Buscar

juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

Etiqueta

machine learning

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

Juan Domingo Farnós

SMU-Pedagogical-Framework

 

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

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

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

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

 

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

La diversidad de pensamiento crea “interrupción constructiva” (DISRUPCION-EDUCACION DISRUPTIVA -learnig is the work) que pueden influir en las nuevas formas de pensar, innovación y nuevas iniciativas, lo que nos lleva a crear un nuevo paradigma.

Cada vez más vamos a situaciones donde “las organizaciones que definen a las personas, las personas definen a las instituciones”.

Estamos próximos a la posibilidad de utilizar agentes que comprenden contextos, que sean capaces de hacer “coherente” el sentido de los flujos de datos variados para buscar información, descubrir y proporcionar el contenido necesario para cada uno..

Una cosa que me parece fascinante la idea de que se podrá crear un “perfil de aprendizaje”, una identidad que es esencialmente un paquete digital de nuestras preferencias de aprendizaje y los contenidos del aprendizaje del pasado, que se podrá acceder por las máquina (PERSONALIZED LEARNING + MACHINE LEARNING. by Juan Domingo Farnos)

Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.

Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado – aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.

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

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

* Espacios para la interacción y la actividad social.

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

* Espacios para la educación y la formación.

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

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

 

Necesitamos por tanto:

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

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

3–Establecer una ruta de aprendizaje individual lo podemos modelar para registrar su proceso de aprendizaje. Por tanto, el espacio de aprendizaje personal (PLE), sera siempre un espacio no lineal…, es en esta situación donde el pensamiento crítico actua de manera determianante, para manifestarse capaz de deducir las consecuencias de lo que cada uno sabe, y sabe cómo hacer uso de la información para resolver problemas, y buscar fuentes de información pertinentes para aprender más…

4-Realizar un análisis de aprendizaje para la evaluación de las competencias genéricas y específicas:

a-La integración de la analítica de investigación y aprendizajes educativos.

b-Analíticas de aprendizaje y el aprendizaje autorregulado.

c-Intervenciones y análisis de los diferentes aprendizajes, estudio de casos…

d-Implementaciones de la analítica de aprendizaje.

e-Analíticas de aprendizaje y efectos a largo plazo (estudios sobre la analítica de                     aprendizaje).

f-Los avances teóricos en la analítica de aprendizaje.

g-Replicación y validación cruzada de las investigaciones existentes

h-Aspectos éticos de la analítica de aprendizaje

i-Analíticas de aprendizaje y formulación de políticas

j–Interoperabilidad para la analítica de aprendizaje.

 

 

images

 

 

 

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Un aprendizaje que si optamos por dirigirnos a su  concepto  de doble ciclo, introducido por Argyris y Schön (1978) dentro de un contexto de aprendizaje organizacional y tenemos claro que estamos dentro de nuestros posicionamientos de COMPLEJIDAD ORGANIZACIONAL Y EDUCACIONAL, podremos tener en cuenta la interacción entre las acciones e interacciones de individuos y entidades con niveles de equipo. Cada miembro de una organización construye su propia representación de la teoría en uso del conjunto. El aprendizaje organizacional y ágil, entonces ocurre cuando individuos dentro de una organización tiene un problema (detección de errores) y trabajan en la solución de este problema (corrección de errores), pero la diferencia con lo que hacían antes es que ahora como dice Julian Stodd:

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

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

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

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

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

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

En cada clima organizacional podemos investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO,con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros ALGORITMOS PERSONALIZADOS, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos….

 

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

pl-framework-logo

 

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

 

 

 

1_UhQ4oY5o3hwRpd_p3E76Hw

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

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

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

                         a) Adoptar, adaptar  y actualizar fácilmente las tecnologías.

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

 

 

nlp_portada

 

 

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

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

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

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

Recomendariamos que debería ser un entorno de aprendizaje continuo (. Si el 95% del tiempo de un trabajador se desarrolla continuamente en su contexto de trabajo. El trabajo es continuo. El cambio es continuo. La demanda de un rendimiento impecable en el contexto de trabajo continuo y en este porcentaje entra naturalmente su formación, que por tanto también sera continuada y para siempre (Life long learning)…

Con todo ello realizaremos:

              • Preparación – la fase de aprendizaje donde el objetivo es proporcionar                            actividades y activos de aprendizaje que contribuyan al estado del                                  aprendiz en disposición para aprender.
               • Despliegue – la fase de aprendizaje donde el objetivo es entregar los                                activos de aprendizaje formal para el alumno para asegurar la                                          transferencia de conocimientos.
               • Refuerzo (EVALUACIÓN) – la fase de aprendizaje en el que el objetivo es la                    aplicación del aprendizaje en el contexto de trabajo para impulsar el                              rendimiento medible y sostenible. (learning is the work).

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

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

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

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

El aprendizaje informal es cada vez más no sólo “un aprendizaje”, sino también como un recurso que se utiliza ampliamente en el diseño de los procesos de aprendizaje. Objetivo de enfoques, métodos e instrumentos enumerados para crear un marco general adecuado para contextos no deseados o auto-organizados y auto-aprendizaje fuera de la responsable institucional.

Frente a todo lo que hemos expuesto lo que ya no tiene sentido es reponer posicionamientos REDUCCIONISTAS y PROTECCIONISTAS, ya que no se sostendrían de ninguna manera, aunque nos pusiéramos pusilámines en una concepción catastrofista de una sociedad “maquinizada” que no viene al caso o de una falta de preparación de las personas, lo cual aún es menos creíble des de el momento que las Tecnologías conviven con nosotros de una manera normal y generalizada.

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

 

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

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

juandon

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

Juan Domingo Farnos

 

fran-rodrc3adguez-eintheroom-4

 

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 aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

                       —¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

AI3-1

 

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

transmedialiteracyproject

 

 

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

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

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

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

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

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

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

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

Las tecnologías somos nosotros……Juan Domingo Farnós

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

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

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

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

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

:

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

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

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

Acerca de e-libros de texto:

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

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

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

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

Acerca de las certificacines y Reconocimiento Social..

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

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

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

 

 

original-4638026-3

 

 

 

 

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

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

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

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

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

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

Sobre el aprendizaje Seamless (medio-alto impacto):

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

 

002

 

 

 

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

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

juandon

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

Juan Domingo Farnos Miro
79-0
Para poder utilizar Mobile learning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubícua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad…. y para que nadie pueda ver ni ventajas ni inconvenientes si no posicionamientos naturales de la sociedad y de la educación en la Sociedad de la Información y del conocimiento:
1. ¿Cuál  será el objetivo del proyecto mLearning?
                    a-¿Es el desarrollo de un aprendizaje?
                    b-¿Es que así  se difunde el conocimiento?
                    c-¿Es para conseguir sus experiencias compartidas con otros en su red de aprendizaje?
El objetivo de un proyecto debe ser lo más claro posible, antes de la creación de cualquier otra cosa, ya que el objetivo será dar forma a lo que se necesita y cómo se puede montar con la mayor eficacia para alcanzar esa meta.
 
2. Obtener todos los actores involucrados
La participación y el apoyo de todos es indispensable para cualquier aprendizaje tenga lugar. Con representantes de los interesados pertinentes probabilidades aumentan de que el ambiente de aprendizaje que se construye será aceptada por la mayoría y, como tal, será utilizada. Todos los interesados deben sentirse cómodo con el nuevo proyecto de formación, de lo contrario corre el riesgo de un grupo de abandonar la escuela. Cuanto antes obtener retroalimentación de todos los grupos interesados, más adaptado al ambiente de aprendizaje puede ser.
 
3. ¿Cuáles son sus dinámicas de los educandos previstos
Peer-to-peer – por ejemplo, ingenieros o estudiantes de tecnología a anotar las reparaciones rápidas que hicieron para los casos particulares y compartir esas soluciones, mientras que también proporciona información sobre los demás, o uno-a-muchos: el especialista o experto o compartir sus ideas con los demás sus para ponerse al día en nuevas innovaciones, el conocimiento, los cambios …. La dinámica del aprendiz  tendrá un profundo impacto en el diseño general del entorno de aprendizaje o la arquitectura del curso y las herramientas que se utilizan para diseñar el ambiente de aprendizaje.


4. ¿Cuál es la infraestructura (móvil) como en la zona de destino que será el despliegue de su proyecto?
Si va a trabajar en un área rural dispersa con una cobertura móvil (zona de montaña, desierto …), usted necesita tomar un punto de acceso wiki en cuenta para difundir el contenido de aprendizaje. Si está trabajando en un área móvil bien cubierta, es posible que aún tienen problemas con la electricidad (algunas zonas de África), que tiene un efecto sobre las soluciones que se ofrecen para los alumnos (paneles solares, batería recargable).
 
5. ¿Cuál será la situación de móvil para su público objetivo?
                    a-¿Es que todos ellos tienen un dispositivo móvil?
                    b-¿Están familiarizados con las opciones más avanzadas en sus dispositivos móviles?
                    c-¿Cuál es el plan de pago para acceder a Internet móvil / SMS / MMS …
                    s-¿Cuál es su situación financiera?
Conociendo todos estos criterios le permitirá ofrecer soluciones móviles que están en sintonía con las posibilidades y experiencias de su público objetivo.
No añadir cosas demasiado nuevas, la tecnología nos proporcionará un mayor equilibrio, ambiente de aprendizaje menos atemorizante para cualquier público objetivo (bueno, excepto los geeks, que aman los desafíos de alta tecnología en su mayor parte).

                                      

6. La seguridad puede ser un problema

¿Qué es la seguridad que necesita para ofrecer el contenido de su mLearning o diseñar su proyecto mLearning? Esto afectará a su diseño en abierto (Cloud) o cerrada (detrás de los firewalls, más aislados …). También afecta a los dispositivos que serán destinados.Debido a que los dispositivos más que desea tratar, más difícil será mantener una visión segura y desarrollar / entregar el contenido seguro.

 
7. ¿Cuáles serán los principales dispositivos que se atienden a? BYOD o no?
Dependiendo de las opciones de seguridad se puede optar por un tipo de dispositivo móvil, o usted puede ir a la idea de traer su propio dispositivo (BYOD), que es todo el derecho del delirio ahora. Pero si se opta por BYOD da lugar a una más compleja, pero al mismo tiempo, conjunto más uniforme de las opciones para entregar el contenido mLearning.
Elegir un tipo de dispositivo móvil le permitirá buscar herramienta de creación de un solo o una opción de creación de contenido. Si usted elige para BYOD, es posible que desee considerar un poco de programación, o por lo menos el diseño de su contenido html5/CSS siguientes (un curso gratuito se puede encontrar en W3C asegurándonos que las normas de HTML5 desde el principio). Si no va a trabajar con archivos multimedia, simple html / CSS hará también, que sea lo más simple posible. Sí


8. ¿Cómo va a diseñar el contenido? Las herramientas de autor o de programación o de los medios sociales?
El conocimiento de los dispositivos que se atienden a, ahora se puede abordar el diseño. Usted puede ir para las herramientas de creación disponibles que proporcionan tanto el contenido móvil y basada en la web, o puede optar por la programación (ya sea en diferentes lenguajes de programación móvil o la entrega de contenido que está diseñado a través de SDK  que están disponibles para una variedad de tipos de dispositivos móviles.
Si utilizamos peer-to-peer de contenidos, será necesario para permitir a los alumnos  crear contenidos que puedan ser compartidos. En ese caso, vale la pena considerar ubicaciones de medios sociales para los espacios de contenido (Redes Sociales, por ejemplo)
La mayor parte de lo social en  herramientas de los medios de comunicación ofrecen opciones móviles y  están hechos específicamente para compartir / tanto en multimedia como en escritura.

 
9. Estrategias de la entrega de contenido móvil
Asegúrese de que tiene una estrategia para la entrega de contenido. ¿El contenido se entrega a través de descargas wifi (sólo descargable a través de Wi-Fi), que se preste a través de descarga de Internet móvil.
Si va a configurar peer-to-peer algunas o todas las partes del curso, es importante que la comunicación sea lo más fácil posible. Por ejemplo, podemos utilizar el correo electrónico de acceso para comunicarse a través de foros de discusión o actualizaciones tweet.

 
10. ¿Cuál es el contenido de un usuario mLearning permitido hacer?
Las directrices para los usuarios son siempre importantes para mantenernos a todos felices y motivados.
Nos aseguraremos de proporcionar directrices claras para el contenido que usted proporciona:
                    a-¿Cómo pueden comunicarse entre sí (o con el facilitador / profesor / entrenador).
                    b-¿Pueden entregar el contenido a otras personas (no es un derecho de autor intelectual?).
                    c-¿Pueden proporcionar sus claves de acceso a los demás?
                    d-¿Pueden mezclar el contenido y usarlo en sus propios cursos? ¿Cómo agregarán los alumnos  contenido a la asignatura (si se les pida que lo haga): por escrito, imágenes, películas … y cómo deben ser entregados este contenido?
Esto es lo que se me ocurren, pero no dude en añadir todas las ideas o estrategias que se utilizan para optimizar su proyecto mLearning. La colaboración siempre es más divertido y gratificante.
MODELOS+TRADICIONALES+DE+COMUNICACIÓN+ALGUNAS

 

 

 

 

 

 

Hoy existe una tensión importante que proviene del hecho de que la mayoría dispositivos móviles actualmente en uso no están diseñados específicamente para la educación o la formación, sino más bien para la gestión de información o comunicación personal…

Esta concepción de dispositivos móviles podría prevenir tanto educadores y educandos, de verlos como un medio de aprendizaje futuro. De hecho, también es cierto que no podemos desarrollar una aplicación pedagógica independiente sin actividades de aprendizaje tradicionales (por ejemplo, cara a cara de aprendizaje), porque M-learning tiene algunas características únicas que lo diferencian del contexto de aprendizaje tradicional…

La siguiente consideración es que los estudiantes ” contexto de aprendizaje ‘, cómo sería apoyada por los problemas de diseño móvil genéricos y/o personalizados. Este aspecto puede generar tyambien tensiones con las necesidades y los resultados previstos de las actividades de aprendizaje específicas. Para esto, podemos establecer cuatro sub-funciones: Identidad, aprendices, la actividad y espacio-temporales. La primero tres de ellos establecería los contextos situacionales de M-aprendizaje, y el último estaría asociada con el contexto o ecosistema de aprendizaje.

El punto clave a destacar es que el éxito de cualquier aplicación M-learning se basa en tener en cuenta los contextos de uso para los diferentes grupos de alumnos, que tienen diferentes experiencias de aprendizaje esperados, (PERSONALIZED LEARNING:)

 

-Cuando hablamos de aprendizaje personalizado no hay metas de aprendizaje para todos los estudiantes, pero los objetivos son, cómo los métodos de aprendizaje y la velocidad, adaptados al individuo. Así, los niños deben ser alentados, según sea necesario. Sobre todo hay que destacar que los niños en clases mixtas a menudo tienen diferentes niveles de aprendizaje, diferentes para hacer frente a un buen aprendizaje específico o difieren en la velocidad de aprendizaje y por ello debe promoverse de manera diferente.

PREGUNTA CLAVE:

¿Qué se necesitas para aprender mejor dentro de un período específico?

a) Se centrarán en los puntos débiles y no sólo en las fortalezas (DAFO)!
Pensarán en todos los aspectos de su trabajo!
Incluirán cosas que aumentan su confianza y su autoestima!

b) Lo que necesitan después de que los problemas surgieran cuando el trabajo parecía difícil o insatisfactorio?

 

¿Qué necesito para aprender a sentirme seguro y satisfecho conmigo mismo?

a) Tomar nota de las necesidades del aprendizaje más importante …

b)Pensar en actividades adecuadas para aprender

 

 

PREGUNTA CLAVE:

¿Cuáles son las mejores maneras de aprender, que las actividades se adapten a sus necesidades de aprendizaje, lo que ayuda que necesita y cuánto tiempo durará?

a-Basándose en la experiencia anterior y teniendo en cuenta una amplia gama de actividades!

b-Eligirán las actividades más adecuadas para cada necesidad!

c-Incluirán actividades que ya hacen con regularidad!

d-Serán realista acerca del tiempo necesario y la ayuda que necesita!

Preguntarse lo siguiente:

a¿Cuál es la mejor manera que he aprendido en el pasado, puedo utilizar métodos que han funcionado bien con anterioridad?

b¿Qué actividades y métodos están disponibles para mí?

c-¿Las actividades que he elegido son apropiadas?

d-¿Cómo puedo incorporar otras actividades que desconozco?

e-¿Qué ayuda necesitaré y por qué se debe presentar?

f-¿Como demuestras que has aprendido? (Evaluación)

 

Releyendo a Stpehn en http://halfanhour.blogspot.com.es/…/non-web-connectivism.ht… Half an Hour: Non-Web Connectivism, y a George Siemens en http://blogs.netedu.info/2010/…/03/on-connectivism-learning/ On Connectivism & Learning | Skate of the web, …

La verdad es que sigo enfrascado en que el análisis de cualquier aprendizaje se hace para ver las necesidades, las potencialidades, las fortalezas, debilidades y sobretodo, las intenciones que tienen cada alumno de manera personalizada, y poder establecer un proceso de Pensamiento de Diseño que les ayude a aprender a aprender, esto como primer planteamiento, y después para que lo puedan implementar en el mundo laboral, o eso debería ser,

Si lo cuantificamos”, sería lo lo que siempre hemos denominado tipos de caminos, ultimamente, aprendizajes PERSONALIZADOS, tanto en ellos, como en las posibles investigaciones que realicemos. Por otra parte, también ltambién nos sirven en la utilización diversificada de recursos, actividades y por qué no, en los sujetos de aprendizaje… las personas.

En base a los perfiles que se van diseñando de manera personalizada y socializadora…la , información contextual para cada aprendiz la podemos añadir a una base de datos . Para evaluar el sistema en uso, los aprendices establecen las funciones del Mobile Learning .. La primera función será siempre impulsada por la información que dispone cada aprendiz, y usará la información proactiva que se genera con el analisis cualitativo de nuestra base de datso, por medio por ejemplo de SPSS. .

 

 

 

 

 

 

 

APORTAN+UN+NUEVO+RETO+AL+SISTEMA+EDUCATIVO+QUE+CONSISTE+EN+PASAR

 

 

 

 

 

 

Necesitamos una Base de datos potente para que podamos diferenciar correctamente las caracteristicas de cada persona para poder aplicar el aprendizaje correctamente de manerta personalizada.

He tenido preguntas acerca de la aplicabilidad de la M-learning en una perspectiva pedagógica, tales como; ¿es realmente posible aprender con tan pequeña dispositivo? ¿Qué tipo de personas utilizan dispositivos móviles para la enseñanza y el aprendizaje? Y qué tipo de temas y situaciones son apropiadas para el aprendizaje móvil?

Después de estas preocupaciones, lo asumo como un soporte actividad de aprendizaje más informal, sería más situado, experimentado y contextualizado dentro de dominios específicos. Por supuesto, estamos empezando para presenciar la adopción significativa de las tecnologías móviles en la educación de manera más y más fuerte , en las escuelas, en la comunidad, y en la formación y perfeccionamiento profesional. Están teniendo una impacto en la enseñanza, el aprendizaje y en las conexiones entre formal e informal el aprendizaje…

El aprendizaje con dispositivos móviles o el aprendizaje móvil (m-learning) amplía tambien las capacidades de e-learning a una gama mucho más amplia de contextos de enseñanza y aprendizaje, incluyendo situaciones extremas más allá del ámbito de las aplicaciones de escritorio normales. En situaciones de crisis, pueden ayudar a los aprendices acceder a los conocimientos y el aprendizaje en menos tiempo, de una manera adaptable tanto a sus necesidades y el contexto de aprendizaje.

“El aprendizaje de una manera relativamente permanente, dadas las ventajas del aprendizaje experiencial (Dewey, 1938). proporciona nuevos conocimientos en esta situación de aprendizaje informal dentro de unconsciente movil y en ambiente de aprendizaje flexible podría permitir al usuario estructurar los resultados del aprendizaje

El aprendizaje requiere tiempo; Sin embargo, en situaciones extremas, el tiempo es escaso. En escenarios críticos, el contexto justo a tiempo de aprendizaje móvil podría proporcionar una solución de aprendizaje ubicuo y flexible adaptado al contexto.

El aumento de la riqueza de los medios de comunicación de la mayoría de los dispositivos móviles se puede aprovechar como servicios computacionales y de comunicación que abarca la información contextual, lo que refleja los niveles, orientación y apoyo metacognitivo adaptables a Aprendices de autorregulación en situaciones de crisis específicas.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

el-uso-del-mvil-para-el-aprendizaje-15-638

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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

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

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

c-¿Cuáles son los pasos necesarios para el diseño y construcción de objetos digitales de aprendizaje para la entrega a través de dispositivos móviles?

d-¿Cuáles son algunos tipos de mobile-friendly objetos de aprendizaje digitales (DLO) que se pueden crear hoy en día?

e-¿Cuáles son algunos ejemplos de los métodos pedagógicos utilizados en escenarios reales de aprendizaje móvil?

f-¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?
El uso frecuente de los dispositivos móviles no significa que los estudiantes o profesores están preparados para el aprendizaje móvil…

 

¿Estamos los estudiantes y profesores dispuestos a dar el salto de e-learning al aprendizaje móvil?¿Qué significa estar preparados?:

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

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

El Mobile learning debe llevarnos a la cima del APRENDIZAJE UBÍCUO-espacio-temporal-, donde además de un RECONOCIMIENTO SOCIAL necesario (titulaciones, certificaciones, reconocimientos)….se debe aceptar como de calidad tan importante que el que se realiza en cualquier Universidad, sino más.

 

El aprendizaje ubicuo es un nuevo paradigma educativo posible, digamos que es lo que se viene venir… en parte por las potencialidades de los medios digitales y en parte, por la redistribución económico-político-educativa y social…con la que ha establecido esta nueva Sociedad.

‘Hecho posible’ significa que no hay relación directa determinista entre la tecnología y el cambio social. En efecto, las instituciones educativas en todos los niveles han demostrado ser muy eficaces en la adaptación de estos nuevos recursos a sus prácticas tradicionales y el contenido, y no al revés.

Las tecnologías digitales y llegan casi de inmediato, las viejas prácticas pedagógicas de la enseñanza didáctica, la entrega de contenido para la ingestión de estudiantes y de prueba para las respuestas correctas se asignan en ellos y llamó a un “sistema de gestión del aprendizaje”. Algo cambia, cuando esto sucede, pero lamentablemente, no es mucho.

Y otro calificativo: “potencialidad” significa que podemos hacer algunas cosas fácilmente ahora, y están más inclinados a hacer estas cosas de lo que eran antes, simplemente porque son más fáciles.La tecnología se convierte en una invitación a hacer las cosas mejor, a menudo de tal manera que algunas personas han estado diciendo durante mucho tiempo que se debe hacer.

Los ordenadores hacen que sea más fácil las prácticas de aprendizaje social que eran muchas veces irrealizables o hechas a contrapelo por su falta de sentido práctico idealista, en cambio ahora son visibles.

Lo que estamos presenciando es un conjunto de cambios sociales y culturales (así como los cambios tecnológicos), en gran parte basada en actividades de aprendizaje fuera de las escuelas y Universidades – el café, el hogar, la red social, el ambiente de juego, los medios de comunicación y la cultura popular, el lugar de trabajo – que refleja de nuevo en un conjunto de expectativas de cambio por parte de los jóvenes acerca de lo que sus experiencias de aprendizaje dentro del aula debe ser similar a lo que realmente hacen y viven fuera de ellas.

Los procesos de aprendizaje, las motivaciones y la adecuación a los contextos prácticos de la vida ordinaria son cambiadas por este cambio de énfasis, como es la necesidad de la escuela de reorganizarse y ponerse a la altura de estos “otros aprendizajes”, que muchas veces llamamos INFORMALES… Esta es la revolución que algunos describimos como “aprendizaje ubicuo”.

 

Con el Mobile learning aprenderemos:…

          a-Una visión amplia del potencial de móviles

b-Una lista de cuestiones móviles

c-Los resultados del estudio de caso de aquellos que lo han hecho y utilizado…

d-La base de un plan de telefonía móvil y la información estratégica necesaria para seguir adelante

Para promover el aprendizaje de los estudiantes mediante el uso de dispositivos móviles de aprendizaje y medios de comunicación social en la enseñanza-aprendizaje, más que preparar a los estudiantes, es animales a ser activos, en su mundo que ya está conectado de por si…

El rápido crecimiento en el uso de los medios de comunicación social y los dispositivos móviles ha creado tanto una crisis como una oportunidad para las comunidades escolares.


Desafortunadamente, muchos docentes han tenido conocimiento de las tecnologías sociales en circunstancias desagradables, tales como los conflictos derivados de los intercambios de medios sociales. Y los directores de la escuela a menudo se paralizan por acoso cibernético y sexting de incidentes para los que la orientación era a menudo insuficiente y contradictoria. No es de extrañar que se quiera, muchas veces , eliminar el uso de medios móviles y sociales en las escuelas.


Sin embargo, como las tecnologías móviles y sociales se vuelven omnipresentes, los intentos para bloquearlos son cada vez más ineficaces. Por ejemplo, en las escuelas que prohíben los teléfonos móviles-que son muchas-, el 54% de los estudiantes siguen informando con el envío de los textos durante el día escolar (Lenhart, 2010).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

mobile

 

 

 

 

 

 

Y es raro el estudiante que no puede hacer una carrera l alrededor de los filtros de Internet con un servidor proxy sencillo.
Más importante aún, como los dispositivos móviles se vuelven más potentes y más asequibles, su potencial para mejorar el aprendizaje del estudiante ha entrado en un foco más claro.
Los sitios de redes sociales proporcionan plataformas para la creatividad del alumno por lo que les permite diseñar proyectos de uso de palabras, música, fotos y videos (multimedia), con lo cual incluso pueden realizar sus propias EVALUACIONES.
En los últimos años, ha habido un crecimiento explosivo en los estudiantes crear, manipular y compartir contenido en línea (National School Boards Association, 2007). Reconociendo el valor educativo deL fomento de tales comportamientos, muchas escuelas han cambiado sus energías de limitar el uso de estas tecnologías para limitar su abuso.

 

¿Que podemos hacer con un smartphone dentro de las aulas y fuera, obviamente (ubicuidad), tanto en los aprendizaje formales como informales?:
Acompañar a los aprendices a rápidamente y fácilmente a trabajos de descubrimientos digitales,  de papel e ideas en el campo, para tener acceso a los recursos electrónicamente y reutilizar los datos en contextos de aprendizaje (transferencia)  , y para animar a los estudiantes a desarrollar un enfoque de colaboración para el intercambio de datos y el discurso . En general,  animarlos  a crear, así como consumir datos. (prosumers)

 

Incorporarán  el uso de iPads en las sesiones creando mayores posibilidades de aprendizaje  prácticas de los aprendices, especialmente universitarios .

Podemos entre todos  investigar la experiencia de aprendizaje en movilidad, el impacto potencial sobre la propia práctica y compartir las lecciones aprendidas que serán útiles  para los demás . Llevarán, si es posible, su propio equipo,  (BYOD) para desarrollar habilidades digitales y comportamientos necesarios en el siglo 21 para el aprendizaje (Hamza y Noordin, 2013) sobre la marcha, dentro y fuera del aula como una solución más sostenible.  Recomendamos  que las instituciones ayuden con la implementación de intervenciones BYOD proporcionando una  buena pedagogía y el respaldo tecnológico y orientación a los profesores y estudiantes. Aprovechar las oportunidades para experimentar activamente y llevar a cabo la investigación en torno al aprendizaje móvil va a profundizar la comprensión, aumentará la confianza  en aprovechamiento para el aprendizaje.
El uso de las tecnologías móviles permitiéndonos llevar a cabo el mobile learning nos facilitará…
          – Hacer un mejor uso del tiempo – La reducción potencial de tiempos muertos o deshechables.
          – Tener acceso a recursos sobre la marcha, proporcionando una buena oportunidad para que el aprendizaje just-in-time.
          – Tiempo de captura de inmediato con un registro de experiencias de aprendizaje a medida que ocurren.

La evaluación de todo este engranaje por los policy makers ya hace mucho tiempo que está pendiente de hacer,   respecto a cómo el uso de dispositivos móviles para que puedan ser mejor integrados con las metodologías de aprendizaje básicas empleadas en la actualidad, por ello hay que tener  especial cuidado para la revisión de nuestro enfoque de aprendizaje basado en proyectos, por ejemplo (ABP, PBL…) los cuáles también están está en marcha para mejorar la experiencia de aprendizaje de los aprendices. El tipo perturbador (disruptivo) de la tecnología ha cambiado el proceso de aprendizaje con los estudiantes que tienen acceso ubicuo a Internet. El enfoque pedagógico de la enseñanza del currículo debe, por lo tanto,  hacer frente a este cambio y pasar de un currículo dado, prescriptivo y cerrado a otro completamente abierto y con posibilidades de personalización.

Con los procesos que venimos estableciendo podremos realizar una serie de actividades que nos conducirán a una mayor motivación y por tanto a una nueva manera de entender la educación en todas sus formas y roles:
          -Sin duda alguna podemos realizar una excelente captura y almacenamiento de pruebas – pruebas de aprendizaje que podemos realizaren forma de texto, imágenes, audio, vídeo…. Estos datos se pueden almacenar en línea utilizando servicios gratuitos como Dropbox, box.net, Google Drive…, especialmente derivados a aplicaciones para teléfonos inteligentes (Apps). Esto nos dará una mayor motivación a todos los que estemos en el engranaje educativo, sin duda alguna.
          -Podemos capturar en tiempo real en diferentes formatos: la escritura, la voz (y de conversión de voz a texto), captura de vídeo y de historias digitales, imágenes, fotografías… Todo ello hará que aprendamos haciendo (cultura maker), lo cuál nos convertirá es responsables de nuestra formación.
          -Dar y recibir la información de retorno – uno de los usos más eficacesserá el poder revisar nuestro trabajo de una manera continuada, asi como la retroalimentación instantánea a lo que vamos haciendo para mejorar siempre.. Las principales plataformas de blogs tienen aplicaciones para la entrada de contabilización, y la retroalimentación pueden ser proporcionados a través de los navegadores móviles.
          -Podemos preparar un mapa de objetivos, de competencias a alcanzar, de posibles errores,, en definitiva, nos permite llevar encima las estrategias de nuestro aprendizaje en cada momento, lo que hará que nuestra educación personalizada y socializadora (cooperación e interacción con los demás (via herramientas de comunicación, twitter, whatsApp, chats,… sea constante y permanente).
          -Aprender en voz alta (Harold jarche) y dar visualización a lo que en cada momento vamos aprendiendo, interactuando con las personas que creamos conveniente, tanto en las aulas como fuera de ellas. – en el punto específico en el proceso de aprendizaje, un aprendiz puede armar una presentación de sus resultados de aprendizaje para una audiencia ya sea real o virtual
La tecnología apoya que esos procesos: la digitalización / archivado, hiper-linking / incrustación, narraciones, …, que colaboran, editoriales, agregadores. Tenemos que ayudar a los aprendices para conseguir estas habilidades, es de vital importancia en la sociedad de hoy.
Estableceremos una reflexión que se producirá en momentos diferentes en todo el proceso de aprendizaje: antes (planificación), durante (haciendo), y después (ejecución). Reflexión para la Acción (Antes) Involucra la previsión influyente y procesa de quien preceden los esfuerzos para actuar y establecer el curso de acción. Estos procesos incluyen la fijación de objetivos, la auto-eficacia y el interés intrínseco. Por ello es tan vital ya que llegamos a creencias de auto-motivación que aumentan el interés en el aprendizaje a través de las expectativas de resultados y la orientación de todo el proceso, tanto de aprendizaje como de interacción, optimizando todos sus esfuerzos. La observación que establecerán en sus esfuerzos hará que puedan variar sus desempeños de manera instantánea en cualquier momento y si es menester.

En todo el proceso de aprendizaje móvil se involucrará  la metacognición y la auto-reflexión, que determinarán el aprender haciendo y su grado de evolución, involución…aprender, desaprender,… La planificación e implementación de una estrategia proporciona una métrica de evaluación para que los alumnos atribuyan éxitos o fracasos a la evidencia de sus esfuerzos y no los bajos índices (puntajes) de capacidad. (Abrami 2008), aunque  obviamente el mobile learning les proporciona una retroalimentación tan al momento que hará que su posible bajada de autoestima no se produzca en ningún momento.

No hay lugar para posibles discusiones del aprendizaje en línea y móvil, los identificadores de hoy en día se sienten atraídos por la personalización y socialización de las herramientas en línea – Capacidad de construir  amplias redes de amigos (pares-P2P); sus cuota de pensamientos, sentimientos y metas; y communicarse como lo deseen, sin todo ello, seguro que su aprendizaje nunca llegará a lo que necesitan, con ello, sus posibilidades de aprender se multiplican de manera exponencial.
Los aprendices no es que quieran vivir y aprender con los dispositivos digitales y por encima de todo, móviles, es que no saben otra manera de hacerlo, y quieran que esto suceda en el momento que lo necesiten y lo hacen posible en cualquier momento y en cualquier lugar, a través de una plétora de dispositivos y redes celulares y Wi-Fi ámpliamente disponibles.
Ya no conocen el “tiempo” de otra manera de como lo marcan sus dispositivos móviles, actúan e interactúan en su vida tal como funcionan estos dispositivos y no ven obstáculos en realizarlo en cualquier lugar y con personas que ni siquiera conocían hace un momento.Ellos pueden investigar, sobre el terreno, cualquier tema de interés. Y pueden capturar el momento, ya sea en una foto, un vídeo o una entrada de blog, y eso les sirve para su aprendizaje, para lo que ellos necesitan y quieren (no para lo que nosotros queramos que hagan, eso no les importa lo más mínimo).

Al igual que con cualquier otro comportamiento, cuando las escuelas enseñan y establecen las expectativas para el uso de tecnología apropiada, los estudiantes responden a las expectativas. Tales condiciones permiten a los educadores a concentrarse, en palabras del gurú de la tecnología social,Howard Rheingold (sf), educar “a los niños sobre la necesidad de que el pensamiento crítico y [fomentar] el ejercicio de sus propios conocimientos de cómo hacer elecciones morales.”
Una educación que no tiene en cuenta el uso de herramientas de medios sociales y prepara a los estudiantes de manera crítica y autónomas, no tiene futturo.

Maneras de realizar un proceso Educativo y Social por medio ndel mobile learning:

            a-La educación debe preparar a los estudiantes para que participen activa y constructivamente en una sociedad global.
b-Formación potenciada por la tecnología tiene la capacidad de involucrar a los estudiantes profundamente en su trabajo, conectar con incontables recursos, y les permite colaborar a través del tiempo y el espacio.
c-Las universidades, escuelas deben proporcionar una equilibrio en el estudiante, de manera personalizada (inclusiva)y personalizar la experiencia para todos los estudiantes-un principio fundamental de la ruptura de la escuela marco de mejora ..
d-Las escuelas deben promover y modelo de valores que son esenciales en una sociedad civil y democrática.
e–El aprendizaje puede tener lugar sólo cuando los estudiantes se sienten libres de violencia y acoso.
f–Las universidades, escuelas deben ofrecer un papel significativo en la toma de decisiones a los estudiantes para promover el aprendizaje del estudiante y un ambiente de participación, la responsabilidad y la propiedad.

La sociedad que debe liderar este procedimiento debe:
a—-Alentar y modelar la utilización adecuada y responsable de las tecnologías móviles y sociales para maximizar las oportunidades Y es raro el estudiante que no puede hacer una carrera l alrededor de los filtros de Internet con un servidor proxy sencillo.
b—-Más importante aún, como los dispositivos móviles se vuelven más potentes y más asequibles, su potencial para mejorar el aprendizaje del estudiante ha entrado en un foco más claro.
c—-Los sitios de redes sociales proporcionan plataformas para la creatividad del alumno por lo que les permite diseñar proyectos de uso de palabras, música, fotos y videos (multimedia), con lo cual incluso pueden realizar sus propias EVALUACIONES.

 

 

 

 

 

 

 

kbwwphr3s_nc-gieqzxf9tl72ejkfbmt4t8yenimkbvvk0ktmf0xjctabnaljim9

 

 

 

 

 

 

Para utilizar #Mlearning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubícua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad….

Si bien todos los escenarios educativos no se verán aquí, afortunadamente, ya que si algo tiene de diferente #mlearning, es que es muy fácil adaptar los aprendizajes a cada persona, en cada espacio y tiempo:
http://www.eoi.es/…/aprender-desde-los-margenes-mobile…/ Aprender dede los márgenes. Mobile Learning en unasociedad en red.

 

Nos aseguraremos de proporcionar directrices claras para el contenido que usted proporciona:

          a-¿Cómo pueden comunicarse entre sí (o con el facilitador / profesor / entrenador).   

          b-¿Pueden entregar el contenido a otras personas (no es un derecho de autor intelectual?).

          c-¿Pueden proporcionar sus claves de acceso a los demás?

          d-¿Pueden mezclar el contenido y usarlo en sus propios cursos?

          e-¿Cómo agregarán los alumnos contenido a la asignatura (si se les pida que lo haga): por escrito, imágenes, películas … y cómo deben ser entregados este contenido?
Esto es lo que se me ocurren, pero no dude en añadir todas las ideas o estrategias que se utilizan para optimizar su proyecto mLearning. La colaboración siempre es más divertido y gratificante.

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

                         a) Adoptar, adaptar  y actualizar fácilmente las tecnologías.

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

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

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

 

 

 

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

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

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

 

 

 

 

 

Diapositiva2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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

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

 

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

 

 

 

 

 

 

Tecnología Educativa

 

 

 

 

 

La palabra “omnipresente” puede definirse como “existentes o estar en todas partes al mismo tiempo”, constantemente se encontró, y se ha generalizado. Al aplicar este concepto a la tecnología, el término omnipresente implica que la tecnología está en todas partes y la usamos todo el tiempo. Porque de la capacidad de penetración de estas tecnologías que tienden a usarlas sin pensar en la herramienta, hace que esta naturalidad potencie el aprendizaje, lo que hace que nos podamos centrar en las tareas, haciendo que la tecnología invisible haga más visible lo que pretendemos conseguir.

• El aprendizaje móvil puede ocurrir en cualquier momento y en cualquier lugar.
Los aspectos únicos de las ventajas del contexto de aprendizaje móviles actuales y los desafíos que deben ser considerados en el desarrollo de un conjunto efectivo de los principios de diseño instruccional para guiar el desarrollo de contenido móvil. Comprender las diferencias entre el contexto de aprendizaje móvil y otros contextos de aprendizaje puede ofrecer importantes ventajas a los instructores y alumnos.
Siete ventajas únicas para el aprendizaje móvil y cinco desafíos relacionados:
         
.Mobile Learning Advantage Contexto
         
.Desafío contexto relacionado
         
.El aprendizaje es contextual
         
.El aprendizaje puede ser fragmentado
         
.El aprendizaje puede ser personalizado
         
.La falta de capacitación de los instructores y el control
         
.La entrega de aprendizaje es más flexible
         
.La tecnología también presenta limitaciones
         
.El aprendizaje es centrado en el aprendizaje, no en la enseñanza
         
.Distintos niveles de fluidez digital
         
.El aprendizaje se mueve en entornos no tradicionales
         
.Impacto de las distracciones externas
         
.El aprendizaje es inmediatamente utilizable
Aprender ya no es cuestión de tecnologías si o no, es cuestión de “redes” de aprendizajes conectados y colaborativos, por lo que el debate del que hablábamos al principio no se sostiene ni queriendo:
Las oportunidades y ventajas aquí son más obvia y claramente establecidos: utilizamos sistemas en línea de retroalimentación y análisis informático para mucho más en la sociedad, ¿por qué no habríamos de querer acelerar el aprendizaje de nuestros estudiantes, y ampliar nuestros educadores la oportunidad de ayudar a sus estudiantes , con estos sistemas?
Debido a que tenemos miedo de que nos estrecha, embrutecer, y despersonalizar la experiencia de aprendizaje.
Este riesgo existe  y merece la pena ofrecer algunos consejos adicionales. Acerca de la evaluación del aprendizaje:
          a-Estos métodos deben usarse con precaución.
          b-No pueden proporcionar la precisión o la visión de una respuesta humana y existe el peligro de que el dar retroalimentación continua canalizará a un estudiante en el rendimiento ajustando continuamente para que coincida con la respuesta, en lugar de la planificación y, a continuación participar en una pieza de trabajo con fluidez.
Más que el estudiante sólo ver el modelo de retroalimentación o aprendiz, un enfoque más útil puede ser para que el estudiante y el sistema (y en algunos casos un tutor humano) cooperan para producir una representación acordada de habilidad del estudiante, su conocimiento y el rendimiento.
Por lo que proponemos un ubicuo e innovador entorno de aprendizaje llamada, basado en el rendimiento de m.learning,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.
Su objetivo principal 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.
Esta nueva época con una serie de cambios que se visualiza con el ya notable cambio provocado por las computadoras, la comunicación y el Internet para crear una serie continua de nuevos avances, dando lugar a nuevos productos y servicios. Vamos a estar constantemente en transición, ya que cada nueva idea es sucedido por uno mejor….es algo que en otras épocas no ha sucedido, los cambios no paran ni pararán, por lo que la sociedad no podrá ser ni pensada igual ni diseñada como hasta ahora lo venía siendo….ya no valdrán solo las innovaciones, estas deberán acoplarse y complementar las disrupciones.
Esta generación es única, ya que es la primera a crecer con las tecnologías digitales y cibernéticos. No sólo son la Generación Net aculturados a la utilización de la tecnología, que no les importa la saturación de información, es más. no hacen ni caso a eso.
Las tecnologías actuales se adaptan a un ritmo más rápido en comparación con la tasa de pedagogía elearning (Jasinski 2006)
Por tanto debe desaparecer la lucha entre una pedagogía que nos remite a los viejos paradigmas de siempre y una tecnología que revienta estos paradigmas, debemos entender que las tecnologías y las pedagogías deben estar en manos de los aprendices y que deben ser ellos (la sociedad) la que nos dirija en cada momento hacia donde vamos…
No es menos cierto que ello nos lleva siempre ha hablar de otra cosa muy diferente a los viejos paradigmas actuales, ahora necesitamos de “internet”, por ejemplo para llevar a cabo nuestros nuevos planteamientos ….
  • También es cierto que si lo extrapolamos al mundo laboral-educativo, este “ambiente” no estaría sujeto a sistemas, leyes, normativas, curriculums…lo que nos dará la máxima posibilidat creativa, personalizada y personal,…incluso será el “no lugar” el escenario adecuado para crear nuestros propios currículums…
    Sería la línea de PENSAMIENTO DE DISEÑO que proponemos dentro del caos, es decir, mentalidad para estar siempre en constante posicionamiento de evolución, incluso dentro de cualquier proceso innovador.
    No podemos aprender con un solo planteamiento, eso no sirve, porque las cosas evolucionen con una velocidad exponencial que incluso las metodologías (y ya no me refiero a objetos o contenidos), sirven en un momento determinado, pero a lo mejor de manera inmediata debemos ser capaces de evolucionar hacia planteamientos que a veces son completamente diferentes (DISRUPCIÓN)
    La ALTERIDAD, es una idea que las Tecnologías convergentes nos ayudan a ponerlo en funcionamiento, el ponernos en lugar del otro, nunca antes había sido tan posible y eso en los aprendizajes funciona muy bien, ya que nos permite estableces comparaciones, trabajar con el error como aprendizaje-…
    óMarc Augé “la universidad tendría que ser un lugar de formación, de reflexión, sin ningún interés concreto. Por supuesto que entiendo que los jóvenes tienen que trabajar pero el trabajo debe ser una consecuencia, no una finalidad inmediata.
framework-using-technology-in-teaching-and-learning
Esta es la desigualdad fundamental y por eso yo propongo esa especie de utopía en la que las personas puedan estudiar lo que quieran durante largo tiempo. Entiendo que alguien me diga que eso no es realista, pero podría ser real y dar paso a una realidad más justa, más plural y plena para todo el mundo… ¿una utopía?….
Pero si aprendemos cuando trabajamos y si trabajamos para por una parte aportar productividad, valor añadido y por otra, aprender durante toda nuestra vida (life long learning)…la pregunta es obvia..¿donde está la utopía?…
 
 
 
Pode­mos citar algu­nos de los bene­fi­cios que nos puede apor­tar una escuela diferente creada para tra­ba­jar con los alumnos:
  • Per­mite cen­tra­li­zar en un único sitio todas las acti­vi­da­des de docen­tes, pro­fe­so­res y alum­nos de un cen­tro educativo.
  • Aumento del sen­ti­miento de comu­ni­dad edu­ca­tiva entre alum­nos y pro­fe­so­res debido al efecto de cer­ca­nía que pro­du­cen las redes sociales.
  • Mejora el ambiente de tra­bajo al per­mi­tir que el alumno pueda crear sus pro­pios obje­tos de inte­rés, así como los pro­pios del tra­bajo que requiere la educación.
  • Aumento de flui­dez y sen­ci­llez de la comu­ni­ca­ción entre pro­fe­so­res y alumnos.
  • Incre­mento de la efi­ca­cia del uso prác­tico de las TIC, al uti­li­zar la red como medio de aglu­ti­na­miento entre per­so­nas, recur­sos y acti­vi­da­des. Sobre todo cuando se uti­li­zan las TIC de forma gene­ra­li­zada y masiva en el cen­tro educativo.
  • Faci­lita la coor­di­na­ción en el tra­bajo de diver­sos gru­pos de apren­di­zaje (clase, asig­na­tura, grupo de alum­nos de una asig­na­tura, etcétera).
  • Apren­di­zaje de com­por­ta­miento social básico por parte de los alum­nos: qué puedo decir, qué puedo hacer, hasta dónde puedo lle­gar, etcétera.
 
“Al ser el conocimiento el elemento central del nuevo tipo de sociedad, la educación se erige en el factor más importante. Se alarga la escolarización obligatoria y media de la población. Las personas acceden a tramos de la enseñanza antes reservados a las élites sociales y culturales del país. Sin embargo, aún existen barreras de acceso a los estudios que impiden a las personas que no poseen las credenciales necesarias seguir los cursos de formación que les interesan.
 
En la Sociedad Informacional la dualización educativa se entiende en términos meritonianos: quien ha pasado más tiempo en las aulas (o siguiendo un cursos de formación) tiene más oportunidades que aquellas personas que no han podido seguir una trayectoria académica. Esto es lo que Robert K. Merton denomina `efecto Mateo´” (Díez Palomar y Tortajada, 1999).
 
“Debemos creer que somos buenos para tener una opinión, una voz y ser autónomos. Vivir de manera significativa es la dedicación que le pongamos a alcanzar una meta y lograr un propósito. La mejor manera de educarnos es creer en nosotros mismos” Stephen Downes and Juan Domingo Farnós
 
 
Ganando la previsión en los cambios que están seguros de venir, la preparación para ellos y la construcción de la capacidad de responder con rapidez y eficacia permitirá aceptar el cambio y prosperar en un nuevo entorno.

Como arquitectos de la transformación, los expertos en estrategia conocerán  como ayudar  a pasar del problema al resultado. Estamos encantados de discutir cómo se puede preparar y abrazar el cambio que se avecina…
Las tecnologías digitales han cambiado profundamente la forma en que hacemos negocios, comprar, trabajar y vivir. Incluso han alterado la sociedad y continuar impactando prácticamente todas las funciones de negocios e industrias. Es en parte lo que las empresas digitales se trata. 
Las tecnologías de punta: un enfoque pragmático Holística….
Las nuevas tecnologías están surgiendo a un ritmo más rápido que las agencias pueden tragar. La tasa de obsolescencia supera el ritmo del cambio.
A pesar de la nueva oleada de tecnología, agencias carecen de una estrategia a bordo estas interrupciones. Como resultado, a menudo reaccionan, platija, o simplemente ignorarlos.
Podemos resolver estos problemas en cuatro grandes áreas de práctica:
          Liderazgo y Gestión:
                    a-¿Cómo deben los líderes cambiar con las nuevas tecnologías?
                    b-¿Cómo va a transformar ñlos escenarios de adentro a afuera?
learning-styles-infographic-header
Hoy en día, cuando queremos darle la vuelta a lo que hacemos, hacer algo nuevo y diferente, por ejemplo negocios digitales principalmente  utilizamos en un contexto de transformación digital, tecnologías de punta, optimización  global y de integración / convergencia. Sin embargo, es mucho más que eso. Se trata también de la transformación y de un cambio de paradigma – ya que nunca podemos olvidar el elemento humano que corre el riesgo de ser ignorado en medio de la avalancha de nuevas tecnologías y la fascinación digitales – humanización. Una parte clave de todo esto es la información – poner en el trabajo – y el valor de conexión para crear más valor, a lo largo de todo el ecosistema.
(Christensen nos habla de Innovación disruptiva, refieriéndose a las tecnologías…..Juan Domingo Farnos y su equipo, hablan de personas las cuales ya llevan incorporadas las tecnologías…lo cuál es totalmente  diferente, afortunadamente (Educación Disruptiva-learning is the work-)
 
Conversar sobre poder, control, jerarquías y redarquías en esta sociedad del conocimiento es fácil pero nada cómodo, o por lo menos para mucha gente que como es obvio no es mi caso.
Si las jerarquías representan el poder clásico, el que no puede tener contestación como punto de fortaleza para sus seguidores, entre sus debilidades encontramos la desconfianza ante la mayoría de la sociedad.
En cambio la redarquía , como nos dicen Richard Sennet y Saskia Sassen, nos hablan de crear otros CONCEPTOS que nos ayuden a comprender mejor las dinámicas sociales actuales, no es menos cierto que conceptos como DISRUPCIÓN SOCAL, RESPONSABILIDAD EDUCATIVA DE LOS APRENDICES, que TRABAJO Y EDUCACIÓN sean lo mismo….ello ya implica la conformación de una sociedad muy diferente de la actual, ya que estas propuestas determinan otra concepción que hace que la sociedad deje de ser uniformizante y jerarquizada, a abierta, diversa y redárquica Y CREO QUE ES EL CAMINO POR EL QUE DEBEMOS INVESTIGAR, CREAR, OPINAR Y DIVULGAR…
Si partimos de la HIPÓTESIS, por otra parte muy demostrada científicamente y que se visualiza muy claramente, entre el trabajo puramente académico y la sociedad en general, podemos establecer un ANÁLISIS CRÍTICO DE ESTA SITUACIÓN, lo que nos lleva a pensar que si bien hasta ahora esta circunstancia convenía a determinados estamentos socio-políticos y económicos, ya que de alguna manera “controlaban” los movimientos educativos y de pensamiento de la sociedad y los dirigían, como consecuencia, hacia posturas interesadas
 
La jerarquía en el terreno educativo está acabada, aunque permanece de manera “artificial” se sostiene, pero ya no tiene base y por tanto su mantenimiento no hace más que deterior lo que verderamente importa, la sociedad. Es ya el momento de acabar con organizaciones, estructuras, formas…que vean en la jerarquía su manera de vivir, debemos ser valientes y “cruzar lo que algunos llamban líneas rojas“, ahora son de muchos colores, asi como 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…
Cuanto más poder le des a un solo individuo frente a la complejidad y la incertidumbre, más probable será que tome malas decisiones. Como consecuencia, hoy en día hay muy buenas razones para que las empresas traten de pensar más allá de la jerarquía” .  James Surowiecki – Wisdom of Crowds
“Si lo pensamos bien, para construir las organizaciones jerárquicas actuales hemos tomado como modelo las estructuras ya existentes, muy singularmente el ejército. No es de extrañar, puesto que las jerarquías, tal y como hoy las entendemos, surgieron para resolver dos problemas clave de la Era Industrial: la eficiencia y la escalabilidad. La producción masiva exigía un ejército ordenado de operarios que cumpliesen fielmente las órdenes de sus superiores.
Pero el tiempo no pasa en balde, y las circunstancias que nos rodean han cambiado por completo. La eficiencia y la escalabilidad -problemas que en su momento fueron clave para el surgimiento de las organizaciones jerárquicas- han dejado de ser centrales, y han sido sustituidos por nuevos valores como la colaboración, el compromiso, la transparencia, la creatividad y la innovación.
Con todo y con eso, el principal problema con el que nos enfrentamos es que estas organizaciones jerárquicas han acabado convertidas en auténticas organizaciones de poder. En teoría, este poder está alineado con los intereses reales de la organización; es decir, el poder actúa por el bien de todos. Pero a medida que las instituciones se han vuelto más complejas y opacas, ese poder ha dejado de servir a los intereses de la organización y, en muchas ocasiones, ha pasado a obedecer casi exclusivamente a los intereses personales de una casta dirigente, tal y como podemos comprobar cada día a través de los medios de comunicación.”….Redarquía: el nuevo orden emergente en la era de la colaboración de  José Cabrera (seguir leyendo)
CDE_Master_Pathways
Para pasar de la jerarquía a la redarquía en educación, es necesario dar el “lideraje” a los aprendices….y los demás ocupar los “espacios de intendencia a su lado (sistema educativo formal).
Para innovar en general y en educación en particular, debemos adoptar una visión holística basada en tener una amplitud de análisis que nos permita ver nuestras acciones como parte de un plan general, que se ve afectado por las decisiones y acciones de otros, por lo cual, podemos entender mejor el funcionamiento de nuestra idea dentro de un contexto mayor.
La visión holística la podemos desarrollar con lectura constante, con el compartir y relacionarnos con otros, para aprender de sus experiencias, e incluso, de juegos de estrategia como el ajedrez. En fin para tener una visión general e integradora, es necesario aprender a través de la experiencia de otros.
Para lograrlo necesitamos una gran dosis de LIDERAJE, como la capacidad de tener seguidores por propia voluntad, que confían en la capacidad de este, para llegar u obtener metas que de manera individual ninguno podría tener…
Por ello debemos poder desarrollar la denominada empatía (es decir identificarse con las necesidades de otros), constancia, capacidad de comunicación, y lograr dar el ejemplo por medio de la conducta, entre otros factores que permiten obtener y mantener un liderazgo.
No confundir con jefatura, que viene con el cargo. El líder tiene seguidores, que lo consideran el ideal para una área específica, por lo que la colaboración con ellos, es más fácil.
Un buen líder es capaz de dirigir un equipo de trabajo, pero un buen emprendedor,un buen innovador,… también debe ser capaz de trabajar en un grupo, aunque no sea el líder del mismo.
El trabajo en equipo significa tener capacidad para ceder responsabilidades, metas y méritos (o reconocimiento por logro), pero también de evaluar las competencias y habilidades de los otros.
También significa tener la habilidad para lograr que este grupo creado, pueda trabajar junto de las forma más idónea y ello, a veces implica eliminar o aumentar el tamaño y cambiar o mantener a los miembros del mismo.
Tambien debemos ser capaces de utilizar LA SERENDIPIA- La capacidad de obtener relaciones útiles de situaciones que parecieran dadas por el azar o la causalidad- El aprovechamiento de oportunidades casuales, sólo pueden hacerlo quien esté en la caza de estas y además preparado para ello, en caso contrario, puede pasar desapercibido o desaprovechado.
Por tanto los LIDERAJES deben ser “reales” y consensuados por los demás, “tu no eres líder de nada, si los demás no te ven como tal”
Las diferencias de opiniones o incluso de visiones es algo común en la función emprendedora, innovadora…, por lo cual, la imposición (nunca recomendada, pero posible hacerla desde una posición de jefatura) es normalmente dificultosa en una actividad innovadora y que va a modificar el “estatus” de otras personas, organizaciones…
slide_24
Por ello, poder persuadir, llegar a acuerdos de funcionamiento, pensar en las razones del otro, lograr tener un control de sus propias emociones y mantener una disposición a escuchar basado en el respeto, es la base de un funcionamiento grupal óptimo, por lo cual, la competencia de la negociación debe ser imprescindible para lograr trabajar en grupo y el emprendimiento, es un trabajo en equipo.
En la Educación Informal, no hay eje de preponderancia, si no que cada uno con su rol ya conoce sus funciones y las lleva a cabo de manera normalizada.
Las TIC, Intenet, AI,…en su utilización en la educación formal no tienen sentido, ya no como ayuda para la instrucción-que si que la tiene,, si no en que no tienen relevancia como ayuda para una innovación cultural y cambio de mentalidad, ya que si algo tienen es su gran potencial democratizador y por tanto,redárquico.
Si nos referimos a los contenidos, objetos de aprendizaje.…los objetos de aprendizaje además de disponer de contenidos, deben presentarse en formato digital y buscar aprendizajes integrales que incluyan las diferentes áreas del conocimiento, para que de de esta forma tengan sentido en los usuarios a quienes van dirigidos; promoviéndose de manera exitosa aprendizajes significativos que responden a una realidad concreta.
El Foro de la UNESCO, citado en (Sicilia, 2007, p. 2), establece para estos recursos, el término de recursos educativos abiertos, por sus siglas en inglés OER (open educational resource), referido a: “material en formato digital que se ofrece de manera gratuita y abierta para educadores, estudiantes y autodidactas para su uso y re-uso en la enseñanza, el aprendizaje y la investigación”.
En otros acercamientos conceptuales, se definen por un lado como los modelos constructivos y abiertos y por otro, como a las herramientas para la creación de recursos educativos reutilizables y a los productos finales integrados a modelos de recombinación. (Gértrudix, 2007).
 
 
En su diseño deben cumplirse varios principios que involucren componentes pedagógicos y tecnológicos. De ahí que sea preciso contar con expertos en contenidos y expertos en el área de la tecnología educativa, considerando que es preciso tener presente el tipo de aprendizaje que se quiere generar, el posible usuario del mismo, contexto, representaciones, necesidades de aprendizaje y tipo de actividad que se va a realizar (Lozano, 2007)
 
 
Además de compartirse recursos como producto final, es necesario compartir también el diseño de éstos porque se refleja el conocimiento y la experiencia que se invierte en su construcción de acuerdo con las etapas de análisis, diseño, desarrollo, uso, evaluación del mismo y los metadatos que describen y facilitan la búsqueda con el uso de herramientas especializadas. (Sicilia 2007)
El rol del educador, como mediador, es el propiciar y facilitar el conocimiento y aprendizaje, de manera que se convierta en elemento clave a la hora de tomar las decisiones sobre los medios tecnológicos que se van a implementar. Es quien orienta la búsqueda, y de acuerdo con lo que expresa Moreno (2004), citado en Lozano (2007), accede, organiza y transfiere la información proponiendo mediaciones de índole tecnológico…http://aber2010.blogspot.com.es/p/objetos-de-aprendizaje-y-recursos.html (Objetos de aprendizaje y recursos educativos abiertos)
 
 
Las nuevas líneas de trabajo en el aula obligan a la inclusión digital de procesos didácticos basados en sistemas de trabajo colaborativo, donde los contenidos digitales son a la vez medio y fin, optimizándose la producción conjunta de material existente, y con ello, fomentar e impulsar la innovación educativa. Es por esto fundamental integrar materiales para compartir de forma pública, abierta, gratuita, y en red y eso solo se puede realizar por medio de una manera de entender las cosas de manera redárquica.
Todo ello nos lleva a ver que la Educación Informal es plenamente redárquica, ya que no solo permite la utilización de las tecnologías de una manera más “visual”, si no que también nos permite mayores posibilidades en su adquisición.
“Por lo tanto no creo que deban haber debates entre si o no a las tecnología en los centros, si no a que nueva escuela necesitamos o si la necesitamos, eso si es importante”.  
Juandon

 

Los algoritmos supervisados nos llevan al personalized learning y a sus interfaces (construcción)

Juan Domingo Farnos Miro

 

 

Machine-Learning-Explained2

 

 

 

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

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

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

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

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

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

 

El aprendizaje de refuerzo basado en el concepto de aprendizaje no supervisado  otorga una alta esfera de control a los agentes de software y las máquinas para determinar cuál puede ser el comportamiento ideal dentro de un contexto.

La información y la tecnología de las comunicaciones en sí mismo no mejoran el proceso educativo, si el foco está solamente en esto. La atención debe centrarse en lo que las TIC pueden hacer por el proceso educativo en estudios de casos.
Los resultados del aprendizaje son los que una persona entiende, sabe y es capaz de hacer al culminar un proceso de aprendizaje. Los resultados del aprendizaje se expresan en conocimientos, habilidades y competencias adquiridas durante las diferentes experiencias de educación formal, no formal e informal  con el  objetivo de proporcionar a los jóvenes las habilidades requeridas en sus sus actividades, los estudiantes obtienen los mejores resultados, estar abierto a aprender, para buscar y encontrar la manera que más les convenga.

Con el Aprendizaje supervisado tenemos un supervisor externo que tiene suficiente conocimiento del medio ambiente y también comparte el aprendizaje con un supervisor para comprender mejor y completar la tarea, pero ya que tenemos problemas en los que el agente puede realizar tantas tareas.

Podemos tomar el ejemplo de un juego de ajedrez, donde el jugador puede jugar decenas de miles de movimientos para lograr el objetivo final.

 

 

Crear una base de conocimiento para este propósito puede ser una tarea realmente complicada. Por lo tanto, es imperativo que en tales tareas, la computadora aprenda a manejar los asuntos por sí misma. Por lo tanto, es más factible y pertinente que la máquina aprenda de su propia experiencia. Una vez que la máquina ha comenzado a aprender de su propia experiencia, puede obtener conocimiento de estas experiencias para implementarlas en los movimientos futuros. Esta es probablemente la diferencia más grande e imperativa entre los conceptos de refuerzo y aprendizaje supervisado. En estos dos tipos de aprendizaje, hay un cierto tipo de mapeo entre la salida y la entrada. Pero en el concepto de aprendizaje reforzado, existe una función de recompensa ejemplar, a diferencia del aprendizaje supervisado, que le permite al sistema conocer su progreso en el camino correcto.

 

 

Poner orden es en la mejora de las competencias en TIC de la enseñanza mediante la adaptación a los requerimientos de cada disciplina  dentro de la sociedad de la información con diferentes  interfaces  de usuario. Es necesario el uso de los conceptos de la responsable de la adquisición de habilidades específicas de la disciplina sector de las TIC, conocimiento fijación, de desarrollo personal.

 

El aprendizaje de refuerzo básicamente tiene una estructura de mapeo que guía a la máquina desde la entrada hasta la salida. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado no tiene tales características presentes en él. En el aprendizaje no supervisado, la máquina se centra en la tarea subyacente de ubicar los patrones en lugar del mapeo para avanzar hacia la meta final, por eso en este paso deberemos obviarlo, en el sentido posterior de su ejecución, es decir, utilizaremos sus patrones durante el proceso, pero después del mismo deberemos derivarlo hacia el aprendizaje SUPERVISADO, ya que es la única manera de llegar al PERSONALIZED LEARNING, por medio de una aplicación.

 

Por ejemplo, si la tarea de la máquina es sugerir una buena actualización de noticias a un usuario, un algoritmo de aprendizaje de refuerzo buscará recibir retroalimentación regular del usuario en cuestión, y luego a través de la retroalimentación construirá un gráfico de conocimiento confiable de todas las noticias. Artículos relacionados que le gusten a la persona. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje no supervisado intentará ver muchos otros artículos que la persona ha leído, similar a este, y sugerir algo que coincida con las preferencias del usuario.

Los reinos en el aprendizaje automático son infinitos.

Puede visitar mi canal de YouTube para conocer más sobre el mundo de la IA y cómo el futuro será dictado por el uso de datos en las máquinas.

 

 

La tecnología abre nuevas formas radicales de la educación; romper barreras entre disciplinas impulsa nuevos campos creativos de la investigación y la invención; y poniendo el emprendimiento social en el centro de la misión de una universidad asegura pensadores brillantes jóvenes pueden llegar a ser nuestros más poderosos solucionadores de problemas.

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

 

Para todo ello proponemos preguntas como:

-Cuáles son las dimensiones interculturales clave a considerar en equipos distribuidos?
-¿Cómo dimensiones culturales y sus diferencias se refieren a las preferencias de los canales de comunicación?
-¿Cómo afecta el uso de estas herramientas de una cultura a otra y por qué?
-¿Cuáles son los problemas típicos que surgen cuando los miembros de diferentes culturas tienen que trabajar juntos?
-¿Qué tipo de herramientas y canales de comunicación deben estar disponibles para colaborar en línea?

 

 

Con ello vamos a maximizar el rendimiento de la máquina de una manera que le ayuda a crecer. Aquí se requiere una retroalimentación simple que informe a la máquina sobre su progreso para ayudar a la máquina a conocer su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo no es simple, y es abordado por una gran cantidad de algoritmos diferentes, de hecho un agente decide la mejor acción en función del estado actual de los resultados.
El crecimiento en el aprendizaje por refuerzo ha llevado a la producción de una amplia variedad de algoritmos que ayudan a las máquinas a conocer el resultado de lo que están haciendo. Ya que tenemos una comprensión básica del Aprendizaje de Refuerzo a estas alturas, podemos comprender mejor formando un análisis comparativo entre el Aprendizaje de Refuerzo y los conceptos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.

Las tecnologías de la información digital están transformando la manera en que trabajamos, aprendemos, y nos comunicamos. Dentro de esta revolución digital son los nuevos enfoques de aprendizaje que transforman los modelos jerárquicos, basado en la industria de la enseñanza y el aprendizaje. …

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

 

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

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

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

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

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

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

Es nuestra responsabilidad en esta sociedad….

 -Aplicar las técnicas de minería de datos, aprendizaje automático y reconocimiento de patrones para los  conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
-Diseño, desarrollo y prueba de algoritmos de aprendizaje y modelos de datos sobre el comportamiento humano para construir instrumentos de evaluación cognitiva
-Construir algoritmos personalizados para un motor de recomendación vía de desarrollo
-Los modelos de diseño para el desarrollo de aplicaciones nuevo juego
-Contribuir a la mejora de nuestros algoritmos.

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

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

 

 

 

 

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

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

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

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

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 ha 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.

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 aquí 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.

 

“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 plantemaineto 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 cual, 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”.

 

juandon

 

FUENTES

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

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

  1. Mobasher, “Minería de Datos para la personalización,” La Web Adaptativo: Métodos y Estrategias de Web Personalización, 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.

  1. 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.

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…

 

Algoritmos en la educación: “su esencia será más buscar una pregunta que una respuesta”

juandon

 

The-Tree-of-Machine-Learning-algorithms-Enrico-Galimberti

 

Esta generación es única, ya que es la primera a crecer con las tecnologías digitales y cibernéticos. No sólo son la Generación Net aculturados a la utilización de la tecnología, que no les importa la saturación de información, es más. no hacen ni caso a eso.

 

Las tecnologías actuales se adaptan a un ritmo más rápido en comparación con la tasa de pedagogía elearning (Jasinski 2006)

Por tanto debe desaparecer la lucha entre una pedagogía que nos remite a los viejos paradigmas de siempre y una tecnología que revienta estos paradigmas, debemos entender que las tecnologías y las pedagogías deben estar en manos de los aprendices y que deben ser ellos (la sociedad) la que nos dirija en cada momento hacia donde vamos…

 

 

¿Alguien quiere personalizar los espacios de aprendizaje? Evidentemente un 99% dirá que quiere, faltaría más…

Aparecen una incontenible avalancha de datos por segundo, las tecnologías se hacen cada vez más intangibles y ubicuas. Con la COMPUTACIÓN UBÍCUA, la asincronía funde el“ahora” y el “cuando”; SE TRANSFORMA en cognitiva-mente integrada, están surgiendo nuevas formas de pensar en las quela cognición se complementa con el pc, tabletas, mobile learning…

Mediante el manejo de tecnologías semánticas: etiquetados generados por los usuarios,folksonomías y ontologías; es intuitiva, como cualquier hábito, la computación ubicua se presenta como una parte de la experiencia vital…. niveles de complejidad, constante redefinición de los centros y las periferias y nos permite pasar de la misma Computación Ubícua a la I-BICUIDAD, una nueva manera más SINCRONA de actuar en tiempo real, disponiendo en todo momento de las mejores FUENTES posibles…

 

Sé que estoy entrando en terrenos más tecnicos, pero necesrios para ir desrrollando la EDUCACION DISRUPTIVA (learning is tehe work) y los mimbres para una nueva sociedad..

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)….

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 vamos 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.

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

Lo costoso del sistema educativo es su estructura burocrática y todos los beneficios que gozan los de alta jerarquía. Los materiales didácticos, mobiliarios, equipos, herramientas pedagógicas e infraestructura tecnolígicas no le cuesta mucho al estado. Por eso es que enseñar cuesta cada día más. Pero gracias al desarrollo de las TIC, el aprendizaje de la sociedad ya no cuesta tanto. El aprendizaje en red es mucho más accesible, ágil y escalable.

Las estructuras burocráticas convencionales ya no pueden competir con el aprendizaje en red. Su escalabilidad se ha estancado por las limitaciones físicas, económicas, geográficas, políticas, temporales y socio-culturales. Las carreras emergentes del milenio se aprenden mejor en las redes cognitivas que en las aulas encapsuladas. Pero nuestros gobernantes no lo quieren aceptar y deciden sostener el sistema a como dé lugar.

Una estructura en vías del colapso que encarece sus servicios y los convierte en inaccesibles al público en general. Por eso es que el autor sigue pensando en los modelos mentales del pasado para volver a las raíces de la enseñanza programada, en vez de atreverse a experimentar el aprendizaje rizomático. Esta sociedad ya no necesita maestros que transmiten contenidos ni repiten procedimientos mecánicos. Necesita entrenadores cognitivos que fomentan el pensamiento de orden superior para superar sus propias limitaciones….

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

 

Podemos ver si hay elementos anteriores o relacionados en la web:

         Durable – un recurso que los usuarios pueden volver una y otra vez en busca de más experiencia y conocimientos. Queremos un diseño distintivo a apoyar la facilidad de uso y durabilidad.
         Persuasiva – porciones de diversas posibilidades de interacción y funcionalidades para atraer a los usuarios en el proceso, . La idea es activar y “persuadir” a los usuarios para navegar alrededor, descubrir, abrir las capas ocultas, y se sienten inspirados a cavar más profundo y se pierden en un sentido positivo entre las muchas capas que se ofrecen.

        Visuales – imágenes funcionan como entradas o puntos de partida a capas cada vez más profundas de información. Los usuarios siempre deben ser capaces de tener una experiencia gratificante sólo de imágenes navegando.

        Centrado en el usuario – el sitio ofrece múltiples maneras en el contenido, y los usuarios crear sus propios “caminos” En última instancia, nos gustaría a los usuarios a tomar conciencia de que no hay tal cosa como un singular hecho concreto sino por el contrario, muchas variaciones sobre lo que pretendemos hacer (disrupción)
Conectado -contenidos que conectan con material relacionado en toda la web se basa en las relaciones asociativas, y la web nos permite hacer estas asociaciones reales – incluso si nos encontramos en lugares deslocalizados y en tiempos diferentes….

Un principio básico es hacer hincapié en que los aprendices tienen diferentes opiniones acerca de lo que están aprendiendo y dilucidando .Por tanto la navegabilidad, la accesibilidad y la usabilidad…serán siempre elementos básicos para nuestros planteamientos disruptivos en la intervención asíncrona y sincrona de nuestras actuaciones en el learning is the work….

Las propias trayectorias de aprendizaje futuro ayudándonos a revisar a los multi-miembros de las comunidades, reconocer los múltiples niveles de la escala con la que se identifican y generalmente proporcionándoles una forma potencial de considerar lo que perciben más allá de las comunidades y prácticas con las que más identifican a partir de su propia experiencia.

 

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

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

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

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

juandon

… seguir leyendo en Academia.edu

El personal learning se transforma en personalizado con la ayuda de las tecnologías: AI, TIC, machine learning…

juandon

personalized-1530490259

 

El aprendizaje personalizado”, propio e implícito en nuestros estudios y prácticas reales, se puede llevar a cabo donde, cuando y cómo se quiera, por lo que las modalidades formales, no formales, informales, en vez de estar segmentadas como hasta ahora, ya se “mezclan” entre si, con lo que el concepto de lo que conocemos por EDUCACIÓN, cambia radicalmente (germen de la Educación Disruptiva).

No concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)
La definición de aprendizaje personalizado está evolucionando rápidamente y su diferencia con respecto a otros temas de la próxima generación, como el aprendizaje de la próxima generación y el aprendizaje combinado, puede que no esté claro. El aprendizaje personalizado puede tener lugar en entornos digitalmente mejorados o no.

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

Personal Learning vs Personalized Learning: What Needs to Happen from Stephen Downes

No concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)

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

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

Estoy de acuerdo con Stephen Downes, todos somos diferentes, únicos, y hablamos y pensamos de contenidos singulares, ¿por qué debemos escribir y publicar siguiendo las reglas de estandarización de las publicaciones científicas? Si ya no vivimos en la época donde la imprenta y las compañías editoriales eran el único medio para compartir, vivimos en la época de Internet.
La Ciencia debe “ser otra ciencia” ya no más la de la imposición y la de las reglas cerradas, si no abierta, diversa, adaptable a cada situación….ya no tienen sentido la estándarización en ningún proceso, sea el que sea, ya que todos deben ser personalizados, por lo tanto, la ciencia, también…

Aunque diferimos en un punto clave: Stephen ve el individualismo (personal learning) a ultranza en temas e aprendizaje (ahora lo llama personal learning) y claro yo no, pienso y estoy convencido que el aprendizaje ha dejado de ser individualizado y ha pasado a ser social, conectado (personalized learning).
¿Alguna vez nos hemos preguntado como empresas como NETFLIX FACEBOOK….u otras siempre se anticipan a nuestro gustos y nunca fallan en las recomendaciones que nos hacen? Obviamente la personalización es la base de todo ello….

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

a-¿cuál es la frontera de aprendizaje para ese niño?
b-¿Dónde están luchando?
c-¿Dónde están por delante?

Ese tipo de tecnología ofrece a los educadores la información para tomar buenas decisiones que ningun lápiz y papel y mucha dedicación podría proporcionar…
Y siguen insistiendo aunque determinen sus altos costos de tecnología y de personal docente….Bien, la verdad es que parten de hipótesis equivocadas, EL PERSONALIZED LEARNING no va de eso, si no de autonomía, pero de los aprendices, de su responsabilidad en los aprendizajes y en la evaluación…. ¿Algoritmos? claro que también , pero referidos al aprendiz, no al docentes y al sistema..

 

 

 

 

images

 

 

 

 

 

Además de una personalización del aprendizaje necesitarna grandes volúmenes de datos para mirar hacia el futuro. El análisis de los datos hacia el futuro utiliza diversas técnicas estadísticas para el análisis de los datos actuales e históricos y les permite realizar PROGNOSIS Y DIAGNOSIS de los mismos, lo cual les abocará a realizar actuaciones, primero personalizadas y luego socializadoras… Por lo tanto, en el mundo de los grandes datos todo es importante, incluso las valoraciones utilizadas en cualquier escenario, con el fin de sacar conclusiones sobre el futuro éxito del aprendizaje.
Podremos utilizar el análisis predictivo con determinadas cajas de herramientas para mejorar sus oportunidades de educación y alinearse con las necesidades específicas de los estudiantes. Es bastante evidente que de esta manera la cuestión planteada por el peligro de Big Data es impulsado por la privacidad al extremo.

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

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

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

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

a-el tratamiento respetuoso de la libertad con responsabilidad y compromiso de las personas.
b-la promoción de la capacidad de comunicar e interactuar
c-la necesidad de una formación personal e integral con el objetivo de hacer personalidades responsables y para promover la interacción social.

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

Esto es, sin embargo, no debe confundirse con la indiferencia o dejar hacer. Habilidad, conocimiento y contenidos técnicos específicos son, por tanto, un derecho vinculante y se revisarán continuamente, con el aprendiz como eje y responsable y los docentes como facilitadores y/o acompañantes.
El docente está sujeta al aprendizaje personalizado mediante una transformación que viene desde abajo, dejando de ser instructor para el aprendizaje (proceso), a simple acompañante. Este aprendizaje puede tener éxito, sin embargo, es necesario cumplir una serie de factores, debe ser abierto, inclusivo y ubícuo (Juan Domingo Farnos), de otra manera, casi es imposible.
Los docentes , colaboran y proporcionar materiales a diversos estilos de aprendizaje y enfoques de aprendizaje . Acompañan a los estudiantes a punto de poner sus metas de aprendizaje para alcanzarlos, y si no, sugieren y apoyan para ayudar en las necesidades personalizadas de cada aprendiz.

La definición de aprendizaje personalizado está evolucionando rápidamente y su diferencia con respecto a otros temas de la próxima generación, como el aprendizaje de la próxima generación y el aprendizaje combinado, puede que no esté claro. El aprendizaje personalizado puede tener lugar en entornos digitalmente mejorados o no.
Incluso la confusión que tienen muchos entre personalized learning y personal learning, ya que el segundo no es más que un aprendizaje individualizado, nos proporciona varias dimensiones a través de las cuales se puede definir el aprendizaje personal, pero nunca el personalizado (Stephen Downes) en http://www.downes.ca/post/65065 “Personal and personalized learning”

En el aprendizaje personalizado de hoy, la idea es permitir que la tecnología tome muchas de estas decisiones para nosotros. Por ejemplo, el aprendizaje personalizado implica la presentación de diferentes contenidos de los cursos basados ​​en la experiencia o desempeño previos del estudiante en las tareas de aprendizaje que se adapten a su contexto y a sus necesidades y posibilidades.
Lo que estos enfoques tienen en común, sin embargo, es que en todos los casos el aprendizaje es algo que se proporciona al alumno por algún sistema educativo, ya sea una escuela y un maestro, o una computadora y un software de aprendizaje adaptable. Y estos proveedores trabajan a partir de un modelo estándar de lo que se debe proporcionar y cómo se debe proporcionar, y adaptar y ajustar de acuerdo a un conjunto de criterios. Estos criterios se determinan midiendo algún aspecto del rendimiento del estudiante.

Esta es la razón por la que hoy leemos mucho sobre ‘análisis analítico’ y ‘grandes datos’. La intención detrás de estos sistemas es utilizar los datos recogidos de un gran número de estudiantes que trabajan en entornos de aprendizaje similares hacia resultados de aprendizaje similares con el fin de hacer mejores recomendaciones a los futuros estudiantes.
El “camino de aprendizaje optimizado” (Excelencia personalizada) para cualquier alumno determinado se encuentra analizando el camino más exitoso seguido por los estudiantes más similares.
Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)….

Evidentemente esto tiene muchos detractores, históricamente prácticamente todos, pero ahora con las Tecnologías Convergentes se nos pueden abrir los ojos, ya que éstas nos permiten anticiparnos, por una parte, y adelantarnos, por otra…
Ya no es necesario creer que el bien y el mal, por ejemplo, dependen de una ley ordenada, por lo que lo que llamamos JERARQUÍAS, se va destiñendo, se va enmascarando en posiciones personalizadas y personalistas….lo que nos permite entender el aprendizaje como otra manera de entender no solo l oque es en si, si no sus procesos..

El aprendizaje es tarea cognitivamente es decir, compleja, lo suficiente como para requerir la cooperación y por lo tanto el uso efectivo de una memoria colectiva de trabajo.

Simplemente colocando los estudiantes en un grupo y una tarea asignándoles que no garantiza que va a trabajar juntos, se involucran en procesos efectivos de aprendizaje colaborativo, y / o alcanzan resultados positivos de aprendizaje. El aprendizaje colaborativo puede proporcionar una oportunidad para superar la memoria de trabajo individual y sus limitaciones. Colaborando las personas pueden invertir menos esfuerzos cognitivos como estudiantes que trabajan y aprenden solos. El procesamiento de información se puede dividir a través de un tanque más grande de la capacidad cognitiva (F. Kirschner) y por tanto tener una ventaja importante de DISTRIBUCIÓN.

Una cosa que me parece fascinante la idea de que se podrá crear un “perfil de aprendizaje”, una identidad que es esencialmente un paquete digital de nuestras preferencias de aprendizaje y los contenidos del aprendizaje del pasado, que se podrá acceder por las máquina (PERSONALIZED LEARNING + MACHINE LEARNING. by Juan Domingo Farnos)
Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.
Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado – aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.
ubiquitous-computing-7-638.jpg
Estamos ya convencidos que la web ofrece la tecnología perfecta y el medio ambiente para el aprendizaje personalizado 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:
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.

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

índice
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.
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 ESTANDARIZADOSa 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 deDATOS, 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…

 

juandon

Estudio analíco: personalized and personal learning (evaluación, tecnologías TIC, AI, Machine learning…)

 

Juan Domingo Farnos

 

26167878_10215818954733220_3349451580681412218_n

Personal learning= lo que tu haces de manera individual ( lo haces visible a los demás)

Personalized learning= lo que haces tu según tus peculiaridades+lo que recibes tu por parte de los demás según tu idiosincrasia.

 

El aprendizaje es considerado como una acción individualizada (personal)

En la actualidad todo el mundo está de acuerdo que el aprendizaje ha dejado de ser individual para ser social, bien, por tanto dentro de este cambio, mejor dicho, transformación, el aprendizaje primero debe pasar por ser personalizado (yo no individualizado) es decir, lo que tu haces (produces) es de manera propia según tus características cognitivas, experienciales de sinergias neuronales etc  más lo propio del social learning. Por tanto, nada que ver con lo que era el aprendizaje antaño. “Las personas usan historias para organizar, expresar y recordar sus experiencias. Esta idea es el fundamento de un método desarrollado por Roger Schank y su equipo para diseñar cursos y materiales educativos que garanticen un aprendizaje mediante la práctica (learning by doing). ” Roger Schank )

 

También es necesario entender que si lo extendemos al mundo mercantil, el aprendizaje personal dentro del mismo sería lo que cada uno ofertara, mientras que el personalizado entraría de lleno en lo de ser prosumidor, o sea, lo que produces y consumes (oferta y demanda) siempre bajo el prisma personalizado, algo bajo lo que las marcas inciden ya que pueden de una manera más eficaz fidelizar a sus clientes.

 

 

Evidentemente el personalized learning no puede funcionar sin el SOCIAL LEARNING= Seria una habilidad que presentamos al mundo moderno complejo: inesperado, entrelazado, cambiante. Responder esto significa tener la mejor fuerza / ratio de valor. Valor significa cosas que por lo general se entregan a los demás, por lo que son, ya sea en línea con las necesidades del momento (no es demasiado tarde ni demasiado temprano) o innovadores (primero), o reconocido por su calidad (adaptables durables pero no finitas, efectivas, etc.).

Con ello mejoramos de manera constante, pero nunca llegamos a algo que nos de por finalizado lo que hemos empezado, es un cambio permanente sin un fin que nos haga pensar que hemos llegado a buen puerto. El buen puerto como algo acabado no existe, puede estar en nuestra mente, eso si, pero nunca llegaremos a él porque va modificandose en cada lugar y durante el tiempo (y este es infinito).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

El caminar permanente es un estado no limitado en el espacio y en el tiempo por tanto multicanal, muldidisciplinar y con diferentes ideas que van evolucionando a medida que la sociedad va cambiando. (LIFE LONG LEARNING).

Esa es la idea, aprendiendo de lo que vas haciendo, no de lo que no has hecho todavia, en lo que hacemos esta incluido el error.

Estamos en una permanente transicion un caminar permanente, los fines ultimos son planteamientos del pasado porque conducen al pensamiento unico, y lo que pedimos es un transitar de manera personalizada y socializadora donde el valor que vamos aprortando cada uno de nosotros enriquezca no solo la sociedad en su conjunto, sino que le permita estar siempre en estado permanente de Beta, preparada para cualquier acontecimiento, ya que si ha dado por finalizado sus objetivos, si sobreviene algo nuevo, nunca estará predispuesta para llevarlos a cabo.

 

Esa es la idea de mi planteamiento teorico de inicio ya hace 15v años con mis investigaciones. Siempre ha sido bajo estas premisas que son inconclusas, es un DOCTORADO permanente, una investigacon que nunca acabara y que no esta ni ubicada en el spacio ni limitada por el tiempo.

No se basa en ningun teorico del pasado y si vas leyendo se basa en todos ellos, en lo mejor de cada uno, ya que creo que me los he leido e investigado a casi todos, des de filosofos, pedagogos, matematicos y fisicos, futuristas, sociologos…pero es una prolongacion de lo que veo en la sociedad. Siempre he dicho que pienso y escribo lo que veo primero y lo que siento despues….ese es mi camino…

ERIK DUVAL, en sus investigaciones sobre la ANALÍTICA DE APRENDIZAJES.…volvemos a las nuestras propias con las interacciones del usuario en forma de los llamados metadatos de atención. Mediante la visualización de estos datos, proporcionamos cuadros de mando que permiten a los usuarios dirigir sus actividades en un “yo”.

Si lo cuantificamos”, sería lo lo que siempre hemos denominado tipos de caminos, ultimamente, aprendizajes PERSONALIZADOS, tanto en ellos, como en las posibles investigaciones que realicemos. Por otra parte, también ltambién nos sirven en la utilización diversificada de recursos, actividades y por qué no, en los sujetos de aprendizaje… las personas.

Debemos entender y diferenciar entre el analisis de los aprendizajes y los análisis académicos, ya que esto condiuce en buena parte al fracaso de muchos aprendices, especialmente en la universidad, ya que la institución apuesta por el análisis academico con lo que asi no pierde su cuota de poder y su caracter finalisata junto con los constantes procesos de instruccion de lo que ellos llaman personalizacion, cuando realmente lo que es el Mastery learning es una mera individualizacion reforzada con una retroalimentación CONTINUADA EN EL TIEMPO, eso le permite la entrega o no de titulaciones, mientras que el analisis de aprendizajes se deja de lado por ser un PROCESO y no una finalidad.

La marea del progreso tecnológico está erosionando rápidamente entornos de aprendizaje tradicionales y la construcción de otras nuevas. Como las TIC continuará mejorando y la caída de los costos, los ambientes de aprendizaje existirán siempre y los aprendices podran elegir lo que ellos desean ser.

Las aulas evolucionarán hacia comunidades abiertas, flexibles, centradas en el alumno El alumno del futuro construirá el conocimiento que es importante para él o ella como individuo o como parte de una red construida socialmente, navegara a través de problemas mal estructurados con un compañero o como parte de un grupo. Estos espacios, ya sean físicos o virtuales, proporcionarán una población diversa con un entorno seguro para explorar compartir y aprender, siempre a partir de lo que cada uno de ellos haran y de lo que recibirán como parte de su HUELLA UNICA, para asi dar a la comunidad su parte de valor añadido que se sumará a la de los demas, conformando comunidades abiertas dentro de una sociedad muticanal y multisocial.

 

 

 

 

 

 

 

 

Ya que no concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)

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

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

También encontramos que las evaluaciones del aprendizaje a posteriori, las evaluaciones de la próxima generación son parte integral del proceso de aprendizaje, es decir, son evaluaciones para el aprendizaje. (la calidad esta en los mismos aprendizajes).Por todo ello se están buscando formas “inteligentes” para que los aprendices por medio de “UN CLIC” puedan encontrar exactamente en la red lo que necesitan, tanto en primera oleada como en la retroalimentación continuada, algo esencial para ell@s.

Por otra parte, el problema del concepto de continuidad de los itinerarios de aprendizaje también tiene que ser considerado, mientras que implementar la secuenciación de plan de estudios de manera personalizada, nos conduce la mayoría de las veces a problemas insolubles. En comparación con el modo de aprendizaje que nos permite navegar libremente sin ningún tipo de guía de trayectoria de aprendizaje personalizado utilizado en los sistemas de aprendizaje más basados en la web, este trabajo se evalúa si el sistema de e-aprendizaje personalizado basado en la genética propuesto, puede generar itinerarios de aprendizaje apropiados según la prueba incorrecta de respuestas de un alumno de manera individual en una prueba previa, proporciona beneficios en términos de rendimiento del aprendizaje, mientras que la promoción del aprendizaje, está garantizada, aunque sea apropiándonos del error, por otra parte obvio.

 

 

 

 

 

 

 

El mayor error que puede hacer en la vida es estar siempre con el miedo de cometer un error.” (Dietrich Bonhoeffer)

En un entorno de aprendizaje ubicuo sensible al contexto, los sistemas de aprendizaje pueden detectar comportamientos de aprendizaje de los estudiantes en el mundo real con la ayuda de la tecnología sensible al contexto (sensores); Es decir, los estudiantes pueden ser guiados para observar o manejar objetos del mundo real con los medios de comunicación, eso si, siempre de manera personalizada desde el mundo digital.

Un problema de optimización que los modelos de los objetivos y criterios para determinar los itinerarios de aprendizaje ubicuos presentan, es que son sensibles al contexto personalizado para maximizar la eficacia de aprendizaje para los estudiantes individuales por lo que formularemos tomando la significación de las trayectorias de aprendizaje, diferentes posibilidades de aprendizaje y también según el número de visitantes simultáneos a cada objeto de aprendizaje, por tanto se producirá un efecto innovador.

Para ello necesitamos de las tecnologías:

a-La tecnología social y la necesidad de facilidad

b-La tecnología social está a nuestro alrededor, pero necesita trabajar en nuestros términos. Las cosas más pequeñas hacen la diferencia en el compromiso

Algún Aprendizaje Social tendrá lugar en sistemas formales, la tecnología que la organización provee, pero a menudo la formalidad de esa tecnología inhibe el compromiso. Si el espacio se siente formal, la gente puede estar menos dispuesta a arriesgarse, a cometer errores. Así que tenemos que nutrir a la comunidad.

Personalmente abogo por la necesidad de la tecnología ya que gracias a su soporte primero podemos establecer el:

-persoalized learning para lleagar al…-social learning

Por tanto es condición sin sine qua non para que a través del personalized learning lleguemos al social learning.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Veamos de forma práctica cómo se revela esto a la hora de confeccionar el currículum, lo que nos servirá para tener claro siempre hacia donde podemos ir en el nuevo paradigma:

a–Nuevas capacidades para escuchar (observar, recabar información, explorar…). Una oferta personalizada. No se trata de emplear el tiempo en enviar cientos de currículos, o en llevar a cabo Diseños Instruccionales genéricos, si no en utilizar las potencialidades de cada uno de nosotros (PERSONALIZED LEARNING: https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/personalized-lea…/ de Juan Domingo Farnos.

Si partimos de una de sus partes, el diseño, observamos que todo producto y servicio tiene una arquitectura o diseño que determina cuales son sus partes y como éstas debeninteractuar entre si. Su espacio de interacción es la interfaz. Las interfases existen tanto dentro de un producto, como entre gente o unidades de una organización que deben interactuar entre si.

Es el estilo del EJERCITO, de las Organizaciones Educativas (escuelas, universidades…), donde la ambigüedad es una cosa mala y la gente a veces habla de respetar la insignia, el poder,no la persona. donde se da culto a auténticos LIDERES DE BARRO, no a auténticos líderes 2.0.

 

 

Ciertamente podemos preguntarnos, y de hecho ALGUNOS LO HACEMOS cada día: ¿Son las modelos de colaboración más débiles o menos sensibles que los jerárquicos? ¿O es el Cooperatisvismo que tiene falta de liderazgo , con independencia de la naturaleza del modelo?


Decimos que un productos es interdependiente si el diseño de uno de sus componente depende del otro. Cuando esta interdependencia es impredecible ambos deben ser desarrollados al mismo tiempo. Al contrario en la arquitectura modular todo se prevé de antemano y los acoples son previsibles y predeterminados.

La muerte del curriculo educativo, puede significar el nacimiento del aprendizaje. La relación entre el currículo y la intimidación es especialmente esclarecedor, en las escuelas de los últimos años:

 

 

Uno de los efectos del diseño curricular de cualquier tipo es el confinamiento. Y el confinamiento de la experiencia humana es un acto de violencia. Un ejemplo común de este encierro a través de plan de estudios conducente a la violencia es la intimidación.

Sobre la cuestión de “¿Necesitamos plan de estudios?”, Estas preguntas adicionales muestran sus efectos abrumadores:

 

 

Cuando hacemos la pregunta también pedimos si necesitamos el concepto de la condición, imponiendo formas de contenido, aulas estériles como la ubicación principal, horarios fragmentados de tiempo, así como las formas impersonales e ineficaces de prueba y evaluación.

Impugnar la validez del plan de estudios en cualquier forma significa desafiar puestos de trabajo de las personas que sean funcionarios políticos, administradores de escuelas, consultores, profesores, estudiantes o padres. Parte del inmenso control y la autoridad que tiene los planes de estudio es que proporciona carreras y por lo tanto las fuentes de ingresos. via Juan Domingo Farnos

http://jarche.com/2005/11/old634/ How the death of curriculum could mean the rebirth of learning Harold Jarche

 

 

 

Seguramente la educación para todos no será lo mismo, no se entederá de la misma manera y aquí radica su creatividad, hasta en el significado y eso es importante, eso significa que nadie tiene la potestad de decirnos ni siquiera que significa y mucho menos, por tanto, lo que se debe hacer, cuando, como y con quien…La educación se basa en la premisa de que predeterminar el contenido, entrega y evaluación es la mejor manera de preparar a los aprendices para la fuerza de trabajo y la participación social. A pesar de que el sistema está profundamente arraigado en nuestro tejido social, no hay evidencia que demuestre que esta es la mejor o incluso una buena manera de facilitar el aprendizaje.

 

 

 

diseno-instruccional

 

 

 

La escolarización se puede comparar con una cadena de montaje. En un sentido, los estudiantes se colocan sobre una cinta transportadora imaginaria, mientras que la maquinaria subyacente (plan de estudio, evaluación) los impulsa, voluntaria o involuntariamente, a través de contenido predeterminado. La educación es efectivamente una “talla única” de un proceso. Si un estudiante intenta escapar de la cinta transportadora, se encuentra con una velada amenaza de fracaso y la exclusión social. El propósito de la educación es “fabricar” un producto (es decir, los estudiantes) que puede hacer una contribución a la fuerza de trabajo, la sociedad y la cultura.

Y es sólo en esos términos, manteniéndose al margen de cualquier estructura o medio, que sus principales líneas de fuerza se pueden discernir. Para cualquier tipo de soporte tiene el poder de imponer su propia hipótesis sobre los incautos.
– Marshall McLuhan, Understanding Media 1967

 

El punto aquí es que el aprendizaje es algo muy diferente de enseñanza. El aprendizaje es una dinámica humana que no puede ser confinado por las estructuras industrializados o mecanizados. Es algo que la gente hace, no es algo que se hace para ellos.

Si somos capaces de gestionar una mezcla síncrona, pero también asíncrona, encontraremos las mejores maneras de incluir las nuevas tecnologías en cualquier aprendizaje La mezcla de tecnologías que se aprovechan de los estilos de aprendizaje, la conveniencia personalizda del alumno, y las mejores prácticas de diseño de instrucción permitiran crear programas que involucren el alumno y maximizar la retención del aprendizaje. Por esta razón, la mezcla de la mejor combinación de tecnologías de aprendizaje es un factor crítico de éxito en la creación de entornos eficaces de aprendizaje en línea .

 

 

Seguramente la mezcla será mejor con el conocimiento e implementación de las tecnologías que con el diseño instruccional (Brian Alger), naturalmente estamos acotando lo que se entiende por la educación tradicional, si bien tenemos claro que las tecnologías no significan un cambio en el diseño, pero si en el desarrollo de los aprendizajes de los aprendices, por tanto estos son capaces de “saltarse” tanto el diseño, como las propias tecnologías, ya sean digitales o analógicas, sería asociar el diseño instruccional con la tecnologia push, es decir, ordenes recibidas por medio de internet des de un servidor., en definitiva, estas mezclas nunca cambiaran el escenario contextual

 

b–Armar sólidas y duraderas redes de colaboración que vayan creciendo y consolidándose a lo largo de la vida (mi potencial y efectividad como profesional está en función de la red de confianza que creo en torno a mí). Mi red de confianza me puede acompañar de por vida si la alimento, mi aprendizaje-empleo, no.

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

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

Foto: Este diagrama puede servirnos de orientación para gestionar los contenidos, tal como undicabamos ayer, entre una mezcla de decisiones elegidas por nuestros ciruclos de gestión, software de inteligencia artificial para establecer una retroalimentación más inmediada...siempre bajo códigos de acceso libres y abiertos...y herramientas síncronas y asíncronas de la Web 2.0, tal como ya habíamos indicado....juandon  

 https://juandomingofarnos.wordpress.com/2014/07/24/un-nuevo-ceo-entra-en-la-sociedad-la-educacion-la-politica-educacion-disruptiva/
Las redes de confianza las cuáles están convirtiendo en muy importantes para la manera en que creamos productos / servicios que cada individuo en la red, lo que le conforman como un contribuyente potencial.Hay sólo este tipo de redes en la empresa, lo cual podrríamos extrapolar a otro tipo de organizaciones: políticas, educativas, de salud…, así, y que desempeñan un papel importante en cómo se transfiere el conocimiento tácito en la organizacióny en como aprendemos para convertirlo en explícito.

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

 

 

c–La capacidad de desaprender y reaprender. Los conocimientos prácticos adquiridos que pueden reforzar el VALOR QUE YO PUEDO APORTAR.

Al salir de la zona de confort y entrar en lo desconocido es siempre una dolorosa transición….

¿Por qué es así? El cambio es lo único constante en nuestras vidas sin embargo, todos aborrecemos y más bien tememos al cambio.

Desaprender,es esencialmente el proceso por el cual dejamos ir un poco fuera de nuestras creencias, opiniones, actitudes, percepciones, enfoques y otros que habíamos celebrado a principios como la verdad e inmutable. El hecho del asunto es que sin necesidad de aprender a desaprender uno no puede aprender nada nuevo. Así desaprendizaje es un requisito previo y desempeña un papel dominante en nuestro proceso de aprendizaje y reaprendizaje.

Desaprender también como aprendizaje es ayudado por los libros, la literatura, las influencias de los amigos y por las experiencias personales y que fuera de otros. La explosión de TI y la llegada de aparatos han hecho desaprender una condición sine qua non para la supervivencia. Cualquiera de comprar un nuevo aparato tiene que desaprender esencialmente sobre su viejo y volver a aprender sobre el aparato más nuevo para mantenerse conectado y actualizado.

Nuestro sistema biológico también está cableado a favor de desaprender. El cerebro peso de alrededor de 1350-1500 g tiene una capacidad definida dada en los seres humanos normales. El hecho del asunto es que la mayoría de nosotros no podemos ser la utilización ni la mitad de esa capacidad, aún cuando no desaprendamos y olvidemos, el cerebro obtiene la capacidad de razonamiento desordenado…

Se dice que la capacidad de olvidar es realmente una bendición disfrazada. Desaprender más rápido cuando se trata de la memoria a corto plazo, mientras que se necesita más tiempo y una tarea difícil de olvidar lo que se ha arraigado en la memoria a largo plazo.

La solución o la panacea a continuación con el aprendizaje y reaprendizaje es desaprender.

Yo también estoy en el proceso de desaprendizaje, seguramente vaya muy rápido, mucho más que otras personas, pero debe ser por la disposición que tengo para ello. (Juan Domingo Farnós)

Los nuevos tiempos requieren de unas ecnologías cada día más asequibles, más potentes, más adaptables a nuestras necesidades, necesitamos que formen parte de nosotros como algo usual, natural, que no tengamos que hablar continuamente de ellas, si no de nuestras necesidades, cuando consigamos esto, entonces habremos logrado estar preparados para desarrollarnos en cada momento y en cada situación.

 

 

d-Los éxitos y experiencias pasadas (también los ERRORES- fracasos) que sirven de experiencia para fortalecer LO QUE VAMOS A APORTAR.

e-La Educación como elemento aislado ha terminado, debe ir con el comercio, la cultura, el trabajo…pasamos a una meta-conectividad..

Pasar de “el fracaso no es una opción. a el fracaso no es un problema” es cambiar de “cultura, es pasar a una cultura de la RESILENCIA….a una cultura de superación, adaptación, transparencia y confianza…lo que podríamos definir como cultura de la REDARQUÍA..

 

 

 

images

 

 

 

 

 

 

Ya no se aprende solo, eso es una evidencia (próximo articulo) si no que se hace en “Red de aprendizaje personalizada y socializadA” dejando ya por superados los PLE (Graham Attwell) , los PLN, los PKM . los PERSONALIZED LEARNING, los SOCIAL LEARNING , por tanto el P-S LN, pasa a ser la referencia educactiva del siglo XXI….. Juan Domingo Farnos (vamos a tener que hacer un gráfico al respecto)

Los aprendices que buscan el PERSONALIZED LEARNING ENVIRONAMENT (PELE), no confundir con el PLE, buscan la facilitacion y la orientacion en todo momento porque lo que desean es alcanzar la EXCELENCIA PERSONALIZADA, nunca un estandar propuesto por cualquier sistema vertical y jerarquizado, presentando tres ambientes diferentes que pueden coincidir con las orientaciones de aprendizaje, fomentar la mejora de la capacidad de aprendizaje, y reemplazar las tradicionales soluciones de “talla única para todos”.

La Excelencia personalizada bebe de la diversidad, de la complejidad, de la anulación de lo homogéneo y lo uniformizante y pasar a lo horizontal a la redaquía, algo así como por ejemplo, que por qué se sigue insistiendo en JEFES O DIRECTORES de las INVESTIGACIONES. El no haber investigadores “estrella” no significa que no exista excelencia en lo que se hace y esto aún no lo tiene claro ni nuestra “universidad” ni nosotros mismos y es aquí donde radica el problema.

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)….

¿Alguien quiere personalizar los espacios de aprendizaje? Evidentemente un 99% dirá que quiere, faltaría más…

 

 

 

 

 

 

 

Pero el uso de diseño y arquitectura para facilitar el aprendizaje personalizado es sólo una parte del proceso. Weaver dice que es imprescindible inmiscuir la escuela en el proceso, capacitar al personal para abrazar el nuevo enfoque, y luego continuar a integrar el proceso en el largo plazo mediante la capacitación del personal y los alumnos.

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 PERSONALIZADA)….

No prentenden conformar un entorno pedagogico, tecnologico y de implementacion personal como un numero dentro de un grupo social, sino que quieren aprender como una persona única que son y aportar a los demas (Social learning) un valor que como numero nunca podrian conseguir.

En este caso la orientacion y la intención (necesidad) son básicos, por tanto la diferenciacion con el PLE, el PLN, el PKM..cada vez son más importantes. Naturalmente en todo personalized learning la actuación puede ser diferente segun el contexto que se encuentren, llegando incluso a modificar casi completamente lo que ha aprendido como tal y lo que ha aportado ususalmente, por tanto esta variante que no se contempla en el PLE, si debe hacerse en el PELE, ya que supone una actuación directa de la persona.

Es precisamente aqui donde aparece el P-S LN, ya superando lo anterior ya que los aprendizajes son PERSONALIZADOS y SOCIALIZADORES Y EN RED, a no son aprendizajes en el sentido de servir a la sociedad…

No concibo el Social learning sin el personalized learning, y por supuesto en red, de otra manera incluso operativamente es imposible dilucidadr ningun aprendizaje, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles”

Aprender con la web nos permite aprender de manera personalizada y mutable, podemos cambiar de registros a cada momento según el proceso de nuestro aprendizaje y el camino que vamos tomando, otra ventaja importante que con el aprendizaje estático en el espacio y en el tiempo (aula), nunca podríamos realizar.

Los mecanismos por lo tanto para muchos investigadores se centran en desarrollar sistemas de e-learning con aprendizaje personalizado para ayudar el aprendizaje en línea basado en la web y de forma personalizada ofrecer formas de conocimientos con el fin de promover la capacidad de aprendizaje de los alumnos de manera individual, conduciendo al social learning.

¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podéis estar seguros.

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

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

Cando una persona experimenta una Contunuidad de aprendizaje es a través de una combinación de lugares, tiempos, tecnologías o entornos sociales. Tal aprendizaje puede ser intencional, como cuando se inicia una actividad de aprendizaje en el aula y luego continúa a través de una conversación informal con los colegas, o en línea en casa.

 

 

images (1)

 

 

 

 

El aprendizaje puede ser un colectivo o un proceso individual. Además, puede extenderse en el tiempo y lugares, ofrecen todas partes el acceso a los recursos de aprendizaje, abarcar los mundos físico y digital, participar múltiples tipos de dispositivos, e integrar los diferentes enfoques de la enseñanza y el aprendizaje….lo que podríamos llamar COMPUTACIÓN UBÍCUA ….propugnan la integración de dispositivos alrededor de escenarios donde se encuentre localizado el ser humano, en el que éste puede interactuar de manera natural con sus dispositivos y realizar cualquier tarea diaria de manera completamente trasparente con respecto a sus computadores. Durante sus actividades ordinarias, alguien que esté “usando” computación ubicua (decimos entrecomillas “usando” porque el usuario nunca lo hará directamente) lo hace a través de diversos dispositivos y sistemas computacionales simultáneamente, y generalmente lo hará sin percibirlo. Este modelo es visto como un paso más del paradigma de uso de ordenadores de escritorio. .

 

 

 

 

 

 

 

 

Maneras de realizar un proceso Educativo y Social:

a-La educación debe preparar a los estudiantes para que participen activa y constructivamente en una sociedad global.

b-Formación potenciada por la tecnología tiene la capacidad de involucrar a los estudiantes profundamente en su trabajo, conectar con incontables recursos, y les permite colaborar a través del tiempo y el espacio.

c-Las escuelas deben proporcionar una equilibrio en el estudiante, de manera personalizada (inclusiva)y personalizar la experiencia para todos los estudiantes-un principio fundamental de la ruptura de la escuela marco de mejora ..

d-Las escuelas deben promover y modelo de valores que son esenciales en una sociedad civil y democrática.

e-El aprendizaje puede tener lugar sólo cuando los estudiantes se sienten libres de violencia y acoso.

f-Las escuelas deben ofrecer un papel significativo en la toma de decisiones a los estudiantes para promover el aprendizaje del estudiante y un ambiente de participación, la responsabilidad y la propiedad.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

La Sociedad que debe liderar este procedimiento debe:

a-Alentar y modelar la utilización adecuada y responsable de las tecnologías móviles y sociales para maximizar las oportunidades de los estudiantes para crear y compartir contenido ..

b-Dirigir la conversación en torno a la conectividad y la participación de los estudiantes en la creación de políticas.

c-Incorporar el uso responsable de las tecnologías móviles y sociales en las políticas de uso aceptable.

d-Promover uno a uno el acceso a los dispositivos conectables, incluyendo los dispositivos de los propios estudiantes, para permitir en cualquier momento en cualquier lugar de aprendizaje.

e-Incorporar el acoso cibernético con pautas de prevención en el código de conducta estudiantil.

f-Participar y proporcionar a los maestros de desarrollo profesional en el uso efectivo de los dispositivos móviles y las redes en las escuelas.

 

 

 

 

 

 

 

 

Debemos:

1-Articular políticas claras tecnología que tienen un margen suficiente para las escuelas para conectar por vía electrónica sin temor a represalias o consecuencias indebidas.

2-Proporcionar apoyo técnico y financiero a las escuelas que aspiran a conectar a los estudiantes y adoptar uno a uno los programas.

3-Reducir el filtrado de Internet para maximizar el acceso de los estudiantes a herramientas de aprendizaje en línea y proporcionar oportunidades para ejercitar el juicio en la selección de estas herramientas.

Las autoridades deben:

a-Proporcionar un flujo de financiamiento para asegurar la infraestructura de banda ancha y dispositivos móviles para todos los estudiantes.

b-Promulgar políticas razonables y aplicables en el acoso cibernético, “sexting”, y otras formas de acoso electrónico que aclare la responsabilidad jurídica de los funcionarios de la escuela.

c-Involucrar a la comunidad educativa de la escuela en las conversaciones que la formulación de políticas que se diseñan para reducir y sancionar el acoso en línea.

Para poder utilizar #Mlearning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubícua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad….

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 y de aprender lo que quieran:

“Como lo expresa Cormier, “la comunidad es el plan de estudios”.

Una ventaja de un enfoque rizomática es que es más “nativo red” que muchos otros conceptos pedagógicos. Promueve el apoyo de los compañeros, aprendiz responsabilidad y una apreciación del poder de la red.

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 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.
Figura-1-Marco-de-retroalimentacion-para-explicar-las-interacciones-recursivas-entre-la
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)….

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.
1185323
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”

 

La expansión de las tecnologías móviles y la proliferación de dispositivos; explosión de las redes sociales y los comportamientos que desafían modelos en los que cada contacto es un momento de la verdad; desarrollo de Internet-de-todo; avances en el análisis de datos e inteligencia artificial; exige una experiencia personalizada en todos los canales y contextualizada; adopción de la computación en nube; fuentes de información disponibles a digital más numerosos y variados y volúmenes que estallan cara de procesamiento necesita más y más justo a tiempo …

La lista de grandes trastornos inducidos es larga. Y estas interrupciones ponen a la sociedad, la educación… bajo presión como nunca antes y hace que lo que transformamos no solo sea cuestión de estrategia, como metodologías, didáctica, simples innovaciones, si no lo más importante, un cambio radical de cultura….

JUANDON

Investigar: personalized learning and social learning (+ tecnologías)

 

FIGURE-1-Depiction-of-the-personal-inquiry-learning-process-Scanlon-et-al-201150

 

Personal learning= lo que tu haces de manera individual ( lo haces visible a los demás)

Personalized learning= lo que haces tu según tus peculiaridades+lo que recibes tu por parte de los demás segun tu idiosincrasia.

Evidentemente el personalized learning no puede funcionar sin el SOCIAL LEARNING= Seria una habilidad que presentamos al mundo moderno complejo: inesperado, entrelazado, cambiante. Responder esto significa tener la mejor fuerza / ratio de valor. Valor significa cosas que por lo general se entregan a los demas, por lo que son, ya sea en línea con las necesidades del momento (no es demasiado tarde ni demasiado temprano) o innovadores (primero), o reconocido por su calidad (adaptablers durables pero no finitas, efectivas, etc.).

Con ello mejoramos de manera constante, pero nunca llegamos a algo que nos de por finalizado lo que hemos empezado, es un cambio permanente sin un fin que nos haga pensar que hemos llegado a buen puerto. El buen puerto como algo acabado no existe, puede estar en nuestra mente, eso si, pero nunca llegaremos a él porque va modificandose en cada lugar y durante el tiempo (y este es infinito).

El caminar permanente es un estado no limitado en el espacio y en el tiempo por tanto multicanal, muldidisciplinar y con diferentes ideas que van evolucionando a medida que la sociedad va cambiando. (LIFE LONG LEARNING).

 

 

 

 

 

 

 

 

Esa es la idea, aprendiendo de lo que vas haciendo, no de lo que no has hecho todavia, en lo que hacemos esta incluido el error.

Estamos en una permanente transicion un caminar permanente, los fines ultimos son planteamientos del pasado porque conducen al pensamiento unico, y lo que pedimos es un transitar de manera personalizada y socializadora donde el valor que vamos aprortando cada uno de nosotros enriquezca no solo la sociedad en su conjunto, sino que le permita estar siempre en estado permanente de Beta, preparada para cualquier acontecimiento, ya que si ha dado por finalizado sus objetivos, si sobreviene algo nuevo, nunca estará predispuesta para llevarlos a cabo.

Me gusta mostrar más reacciones…

Esa es la idea de mi planteamiento teorico de inicio ya hace 15v años con mis investigaciones. Siempre ha sido bajo estas premisas que son inconclusas, es un DOCTORADO permanente, una investigacon que nunca acabara y que no esta ni ubicada en el spacio ni limitada por el tiempo.
Me gustaMostrar más reacciones ·

No se basa en ningun teorico del pasado y si vas leyendo se basa en todos ellos, en lo mejor de cada uno, ya que creo que me los he leido e investigado a casi todos, des de filosofos, pedagogos, matematicos y fisicos, futuristas, sociologos…pero es una prolongacion de lo que veo en la sociedad. Siempre he dicho que pienso y escribo lo que veo primero y lo que siento despues….ese es mi camino…

ERIK DUVAL, en sus investigaciones sobre la ANALÍTICA DE APRENDIZAJES.…volvemos a las nuestras propias con las interacciones del usuario en forma de los llamados metadatos de atención. Mediante la visualización de estos datos, proporcionamos cuadros de mando que permiten a los usuarios dirigir sus actividades en un “yo”.

Si lo cuantificamos”, sería lo lo que siempre hemos denominado tipos de caminos, ultimamente, aprendizajes PERSONALIZADOS, tanto en ellos, como en las posibles investigaciones que realicemos. Por otra parte, también ltambién nos sirven en la utilización diversificada de recursos, actividades y por qué no, en los sujetos de aprendizaje… las personas.

 

 

 

índice

 

 

Debemos entender y diferenciar entre el analisis de los aprendizajes y los análisis académicos, ya que esto condiuce en buena parte al fracaso de muchos aprendices, especialmente en la universidad, ya que la institución apuesta por el análisis academico con lo que asi no pierde su cuota de poder y su caracter finalisata junto con los constantes procesos de instruccion de lo que ellos llaman personalizacion, cuando realmente lo que es el Mastery learning es una mera individualizacion reforzada con una retroalimentación CONTINUADA EN EL TIEMPO, eso le permite la entrega o no de titulaciones, mientras que el analisis de aprendizajes se deja de lado por ser un PROCESO y no una finalidad.

La marea del progreso tecnológico está erosionando rápidamente entornos de aprendizaje tradicionales y la construcción de otras nuevas. Como las TIC continuará mejorando y la caída de los costos, los ambientes de aprendizaje existirán siempre y los aprendices podran elegir lo que ellos desean ser.

Las aulas evolucionarán hacia comunidades abiertas, flexibles, centradas en el alumno El alumno del futuro construirá el conocimiento que es importante para él o ella como individuo o como parte de una red construida socialmente, navegara a través de problemas mal estructurados con un compañero o como parte de un grupo. Estos espacios, ya sean físicos o virtuales, proporcionarán una población diversa con un entorno seguro para explorar compartir y aprender, siempre a partir de lo que cada uno de ellos haran y de lo que recibirán como parte de su HUELLA UNICA, para asi dar a la comunidad su parte de valor añadido que se sumará a la de los demas, conformando comunidades abiertas dentro de una sociedad muticanal y multisocial.

Ya que no concibo el Social learning sin el personalized learning, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles” (Juan Domingo Farnós)

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

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

También encontramos que las evaluaciones del aprendizaje a posteriori, las evaluaciones de la próxima generación son parte integral del proceso de aprendizaje, es decir, son evaluaciones para el aprendizaje. (la calidad esta en los mismos aprendizajes).Por todo ello se están buscando formas “inteligentes” para que los aprendices por medio de “UN CLIC” puedan encontrar exactamente en la red lo que necesitan, tanto en primera oleada como en la retroalimentación continuada, algo esencial para ell@s.

 

 

 

 

 

 

 

 

Por otra parte, el problema del concepto de continuidad de los itinerarios de aprendizaje también tiene que ser considerado, mientras que implementar la secuenciación de plan de estudios de manera personalizada, nos conduce la mayoría de las veces a problemas insolubles. En comparación con el modo de aprendizaje que nos permite navegar libremente sin ningún tipo de guía de trayectoria de aprendizaje personalizado utilizado en los sistemas de aprendizaje más basados en la web, este trabajo se evalúa si el sistema de e-aprendizaje personalizado basado en la genética propuesto, puede generar itinerarios de aprendizaje apropiados según la prueba incorrecta de respuestas de un alumno de manera individual en una prueba previa, proporciona beneficios en términos de rendimiento del aprendizaje, mientras que la promoción del aprendizaje, está garantizada, aunque sea apropiándonos del error, por otra parte obvio.

“El mayor error que puede hacer en la vida es estar siempre con el miedo de cometer un error.” (Dietrich Bonhoeffer)

En un entorno de aprendizaje ubicuo sensible al contexto, los sistemas de aprendizaje pueden detectar comportamientos de aprendizaje de los estudiantes en el mundo real con la ayuda de la tecnología sensible al contexto (sensores); Es decir, los estudiantes pueden ser guiados para observar o manejar objetos del mundo real con los medios de comunicación, eso si, siempre de manera personalizada desde el mundo digital.

Un problema de optimización que los modelos de los objetivos y criterios para determinar los itinerarios de aprendizaje ubicuos presentan, es que son sensibles al contexto personalizado para maximizar la eficacia de aprendizaje para los estudiantes individuales por lo que formularemos tomando la significación de las trayectorias de aprendizaje, diferentes posibilidades de aprendizaje y también según el número de visitantes simultáneos a cada objeto de aprendizaje, por tanto se producirá un efecto innovador.

 

 

 

 

 

 

 

Para ello necesitamos de las tecnologías:

a-La tecnología social y la necesidad de facilidad

b-La tecnología social está a nuestro alrededor, pero necesita trabajar en nuestros términos. Las cosas más pequeñas hacen la diferencia en el compromiso

Algún Aprendizaje Social tendrá lugar en sistemas formales, la tecnología que la organización provee, pero a menudo la formalidad de esa tecnología inhibe el compromiso. Si el espacio se siente formal, la gente puede estar menos dispuesta a arriesgarse, a cometer errores. Así que tenemos que nutrir a la comunidad.

Personalmente abogo por la necesidad de la tecnología ya que gracias a su soporte primero podemos establecer el:

-personalized learning para lleagar al…-social learning

Por tanto es condición sin sine qua non para que a través del personalized learning lleguemos al social learning.

 

 

 

 

 

 

 

Veamos de forma práctica cómo se revela esto a la hora de confeccionar el currículum, lo que nos servirá para tener claro siempre hacia donde podemos ir en el nuevo paradigma:

 

Nuestro procesos están basados en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBÍCUO, el conocimiento/aprendizaje se construye en el estudiante con guía y acompañamiento del docente, apoyado por didácticas y recursos tecnológicos acordes a las necesidades y pertinentes a cada programa y nivel de formación. E l estudiante contribuye al cumplimiento de sus objetivos de aprendizaje con aprendizaje autónomo e interacción con sus compañeros. Un proceso  permanente en construcción como MODELO PEDAGÓGICO A través de un trabajo interdisciplinario garantiza su vigencia y permite la articulación tanto de los nuevos contenidos fijados en la malla curricular como de las necesidades que demanda la sociedad; en un proceso integrado y apoyado en didácticas, enfoques pedagógicos y recursos técnicos y tecnológicos.

 

 

Adquieren conocimiento relevante y significativo. Aprenden en colaboración con otros. Autogestionan su aprendizaje. Mejoran su aprendizaje y resultados del mismo a través de la evaluación y retroalimentación permanente. Desarrollan comportamientos fundamentales en la ética y la responsabilidad ciudadana. Estimulan la reflexión del estudiante sobre lo que hacen, como lo hacen y los resultados que obtienen.

 

 

Construcción de identidad a partir de la interacción con él mismo, la sociedad y el mundo que le rodea. Los contenidos que propenden por la formación de profesionales éticos y socialmente responsables son permeables en  la malla curricular en los diferentes niveles. Respaldado por el uso de recursos tecnológicos didácticamente sustentados para facilitar el aprendizaje y fortalecer el acceso a la información. La formación se fundamenta en identificar la realidad y transformarla en beneficio propio y de la comunidad.

            a–Nuevas capacidades para escuchar (observar, recabar información, explorar…). Una oferta personalizada. No se trata de emplear el tiempo en enviar cientos de currículos, o en llevar a cabo Diseños Instruccionales genéricos, si no en utilizar las potencialidades de cada uno de nosotros (PERSONALIZED LEARNING: https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/personalized-lea…/ de Juan Domingo Farnos:

–Armar sólidas y duraderas redes de colaboración que vayan creciendo y consolidándose a lo largo de la vida (mi potencial y efectividad como profesional está en función de la red de confianza que creo en torno a mí). Mi red de confianza me puede acompañar de por vida si la alimento, mi aprendizaje-empleo, no.

–La capacidad de desaprender y reaprender. Los conocimientos prácticos adquiridos que pueden reforzar el VALOR QUE YO PUEDO APORTAR.

-Los éxitos y experiencias pasadas (también los ERRORES- fracasos) que sirven de experiencia para fortalecer LO QUE VAMOS A APORTAR.

-La Educación como elemento aislado ha terminado, debe ir con el comercio, la cultura, el trabajo…pasamos a una meta-conectividad..

Pasar de “el fracaso no es una opción. a el fracaso no es un problema” es cambiar de “cultura, es pasar a una cultura de la RESILIENCIA….a una cultura de superación, adaptación, transparencia y confianza…lo que podríamos definir como cultura de la REDARQUÍA..

 

 

 

Figura-2-El-proceso-de-resiliencia-aplicado-al-modelo-ecologico-y-adaptado-por-la-autora

 

 

 

Ya no se aprende solo, eso es una evidencia (próximo articulo) si no que se hace en “Red de aprendizaje personalizada y socializadA” dejando ya por superados los PLE(Graham Attwell) , los PLN, los PKM . los PERSONALIZED LEARNING, los SOCIAL LEARNING , por tanto el P-S LN, pasa a ser la referencia educactiva del siglo XXI….. Juan Domingo Farnos (vamos a tener que hacer un gráfico al respecto)

Los aprendices que buscan el PERSONALIZED LEARNING ENVIRONAMENT (PELE), no confundir con el PLE, buscan la facilitacion y la orientacion en todo momento porque lo que desean es alcanzar la EXCELENCIA PERSONALIZADA, nunca un estandar propuesto por cualquier sistema vertical y jerarquizado, presentando tres ambientes diferentes que pueden coincidir con las orientaciones de aprendizaje, fomentar la mejora de la capacidad de aprendizaje, y reemplazar las tradicionales soluciones de “talla única para todos”.

La Excelencia personalizada bebe de la diversidad, de la complejidad, de la anulación de lo homogéneo y lo uniformizante y pasar a lo horizontal a la redaquía, algo así como por ejemplo, que por qué se sigue insistiendo en JEFES O DIRECTORES de las INVESTIGACIONES. El no haber investigadores “estrella” no significa que no exista excelencia en lo que se hace y esto aún no lo tiene claro ni nuestra “universidad” ni nosotros mismos y es aquí donde radica el problema.

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)….

 

 

 

 

AAEAAQAAAAAAAAnMAAAAJGViNDY4ZWU1LTlkODMtNDcwMy04MTMxLTMzMGNhOTU4ODdhYQ

 

 

 

¿Alguien quiere personalizar los espacios de aprendizaje? Evidentemente un 99% dirá que quiere, faltaría más…

Pero el uso de diseño y arquitectura para facilitar el aprendizaje personalizado es sólo una parte del proceso. Weaver dice que es imprescindible inmiscuir la escuela en el proceso, capacitar al personal para abrazar el nuevo enfoque, y luego continuar a integrar el proceso en el largo plazo mediante la capacitación del personal y los alumnos.

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 PERSONALIZADA):

Aprendizaje personalizado no es “Instrucción Personalizada”.
                a-Personalización de los medios de aprendizaje …
                b-Los estudiantes saben cómo aprenden para que estén preparados para el presente y su futuro como ciudadanos del mundo.
                c-Los estudiantes son los compañeros de los alumnos y compañeros de los diseñadores del currículo y el ambiente de aprendizaje.
                d-Los estudiantes deben  poseer y manejar su propio aprendizaje.
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.

 

 

No prentenden conformar un entorno pedagogico, tecnologico y de implementacion personal como un numero dentro de un grupo social, sino que quieren aprender como una persona única que son y aportar a los demas (Social learning) un valor que como numero nunca podrian conseguir.

En este caso la orientacion y la intención (necesidad) son básicos, por tanto la diferenciacion con el PLE, el PLN, el PKM..cada vez son más importantes. Naturalmente en todo personalized learning la actuación puede ser diferente segun el contexto que se encuentren, llegando incluso a modificar casi completamente lo que ha aprendido como tal y lo que ha aportado ususalmente, por tanto esta variante que no se contempla en el PLE, si debe hacerse en el PELE, ya que supone una actuación directa de la persona.

Los aprendices que buscan el PERSONALIZED LEARNING ENVIRONAMENT (PELE), no confundir con el PLE, buscan la facilitacion y la orientacion en todo momento porque lo que desean es alcanzar la EXCELENCIA PERSONALIZADA, nunca un estandar propuesto por cualquier sistema verical y jerarquizado, presentando tres ambientes diferentes que pueden coincidir con las orientaciones de aprendizaje, fomentar la mejora de la capacidad de aprendizaje, y reemplazar las tradicionales soluciones de “talla única para todos”.

 

Es precisamente aqui donde aparece el P-S LN, ya superando lo anterior ya que los aprendizajes son PERSONALIZADOS y SOCIALIZADORES Y EN RED, a no son aprendizajes en el sentido de servir a la sociedad…

 

 

 

 

 

fuera-de-contexto

 

 

No concibo el Social learning sin el personalized learning, y por supuesto en red, de otra manera incluso operativamente es imposible dilucidadr ningun aprendizaje, así como la educación inclusiva, el cambio de roles y la ayuda de las TIC, Internet, AI…Si abogamos por un aprendizaje donde el responsable sea el aprendiz, que no es lo mismo que se suele afirmas “el aprendizaje es el centro del aprendizaje, ya que estos postulados solo se contempla las fortalezas del mismo y se sigue sin tener en cuenta el cambio de roles”

Aprender con la web nos permite aprender de manera personalizada y mutable, podemos cambiar de registros a cada momento según el proceso de nuestro aprendizaje y el camino que vamos tomando, otra ventaja importante que con el aprendizaje estático en el espacio y en el tiempo (aula), nunca podríamos realizar.

Los mecanismos por lo tanto para muchos investigadores se centran en desarrollar sistemas de e-learning con aprendizaje personalizado para ayudar el aprendizaje en línea basado en la web y de forma personalizada ofrecer formas de conocimientos con el fin de promover la capacidad de aprendizaje de los alumnos de manera individual, conduciendo al social learning.

¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podéis estar seguros.

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

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

Seamless aprendizaje es cuando una persona experimenta una Contunuidad de aprendizaje a través de una combinación de lugares, tiempos, tecnologías o entornos sociales. Tal aprendizaje puede ser intencional, como cuando se inicia una actividad de aprendizaje en el aula y luego continúa a través de una conversación informal con los colegas, o en línea en casa.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

El aprendizaje puede ser un colectivo o un proceso individual.Además, puede extenderse en el tiempo y lugares, ofrecen todas partes el acceso a los recursos de aprendizaje, abarcar los mundos físico y digital, participar múltiples tipos de dispositivos, e integrar los diferentes enfoques de la enseñanza y el aprendizaje….lo que podríamos llamar COMPUTACIÓN UBÍCUA ….propugnan la integración de dispositivos alrededor de escenarios donde se encuentre localizado el ser humano, en el que éste puede interactuar de manera natural con sus dispositivos y realizar cualquier tarea diaria de manera completamente trasparente con respecto a sus computadores. Durante sus actividades ordinarias, alguien que esté “usando” computación ubicua (decimos entrecomillas “usando” porque el usuario nunca lo hará directamente) lo hace a través de diversos dispositivos y sistemas computacionales simultáneamente, y generalmente lo hará sin percibirlo. Este modelo es visto como un paso más del paradigma de uso de ordenadores de escritorio. .(.@juandoming )

Maneras de realizar un proceso Educativo y Social:

La educación debe preparar a los estudiantes para que participen activa y constructivamente en una sociedad global.

Formación potenciada por la tecnología tiene la capacidad de involucrar a los estudiantes profundamente en su trabajo, conectar con incontables recursos, y les permite colaborar a través del tiempo y el espacio.

Las escuelas deben proporcionar una equilibrio en el estudiante, de manera personalizada (inclusiva)y personalizar la experiencia para todos los estudiantes-un principio fundamental de la ruptura de la escuela marco de mejora ..

Las escuelas deben promover y modelo de valores que son esenciales en una sociedad civil y democrática.

El aprendizaje puede tener lugar sólo cuando los estudiantes se sienten libres de violencia y acoso.

Las escuelas deben ofrecer un papel significativo en la toma de decisiones a los estudiantes para promover el aprendizaje del estudiante y un ambiente de participación, la responsabilidad y la propiedad.

La Sociedad que debe liderar este procedimiento debe:

Alentar y modelar la utilización adecuada y responsable de las tecnologías móviles y sociales para maximizar las oportunidades de los estudiantes para crear y compartir contenido ..

Dirigir la conversación en torno a la conectividad y la participación de los estudiantes en la creación de políticas. #egov#puntogov

Incorporar el uso responsable de las tecnologías móviles y sociales en las políticas de uso aceptable.

Promover uno a uno el acceso a los dispositivos conectables, incluyendo los dispositivos de los propios estudiantes, para permitir en cualquier momento en cualquier lugar de aprendizaje.

Incorporar el acoso cibernético y sexting, con pautas de prevención en el código de conducta estudiantil.

 

 

ubimedia

 

 

 

 

 

Participar y proporcionar a los maestros de desarrollo profesional en el uso efectivo de los dispositivos móviles y las redes en las escuelas.

Debemos:

Articular políticas claras tecnología que tienen un margen suficiente para las escuelas para conectar por vía electrónica sin temor a represalias o consecuencias indebidas.

Proporcionar apoyo técnico y financiero a las escuelas que aspiran a conectar a los estudiantes y adoptar uno a uno los programas.

Reducir el filtrado de Internet para maximizar el acceso de los estudiantes a herramientas de aprendizaje en línea y proporcionar oportunidades para ejercitar el juicio en la selección de estas herramientas.

Las autoridades deben:

a-Proporcionar un flujo de financiamiento para asegurar la infraestructura de banda ancha y dispositivos móviles para todos los estudiantes.

b-Promulgar políticas razonables y aplicables en el acoso cibernético, “sexting”, y otras formas de acoso electrónico que aclare la responsabilidad jurídica de los funcionarios de la escuela.

c-Involucrar a la comunidad educativa de la escuela en las conversaciones que la formulación de políticas que se diseñan para reducir y sancionar el acoso en línea.

Para poder utilizar #Mlearning dentro del mundo del aprendizaje, bien sea por su potencialidad ubícua, como por su gran usabilidad y accesibilidad, hemos de tener claros algunos principios básicos. diseño, características de la formación, necesidades de los aprendices, accesibilidad….

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 y de aprender lo que quieran:

“Como lo expresa Cormier, “la comunidad es el plan de estudios”.

Una ventaja de un enfoque rizomática es que es más “nativo red” que muchos otros conceptos pedagógicos. Promueve el apoyo de los compañeros, aprendiz responsabilidad y una apreciación del poder de la red.

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 expansión de las tecnologías móviles y la proliferación de dispositivos; explosión de las redes sociales y los comportamientos que desafían modelos en los que cada contacto es un momento de la verdad; desarrollo de Internet-de-todo; avances en el análisis de datos e inteligencia artificial; exige una experiencia personalizada en todos los canales y contextualizada; adopción de la computación en nube; fuentes de información disponibles a digital más numerosos y variados y volúmenes que estallan cara de procesamiento necesita más y más justo a tiempo …

La lista de grandes trastornos inducidos es larga. Y estas interrupciones ponen a la sociedad, la educación… bajo presión como nunca antes y hace que lo que transformamos no solo sea cuestión de estrategia, como metodologías, didáctica, simples innovaciones, si no lo más importante, un cambio radical de cultura….

JUANDON

La autonomía ubícua potencia el aprendizaje personalizado y socializador!

 

Juan Domingo Farnos

naykk1-2360862-small

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

Por lo tanto la pregunta es obvia ¿El mobile learning será más fácil en los países desarrollados o en los que estén en vías de desarrollo? … y si a esto lo juntamos con la potencialidad del aprendizaje automatizado será importante considerar si el objeto que se pretenda será realizado solo en línea (como una aplicación-algoritmo-machine learning) o como una experiencia.

El despliegue previsto o la ecología del mismo, será importante tener en cuenta antes de que el trabajo de desarrollo comience. Una vez que las decisiones importantes se han hecho, entonces el diseño puede entrar en la fase de desarrollo de contenido móvil.

El objeto de aprendizaje puede entonces ser cargado y almacenado en un sistema de gestión, o en un servidor de aprendizaje / o en un curso o un sitio web. Desde allí, el objeto de aprendizaje se despliega. De manera óptima, el bucle de retroalimentación de los usuarios, puede informarles sobre el diseño o rediseño.

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

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

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

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

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

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

f—¿Cuáles son algunos ejemplos de los métodos pedagógicos utilizados en escenarios reales de aprendizaje móvil y autonámicos o es mejor crearlos nosotros mismos según nuestras necesidades y contextos, siempre de manera personalizada/socializadora?
g—¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

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

 

 

 

tmp7067_thumb1_thumb1

 

 

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

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

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

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

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

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

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

 

 

 

 

 

 

 

 

“Las herramientas, comparten muchas sinergias con las pedagogías constructivistas del aprendizaje social”. Muchos educadores han aprovechado las herramientas Web 2.0 para crear participación, centrado en el aprendiz y en los ambientes de aprendizaje. Esta apropiación de las herramientas Web 2.0 dentro de una social, abarca diferentes ecosistemas como la pedagogía constructivista que facilita lo que se ha denominado “pedagogía 2.0″ (McLoughlinY Lee, 2008). Desde la perspectiva de la teoría de la actividad, armas de destrucción masiva son las herramientas que intervienen en una amplia gama de actividades de aprendizaje para propiciar actividades de aprendizaje colaborativo. (Uden 2007)

Un artículo reciente con un problema adicional con el aprendizaje automático que a menudo se denomina inteligencia artificial (AI). Este término es problemático y que indica claramente que se desplaza a los seres humanos con las máquinas y confirma que todo se enfoca en cómo se trata de que los robots reemplacen a los maestros.

En lugar de reemplazar a los seres humanos, estas sistemas estarán listos para trabajar junto con las personas para amplificar la capacidad humana y se desarrollarán de manera móvil, con lo que nos solo su VISIBILIDAD si no también su UTILIDAD en el mundo del aprendizaje será mayor.

 

 

visualizacic3b3n-ie1

 

 

 

 

En el M-aprendizaje ubicuo. Los resultados de esta dirección de investigación podrían incluir:

• Desarrollo de nuevas prácticas pedagógicas para migrar el e-learning al m-learning, teniendo en cuenta las limitaciones de los dispositivos móviles en términos de tamaño de pantalla, limitadas capacidades de almacenamiento y memoria limitada, pero al mismo tiempo aprovechando los ejemplos actuales de mejores prácticas en las estrategias de elearning (Zmijewska, A., Lawrence, E., Culijak, G. y Prior, J., 2006)

• Evaluación del m-aprendizaje ubicuo a través de diferentes dispositivos, como PDAs, iPods, teléfonos móviles,

• Exploración de opciones de individualización y diversidad para la entrega móvil del material del curso, incluyendo para estudiantes internacionales y grupos de estudiantes desfavorecidos.

En definitiva…¿Cómo se puede utilizar mejor la tecnología móvil en las estrategias de enseñanza y aprendizaje para aprender y apoyar las características de los “nuevos ciudadanos”, mientras que al mismo tiempo dedicado a la diversidad de todos los estudiantes?

 

 

 

 

 

 

Tales investigaciones deberían tener como objetivo avanzar en las implicaciones del m-learning para el aprendizaje activo y experiencial:

a-Los procesos de investigación-acción (Dick, 2007) y el diseño educativo centrado en el alumno (Litchfield, 1999)

b-Planificación, diseño y desarrollo, implementación, pruebas y metodologías de evaluación para maximizar las investigaciones de calidad y los resultados del proyecto.

c–Lean, Moizer, Towler & Abbey (2006) encontraron en su examen de las barreras percibidas al uso de innovaciones en entornos académicos que los académicos toman la decisión de usarlos basados en juicios profesionales de beneficio y riesgo. Por lo tanto, destacaron un papel para la creación de conciencia en tales actuaciones.
d-Actividades y una mejor información sobre los enfoques. Estas preocupaciones pueden abordarse con estrategias académicas de desarrollo profesional como socios de proyectos mentores, apoyo en línea. (elearning)

e-Talleres basados en la experiencia y la publicación de artículos y artículos para
difundir los resultados del aprendizaje en mlearning para apoyar a los innovadores y los adoptantes tempranos (Rogers, 1993)

f–Difusión de m-aprendizaje activo

g-El desarrollo de un amplio apoyo para un cuerpo en línea de los conocimientos de m-learning y los principios de enseñanza-aprendizaje.

h-Estrategias y estudios de caso prácticos y efectivos en todas las disciplinas – un m-Portal – es necesario y puede apoyarse e informar en los enfoques emergentes nacionales e internacionales sobre el uso de tecnologías móviles para mejorar el aprendizaje.

 

 

 

 

 

 

Estamos pues por la convergencia del aprendizaje social y el aprendizaje móvil, que exige un enfoque más ágil para el desarrollo de nuestras acciones. Más específicamente, las organizaciones se están alejando de formaciones monolíticas grandes con ciclos de actualización anual que se pueden actualizar en ciclos más cortos de dos a tres meses para apoyar las expectativas del alumno en constante cambio.

Los que nos dedicamos a pensar y a escribir sobre el aprendizaje móvil nos enfrentamos a una tarea de enormes proporciones – la reconceptualización tanto de “teoría del aprendizaje” y “diseño instruccional” – si hemos de ayudar a aquellos que están luchando con la forma de capacitar a las personas que utilizan las tecnologías móviles, tenemos que trazar no sólo cómo funciona el aprendizaje móvil como un nuevo conjunto de extensiones de nuestros sentidos, sino como una nueva de entender el aprendizaje social, entendido este como:

En los principios de cualquier transmutación…toda tecnología inventada por el hombre y todas las inercias de este cambio tan profundo tiene el poder de adormecer la conciencia humana durante el período de su primera interiorización.” Y, sin embargo, es en este período de agitación cuando se introduce un nuevo medio es también una oportunidad para el aprendizaje, un apren­di­zaje donde pueda darse la ubi­cui­dad, no sólo hablando de luga­res físico-temporales sino tam­bién en la utli­za­ción de ele­men­tos mate­ria­les que pue­dan ser por­ta­bles, sín­cro­nos y asín­cro­nos. Habrá que esta­ble­cer meca­nis­mos a los cua­les la misma socie­dad otor­gue valor jurí­dico. En todo ello, las redes socia­les tie­nen un gran papel y segui­rán teniendo mucho qué decir.

juandon

Blog de WordPress.com.

Subir ↑

A %d blogueros les gusta esto: