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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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minería de datos

La educación abierta, inclusiva y ubicua permite mayor creatividad, autonomía y automatización en el uso de datos y en la construcción de aprendizajes disruptivos

Juan Domingo Farnos

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

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

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

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

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

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

Deeper learning...cuando el aprendiz se adueña y se responsabiliza de su aprendizaje y de su implantación en su vida ordinaria, adquiriendo competencias, habilidades y pensamiento crítico que le permitirá no solo seguir aprendiendo durante toda su vida ( lifelong long learning) sino aplicar la praxis adecuada en cada momento de su vida ordinaria,… Trabajo, relaciones sociales, conciliación familiar, ocio.

La filosofía de un centros de educación abierta sobre el aprendizaje de los estudiantes es que el profesor se ve convertido en la asistente de aprendizaje. Los profesores han de observar, orientar y proporcionar materiales para los alumnos. Los profesores deben facilitar no dominar el proceso de aprendizaje.

La Educación Abierta es optimista en la creencia de que la libertad de elección promoverá en el estudiante una mejora en la calidad del aprendizaje.

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

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

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

En la Universidad, por ejemplo, aprendemos de manera CAÓTICA, y sé que muchos dirán que no, pero es así, sino miren: vamos pocas veces a clase, incluso de las materias solo damos pequeñas pinceladas, …es después por nuestra cuenta cuando aprendemos las cosas, una vez más por ello necesitamos APRENDER A APRENDER y esto no se hace en la Universidad…

Sabemos de la importancia del aprendizaje , pero nos empeñamos en no practicarlo..Empecemos con las escuelas. Las escuelas tienden a centrarse en los puntos débiles en lugar de fortalezas. También se centran demasiado en la difusión de contenidos. Nuestras instituciones han dejado de promover el amor por el aprendizaje y no motivar a los estudiantes a aprender por sí mismos – en muchos casos es todo lo contrario.

Tecnología Educativa y Aprendizaje Móvil tiene previsto introducir a algunos de estos conceptos de aprendizaje y guiarlo hacia una mejor comprensión de lo que significan y la esperanza de que usted se beneficiará de ellos para informar a su práctica docente. Ya conocemos el Blended Learning , el Plipped aprendizaje, y ahora estamos introduciendo al aprendizaje autodirigido:

-Este concepto relativamente nuevo aprendizaje y ha surgido debido al abrazo cada vez mayor de la tecnología en todas las facetas de nuestra vida. Sin llegar a ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que surge como consecuencia de este exceso de digitalización de la educación, pero al menos deberíamos tener una idea y una imagen clara de los más populares. (https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/aprendizaje-auto…/ Aprendizaje autodirigida de Juan Domingo Farnos)

Un problema es el continuo enfoque en el currículo basado en asignaturas . Se separa la educación de la realidad. No vivimos nuestras vidas en áreas temáticas , y ningún lugar de trabajo está basada en un solo tema tema, pero casi todos nuestros programas de estudio se rellenan en la categoría de silos aislados…

También colocamos a nuestros jóvenes por grupos de edad cuando sabemos que esto es completamente antagónico a la evolución madurativa y cognitiva..

Les impedimos utilizar las tecnologías en las aulas que usan en cada momento de su vida, por ejemplo: no les dejamos chatear mientras el profe explica una lección y a su vez se comunica con otros, pues los alumnos no pueden hacer lo mismo, cuando hacerlo significara aprender mucho más y ampliar su punto de mira.. (https://es.linkedin.com/…/redes-sociales-en-la-escuela-juan… Redes Sociales en la escuela de Juan Domingo Farnos)

Lo que realmente importa es que los estudiantes están aprendiendo cómo aprender y cómo resolver problemas. Sin embargo , el dominio del currículo ( contenidos ) es lo que evalúa la administración de la escuela .

Aprender a aprender como un proceso continuo por el cual los estudiantes se mueven hacia el aprendizaje relacional y de transformación para lograr la metacognición (la capacidad de monitorear, evaluar y cambiar la forma en que uno piensa y aprende) no es un proceso lineal; las personas pueden ir y venir entre varios tipos y profundidades de aprendizaje a lo largo del proceso de integración.

Conductas de aprendizaje clave y condiciones (hasta ahora se refiere como procesos) asociado con intercambios y que sostenemos ayudan a fomentar la auto-organización como la capacidad de aprendizaje de un sistema social incluye “interacción”, “retroalimentación”, “reflexión” y “aprendizaje autodirigido .

Si este aprendizaje lo enlazamos con el trabajo, para muchas empresas es mejor que los trabajadores su productividad a que estén mejor formados, no entienden que cuando el trabajo bajará de su punto álgido, si los trabajadores lo suplirán con su mejor formación y mantendrán la productividad misma. (https://es.linkedin.com/…/trabajo-aprendizaje-el-fin-de-lo-… Trabajo, aprendizaje, el fin de la estandarizado de Juan Domingo Farnos)

_____Todo ello nos permite… El aprendizaje asistido por ordenador que debe promover:

-el aprendizaje significativo y la colaboración implique tareas desafiantes y de la vida real;

-la tecnología como una herramienta para el aprendizaje, la comunicación y la colaboración

–evaluaciones basadas en el rendimiento (por ejemplo, si queremos saber si un estudiante puede colaborar mediante el uso de la tecnología, no tendríamos que escriban un ensayo sobre el tema, solo volveríamos a ver a colaborar con otros estudiantes) .

La cuestión crítica, que he tratado de responder, de cómo la tecnología puede medir auténtico, aprendizaje relevante, primero requiere respuestas a otras seis preguntas importantes:

-¿Qué se entiende por auténtico, aprendizaje relevante?

-¿Qué se quiere decir con habilidades de pensamiento?

-¿Cómo pueden los docentes involucrar a sus estudiantes en el aprendizaje efectivo y cómo puede medirse?

-¿Qué visión tenemos para el aprendizaje y lo que parece?

-Lo que define a un rendimiento de alta tecnología y cómo puede medirse.

-¿Los programas educativos incorporando tecnología que permite a los estudiantes para lograr el aprendizaje de las TIC metas durante el uso de tecnología de alto rendimiento?

-Fomentar la productividad a taves del aprendizaje, no es lo mismo que dar un título, ni siquiera es lo mismo que fomentar el aprendizaje social, ya que si aprendemos a aprender de manera colaborativa o cooperativa, aportaremos mucho más…

-Introducir el liderazgo, las redes de aprendizaje y de trabajo colaborativos …cuestan mucho introducir, ya que lo principal es la mentalidad y eso cuesta mucho.

-Comprender la facilitación comienza con una toma de conciencia de la diferencia entre la facilitación y el liderazgo. Se ha dicho que el liderazgo es algo que se hace a un grupo, mientras que la facilitación es algo que se hace con un grupo.

Aunque muchos líderes pueden (y deben) ser facilitadores eficaces, el facilitador es diferente de un líder, en que el primero es consciente sobre el uso de poder, autoridad o control de los lugares y las limitaciones sobre los usos de la misma.

Un facilitador debe ser “un mediador neutral cuya función es proporcionar información y permitir el intercambio de diálogo entre los participantes …” (del catalizador).

Los facilitadores ayudan a los grupos a medida que trabajan juntos hacia el logro de los objetivos del grupo, y en muchos casos no interponen sus propias opiniones personales o de orden del día. Al expresar sus opiniones al grupo, los facilitadores tienen el riesgo de desalentar a otros con opiniones diferentes, pero deben asumir el riesgo.

Permanecen alerta a la dinámica de grupo y fomentar la reflexión, tener un desafío ,mantener el respeto y la seguridad dentro del grupo.Aunque los facilitadores pueden ayudar a guiar la discusión, también reconocen y fomentan la propia capacidad de los grupos que conducen.

Así, a diferencia de los líderes de referencia, los buenos facilitadores ceden el control al grupo y promueven un diálogo abierto y democrático entre los miembros del grupo.

La reflexión efectiva requiere que los facilitadores demuestren una actitud de mente abierta, saber comunicarse adecuadamente, manejar dinámicas de grupo, incorporar la diversidad, y permitir el cierre.

El desarrollo de habilidades en cada una de estas áreas implica un aprendizaje continuado y sentirse cómodo con las prácticas de facilitación.

Los mismos investigadores universitarios quieren hacer “sus investigaciones”, no la de todos, y no se dan cuenta que los resultados serían muy superiores a los que hacen de manera individual. Lo mismo cuando dan clases, ellos solos son solo una fuente de información y de comunicación, hacerlo en red no solo multiplica la fortaleza, SI NO QUE LO VIRALIZA HASTA LÍMITES INSOSPECHABLES.

En sistemas complejos , las soluciones no son sencillas, pero nuestra única esperanza es aprender cómo aprender mejor y más rápido – como individuos y como sociedad. Si queremos promover el aprendizaje primero debemos mirar lo que está bloqueándolos…y anularlos, que desaparezcan…barreras físicas, mecánicas, personales.

Hablar de Educación y de Nuevas tecnologías (TIC), si bien es un tema que nos parece muy “trillado” y por tanto, consabido, la realidad es otra, la mayoría de personas o no lo conocen ,o ni siquiera han oído nada de ello.

Pero en este Escenario que estamos quizás sería más importante ir un poco más allá, sin perder de vista este referente, pero se trataría de “encontrar” caminos diversos, posibilidades previstas o no, pero intentar tener claro que queremos que sea LA EDUCACIÓN en esta nueva sociedad que vivimos.

Afortunadamente diferentes pensadores tienen abiertos espacios de pensamiento que van en esta dirección, aunque pocos lo consideran como la búsqueda e una “alternancia” a los modelos existentes, sino más bien, mejoras dentro del aspectro que constituyen los parámetros de los Sistemas establecidos y aceptados por la misma sociedad.

Con la educación abierta entraremos de lleno en Una Sociedad que quiere estar libertad de “ataduras” deterministas y generalizadas, que quiere ser diversa, realmente y legalmente, que sabe que la utilización de las Tecnologías le permitirá serlo, que exige que la dejen evolucionar al ritmo que marquen las personas, no organismos que ya son obsoletos porque han perdido ya sus funciones reguladoras de unos estándares que uniformizaban e impedían precisamente este HIBRIDAJE ( Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien, …

¿Se puede ir por un sistema híbrido, donde nos dividimos las funciones entre el ordenador y la intervención de las personas humanas sobre la base de lo que cada uno de nosotros hacemos bien? ¿Podremos con el aprendizaje híbrido transformar la educación? ¿Será una solución para construir otra universidad?

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.

El aprendizaje PERSONALIZADO no lo crearon los MOOCs conectivistas, ni siquiera los MOOCs que no eran conectivistas, los de las grandes empresas americanas, los primeros trabajaron con una idea de APRENDIZAJE INDIVIDUALIZADO que en nada se parece al que hablamos, el aprendizaje personalizado/socializador toma velocidad de crucero con la Educación, abierta, inclusiva y ubícua  y es entonces cuando entra de lleno en pleno debate por todo el mundo.

Si que es cierto que los MOOCs se basan en un enfoque centrado en el alumno. Esto significa que cada uno de los participantes es responsable de su propio aprendizaje. Como tal, los participantes MOOC deben ser conscientes de auto-aprendizaje y el aprendizaje de los retos una MOOC trae consigo.

¿Por qué?

Todo el mundo está en el mismo barco, todos aprenden unos de otros,

Peer-to-peer y el aprendizaje informal son piedras angulares de la (e) el aprendizaje en esta era del conocimiento

¿Qué significa esto? Los participantes deben comprender las implicaciones de aprendizaje autorregulado.

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

Con el trabajo 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 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.

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

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

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

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

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

En este sentido, los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción según nuestros personalismos. El Machine learning identificará y categorizará las entradas repetitivas y utilizar la retroalimentación para fortalecer y mejorar su rendimiento. Es un proceso similar a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, haciendo coincidir las palabras con las imágenes; el ordenador, poco a poco, aprende a procesar la información correctamente.

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

Textured Blackboard with Chalks and Eraser

“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.

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

En los últimos tiempos se están dando corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendrá vigilados permanentemente ” 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”…

Con el BIG DATA, como mas datos podamos recoger, bien sea en masa, (algoritmos-Pierre Levy) o de manera personalizada, ((Algoritmos-Aplicaciones (Juan Domingo Farnós))) más posibilidades tendremos de preveer y después efectuar lo que denominamos “acción-reacción” en dichos entornos.

Obviamente algoritmos como los de reconocimiento siempre presentan problemas denostados cuando se refieren a la educación y de aquí que de una vez estamos por la labor con el análisis de MACRODATOS y pasar a los datos y metadatos personalizados como manera más eficaz de entrar de lleno no en el aprendizaje, sino en el aprendizaje de los aprendices.

La nueva visión de la educación promueve el uso de la tecnología informática para facilitar el aprendizaje mediante la participación de los estudiantes, la promoción de la creatividad, fomentar el aprendizaje autodirigido, la colaboración y habilidades de pensamiento avanzado.

Realmente es difícil que la educación se adapte a los ALGORTIMOS ya que la recogida de datos, su almacenamiento, análisis y retroalimentación, es difícil y son las grandes empresas, Amazon, Facebook, Twitter, Microsoft etc y su relación con un estado VUCA, quienes con su capacidad de recibir datos y realizar las funciones que hemos mencionado son capaces de redirigir la educación hacia sus postulados (piensen que los MOOCS de Udacity, Coursera, Edex, fueron llevados a cabo con algoritmos y eso si, sacados de los postulados de la EDUCACION ABIERTA, INCLUSIVA, UBICUA y sus microaprendizajes).

Nada es absoluto, hasta la realidad más evidente lo es , nadie tiene todas las certezas controladas, siempre existe otro camino que se nos escapa a nuestros conocimientos, esa es nuestra sociedad…” Juan Domingo Farnos

juandon

Thomas Friedman señala que la tasa de cambio de hoy es muy diferente que en el pasado. “Cada vez que la civilización ha ido cambiando y evoluconando se han producido movimientos disruptivos llegando a producir auténticas revoluciones “Pero hay es algo diferente en el aplanamiento del mundo que va a ser cualitativamente diferente de otros cambios tan profundos: la velocidad y la amplitud con la que se está llevando a cabo … .Este aplanamiento procesual está ocurriendo a una velocidad vertiginosa, y directa. Lo que llamamos transición, verdaderamente no lo es, ya que ya estamos en esta nueva época, el problema es que no nos damos cuenta..

Los Estados-nación que ahora se enfrentan a estos inevitables, incluso predecibles, cambios, pero la falta el liderazgo, flexibilidad e imaginación para adaptarse, y no porque no son inteligentes o conscientes, pero debido a que la velocidad del cambio es simplemente abrumadora ellos , no se ven preparados para “navegar” tan rápido. Este rápido aplanamiento, como Friedman llama, es la creación de un nuevo entorno que estratégica líderes empresariales están pidiendo cada vez más un ambiente “VUCA”.

Este nuevo entorno VUCA requerirá de recursos humanos y la gestión del talento profesionales para cambiar el enfoque y métodos de desarrollo de liderazgo. Discutiremos la historia de VUCA y cómo se aplica a la estrategia educativa, de negocio y desarrollo. Exploraremos cómo VUCA es relevante para el desarrollo del liderazgo. Discute como voltea el acrónimo para centrarse en la visión, comprensión, claridad y agilidad. Ofreceremos sugerencias sobre lo que los gerentes de recursos humanos y el talento deben hacer para cambiar su enfoque de desarrollo de liderazgo para fomentar la visión de liderazgo, la comprensión, claridad y agilidad.

Nos fijamos en el mundo a través de una lente, que llamamos VUCA, que significa ‘Volátil, inestable, complejo y ambiguo. Así que podemos decir: “Es un muy mundo difícil, ‘o se puede decir:’ Es un mundo que está cambiando rápidamente, y podemos ayudar a los consumidores a navegar a través de él….. y también las personas que se adaptan mejor a este acrónimo, no por el acrónimo pero si por la manera de “moverse” por este mundo tan complejo.

La mayor parte de las personas no son lo que llamamos VUCA, que vendría a ser DIVERGENTES Y DISRUPTIVOS, por sintetizarlo en dos palabras y si en cambio son innovadores, peo en su mentalidad no llegan a entender lo que esto significa en esencia y es ahí precisamente donde se produce el principal problema para llegar a un nuevo paradigma.

Según la psicología creativa, el pensamiento divergente es una competencia que nos ayuda a generar tantas opciones e ideas como sean posibles en respuesta a una pregunta abierta. Como los mapas mentales, el pensamiento divergente es no lineal, libre, asociativo y permite llegar a soluciones desde otros ángulos.
A continuación, he insertado un mapa mental que representa los argumentos clave de Ken Robinson sobre el pensamiento divergente, en su reciente conferencia.

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Contrariamente a lo que muchos creerían, serían los escépticos, los reduccionistas, los reacios a llegar a él, pues no, créanme, estos últimos no son ningún problema, son otra opinión más, por supuesto, pero no significan “el problema” ya que tarde o temprano llegaran a él, si o si, o quedaran fuera, que también puede suceder, pero los innovadores corren el peligro de quedarse “en medio” en tierras de nadie y esta zona es la peor de todas porque no tenemos manera de llegar a ella. Esta capa de complejidad, sumado a la turbulencia del cambio y la ausencia de pasado, predictores, se suma a la dificultad de la toma de decisiones. También conduce a la confusión, que puede causar la ambigüedad, la última letra en el acrónimo y eso si tiene auténtica dificultat.

Siempre defendí a los INNOVADORES, pero siempre puso reparos a muchas cosas que ellos llevan a cabo, ¿recuerdan? y no solo eso, si no a cómo la hacen y ahí está la prueba los VUCA.

Esta ambiguedad estaría en la falta de claridad sobre el significado de cualquier evento (Caron, 2009), no como se lleva a cabo, que eso si lo dominan , como Sullivan escribe, las “causas y el” quién, qué, dónde, cómo y por qué “detrás de la cosas que están pasando (que) son poco claros y difíciles de determinar. Un síntoma de la ambigüedad de la organización, de acuerdo con Kail, es la la frustración que se produce cuando los logros compartimentados fallan para agregar hasta un éxito integral o duradero, ya que se mueven más a la manera cortoplacista y finita de las cosa.

Se caracterizan por la visión, la comprensión, claridad y agilidad – el “Voltea” al modelo VUCA, como el sentido universalizador y global, ahora sería en RED , de los eventos, ideas… Los líderes en los tiempos turbulentos, decadentes….no solo intentan controlar la situación si no que buscan alternativas plausibles. La incertidumbre puede ser contrarrestada con la comprensión, la capacidad de un líder de parar, mirar, y escuchar. Para ser eficaz en un entorno VUCA, los líderes deben aprender a mirar y escuchar más allá de sus áreas funcionales de la experiencia para dar sentido a la volatilidad y al conducir con la visión. (trabajar en red pero de manera continuada y de manera transdisciplinar).

La ambigüedad puede ser contrarrestada con la agilidad, la capacidad de comunicarse a través de la soluciones de organización y para mover rápidamente a aplicar (Kinsinger y Walch, 2012).Estos elementos más bien, están entrelazados que ayudan a los gerentes a ser fuertes Líderes VUCA. Líderes VUCA deben tener la previsión para ver hacia dónde van, pero también debe permanecer flexible en cuanto a cómo llegar allí.  El desarrollo de líderes en un entorno VUCA Todo el contenido consciente de sí mismo acerca de sus fortalezas y debilidades como líderes, adaptables, abiertos a cambiar, conocedores de su organización más allá de su función , deben trabajar en colaboración y ser excelentes comunicadores para prosperar en un entorno VUCA compleja (Kail, 2010 ). Por encima de todo, deben VUCA ser capaz de aprender rápido porque el cambio es constante.

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

Esta sociedad mal llamada “caótica”, para otros anárquica (que triste que no se entienda a la misma sociedad y no me refiero al término, que es lo de menos)…
Todo ello nos conduce a….
Nuevas formas de vivir y pensar la realidad.

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

Trascender la estrechez de la cultura científica.

Dejar de luchar por ahuyentarlo y pactar con él …

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

Entender que es tanto un paradigma como una ilusión…

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

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

Todo ello es difícil que lo hagan los Innovadores y por supuesto que lo hacen los disuptivos y no todos ya que si estos no son divergentes, difícilmente podrían llegar a todo ello, es decir, ver que los elementos integradores y convergentes no son los últimos en nuestra cadena de conocimiento, por ejemplo, ya que todo no tiene un camino, por muy bueno que sea, hay que anticiparse, pensar e idear otras incidencias que nos lleven por otros procesos (divergencia).

Despues de una primera parte en la que hablabamos en mi blog Innovación y Conocimiento de “Del trabajo del Innovador , a la fascinación del disruptor! (Educación Disruptiva )“, entraremos en una segunda parte que complemente la primera y que nos hable de los disruptores como gente que buscamos poner el FOCO en la ideación. Funciona igual que un boceto, pero no es un boceto de una idea sino un boceto de una estrategia de pensamiento. Esta estrategia va de la mano y se integra magníficamente a las herramientas de Pensamiento sistemático inventivo, dándole estabilidad y objetivos claros, aunque vengan de la deslocalizacion, desorganización…


El verdadero lider nunca es el DISRUPTOR, él o ella, solo piensa, conecta, busca…el verdadero LIDER 2.0, es es hacedor, el que hace que las cosas pasen, pero solo es el lider fisico, real,, el verdadero siempre esta hacechando en la sobra, el disruptor es enimgmatico, suele ser arrogante, pero es fascinador….
El libro “El camino del disruptor no es mi camino, pero podria suscribirlo y además me gusta, no voy a negarlo.

El INNOVADOR es el que se EXIBE, el que “sale en los PAPELES”, el que de alguna manera llman el “guapo de las peliculas”, suele viajar, hablar, exponer sus buenas prácticas, sale en los medios…efectivamente su único trabajo es éste, mostrar lo que ha hecho y muy bien hecho, explica “su tema cocreto, acotado en el espacio y en el tiempo” y a eso lo llamamos “PRÁCTICA”, lo que la gente quiere escuchar y ver ya que así lo pueden aplicar directamente despues ellos, evidentemente no lo “HAN PARIDO”, pero eso no importa, son los “COMERCIANTES”, los que venden las ideas de otros y haciendo de intermediarios consiguen que el gran público pueda empaparde de experiencias que les dan hechas, ENLATADAS y por tanto fáciles de entender y de llevar a buen puerto.

Los Innovadores van de aquí para allá, les invitan, se los “rifan” para que asistan a saraos, “banquetes, bodas y bautizos”, suelen ser el centro de atencion de aquí para allá….es lo normal y a lo mejor así debe ser, ¿o no?…

Los DISRUPTORES, estamos escondidos, pensando, trabajando las 24 horas del día en ideas, búsquedas, rompiendo lo que hemos savado porque no se adapta a los planteamientos, introspescando…somos como “ratones”, personajes oscuros, incluso con la mugre que produce el polvo de pasarnos dias de 26 horas, de nunca acabar, sin fiestas ni celebraciones, no podemos porque nuestra cuerpo a lo mejor está alli, pero nuestra cabeza no, nos lo tomamos como una responsabilidad y un compromiso con los demás pero especialmente con nosotros mismos.

No suelen invitarnos, y si lo hacen, al o mejor es porque jan clicado mal encima de nuestro nombre, eso si, cuando lo hacen la diferencia de explicaciones, de aportaciones….es de una diferencia aplastante, nada tiene que ver con el lenguaje más simple de los innovadores.

Somos dos mundos diferentes que como solemos decir nos necesitamos, din lugar a dudas, pero donde los disruptores, una pequeña porcion de “personajes” somos la base de cualqier civilizacion en su desarrollo de inicio, proceso….en cambio los innovadores solo son el producto final, el paquete que llega envuelto a casa como un regalo.

Raramente nos encontramos, pero cuando lo hacemos tampoco sololemos “hermanarnos”, menos en casos honrosos, a no ser que los innovadores necesiten “información de los disruptores, necesiten datos, ideas , ….entonces las cosas e inmediatamente las exportan a cualquier lugar del mundo, la mayor parte de veces sin decir nada a los disruptores, a los que generalmente nos da igual porque nosotros no estamos en eso, estamos en pensar e idear nuestro trabajo… (verán algunos planteamientos al respecto….)

Francesc Llorens escribe “El término educación que me llevó a apuntarme a twitter era un concepto formal, de manual. Piaget, Kolhberg, constructivismo, escuela tradicional… y sin embargo, la educación que he encontrado y por la que continuo interesándome es de otro tipo, menos tangible, informal, poco evaluable con los métodos convencionales, pero altamente enriquecedora.

De manera tradicional las sociedades e individuos han adoptado un patrón de aprendizaje con un mantenimiento continuo, interrumpido por períodos cortos de innovación estimulada en gran medida por el impacto de eventos externos … Incluso hasta el momento presente, la humanidad sigue esperando acontecimientos y crisis que catalizan o imponen este aprendizaje primitivo por choque (disruptivo)

La certeza y la estructura da una sensación de seguridad y tranquilidad. La incertidumbre es una enfermedad, según muchos terapeutas. (¿a lo mejor estamos enfermos? (disruptores)

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

Y el cambio lleva a la incertidumbre: incertidumbre en cuanto jerarquías formales produciendo una disrupción, un colapso en las esquinas tradicionales en los que hemos sido capaces de ocultarnos y desaparecer. Las paredes que nos rodean están cambiando, al igual que el suelo bajo nuestros pies, todo se mueve, es cuestión de estar preparados para no caer o si caemos de no hacernos daño.

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

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

En las redes, la cooperación (disrupción))  supera a la colaboración (innovación) . La Colaboración sucede alrededor de algún tipo de plan o estructura, mientras que la La cooperación supone la libertad de las personas a unirse y participar. La cooperación es un motor de la creatividad. La cooperación también es impulsado por la motivación intrínseca, por la confi¡anza y por la transparencia entre las personas en red….(Juan Domingo Farnos)https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/la…/

Con la colaboración la innovación puede acabar por fracasar, ya que dificilmente encontraran una RETROALIMENTACION que les satisfaga a todos, mientras que con la cooperación, buscaran bajo su libertad individual otros puntoes de retroalimentación y por tanto de encuentro (Juan Domingo Farnos).
Una parte de esta crítica proviene de lo que puede sentirse como “proceso pesado” muy enfoques de redes, que en última instancia no cumplir con la promesa de la agilidad y la innovación. Más aún, si vamos a participar verdadera diversidad puede reservar con un enfoque de red, la expectativa de que todo el mundo se moverá al mismo ritmo en el corto plazo es probablemente razonable.

Rara vez se invierten los papeles, los innovadores viajam, los disruptores dse quedan en casa, a lo mejor esto era en el paradigma antiguo, quizás sería el momento que frente a un nuevo paradigma los DISRUPTORES fueran los que se encargaran de exponer lo que investigan e idean y los innovadores hicieran un trabajo directo con las personas con lo que no sería tan necesario que lo expusieran ya que si bien son expertos, lo son con un estatus solo práctico, nunca en la praxis verdadera.

En el puesto de trabajo de formación, las asignaciones de trabajo, entrenamiento y tutoría seguirá teniendo un lugar en la formación y desarrollo , pero para desarrollar auténticos líderes VUCA , los recursos humanos y profesionales de desarrollo de talento deben centrarse en programas que ayudan a desarrollar la agilidad, la adaptabilidad, la innovación, la colaboración, la comunicación, la apertura al cambio, y otros, de orden superior habilidades de pensamiento crítico. Y tienen que entregar esos programas más rápido (a través de las redes sociales y otras tecnologías) para mantenerse al día con el ritmo del cambio continuado y permanente.

Las simulaciones son también poderosas herramientas de aprendizaje al desarrollar líderes VUCA porque les dan la oportunidad de practicar sus habilidades en un ambiente seguro, libre de amenazas ambiente. Las simulaciones pueden ir desde juegos de rol aula, al día-en-el-vida centros de evaluación, a simulaciones virtuales. Las simulaciones también pueden ayudar a los líderes a evaluar sus fortalezas y debilidades (DAFOs), haciéndolos más conscientes de sus propias habilidades y lagunas (Lanik y Eurick, 2012). En definitiva los DAFOs estarían mejor para los innovadores, por su adaptación a ellos mismos y los VUCA para los disruptivos, por su necesidad de divergencia, especialmente.

Por eso mismo como no puede competir con estas empresas y sus datos en masa lo que debe buscar es algoritmos que asimile y produzca datos personalizados y personalizables, para que de esta manera la educación sea personalizada, flexible y dentro de los parámetros que la sociedad y su cultura en cada momento decida.

Ya explique que necesitamos ser PERFORMATIVOS= predictores de datos + capaces de almacenarlos + tengamos las habilidades necesarias de almacenarlos+ hábiles en la comunicación y la información+ que seamos capaces de realizar planteamientos diversos con investigaciones y retroalimentaciones que por medio de esos algoritmos, podamos llegar a la escala necesaria para evolucionar.

Muchos pensadores sienten que la tecnología va a modificar lo que hacen los maestros. “El cambio más significativo es el cambio en el papel de un profesor del dispensador de conocimientos a los estudiantes a uno de ayudar a los estudiantes a adquirir conocimientos de una variedad de fuentes, lo que llamaos cambio de roles…

Como estoy hablando de la alineación con nuestra forma de pensar, trabajar y aprender, esas son las tres áreas principales donde me siento somos capaces de reconocer lo que se conoce acerca de la cognición, individualmente y en conjunto. Buscamos con ello la forma en que usamos la tecnología para facilitar la productividad de maneras enfocadas específicamente en ayudar a la gente a aprender.

Seguimos refiriéndonos del panorama general de aprendizaje — la resolución de problemas, el diseño, la investigación, la innovación, evaluación etc — la caída en la categoría de las cosas que no sabemos la respuesta cuando empezamos .

Seguramente muchos de los escenarios se utilizan ya, pero pocos con estas características ya nombradas, pero también:

-Escenarios de hardware del aprendiz (sólo en raras ocasiones materializadas)

-Escenarios con la utilización de tabletas

-Escenarios móviles para la evaluación o la realización de prácticas y trabajo de campo

-Escenarios con gama ampliada de tipos de preguntas

-Escenarios visualizados (monitoreados)

-Escenarios, incluyendo la construcción y el intercambio de grupos de preguntas

-Escenarios de autoevaluación

-Escenarios de respuesta en la propia aula

En la intención de diseñar escenarios de aprendizaje personalizados mediante tecnología y pedagogía móvil (m-escenarios)podemos establecer características críticas de los juegos de aprendizaje basado en este innovador y/o disruptivo papel, que nos ayuden a aclarar la sección de personalización de un marco predecible y organizado.

Lo podríamos enmarcar como una distracción para el enfoque principal de la presentación de diferentes constructos pedagógicos.

Stanford en 2016 crea el “Summit Personalized learning” donde los alumnos por medio de algoritmos personalizados piden cuando, como y de que evaluarse y son ellos mismos quienes pueden ver y mejorar su progreso (softwatware adecuado).

Por eso mismo podemos:

a- Una mejor funcionalidad

b-Utilización de herramientas diversas.

c-Utilización de diferentes medios.

d-Promover la programación y la creatividad.

e-Soportar habilidades de diseño en cualquier proyecto.

f-Promover y llevar a cabo habilidades críticas

g-Habilidades creativas para generar nuevas ideas.

Por eso debemos conseguir que las tecnologías, especialmente los algoritmos, puedan entrar en el mundo de la educación, eso si, si lo vemos útil, para conseguir una educación completamente diferente a la de ahora y posibilitar que su potencia teórica, se convierta en práctica.

Juandon

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

 

juandon

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

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

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

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

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

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

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


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


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


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

(Hipótesis)

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

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

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

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

.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

¿Qué es el aprendizaje autodirigido todo esto?

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

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

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

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

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

…CONCLUSION
Desde la perspectiva cualitativa la investigación educativa pretende la interpretación de los
fenómenos, admitiendo desde su planteamiento fenomenológico que admite diversas
interpretaciones. Muchas veces hay una interrelación entre el investigador y los objetos de
investigación, pero las observaciones y mediciones que se realiza se consideran válidas
mientras constituyan representaciones auténticas de alguna realidad. Tener paradigmas y
pensar que cada uno corresponda a un concepción de construcción de conocimientos, una
limitante impuesta por una realidad extrapolada desde un conocimiento acumulado que no llega
a una profundidad que subraye en lo visible la realidad, cada uno de los paradigmas guarda su
sentido pero a la vez, uno tiene razón de ser función del otro. Términos de paradigmas se
puede encontrar hoy en cientos textos científicos, en artículos de los más variados contextos,
por lo general su empleo viene del sentido que se ha generalizado a partir de la obra de Kuhn.
“La estructura de las revoluciones científicas”. No existe aún una primera teoría unificadora de
la educación que nos permita analizar y solucionar la globabilidad y la complejidad de los
problemas de la educación. Peor los problemas existen y es posible asumir una de dos
posiciones; La teórica y la práctica.
Esta trilogía paradigmática, conformada por el paradigma cientificista, el paradigma hermético y
el paradigma crítico han originado una ruptura epistemológica con un subsecuente proliferación
de diferentes estudios, enfoques, teorías y prácticas dentro de la esfera de la investigación
educativa, tratando de legitimar desde cada uno de estos paradigmas una propuesta
emergente que sirva de fundamento para orientar la acción educativa y el proceso de
enseñanza-Aprendizaje….

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

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

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

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

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

neuralnet

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

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

Tenemos diferentes autores que hablan sobre ello:

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

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

Fuentes:

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

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

juandon

Investigación: entre la etnografía y la minería de datos (Big Data)

juandon

etnografiaFoto: Museo histórico de Bélmez

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

…CONCLUSION
Desde la perspectiva cualitativa la investigación educativa pretende la interpretación de los
fenómenos, admitiendo desde su planteamiento fenomenológico que admite diversas
interpretaciones. Muchas veces hay una interrelación entre el investigador y los objetos de
investigación, pero las observaciones y mediciones que se realiza se consideran válidas
mientras constituyan representaciones auténticas de alguna realidad. Tener paradigmas y
pensar que cada uno corresponda a un concepción de construcción de conocimientos, una
limitante impuesta por una realidad extrapolada desde un conocimiento acumulado que no llega
a una profundidad que subraye en lo visible la realidad, cada uno de los paradigmas guarda su
sentido pero a la vez, uno tiene razón de ser función del otro. Términos de paradigmas se
puede encontrar hoy en cientos textos científicos, en artículos de los más variados contextos,
por lo general su empleo viene del sentido que se ha generalizado a partir de la obra de Kuhn.
“La estructura de las revoluciones científicas”. No existe aún una primera teoría unificadora de
la educación que nos permita analizar y solucionar la globabilidad y la complejidad de los
problemas de la educación. Peor los problemas existen y es posible asumir una de dos
posiciones; La teórica y la práctica.
Esta trilogía paradigmática, conformada por el paradigma cientificista, el paradigma hermético y
el paradigma crítico han originado una ruptura epistemológica con un subsecuente proliferación
de diferentes estudios, enfoques, teorías y prácticas dentro de la esfera de la investigación
educativa, tratando de legitimar desde cada uno de estos paradigmas una propuesta
emergente que sirva de fundamento para orientar la acción educativa y el proceso de
enseñanza-Aprendizaje….

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

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

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

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

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

neuralnet

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

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

Tenemos diferentes autores que hablan sobre ello:

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

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

Fuentes:

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

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

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