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La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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Inteligencia Artificial

Machine learning: ¿personalized learning automatizado?

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Estamos ya convencidos que la web ofrece la tecnología perfecta y el medio ambiente para el aprendizaje individualizado porque para los aprendices puede ser identificativa, el contenido se puede personalizar específicamente, y el progreso del alumno puede ser monitoreado, apoyado y evaluado.
 
Tecnológicamente y técnicamente, los investigadores estamos haciendo progresos hacia la realización del sueño del aprendizaje personalizado con la tecnología de objetos de aprendizaje (para algunos adaptativos, para nosotros, nada más lejos de la realidad, no hay nada de adaptación, si no de personalización, que no es lo mismo) y eso el machine learning puede ayudarnos a conseguirlo.
 
Sin embargo, dos consideraciones importantes están siendo ignoradas o pasadas por alto en el cumplimiento del sueño de personalización con machine learning:
 
Lo “adaptativo” es el ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’. Estas acciones adaptativas tienen lugar en tres áreas distintas:
 
          1-Apariencia/forma: Cómo se muestran al aprendiz 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.
 
          2-Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.
 
          3-Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al aprendiz hacia el éxito (excelencia personalizada)
 
Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.
 
 
El término “aprendizaje personalizado” es una palabra de moda los educadores suelen ser una alternativa a la “talla única” la enseñanza. Por desgracia, el mensaje es confuso. ya que aparecen diferentes definiciones parecidas: la instrucción individualizada, personalizada y diferenciada:
          -La individualización se refiere a la instrucción que se estimula a las necesidades de aprendizaje de los alumnos diferentes. Metas de aprendizaje son los mismos para todos los estudiantes, pero los estudiantes pueden progresar a través del material a diferentes velocidades de acuerdo a sus necesidades de aprendizaje. Por ejemplo, los estudiantes pueden tomar más tiempo para avanzar en un tema determinado, no tome los temas que cubren la información que ya saben, o temas repetidos que necesitan más ayuda sobre.
          -La diferenciación se refiere a la enseñanza que se adapta a las preferencias de aprendizaje de los alumnos diferentes. Metas de aprendizaje son los mismos para todos los estudiantes, pero el método o enfoque de la enseñanza varía en función de las preferencias de cada alumno o lo que la investigación ha encontrado funciona mejor para los estudiantes como ellos.
          -La personalización se refiere a la instrucción que se estimula a las necesidades de aprendizaje, adaptados a las preferencias de aprendizaje, y adaptados a los intereses específicos de los diferentes alumnos. En un entorno que es totalmente personalizado, los objetivos de aprendizaje y contenidos, así como el método y el ritmo de toda puede variar ( la personalización incluye la diferenciación e individualización)
Aprendizaje personalizado no es “Instrucción Personalizada”:
          -Personalización de los medios de aprendizaje …
          -Los estudiantes saben cómo aprenden para que estén preparados para el presente y su futuro como ciudadanos del mundo.
          -Los estudiantes son los compañeros de los alumnos y compañeros de los diseñadores del currículo y el ambiente de aprendizaje.
          -Los estudiantes deben  poseer y manejar su propio aprendizaje.
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Cada estudiante es único y aprende de diferentes maneras. Diferenciación de instrucción significa que el profesor se adapta el plan de estudios existente para satisfacer las diferentes necesidades de cada estudiante en su salón de clases. El profesor se convierte en la persona más trabajadora en el aula. La individualización significa que las empresas de la maestra y el libro de texto de crear varios niveles de currículo para satisfacer las diferentes necesidades de todos los estudiantes. Esto significa que usted paga más a las empresas de libros de texto para preparar el plan de estudios o encontrar múltiples formas de enseñar a un área de contenido que cumpla con los estilos de aprendizaje variados y niveles de lectura en el aula.
La diferenciación y la individualización de la enseñanza es el maestro-céntrico, a nivel de grado, y basada en estándares. Los profesores pueden utilizar estas técnicas para presentar el contenido. Sin embargo, el estudiante necesita para ser los más difíciles de las personas que trabajan en el aula. Los maestros deben enseñar a sus alumnos a pescar y no el pescado para ellos. En un ambiente de aprendizaje personalizado, el profesor no tiene por qué ser el único experto. La ventaja de la tecnología es que los estudiantes puedan utilizar los contenidos y que los expertos con su profesor.
Aprendizaje personalizada significa que los estudiantes impulsan su aprendizaje y el profesor es el guía al lado, el co-diseñador de su aprendizaje, y  un facilitador para asegurarse de que los estudiantes están cumpliendo con sus objetivos de aprendizaje.
La 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).
 
 
La Personalización puede tomar muchas formas, ya que se adapta el contenido, la práctica, la retroalimentación, o de dirección para que coincida con el progreso y el rendimiento individual. Por ejemplo, dos personas que utilizan la misma instrucción al mismo tiempo pueden ver dos conjuntos completamente diferentes de los objetos de aprendizaje. El mayor beneficio de la personalización de aprendizaje es la capacidad para hacer más fácil la instrucción compleja, presentando sólo lo concreto que será útil o aceptado por cada uno.
 
 
 
 
          a-Si el voto es uno de los factores más importantes para mejorar el trabajo del aprendiz y los resultados….a…
 
          b- ¿qué esperamos? que todos en los centros puedan intervenir por igual…
 
          c-¿no sería mas justo?
 
 
 
Si el modelado del proceso de retroalimentación permite a los jóvenes desarrollar su propia autorregulación de mejorar el trabajo….
 
¿Cómo no un centro cualquiera deja de implementar toda una política de la regeneración de la universidad, escuela que tenga en cuenta los muchos matices de cada tema?
 
La retroalimentación es importante. Nos retroalimentamos con los aprendices a a diario, es más, nosotros también lo somos, pero si podemos hacerlo ayudandonos de la Machine learning (La tecnología Machine Learning está abriendo nuevas oportunidades para las aplicaciones de software en temas de retroalimentación, al permitir a los ordenadores aprender de grandes y de pequeñas cantidades de información sin necesidad de ser programados explícitamente, aprendiendo de los errores producidos y segun los datos personalizados, readaptarlos en otras direcciones, lo cual nos permite optar por otras opciones de aprendizaje…)
 
En este sentido, los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción segun nuestros personalismos.
 
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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.
 
 
 

 

 

 

 

“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.

Desde los primeros albores de la temprana inteligencia artificial, los algoritmos han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados: árboles de decisión, programación lógica inductiva (ILP), clustering para almacenar y leer grandes volúmenes de datos, redes Bayesianas y un numeroso abanico de técnicas que los programadores de data science pueden aprovechar” XAKATA

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

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

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

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

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

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

 

 

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

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..

 

 

 

 

 

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

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

 
 
El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.
 
Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.
Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado – aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.
 
 
Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.
 
Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada,
 
homogeneizadora…basada en Curriculums prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..
 
 
 
Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resutados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobretodo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.
 
 
 
 
Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los“UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes,colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego. Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.
Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves. Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…
 
Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.
 
¿Cómo funciona la trazabilidad educativa?
 
Utilizar herramientas digitales orientadas a este objetivo nos permite acceder a una gran cantidad de datos que nos aportarán la información necesaria para personalizar la educación a cada alumno. Aunque varían según la plataforma, generalmente podemos agruparlas en dos categorías:
 
          a-Seguimiento de uso: Se refiere a los datos relacionados con las conexiones a la plataforma y a cada recurso. Cuántas veces la visitan, cuánto tiempo dedican a cada recurso, cuántas veces acceden a ellos…
          b-Seguimiento de actividades: Suelen incluirse dos tipos de actividades, las autocorrectivas y las entregables. Las primeras, de respuesta cerrada (tipo test), tienen la ventaja de que son corregidas de forma automática por la aplicación, lo que ahorra un tiempo considerable al docente.
 
          c-Se podrá acceder a todos los datos relativos al tiempo dedicado, si han necesitado salir de la página para buscar más información, los intentos realizados, etc. Además, también puede medirse la participación en foros y debates.
Es también habitual que las herramientas nos permitan elaborar un seguimiento del progreso de los alumnos. Para ello, generan automáticamente informes a partir de las diferentes actividades y el uso de la plataforma, pudiendo referirse al conjunto de la clase o a estudiantes individuales.
 
 
 
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Esta evidencia es convincente, pero lo que está claro es que el estado de la investigación en este campo todavía tiene que encontrar maneras efectivas y eficientes de muestra (por ejemplo, a través de productos de trabajo del alumno, tener la suficiente capacidad de encontrar caminos alternativos a las posibles respuestas con otras preguntas..
 
Hoy es fundamental analizar nuevas perspectivas para pensar el aprendizaje a la luz del acceso abierto y distribuido al conocimiento. La idea es sumergirnos en sus luces y sombras, la línea es difusa y las tecnologías son invisibles y naturales, para que su verdadera ayuda sea adecuada a las necesidades personalizadas y personales de las personas…
 
 
En esta exploración nos preguntamos no sólo porqué la resistencia al cambio de las organizaciones educativas sino que buscamos hacer un zoom a aquellos espacios de exploración que sí están abriendo oportunidades que son importantes de incluir en el radar.
 
 
Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde l”a 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.
 
 
Los objetivos de estos proceso pretenden hacer frente a las necesidades actuales y las oportunidades de aprendizaje, mediante esta analítica recogiendo los enfoques multidisciplinares pero complementarios de diferentes campos, tales como Ciencias de la Computación, Ciencias de datos, Matemáticas, Educación, Sociología…, eso si, deben ser siempre personalizados y con la responsabilidad de los propios aprendices.
Necesitamos por tanto:
 
          1–Análizar el aprendizaje basado en competencias, lo que nos llevará…
 
          2–Aprender y por tanto a realizar la propia evaluación (recordemos que cada aprendizaje lleva impreso consigo la evaluación, ya no como una medición, si no como parte del mismo) con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.
 
          3–Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actua de manera determinante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…
 
 
          4-Realizar un análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas:
               a-La integración de la analítica de investigación y aprendizajes educativos.
               b-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.
               c-Intervenciones y análisis de los diferentes aprendizajes, estudio de casos…
               d-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.
               e-Analíticas de aprendizaje y efectos a largo plazo (estudios sobre la analítica de aprendizaje).
               f-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.
               g-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes.
               h-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje.
               i-Analíticas de aprendizaje y formulación de políticas (policy makers)
               j–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.
 
 
 
Otro beneficio de la personalización es que cada vez que se personaliza, a aprender y almacenar un poco más sobre el conjunto único de un alumno, se aportan posiciones diferenciadas al aprendizaje social.
 
Esto no solo permite llegar a un mejor AUTOAPRENDIZAJE, si no también una manera más de “emprendimiento” y “apropiación” de la red, como “espacio” claramente de aprendizaje personalizado y socializador.
 
Esta “vinculación” que se establece, es propia incluso del funcionamiento cerebral, como muy bien dice George Siemens y diría mi amigo argentina Alicia Banuelos (una maravillosa Física)…”la sinapsis neuroal provoca que las neuronas se vinculen, se relacionen unas con otras”.
 
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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.
 
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).
 
En un futuro próximo creo que todo el aprendizaje será límites-less (Geoge Siemens). Todo el contenido de aprendizaje será computacional nada preestructurado. Todo aprendizaje será granular, con coherencia formada por alumnos individuales (inclusividad y ubicuidad de Juan Domingo Farnos)
 
 
Sistemas artificiales, como lo es la ENSEÑANZA, EL CURRÚLUM EDUCATIVO, LOS CONTENIDOS EDUCATIVOS, LAS MISMAS ACREDITACIONES (TITULACIONES) serán sustituidos,, por los modelos basados en la complejidad y la emergencia (DISRUPCIÓN)..
 
Pero las ideologías influyen en el diseño,influyen en la concepción de los SISTEMAS EDUCATIVOS, entonces el diseño limita las opciones futuras. No tenemos que mirar muy lejos para ver ejemplos de esta simple regla: aulas, el diseño de las actividades de organización del trabajo, la política y el funcionamiento de las organizaciones educativas (escuelas, universidades…) Lo que creamos para que sobreviva en una época sirve como neurosis para otra (esto creo que le gustaría a mi amiga Dolors Reig).
 
En la educación – especialmente en la tecnología de mejora de la educación – se nota el final de una época y el principio de otra, la propia OBSOLESCENCIA nos lo indica, lo que es más 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 Machine learning, AI, internet, TIC), no es tal sueño y es una realidad.
 
juandon
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Algoritmos personalizados: el final de los patrones de aprendizaje! (Educación Disruptiva)

juandon

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pierre Levy, el pensador de TUNEZ, propone una forma de procesar la información «codificandola» en algoritmos. Los humanos tenemos una habilidad muy especial, que es la de manipular símbolos. Y a lo largo de nuestra historia, cada mejora en esa habilidad ha producido cambios muy significativos a nivel económico, social, político, religioso, epistemológico, científico y educativo. Esos cambios, que trazan una evolución cultural, van desde los rituales y narrativas primigenios, la invención de la escritura, la creación de alfabetos y sistemas numéricos consensuados y permanentes, la fabricación de un artefacto tecnológico como la imprenta hasta arribar a la automatización de la reproducción en la difusión de símbolos.

Todos esos pasos aumentaron la posibilidad de almacenamiento de nuestra memoria, la expandieron, incrementaron la inteligencia colectiva y subieron un nivel en la escala evolutiva cultural.

En ese sentido, la propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.

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

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

cerebro

http://www.pearson.com.ar/pte.php
http://thenewinquiry.com/…/the-algorithm-and-the…/ The Algorithm and the Watchtower
By Colin Koopman
Vagale, Vija “ERSONALIZATION OPPORTUNITIES IN THE MOODLESYSTEM” http://www.academia.edu/…/PERSONALIZATION_OPPORTUNITIES…

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

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

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

No podemos confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York,utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”..

La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vaos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.

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

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

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

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

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

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

Proyección algorítmica y aprendices! (Ed. Disruptiva) By Juan Domingo Farnos

juandon

inteligencia-visual-espaial

Con el trabajo algoritmico que preconizamos debemos tener siempre presente, tanto en las ideas, el desarrollo propio de andamiaje-algoritmico, asi 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 tendran garantizado un apoyo inestimable.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

juandon

Investigar y personalizar aprendizajes, una minería disruptiva! (Ed. Disruptiva)

 

juandon

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El aprendizaje adaptativo, la minería de datos para la Educación, la evidencia empírica, analítica de aprendizaje, la revisión sistemática.

Recientemente los investigadores y desarrolladores de la comunidad educativa comenzamos a explorar la posible adopción de
técnicas análogas para hacernos una idea de las actividades de los alumnos en línea . Dos áreas en fase de desarrollo orientados
hacia la inclusión y la exploración de las capacidades de datos grandes en educación son de Datos Educativos Minería  y
Analytics de Aprendizaje  y sus respectivas comunidades.
Pero la educación está tomando un rumbo diferente al que siempre hemos tenido en cuenta, el que hacemos por rutina, pero que realmente está impuesto, uniformizado, sujeto a patrones y es en estas investigaciones de extraer datos,, informaciones…

La medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, a los efectos de
comprensión y optimizar el aprendizaje y ambientes en los que se produce todo este proceso es donde debemos hacer  una especial incidencia y donde podemos aprovechar para entrar en una dinámica de deslocalización, libertad de elección, tomarla como un elemento más dentro de la sociedad….
Es m´s fácil en este tipo de investigaciones, y más como las hacemos nosotros, nada a tener en cuenta con los sistemas actuales y pasados, por lo que aportamos a nuestra Educación Dosruptiva (learning is the work ) elementos demétodos, procesos de descubrimiento, conocimiento ….y mucho menos de analisis y “descubrimientos empíricos”, ya que en pocos lugares aún se llevan a término.
Mientras más aprendizaje ocurre en línea, se genera más datos y estos datos nos puede enseñar sobre el comportamiento del alumno que puede mejorar y personalizar la educación.

Según el Informe informe NMC Horizonte Educación Superior 2013 , esperamos ver adopciones generalizadas de dos tecnologías que están experimentando un creciente interés en la educación superior: juegos y gamificación , y el perfeccionamiento de la analítica del aprendizaje…

La motivación de esta crítica derivada del hecho de que se requiere evidencia empírica de los marcos teóricos a
ganar la aceptación en la comunidad científica. Una búsqueda en la literatura relevante no reveló ninguna revisión de empírico
evidencia del valor añadido de la investigación en ambos dominios.
Y cuando hablamos de la analítica, una entrada obligada es, por tanto, los datos de la minería de datos educativa será una parte de ella. Datos educativos,  Minería de Datos..se centra en el desarrollo de nuevas herramientas y algoritmos para descubrir patrones de datos y Aprendizaje Analytics se centra en la aplicación de herramientas y técnicas a escalas más grandes en sistemas instruccionales, pero si lo mezclamos podemos llegar a la personalización de los aprendizajes y esto ya forma parte de nuestra investigación de uanm anera más razonable.
El análisis del aprendizaje se ocupa esencialmente de los métodos para aprovechar los conjuntos de datos educativos para apoyar el proceso de aprendizaje, multidisciplinario, transversal…en el que involucramos el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial (AI), la información, kla recuperación de esta información, la retroalimentación, las estadísticas….
La detección, identificación y modelización del comportamiento del aprendizaje de los estudiantes es una investigación objetiva.
Buscamos identificar las estrategias de aprendizaje y cuando ocurren, nos referenciamos a estados metacognitivos, especialmente (Baker 2008, Levy 2011…)

Mejorar la práctica de la enseñanza y asegurar la calidad, es lo que buscan los innovadores, nosotros queremos establecer las bases de una forma de aprender diferente en una sociedad diferente. Basado en una situación de enseñanza concreto, los maestros y
los estudiantes investigan sistemáticamente con preguntas de investigación, mientras que la acción y la reflexión
ya nos corresponde a nosotros. (Hinchey 2008)
Aunque los objetivos detrás de la investigación-acción y LA son muy similares, la diferencia se puede ver en
el desencadenante inicial de proyectos de estudio relacionados. Mientras que los proyectos de investigación-acción por lo general comienzan con una pregunta sacada de la recogida de datos.
La gestión del conocimiento es el proceso de captura, distribución y uso eficaz del conocimiento, el cual aparece sobre el año 1990, en pocas palabras se podría decir que significa organizar la información de una organización y el conocimiento de manera integral…

La gestión del conocimiento es una disciplina que promueve un enfoque integrado para identificar, capturar, evaluar, recuperar y compartir todos los activos de información de una empresa y lo podemos aplicar en la formación (educación), por lo que es una manera de implicar directamente aprendizaje-trabajo.
 Estos activos pueden incluir bases de datos, documentos, políticas, procedimientos, conocimientos y experiencia en los aprendices, de manera individual, pero también social.
Lo que sigue siendo probablemente la mejor gráfica para tratar de exponer lo que es el  KM está constituido está el gráfico desarrollado por IBM para el uso de consultores de sus KM, basado en la distinción entre el material de recolección (contenido) y conectar a la gente, su manera de aprender y de trabajar…
La información dirigida y búsqueda de conocimientos
EXPLOTAR
  • Bases de datos, externa e interna
  • Contenido de Arquitectura
  • Información del Servicio de Apoyo (capacitación requerida)
  • las prácticas de minería de datos mejores y lecciones aprendidas / después de análisis de la acción


  • la comunidad y el aprendizaje
  • directorios, “páginas amarillas” (localizadores de experiencia)
  • hallazgos y herramientas de facilitación, trabajo en grupo
  • equipos de respuesta


SERENDIPITY y navegación
EXPLORA
  • Apoyo a la Cultura
  • perfiles actuales de concienciación y bases de datos
  • selección de artículos para alertar a los fines / push
  • las mejores prácticas de minería de datos


  • Apoyo a la Cultura
  • – espacios de las bibliotecas y salas de fiesta (literal y virtual), el apoyo cultural, trabajo en grupo
  • viajes y asistencia a las reuniones

(Hipótesis)

De: Tom corto, Consultor Senior, Gestión del Conocimiento, IBM Global Services

La taxonomía sería la forma “usual” de organizarlo, pero en una sociedad digital que quiere aprender con las herramientas y la mentalidad que se desarrolla en la misma de manera NATURAL, hace que se imponga la FOLCSONOMÍA, o sea, organizar las cosas según las necesidades y pecualiaridades de personas, organizaciones….

Nunca sabremos todo, pero que otros pueden ser capaces de ayudanosr, es el primer paso para convertirse en un profesional del aprendizaje. Esta es la aceptación de un mundo en constante cambio y que el conocimiento no es constante ni estático, sino dinámico..
Si nos unimos a otros en nuestro aprendizaje (en red-conectivismo), nuestro aprendizaje será mayor y mejor..Tener e incentivar que te critiquen ,por ejemplo a un blog personal, hace que mejoremos en espectativa de miras y ampliación de conocimientos, por lo que hace aún más evidente y claro que el aprendizaje ha de ser abierto.
El trabajo colaborativo es lo mejor, pero hace falta, por un lado, transparencia y por el otro confianza ..Las personas con mayores y más diversas redes tienen una ventaja como profesionales de la educación y tambén para hacer frente a los cambios..
La estructura social no es un sustantivo sino un verbo, en el Open Social learning. La estructura educativa no es independiente de la sociedad que sustenta, si no que a la vez genera y regenera. :
Rompe la dicotomía micro y macro: propone seguir y examinar a los actores y productos de la tecnociencia en el momento mismo de sus acciones.
Rompe la dicotomía dimensión social-dimensión cognitiva: la sociedad es producto de un entramado de relaciones heterogéneas.
 Los elementos sociales en el pensamiento social no son dimensiones causales, son otro producto de las interacciones entre los actores. Son un problema, no una solución.
Complejiza excesivamente el fenómeno, lo cual dificulta su estudio, …pero lo hace abierto, flexible y sobretodo, inclusivo..
‎…menos academicista pero más real a las necesidades de los aprendices..
La #tecnociencia produce objetos híbridos que pertenecen al campo de lo social y de lo natural,por eso el aprendizaje con TIC es natural, no puede ser de otra manera, la formalidad, lo preconcebido y uniformizador..desvirtua el aprendizaje y lo hace segregacionista y antinatural a la persona.
El concepto red tiene muchos sesgos de jerarquías, por ello se propone el concepto “rizoma” a través de la tradición de Deleuze y Guattari (1988) (principios de conexión y heterogeneidad, principio de multiplicidad,…) un concepto que tiene mucho más que ver con el gran número de actores-humanos o tecnologías, no importa- descentralizados que pueden llegar a influir en la producción de conocimiento y de aprendizaje .. 
La concepción rizomática del aprendizaje social abierto entra de lleno en el mundo no jerarquizado de las FOLCSONOMÍAS y deja de ladao el mundo jerarquizado de las taxonomías, lo que hacemos con los Mapas conceptuales, vaya….

Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.
Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperación
En la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..
las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos..

.

  Nosotros emplemaos métodos cualitativos para generar una imagen global de la situación de aprendizaje, mientras que LA son
en su mayoría sobre la base de los métodos cuantitativos. Por otra parte, los interesados ​​en los proyectos de investigación de acción
la realizan solo y principalmente profesores y estudiantes, mientras que LA podrían abordar otras partes interesadas, como el sistema
diseñadores o personal de la institución….
Otra cuestión crucial en la investigación es que se intenta  , identificar a los estudiantes “desconectados” y evaluar las visualizaciones con respecto a sus capacidades en materia de información, su progreso y la comparación con sus pares, mientras que en la Educación Disruptiva (learning is the work) solo lo hacemos con la personalización de cada aprendiz, empresario, profesional, trabajador…en diferentes ambientes de learning is the work y si nos lo piden de manera formal, en diferentes ecosistemas y escenarios de aprendizaje, tanto presenciales (físicos) como virtuales, eso si, siempre de manera abierta. (Santos 2012)
 
Si observamos en el uso de los estudiantes de recursos de aprendizaje y ejercicios de autoevaluación y su posible impacto en las calificaciones finales, pueden ser una fuente importante.
En el contexto de aprendizaje social / abiert (personalized learning an Social learning), podemos explorar  las capacidades de utilidad y motivvación…En particular, la solicitud se relaciona con el efecto de “usuarios expertos” presencia en la conciencia de los participantes, su propia contribución y la participación en un sistema de reputación en línea (elearning) con solo lo que llamaremos retroalimentación positiva.
El dominio de análisis, datos, procesos y objetivos en LA y EDM son bastante similares.
 Se centran en el ámbito educativo, trabajar con datos procedentes de entornos educativos, y convertir estos datos en informacion relevante con el objetivo de mejorar el proceos de aprendizaje.
Sin embargo, las técnicas utilizadas para LA pueden ser bastante diferentes de los utilizados en EDM. Con EDM
básicamente nos centraremos  en la aplicación de técnicas de minería de datos típico (es decir, el agrupamiento, clasificación,
y la asociación minera regla) para apoyar a los profesores y estudiantes en el análisis del proceso de aprendizaje.
Además de las técnicas de minería de datos, LA incluye además otros métodos, tales como estadística y herramientas de visualización o anális en la Redes Sociales y las podremos poner en práctica para el estudio de su eficacia real, unos para establecer  Buenas Prácticas en las aulas y los otros para buscar mejoras donde los aprendices decidan realizarlo.

Los miembros de nuestra sociedad moderna se enfrentan a situaciones políticas, sociales, económicas, tecnológicas y ambientales rápidos y cambiantes. En consecuencia, se espera que los miembros de esta sociedad sepan mantener el ritmo de estas situaciones variables, y sean capaces de adaptar sus habilidades y experiencia.

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

También nos encontramos con el circuito de retroalimentación ddesde dentro hasta a fuera y al revés, con lo que esta interacción continuada es vital para cualquier ec0sistema de aprendizaje digital.

Si queremos conocer bien lo que es UN ECOSISTEMAS DIGITAL, lo habremos de comparar con algo, sino es imposible, ya que este término realmente no existe si nos referimos a las Tecnologías de la Información y la comunicación…

..esto nos hace ir a una analogía con un Ecosistema biológico, por tanto las “criaturas que viven y conviven en él, en el mundo digital serán… las complejas interacciones entre los estudiantes y interfaz, estudiante y profesor, alumno y contenido, y el estudiante y el estudiante (pares), que conforman el aprendizaje .

El análisis de estas interacciones es crucial para la comprensión en profundidad de aprendizaje en línea de los entornos de aprendizaje, …

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

Realmente las personas eficientes saben que el esfuerzo concentrado con pocas distracciones conduce a un mejor producto de trabajo en los tiempos más rápidos. De lo contrario, el trabajo no puede ser a la par, lo que significa perder aún más tiempo y energía a volver a arreglar los errores, eso si que es un cvambio de CONCEPTO Y DE PARADIGMA, pero esto aún sucede muy poco y en la educación formal practicamente nunca.

La comunidad en general entiende que, en muchos casos, los algoritmos tradicionales apenas están una nueva etiqueta con un gran despliegue publicitario y el atractivo de moda….por lo que el APRENDIZAJE con el concepto que teníamos ahora lo deshechan..

Este concepto relativamente nuevo aprendizaje y ha surgido debido al abrazo cada vez mayor de la tecnología en todas las facetas de nuestra vida. Sin llegar a ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que surge como consecuencia de este exceso de digitalización de la educación, pero al menos deberíamos tener una idea y una imagen clara de los más populares. Tecnología Educativa y Aprendizaje Móvil tiene previsto introducir a algunos de estos conceptos de aprendizaje y guiarlo hacia una mejor comprensión de lo que significan y la esperanza de que usted se beneficiará de ellos para informar a su práctica docente. Ya conocemos el Blended Learning , el Plipped aprendizaje, yahora estamos introduciendo al aprendizaje autodirigido.

¿Qué es el aprendizaje autodirigido todo esto?

“En su sentido más amplio,” aprendizaje autodirigido “describe un proceso por el cual los individuos toman la iniciativa, con o sin la ayuda de los demás, en el diagnóstico de sus necesidades de aprendizaje, la formulación de objetivos de aprendizaje, identificar los recursos humanos y materiales para el aprendizaje, la selección y aplicar las estrategias de aprendizaje, y la evaluación de los resultados del aprendizaje. “(Knowles, 1975, p. 18)
Elementos del aprendizaje autodirigido
El Aprendizaje autodirigido se basa en los siguientes elementos:
  • Estudiantes toman la iniciativa de buscar una experiencia de aprendizaje 
  • Toman la responsabilidad y la rendición de cuentas para completar su aprendizaje (evaluación y formación)
  • Tienen una legibilidad de aprender
  • Ellos fijan sus propias metas de aprendizaje
  • Se involucran en el aprendizaje
  • Ellos evalúan su aprendizaje
Una de la idea errónea acerca de la auto-aprendizaje es que los estudiantes aprenden en completo aislamiento de los demás, cuando en realidad la idea central detrás del aprendizaje se debe a factores motivacionales intrínsecos derivados de los alumnos propio deseo de aprender y llevar a su / su experiencia de aprendizaje comenzando con el reconocimiento de la necesidad de aprender.
             .Seguramente entiende que es mejor convivir con términos que vienen en y fuera de la moda sobre una base regular.
             .De lo que hablo es de , funciones como la minería de datos tradicional y estadísticos que están siendo dobladas debajo del paraguas de aprendizaje automático.
  •  .En algunos casos, los algoritmos están ocultos detrás de una interfaz de usuario para que los usuarios pueden no saber lo que está sucediendo bajo el capó.  Los usuarios pueden creer que se está utilizando una nueva capacidad o algoritmo que se acerca más a la inteligencia artificial. Sin embargo, serían los mismos usuarios estar emocionado si supieran que están comprando una versión muy temprana e inmadura de otra herramienta para crear un árbol de decisión?
  • Sería como si utilizaramos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado precviamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habiamos predecido…
    Pensando en una partida de ROL yomo he jugado el juego, me di cuenta de que una estrategia de la elección de un espacio con una gran cantidad de opciones en los próximos dos o tres movimientos, así como el próximo movimiento, por lo general le ganaría a moverse al espacio donde existía la mayor cantidad de opciones para sólo el siguiente movimiento….con lo cual lo que prima es la diversidad y el trabajo creativo, no puede ser de otra manera, pero con un componente cientifico DE LÓGICA MATEMÁTICA y por tanto calculable con un algoritmo, pero abierto, por supuesto….
    El programa identifica todos los espacios posibles que podría trasladarse, o lo que es lo mismo, los diferentes tipos de aprendizajes según los contextos, objetos de aprendizaje, escenatios…
    Realmente esto si que es meta-aprendizaje, el aprendizaje real de esta nueva sociedad, un mar de opciones, caóticas muchas veces, que hemos de resolver para llegar a identificar las ideas que tenemos y que en un principio llegaron a nuestro cerebro como informaciones-imputs y que queremos desarrollar, para algo concreto, no necesariamente material, si eso es APRENDIZAJE, O EFICENCIA O… pues bienvenido sea…
    .Mientras que mucha gente cree que detras de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-hibrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es asi.
     . El punto es que con algunas reglas simples, recurrentes podemos tener la oportunidad de crear estrategias diferentes y creativas que con la ayuda de la inteligencia artificial, nos llevara a aprendizajes, eficiencia, trabajo..de un alto nivel, nada a ver con las del siglo anterior y aquí, si se ven las diferencias, efectivamente. .
    .Sin embargo, en estos momentos no ESTAMOS PENSANDO EN APRENDER Estoy comenzando a preguntarme si alguno lo suficientemente complejo y me refiero a algun algoritmo basado en normas es indistinguible para la inteligencia artificial o verdadero aprendizaje automático adaptativo, o el aprendizaje de hoy y del mañana
    xprecision,P20learning.png.pagespeed.ic.PBjbmfcNiZ
 
Nos centramos en los sistemas educativos inteligentes adaptativas, tales como Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS) y adaptativos
Sistemas Hipermedia (AHS). Una idea común detrás de los sistemas educativos de adaptación es que la información sobre cada aprendiz (personas) y su contexto actual, puede hacernos variar las propuestas a tener en cuenta.
Para poder establecer nuestras investigaciones en la actualidad deberemos remitirnos al apartado móvil y ubícuo.

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

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

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

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

…CONCLUSION
Desde la perspectiva cualitativa la investigación educativa pretende la interpretación de los
fenómenos, admitiendo desde su planteamiento fenomenológico que admite diversas
interpretaciones. Muchas veces hay una interrelación entre el investigador y los objetos de
investigación, pero las observaciones y mediciones que se realiza se consideran válidas
mientras constituyan representaciones auténticas de alguna realidad. Tener paradigmas y
pensar que cada uno corresponda a un concepción de construcción de conocimientos, una
limitante impuesta por una realidad extrapolada desde un conocimiento acumulado que no llega
a una profundidad que subraye en lo visible la realidad, cada uno de los paradigmas guarda 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; La teórica y la práctica.
Esta trilogía paradigmática, conformada por el paradigma cientificista, el paradigma hermético y
el paradigma crítico han originado una ruptura epistemológica con un subsecuente proliferación
de diferentes estudios, enfoques, teorías y prácticas dentro de la esfera de la 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”

neuralnet

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

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

Tenemos diferentes autores que hablan sobre ello:

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

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

Fuentes:

http://ethnographymatters.net/2012/05/28/small-data-people-in-a-big-data-world/ Etnography Matters

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

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AI… puente entre la investigación y el learning is the work! (Educación Disruptiva)

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La “Inteligencia Artificial, tal como Roger Schank nos muestra en su post cuando habla de “El físico británico Stephen Hawking eminente advierte que el desarrollo de máquinas inteligentes podría representar una grave amenaza para la humanidad. “El desarrollo de la inteligencia artificial completa (AI) podría significar el fin de la raza humana”, Hawking dijo a la BBC …., por lo que nos sirve de correa de transmisión entre la investigación y la implementación directa de la educación.

Todo esto…

– Agentes adaptativos y agentes de toma de decisiones
– Aprendizaje y minería de datos
– Optimización y resolución de problemas
– bases de datos inteligentes
– Procesamiento de información multimedia
– Hombre / máquina de interacción

 Los datos y aprendizaje automático: Decisión, Sistemas Inteligentes e Investigación Operativa departamentos.. están enteramente dedicados al campo “Inteligencia Artificial ” y también puede ser un paso entre las  interacciones entre “la robótica y la inteligencia artificial”.

 Este puente  irá perfeccionando el conocimiento de los conceptos, modelos y herramientas de inteligencia artificial, la toma de decisiones y la investigación operativa…por lo que sus funciones pueden ir directamente hacia la educación, no la de siempre, por supuesto, sino en planteamientos disruptivos (learning is the work).

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Con la inteligencia artificial además de investigar llegamos a aspectos de toma de decisiones, liderajes…tanto en los aprendizajes coo en su relación con el trabajo…

  • sistemas de información y de decisión,
  • bases de datos web,
  • sistemas multiagente,
  • la minería de datos y el acceso a través del contenido de los documentos multimedia,
  • televisión interactiva,
  • ingeniería de producción,

  También fuerza a campos más teóricos utilizados en la investigación de vanguardia en nuestros laboratorios como:

  • modelización lógica
  • teoría de la decisión
  • aprendizaje simbólico y numérico,
  • agentes adaptativos,
  • modelización de sistemas complejos,
  • optimización discreta o continua,
  • la investigación operativa.

 

Estoy trabajando hoy, por lo tanto, no con la escuela o la universidad, sino para aprender!…

Existe un lema republicano que dice “ Dentro de los propósitos de “sacudir”, “gire a la izquierda”, “giro”. Si algo se rompe o si no entiendo algo, me vuelvo al funcionamiento anterior hacia el exterior para ganar la penetración en otro sistema, es la única manera que puedo ver por qué algo no está funcionando adecuadamente. A veces es porque el sistema operativo no se ajusta a las condiciones ambientales actuales. Al igual que con la pantalla quese rompe en una  tormenta…. Y creo que es precisamente con lo que tradicionalmente se entiende por aprendizaje también así: La comprensión tradicional de aprendizaje no se ajusta a las condiciones ambientales actuales, hoy el aprendizaje es otra cosa

La digitalidad define los principios, el sistema operativo, que se comunica con la empresa. Las comunicaciones son las relaciones sociales. En sentido estricto, consiste en una compañía de las comunicaciones, si las personas queremos aprender y necesitamos estar en red para ello… Y el conocimiento y el aprendizaje como la producción de conocimiento está ligado a estas comunicaciones y sus condiciones….

Pero no confundamos como dice Jane Hart el Social Learning con algo impuesto, encerrado en un LMS, forzados a ser controlados…. “, es por eso que la AI, nos permite esa libertad que tanto buscamos en nuestros espacios de aprendizaje y de trabajo, tanto personales como sociales…(PLE-PLN).

En el siglo 19, esto significaba conjunto de registros “cosas”, a tener en cuenta y ser capaz de utilizar en situaciones apropiadas. La “sustancia” aparece como el único contenido, pero no es la única, solamente, la única explícita. La transferibilidad a otras “sustancias” es cuestionable; autodidacta, auto-aprendizaje intencional autorizado improbable específicamente, difícil de conseguir y para muchos no tiene ni sentido como para Hawking dijo a la BBC

Aprende de forma explícita cómo a aprender intencionalmente, ya está en el siglo 19 por Humboldt, y luego todo el siglo 20 exigió una y otra vez la educación progresiva – .. pero implementado de manera esporádica hasta hoy.
El contenido de aprendizaje explícito no sólo debe ser el tema de primer orden, sino también cómo se va a aprender. Aquí su significado es consciente ,siempre visto como “conocimiento socialmente ya existente” no desaparece, pero su importancia es relativa. Esto es necesario, porque sólo así se puede formar la nueva sociedad del conocimiento, porque sólo así significados pueden cambiar.

Y no es así, ya que por lo general se supone que primero tendrían que pasar años para aprender “sustancia básica” y sólo después de que serían capaces de aprender a aprender, se ejecuta en paralelo en el mismo lugar,  y desde el principio (Inteligencia Artifical), partiendo de la investigación y llegando a la sociedad (learning is the work) con todo el proceso de la Educación Disruptivo.

¿Por qué aprender a  aprender?, pero en realidad esto nunca se ha “enseñado”, y hemos aprendido con un aprendizaje de fina capa – por coincidencia, con los maestros demanera inusual  o por los padres (académicas) – puede Alvin Toffler desde 1971 sigue siendo tan revolucionario:

El analfabeto del futuro no es el hombre que no sabe leer;
es el hombre que no ha aprendido a aprender.
(Herbert Gerjuoy (citado n .. Alvin Toffler) 1971)

La mala noticia es: Aprender a aprender – esto no es ya  suficiente, ni siquiera por hoy, y sin duda menos para mañana. Para la Alfabetización del Siglo XXI,debemos ir más lejos, se e basa en los principios de la red. Estos determinan la comunicación, las relaciones sociales, incluyendo el conocimiento y el aprendizaje:

  • Abierta
  • cualquier lugar, en cualquier momento
  • vinculados
  • autodirigido
  • personalizad

¿Y cómo podemos aprender asi?
El requisito formulado por el antropólogo cultural canadiense Michael Wesch :

En un mundo de información es casi ilimitado , primero tenemos que preguntar por qué, entonces permitir que el aprendizaje fluya y luego derivar naturalmenteen las necesidades que tenemos….
(Michael Wesch 2009)

Es decir, que necesitamos para el siglo 21, un nuevo marco a partir del cual todo emana:
La habilidad más importante del siglo 21, es la capacidad de formarse de manera personal , y debido a ello, no es lo mismo para todo el mundo y por tanto el aprendizaje clásico debe desaparecer ya que ni tienen ni tendrá sentido.

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Los alumnos no serán dirigidos por nadie en concreto, son ellos los responsables y por tanto los que adquieren el compromiso de aprender
(Georg Rückriem 2010: Aprendizaje y significado)

Para hacerlo de manera autopersonal solo lo podremos hacer bien si utilizamos la investigación como metodología de aprendizaje apoyados en todo momento por la retroalimentación automatizada de la Inteligencia artificial, llegando a la implementación directo de lo aprendido.

Los sistemas inteligentes funcionan como aceleradores disruptivos…

Ya hace mucho que los Sistemas inteligentes y la Internet de las cosas es real y muchos, si no la mayoría, el silicio, el software, y los pedazos de la red están finalmente empezando a caer en su lugar. Pero el desarrollo de negocios creativos entre los desarrolladores de la tecnología no ha seguido el ritmo de sus innovaciones tecnológicas.
Las herramientas tecnológicas pueden ser del siglo XXI, pero el pensamiento empresarial de las herramientas “creadores”, se ha mantenido con demasiada frecuencia en el siglo XX. Sin embargo, a pesar del considerable progreso en muchas áreas, el potencial de los sistemas inteligentes está todavía en gran parte sin explotar – potencialmente miles de millones, si no miles de millones de nodos podrían conectarse si la tecnología adecuada estuvien en su lugar.Así que lo que realmente se requiere para impulsar la innovación y los nuevos modelos de negocio de colaboración de los Sistemas Inteligentes?, y eso lo podríamos utiliza en una nueva manera de hacer las cosas, obviamente sería innovadora y muy disruptiva y serviría en educación, política, economía….

Ello condiuce a un cambio de las fórmulas de riesgo / recompensa para las alianzas y nuevas relaciones con Internet de las cosas: otra manera de ver las titulaliones e incluso cuestionarse su necesidad, el error como aprendizaje, la retroalmentación al instante (sincron) como algo totalmente normalizado….

Para ello utilizaremos tres elementos interrelacionados: una visión de cómo las redes de colaboración impulsarán la innovación “catalizador” para ayudar a los aprendices, clientes, trabajadores…en su enfoque más personalizado y socializador; una plataforma para organizar la creación de valor que provee un impulso para reducir el esfuerzo, apoyado por herramientas en la nube de la web 2.0, lo cual lo hará todo más creativa, colaborativo y cooperativo… lo que las personas que intervienen tengan que hacer; y fserá cuando los facilitadores de relaciones e incentivos traten de persuadir y ayudar a lo que ejercen estos procesos, lo que nos va a permitir que el ecosistema de desarrolladores sea serio y de calidad y realmente puedan escalar totalmente y aportando nuevas creaciones de valor y de sistemas de suministro. ….

Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto “desmitificando” por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer….

En este momento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de la internet “.“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también denen manejar la gestión de los dispositivos y los datos.

“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…

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

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..

“Hace mucho que tengo esbozos, escritos, esquemas de como encotrar datos, mejor dicho, “metadatos”, y se bien que en caso de necesidad se puede recurri3 a organismos especializados al respecto…

Pero ell Registro de nuestros aprendizajes, trabajos… prioriza el intercambio y los datos y su análisis de uso tanto en una primera opción, como en su retroalimentación, que sería su segunda parte y eso ya serían metadatos,
Necesitamos canales personalizados (y algunos estandarizados, aunque no me guste) una infraestructura que permita su accesibilidad tanto de manera personal por una parte, como por cualquier persona, sin normas para los datos obligatorios, puede ser replicado en todo el mundo y debe abierto, basado en la nube, y la aplicación de listas, por lo que su uso al estilo Copy left, debe ser el planteamiento más adecuado
.

¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales…l son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)? ¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran? ¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback? ¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…

Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.

El mismo Clay Shirky nos conduce a una “educación” disruptiva, una educación social, del tiempo libre, diferente de la estandarizada y constreñida de la actualidad…, si bien es cierto que como es lógico siempre habrá críticas y opiniones diferentes a este tipo de Educación asociada en parte, al Connctivismo de George Siemens y a su poca “academicidad” que sugiere, ya que no se acopla a los estándares de las políticas educativas de los estados y gobiernos…
http://www.tonybates.ca/2012/03/01/some-critical-reflections-on-moocs/ Críticas de Clark Quin , lo que hace que a veces se confundan los términos y las acciones….creo que seguimos equivocandonos, tanto en querer unir los aprendizajes formales, no formales e informales, como a veces querer juntarlos: Los aprendizajes lo son per se, son inclusivos, personales y colectivos..y calificarlos es hacer REDUCCIONISMO a cualquier otro planteamiento….
…es por todo ello que estaría bien que en el http://www.edgex.in/resources.html EDGEX The Disruptive Educational Research Conference

Nunca serán ESTÁNDARES DE METADATOS, ni de datos paralelos o PARADATOS, Tampoco tratamos de armonizarlo, uniformalizarlo, construir un entorno cerrado para que solo podamos acceder nosotros, eso sería un contrasentido con nuestros planteamientos en la EDUACIÓN DISRUPTIVA (learning is the work) por lo que hacerlo sería destruir antes de arrancar en el proceso.l. Pasaremos de la TAXONOMÍA A LA FOLCSONOMÍA conhashtags simples y metadatos en cualquier formato, según las necesidades del momento, del contexto.

Estamos en la época de la FOCALIZACIÓN DE INTERESES, a mi ya no me interesa todo el LIBRO, solo algunas partes que necesito y eso me pasaba hace ya muchos años y no sabía gestionarlo, siempre me ha ocurrido, pero ahora puedo gestionarlo perfectamente, tengo herramientas que me lo facilitan, para mi Internet y los artilugios que tenemos, son como miel caída del cielo, pero no por ellas mismas, sino porque se adaptan completamente a mi manera de ser y de pensar y no solo eso, sino también de hacer las cosas….
Antes me veía raro con los demás, ahora soy capaz de gestionar diferentes cosas en un solo momento y ver la realidad global que hay a mi alrededor…una “pasada”…
Por eso me encanta la conversación con público, puedo leer en sus gestos, en sus moimientos lo que quieren en cada momento y así modificar mi CONFERENCIA hacia los derroteros que se están desarrollando en ese instante y para ello me valgo de TWITTER, por ejemplo…hace poco eso me era imposible.
 Incluso pienso a veces que no se mantener una conversación al uso, es posible, pero si se entrar en la dinámica de lo que quieren los demás, de eso estoy seguro y lo he demostrado claro…(Juan Domingo Farnós)

 

Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.
Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperación
En la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..
las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos..

Utilizaremos Twitter, facebook, Linkedin, youtube, instagram….y todo aquello que en nuestro procesos de trabajo-aprendizaje nos sirva para estar actualizados al momento y dar a conocer nuestros progresos, eso si, sin preocuparnos en cada momento donde establecer nuestros REGISTROS. ya que esto lo tendremos en APLICACIONES Y APIs, de manera automatizada, y especialmente de manera móvil (mobile learning), con smartphones, tabletas, wareables….No podemos ni debemos perder tiempo en reuniones tediosas e innecesarias, en trabajo farragosos con PCs, que se cuelguen, necesitamos grandes redes…sateilitales, holográficas…que permitan una automatización “normalizada”, que de una vez por todas sea “invisible y natural….

Para famoso investigador del MIT Media Lab y el empresario David Rose ‘objetos encantados’ es la forma preferible de relacionarse con la tecnología digital, los otros tres son “terminales del mundo (pantalla)”, “prótesis”, y “robots socialesBj8NiD4CMAA6pmtConsiderando que el corto impacto a largo plazo de la Inteligencia Artificial depende de quien lo controla, el impacto a largo plazo depende de si se puede controlar o no, y más importante todavía: si seguirmeos con los sistemas jerarquizados verticales, o si optaremos por maneras Abiertas, inclusivas y ubícuas, por medio de redarquóas transversales, confiables y por tanto transparentes

Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….

Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos: ¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Por qué? Y ¿Cómo?

Los proyectos están integrados en entornos prácticos totalmente (por lo que ya estamos en un estadio superior “META” ya que estamos implementando aplicaciones directas tanto del learning is the work (Educación Disruptiva) como cualquier otro planteamiento más generalizado que necesite lanueva sociedad y que requiere un enfoque multidisciplinario, con lo que todo gira Ellos giran en torno a cuestiones específicas y detalladas.

La Internet de las cosas, el mundo conectado, una especie de Smart universal… Todos estos términos indican que el número de dispositivos conectados , comunicados a través, y en la construcción de relaciones a través de Internet, por lo que ha superado el número de seres humanos a través de Internet.

Pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Se trata de la cantidad de dispositivos, y qué dispositivos? Se trata de los datos, tanto de datos, captados tan rápido, tan dispares, que construirán grandes datos actuales y que serán parecidos a los datos diminutos,..

Necesitamos evidentemente un registro, como ya hemos dicho, pero no solo para que cualquiera los pueda utilizar, si no para poder buscar de nuevos a medida que lo vayamos necesitando con un medio de monitoreo y aseguramiento de riesgos, que será posible gracias a la tecnología móvil y la capacidad que pueda aportar la inteligencia artificial, la robótico, los instrumentos wereables… floreciente para analizar grandes cantidades de datos en bruto.

La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.

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Por otro lado no hay duda de que el modo de investigación-acción de aprendizaje basado en la investigación es uno de los enfoques más importantes que valida la investigación en el aula y la investigación profesional en el puesto de trabajo de los docentes en las escuelas y colegios, y por supuesto, en esta nueva sociedad, la de los APRENDICES.

De hecho, la investigación acción la podemos apoyar   a través de planes de investigación aplicada. Sin embargo, el proceso cualitativo de investigación-acción se considera en general no ser tan sistemático en comparación con las metodologías experimentales positivistas más tradicionales. Proponemos  un enfoque más experimental sistemático y transparente para apoyar a los aprendices, docentes,…. con la  lógica de un conjunto de herramientas de desarrollo profesional para ayudar a los andamios y enriquecer la investigación sistemática. Los sistemas de pensamiento de un paradigma conversacional de la ciencia de la auto-organizados-Learningse 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” lo podemos incluir en  la teoría del aprendizaje basado en el “constructivismo conversacional” que proporciona una nueva visión de la comprensión de la relación entre el pensamiento y el aprendizaje.

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.

Técnicas de evaluación de investigación-acción-reacción  a menudo implican el mantenimiento de una biografía de aprendizaje reflexivo de los principales eventos del proyecto como un medio de revisión de la gestión de proyectos y la auto-evaluación de las lecciones importantes aprendidas a medida que se experimentaron en el puesto de trabajo.

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

La idea de que la tecnología puede apoyar la reflexión de investigación-acción-reacción y la evaluación también fue discutido por Coombs (1997, 1997a) y vinculado a la evolución europea en la adopción de la telemática como entorno de aprendizaje reflexivo. Podemos pensar en diseñar  una pequeña gama de las plantillas de conversación s para apoyar la gestión de proyectos de investigación-acción-reacción, pero todos funcionan en común como andamios de pensamiento crítico dentro del nuevo paradigma conversacional que construimos, tanto de manera física y/o presencial, como de manera virtual (Internet-Redes Sociales).

Se ha hablado del aprendizaje supervisado/no supervisado, asi como de la investigación realizada de manera “oficial” o a la manera que la sociedad de hoy entendería mejpor, es decir, rigurosa, pero más apaegada al “suelo” a los contextos, a los escenarios de aprendizaje presenciales, virtuales, internet…. pero la combinación de estos dos tipos de aprendizaje seria posible en los sistemas inmunológicos artificiales de manera ideal la defensa frente a los microorganismos está medida por las reacciones tempranas de la inmunidad innata y las respuestas tardías de la inmunidad adaptativa.

La principal diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado es que el no supervisado no se necesita tener conocmiento anticipado o relacionado con el problema a resolver mientras que en el supervisado se proporciona información adicional como las entradas y salidas del problema.

El aprendiz  establece prioridades en el momento de tomar unas decisiones y no otras. Conocer mejor cómo leen el contexto global esos estrategas y determinan el peso de cada condición en su proceso de decisión. Estudiar las competencias sociales de los aprendices para ajustarse al contexto de aula. Los aspectos vinculados por una parte a la identidad del sujeto, sus metas, finalidades, intereses, expectativas y por otra parte a las emociones, a la cognición cálida. Esa percepción influye en sus decisiones.
La construcción de conocimiento estratégico a través del diálogo y el ajuste a uno mismo Se interioriza el habla de los demás, hablamos similar a como los otros nos hablan, estableciendo diálogos internos de distinta extensión y calidad. Esta asimilación es selectiva y parece depender del clima emocional que envuelve la interacción. La internalización de las expectativas, metas y modelos adultos se produce fácilmente cuando la relación con éstos es de apoyo emocionalmente positiva, mucho más que cuando es severa y basada en la crítica.

 

Y estas nuevas demandas de principios  promueven nuevas  nuevas habilidades – tanto de y en  los individuos y de y en  las organizaciones….

Pero para tranquilizar a Hawquing y no darle siempre la razón a Roger Schank….

En cualquier campo, ya sea profesional o la educación, la inteligencia eslo mmás importante. Uno de ellos no debe de haber oído las palabras como Inteligencia Artificial, en contraste con la inteligencia humana. La tecnología está surgiendo día a día, los científicos están cada vez más interesados ​​en hacer algo innovador. Como la inteligencia artificial y robots no son tan se crean tales unidas, computadoras y máquinas que son sinónimos de los seres humanos y animales por los esfuerzos empleados juntos. Por robots defecto se acuñó como “inteligente”, como se utiliza la aplicación para su movimiento, y robots inteligentes pueden desarrollarse mediante el empleo de la Inteligencia Artificial (IA). Es importante función es la de añadir un poco de humano como cualidades de la robótica. Podemos encontrar esta analogía en muchas cosas como juguetes, tales como mascotas robóticas. Hay otras fuerzas que están en favor de la combinación de estas dos fuentes con el fin de tener productos completa. Para saber la diferencia entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana, vamos a profundizar las raíces!

Inteligencia Humana: La inteligencia humana es algo natural, no artificial está involucrado en ella. En todos los campos, la inteligencia es algo percibido de manera diferente y adquirida de forma diferente. Más específicamente, la inteligencia humana es algo relacionado con la adaptación de varios otros proceso cognitivo para tener entorno específico. En la inteligencia humana, la palabra “inteligencia” juega un papel fundamental ya que la inteligencia está con ellos todo lo que es necesario meditar y hacer un plan paso a paso para realizar determinada tarea. Es una bendición natural que es con los humanos desde su nacimiento y nadie puede reemplazarlo excepto DIOS.

Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial está diseñado para añadir humana como cualidades en máquinas robóticas. Su función principal es hacer que los robots una buena mímicas de los seres humanos. En resumen podemos decir que se trata básicamente de trabajo para hacer una buena robots de copiadora de los seres humanos. Los investigadores están todo el tiempo ocupado en hacer una mente que puede comportarse como una mente humana, que están poniendo esfuerzos en hacer esta tarea ahora un days.Weak AI es el pensamiento enfocado hacia el desarrollo de la tecnología dotado de llevar a cabo movimientos pre-planifica en base en algunas normas y la aplicación de éstos para alcanzar un determinado objetivo. Fuerte AI está emergiendo tecnología que puede pensar y funcionar igual que los humanos, no sólo imitar el comportamiento humano en un área determinada.

¿Cuál es la diferencia real subyacente? Mediante la combinación de ambas definiciones desde el túnel de la tecnología, podemos decir que la inteligencia humana funciona de forma natural y hacer un cierto pensamiento mediante la adición de diferentes procesos cognitivos. Por otro lado, la inteligencia artificial están en la manera de hacer un modelo que puede comportarse como seres humanos que parece imposible, porque nada puede sustituir una cosa natural en una cosa artificial.


Mientras que las reivindicaciones de los primeros visionarios que AI pronto superará a la inteligencia humana (expresado como la prueba de Turing) ahora parece grandioso, y el campo en sí ha pasado por varios ciclos de auge y caída, medio siglo de investigación en IA, no obstante ha tenido muchos aplicaciones prácticas en todas las áreas de la vida moderna, la educación incluido.

En la educación, algunas de estas aplicaciones incluyen el reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura, sistemas inteligentes de tutoría, evaluación de la escritura y el apoyo informático de aprendizaje colaborativo utilizando estudiantes simulados. Mientras que la IA en la educación no es probable que reemplace los maestros, es inevitable que matizar su papel. Cuando aceptada por los educadores, la IA puede ayudar a que las aulas estadounidenses del futuro más dinámico, centrado en el alumno y creativamente estimulante.

La historia de AI demuestra que los investigadores han logrado avances en la meta más estrecha de la creación de “programas informáticos inteligentes”, incluso si el objetivo más amplio de la creación de máquinas similares a las humanas hasta el momento ha sido difícil de lograr.

La Inteligencia artificial simbólica y neural investigación redes han ambas dirigidas a los sistemas inteligentes, pero sus puntos de partida han sido muy diferentes. La IA simbólica se ha centrado en la cognición de alto nivel, la manipulación de símbolos, razonamiento y planificación, mientras que la investigación de redes neuronales ha estudiado la percepción y el aprendizaje. Ellos están profundamente arraigadas en las redes neuronales tradición: procesamiento distribuido en paralelo, representaciones analógicas y se centran en el aprendizaje a partir de datos del mundo real. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de las redes neuronales actuales, la nueva generación de redes se basa en fenómenos dinámicos emergentes que se corresponden con los símbolos, encuadernación papel y la manipulación de las representaciones estructuradas. En otras palabras, estamos abordando nuevamente los mismos problemas que la IA simbólica pero esta vez estamos firmemente cimentados en los datos y el aprendizaje del mundo real.

Impulsado por las revoluciones en la educación y en la tecnología, la naturaleza misma del trabajo habrá cambiado radicalmente, pero sólo en las economías que han optado por invertir en la educación, la tecnología y la infraestructura relacionada.

La carrera entre la automatización y el trabajo humano es ganado por la automatización, y el tiempo que necesitamos moneda fiduciaria para pagar el alquiler / hipoteca, los seres humanos se caerá del sistema en masa ya que este cambio tiene lugar … Las zonas de seguridad son los servicios que requieren locales esfuerzo humano (jardinería, pintura, cuidado de niños), el esfuerzo humano distante (edición, coaching, coordinación) y de alto nivel de la escuela de pensamiento / relación. Todo lo demás cae en el medio ambiente rico en blancos de la automatización.

Bryan Alexander, consultor de tecnología, futurista, y miembro senior del Instituto Nacional para la Tecnología en la Educación Liberal, escribió: “El sistema educativo no está bien posicionado para transformarse y ayudar a los graduados de la forma que puede”

La Inteligencia artificial pues, es el nexo de unión entre la investigación teoríco-práctica (praxis) y su implementación en el learning is the work…

La “semántica”, entre la Inteligencia Artificial y la Algorítmica! (Educación Disruptiva)

juandon

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

juandon

Sistemas inteligentes…aceleradores disruptivos! (Educación Disruptiva)

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Ya hace mucho que los Sistemas inteligentes y la Internet de las cosas es real y muchos, si no la mayoría, el silicio, el software, y los pedazos de la red están finalmente empezando a caer en su lugar. Pero el desarrollo de negocios creativos entre los desarrolladores de la tecnología no ha seguido el ritmo de sus innovaciones tecnológicas.
Las herramientas tecnológicas pueden ser del siglo XXI, pero el pensamiento empresarial de las herramientas “creadores”, se ha mantenido con demasiada frecuencia en el siglo XX. Sin embargo, a pesar del considerable progreso en muchas áreas, el potencial de los sistemas inteligentes está todavía en gran parte sin explotar – potencialmente miles de millones, si no miles de millones de nodos podrían conectarse si la tecnología adecuada estuvien en su lugar.

Así que lo que realmente se requiere para impulsar la innovación y los nuevos modelos de negocio de colaboración de los Sistemas Inteligentes?, y eso lo podríamos utiliza en una nueva manera de hacer las cosas, obviamente sería innovadora y muy disruptiva y serviría en educación, política, economía….

Ello condiuce a un cambio de las fórmulas de riesgo / recompensa para las alianzas y nuevas relaciones con Internet de las cosas: otra manera de ver las titulaliones e incluso cuestionarse su necesidad, el error como aprendizaje, la retroalmentación al instante (sincron) como algo totalmente normalizado….

Para ello utilizaremos tres elementos interrelacionados: una visión de cómo las redes de colaboración impulsarán la innovación “catalizador” para ayudar a los aprendices, clientes, trabajadores…en su enfoque más personalizado y socializador; una plataforma para organizar la creación de valor que provee un impulso para reducir el esfuerzo, apoyado por herramientas en la nube de la web 2.0, lo cual lo hará todo más creativa, colaborativo y cooperativo… lo que las personas que intervienen tengan que hacer; y fserá cuando los facilitadores de relaciones e incentivos traten de persuadir y ayudar a lo que ejercen estos procesos, lo que nos va a permitir que el ecosistema de desarrolladores sea serio y de calidad y realmente puedan escalar totalmente y aportando nuevas creaciones de valor y de sistemas de suministro. ….

Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto “desmitificando” por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer….

Foto: Ya hace mucho que los Sistemas inteligentes y la Internet de las cosas es real y muchos, si no la mayoría, el silicio, el software, y los pedazos de la red están finalmente empezando a caer en su lugar. Pero el desarrollo de negocios creativos entre los desarrolladores de la tecnología no ha seguido el ritmo de sus innovaciones tecnológicas. Las herramientas tecnológicas pueden ser del siglo XXI, pero el pensamiento empresarial de las herramientas "creadores", se ha mantenido con demasiada frecuencia en el siglo XX. Sin embargo, a pesar del considerable progreso en muchas áreas, el potencial de los sistemas inteligentes está todavía en gran parte sin explotar - potencialmente miles de millones, si no miles de millones de nodos podrían conectarse si la tecnología adecuada  estuvien en su lugar. 

Así que lo que realmente se requiere para impulsar la innovación y los nuevos modelos de negocio de colaboración de los Sistemas Inteligentes?, y eso lo podríamos utiliza en una nueva manera de hacer las cosas, obviamente sería innovadora y muy disruptiva y serviría en educación, política, economía....

Ello condiuce a un cambio de las fórmulas de riesgo / recompensa para las alianzas y nuevas relaciones con Internet de las cosas: otra manera de ver las titulaliones e incluso cuestionarse su necesidad, el error como aprendizaje, la retroalmentación al instante (sincron) como algo totalmente normalizado....

Para ello utilizaremos  tres elementos interrelacionados: una visión de cómo las redes de colaboración impulsarán la innovación "catalizador" para ayudar a los aprendices, clientes, trabajadores...en su enfoque más personalizado y socializador; una plataforma para organizar la creación de valor que provee un impulso para reducir el esfuerzo, apoyado por herramientas en la nube de la web 2.0, lo cual lo hará todo más creativa, colaborativo y cooperativo...  lo que las personas que intervienen tengan que hacer; y fserá cuando los facilitadores de relaciones e incentivos  traten de persuadir y ayudar  a lo que ejercen estos procesos, lo que nos va a permitir  que el ecosistema de desarrolladores sea  serio y de calidad y realmente puedan escalar totalmente y aportando nuevas creaciones de valor y de sistemas de suministro. ....

Todo ello nos llevará a realizar nuestras tareas de todo tipo, del de el trabajo al aprendizaje, de manera más automatizada y por tanto "desmitificando" por una parte la mal llamada cultura del esfuerzo y por otro un mayor dinamismo y mejoras en todo lo que necesitamos hacer....juandon

En este momento, si nos fijamos en todo lo que está sucediendo a nuestro alrededor, estamos en el, lo que yo llamaría, tercera ola de la innovación con el advenimiento de la Internet y esta onda en particular, va a ser muy interesante. Estamos pensando en la conexión de todo lo demás en el mundo de la internet “.

“Para las organizaciones esto significa un nuevo tipo de sujetos que entran en escena, que l tendrán que conectarse a su organización en todo momento, las 24 horas del dia y los 365 días del año a la velocidad que ellos quieran (no como ahora que nos lo da el sistema), pero también denen manejar la gestión de los dispositivos y los datos.

“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa eni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a aprtir de nuestra localización y/o registro…

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

Estos esfuerzos, en particular tanto en el aprendizaje, como nuestras perspectivas en su relación con el trabajo (learning is the work), nunca van a converger, para ofrecer a los usuarios las posibilidades de colaboración primero, y de cooperación después de colaboración, con o sin guías imparciales y abiertas en su coordinación, o no..

“Hace mucho que tengo esbozos, escritos, esquemas de como encotrar datos, mejor dicho, “metadatos”, y se bien que en caso de necesidad se puede recurri3 a organismos especializados al respecto…

Pero ell Registro de nuestros aprendizajes, trabajos… prioriza el intercambio y los datos y su análisis de uso tanto en una primera opción, como en su retroalimentación, que sería su segunda parte y eso ya serían metadatos,
Necesitamos canales personalizados (y algunos estandarizados, aunque no me guste) una infraestructura que permita su accesibilidad tanto de manera personal por una parte, como por cualquier persona, sin normas para los datos obligatorios, puede ser replicado en todo el mundo y debe abierto, basado en la nube, y la aplicación de listas, por lo que su uso al estilo Copy left, debe ser el planteamiento más adecuado
.

¿Podemos saber que motores de búsqueda, que canales…l son los adecuados para los aprendices, para cualquier persona que lo necesite (sin tener que obtener una vista previa de cada uno)? ¿Hay alguna información sobre quién más los ha utilizado y qué tan efectivas eran? ¿Cómo podemos enviar comentarios acerca de los recursos que utilizamos, tanto a otras personas, organizaciones que publican o que establecen feedback? ¿Hay alguna manera de agregar esta información para mejorar la detectabilidad?…

Registrar los aprendizajes, los canales de búsqueda, de retroalimentación, los parocesos de learning is the work, …. van más allá de los metadatos y descripciones, esta información incluye los datos de uso, comentarios, clasificaciones, gustos, etc; a esto le llamamos paradatos. Proporciona una línea de tiempo de metadatos-una corriente de datos de la actividad sobre un recurso de aprendizaje. Permite la construcción de mejores herramientas de descubrimiento (búsqueda, sistemas de recomendación), pero no es un motor de búsqueda, un repositorio, o un registro en el sentido convencional.

El mismo Clay Shirky nos conduce a una “educación” disruptiva, una educación social, del tiempo libre, diferente de la estandarizada y constreñida de la actualidad…, si bien es cierto que como es lógico siempre habrá críticas y opiniones diferentes a este tipo de Educación asociada en parte, al Connctivismo de George Siemens y a su poca “academicidad” que sugiere, ya que no se acopla a los estándares de las políticas educativas de los estados y gobiernos…
http://www.tonybates.ca/2012/03/01/some-critical-reflections-on-moocs/ Críticas de Clark Quin , lo que hace que a veces se confundan los términos y las acciones….creo que seguimos equivocandonos, tanto en querer unir los aprendizajes formales, no formales e informales, como a veces querer juntarlos: Los aprendizajes lo son per se, son inclusivos, personales y colectivos..y calificarlos es hacer REDUCCIONISMO a cualquier otro planteamiento….
…es por todo ello que estaría bien que en el http://www.edgex.in/resources.html EDGEX The Disruptive Educational Research Conference

Nunca serán ESTÁNDARES DE METADATOS, ni de datos paralelos o PARADATOS, Tampoco tratamos de armonizarlo, uniformalizarlo, construir un entorno cerrado para que solo podamos acceder nosotros, eso sería un contrasentido con nuestros planteamientos en la EDUACIÓN DISRUPTIVA (learning is the work) por lo que hacerlo sería destruir antes de arrancar en el proceso.l. Pasaremos de la TAXONOMÍA A LA FOLCSONOMÍA conhashtags simples y metadatos en cualquier formato, según las necesidades del momento, del contexto.

Estamos en la época de la FOCALIZACIÓN DE INTERESES, a mi ya no me interesa todo el LIBRO, solo algunas partes que necesito y eso me pasaba hace ya muchos años y no sabía gestionarlo, siempre me ha ocurrido, pero ahora puedo gestionarlo perfectamente, tengo herramientas que me lo facilitan, para mi Internet y los artilugios que tenemos, son como miel caída del cielo, pero no por ellas mismas, sino porque se adaptan completamente a mi manera de ser y de pensar y no solo eso, sino también de hacer las cosas….
Antes me veía raro con los demás, ahora soy capaz de gestionar diferentes cosas en un solo momento y ver la realidad global que hay a mi alrededor…una “pasada”…
Por eso me encanta la conversación con público, puedo leer en sus gestos, en sus moimientos lo que quieren en cada momento y así modificar mi CONFERENCIA hacia los derroteros que se están desarrollando en ese instante y para ello me valgo de TWITTER, por ejemplo…hace poco eso me era imposible.
 Incluso pienso a veces que no se mantener una conversación al uso, es posible, pero si se entrar en la dinámica de lo que quieren los demás, de eso estoy seguro y lo he demostrado claro…(Juan Domingo Farnós)

 

Si logramos seducir a los demás y de convertir lo que tenemos en algo que responda a las necesidades del otro, lo lograremos…ese es un mensaje perfecto para la sociedad y la educación de hoy.
Parece que la educación va a ser en las redes y no será sobre el conocimiento. Será acerca de ser exitoso en las relaciones, , cómo construir la confianza, la manera de cultivar la prudencia y la capacidad de recuperación
En la Educación tenemos que producir un ser humano competente en el cambio de las realidades y en hacer frente a los cambios…., lo demás vendrá por añadidura..
las obligaciones que las personas crean para sí mismas son más fuertes y psicológicamente más vinculantes que las instrucciones dadas por otra persona, por tanto siempre podemos superarnos..

Utilizaremos Twitter, facebook, Linkedin, youtube, instagram….y todo aquello que en nuestro procesos de trabajo-aprendizaje nos sirva para estar actualizados al momento y dar a conocer nuestros progresos, eso si, sin preocuparnos en cada momento donde establecer nuestros REGISTROS. ya que esto lo tendremos en APLICACIONES Y APIs, de manera automatizada, y especialmente de manera móvil (mobile learning), con smartphones, tabletas, wareables….No podemos ni debemos perder tiempo en reuniones tediosas e innecesarias, en trabajo farragosos con PCs, que se cuelguen, necesitamos grandes redes…sateilitales, holográficas…que permitan una automatización “normalizada”, que de una vez por todas sea “invisible y natural….

Para famoso investigador del MIT Media Lab y el empresario David Rose ‘objetos encantados’ es la forma preferible de relacionarse con la tecnología digital, los otros tres son “terminales del mundo (pantalla)”, “prótesis”, y “robots socialesBj8NiD4CMAA6pmtConsiderando que el corto impacto a largo plazo de la Inteligencia Artificial depende de quien lo controla, el impacto a largo plazo depende de si se puede controlar o no, y más importante todavía: si seguirmeos con los sistemas jerarquizados verticales, o si optaremos por maneras Abiertas, inclusivas y ubícuas, por medio de redarquóas transversales, confiables y por tanto transparentes

Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….

Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos: ¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Por qué? Y ¿Cómo?

Los proyectos están integrados en entornos prácticos totalmente (por lo que ya estamos en un estadio superior “META” ya que estamos implementando aplicaciones directas tanto del learning is the work (Educación Disruptiva) como cualquier otro planteamiento más generalizado que necesite lanueva sociedad y que requiere un enfoque multidisciplinario, con lo que todo gira Ellos giran en torno a cuestiones específicas y detalladas.

La Internet de las cosas, el mundo conectado, una especie de Smart universal… Todos estos términos indican que el número de dispositivos conectados , comunicados a través, y en la construcción de relaciones a través de Internet, por lo que ha superado el número de seres humanos a través de Internet.

Pero, ¿qué significa esto realmente? ¿Se trata de la cantidad de dispositivos, y qué dispositivos? Se trata de los datos, tanto de datos, captados tan rápido, tan dispares, que construirán grandes datos actuales y que serán parecidos a los datos diminutos,..

Necesitamos evidentemente un registro, como ya hemos dicho, pero no solo para que cualquiera los pueda utilizar, si no para poder buscar de nuevos a medida que lo vayamos necesitando con un medio de monitoreo y aseguramiento de riesgos, que será posible gracias a la tecnología móvil y la capacidad que pueda aportar la inteligencia artificial, la robótico, los instrumentos wereables… floreciente para analizar grandes cantidades de datos en bruto.

La cuarta etapa de la Revolución Industrial está sobre nosotros debido a la integración de gran envergadura, acelerado por la Internet de las cosas, de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). Esto crea oportunidades completamente nuevas como resultado de nuevas combinaciones de trabajo mental, físico y mecánico mediante la integración de los internautas, sensores y sistemas embebidos.

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“Cruzar las -líneas rojas-, no será una utopía educativa, si no una necesidad!

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(imagen sacada de Henry Worcester)

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

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

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

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

Las universidades y las escuelas tienen los días contados en su formato actual” 

  • Breve descripción de su proyecto educativo en la Red.

Mi investigación y trabajo tanto en la Red como fuera de ella se refiere al e-learning-Inclusivo y el  e-learning requiere atrevimiento. Vamos a proponer de manera sintetizada, no sólo una mejora del aprendizaje con e-learning, si no un cambio en la preparación, costo y validación de: materiales, contenidos, herramientas…que puedan servir para buscar la excelencia en los usuarios y en su aprendizaje. Cada día, hay un número creciente de e-learning, los proveedores de contenidos producen y distribuyen material que cubre una amplia gama de temas, difiere en calidad y está representada en varios formatos. Últimamente, los diferentes dispositivos y tecnologías de red permiten al usuario acceder a contenidos educativos amplios en casi cualquier lugar, en cualquier momento y desde cualquier dispositivo.

La ubicuidad de E- learning tiene el potencial suficiente para proporcionar de manera continuada y basada en el contexto, el material educativo a los alumnos, en cualquier momento y en cualquier lugar y con cualquier dispositivo. Puesto que cada persona tiene diferentes expectativas relacionadas con el contenido, el rendimiento de la entrega y la presentación de ese contenido, es conveniente que el e-aprendizaje ubicuo, sea el adecuado para proporcionar al usuario, la personalización del e-material de aprendizaje, por lo tanto debe realizar una doble función: inclusividad (diferencia) y calidad de los mismos.

Sin embargo muy a menudo, hay múltiples fuentes de e-learning, con material en distintos lugares web (recursos corpus abierto) que cubren el mismo tema, pero se diferencian en términos de calidad, formato y equilibrio en los costes. Es muy difícil para los estudiantes seleccionar los contenidos que mejor se adapte a sus intereses y objetivos, las características del dispositivo utilizado y red de distribución, así como su presupuesto de gastos.

Por lo que proponemos un ubicuo e innovador entorno de aprendizaje , basado en el rendimiento de e-learning , costo de adaptación eficiente, que proporciona apoyo a la selección y distribución de los diferentes elementos que hemos mencionado para un buen aprendizaje 2.0, personalización de un aprendizaje rico en contenidos de medios (por ejemplo; multimedia, imágenes, gráficos y texto), que se adapte de manera personalizada y socializadora a la vez a e-learning, lo que nosotros venimos llamando e-learning-Inclusivo, tal como se adaptará mejor a los intereses de los usuarios y objetivos, satisfaciendo sus preferencias de formato y las limitaciones de costo, al considerar las limitaciones introducidas por los dispositivos de usuario final y las redes de distribución para el usuario.
Objetivo principal de pavo real es maximizar en los usuarios, la experiencia de aprendizaje y aumentar su satisfacción por el aprendizaje y con ello conseguir la excelencia de cada uno según sus posibilidades.

  • ¿Qué condiciones tiene que poseer un PLE para que potencie el aprendizaje?

Los Entornos Personales de Aprendizaje (PLE, por sus siglas en Inglés de Personal Learning Environment) son sistemas que ayudan a los estudiantes a tomar el control y gestión de su propio aprendizaje. Esto incluye el apoyo a los estudiantes para fijar sus propios objetivos de aprendizaje, gestionar su aprendizaje, la gestión de los contenidos y procesos, comunicarse con otros en el proceso de aprendizaje y lograr así los objetivos de aprendizaje.

¿Por qué un PLE? Porque estamos sometidos a procesos de importantes cambios y es necesario adaptarse a los mismos. El PLE es una nueva forma de aprender; un nuevo enfoque sobre cómo podemos aprender. Jordi Adell nos plantea que un PLE tiene tres características:
-Cada alumno se fija sus propios objetivos de aprendizaje.
-No hay evaluaciones, ni títulos; no hay una estructura formal.
-Posibilidad que nos brinda Internet para disponer de un conjunto de herramientas y recursos gratuitos para compartir y aprender a través de ellos

 “Todos tenemos ya un PLE. ¡Siempre han existido!”, según indica Jordi Adell. Pero un PLE sin un PLN, es decir, sin una comunidad de aprendizaje y conectada, a ser posible, lo que ahora se conoce como Un Social Learning Environament, no conduce a ningún lado. Pero si conseguimos estar permanentemente conectados y aprendiendo, por supuesto, el PLE puede ser un instrumento que genere grandes aportaciones en la Educación

  • ¿Qué elementos debe reunir un recurso educativo de éxito?

Sería muy fácil definirlo: aquellos elementos, de la clase que sean, que hagan que se produzca el aprendizaje que se pretenda, pero no por la parte del docente, sino del discente. Por tanto cualquier instrumento, cualquier herramienta, cualquier metodología… que pueda generar aprendizaje y educación, será buena. Como consecuencia deben ser todos adaptados a las características personalizadas de los usuarios de los mismos, ya que de lo contrario, ¿cómo puede tener éxito algo que no nos gusta o que no nos interesa?… Es por ello que la Educación no puede gestionarse como lo está haciendo ahora, de manera jerarquizada y obligatoria, con formatos de aprendizaje (currículum) homogéneos y estáticos, eso debe cambiar si de verdad queremos tener éxito en la nueva educación 2.0.

  • ¿Hasta qué punto la lógica de las redes sociales se puede trasladar al desarrollo de una asignatura?

Sus características abiertas hacen que en la educación oficial y formal actual, sea prácticamente imposible llevarse a cabo, de hecho se hace pero de manera testimonial en algunos lugares y fuera de ámbitos curriculares. ¿Si se puede o mejor dicho, se debe hacer? Por supuesto, el aprendizaje con la Web 2.0 es básico para la educación de la Sociedad de la Información y del Conocimiento y por tanto las redes sociales, en sus múltiples variantes, son un elemento más dentro de este gran espectro, siendo su potencialidad conectiva y de relación, enormes y como consecuencia ideales para una educación abierta y masiva.

Más información: Redes Sociales Educativas de Juan José de Haro.

  • ¿Qué modelo (local, nacional o internacional) de integración de tecnología 2.0 y enseñanza destacaría? ¿Por qué?

Realmente se han iniciado muchos: el Plan Ceibal en Uruguay, quizás el pionero, ordenadores 1×1 en Argentina, Escuela 2.0 en España… pero o apenas se llevan a cabo, o bien por falta de financiación o por falta de convencimiento, o lo peor de los casos, por miedo a lo desconocido. Queda mucho camino por recorrer y lo primero que debe hacerse es dejar la Educación en manos de la Sociedad, ya que esta aprende por sí misma y con ayuda de las TIC. La Educación abierta, inclusiva, ubicua y masiva…será la Educación del futuro. Queramos o no, es lo que la sociedad quiere.

Más información:  Escuela 2.0 en España / Connectivismo y MOOC / La Societat de les noves tecnologies (TIC) es Híbrida i disruptiva

Posiblemente en una red que podremos llmar “inteligente”puede ofrecer un despliegue interesante por su capacidad de simulación de espacios, entornos, ecosistemas e incluso escenarios de aprendizaje. Parece que necesitamos algo más, una Web inteligente, ya que sin duda la Web es el espacio de aprendizaje mejor que existe en la actualidad y que en el futuro cercano, compartiendo con las aplicaciones será el auténtico motor educativo. Universidades, escuelas… en su formato actual, parece que tienen los días contados. La ubicuidad de las herramientas tecnológicas hace que su existencia tenga los días contados y pasemos a una educación sin límites ni físicos ni temporales, por lo qué la Web tiene un papel básico en este futuro.

Realidad Virtual, realidad aumentada, inteligencia artificial… serán el soporte a esta web que debe desarrollarse por caminos inteligentes, siendo capaz de autoregenerarse en cada momento y según las necesidades y peticiones de los usuarios (ya no estudiantes). Un mundo donde la Educación dejará de ser un punto y aparte, para convertirse en un elemento más de la sociedad y por eso a mayor naturalidad, mejor educación, más innovación y una excelente creatividad.

Aunque los nuevos lídees  quieren tener acceso a todo tipo de información, datos estructurados y contenido no estructurado a menudo se almacenan por separado y se han desconectado de las arquitecturas más clásicas y conocidas por un endamiaje enlatado.

Dicha gestión  de la información  abarca los procesos, políticas, tecnologías y arquitecturas que capturan, consumen, y rigen el uso de datos estructurados de la organización y el contenido no estructurado.

Forrester propone( en un símil metafórica economicista y del mundo de la empresa) una representación lógica  que unifica la gestión de datos y de gestión de contenidos utilizando un conjunto común de tecnologías de base.

La expansión de diversos formatos, el número de fuentes de información y el nivel de conexión de las personas dentro y fuera de la organización de la que formemos parte,  requiere de una nueva perspectiva de cómo vemos la información que  necesitamos para tomar decisiones.

La gestión de la información  abarca los procesos, políticas, tecnologías y arquitecturas que capturan, consumie, y rigen en el uso de datos estructurados de la organización y el contenido no estructurado “, o sea, ya no solo importa lo que decidan “otros” que aprendamos, si no que nuestro aprendizaje personalizado, personal, inclusivo, sea tan importante o más que el primero.

Informal, formal, disruptivo…son aprendizajes que se entrecruzan, se remezclan y de los cuales debemos sacar lo mejor de cada uno en cada situación, en cada persona, lo que hace que lo importante sea la persona, el aprendiz, y no lo demás, que pasa a ser colateral y de pura intendencia y, nos referimos, a contenidos, tecnologías, estrategias, diseños…

No hay que modificar los diseños para construir un buen aprendizaje, si no al revés, los aprendices eligen lo que quieren aprender y como les es más cómodo y práctico hacerlo, a continuación entrará el diseño del endamiaje con la arquitectura necesaria para cada caso, eso si, completamente modificable en cada momento que el aprendiz lo demande.

Aplicar el diseño para cambiar el aprendizaje (2) / OutliersSchool.net from Outliers School on Vimeo.

Por tanto sería un camino inverso al que propone Cristobal Cobo, él afirma que modificando los diseños se mejorará la educación y obviamente tiene razón, pero su planteamiento es hacia una educación generalizada, uniformizada, aunque sea innovadora, pero nunca será ni inclusiva ni personalizad, ya que si los diseños son la punta de lanza el aprendiz apenas tiene responsabilidad sobre ello.

Gestión de la información de manera integral es un tema candente, y los analistas están viendo un repunte significativo en el interés del claprendiz, clientes en el caso de empresas…, tecnologías y nuevos roles centrados en hacer frente a este desafío, está de alguna manera enmarcando el nuevo rumbo no solo social, si no educativo.

@juandoming Juan Domingo Farnos

¿Se le da el suficiente uso en España a las herramientas web 2.0?

La Web 2.0 como web de servicios se va introduciendo en España en diferentes apartados de la vida de la Sociedad. En e-comercio, en e-gobierno, en e-marketing, en e-Educación…, aunque quizás su introducción sea muy lenta, ya que los miedos a los cambios en empresas y en otros estamentos lo hacen así.

No menos cierto que su progresión es imparable y no sólo está ahí y ha venido para quedarse, sino que de alguna manera junto a las Tecnologías de la Información  y la Inteligencia Artificial, determinará unos cambios que de alguna manera determinarán nuestro futuro.

Redes Sociales cómo Facebook, están logrando ahora mismo en España que la gente salga a la calle, como hemos visto con el movimiento de “los Indignados”, y con las revoluciones en el Norte de África…

Y en cuanto a los países de referencia en el uso de la Web 2.0, nos encontramos con Singapur, Finlandia, Norteamérica… en cualquier terreno. Y en Educación, también por supuesto.

¿Qué ventajas aporta la aplicación de estas herramientas?

La Sociedad es diversa y por tanto necesita planteamientos inclusivos (que rompan las brechas sociales, económicas, educativas… y ahora, digitales) y, que, además, logren buscar la excelencia de cada persona. Es decir, potenciar sus cualidades al máximo. Así, la Web2.0 ayudará a que desaparezca poco a poco el Fracaso escolar, uno de los principales problemas de la Sociedad.

Al fin y al cabo, el empoderamiento no es más que transformar la tipología de los aprendizajes y en las actitudes de cada día. Debemos desaprender para volver a aprender. No nos queda otra alternativa que la de formarnos cada día. La educación ya ha dejado de ser un derecho para pasar a ser una obligación de cada uno y de todos nosotros.

En definitiva, las TIC, la Web 2.0, la Realidad Aumentada…no tiene más que una función, aportar un VALOR AÑADIDO a lo que hacemos las personas, este es su propósito, ayudarnos a mejorar la vida de las personas y de la Sociedad.

¿Cómo y quién puede impulsar el uso de estas herramientas?

Los gobiernos y los docentes ya no son los protagonistas de esta nueva época. En esta nueva era el rey es el usuario, el aprendiz. Y su hábitat natural es la sociedad, su entorno vital. Por tanto, gobiernos, docentes y demás instituciones deben pasar a un segundo plano. Esto no implica que pierdan importancia, pero sí que asuman un rol diferente: ayudar e incentivar a que el usuario sea el responsable de su propia educación. Para lo cual, deberán ayudarle, orientarle, y guiarle. Es decir, hacer de facilitadores; no trabajar con ellos, sino en ellos.

En el  futuro ¿Qué nuevas herramientas pueden llegar?

El futuro está con Tecnologías portables, móviles, con una Realidad Aumentada que comparte la Realidad física y la Virtual de manera conjunta y complementaria. Es decir,  herramientas ubicuas, que harán que el estaticismo y el hermetismos uniformizador desaparezcan., herramientas personalizadas y adaptadas a cada persona con un alto “potencial” de accesibilidad y usabilidad. A buen seguro, los nuevos artilugios que vayan saliendo se basarán en estos aspectos que hemos nombrado.

¿Cual es el Futuro de la enseñanza? 

Como educadores, la tarea es discutir lo que es el aprendizaje personalizado y cómo se podría implementar. Creo que es un tema tan importante, que debe ser una constante en nuestros pensamiento y en nuestras actuaciones…

La meta está en convertirse en un experto en la búsqueda de la mejor información. Y hacerlo de forma rápida, a partir de múltiples fuentes y medios, a sabiendas de cómo analizar, evaluar, y organizar, utilizando de manera apropiada, y la distribución de su información es una capacidad muy valiosa en la actualidad.

Malcolm Gladwell destacó en su libro The Tipping Point, que sólo podemos realmente comunicarnos de forma eficaz  con cerca de 100 personas. Creo que en el sentido físico, pero sí con las herramientas de los medios de comunicación social, que puede conectarse con cientos de personas. No podemos hacerlo tan profundamente como desearíamos que fuese posible podría ser la cara dos cara, pero a medida que desarrollamos un orden superior de la fluidez de la red, que va a mejorar en esto.

Al hacer uso de modernas herramientas y métodos para la creación de redes con la gente, somos capaces de llegar a la gente a la que no se podría conocer en un cara a cara. Esta fluidez amplifica nuestra capacidad de compartir ideas y métodos de mezcla y con la gente más talentosa.

Tenemos que preparar a los jóvenes a caminar por diferentes caminos,  en las múltiples dimensiones de modo que sean capaces de participar plenamente en nuestro mundo y el mundo de su futuro. También tenemos que ayudar a los profesores y a la comunidad educativa  a “actualizar” su diversificación de ideas para que puedan dedicarse plenamente a sus estudiantes en este nuevo mundo y en el futuro.

Sin embargo, lidiar con los problemas que van surgiendo y la implementación de soluciones significativas son dos cosas diferentes.

El mismo Forrester señala que sólo el 13% de los encuestados a la empresa de gestión de información y estrategia de encuesta arquitectura sentían que tenían un plan integral para hacer frente a los datos y el contenido.

Para ayudar a navegar por las conexiones necesarias para cerrar la brecha entre los dos mundos de la información, Forrester sugiere ver una gran cantidad de tecnologías de apoyo en una sola luz en lugar de adoptar múltiples sistemas orientados para diferentes tipos de información. Estas tecnologías fundamentales incluyen el flujo de trabajo, análisis, búsqueda, seguridad, clasificación y muchos otros. Forrester insiste en que la consolidación de estas tecnologías será necesario para tener éxito en la creación de una arquitectura unificada .

 

Obviamente nosotros creemos en unos caminos diferentes, es decir, lo que debamos utilizar en la socio-educación, será aquello que nos manden los que necesitan aprender para determinados trabajos, para formarse mejor…(learning and work) y no preestablecerá ningun planteamiento sobre otro, es decir, primará la personalización sobre la estandarización, y contrariamente a lo que creen muchos, su calidad aumentará.

El mantenimiento de los silos de información(NICHOS)será cada vez más COMPLEJO (TEORÍA DE LA COMPLEJIDAD) cuando se trata de la gestión de los procesos clave de la organización. A modo de ejemplo, apuntEMOS a la industria de la salud, donde la atención adecuada a los pacientes significa tener acceso unificado a los datos del paciente, imágenes de radiología, cuadros médicos y demás.

Hasta ahora ha sido así, la Inteligencia Artificial, nos permitirá a cada persona llevar incorporada nuestra propia información y que está pueda ser distribuida en cada momento.

Por supuesto, este dilema, que podemos llamar conexión-desconexión, se está imponiendo en cualquier ámbito de nuestras vidas…. El procesador de préstamos de las necesidades de datos en el sistema de aseguramiento, junto con una serie de formularios y documentos de apoyo, para tener un archivo de préstamo completa, pasarán de ser deteminantes, a ser solo de apoyo, cada persona será su propia información su propio conocimiento y su propio desarrollo, eso si, englobado en comunidades de aprendizajes, de juegos…

juandon

 

Fuentes:

https://juandomingofarnos.wordpress.com  Innovación y conocimiento de Juan Domingo Farnós

http://didactalia.net/comunidad/materialeducativo/recurso/juan-domingo-farnos-juandoming–las-universidade/328d4c0d-61ca-4901-8d89-86b58153e897  Didactalia

http://www.outliersschool.net/ Outliers School

 

Knowledge: de la mente de las personas a los algoritmos digitales!

juandon

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Al final, todos nuestros problemas en las escuelas y en la educación en general, se reducen a esta falsa creencia: “el conocimiento es importante, así que tenemos que decir a los estudiantes un montón de cosas.” ROGER SCHANK

Nos enteramos de forma natural cuando tratamos de encontrar algo por nosotros mismos, porque estamos interesados en algo, o porque hay algo que estamos tratando de lograr y necesitamos ayuda.

La gente debería empezar a pensar en lo que el verdadero conocimiento se parece, tanto en un ordenador,COMO en la mente humana y como parte de un sistema de conversación, ha de permitir que el conocimiento debe ser entregado justo a tiempo (y no diez años antes de que lo pueda necesitar.

El sistema puede capturar historias corporativas, relatos históricos, o cualquier material grabado. La idea es simple y se basa en las observaciones acerca de la interacción humana cotidiana. La gente habla de sus problemas y los de los que están hablando ofrecer soluciones.

Por lo general, la gente se cuenta otra información a través de cuentos. Estas historias se derivan de sus propias experiencias. Cuando alguien le dice a un amigo acerca de un tema, que a menudo son agasajados con una historia que comienza con “algo así me pasó a mí” o “usted sabe lo que hice cuando me enfrenté a esa situación?”

Los expertos se comportan de manera similar cuando ofrecen consejos a los principiantes o se colocan en la posición de enseñar algo a alguien. Los expertos tienen historias que contar y de buena gana se les dice cuando y como podrían ser afín a los intereses del oyente.

Contar historias a través de la narración es la forma en que aprendemos. Aprendizaje basado en la historia es la forma en que hemos aprendido sobre el mundo desde tiempos inmemoriales.

En los viejos tiempos, la gente tenía su círculo de amigos y compañeros de trabajo y los consejos que escucharon fue limitado a aquellas personas que conocían y hablaban con él. Pero hoy el mundo es diferente y la nueva tecnología nos permite hacer algo mucho mejor. Hoy podemos “contar” nuestro problema a un ordenador y utilizar la narración digital para capturar sus consejos y experiencias..

En ciertas situaciones, el equipo ya sabe lo que estamos tratando de hacer. En cualquier caso, las posibilidades son ilimitadas. Podemos recabar el asesoramiento pertinente de cualquier experto o corporación (estén donde estén) puede ser que desee ofrecer a cualquier persona en cualquier momento y luego entregar ese consejo a una persona que lo necesita en el momento preciso. Se trata de un solo sistema de recordar el tiempo y de aplicarlo a nuestra conveniencia…

Cómo lo hacemos? Lo hacemos de la misma manera que la gente lo hace.
Recopilamos las mejores historias de una organización o empresa tiene que contar. Esto se hace a través de entrevistas a una cámara de video digital y hacer que digan lo que saben, que cuenten su historia, su narración…y allí queda, en la nube…
Nos Índexa esas historias de acuerdo con los objetivos, planes, condiciones y advertencias contenidos en las historias, y en la línea que nosotros queremos que lo haga (Inteligencia Artificial).
A continuación, coinciden con los índices de la situación actual, por lo que se encuentra el espacio y el tiempo.

Así es como la gente encuentra las historias que cuentan, haciendo coincidir los índices que han construido, que luego se utilizan para etiquetar las historias que conocen, y coincide con la situación actual. Lo hacen inconscientemente, de manera NATURAL y, en general, no tienen idea de cómo aparecen las historias en cada índice o cómo recuperar historias.

Como consecuencia hemos construido un algoritmo de coincidencia de índice que logra esto. Nunca hay partidos directos y totales, ya que no hay dos historias idénticas. El concepto de adaptación parcial a través de los índices conceptual es una técnica de inteligencia artificial —

juandon

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