecnológicos previos necesarios por parte del profesor

Usabilidad, orientación y navegación por parte de los usuarios (accesibilidad, funcionalidad y adaptabilidad del interfaz)

Entorno claro y amigable

Los menús se mantienen siempre visibles

Existe un mapa de navegación

Sincronización entre los diferentes elementos utilizados en el programa

Facilidad en el acceso y uso de las herramientas

Los contenidos se pueden presentar de forma original y atrayente

La velocidad de acceso a la plataforma así como la descarga de documentos y materiales multimedia es rápido

Pero a pesar de todo ello la pregunta básica es: ¿Son necesarios hoy su utilización o por contra pasamos directamente a la Inteligencia Artificial?

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El aprendizaje con tecnologías ya está cambiando.


 

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Los Chatbots AI están cambiando el aprendizaje móvil.

Los chatbots están transformando la forma en que las personas interactúan con sus dispositivos móviles, así como también la forma en que las compañías atienden a sus clientes. Están haciendo que las experiencias de los usuarios con dispositivos móviles sean más personales y sociales que nunca. Como resultado, estos chatbots están cambiando el aprendizaje móvil.

El aprendizaje móvil es aprendizaje que se lleva a cabo a través de dispositivos móviles como tabletas y teléfonos inteligentes. eLearning Industry informó que el 47 por ciento de las empresas usan dispositivos móviles en sus programas de capacitación.

El aprendizaje móvil es mucho más informal y social que el aprendizaje tradicional, y loschatbots aumentan este modo de aprendizaje para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes (posiblemente llegaremos al aprendizaje personalizado de una manera mucho más ágil) maximizando la experiencia de aprendizaje. Aquí hay algunas formas específicas y estratégicas en las que los chatbots están cambiando el aprendizaje móvil para mejor:

Los Chatbots guían a los alumnos en entornos simulados de aprendizaje móvil.( simulaciones https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/simulaciones-mov…/ Simulaciones móviles de aprendizaje y trabajo! Juan Domingo Farnos Miro) (Educación Disruptiva) (El aprendizaje móvil también es cuestión de herramientas, ¿por qué los estudiantes aceptarán aprender con artilugios que las organizaciones educativas les impongan si ellos quieren las suyas propias para hacerlo?)

Ciertamente, la mayoría de los estudios de investigación que he leído en el tema de la participación de instituciones que compran una gran cantidad de idénticos dispositivos móviles (PDAs o iphones ipods, etc), están basadas en el modelo que utilizan para los ordenadores de escritorio, los cuáles los tiene instalados en un laboratorio de informática, y eso ni funciona pedagógicamente, ni les gusta a los aprendices que disponen de sus “locos cacharros” y que utilizan para casi todas las cosas más habituales.

También instruyen a las personas a lo largo de todo el proceso de aprendizaje, interactuando con ellas como haría un maestro. Proporcionan retroalimentación a los estudiantes que les ayuda a superar rápidamente los tropiezos en su viaje de aprendizaje, lo que les permite adquirir nuevas habilidades más rápidamente.
(https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/la-retroalimenta…/ LA RETROALIMENTACIÓN DEBE HACERNOS PENSAR! Juan Domingo Farnos Miro) (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…)

“Los robots refuerzan (la) experiencia de aprendizaje al impartir información relevante a ciertos intervalos, en respuesta a diversos desencadenantes”, afirmó un colaborador de eLearning Industry. Esto mejora la experiencia de aprendizaje móvil e impulsa el aprendizaje a través del proceso de aprendizaje.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-machine-learn…/ (El MACHINE LEARNING vs MOBILE LEARNING: medios para encumbrar el personalized/social learning en el nuevo paradigma…)

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.

Los chatbots ofrecen más oportunidades para que los empleados se conecten con sus compañeros a través del dispositivo móvil, haciendo que el aprendizaje móvil sea más colaborativo, efectivo, social y productivo.

Los chatbots pueden enviar recordatorios a los estudiantes para interactuar con la capacitación a través de un dispositivo móvil. Esto puede aumentar la tasa de participación de los empleados en el entrenamiento.

Chatbots realiza un seguimiento del rendimiento y el progreso de los estudiantes móviles.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/machine-learning…/ Machine learning: ¿personalized learning automatizado? Juan Domingo Farnós Miró

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

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

Los chatbots de IA son útiles para empresas, empleados y clientes. Afirmar que están transformando el aprendizaje móvil es insuficiente. Descubra más sobre el aprendizaje móvil en nuestro artículo de blog Mobile Learning Solutions: ¿Qué hay para la capacitación corporativa?

https://es.linkedin.com/…/mobile-learning-le-velocidad-del-… Mobile learning: le “velocidad” del aprendizaje del siglo XXI

Los beneficios clave de m-learning para la educación superior son:

• Exploración de las prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras.• Habilitación de la realización del “aprendizaje auténtico” – es decir, facilitar en cualquier lugar,en cualquier momento, centrado en el alumno el aprendizaje.(ubicuidad)

• Involucrar a los estudiantes con las affordances de las tecnologías Web 2.0 móvil: conectividad, movilidad, geolocalización, redes sociales, podcasting personal y vodcasting, etc …

• Reducción de la brecha digital mediante el acceso a los contextos de aprendizaje y de usuario, herramientas de creación de contenidos que son asequibles y cada vez más propiedad de los estudiantes.

• Pasar de un modelo de fijo, la informática general dedicado a un móvil inalámbrico, paradigma informático que convierte cualquier espacio en un espacio potencial de aprendizaje.

Las tecnologías(aprendizaje móvil) m-learning ofrecen la posibilidad de participar en el aprendizaje, conversaciones entre estudiantes y profesores, entre pares estudiantiles, los estudiantes y expertos en el tema, y los estudiantes y ambientes auténticos dentro de cualquier contexto.

El aprendizaje tiene lugar no sólo en el aula o en el PC de casa: Las técnicas de aprendizaje móvil (m-learning) hacen posible que algunos años para aprender en otros lugares. Esto significa que, o bien como “tiempo de inactividad” irá utilizado para expandir sin importar la hora y el lugar del conocimiento de uno mismo. Las habilidades están situadas “en el sitio” adquirido aproximadamente a lugares históricos o excursiones. El aprendizaje móvil es compatible con la distribución de contenidos educativos y la comunicación con y. Entre los estudiantes por medio de dispositivos móviles y aplicaciones relacionadas

El aprendizaje móvil incluye todos los sistemas que permiten al alumno distribuido acceso a los datos y se comunican entre sí sin tener que depender de las redes eléctricas y de comunicación alámbricos (Karran, 2003) Los dispositivos móviles son portátiles, tienen su propia fuente de alimentación y la capacidad de comunicación inalámbrica.

Específicamente resuma los incluyendo, pero no limitado …

– Laptops,

-Tabletas

-Smartphones

…chatbots…

El aprendizaje no es ahora estático, localizado ; en cambio, el aprendizaje se extiende a contextos, experiencias e interacciones. No se trata sólo de una información jamming individuo en su cerebro; es inclusivo, social, participativo, flexible, creativo y de por vida. Una fracción de todo lo que he aprendido – una fracción muy pequeña – proviene de las aulas y a mi manera de ver las cosas, de manera residual, incluso habrá un momento que deberemos decidir si las aulas son necesarias, o no..

Espero que pronto tengamos el software necesario para analizar y decidir la retroalimentacion adecuada a cada aprendizaje a cada proceso de trabajo, incluso que nos pueda ayudar a decidir si optamos por seguir con el mismo, aunque sea con variaciones o por contra, cambiar radicalmente (disrupcion).

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la WEB 4.0, la relación entre contenidos-habilidades y competencias con el soporte de la Inteligencia artificial.

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Los aprendices tienen diferentes opiniones acerca de lo que están aprendiendo y dilucidando .Por tanto la navegabilidad, la accesibilidad y la usabilidad…serán siempre elementos básicos para nuestros planteamientos disruptivos en la intervención asíncrona y sincrona de nuestras actuaciones en el aprendizaje.

Incluso lo que algunos ya llamamos WEB 4.0 …

La relación entre: Contenido – Habilidades – Competencias:

a-¿Qué pasa si el contenido se elimina y sólo se proporcionaron preguntas?

-Por lo tanto, los estudiantes proporcionarán evidencia de que su aprendizaje es el contenido

b-¿Cómo podemos crear líderes / solucionadores de problemas si seguimos proporcionando contenido?

-Quita los apoyos y ofrece opciones

c-¿Cómo usar las herramientas que se convierten en contenido?

-Para algunos estudiantes esto es absolutamente necesario se convierten en dependientes de una herramienta sin transferir datos

d-¿Cómo pueden las nuevas necesidades impulsar nuestro aprendizaje?

e-¿Somos perezosos porque la herramienta es intuitiva?

 

Algunas líneas fundamentales que se adaptan y trabajan con las computadoras afectan directamente a la formación intelectual de los estudiantes como:

a–estimular el interés por nuevos interés y la participación del sujeto individual a través de la interactividad continua;

b–estimular la imaginación; desarrollo del pensamiento lógico; individualización del aprendizaje activo, asegurando una retroalimentación constante.

A través de una colaboración continua, el intercambio de ideas y una buena dosis de coraje, estamos en el camino correcto para asegurar un cambio duradero en nuestra sociedad y en nuestra educación. Estoy emocionado de ver las ideas como éstas crecen y se transforman el futuro de la educación..

Para todo ello proponemos preguntas como:

a-Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos educativos?

b-¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación y educación?

c-¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?

d-¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?

e-¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?

La participación en los flujos de conocimiento puede generar nuevas ideas y prácticas y mejorar el rendimiento de una manera que también producen el aprendizaje y nuevas capacidades.

El FLUJO DE CONOCIMIENTOS y de APRENDIZAJES como algo natural en internet y de como de manera SEMÁNTICA, (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… Juan Domingo Farnós).

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) (Juan Domingo Farnos Miro)

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

No hay que olvidar que el sistema educativo computarizado estudiante y maestro son socios en el acto de conocer la relación más allá de los patrones convencionales silla de banco, incluso ahora y más mañana, el discente tomará las riendas de su aprendizaje y el docente le acompañará en el proceso….La relación es la comunicación más flexible y abierta con retroalimentación inmediata.

Las aptitudes para la empleabilidad y el futuro desarrollo profesional dependen de la aplicación y adaptabilidad a las nuevas habilidades / contenidos:

1-Las Competencias son un rango muy grande

2-A menudo tienen un resultado estrecho en otros contextos

3-Las nuevas competencias a menudo se basan en un proceso no un conjunto de habilidades

4-Restricciones: a menudo nos llevan por el camino por una empresa que ofrece contenido educativo

5-Microcredentialing – debe estar basado en habilidades porque son mensurables

En las organizaciones e instituciones basadas en competencias, un grupo de profesores colaborativo y capacitado, será básico en el impulso de la creatividad y responsabilidad de los aprendices en sus procesos de aprendizaje es el motor que impulsa el aprendizaje.

“La competencia es la capacidad de creación y producción autónoma, de conocer, actuar y transformar la realidad que nos rodea, ya sea personal, social, natural o simbólica, a través de un proceso de intercambio y comunicación con los demás y con los contenidos de la cultura”. (Chomsky).

Las competencias clave o básicas ayudan a definir qué es lo importante y al hacerlo, se alejan de forma clara de los llamados contenidos específicos disciplinares, ya sean máximos o mínimos.

 

Las competencias básicas, a diferencia de los contenidos específicos, son multifucionales pues permiten la realización y el desarrollo personal a lo largo de la vida, la inclusión y la participación como ciudadanos activos y el acceso a un puesto de trabajo en el mercado laboral:

a-Son trasferibles, a diferencia de los contenidos específicos, pues se aplican en múltiples situaciones y contextos para conseguir distintos objetivos, resolver situaciones o problemas variados y realizar diferentes tipos de trabajos.

Necesitaríamos una especie de arquitectura con diferentes capas capas , que consiste en una capa de presentación, una capa de middleware para procesos de transferencia de conocimientos y la gestión del conocimiento, y una capa de publicación de contenido:

a–El conocimiento es el resultado de la información (por ejemplo, contenido de aprendizaje) y la experiencia.

b-El conocimiento está directamente influenciada por la propia experiencia. Por lo tanto no hay tal cosa como la ” transferencia de conocimientos “.

El problema es que muchas organizaciones siguen teniendo una visión estática del conocimiento con estructuras compartimentadas poco abiertas a la colaboración en red, reduciendo así dramáticamente su capacidad para innovar (es decir, mejorar los procedimientos para conseguir ser mas eficaces y efectivos con respecto a los objetivos de nuestras acciones y servicios).

c–El rendimiento está tomando medidas en el conocimiento. Esto es lo que es evidente para otras personas en el lugar de trabajo. Ellos observan lo que hacemos. No es lo que sabemos que es importante para los demás, sino lo que hacemos con ella. En el lugar de trabajo, lo que hacemos con el conocimiento es por lo general en un contexto social. Esto influye en el tercer punto clave, que la reflexión de la actuación de uno es una parte importante del proceso de aprendizaje y esto es a menudo en un contexto social.

 

Aprender de lo que hacen otros es el fundamento de la teoría del aprendizaje social de Albert Bandura :

“El aprendizaje sería sumamente laborioso, por no hablar de peligroso, si la gente tenía que confiar únicamente en los efectos de sus propias acciones para informarles qué hacer. Afortunadamente, la mayor parte del comportamiento humano se aprende por observación a través del modelado: de los demás observando uno forma una idea de cómo se llevan a cabo nuevas conductas, y en ocasiones posteriores esta información codificada sirve como una guía para la acción “.

 

La combinación de consciente del contexto, la computación ubicua y omnipresente proporciona para entornos que son capaces de adaptarse a las diferentes identidades y necesidades de usuarios y organizaciones, un aprendizaje permanente, personalizado y adaptable.

El CONTEXTO, conforma ecosistemas de aprendizaje por si mismo.! (Juan Domingo Farnos)

Las organizciones, bajo estructuras muy diferentes a las actuales,llevarán a cabo sus actividades a través de una estructura distribuida que a menudo separa la gestión de la implementación en todo el mundo ya que se enfrentan a un mundo global.

Estos nuevos escenarios requieren la adopción de modelos de aprendizaje continuo y omnipresente, tanto de manera personal como social. Desde el punto de vista, el reto es gestionar en contra de la rápida obsolescencia de los conocimientos técnicos y dejar que los trabajadores-aprendices adquieren experiencia en nuevos temas “en el tiempo”.

 

Desde el punto de vista las personas que necesiten adquirir aprendizajes para mejorar en su trabajo deben adquirir la adopción de una innovación estratégica con el fin de aprovechar las nuevas tecnologías y garantizar el apoyo y la asistencia a un nivel de calidad cada vez mayor.

El anáisis que podemos realizar, no se basa solo en los datos, en las redes, sino en la sucesión de hechos en los lugares acotados por las diferentes culturas y sociedades, y “los no lugares”, como internet, espacios caóticos y no restringidos ni a las personas ni a las ideas, …., análisis que sirven para conseguir unos planteamientos ubícuos, inclusivos y que busquen lo mejor para cada uno de nosotros, no para cercenar alternativas que nos gusten o no, si no para poder entender que hasta los planteamientos más inquietantes, deben ser siempre vistos como un inicio, nunca como un finalque las verdades nunca son absolutas, si no relativas, que debemos siempre investigar, preguntar, cuestionar, nunca dar nada por hecho, aunque parezca un proceso acabado, el final de un camino significa el principio de otro.

 

Es en todo este “arco” de visiones diversas, donde la disrupción y su planteamiento abierto, diverso y constante, puede valer, puede influenciar en los futuros acontecimientos en aspectos sociales, económicos, educativos….

 

Estamos en presencia de una amplia gama de temas que deberían estar a disposición de una comunidad de aprendizaje grande (NODOS) con diferentes habilidades y objetivos de aprendizaje. La educación a distancia es una respuesta efectiva a esta demanda de flexibilidad en la formación, pero también debemos pensar en aprendizajes mixtos, en el life long learning, en el mobile learning…. El objetivo es construir una comunidad virtual de aprendizaje sobre la base de un modelo de conocimiento que responda adecuadamente a las diferentes necesidades de aprendizaje.

 

Aspectos de clasificación y reutilización de contenidos multimedia desempeñarán un papel fundamental en la mejora del medio ambiente.

Deberemos pensar y analizar las posibles innovaciones en la formación , y proponer el uso de un marco que integre todas las fuentes de información y ofrecer habilidades prácticas necesarias para satisfacer las nuevas necesidades.

Necesitaríamos una especie de arquitectura con diferentes capas , que consiste en una capa de presentación, una capa de middleware para procesos de transferencia de conocimientos y la gestión del conocimiento, y una capa de publicación de contenido.

La combinación consciente del CONTEXTO, la computación ubicua y omnipresente proporciona para entornos que son capaces de adaptarse a las diferentes identidades y necesidades de usuarios y organizaciones, un aprendizaje permanente, personalizado y adaptable.

Necesitaremos instalaciones que hagan posibles el u-aprendizaje consciente del contexto que se apoya por medio de dispositivos móviles, wereables , redes inalámbricas, sensores ….

Necesitaremos instalaciones que hagan posibles el u-aprendizaje consciente del contexto que se apoya por medio de dispositivos móviles, wereables , redes inalámbricas, sensores ….

Mediante el uso de u-learning se hace posible la creación de canales de comunicación ubicuas entre diferentes contextos de nuestra vida, que facilitan la creación de un marco de diálogo en todas partes dentro de la cual los aprendices, empresarios, facilitadores, tecnologías, recursos …podremos organizar UNA RUTA DE APRENDIZAJE-IMPLEMENTACIÓN, diversa pero adecuada a cada momento y circunstancia:

 

a-Son transversales e interdisciplinares a las áreas y materias curriculares porque su aprendizaje no es exclusivo de una de ellas.

b-Son integradoras, a diferencia de los contenidos específicos, porque combinan conocimientos (“saber”), destrezas (“hacer”) y actitudes (“querer”).

c-Y son dinámicas, porque competencia de las personas carece de límites en su crecimiento y se construye a lo largo de la vida.

Desde estas “señas de identidad”, cobra sentido el considerar que la enseñanza y el aprendizaje de las competencias básicas no se reduce al currículo pues hay otros ámbitos en la vida de los centros docentes que facilitan su desarrollo.

Necesidad de mantener el enfoque en el concepto no la herramienta

-¿Cómo medimos las competencias que son exclusivas y constantemente fluctuantes?:

a-Si no estamos reflexionando, iterando, fallando entonces no estamos realmente entendiendo la competencia

b-Los docentes van a necesitar ser capaces de recolectar evidencia en una variedad de maneras

c-¿Qué debe impulsar el cambio de competencias: currículo o evaluación? Debería reflejar el enfoque de diseño universal / diseño hacia atrás

d-Muchas de las nuevas evaluaciones estarán basadas en proyectos

e-Avanzar hacia un enfoque de portfolio –

f-Un mayor énfasis en la autoevaluación

g-Los mejores estudiantes ya pueden autoevaluarse

h-El tiempo es una limitación: muéstrame evidencia

Este viaje en el aprendizaje de las tecnologías (es decir, la naturaleza), las oportunidades pedagógicas (es decir, crianza), y las personas, las sociedades y culturas donde esto está sucediendo ahora! Algunos de nosotros creamos y publicamos con la tecnología Web 2.0,

En nuestro mundo en Red, en la Internet…, diferentes colectivos han trabajado por proveer contenidos tan propios como la diversidad y amplitud misma que abarca la red, en momentos en los que por factores históricos nos vemos llamados a usarla para aprender y compartir el producto cultural mas importante, el conocimiento.

La red no es como muchos la hacen ver una tecnología homogenizante de culturas, al contrario es una tecnología que permite la comparación, la diferencia y más aún la colaboración y el compartir transcultural, es por esto fundamentalque cada sociedad se prepare para hacer un buen uso de ella y no caer en lo que los de mercadeo han querido hacer: el gran centro comercial.

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

El conocimiento es cada vez más sobre los flujos y redes en lugar de stocks (Seely Brown 2015). La potencia de aprendizaje permite al ser humano regular este flujo de energía e información con el tiempo, cómo una persona identifica, selecciona, recopila, manipula y responde a los datos de cualquier tipo – para lograr un fin que les importa.

Las personas son sistemas complejos en su propio derecho y poder de aprendizaje en un proceso encarnado y relacional: cerebro, mente y son interdependientes e interactúan con su entorno y su historia (Siegel 2010-2012), siguiendo una orientación hacia el riesgo y la incertidumbre, en la que uno está abierto y dispuesto a participar, evaluar y adaptar, en lugar de ser dependiente y frágil en la una mano o rígidamente persistentes en el otro (Deakin Crick, Huang et al 2015).

Existen muchas terapias para la incertidumbre.

Caballero, nos dice : “La incertidumbre es el riesgo de que no se puede medir, no se puede calcular. El riesgo es mensurable”…

La incertidumbre y la complejidad pueden darnos creatividad y motivación. (Anderson, Teresa: “La incertidumbre tiene múltiples caras de La creatividad es una forma de comportamiento adaptativo complejo y que tanto tiene que ver con la sociedad caótica de hoy.

En una red compleja se vive, se aprende… siempre en la incertidumbre. Vivir y aprender en una red por lo tanto requiere tolerancia a la incertidumbre.

La pura complejidad de la vida y la digitalización significa que la capacidad para aprender, identificar y adaptarse provechosamente en una abrumadora cantidad de flujos, de datos… en condiciones de riesgo, incertidumbre y desafío – es una habilidad crítica para la supervivencia humana y para el liderazgo. Para una organización, se deduce que los más interesados en todos los niveles están capaces de generar energía de aprendizaje, mayor será la sinergia de aprendizaje que surgirá en una organización….

 

Para llegar al apoyo en una infraestructura de aprendizaje que requiere una atención constante a los diferentes tipos de conocimientos y recursos de desarrollo:

a—Las relaciones personales y sociales necesarias para facilitar y líder en viajes de aprendizaje

b—Los arreglos organizacionales que apoyar viajes de aprendizaje como un modus operandi para la mejora

c—La arquitectura del espacio (virtual y consagrado) dentro del dominio relevante del servicio (es decir, la industria aeroespacial o competencia financiera).

d—La tecnologías y herramientas que apoyan los procesos de aprendizaje viaja a través de la retroalimentación rápida de los datos personales y organizacionales para estimular cambio, propósito de definición, estructuración y valor gestión del conocimiento.

e—El ecosistema de aprendizaje virtual que facilitar y mejorar las relaciones de aprendizaje participativo a través de los proyecto/s en todos los niveles: usuarios, profesionales e investigadores

f—La idea de un viaje de aprendizaje es sencilla e intuitiva. La metáfora facilita la comprensión del aprendizaje como un proceso dinámico. Sin embargo representa una transición fundamental en cómo entendemos el conocimiento, aprendizaje, identidad y valor. El conocimiento ya no es un ‘Stock’ que nos protegen y entregan a través de géneros y cánones relativamente fijos.

Ahora es un flujo en el cual participar y generar nuevos conocimientos, basándose en la intuición y experiencia. Sus géneros son fluidos y órdenes institucionales son menos valiosas (Seeley Brown 2015). Poder de aprendizaje es la forma en que regulamos ese flujo de energía e información con el tiempo en el servicio de un propósito de valor – más que una forma de recibir y recordar conocimientos experto.

La identidad de los millenials, se encuentra no en la propiedad y el control, pero en la creación, intercambio y remezcla – en la agencia, el impacto y el compromiso. Valor se genera en el movimiento entre el propósito y funcionamiento. Liderazgo es aprender juntos nuestro camino.

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…

.Cuando miramos a los requerimientos y desafíos mencionados se puede notar que un enfoque para la personalización si se transfieren con éxito en el campo de la educación, se ocuparía de una serie de las cuestiones hasta ahora nunca tratadas por el impedimento de las corporaciones dominantes.

La capacidad de proporcionar variedad permite adaptar el producto educativo a las necesidades derivadas de las diferencias entre los tipos de los estudiantes, el contexto y localidad.

La capacidad de proporcionar los costos de desarrollo aceptables utilizando este enfoque personalización podría dar una respuesta a los problemas actuales con modelos de negocios poco claros y altos costos de la adaptación.

La capacidad de proporcionar una calidad aceptable es un serio obstáculo para la aceptación actual de la REA. La capacidad de manejar este problema apoyaría firmemente la adopción de los REA.

Al seleccionar una unidad de aprendizaje como granularidad para el modelado del producto, disponible REA se puede reutilizar fácilmente en las ofertas. Lo que se necesita, aunque para aumentar el encontrabilidad son descripciones más detalladas, junto con el REA en los objetivos de aprendizaje, la pedagogía, el conocimiento previo requerido, y así sucesivamente.

Como también se ha mencionado en la introducción, se espera que la demanda de ofrecer aprendizaje personalizado no pare de crecer en la próxima década (Horn y Christensen, 2013). En esa situación, habrá una necesidad de un suministro de materiales de aprendizaje donde este suministro, se ajustara a la demanda individual de cada aprendiz. Cuando esta expectativa se hace realidad, la universidad no necesitara ofrecer titulaciones porque la formacion permanente se realizara de manera abierta inclusiva y ubicua en cualquier parte de la sociedad y con las gaarantias propias de la RESPONSABILIDAD EY EL COMPROMISO de cada uno de nosotros.

Crear el mejor “ajuste” tiene en cuenta tanto el aprendizaje de los aspectos de la tecnología (por ejemplo, la variación en los enfoques pedagógicos) y las variaciones de la organización (por ejemplo, que ofrecen tanto cursos en línea, de ritmo, y no de ritmo). Oportunidades para hacer realidad tales ofrendas se pueden mejorar mediante el uso de técnicas como el aprendizaje de análisis y desarrollos como la web semántica. Estas técnicas se pueden utilizar para añadir a propiedades de contexto relacionados de los materiales de aprendizaje, realizando así una mejor encontrabilidad para la REA y proporcionar un resultado final más adecuado para el usuario individual con costos relativamente bajos.

 

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La inteligencia artificial y el pensamiento computacional, aceleran el posicionamiento de las TICs en la educación.

Juan Domingo Farnos

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

Necesitamos planteamientos metodológicos, pero también y especialmente, estructurales, como señalamos en nuestras investigaciones para no solo innovar en la educación, si no para transformarla.( ejemplo:…)

“Las personas usan historias para organizar, expresar y recordar sus experiencias. Esta idea es el fundamento de un método desarrollado por Roger Schank y su equipo para diseñar cursos y materiales educativos que garanticen un aprendizaje mediante la práctica (learning by doing). ” Roger Schank

Estructuras de aprendizaje con  una arquitectura eficaz:

  • Un escenario: Situación profesional real y de negocio, simulada. Motivador y rico en contenidos, que proporciona un contexto coherente para el aprendizaje individual y colectivo.
  • Una secuencia planificada de tareas: Encuadradas en ese escenario, que permiten al participante ejercitar los comportamientos clave y, de esta manera, aprenderlos (práctica, entrenamiento).
  • Una colección estructurada de recursos para el aprendizaje: Incluyen procedimientos de trabajo, modelos a utilizar, herramientas, información relevante para la tarea, etc.
  • Acceso a un tutor: online o presencial, para obtener ayuda en el momento de aprendizaje preciso (feed-back).
  • Este engranaje se corresponde a las característivcas del E-learning-Inclusivo, diseñado por mi mismo, (Juan Domingo Farnos Miró) y que se recoge en estas bases  http://www.scribd.com/doc/33025056/Bases-Para-e-Learning-Inclusivo , pero con una trascendencia mayor, ya que quiere influir en todo el diseño de lo que entendemos por educación y formación e influir en decisiones político-educativas, sociales y tecnológicas, adaptándose de manera permanente, transparente y con confianza..a esta sociedad dinámica que gracias a las TIC, evolucionará a un riitmo muy diferente a lo que venía haciendo hasta ahora.

El uso de los miembros del equipo y los compañeros (peer to peer) es una gran manera de articular y hacer comentarios sobre las decisiones de diseño.

Aunque las comprobaciones de calidad por homólogos deben estar bien facilitadas para evitar posturas subjetivas , pueden ser un método ideal para explicar la comprensión de los problemas subyacentes, hechos y datos; el dominio del problema; las necesidades de los usuarios finales; y el razonamiento detrás de las decisiones que ha tomado.

Estas reuniones también pueden ser una manera de dejar que sus compañeros discuten los problemas y patrones similares se encontraron y resolvieron en otros proyectos.

 

 

 

 

 

 

 

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Probar los flujos de pantalla en bruto y el diseño de interfaz de usuario temprana, y con frecuencia en el ciclo de los proyectos del usuario para validar el entendimiento y suposiciones acerca de las necesidades del negocio y de los usuarios finales. No tenga miedo de abrazar errores si descubre algunos problemas de experiencia de usuario más destacados con sus conceptos difíciles. Los usuarios finales pueden ofrecer información valiosa a través de los debates posteriores a las pruebas y entrevistas de seguimiento.
El desarrollo de nuevos métodos de resolución de problemas a través del aprendizaje basado en la práctica (PBL)

Por desgracia, experiencias en el aula y el desarrollo en el mundo real se realizan típicamente de forma independiente como si no hubiera necesidad de combinar la teoría con la práctica. El Aprendizaje basado en el trabajo, por el contrario (LEARNING IS THE WORK), se fusiona deliberadamente la teoría con la práctica y reconoce la intersección de formas explícitas y tácitas de conocimiento, tanto a nivel individual y colectivo.

Reconoce que el aprendizaje se adquiere en el medio de la práctica y puede ocurrir mientras se trabaja en las tareas y las relaciones en la mano. (Raelin, 1998)
La idea de aprendizaje a través de la práctica también se apoya en David Kolb y en el modelo de aprendizaje experiencial – hacer o experiencia, reflexionar sobre lo observado o aprendido, el desarrollo de las teorías internas generales sobre la aprendizaje, y aplicar el aprendizaje en experiencias futuras.

Kolb y Fry (1975) sostienen que el ciclo de aprendizaje puede comenzar en cualquiera de los cuatro puntos – y que lo que realmente debe ser abordado como una espiral continua. Sin embargo, se sugiere que el proceso de aprendizaje comienza a menudo con una persona que lleva a cabo una acción particular y luego ver el efecto de la acción en esta situación. (Smith, 2001, 2010)

Crítica del “Experiential Learning Circle” de Kolb y Fry (1975)

1. No presta suficiente atención al proceso de reflexión (Boud et al 1983)

2. Kolb y Fry hacen encajar el esquema con cuatro estilos de aprendizaje. Sin embargo, esta vinculación da como resultado un esquema demasiado cerrado e incompleto de los modos de aprendizaje. Se está priorizando un estilo particular de aprendizaje, pero el aprendizaje mediante experiencia no se aplica a todas las situaciones. Kolb deja al margen otras formas como la asimilación de información o memorización. (Jarvis 1987; Tennant 1997)

3. El modelo toma muy poco en cuenta la diferentes culturas en los relativo a condiciones, experiencias y estilos de comunicación. (Anderson 1988Anderson 1988)

4. La idea de etapas o pasos no encaja muy bien con la realidad del pensamiento. Como señaló Dewey (1933) numerosos procesos pueden ocurrir simultáneamente y las etapas pueden ser saltadas. Esta forma tan clara de presentar las cosas es demasiado simplista.

5. El respaldo empírico de la teoría es débil (Jarvis 1987; Tennant 1997). La base de la investigación inicial fue muy limitada y ha habido posteriormente muy pocos estudios sobre el tema.

6. La relación entre proceso de aprendizaje y conocimiento es problemática. La postura de Kolb es algo simplista y no tiene en cuenta las distintas posiciones en torno a la naturaleza del conocimiento.

      Jarvis también llama la atención sobre los diferentes usos del término, citando Weil y McGill (1989: 3) categorización de aprendizaje experiencial en cuatro “pueblos”: (Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Experimental en Londres en 1987)

Pueblo Uno se preocupa sobre todo con la evaluación y la acreditación de aprender de la experiencia de vida y de trabajo ….

Aldea Dos se centra en el aprendizaje experimental como base para lograr un cambio en las estructuras … de la educación post-escolar ….

Aldea Tres enfatiza el aprendizaje experimental como base para la toma de conciencia de grupo ….

Village Four está preocupado por el crecimiento personal y la auto-conciencia.

Es importante que la investigación educativa se involucre en cómo algunas de sus preocupaciones centrales -aprendizaje, capacitación, experiencia, comportamiento, selección de currículos, enseñanza, instrucción y pedagogía- se están reelaborando y aplicando dentro del sector tecnológico. De alguna manera, podríamos decir que los ingenieros, los científicos de datos, los programadores y los diseñadores de algoritmos se están convirtiendo en los maestros más poderosos de hoy en día, ya que son máquinas que permiten aprender a hacer cosas que cambian radicalmente nuestras vidas cotidianas.

 

 

 

 

 

 

 

 

Programacion vs inteligencia artificial

 

 

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.

La tecnología abre nuevas formas radicales de la educación; romper barreras entre disciplinas impulsa nuevos campos creativos de la investigación y la invención; y poniendo el emprendimiento social en el centro de la misión de una universidad asegura pensadores brillantes jóvenes pueden llegar a ser nuestros más poderosos solucionadores de problemas.
A través de una colaboración continua, el intercambio de ideas y una buena dosis de coraje, estamos en el camino correcto para asegurar un cambio duradero en nuestra sociedad y en nuestra educación. Estoy emocionado de ver las ideas como éstas crecen y se transforman el futuro de la educación..
Para todo ello proponemos preguntas como:
          -Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos?
          -¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación?
          -¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?
           -¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?
          -¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?
La participación en los flujos de conocimiento puede generar nuevas ideas y prácticas y mejorar el rendimiento de una manera que también producen el aprendizaje y nuevas capacidades.
El FLUJO DE CONOCIMIENTOS y de APRENDIZAJES como algo natural en internet y de como de manera SEMÁNTICA,  (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… Juan Domingo Farnós).Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.

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

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

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

 

 

“Debemos saber un poco de la historia de la subida de los Sistemas Inteligentes de Tutoría, los problemas con el desarrollo de modelos de expertos, y los enfoques actuales como Knewton y Smart Sparrow. No he tenido la libertad de seguir las últimas novedades tanto como me gustaría, pero Donald dio una gran visión.

Se refirió a los sistemas de estar a punto de los contenidos de análisis automático y el desarrollo de aprendizaje en torno a ella. Mostró un ejemplo, y creó preguntas . También mostró cómo los sistemas pueden adaptarse individualmente al alumno, y discutió cómo podría ser capaz de proporcionar tutoría individual sin muchas limitaciones de los profesores (cognitiva sesgo, fatiga), y no sólo se puede personalizar, pero sí mejorar y escalar!

Uno de los problemas que encontró  a corto plazo era que la pregunta autogenerado fuera sobre el conocimiento y no sobre  habilidades. Si bien estoy de acuerdo que el conocimiento que se necesita , así como su aplicación, creo que centrarse  en este último primero es el camino a seguir.

Esto va junto con lo que Donald ha criticado con razón, como problemas con preguntas de opción múltiple. Señala cómo se utilizan en gran parte como prueba de conocimientos, y estoy de acuerdo que eso está mal, pero mientras hay situaciones prácticas mejores (léase: simulaciones / escenarios / juegos serios), se puede escribir de opción múltiple como mini-escenarios y obtener buenas prácticas . Sin embargo, es aún un problema de investigación interesante, para mí, para tratar de conseguir buenas preguntas de escenarios de contenido auto-análisis.

Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, y me dijo que eso es lo que está viendo en las empresas.

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

 

 

 

 

 

 

 

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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.

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.

Si como científicos de la cognición trabajamos en TI, una industria que actualmente tiene una gran necesidad de personas educadas que comprendan cómo las personas interactúan con la inteligencia artificial y los sistemas automatizados, como diseñadores de interacción, arquitectos de usabilidad, programadores, desarrolladores de sistemas, estrategias de poder o, después de algunos años, como administradores de proyectos.

Si aprendemos métodos para estudiar y moldear el pensamiento, la memoria y la acción tanto para los humanos como de las computadoras, la educación también te capacita para diseñar la interacción entre las personas y la tecnología.

En Inteligencia Artificial (AI) exploramos el pensamiento informático. En neurociencia, observamos lo que está sucediendo en el cerebro. Cuando conectamos lo que nos sucede con lo que sucede en una computadora, el pensamiento se convierte en un híbrido en el que nuestro pensamiento excede los límites entre psicología, cultura, biología y tecnología.

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.

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)…., lo que nos conducirá a la resolución de problemas, tanto en sus procesos como en su evaluación:

Para ello utilizaremos el pensamiento computacional como un concepto de resolución de problemas. Es un pensamiento especial que nos permite comprender un problema complejo y desarrollar posibles soluciones. Soluciones que pueden presentarse de forma que un ser humano, una computadora o ambos puedan entender. Pero el pensamiento computacional se puede describir desde una comprensión muy estrecha o muy amplia.

 

 

 

 

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En la comprensión estrecha, el pensamiento computacional contiene cuatro conceptos clave:

          a-Descomposición: que podría dividir un problema o sistema complejo en partes más pequeñas y manejables

          b-Reconocimiento de patrones — que se refiere a buscar algo uniforme alrededor y en un problema

          c-Abstracción: lo que significa centrarse en la información importante e ignorar detalles irrelevantes

          d-Algoritmos: se refiere al desarrollo de soluciones paso a paso para un problema o la preparación de reglas para resolver un problema

Las cuatro piedras angulares son igualmente importantes. Se pueden entender como estar en un taburete. Si falta uno, se produce un. cotocircuito en el procesoEl pensamiento computacional significa dominar estas cuatro técnicas.

Por lo tanto, el pensamiento computacional no es lo mismo que la programación. Tampoco es un concepto de pensar como una computadora, porque una computadora no puede pensar. Solo hace lo que el programa dice que debería hacer. Pero el pensamiento computacional puede permitirnos saber qué decir a la computadora para que realice una determinada acción. Sin embargo, las habilidades que se encuentran detrás del concepto de pensamiento computacional también se pueden usar en una serie de otras situaciones de resolución de problemas que no se relacionan con computadoras en absoluto. Ser capaz de simplificar un problema complejo para que podamos entenderlo fácilmente

En una comprensión más amplia del pensamiento computacional, el concepto se extiende a ambos contienen una cantidad de conceptos y enfoques.

Los cuatro conceptos clave se complementan con:

          1-Lógica — que se refiere a predecir y analizar acciones dadas

          2-Evaluación — en el entendimiento de poder evaluar y juzgar

Además, añade una descripción más detallada de los cuales se acerca al “pensador computacional” es el trabajo que se puede describir como una actividad persistente, la experimentación y leges para crear algo en cooperación con otros y está en curso mejoras y correcciones de errores basada de las experiencias que se están haciendo.

Una comprensión aún más amplia del Pensamiento Computacional debe contener requisitos estéticos y éticos en relación con las soluciones con las que se trabaja en relación con un problema determinado.

Si vamos a integrar el pensamiento computacional como un tema o como parte de la formación general, es importante que analicemos cómo entendemos el concepto.equiparando el pensamiento y la codificación computacionales. Las habilidades no se pueden lograr mediante simples tareas de codificación, son competencias que contienen los enfoques legendarios, experimentales e innovadores y las consideraciones estéticas y éticas.

 

 

 

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Con ello debemos adquirir habilidades clave como:

          a-pensar cuantitativamente (tanto matemáticamente como estadísticamente);

          b-pensar algorítmicamente como una continuación del proceso de avance del pensamiento (iniciado durante sus días de escuela);

          c-pensar en términos de aprendizaje automático y predicción;

para participar en actividades de pensamiento de nivel superior en términos de representar los fenómenos / resultados observados en forma de modelos y luego simular.

Jeannette Wing acuñó el término pensamiento computacional en un artículo reciente del MCCA de 2006. . Ella argumenta que para que los estudiantes apliquen técnicas computacionales o aplicaciones informáticas a los problemas y proyectos en su disciplina particular (ya sean las artes, las ciencias, las humanidades o las ciencias sociales), este conjunto de habilidades se vuelve necesario. Wing también afirma en su artículo seminal que las ideas de abstracción, estratificación de abstracciones y automatización son algunos de los conceptos fundamentales de la informática que han proporcionado nuevos conocimientos sobre las ciencias naturales y las ciencias sociales duras.

Enfatiza que el pensamiento computacional es una habilidad básica emergente para todos, no solo para los informáticos. Por lo tanto, debe convertirse en una parte integral de la educación y agregarse a la capacidad analítica de cada alumno, además de las habilidades de lectura, escritura y aritmética. Al utilizar los conceptos fundamentales para la informática, el pensamiento computacional permite y mejora la capacidad de resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano (Wing, 2006).

Si parece que el tener presente como base la creacion de patrones para resolver problemas, no es menos cierto que la variedad de tareas y actividades actualizadas proporciona al estudiante la flexibilidad de elegir y repetir las tareas para aprender las técnicas a su propio ritmo. Esto le permite al alumno tener el control de todo el proceso de aprendizaje.

Podemos emplear como eje investigar, desarrollar y determinar la eficiencia del uso de un entorno b-learning en la adquisición de habilidades básicas de programación a través de la personalización del contenido para cada alumno, para lograr que un conjunto de actividades que se pueden utilizar se diseñen teniendo en cuenta diferentes niveles adaptados a la personalización de aprendizajes de cada alumno por medio de un de un pensamiento computacional que por medio del soporte del machine learning cree aplicaciones para cada estudiante. 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.

Se implementará un enfoque metodológico mixto para lograr los objetivos. El enfoque cuantitativo, cuyas características al utilizar fenómenos de medida estadística, la experimentación y el uso del análisis causa-efecto permiten un proceso secuencial, deductivo y de prueba para generar resultados. El enfoque cualitativo se lleva a cabo básicamente en entornos naturales y los significados se extraen de los datos que permiten un proceso que contextualiza el fenómeno y la profundidad de las ideas, mas, plenamente ya dentro del espacio de personalized learning con el pensamiento computacional y que a su vez nos ayudará a medir el nivel cognitivo de los estudiantes en el pensamiento computacional, los instrumentos se diseñarán en base al banco de elementos para contar con instrumentos fiables ( válidos (medidas de aprendizaje) y objetivos (se centra en el concepto a medir) que coinciden con los contenidos de cada proceso.

El resultado principal es generar una educación personalizada, una experiencia de aprendizaje que contribuya a la motivación del estudiante en sintonía con los objetivos académicos y su aplicación laboral.

 

 

 

 

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Pero …

¿En qué parte de este proceso hay una oportunidad de mirar realmente fuera de nuestras paredes y ver qué está sucediendo en el mundo? Nuestras urgentes necesidades de aprendizaje no solo están ligadas a los datos finales sobre las prioridades de aprendizaje del pasado. A medida que el mundo cambia a un ritmo exponencial, ¿quién está determinando lo que nuestros estudiantes necesitarán para prosperar en ese mundo?

“Estar dispuestos a interrumpir constantemente nuestra mentalidad individual y colectiva, si queremos llegar a un acuerdo con las interrupciones necesarias que deben ocurrir en nuestras propias organizaciones si realmente queremos librarnos del pensamiento de status quo que a menudo nos entierra en las prácticas del pasado.

Ver cómo las ‘próximas’ prácticas también necesitan las ‘próximas’ métricas si queremos pivotar de manera efectiva hacia este futuro emergente y más deseable que visualizamos para nosotros y nuestras organizaciones “.

Las necesidades urgentes de aprendizaje de los estudiantes son personales. Cada niño, cada adulto en el sistema tiene necesidades personalizadas que no pueden ser determinadas por el pensamiento estandarizado.

Nuestro pensamiento, los profesores conectados, cuando tienen una comprensión profunda de las expectativas del plan de estudios, pueden diseñar un aprendizaje personalizado para cada niño / estudiante. Crear este entorno para nuestros alumnos requiere una base de pensamiento de conectividad. Los maestros deben poder acceder y participar en una red de apoyo, y usar esta red para apoyar las necesidades individuales de aprendizaje de cada estudiante.

¿Cómo apoyamos a los educadores a autodirigir su aprendizaje a través de sus propias redes de aprendizaje profesional?

“… no solo serán las personas las que tendrán que convertirse en aprendices adaptables, permanecer ágiles en nuestro mundo exponencialmente cambiante en el que vivimos ahora … también lo deben hacer nuestras organizaciones educativas si quieren seguir siendo centros importantes, dinámicos y relevantes de aprendizaje, innovación y transformación frente a estos cambios y cambios sísmicos “

 

 

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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

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

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

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

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

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

Vamos a :

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

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

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

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

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

 

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

 

Estos son:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

 

 

 

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

 

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

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

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

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

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

 

Realmente el mundo cada vez es mas complejo y los aprendizaje de cada aprendiz necesitan alejarse del “control” tipico, ya que “dentro” de las aulas se esta produciendo una “involucion educativa”, por lo menos en lo que se refiere a nuestro tiempo, pero eso si, aprender fuera de este escenario significa autoaprendizaje, autolideraje y coolaboracion diferenciada y diversa 8inclusividad), sin ello es imposible, ademas de entrar dentro de la dinamica de los datos y macrodatos analizados por medio de tecnologias automatizadas y algoritmos que poco a poco (por no decirlo crudamente, de una maner inmediata), van a ayudarnos a construir escenarios de aprendizaje personalizados y socializadores escalables y mutables.

 

 

Los docentes del siglo XXI, han de comprender que ya nunca más serán las”estrellas”, de la educación, que nunca más serán mejor que nadie…los docentes de la sociedad del conocimiento son aquellos que nunca saldrán “en la foto”, pero si que acompañarán a los alumnos en su aprendizaje, ya nunca serán “el pozo del conocimiento”, sino personas con las competencias necesarias de ayudar a los aprendices en su aprender a aprender…. (en la foto salen los aprendices, ellos son los protagonistas y los responsables de su vida)….

El Rol del Docente Tradicionalmente ha sido la figura de autoridad en el aula, desde el punto de la capacidad intelectual y del poder. El docente era visto como el depositario del conocimiento y su rol era el de llenar las mentes de sus alumnos con su conocimiento y entonces luego lograr que los alumnos regurgitaran este conocimiento en el proceso de evaluación. Esta es la forma en que muchos de nosotros fuimos enseñados y como en muchos casos algunos todavía enseñamos1 Después de todo, los alumnos son más fáciles de .controlar cuando están sentados en sus asientos, escuchando una clase expositiva,

En el proyecto de Enseñanza para la Comprensión, llevado a cabo por investigadores de Harvard, Wiske expone que el entorno de enseñanza tiene influencia sobre el rol de los docentes en la enseñanza y aprendizaje del conocimiento. “Muchos docentes de escuela trabajan en entornos que promueven la conducta de transmitir conocimiento a sus alumnos más que de construir y criticar el conocimiento con sus alumnos” (Wiske en Perkins 1995, p.204). 11contestando preguntas o completando cuestionarios escritos.

También es una forma rápida de recorrer el currículum y cubrir todas las unidades. De todos modos, la investigación muestra que el método de enseñanza tradicional no contribuye al aprendizaje efectivo, y no utiliza el potencial de la tecnología (Jonassen, Norton & Wiburg, Sandholtz, Ringstaff, & Dwyer, McCormick & Scrimshaw2). De hecho, muchos creen que una buena herramienta puede ser inútil si no es integrada dentro de estrategias efectivas de enseñanza. “No podemos enchufar a los alumnos a una herramienta de la mente (MindTool) y esperar que trabajen sin nuestra guía y apoyo…” (Jonassen, 2000, p.275-276).

De este modo, queda en el docente la decisión de pensar más allá de las formas tradicionales de enseñanza y de diseño de las clases y liderar experiencias de aprendizaje ricas en tecnología que apoyen el pensamiento basado en la indagación (inquiry-based thinking).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Un enfoque constructivista creará un escenario apropiado para este tipo de pensamiento. En una clase constructivista, los docentes tienen la responsabilidad de cubrir cuatro roles principales: Diseñador de Tecnología; Experto en Audiencia; Experto en Currículum; Experto en Proceso.

1. Diseñador de Tecnología Aunque los docentes no necesiten saber todas las opciones de una herramienta digital (cómo cambiar los colores, en qué botón hacer un clic para agregar una animación, etc.), sí necesitan entender el valor educativo de una herramienta digital o qué puntos fuertes presenta para influir positivamente en el aprendizaje. Necesitan saber de qué modo la tecnología puede ser usada para localizar las dificultades que los alumnos experimentan en relación al currículum. Si el objetivo de un docente es “enseñar tecnología”, el potencial de la tecnología queda sin verse. Y, probablemente, también se desaproveche la competencia central del docente.

Los docentes deben utilizar las habilidades que adquirieron luego de años de experiencia y ser diseñadores de experiencias de aprendizaje. Norton y Wilburg (2003) identifican a un docente diseñador como aquel que reconoce la centralidad de la planificación, estructuración, abastecimiento y orquestamiento

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

Cuando la tecnología es usada como un dispositivo transformativo, la diferencia entre docente y alumnos cambia, y toma importancia la comunidad de docentes y alumnos. 12del aprendizaje. Argumentan que el rol del docente es diseñar experiencias de aprendizaje que permitan a los alumnos utilizar la tecnología para resolver problemas, desarrollar conceptos, y apoyar el pensamiento crítico, antes que usar la tecnología para adquirir conocimiento fáctico. O dicho más directamente, los docentes necesitan crear actividades de aprendizaje que logren de sus alumnos aprendices activos, que utilicen la tecnología para desarrollar el conocimiento y la comprensión.

Una de las cosas principales que un docente debiera evitar es diseñar experiencias donde la tecnología haga algo para darle conocimiento a sus alumnos. Es importante que el diseño ubique a los alumnos en el control de la tecnología, no viceversa. Si los alumnos se convierten en sirvientes de la tecnología percibirán que la tecnología sabe algo que ellos no, la computadora es vista como algo “mágico” y no como una herramienta que puedan usar para poner al descubierto el conocimiento (Schwartz en Perkins, 1995).

Hay muchas consideraciones para hacer cuando se diseñan experiencias de aprendizaje enriquecidas con tecnología, cosas que requieren que el docente tenga en cuenta en su clase. Su expertise debe ser aplicada para diseñar y facilitar clases donde predomine el pensamiento, la creatividad, la reflexión, y no simplemente dónde y cuándo hacer clic. 2. Experto en Audiencia Otra competencia central que los docentes deben aportar a una clase donde se integra la tecnología, es el conocimiento de sus alumnos y sus distintas habilidades.

Específicamente, ¿cuáles son sus intereses y qué es lo que los motiva acerca del aprendizaje? Además, ¿en qué componentes del curriculum encuentran dificultades y qué nivel de andamiaje es necesario para acortar la brecha entre lo que actualmente saben y lo que necesitan comprender? Los docentes deben considerar cómo asignar distintos roles a sus alumnos para que revelen su potencial propio y sus conocimientos. Sandholtz, Ringstaff, y Dwyer (1997) encontraron que los docentes dieron cuenta de incrementos beneficiosos en la colaboración e interacción entre los alumnos cuando la tecnología era integrada en sus clases. “Aparentemente tanto docentes como alumnos pueden sacar provecho del conocimiento y expertise de algunos alumnos, expandiendo además de este modo cada vez más la participación de estos alumnos en clase”. 133. Experto en Curriculum

Es esencial que los docentes estén familiarizados profundamente con el curriculum, tanto en su contenido como en la concatenación de los mismos. Los docentes deben estar atentos a las comprensiones de sus alumnos así como también a los errores conceptuales, además de identificar aquellas áreas del curriculum donde los alumnos tengan una dificultad particular. Como expertos en curriculum, los docentes deben comprender cómo introducir efectivamente “trozos” del mismo que promuevan en los alumnos nuevas comprensiones.

El proyecto de Enseñanza para la Comprensión, llevado adelante por investigadores de Harvard, reveló dos rasgos recurrentes del curriculum que fomentan la comprensión (Wiske 1998). Uno es que el curriculum debe cumplir con las necesidades, intereses y experiencias de los alumnos. El segundo rasgo es que el curriculum debe lograr algo más que dar información, debe empujar a los alumnos a pensar en profundidad y a conectar las ideas con otras áreas de la indagación. Los investigadores de este proyecto apoyan la idea de la necesidad que el curriculum sea personalizado para grupos particulares de alumnos, y para asegurar la equidad y legitimidad a través del respeto a un curriculum estandarizado. Ellos creen que los docentes juegan un rol central en el modelado del curriculum para que cumpla con las necesidades y requerimientos de los alumnos.

 

 

 

 

Educación Tradicional Vs Educación Actual

 

 

 

 

 

El docente como experto en el curriculum debe sentirse libre para poder crear experiencias de aprendizaje constructivistas que cumplan los requerimientos del curriculum, y ser capaces de considerar dónde es apropiado integrar la tecnología para promover la comprensión.

Expero en Proceso Es un gran desafío el poder lograr procesos y estrategias de enseñanza efectivos para una clase constructivista, que requiera de prueba y error y posterior reflexión.

En una clase constructivista, el docente no es simplemente quien les dice a los alumnos lo que deben saber. Es, en cambio, quien debe ayudar al alumnos a articular lo que deben saber y cómo lograr saberlo y cada vez mejor. El docente es un facilitador, un coach, y un mentor cognitivo. Cambian el rol desde uno central donde deben modelar la situación problemática a resolver, hasta un rol periférico donde deben alentar a los alumnos a interactuar entre ellos y a construir su propio conocimiento

Los docentes pueden mostrar a sus alumnos vías para descubrir qué es lo que no saben y utilizar nuevo conocimiento para resolver el problema. De esta manera, el docente está modelando su propio proceso de pensamiento. También aquí podemos hablar de las decisiones acerca del uso apropiado de la tecnología.

Es importante que los docentes puedan exponer a sus alumnos a una variedad de tecnologías que sean apropiadas para cada caso, y que ilustren las bases para decidir dónde y cuándo implementar determinada herramienta tecnológica. Este modelo pone al descubierto cierto tipo de creencias erróneas acerca de que la tecnología ayuda a los alumnos a ser consumidores inteligentes de tecnología. Quizás como muchos docentes ya lo han experimentado, hay una rutina logística a llevar a cabo en la planificación del uso de la tecnología en el aula.

Quizás haya que reservar un espacio determinado, cargar determinado software, reservar equipamiento, etc. Bastante a menudo además, alguna parte de la tecnología falla o no se comporta del modo esperado. Burbules y Callister (2000) lo dicen: “el potencial de las nuevas tecnologías incrementa la necesidad de ser creativos, de planificar cuidadosamente y de enfrentarse a nuevos e inesperados desafíos”.

El Rol del Alumno así como el rol del docente debe cambiar en las aulas en las que se integran tecnologías, el rol del estudiante también. Los estudiantes necesitarán tomar dos roles importantes: deberán ser aprendices activos y consumidores inteligentes de tecnología.

1. Aprendices activos Los estudiantes no pueden seguir siendo receptores pasivos de información. En una enseñanza constructivista se espera que se involucren activamente y sean responsables de su propio aprendizaje.

Necesitan estar motivados en la construcción de conocimiento y deseosos de incursionar en el conocimiento compartido por sus compañeros de clase. El estudiante, no el docente, se transforma en el foco del proceso de aprendizaje. Algunos docentes son escépticos con respecto a la habilidad de los estudiantes para asumir un rol central en su propio aprendizaje.

 

 

Probablemente recuerden visiones de los estudiantes salteándose las clases o copiándose la tarea. También los docentes pueden recordar aquellos estudiantes que generalmente completan toda la tarea que se les ha 15asignado, pero por el simple hecho de finalizarla, no con el fin de desarrollar o profundizar su comprensión. Estas estrategias minimalistas que apuestan a combatir el sistema no funcionan en un contexto constructivista ya que la construcción del conocimiento es mucho más importante que la transmisión del mismo. Los docentes se preocuparían por el posible fracaso de los estudiantes, si se les pidiera que tuvieran que asumir la responsabilidad por su propio aprendizaje.

En el proyecto ACOT los investigadores observaron que inicialmente, los estudiantes no estaban habituados a pedir ayuda a sus pares pero que rápidamente prefirieron aquellos métodos de enseñanza que requerían una participación activa en vez de pasiva. A medida que los estudiantes tuvieron una mayor responsabilidad en su aprendizaje, se sintieron más dueños de este proceso

2. Consumidores “inteligentes” de tecnología Burbules y Callister (2000) nos recuerdan que los estudiantes deben ser reflexivos y críticos acerca de la tecnología, y deben estar preparados para la posibilidad de que los beneficios obtenidos de la tecnología puedan estar atenuados por los problemas imprevistos y las dificultades que se crean por su uso. Es importante que los estudiantes puedan ver que hay ocasiones en que la tecnología es útil y otras en que no lo es. En resumen, el estudiante es responsable en tomar una decisión crítica de cuándo y si la tecnología debe ser utilizada. Sería aún más beneficioso si también pudieran determinar qué tecnología sería más efectiva para promover comprensión.Conclusión La tecnología es un recurso poderoso que puede tener un gran impacto en la comprensión. El simple hecho de integrar tecnología en la clase crea nuevas condiciones para enseñar y aprender, forzando a alumnos y docentes a abordar la enseñanza y el aprendizaje de una manera diferente.

Sin embargo, si la diferencia produce un nivel alto o profundo de comprensión depende de la pedagogía que se utilice. La pedagogía tradicional ha probado ser un método ineficaz. Los estudiantes simplemente aprenden a realizar sus trabajos rápidamente y a repetir la información en una prueba. Una pedagogía constructivista crea la mejor posibilidad para lograr un aprendizaje significativo.

El aprendizaje basado en la indagación, centrado en el alumno, crea un escenario activo y reflexivo para desarrollar comprensiones profundas. Es inteligente y responsable el explotar los puntos de influencia de la tecnología para localizar áreas de dificultad en el currículum.. Los docentes y los alumnos deberán asumir nuevos roles y nuevas responsabilidades en una clase que integra tecnología con una pedagogía constructivista, pero los beneficios educativos son prometedores.

“Los nuevos docentes están convencidos de las ventajas de incluir dispositivos como los celulares y el uso de internet en la escuela”, asegura Craig, y afirmó además que “los docentes antes eran los dueños del saber y ahora ya no, está en internet”. Diego Craig

Una de las implicaciones de usar las herramientas Web 2.0 en la educación es el aprender ya no como una experiencia individual, tal como lo planteaban las teorías de aprendizaje más tradicionales, sino a través de la formación de conexiones e interacciones (conectivismo) a través de sistemas abiertos. Esto último permite el desarrollo de competencias mediante la experiencia de otras personas, el mantenerse actualizado mediante la diversidad de opiniones, etc.
Ello también implica el cambiar el paradigma de que tener el conocimiento es lo importante, sino que ahora el saber aprender será más valioso.

¿Cuál es el lugar de la tecnología en la educación? Muchos docentes, al considerar la integración de la tecnología en sus prácticas, se preguntan dónde se insertaría ésta en sus contextos educativos. Algunos pueden sentir que integrar la tecnología al ya recargado currículum es como tratar de copiar una página en una fotocopiadora que tiene papel atascado. Otros se preguntan si sus habilidades tecnológicas les permitirán llevar adelante una clase donde integren tecnología.

 

 

 

 

 

 

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

En 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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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

Las diferencias de poder y las cuestiones de desigualdad con los aprendices deben ser tomadas en serio en todos los contextos. Por otra parte, el grado en que el aprendizaje es emancipador u opresivo depende al menos tanto o más en los contextos organizacionales, sociales, culturales, económicos y con políticas más amplias en las que el aprendizaje tenga su sede, como en las prácticas reales de aprendizaje y pedagogías involucradas.

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

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

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

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

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

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

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

Las tecnologías convergentes, internet, la inteligencia artificial, la memoria externa….serán básicas en los próximos tiempos y no ya como tendencias, si no como elementos básicos que trascenderán mucho más de lo que la mayoría de la gente piensa, llegará el momento que ellas condicionarán nuestros actos, como ya lo están haciendo en parte ahora: “trate usted de sacar un billete de avión que no sea por medio de internet” Juan Domingo Farnos

Girar suavemente la noción de competencia”: la distinción entre las habilidades (elemental para realizar operaciones), contenido (será en lo que se ejercita la capacidad) y la novedad en comparación con el punto anterior, el contexto (las condiciones en que practicamos las operaciones y toma significado producciones).
El plan respaldado por capacidades y contenido crece y se materializa en un volumen tridimensional que la tercera dimensión es el contexto (una figura más tarde ayudará a imaginar que estas tres dimensiones).

¿Puede el campo de la investigación educativa científico social explicar cómo sus preocupaciones principales escaparon del aula y entraron en el laboratorio de programación y, recursivamente, cómo las “máquinas de aprendizaje” técnicas están reingresando a las aulas y otros entornos de aprendizaje digitalizados?

Los procesos de aprendizaje automático no humano, y sus efectos en el mundo, deberían ser objeto de escrutinio si se quiere que el campo de la investigación educativa tenga voz para intervenir en la revolución de los datos. Si bien la investigación educativa desde diferentes perspectivas disciplinarias ha luchado durante mucho tiempo sobre las formas en que el “aprendizaje” se conceptualiza y entiende como un proceso humano, también debemos comprender mejor el aprendizaje no humano que ocurre en las máquinas. Esto es especialmente importante ya que las máquinas que se diseñaron para aprender desempeñan un papel de “pedagogía pública” en las sociedades contemporáneas y también se están impulsando en los esfuerzos comerciales y políticos para reformar los sistemas educativos a gran escala.

Una de las grandes historias de tecnología de los últimos meses se refiere a DeepMind, la empresa de inteligencia artificial propiedad de Google, pionera en el aprendizaje automático de próxima generación y las técnicas de aprendizaje profundo. El aprendizaje automático a menudo se divide en dos categorías. El ‘aprendizaje supervisado’ implica que los algoritmos sean ‘entrenados’ en un conjunto de datos seleccionado para detectar patrones en otros datos encontrados posteriormente ‘en la naturaleza’. El aprendizaje no supervisado, por el contrario, se refiere a sistemas que pueden aprender desde cero mediante la inmersión. en datos.

Crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, no es lo mismo que  hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.

Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOS https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/

INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalizacion, como nunca hasta ahora se jha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.

Junto con la arquitectura de redes neuronales, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo autodirigido de última generación es la innovación técnica  que se entrena únicamente mediante el aprendizaje de refuerzo de autoaprendizaje, comenzando con el juego aleatorio, sin supervisión ni uso de datos humanos. ‘como su equipo de ciencia lo describió en la Naturaleza. Sus ‘sistemas de aprendizaje de refuerzo están entrenados a partir de su propia experiencia, en principio permitiéndoles exceder las capacidades humanas y operar en dominios donde falta la experiencia humana’. A medida que el algoritmo de refuerzo procesa sus propias experiencias en el juego, es ‘recompensado’ y ‘reforzado’ por las victorias que logra, para ‘entrenar a un nivel sobrehumano’.

Otro beneficio de la personalización es que cada vez que se personaliza, a aprender y almacenar un poco más sobre el conjunto único de un alumno, se aportan posiciones diferenciadas al aprendizaje social.

Esto no solo permite llegar a un mejor AUTOAPRENDIZAJE, si no también una manera más de “emprendimiento” y “apropiación” de la red, como “espacio” claramente de aprendizaje personalizado y socializador.

Esta “vinculación” que se establece, es propia incluso del funcionamiento cerebral, como muy bien dice George Siemens y diría mi amigo argentina Alicia Banuelos (una maravillosa Física)…”la sinapsis neuroal provoca que las neuronas se vinculen, se relacionen unas con otras”.

El cerebro emite una especie de corriente de “relación” que con un poco de entrenamiento, que lo tengo y mucho, tengo que establecer relaciones entre todos e incluirlos, si es necesario en mis ideas para mejorarlas…

En una base de datos tradicional, el esquema de una tabla se aplica en tiempo de carga de datos. Si los datos que se están cargando no se ajusta al esquema, a continuación, se rechaza. Este diseño es a veces llamado esquema de escritura ya que los datos se comprueban con el esquema cuando se escribe en la base de datos y eso se puede extrapolar a lo que pretendemos que los alumnos aprendan del curriculum preestablecido.

 

 

 

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Normalmente por otra parte, no comprobamos los datos cuando se cargan ,cuando los comentamos, explicamos… sino más bien cuando se emite una consulta. Esto se conoce como esquema de lectura.

Hay ventajas y desventajas entre los dos enfoques. Esquema de lectura hace que tengamos una carga inicial muy rápida, ya que los datos no tienes que ser leídos, analizados y serializados en el disco en formato interno de la base de datos.

La operación de carga es sólo una copia de archivo o de movimiento, y es lo que hacemos con los aprendizajes mecánicos de lectura y escritura (totalmente nefastos) es mucho más flexible: : considerar la posibilidad de dos o más esquemas para los mismos datos subyacentes, dependiendo del análisis que se realiza y de la persona que tenga que hacerlo (personalización en los procesos de aprendizaje).

Aparecen una incontenible avalancha de datos por segundo, las tecnologías se hacen cada vez más intangibles y ubicuas. Con la COMPUTACIÓN UBÍCUA, la asincronía funde el“ahora” y el “cuando”; SE TRANSFORMA en cognitiva-mente integrada, están surgiendo nuevas formas de pensar en las quela cognición se complementa con el pc, tabletas, mobile learning…
Mediante el manejo de tecnologías semánticas: etiquetados generados por los usuarios,folksonomías y ontologías; es intuitiva, como cualquier hábito, la computación ubicua se presenta como una parte de la experiencia vital…. niveles de complejidad, constante redefinición de los centros y las periferias y nos permite pasar de la misma Computación Ubícua a la I-BICUIDADuna nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…

Obviamente nosotros vamos mucho más lejos y ante no solo la abalancha de datos que nos llegan, ya que de lo que hablamos, primero, es de otro paradigma, con lo que las “formas actuales” de aprendizaje en nada se parecen a las que proponemos nosotros englobadas dentro de paraguas de la sociedad, contrariamente a lo que sucede ahora en la que la educación permanece como “una parte aislada” dentro de ella.

Ya no queremos algoritmos que saquen patrones y que todos tengamos que seguir sus indicaciones, estamos por algoritmos tanto de lo que son las personas como de lo que necesitan “Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese planteamineto que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, uniforme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”

La implicación, en otras palabras, es que poderosos algoritmos de aprendizaje podrían ser puestos a la tarea de entrenar a mejores humanos, o incluso de superar a los humanos para resolver problemas del mundo real.

“Es cierto que los sistemas cognitivos son máquinas inspiradas por el cerebro humano”, ha argumentado en un artículo reciente el vicepresidente de investigaciones y soluciones  “Pero también es cierto que estas máquinas inspirarán el cerebro humano, aumentarán nuestra capacidad de razonar y reconectarán las formas en que aprendemos”.

Todos ellos e basan en teorías científicas de aprendizaje -comportamiento psicológico y neurociencia cognitiva- que se utilizan para crear sistemas algorítmicos “sobrehumanos” de aprendizaje y creación de conocimiento. Traducen las teorías subyacentes de la psicología conductista y la neurociencia cognitiva en códigos y algoritmos que pueden ser entrenados, reforzados y recompensados, e incluso convertirse en máquinas autorreforzadoras auodidácticas que pueden exceder la experiencia humana.

Para educadores e investigadores de la educación esto debería plantear preguntas apremiantes. En particular, nos desafía a reconsiderar qué tan bien somos capaces de comprender los procesos que normalmente se consideran parte de nuestro dominio, ya que ahora están siendo refigurados computacionalmente. ¿Qué significa hablar sobre las teorías del aprendizaje cuando el aprendizaje en cuestión tiene lugar en algoritmos de redes neuronales?

El “conductismo de máquina” del tipo desarrollado en DeepMind puede ser una de las teorías de aprendizaje más importantes de la actualidad. Pero debido a que los procesos que explica ocurren en las computadoras en lugar de en los humanos, la investigación educativa tiene poco que decir al respecto o sus implicaciones.

Los desarrollos en el aprendizaje automático, los algoritmos autodidacticos y los procesos de autorrefuerzo pueden ampliar el alcance de los estudios educativos. La ciencia cognitiva y la neurociencia ya adoptan métodos computacionales para comprender los procesos de aprendizaje, de maneras que a veces parecen reducir la mente humana a procesos algorítmicos y el cerebro al software. Los ingenieros de IBM para la informática cognitiva en la educación, por ejemplo, creen que sus desarrollos técnicos inspirarán nuevas comprensiones de la cognición humana.

Será esencial un enfoque científico social de estas teorías computacionales del aprendizaje, ya que buscamos comprender mejor cómo una población de sistemas no humanos está siendo capacitada para aprender de la experiencia y, de ese modo, aprender a interactuar con los procesos de aprendizaje humano. En este sentido, los modelos de aprendizaje que están codificados en sistemas de aprendizaje automático pueden tener consecuencias sociales significativas. Necesitan ser examinados tan de cerca como los estudios sociológicos previos han examinado la experiencia de las “ciencias psicológicas” en las expresiones contemporáneas de autoridad y gestión sobre los seres humanos.

Las implicaciones sociales del aprendizaje automático se pueden abordar de dos maneras que requieren un examen educativo adicional. El primero se refiere a cómo la psicología del comportamiento se ha convertido en una fuente de inspiración para los diseñadores de plataformas de redes sociales, y cómo las plataformas de medios sociales están asumiendo un rol pedagógico distintivo.

La mayoría de las plataformas modernas de medios sociales se basan en la ciencia del cambio de comportamiento o en variantes relacionadas de la economía del comportamiento. Utilizan datos exhaustivos sobre los usuarios para generar recomendaciones y sugerencias que pueden dar forma a las experiencias posteriores de los usuarios. Los procesos de aprendizaje automático se utilizan para extraer datos de usuarios sobre patrones de comportamiento, preferencias y sentimientos, comparar esos datos y resultados con vastas bases de datos de actividades de otros usuarios, y luego filtrar, recomendar o sugerir lo que el usuario ve o experimenta en la plataforma.

Desde luego, los procesos de análisis de datos basados ​​en el aprendizaje automático se vuelven controvertidos tras las noticias sobre perfiles psicológicos y microtargeting a través de las redes sociales durante las elecciones, descritas como “manipulación de la opinión pública” y “propaganda computacional”. El campo de la educación debe participar este debate porque el aprendizaje automático llevado a cabo en las redes sociales desempeña el papel de una especie de “pedagogía pública”, es decir, las lecciones aprendidas fuera de las instituciones educativas formales por cultura popular, instituciones informales, espacios públicos, discursos culturales dominantes, y tanto el medios tradicionales y sociales.

Sin embargo, las pedagogías públicas de las redes sociales son importantes no solo porque están guiadas por el aprendizaje automático. También están profundamente informados por la psicología, y específicamente por la psicología conductual. Las ciencias psicológicas del comportamiento están hoy profundamente involucradas en la definición de la naturaleza de los comportamientos humanos a través de sus explicaciones disciplinarias, y en informar las aspiraciones comerciales y gubernamentales estratégicas.

En Neuroliberalismo de Mark Whitehead y sus coautores sugieren que el software de big data se considera una ‘edad de oro’ para la ciencia del comportamiento, ya que los datos se usarán no solo para reflejar el comportamiento del usuario sino también para determinarlo. En el núcleo de las redes sociales y la conexión de la ciencia del comportamiento están las ideas psicológicas de que la atención de las personas puede “engancharse” a través de simples trucos psicológicos, y que sus comportamientos posteriores y hábitos persistentes pueden ser “activados” a través de la “informática persuasiva” y el comportamiento diseño.’

Después del post “Paradigmas educativos ….Hemos realizado este trabajo con el objetivo de conocer sobre los paradigmas de la investigación educativa como son el positivismo, interpretativo, sociocrítico sus métodos y técnicas, conceptos y principios que son herramientas que nos ayudará para el presente y futuro como docentes y estudiantes. La investigación en tecnología educativa está
forzosamente relacionada con lo que se desarrolla en todas aquellas ciencias y disciplinas en las que se fundamenta, por ello su evolución ha seguido los mismos caminos que la investigación didáctica en general y también ha contemplado la polémica entre los paradigmas positivistas, imperativos socio críticos…

 

 

 

 

 

 

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Desde la perspectiva cualitativa la investigación educativa pretende la interpretación de los fenómenos, admitiendo desde su planteamiento fenomenológico que admite diversas
interpretaciones. Muchas veces hay una interrelación entre el investigador y los objetos de investigación, pero las observaciones y mediciones que se realiza se consideran válidas mientras constituyan representaciones auténticas de alguna realidad. Tener paradigmas y pensar que cada uno corresponda a un concepción de construcción de conocimientos, una imitante impuesta por una realidad extrapolada desde un conocimiento acumulado que no llega a una profundidad que subraye en lo visible la realidad, cada uno de los paradigmas guarda su sentido pero a la vez, uno tiene razón de ser función del otro. Términos de paradigmas se puede encontrar hoy en cientos textos científicos, en artículos de los más variados contextos, por lo general su empleo viene del sentido que se ha generalizado a partir de la obra de Kuhn.

“La estructura de las revoluciones científicas”. No existe aún una primera teoría unificadora de la educación que nos permita analizar y solucionar la globabilidad y la complejidad de los problemas de la educación. Peor los problemas existen y es posible asumir una de dos posiciones

Esta trilogía paradigmática, conformada por el paradigma cientificista, el paradigma hermético y el paradigma crítico han originado una ruptura epistemológica con un subsecuente proliferación de diferentes estudios, enfoques, teorías y prácticas dentro de la esfera de la investigación educativa, tratando de legitimar desde cada uno de estos paradigmas una propuesta emergente que sirva de fundamento para orientar la acción educativa y el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Si en el primer post hablamos de paradigmas, ahora lo haremos de “investigación“…Mientras que la etnografía general se basa en datos cualitativos, no quiere decir que los enfoques cuantitativos no deben ser empleados en el proceso de investigación. La combinación de los dos cables a un “enfoque de métodos mixtos”, que puede adoptar diversas formas: la recolección y análisis de datos pueden ser separados o dirigirse juntos, y cada uno de ellos se pueden utilizar en el servicio de la otra. Por supuesto, esto no es nuevo en los círculos académicos y la etnografía corporativa, pero parece que hay un renovado interés últimamente en este tema, ya que sin duda alguna los aspectos INFORMALES, están superando los formales.

Uno de los impulsores de este renovado interés es la enorme cantidad de información generada por las personas, las cosas, el espacio y sus interacciones – lo que algunos han llamado ” Big Data “: Los grandes conjuntos de datos creados por la actividad de las personas en los dispositivos digitales de hecho ha dado lugar a un aumento de las “huellas” de aplicaciones para teléfonos inteligentes, programas de ordenador y sensores ambientales (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) Dicha información se espera actualmente para transformar la forma en que estudiamos el comportamiento y la cultura humana, con, como de costumbre, las esperanzas utópicas, distópicas y miedos …, llegando a entender estos datos como METADATOS….

Encontramos términos que admiten conceptos con los que muchos estaríamos de acuerdo :  Etno-minería, como su nombre indica, combina técnicas de la etnografía y la minería de datos. En concreto, la integración de técnicas de minería de datos etnográficos y de etno-minera incluye una mezcla de sus puntos de vista (en lo interpretaciones son válidas e interesantes, y cómo deben ser caracterizados) y sus procesos (lo que selecciones y transformaciones se aplican a los datos para encontrar y validar las interpretaciones).

Por medio de estas investigaciones, esta integración tiene por objeto poner de relieve nuevas formas de entender y potencialmente inspirar el diseño de la investigación la interacción persona-ordenador… 

La misma librería JMSL incluye tecnología de redes neuronales que complementa las ya existentes funciones de minería de datos, modelado y predicción, disponibles en toda la familia de productos IMSL. Las clases para la predicción basada en redes neuronales ofrecen un extraordinario potencial , gracias a su capacidad de crear modelos predictivos a partir de datos históricos y de “aprender” para optimizar el modelo a medida que se obtiene más información, lo podríamos llamar “RETROALIMENTACIÓN CONTINUADA Y MULTICANAL”

Los diseñadores de medios sociales de Silicon Valley saben cómo moldear el comportamiento a través del diseño técnico ya que, según Jacob Weisberg, “las disciplinas que lo preparan para esa carrera son la arquitectura de software, la psicología aplicada y la economía del comportamiento, utilizando lo que sabemos sobre las vulnerabilidades humanas para “Weisberg destaca cuántos de los ingenieros de Silicon Valley son graduados del Laboratorio de Computación Persuasiva de la Universidad de Stanford, que utiliza ‘métodos de psicología experimental para demostrar que las computadoras pueden cambiar los pensamientos y comportamientos de las personas de maneras predecibles’.

Las recompensas conductuales -o el aprendizaje reforzado- son importantes en el campo de la informática persuasiva, ya que obligan a las personas a seguir volviendo a la plataforma. Al hacerlo, generan más datos sobre ellos mismos, sus preferencias y comportamientos, que luego pueden procesarse para que la experiencia de la plataforma sea más gratificante. Estas técnicas son, a su vez, interesantes para los científicos que cambian el comportamiento y los que formulan las políticas, ya que ofrecen formas de desencadenar ciertos comportamientos o “empujar” a las personas a tomar decisiones dentro de la “arquitectura de elección” que ofrece el entorno.

Karen Yeung describe la aplicación de datos psicológicos sobre las personas para predecir, orientar y cambiar sus emociones y comportamientos como hiperimpulso. Las técnicas de hiperimpulso utilizan técnicas de computación persuasivas para enganchar a los usuarios y de la ciencia del cambio de comportamiento para desencadenar acciones particulares y respuestas.

“Estas técnicas se utilizan para dar forma al contexto de elección de información en el que se produce la toma de decisiones individuales”, argumenta Yeung, “con el objetivo de canalizar la atención y la toma de decisiones en las direcciones preferidas por el” arquitecto de elección “.

A través del diseño de estrategias de empuje psicológico, las organizaciones de medios digitales están comenzando a jugar un papel poderoso en la configuración y el gobierno de comportamientos y sentimientos.

Algunos ingenieros de Silicon Valley han empezado a preocuparse por las consecuencias psicológicas y neurológicas negativas de los “trucos psicológicos” de los medios sociales en la atención y la cognición de las personas. Silicon Valley se ha convertido en un “imperio global de modificación del comportamiento”, afirma Jaron Lanier. Del mismo modo, a los críticos de AI les preocupa que los algoritmos cada vez más sofisticados inciten y engatusen a las personas para que actúen de la forma que hayan considerado más apropiada -o óptimamente gratificante- por sus algoritmos subyacentes, con importantes implicaciones sociales potenciales.

Lo que sustenta todo esto es una visión conductista particular del aprendizaje que sostiene que las conductas de las personas pueden ser manipuladas y condicionadas a través del diseño de arquitecturas digitales. Audrey Watters ha sugerido que el conductismo ya está resurgiendo en el campo de la tecnología digital, a través de aplicaciones y plataformas que enfatizan el “refuerzo automático continuo” de los “comportamientos correctos” definidos por los ingenieros de software. Tanto en las pedagogías públicas de las redes sociales como en las pedagogías del aula con tecnología mejorada, se está poniendo en práctica un reinicio digital de la teoría del aprendizaje conductista.

Los impulsos conductuales a través del aprendizaje automático algorítmico se están convirtiendo en parte integral de las pedagogías de hipernubo público de las redes sociales. Es parte de la arquitectura instruccional del entorno digital que las personas habitan en su vida cotidiana, buscando constantemente enganchar, desencadenar y empujar a las personas hacia rutinas particulares persistentes y condicionar hábitos de conducta “correctos” que han sido definidos por los diseñadores de plataforma como preferibles en de alguna manera. La investigación educativa debe comprometerse estrechamente con las pedagogías públicas de hipernubración que se producen cuando las ciencias del comportamiento se combinan con el conductismo del aprendizaje automático algorítmico, y observa más de cerca las teorías subyacentes del conocimiento conductual en las que se basan y las conductas que están diseñadas para condicionar .

El segundo gran conjunto de implicaciones del aprendizaje automático se relaciona con la adopción de tecnologías basadas en datos dentro de la educación específicamente. Aunque el concepto de ‘aprendizaje personalizado’ tiene muchas caras diferentes, su encuadre contemporáneo dominante es a través de la lógica del análisis de big data. El aprendizaje personalizado se ha convertido en una poderosa idea para el sector de la tecnología ed, que es cada vez más influyente en la visión de la reforma educativa a gran escala a través de sus plataformas adaptativas.

Las plataformas de aprendizaje personalizadas generalmente consisten en una combinación de minería de datos, análisis de aprendizaje y software adaptativo. Los datos de los estudiantes son recopilados por dichos sistemas, luego se comparan con un modelo ideal de rendimiento estudiantil, para generar predicciones de posibles avances y resultados futuros, o se adaptan de manera receptiva para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes según lo considere apropiado el análisis.

En resumen, el aprendizaje personalizado depende de que los algoritmos autodidacticos de aprendizaje automático se pongan a trabajar para extraer, extraer y procesar los datos de los estudiantes de forma automatizada.

El discurso que rodea el aprendizaje personalizado lo enmarca como un nuevo modo de educación “progresiva”, con ecos conscientes de las pedagogías centradas en el alumno de John Dewey y los modelos asociados de aprendizaje basado en proyectos, experienciales y basados ​​en la investigación. El trabajo de Dewey ha demostrado ser una de las teorías filosóficas más influyentes y duraderas en la educación, a menudo utilizado en conjunto con relatos más abiertamente psicológicos del rol que juega la experiencia en el aprendizaje.

Con su combinación de análisis de big data y aprendizaje automático con progresivismo, podríamos llamar a la teoría del aprendizaje detrás de la personalización ‘Big Dewey’.

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

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

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

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

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

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

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

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

El mismo Pierson dice “Las evaluaciones se incrustan en las actividades de contenido y aprendizaje por lo que la instrucción y el aprendizaje no tiene que ser interrumpidos para determinar las áreas de progreso y desafío continuo. Mientras tanto, los algoritmos y las progresiones de aprendizaje integrados en el sistema van a ajustar en respuesta a las actividades de aprendizaje relacionadas del estudiante para permanecer en sintonía con sus ecosistemas de aprendizaje. Esta información también se proporciona al educador con opciones y recursos adicionales en tiempo real ya que el educador puede utilizarlo para apoyar al estudiante y su aprendizaje”

Como esta nueva tecnología comienza a tomar forma el diseño de otra sociedad ya que SUS MIMBRES son completamentes nuevos a no como herramientas, metodologías…(innovacioned), sino un cambio “radical” en la concepcion de la misma sociedad.

Algunos pensaran que en parte estamos en el APRENDIZAJE ADAPTATIVO, ya que nos basmaos en los DATOS, pues no, lo hacemos asi como una IDEA COMPLETAMENTE NUEVA, es decir, utilizamos DATOS, si, pero dentro del proceso personalizado de aprendizaje, por lo tanto se trata de algo completamente diferente.

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

Es nuestra responsabilidad en esta sociedad….

          a-Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los  conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

          b-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiv     

           c-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo

           d-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo jueg

            e-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.

Tambien nos podemos hacer una serie de preguntas que no vamos a obviar….y que nos ayudaran a entender mejor el por qué de las cosas…

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

Estos sistemas pueden aprender, pero no son las mismas formas de aprendizaje conocidas por la mayoría de los investigadores en educación. A medida que avanza la innovación técnica, más y más aprendizaje va a suceder dentro de las computadoras. Así como los educadores esperan cultivar las mentes jóvenes para que se conviertan en aprendices independientes de por vida, el sector tecnológico está impulsando los procesos de aprendizaje para crear agentes de aprendizaje automático no humanos cada vez más automatizados para compartir el mundo con los humanos. ¿Qué quiere decir que los investigadores educativos no deberían buscar desarrollar su experiencia en la comprensión del aprendizaje automático no humano?

Las teorías del aprendizaje no humano también son cada vez más influyentes, ya que los procesos de aprendizaje automático sustentan tanto las pedagogías de hipernubo público de las redes sociales como las plataformas de aprendizaje personalizadas que he delineado. Las nuevas pedagogías conductistas públicas de hipernudios, inspiradas tanto por la ciencia conductual como por el diseño conductual, están ocurriendo a gran escala entre diferentes públicos, a menudo de acuerdo con objetivos políticos y comerciales, pero la investigación educativa es extrañamente silenciosa en esta área.

Aunque mucho se ha escrito sobre big data y personalización, también debemos explorar cómo la filosofía del sector tecnológico podría afectar e influir en las escuelas, los docentes y los estudiantes a medida que las plataformas de aprendizaje adaptativo escapan del laboratorio de pruebas beta y comienzan a colonizar la educación estatal. Los estudios futuros de aprendizaje personalizado podrían examinar las formas de aprendizaje automático de máquina que se produce en la computadora, así como los efectos educativos y los resultados producidos en el aula.

En la educación – especialmente en la tecnología de mejora de la educación – se nota el final de una época y el principio de otra, la propia OBSOLESCENCIA nos lo indica, lo que es más difícil de ver en la vida cotidiana de los espacios cerrados y obligatorios educativos..

Los asesores de educación y altavoces normalmente nos preguntamos “si un estudiante de hace 100 años llegó a nuestras aulas, se sentiría como en casa”. Obviamente, esta es una afirmación absurda (incluso si pasamos por alto los retos de viajes en el tiempo). Los asesores de educación y algunos “voceros” normalmente declaran “si, un estudiante de hace 100 años llegó a nuestras aulas, se sentiría como en casa”.

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

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

“Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese planteamiento que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, uniforme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”

Hay muchas maneras de personalizar el aprendizaje. Sin embargo, al igual que los términos de estilos y la motivación del aprendizaje, la personalización es otro término mal definido. Para ser más específicos, se describe la personalización aquí con cinco niveles con creciente sofistificación, cada nivel que describe una estrategia de personalización específica. Desde los más simples a las más complejas, las cinco estrategias son:

(a) nombre reconocido;

(B) describe a sí mismo;

(C) segmentados;

(D) cognitivo-basada; y

(e) de base integral de la persona.

A lo mejor el “sueño de algunos de una educación autónoma y libre (solo realizable mediado con la con la Machine learning, AI, internet, TIC), no es tal sueño y es una realidad.

 

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LA LIGA DE LOS 12 ARTICULOS DEL 2018

Juan Domingo Farnos Miro

 

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El Blog que siempre he considerado mi libro de libros, está llegando a las 30.000 entradas y por tanto se merece un repaso de este último año en el que podré uno de cada mes del año, no porque sea mejor ni peor, si no por ser representativos del momento en que se ejecutaron..

Por sus características son todo propuestas de transformación socio-educativas con el soporte de las tecnologías del momento y con la pretensión de un cambio cultural que conlleve otros valores propios de estos nuevos tiempos.

La verdad es que estas ideas ya se están imponiendo por el mundo en las diferentes áreas de la sociedad: educación, economía, sanidad, robótica, inteligencia artificial etc… por eso a partir de ahora nuestro trabajo será acabar de implantarla, desarrollarlas en su máxima extensión e ir transformando a la vez que la sociedad lo demanda.

 

ENERO:

La formación debe “amplificar” las preferencias de la sociedad en educación, política, economía…

 

La formación integrada en estos aspectos económicos, laborales, socio-políiticos,…deben ser la punta de lanza en las preferencias de la sociedad, con lo cual una vez más nos muestra el camino PRÓXIMO a seguir: la desaparición de la actual cultura de las titulaciones (la mayoría hoy en día ya se reconocen como obsoletas y otras que todavía se sostienen estamos de acuerdo que deben cambiar del todo, ya que si no lo hacen, tampoco tendrán sentido dentro de dos o tres años a mucho tardar.

 

No es posible continuar ofreciendo el conocimiento de la manera tradicional ya, y si las instituciones de formación (escuelas y universidades, en primer lugar) no ajustan sus métodos de transmisión de conocimientos, se correrá el riesgo de ser marginados por las nuevas infraestructuras de conocimiento y producción, con lo que desaparecerán sin remedio, y si lo hacen, no desaparecerán posiblemente pero su rol será otro-evidentemente no el de ser FINALISTAS- es decir, ofrecer títulos..

 

 

FEBRERO

 

Personalized learning: el final del aprendizaje individualizado!!!

Los aprendices que realizan sus aprendizajes están generalmente auto-motivados en situaciones de aprendizaje (orientado a tareas, proyectos, orientado a aplicaciones a mano) que les interesan. De lo contrario, buscan recompensas extrínsecas para lograr los objetivos que parecen tener menos valor y quizás requerir más esfuerzo a continuación, inicialmente están dispuestos a comprometerse. Ellos pueden reconocer claramente el cumplimiento de los objetivos declarados , para obtener el grado, la racionalización de los esfuerzos de aprendizaje, y evitando pasos exploratorios más allá de las exigencias de la situación y la tarea de aprendizaje, se compadecen con su grado de interés en el objetivo declarado. Toman el control y la responsabilidad de su aprendizaje, pero a menudo dependen de otros para la motivación, la fijación de objetivos, como entrenador, horarios y dirección. Sin embargo, ellos pueden auto-motivarse y ejercer un mayor esfuerzo y la excelencia personalizada.

En contraste con los alumnos de transformación, los alumnos que realizan innovaciones son a corto plazo, los detalles, los estudiantes orientados a la tarea (menos pensadores holísticos o grandes-imágenes), se toman menos riesgos con objetivos desafiantes o difíciles, cometen menos esfuerzo, se centran en los grados y recompensas, y se alegre conseguir un menor cada vez que las normas se establecen por debajo de sus capacidades. Son más cómodos, las relaciones interpersonales de entrenamiento, y se basan en apoyo externo, los recursos y la interacción para realizar una tarea. En contraste con los alumnos que cumplen dichos requisitos, estos alumnos tienen habilidades más sofisticadas, cometen un mayor esfuerzo para alcanzar las metas de nivel superior, y prefieren más sofisticados entornos de aprendizaje y rendimiento con el entretenimiento interacción que crea el esfuerzo progresiva, el interés, la competencia, la diversión y metas alcanzables.

 

 

MARZO

 

No existe el aprendizaje!!!! (el aprendizaje se cuestiona, el aprendiz, no)!

 

 

Pero, ¿realmente tiene valor el aprendizaje? Naturalmente no existe un valor generalizado, es decir, todos no le damos el mismo valor a a aprender, ni siquiera a aprender a aprender, por tanto, es evidente que NO EXISTE EL APRENDIZAJE, en cambio SI EXISTEN LOS APRENDICES.

 

 

Comunidades que se interelacionan aunque sea desde posicionamientos que conforman NICHOS diferentes, pero que cuando se pretende dar un VALOR o un APRENDIZAJE, necesitan estar en constante relación…

 

Por tanto “El aprendiz es un actor y activo en su propio aprendizaje. La nueva “estrella” de este enfoque tuvo su estatus cambió considerablemente. Hay o sólo fue incluido, se convierte en cabeza de cartel, responsable de su aprendizaje. Teniendo en cuenta sus necesidades, intereses, sus estilos de aprendizaje, sus estrategias, problemas psicológicos: todo se hace para maximizar sus posibilidades de éxito”.

 

 

 

 

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ABRIL

 

LA EDUCACIÓN INCLUSIVA, HOY…. (TIC, Internet, AI…)… de la distopía a la útopía.

 

La educación inclusiva generalmente se trabaja con alumnos con necesidades educativas especiales, con lo que los suramericanos llaman “brechas”, sesgo…sin embargo acotamos que hoy la educación inclusiva va mucho más allá, ya que busca el aprendizaje personalizado/socializador de cada alumno, pero sacando lo mejor de él, es decir, busca la excelencia del alumno, para esto el elearning y la web 2.0 van muy bien porque ayudan a motivarles, a que aprendan mejor y sobre todo desecha un poco el tema de la enseñanza-aprendizaje…

Tampoco puede obviarse el cambio de roles, el aprendiz pasa a ser el responsable de su aprendizaje y de su evaluación y el sistema, con los docentes a la cabeza dejan de ser los jerarcas “obligados” y pasan a ser “acompañantes” de los aprendices que dejan de ser “los suyos”.

El valor añadido que representa esta nueva “diversidad” se puede desarrollar con la ayuda de las TIC, internet, la inteligencia artificial, el analisis de datos, el pensamiento crítico y de diseño…

 

 

 

MAYO

 

La Inteligencia artificial permite llegar a un aprendizaje no supervisado y personalizado.

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

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

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 ampliacion continuado. 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.

 

 

JUNIO

El aprendizaje permanente dentro de un escenario de trabao-aprendizaje con nuevas formas de procesar y de rendimiento.

 

El aprendizaje permanente – junto con ideas como “la sociedad del conocimiento” – se ha convertido en popular entre los políticos y los responsables políticos en varios países. Pero, ¿qué quiere decir la gente por ella? ¿Es útil la idea del aprendizaje permanente? (Basil Yeaxlee)

 

Las organizaciones educativas, las de formación… se están dado cuenta, que empiezan a perder su monopolio sobre el aprendizaje. Los aprendices, empleados se atreven a organizarse. Más del 90% de lo que necesita en su trabajo actual, en su universidad… no fue aprendido por las intervenciones de de los aprendizajes formales, sino en situación de aprendizaje informal, como el aprendizaje en el trabajo (LEARNING AND WORK) las discusiones con los compañeros o mentores, etc etc Esa es la respuesta que generalmente se obtiene si se hace la pregunta adecuada Esta situación asusta a las organizaciones de formación – pero no debería.

 

El nuevo mundo de aprendizaje se basa en una nueva forma de pensar – el intercambio en lugar de esconderse, colaborando en lugar de instruir, actuando en lugar de reaccionar. La tecnología nos permite apoyar los procesos de aprendizaje en las empresas en el ámbito laboral. Hoy en día es más importante que nunca para estar al día.

 

El aprendizaje permanente es una parte integral de nuestras vidas. No hace mucho tiempo, las organizaciones de formación hicieron otra cosa que entregar el contenido de formación. En estos días una de las tareas más importantes es la de facilitar el aprendizaje en el lugar de trabajo. Probablemente, la mayor diferencia entre los dos modelos es el hecho de que las organizaciones de formación modernos de hoy necesitan para proporcionar plataformas y opciones – no sólo soluciones, tienen que asegurarse de que los empleados, los aprendices… sean capaces de interactuar entre sí, que sean capaces de colaborar y compartir su knwoledge.

 

El aprendizaje en el lugar de trabajo es fundamentalmente diferente de learnign en las aulas, estamos pasando del aprendizaje cerrado, al LEARNING AND WORK, al SOCIAL LEARNING y llegaremos, sin duda al LEARNING IS WORK.

 

Harold entra de lleno en un aprendizaje en el trabajo, tal cual, es decir, aprender a trabajar, y trabajar aprendiendo, en cambio Juan Domingo, insiste más en la educación y la incrsuta en el trabajo, cambia un modelo casi “ancestral” de educación de las escuelas y universidades, por una educación “enrolada· dentro del trabajo, “se aprende trabajando y el trabajo necesita de una formación de las personas de manera constante y permanente (life long learning)….

 

 

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JULIO

La universidad, ¿es inteligente?

 

El conocimiento y el trabajo docente cada vez valen menos por sí mismo y más por sus capacidades para producir valor económico, que llega a realizarse bajo la forma del arancel universitario. Esta transformación se concreta en la organización del trabajo, al que pretende modernizar y racionalizar, cuando en realidad se trata de extender la dominación del capital sobre el trabajo.

Sin embargo, la universidad también se ve afectada por las crisis socio-económicas y socio-ambientales globales, que se pueden expresar como una función de una crisis más amplia de reproducción social o sociabilidad. A medida que el trabajo de académicos y estudiantes es impulsado cada vez más por una mercancía-valoración arraigada en la medición del rendimiento, la capacidad de los académicos y estudiantes para responder a las crisis desde el interior de la universidad se ve limitada por el mercado. Uno de los momentos centrales de este proceso es la cuantificación -en el sentido de Desrosières A. (2008)es decir la normalización y medida del trabajo: esta operación consiste en descontextualizar el trabajo, vaciarlo de su sentido específico de forma que se pueda comparar de manera puramente cuantitativa con otro trabajo científico y, en última instancia, con cualquier trabajo.

 

 

AGOSTO

METODOLOGÍA EN LA INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS EDUCATIVAS.

Mi Caso se titula E-LEARNING-INCLUSIVO, es una investigación con una plataforma de trabajo en la que ya colaboran muchas personas y organizaciones del mundo encuadrada en https://juandomingofarnos.wordpress.com, la cuál pretende establecer los cauces de una transformación en los aprendizajes basados en los Usuarios, en la democratización de la brecha digital y en una alfabetización digital de la sociedad.

 E-learning-Inclusivo, pretende crear y diseñar escenarios de aprendizaje con nuevas Tecnologías Educativas, dentro y fuera de la Escuela, haciendo una Educación inclusiva, por tanto personalizada al usuario y a su vez colaborativa, ya que este es el único medio de innovar y progresar hoy y mañana, “conectados en red”.

CONCEPTUALIZACIÓN

Pretendemos cambiar la manera de formar a distancia, conservando las características generales del e-learning, pero generando un nuevo enfoque, es decir, nuestro ELEARNIG-INCLUSIVO dejará de ofrecer unos formatos standar de formación on-line típicos, pero actualmente bastante tópicos, creando no una plataforma de actuación, sino una filosofía de trabajo científica y estructurada.

 

El USUARIO-ALUMNO, pasa a ser el protagonista y responsable ÚNICO de la formación, todos los mecanismos girarán alrededor de él, incluso y, sobre todo, el mismo proceso formativo , poniendo todos sus mecanismos metodológicos, organizativos y evaluativos, a la disposición “personalizada” del alumno-usuario.

(E-LEARNING-INCLUSIVO, establece unos parámetros sobre los Usuarios-Alumnos, sus planteamientos y sus prioridades, pasando a un primer plano y dejando leyes, normas y sistema en su segundo plano,…), nuestra investigación va por estos caminos y es por lo que justificamos su importancia.

El escenario nuevo de aprendizaje que diseñamos entorno  será más parecido a un espacio de intercambio social y virtual (y de mundos simulados) orientados a estimular la experimentación y desarrollar la creatividad en diversos contextos. ( Connectivismo de Stephen Downes)

 

Sistemas de evaluación dinámica: Sistemas de evaluación heterogéneos, semánticos y contextuales capaces de adaptarse a las características del proceso de aprendizaje de cada estudiante. Esta idea bajo el entendimiento que no todas las personas aprendemos lo mismo, bajo circunstancias iguales o desgiuales.(E-LEARNING-INCLUSIVO)

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SEPTIEMBRE

 

El mundo automatizado de datos y algoritmos en el aprendizaje de refuerzo centralizado y en el descentralizado y complejo. (¿habrán roles en la educación por la influencia de las TIC?)

Preparando la conferencia de VERANO TIC (Erick Miranda) y entrando en el mundo automatizado de datos y algoritmos pienso en los procesos de formación o aprendizaje en la solución de aprendizaje profundo, normalmentecon modelos centralizados.

En esas arquitecturas, una serie de nodos centrales recopilan y seleccionan conjuntos de datos que se utilizan para capacitar a los modelos que se implementan en diferentes nodos de una red. Incluso en escenarios distribuidos como el aprendizaje de refuerzo de agentes múltiples que puede incluir decenas de miles de nodos ejecutando un modelo, los modelos de aprendizaje dependen de un puñado de nodos centralizados.

Con ello los DOCENTES y los ALUMNOS DE MEDIADOS DE ESTE SIGLO XXI primero entraran en un aprendizaje centralizado conceptualmente simple de implementar, pero increíblemente difícil de escalar.

Asistir selectivamente a un problema o una tarea novedosa; el análisis de uno mismo, de problemas y situaciones; a la realización, ejecución y evaluación de un plan; se llega a todo el camino hasta que la solución del problema. Cada paso es un enlace integral de la cadena de estrategia; y cada paso supone la elección estratégica por parte del solucionador de problemas….

El pensamiento crítico significa analizar y evaluar la información de manera independiente de los demás. Al pensar críticamente se puede aprender mejor. Ayuda a entender las ideas en el tema y recordar.

¿Cómo se ve el éxito? El objetivo general de la ayuda al aprendizaje suele ser muy amplio. Objetivos como “mejorar las habilidades de comunicación” o de habilidades, “proporcionar formación a los nuevos gestores”, si los aprendices son los responsables de su formación, será a ellos, naturalmente, aunque los acompañantes del mismo, los docentes (facilitadores), deberán modificar sus mentalidades pero también su preparación, que de momento no sólo son amplias, ni ofrecen garantía de lo que significaría aprender para lograr objetivos (personalizados, obviamente).

A veces “éxito” es simplemente disfrutar de tiempo dedicado al aprendizaje. Esto también es importante para que la identificación lo sepa.
¿Cuáles son las consecuencias del fracaso? Saber qué pasaría si los estudiantes no dominan la habilidad o información ayuda a entender el ID de la urgencia de la sesión de ejercicios y el nivel de competencia necesario.

Por lo tanto, ayuda a los ID de averiguar qué herramientas e instrumentos de trabajo pueden funcionar en una situación particular. Si la consecuencia de un fallo catastrófico es-un piloto sin saber cómo aterrizar el avión si el sistema automático a prueba de entonces se necesita entrenamiento para asegurar que la gente no lo hizo. Si la consecuencia de la falla es menor, está incorrectamente fuera del camino.
Pensemos en un escenario de Internet de las cosas con cientos de miles de dispositivos que recopilan datos y ejecutan un modelo de aprendizaje de refuerzo. Si cada agente necesita recopilar los datos, enviarlos a un servidor central e interactuar con ellos para optimizar su política de aprendizaje, la complejidad de la arquitectura aumenta linealmente con el número de agentes, con lo que las dificultades, tanto de aprendizaje como de APRENDER A APRENDER será cada vez más complejo y a demás dificultará el cambio de roles.

 

 

 

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OCTUBRE

 

La universidad evalúa y se evalúa.

Mejorar el aprendizaje, significa establecer unas estrategias adecuadas de control de calidad permanentes y dentro de ello la Universidad debe cambiar hacia planteamientos co-participes de toda la comunidad educativa, tanto de dentro como de fuera de la misma, así como actuar conjuntamente con el mundo del trabajo…

 

La pregunta de evaluación básica que se plantea es el grado en que mejorar el aprendizaje se ha logrado como resultado del rediseño del curso. Responder a esta pregunta requiere la comparación entre los resultados de aprendizaje asociadas a un determinado curso entregado en su forma tradicional y en su forma rediseñado.

 

  1. Establecer el método de obtención de datos:

 

  1. Fase Piloto

 

Esta comparación puede realizarse de dos maneras:

 

  1. Secciones Paralelas (tradicional y Reforma)

 

Ejecutar secciones paralelas del curso en formatos tradicionales y rediseñado y ver si hay diferencias en los resultados-un clásico de “cuasi-experimento”.

 

  1. Línea de base “antes” (tradicional) y “Después” (Reforma)

 

Establecer la información básica acerca de los resultados de aprendizaje de los alumnos de una ofrenda del formato tradicional “antes de” el rediseño comienza y comparar los resultados obtenidos en una posterior (“después”) ofrece el curso en su formato rediseñado.

 

  1. Fase de Implementación completa

 

Dado que no habrá una oportunidad para ejecutar secciones paralelas una vez que el rediseño hacia la plena aplicación, el uso de datos de referencia de a) una oferta del formato tradicional “antes de” el rediseño se inició, o b) las secciones paralelas del curso ofrecido en el tradicional formato durante la fase piloto.

 

La clave de la validez en todos los casos es: a) utilizar las mismas medidas y procedimientos de recogida de datos en ambos tipos de secciones y, b) para garantizar la medida de lo posible que las diferencias en las poblaciones de estudiantes tomando cada sección se reducen al mínimo (o en por lo menos documentado, de manera que puedan ser tomadas en cuenta.)

 

Elijir el método de medición

 

El grado en que los estudiantes se han dominado el contenido del curso apropiado es, por supuesto, la línea de fondo. Por lo tanto, algún tipo de evaluación creíble de aprendizaje de los estudiantes es fundamental para el proyecto de rediseño.

 

Cuatro medidas que se pueden utilizar se describen a continuación.

 

 

Ejemplo Secciones Paralelas: Durante la prueba piloto, la fase de los estudiantes serán asignados al azar a la tradicional o el curso rediseñado. Curso de “aprendizaje de los estudiantes serán evaluados en su mayoría a través del examen elaborado por los profesores del departamento de ambos. Objetivamente anotó cuatro exámenes se desarrollarán y se utiliza comúnmente en las secciones tradicionales y con nuevo diseño del curso.

 

Las tecnologías facilitan el proceso de ensamblaje.

 

La evaluación se entiende de dos maneras: una, sería EVALUAR PARA APRENDER y la otra (en un nuevo paradigma) LA EVALUACIÓN ES EL MISMO APRENDIZAJE.

 

En la primera se realizan toda clase de pruebas para ver el “nivel” donde están los estudiantes, qué grado, cantidad, calidad de aprendizajes han asumido…

 

 

En la segunda aprendizaje y evaluación serían la misma palabra, es decir, tendrían el mismo significado, EVALUACION=APRENDIZAJE.

 

 

 

 

NOVIEMBRE

 

Los aprendizajes a la carta ya estan aquí! (querer seguir como hasta hora es “perjudicar” el sistema, cuestionarlo, es mejorar)

Los Nano-Grados y el Aprendizaje en el lugar de Trabajo (fuera del aula) están ganando más terreno en el mercado empresarial del siglo 21. Ya no se trata de tener trabajo en las Mejores Empresas, sino de formar parte de los Mejores Proyectos.

 

Tres ideas son pues las que lo definen:

 

a-Ser una cartera de formación continua. La idea es ser un repositorio de recursos de formación que acompañe al alumno/cliente/usuario/profesional en su desempeño, en la parte de su vida profesional asociado a la empresa como empleado suyo o a productos de la empresa (ATT) en su área de servicios y productos (la palabra ampliamente es la clave en la expresión “ampliamente reconocido por la industria de la tecnología”).

 

b-Ampliamente reconocido por la industria, pero también por la universidad.

 

c-Más barato de obtener que un grado convencional, sobre todo porque excluye aquellos conocimientos que no son necesarios (las grasas de la formación universitaria convencional).

 

Ferenstein nos informa de que desde hace tiempo Udacity, otros proveedores de educación en línea, y las empresas más potentes de Internet se han comprometido a ofrecer algo que satisfaga estas necesidades. Lo dicen los peces gordos: La necesidad de este tipo de estudios lo explica claramente el co-fundador de Linkedin Reid Hoffman en “College Diplomas are Meaningless. This is How to Fix Them”. Igualmente Ferenstein informa del sentido y de la naturaleza de la alianza OEA dentro de la política de Obama de potenciar financieramente una formación de postgrado que sirva para la inserción profesional, expresado por el Vicegobernador de California, Gavin Newsom, y Sebastian Thrun.

 

 

La Alianza para la Educación Abierta estaría de acuerdo en reconocer una credencial de habilidades centradas en la industria. El nanodegree es el primer producto de este tipo. Se esperan otros junto con muchos otros que llegarán después de los socios originales: AT & T, Autodesk, etc.

 

Según Udacity los primeros nanogrados que van a ofertar son de preparación para trabajos como desarrollador de webs, desarrollador de aplicaciones iOS para móviles, desarrollador de aplicaciones Android para móvil o analista de datos y ahora ya se está generalizando. Es cierto que atacan las estructuras de la UNIVERSIDAD y de lo que algunos quieren llamar la PEDAGOGÍA, pero lo que no entienden es que ni la universidad ni la pedagogía de ayer sirve para hoy y no sorve porque las personas son otras, sus necesidades, apetencias… y su contexto es diatralmente opuesto al que otros hemos vivido.

 

 

Ferenstein anuncia que otros proveedores de educación en línea, tales como Coursera, están diseñando sus propias certificaciones, con las mismas características y con la misma distribución de tiempo. Que tienen aproximadamente la misma cantidad de tiempo, en función del curso de estudio.

 

Sin embargo ni en este post ni en el de Clarissa Shen, Announcing nanodegrees: a new type of credential for a modern workforce, que introduce el tema con más extensión, he visto que se avance nada en diseño instruccional ni en orientaciones sobre secuenciación, pasarelas, etc. Sólo hemos visto una literatura llena de promesas y de buena voluntad de resolver los problemas que han detectado.

 

DICIEMBRE

 

Mobile learning: solución estratégica a la transformación y automatización de los aprendizajes.

Para poder utilizar Mobile learning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubícua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad…. y para que nadie pueda ver ni ventajas ni inconvenientes si no posicionamientos naturales de la sociedad y de la educación en la Sociedad de la Información y del conocimiento:

 

  1. ¿Cuál  será el objetivo del proyecto mLearning?

 

a-¿Es el desarrollo de un aprendizaje?

 

b-¿Es que así  se difunde el conocimiento?

 

c-¿Es para conseguir sus experiencias compartidas con otros en su red de aprendizaje?

 

El objetivo de un proyecto debe ser lo más claro posible, antes de la creación de cualquier otra cosa, ya que el objetivo será dar forma a lo que se necesita y cómo se puede montar con la mayor eficacia para alcanzar esa meta.

 

  1. Obtener todos los actores involucrados

La participación y el apoyo de todos es indispensable para cualquier aprendizaje tenga lugar. Con representantes de los interesados pertinentes probabilidades aumentan de que el ambiente de aprendizaje que se construye será aceptada por la mayoría y, como tal, será utilizada. Todos los interesados deben sentirse cómodo con el nuevo proyecto de formación, de lo contrario corre el riesgo de un grupo de abandonar la escuela. Cuanto antes obtener retroalimentación de todos los grupos interesados, más adaptado al ambiente de aprendizaje puede ser.

 

  1. ¿Cuáles son sus dinámicas de los educandos previstos
    Peer-to-peer – por ejemplo, ingenieros o estudiantes de tecnología a anotar las reparaciones rápidas que hicieron para los casos particulares y compartir esas soluciones, mientras que también proporciona información sobre los demás, o uno-a-muchos: el especialista o experto o compartir sus ideas con los demás sus para ponerse al día en nuevas innovaciones, el conocimiento, los cambios …. La dinámica del aprendiz  tendrá un profundo impacto en el diseño general del entorno de aprendizaje o la arquitectura del curso y las herramientas que se utilizan para diseñar el ambiente de aprendizaje.

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Quizás hayan Blogs más elegantes, más vistosos y también con metyodologías a la moda, pero no lo duden, pocos habrán que sean más divergentes, disruptivos y llenos de ideas que representen el presente y el futuro de la sociedad, la educación, las tecnologías…

juandon

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