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juandon. Innovación y conocimiento

La búsqueda del conocimiento en una Sociedad de la Inteligencia

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transferencia

El aprendizaje por transferencia es la idea de superar el paradigma de aprendizaje aislado y utilizar el conocimiento adquirido para una tarea para resolver los relacionados.

 
 
Juan Domingo Farnos
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La transferencia se produce cuando una persona aplica experiencias y conocimientos previos, al aprendizaje o a la resolución de problemas en una situación nueva (Learning and instruction, R.E. Mayer, 2008). Otra definición posible: transferencia se puede definir como la habilidad de aplicar lo que ha sido aprendido en un determinado contexto a nuevos contextos (Cognitive Development and Learning in Instructional Contexts, J.P. Byrnes, 1996), como cuando los estudiantes responden a una necesidad en su escuela o comunidad (por ejemplo, el diseño y la construcción de un jardín de la escuela, la mejora de un parque de la comunidad, ayudando a los inmigrantes locales) o crear algo que será usado o experimentado por otros.
 
Por último, un proyecto puede tener la autenticidad personal cuando habla a las propias inquietudes, intereses, culturas, identidades, y las cuestiones de los estudiantes en sus vidas.
 
Tener algo que decir en un proyecto crea un sentido de pertenencia en los estudiantes; que se preocupan más sobre el proyecto y trabajan más duro. Si los estudiantes no son capaces de utilizar su criterio al resolver un problema y responder a una pregunta de conducción, el proyecto sólo se siente como haciendo un ejercicio o seguir una serie de instrucciones.
 
Los estudiantes pueden tener un control (algunos, pero de alguna manera si sucede esto ya no es un PBL completo y personalmente aconsejaría no realizarlo.) de entrada y sobre muchos aspectos de un proyecto, a partir de las preguntas que generan, a los recursos que van a utilizar para encontrar respuestas a sus preguntas, a las tareas y funciones que asumirán como miembros del equipo, a la productos van a crear. Los estudiantes más avanzados pueden ir aún más lejos y la selección el tema y la naturaleza del proyecto en sí; que pueden escribir su propia pregunta de conducción y decidir cómo quieren investigar, demostrar lo que han aprendido, y cómo van a compartir su trabajo.
 
Con algoritmos de aprendizaje realizamos 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.
 
 
Para ello necesitamos:
 
Motivación para la transferencia de aprendizaje
Entender el aprendizaje por transferencia
Transferencia de estrategias de aprendizaje
Transferencia de aprendizaje para el aprendizaje profundo
Estrategias de aprendizaje de transferencia profunda
Tipos de aprendizaje de transferencia profunda
Aplicaciones de aprendizaje transferido
 
Lo primero que hay que recordar aquí es que, la transferencia de aprendizaje, no es un concepto nuevo que sea muy específico para el aprendizaje profundo. Existe una marcada diferencia entre el enfoque tradicional de los modelos de aprendizaje de máquinas de construcción y entrenamiento, y el uso de una metodología que sigue los principios del aprendizaje por transferencia.
 
El aprendizaje tradicional está aislado y se basa exclusivamente en tareas específicas, conjuntos de datos y capacitación sobre modelos aislados separados. No se retiene ningún conocimiento que pueda transferirse de un modelo a otro. En el aprendizaje por transferencia, puede aprovechar el conocimiento (características, pesos, etc.) de modelos previamente entrenados para entrenar modelos más nuevos e incluso abordar problemas como tener menos datos para la tarea más nueva.
 
El aprendizaje por transferencia debe permitirnos utilizar el conocimiento de las tareas aprendidas previamente y aplicarlas a las más nuevas y relacionadas. Si tenemos significativamente más datos para la tarea, podemos utilizar su aprendizaje y generalizar este conocimiento (características, pesos) para la tarea siguiente (que tiene significativamente menos datos).
 
El aprendizaje por transferencia, como hemos visto hasta ahora, es tener la capacidad de utilizar el conocimiento existente del aprendiz de origen en la tarea objetivo. Durante el proceso de transferencia de aprendizaje, se deben responder las siguientes tres preguntas importantes:
 
Qué transferir: Este es el primer paso y el más importante en todo el proceso. Intentamos buscar respuestas sobre qué parte del conocimiento puede transferirse desde el origen al objetivo para mejorar el rendimiento de la tarea objetivo. Cuando intentamos responder a esta pregunta, tratamos de identificar qué parte del conocimiento es específica de la fuente y qué es común entre la fuente y el objetivo.
 
Cuándo transferir: Puede haber escenarios en los que la transferencia de conocimientos puede empeorar las cosas en lugar de mejorar cualquier cosa (también conocida como transferencia negativa). Deberíamos apuntar a utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento / resultados de la tarea objetivo y no degradarlos. Tenemos que tener cuidado de cuándo transferir y cuándo no.
 
Cómo transferir: Una vez que se ha respondido qué y cuándo, podemos proceder a identificar formas de transferir realmente el conocimiento a través de dominios / tareas. Esto implica cambios en los algoritmos existentes y diferentes técnicas, que cubriremos en secciones posteriores de este artículo. Además, los estudios de casos específicos se alinean al final para una mejor comprensión de cómo transferir.
 
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.
 
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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.
 
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.
 
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.
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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.
 
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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.
 
Los modelos de aprendizaje profundo son representativos de lo que también se conoce como aprendizaje inductivo. El objetivo de los algoritmos de aprendizaje inductivo es inferir un mapeo a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Por ejemplo, en casos de clasificación, el modelo aprende el mapeo entre las entidades de entrada y las etiquetas de clase. Para que tal aprendiz generalice bien sobre datos invisibles, su algoritmo funciona con un conjunto de supuestos relacionados con la distribución de los datos de entrenamiento.
 
Estos conjuntos de supuestos se conocen como sesgo inductivo. El sesgo o las suposiciones inductivas pueden caracterizarse por múltiples factores, como el espacio de hipótesis al que se restringe y el proceso de búsqueda a través del espacio de hipótesis. Por lo tanto, estos sesgos afectan cómo y qué aprende el modelo en la tarea y el dominio dados.
 
 
Las técnicas de transferencia inductiva utilizan los sesgos inductivos de la tarea de origen para ayudar a la tarea de destino. Esto se puede hacer de diferentes maneras, por ejemplo, ajustando el sesgo inductivo de la tarea objetivo limitando el espacio del modelo, reduciendo el espacio de hipótesis, o haciendo ajustes al proceso de búsqueda con la ayuda del conocimiento de la tarea de origen.
 
El aprendizaje profundo ha progresado considerablemente en los últimos años. Esto nos ha permitido abordar problemas complejos y producir resultados sorprendentes. Sin embargo, el tiempo de entrenamiento y la cantidad de datos requeridos para tales sistemas de aprendizaje profundo son mucho más que los sistemas tradicionales de LD. Existen varias redes de aprendizaje profundo con un rendimiento de vanguardia (a veces tan bueno o incluso mejor que el rendimiento humano) que se han desarrollado y probado en dominios como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural (PNL).
 
En la mayoría de los casos, los equipos / personas comparten los detalles de estas redes para que otros las usen. Estas redes / modelos formados previamente forman la base de la transferencia de aprendizaje en el contexto del aprendizaje profundo, o lo que me gusta llamar “aprendizaje de transferencia profunda”
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juandon

Transferencia y gestión del conocimiento! (estructuras-organizaciones)!

juandon

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Dentro de la organización y estructuración que hablábamos en nuestros recientes artículos, necesitamos también una buena gestión y una excelente comunicación con los demás, ya que de lo contrario de poco servirían nuestro esfuerzo.

 

 

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

El conocimiento es el resultado de la información (por ejemplo, contenido de aprendizaje) y la experiencia. El conocimiento está directamente influenciada por la propia experiencia. Por lo tanto no hay tal cosa como la ” transferencia de conocimientos “.

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

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

 

     

 

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

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

 

 

 

 

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

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

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

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

 

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

 

 

 

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

 

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

 

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

 

Aspectos de clasificación y reutilización de contenidos multimedia desempeñarán un papel fundamental en la mejora del medio ambiente.
Deberemos pensar y analizar las posibles innovaciones en la formación , y proponer el uso de un marco que integre todas las fuentes de información y ofrecer habilidades prácticas necesarias para satisfacer las nuevas necesidades.

 

 

 

Dentro de la organización y estructuración que hablábamos en nuestros recientes artículos , necesitamos también una buena gestión y una excelente comunicación con los demás, ya que de lo contrario de poco servirían nuestro esfuerzo.

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

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

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

 

 

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

 

 

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

 

 

Vídeos ubicuos son comúnmente producidos por los usuarios con dispositivos que contienen cámaras, típicamente conectados a las redes inalámbricas. Un número creciente de repositorios de vídeo basados en la web proporcionan facilidades para que los usuarios suban, compartan contenido generado por el usuario . Aplicaciones de computación ubicua se pueden explotar en este escenario para permitir a los usuarios experimentar nuevas formas de interacción social.

 

 

Si ya hemos visto y demostrado que la evaluación o control de calidad, no es un estrato diferente y aislado, sino que está en los mismos procesos tanto de aprendizaje como de implementación (learning is the work) recogeremos y analizaremos siempre los datos en tiempo real, mientras que e, supervisar el proceso de ejecución del programa, mientras que los aprendices y trabajadores participan en las actividades del programa, proveeremos retroalimentación oportuna para mejorar el programa, y el desarrollo de diversos modelos de programas para aumentar la eficiencia y mejorar los resultados.

 

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Pondremos a disposición de los procesos dispositivos de mano inalámbricos que ofrecerán para la evaluación la oportunidad de recoger el modelo y analizar los datos sobre el terreno y en tiempo real. Hasta hace poco, los dispositivos portátiles, tales como asistentes digitales personales y teléfonos celulares, eran poco más que eficientes herramientas de productividad personal y dispositivos de comunicación peer-to-peer. A través de los últimos avances tecnológicos, los ordenadores portátiles se han convertido en potentes dispositivos de mano inalámbricos con las siguientes características:

  • Conectabilidad – Se conectan a Internet de forma inalámbrica a través de la fidelidad inalámbrica o WiFi.
  • Portabilidad – Son portátil y por lo tanto siempre al alcance del usuario.
  • Accesibilidad instantánea – Se enciende al instante y se apaga.
  • Flexibilidad – Ayudan a recopilar datos al acomodar una amplia variedad de extensiones periféricas (por ejemplo, cámaras digitales, cargas de estudio científica, los dispositivos de sistema de posicionamiento global, la identificación por radiofrecuencia y lectores de códigos de barras).
  • Viabilidad económica – Tienen gran parte de la capacidad de cómputo y capacidad de almacenamiento ampliable de ordenadores portátiles a una fracción del costo.

 

En la Universidad de Harvard determinaron cómo los dispositivos de mano inalámbricos pueden mejorar el aprendizaje y la enseñanza (Dieterle, 2003). Durante el año académico 2003-2004, HDUL handhelds integrado en diversos cursos en la Escuela de Graduados de Educación de Harvard (HGSE) y la Escuela de Extensión de Harvard (HES). Esta investigación demuestra que WHDs pueden ser muy útiles como (1) los asistentes de investigación portátiles y conductos que viajan para el aprendizaje en línea.

 

 

Otro paso más en nuestra investigación para que vean como vamos implementando diferentes aspectos de nuestra propuesta de una Sociedad diferente que nada tiene que ver con las anteriores….

Como siempre, esperamos sus aportaciones…..

 

juandon

Fuentes:

La alineación de las herramientas de colaboración con necesidades académicas (ACTWAN), http://academictech.doit.wisc.edu/resources/products/actwan/index.htm , 2007.

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2014/07/25/redes-de-confianza-educacion-disruptiva/ Redes de Confianza de Juan Domingo farnos

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2014/07/24/un-nuevo-ceo-entra-en-la-sociedad-la-educacion-la-politica-educacion-disruptiva/ Un nuevo CEO entra en la sociedad…. Juan Domingo Farnós

https://juandomingofarnos.wordpress.com/2014/07/24/de-como-la-disrupcion-avanza-cientificamente-educacion-disruptiva/ De como la “disrupción” avanza científicamente de Juan Domingo Farnós

Wikipedia, Comparación de sincrónica y asincrónica signaling, http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_synchronous_and_asynchronous_signalling#Synchronous_transmission , 15 de agosto 2007.

La colaboración Stigmergic: la evolución del trabajo de grupo, Mark Elliott, Medios Cultura Diario, V. 9, Número 2, mayo de 2006, http://journal.media-culture.org.au/0605/03-elliott.php

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Iteración y transferencia, garantías del personalized learning!

juandon

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Es cierto que en la educación de hoy cuando queremos realizar cualquier escenario de aprendizaje queremos que sea para una experiencia de éxito y, no es menos cierto que queremos que sea como la sociedad la conoce (estandarizada), por eso mismo cualquier diseño instruccional nos conduce a ello, lo que hemos visto que realmente no nos conduce a nada.  En los buenos proyectos y sus diseños instruccionales correspondientes, los estudiantes aprenden cómo relacionar el conocimiento con el mundo real, y lo utilizan para resolver problemas, responder a preguntas complejas, y crear productos de alta calidad. (si es que la organización, institución…tienen aceptado que lo que han hecho hasta ahora no les funciona, si creen que lo hacen bien y que el problema real lo tienen los aprendices que no estudian, no hacen los deberes, que no se enteran de nada….entonces tenemos UN PROBLEMA, pero de otra índole, más bien de reconocimiento y de aceptacion personal y social de que ni nosotros ni nuestra organización funciona.

En todo ello el conocimiento del contenido y la comprensión conceptual, por sí solas, no son suficientes en el mundo actual. En la escuela y en la universidad, en el lugar de trabajo moderno, como ciudadanos y en la vida en general, la gente tiene que ser capaz de pensar críticamente y resolver problemas, trabajar bien con otros, y gestionar sus actuaciones de forma eficaz. Llamamos a este tipo de competencias “habilidades de éxito.” Ellos también son conocidos como Habilidades del Siglo 21
Es importante tener en cuenta que las habilidades de éxito sólo se aprenden a través de la adquisición de conocimiento y la comprensión del contenido, pero dentro de un proceso de aprendizaje-la mayoría de las veces durante toda la vida: y no sujeta a ningún canon estandarizado, si no a aprendizajes personalizados y socializadores.. Por ejemplo, los estudiantes no aprenden habilidades de pensamiento crítico en abstracto, aislado de la materia; por ejemplo: que ganan por pensar críticamente acerca de las matemáticas, la ciencia, la historia, los sujetos Inglés, carrera / tecnología, y así sucesivamente… nada!

 

Por lo tanto todos los proyectos deberán un enfoque en estas habilidades de éxito: la resolución de pensamiento crítico / problema, la colaboración y la autogestión, pero recordemos, de forma personalizada-socializadora. Los proyectos también pueden ayudar a construir otras habilidades, hábitos de la mente y el trabajo, y las cualidades personales (tales como la perseverancia o la creatividad), basado en lo que los docentes, las escuelas, los padres y las comunidades de valor, pero argumentar que la capacidad de pensar críticamente, resolver problemas, trabajar con los demás y administrar uno mismo y el propio trabajo son peldaños cruciales para el éxito futuro.

Con base en una extensa revisión de la literatura y la experiencia destilada de los muchos investigadores, docentes, discentes… los que hemos trabajado durante los últimos quince años, creemos que es esencial en el diseño y también en la gestión de los aprendizajes de los que venimos hablando, delinear lo que es necesario para el éxito del proyecto maximizando el aprendizaje y la participación de los estudiantes

 

El proceso de investigación requiere tiempo, lo que significa un proyecto dura más de unos pocos días. En los ABP, la investigación es iterativa; cuando se enfrenta a un problema difícil o pregunta, los estudiantes hacen preguntas, buscan recursos para ayudar a responder a ellos, hacen preguntas más profundas – y el proceso se repite hasta que se desarrolla una solución satisfactoria o respuesta. Los proyectos pueden incorporar diferentes fuentes de información, la mezcla de la idea tradicional de “investigación” – leer un libro o buscar un sitio web – con más del mundo real, entrevistas sobre el terreno con expertos, proveedores de servicios y usuarios. Los estudiantes también pueden informarse sobre las necesidades de los usuarios de un producto que están creando en un proyecto, o la audiencia de una pieza de escritura o multimedia (transmedia).

La eduación nos conduce a tiempos pasados, uniformizados, cerrados y por tanto aislados, en cambio los aprendizajes, nos llevan a una mentalidad abierta, a un mundo de diversidad, un lugar donde las diferencias sumen y donde los aprendizajes representan este cambio….

Por tanto cuando algunos investigamos lo hacemos mirando todos estos asptectos, ya lanzamos nuestras ideas hace mucho tiempo y van siendo recogidas, por ejemplo Udacity, Cousera, EDX…escogieron los microaprendizajes, algo que ha hecho que las Universidades, como dice muy bien Kurzweill “ya no tengan sentido en la actualidad ni en el futuro”, y no porque hayan que desaprecer perse, sino porque su papel nlo hacen otros, con mejor calidad y a menor precio, por tanto…..

Pero eso hay que explicarlo bien, porque no quiere decir que la gente que esta en la universidad deba desaprecer, no, sino que debre readaptar su rol, eso por supuesto, pero hacerlo sin miedo y con todo el convencimiento del mundo.

Cada vez hace falta que lso investigadores indiquemos a los programadores, que tipo de software se necesitara de acuerdo a las caracteristicas personales y sociales y que este sea readaptable en cada momento, con un hardware que no se obsolescente y si lo es, que sea facil y barato cambiarlo por otro que no impida sino mejore, nuestras posibilidades de desempeño de todos los AGENTES que entren en los diferentes procedimientos..

Esto mismo ocurrirá en el futuro. Seremos innovadores, nos adaptaremos, aprenderemos… Y sí, veremos derrumbarse muchas profesiones, quizás mucho más rápido de lo que lo hicieron antes, pero una de las cosas que pasarán también seguro es que desarrollaremos tecnologías que nos permitirán aprender mucho más rápido.

 

Cuando la gente dice que algo es auténtico, por lo general significa que es real o verdadero, no es falso. En la educación, el concepto tiene que ver con cómo es el “mundo real”, el aprendizaje o la tarea. Autenticidad aumenta la motivación y el aprendizaje de los estudiantes. Un proyecto puede ser auténtico de varias maneras, a menudo en combinación. Puede tener un contexto real, por ejemplo, cuando los estudiantes a resolver problemas como los que se enfrentan las personas en el mundo fuera de la escuela (por ejemplo, los empresarios desarrollo de un plan de negocios, los ingenieros que diseñan un puente, o asesores de la política de recomendar el presidente, pero todo ello si reconocemos antes, como ya hemos dicho que en la educación formal de hoy, en la UNIVERSIDAD, en LA ESCUELA, tenemos un problema, el NO RECONOCER QUE TENEMOS UN PROBLEMA), https://juandomingofarnos.wordpress.com/2015/09/12/la-computacion-unira-los-aprendizajes-formales-e-informales/  , puede implicar el uso de procesos del mundo real, las tareas y las herramientas y criterios de rendimiento, tales como cuando los estudiantes van a planificar una investigación experimental o utilizar software de edición digital para producir vídeos se acercan a la calidad profesional. Puede tener un impacto real sobre otros y en otros contextos, lo que denominamos TRANSFERENCIA,  la transferencia se produce cuando una persona aplica experiencias y conocimientos previos, al aprendizaje o a la resolución de problemas en una situación nueva (Learning and instruction, R.E. Mayer, 2008). Otra definición posible: transferencia se puede definir como la habilidad de aplicar lo que ha sido aprendido en un determinado contexto a nuevos contextos (Cognitive Development and Learning in Instructional Contexts, J.P. Byrnes, 1996),   como cuando los estudiantes responden a una necesidad en su escuela o comunidad (por ejemplo, el diseño y la construcción de un jardín de la escuela, la mejora de un parque de la comunidad, ayudando a los inmigrantes locales) o crear algo que será usado o experimentado por otros. Por último, un proyecto puede tener la autenticidad personal cuando habla a las propias inquietudes, intereses, culturas, identidades, y las cuestiones de los estudiantes en sus vidas.

 

Tener algo que decir en un proyecto crea un sentido de pertenencia en los estudiantes; que se preocupan más sobre el proyecto y trabajan más duro. Si los estudiantes no son capaces de utilizar su criterio al resolver un problema y responder a una pregunta de conducción, el proyecto sólo se siente como haciendo un ejercicio o seguir una serie de instrucciones. Los estudiantes pueden tener un control (algunos, pero de alguna manera si sucede esto ya no es un PBL completo y personalmente aconsejaría no realizarlo.) de entrada y sobre muchos aspectos de un proyecto, a partir de las preguntas que generan, a los recursos que van a utilizar para encontrar respuestas a sus preguntas, a las tareas y funciones que asumirán como miembros del equipo, a la productos van a crear. Los estudiantes más avanzados pueden ir aún más lejos y la selección el tema y la naturaleza del proyecto en sí; que pueden escribir su propia pregunta de conducción y decidir cómo quieren investigar, demostrar lo que han aprendido, y cómo van a compartir su trabajo.

John Dewey, cuyas ideas continuarán informando a nuestro pensamiento sobre PBL, escribió, “No aprendemos de la experiencia. Aprendemos de reflexionar sobre la experiencia “A lo largo de un proyecto, los estudiantes -. Y el maestro – debe reflexionar sobre lo que están aprendiendo, cómo están aprendiendo, y por qué están aprendiendo. La reflexión puede ocurrir de manera informal, como parte de la cultura del aula y el diálogo, pero también debe ser una parte explícita de las diferentes propuestas que podemos hacer de proyectos, la evaluación formativa programada o no programada…La reflexión sobre el desarrollo de habilidades de éxito ayudará a los estudiantes a internalizar lo que significan las habilidades y establecer objetivos para un mayor crecimiento. Reflexión sobre el propio proyecto – la forma en que fue diseñado e implementado – ayuda a los estudiantes a decidir cómo podrían acercarse a su próximo proyecto, y la ayuda a los maestros a mejorar la calidad de su práctica PBL.

 

Es de obligado cumplimiento personal y social que los aprendices deben aprender a dar y recibir retroalimentación de los compañeros (PARES) constructivas que mejoren los procesos y productos del proyecto, guiados por rúbricas, modelos y retroalimentación formal / protocolos de crítica. Además de sus compañeros y maestros, los adultos y los expertos externos también pueden contribuir al proceso de crítica, con lo que un auténtico punto, en el mundo real de vista. Este reconocimiento de sentido común de la importancia de hacer un mejor trabajo de la alumna y del alumno productos se apoya en la investigación sobre la importancia de la “evaluación formativa”, lo que no sólo significa que los profesores estarán en el proceso de retroalimentación para que los aprendices puedan evaluar los resultados de su aprendizaje. https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/peer-to-peer…/ Peer to peer (P2P), evaluación, roles… de Juan Domingo Farnós

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Llegar a conseguir aspectos tangibles e intangibles aumenta mucho poder motivador del PBL y fomenta el trabajo de alta calidad. Suele ocurrir cuando los estudiantes hacen presentaciones a sus compañeros de clase y profesor. Las apuestas no son altas, por lo que pueden aflojar, lo tome en serio, y no preocuparse tanto por la calidad de su trabajo. Pero cuando los estudiantes tienen que presentar o mostrar su trabajo a un público más allá del aula, el nivel de rendimiento aumenta, ya que nadie quiere quedar mal en público. Un cierto grado de ansiedad puede ser un motivador saludable. Pero el exceso de ansiedad puede, por supuesto, en detrimento de rendimiento – el truco es encontrar el punto dulce, no el punto de sudor – por lo que es importante que los estudiantes estén bien preparados para hacer pública su trabajo.

 

Naturalmente el aprender en voz altahttp://agenciadeaprendizaje.net/trabajar-en-voz-alta-en…/ Trabajar en Voz Alta en la Empresa. “Working out loud” Mario Sbert, Harold Jarche, Juan Domingo Farnos… hace que la motivación aumente en los procesos permanentes y duraderos de aprendizaje, Life Long learning, lo que nos garantizará la transferencia y la iteración necesaria en nuestros aprendizajes personalizados y socializadores….. Juan Domingo Farnós Miró

Peer to peer (P2P). Evaluación, roles…

juandon

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Krishna Kumar Ramachandran

“Durante generaciones, la comunidad académica se ha basado en la revisión por pares como una forma de mejorar la base de conocimientos y el fomento de estudios serios. La revisión por pares puede ofrecer muchos de los mismos beneficios a los estudiantes … y mediado con con internet la interacción entre pares(aprendices universitarios) , aún puede ser mejor….”.

 

¿Qué es la revisión por pares?

La revisión por pares implica cuatro etapas inseparables:

-escritura
-formación sobre cómo evaluar los textos sobre el tema
-revisión por pares
-auto-revisión.

 

El formato básico de revisión por pares es que los estudiantes revisen el trabajo escrito de otros estudiantes y hagan propuestas de mejora. La revisión por pares se puede realizar en clase y / o fuera de la clase, y puede completarse con lápiz y papel o en línea, a través de la revisión por pares de manera calibrada.

La revisión por pares es una parte importante del proceso científico, sin embargo, muchos estudiantes no reciben a la oportunidad de participar en este valioso ejercicio. Las causas más frecuentes por las que parece que sean que los instructores los que tienden a alejarse de este tipo de tarea, incluyen la cantidad de tiempo en su clase que se necesita y los estudiantes por temor completo al anonimato. Organizar los exámenes simulados y / o utilización de herramientas tecnológicas pueden facilitar y agilizar el proceso de revisión por pares .

 

El primer paso para utilizar la revisión por pares es decidir cómo integrar la escritura relevante en los temas de un curso. Después de haber seleccionado o diseñado un trabajo escrito sobre un tema específico, pero antes de que se le asigna, tendrá que dar a sus estudiantes a practicar en el suministro de información útil e constructiva. El tiempo que se invierte en este tiene una rentabilidad directa en la disminución de la cantidad de tiempo que pasará la revisión de escritura de los estudiantes.

 

La introducción de la revisión por pares de los estudiantes lleva consigo…

-Aprendices  como responsables de su aula y de su aprendizaje.
Cualquiera que sea la versión de revisión por pares que utilicemos, introducir a sus estudiantes a la idea de la revisión por pares antes de la primera asignación. Pasar algún tiempo haciendo hincapié en la importancia de la revisión por pares en si misma.

-Acompañar a los estudiantes para dar retroalimentación constructiva e intentar revisar su trabajo lo menos posible, si somos capaces, claro.

-La mayoría de las personas necesitan instrucción y práctica en dar y hacer uso de una retroalimentación constructiva, eso si que puede ayudar a sus estudiantes.

-Dar y recibir feedback – Consejos sobre el estímulo de un buen uso de realimentación.

 

Ejemplos de dónde utilizar la revisión por pares:

La revisión por pares se pueden aplicar a una variedad de tareas en los cursos de nivel introductorio y universitarios . Algunos ejemplos sirve:

-para revisar los trabajos de investigación con el material de lectura de la investigación.
-para anotar notas de las diferentes enseñanzas.
-para compensar los problemas originales
-para revisar los diseños de otros estudiantes
-para hacer revisiones continuadas de los cursos de estudio independiente.

 

La revisión por pares proporciona beneficios tanto para los docentes como para los aprendices:
-En las tareas de escritura frecuente sí no aumentar la carga de trabajo de clasificación.

-La revisión por pares permite al aprendiz de manera frecuente manejar su aprendizaje con mayor tranquilidad y personalización.

-Los aprendices desarrollan habilidades claves tales como: la abstracción, el desarrollo de argumentos, describir, evaluar, criticar, analizar y revisar. Con las asignaciones, los estudiantes encuentran las ideas de acoplamiento, ponderar cuestiones importantes, y desarrollar habilidades de pensamiento crítico.

 

Propuesta a mis colegas de universidades posibles maneras de evaluar a sus alumnos, a ver que tal. a ver si conseguimos entrar FACEBOOK (educativo) a sus aulas:

1- Experiencia educativa en revisión por pares: la evaluación del trabajo escrito por los estudiantes entre ellos.

Distribuímos al azar y anónimamente trabajos entre los estudiantes. Cada estudiante recibe 5 textos (de una página) por sus pares y evalúa mediante criterios clasificados (acordarse entre las dos partes pero dejar siempre una parte interpretable y creativa) 3 y 4 preguntas abiertas. Luego, cada uno recibe comentarios de compañeros de clase sobre su trabajo. Al estudiante entonces se le pide evaluar la calidad de los comentarios recibidos: ¿este comentario está ayudando a mejorar su trabajo? Esta doble valoración, que “cuenta” en la nota final, animará a los estudiantes a tomar en serio el trabajo de pares revisión y hacer el esfuerzo de hacer precisos, cualitativos y constructivos comentarios.

 

2- Los estudiantes han corregido la respuesta de sus compañeros en un ejercicio que consiste en una pregunta abierta, que tuvo que responder con un texto de unas veinte líneas. (sean el número e alumnos que sean, tanto da 50, como 400)

Esta experiencia presenta la oportunidad, de los estudiantes, para hacer frente a su comprensión de la materia, que se esté dando en aquel momento, a los estándares de calidad esperados por el profesor. Es decir expresan el hecho de haber analizado en detalle las respuestas de sus compañeros (más bien el feedback recibido, que lo podemos llevar a cabo por medio de foros, incluso en algún LMS, aunque no soy partidario de ellos, pueden servir para ello.) que era el más rico de su aprendizaje.

Eso si hay que tener presente que no es tan sencillo proponer un ejercicio para la revisión por pares: la pregunta debe prestarse a una respuesta no ambigua y los criterios de evaluación deben ser interpretables (acordados previamente si se quiere hacer de manera previsible o no, si se basa en la incertidumbre o en el trabajo mediante EL ERROR) Así, en la evaluación de respuestas misma, se puede ver enseguida y por tanto se pone “manifiesto su comprensión de la materia”.

 

3- Si estamos de lleno en formación continua la revisión se lleva a cabo e con la herramienta de administración de trabajo que estemos utilizando, cualquiera, hasta con el mismo Facebook creando una página para ello.

En parejas, los estudiantes evalúan un borrador de un trabajo (10 páginas). El estudiante es invitado a escribir comentarios constructivos, estructurado en diferentes secciones, destinados a su colega. Debe ayudar al colega para mejorar el contenido de su obra. Esta actividad es una oportunidad para que el estudiante evaluador, descubra un tema complementario a direcciones en su trabajo.

¿Esta actividad educativa, es particularmente coherente con los resultados de aprendizaje para nuestros alumnos, merece ser más practicada?…..

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Podríamos utilizar como simulación un juego de rol y lo podríamos llevar a cabo por medio de un videojuego, no estaría mal.

En la mayoría de los ejercicios de rol, cada aprendiz toma el papel de una persona afectada por un problema y estudia los impactos de las cuestiones sobre la vida humana y / o los efectos de las actividades humanas sobre el mundo que nos rodea desde la perspectiva de la persona que lo hizo. Más raramente, los estudiantes asumen el papel de algunos fenómenos examinados, como parte de un ecosistema, para demostrar el proyecto, hipótesis.. de una manera interesante e inmediata. Tipos de Educación de rol (resúmenes y ejemplos)

¿Por qué utilizar juegos de rol?
-El juego de roles es a la vez interesante y útil para los estudiantes porque hace hincapié en el lado del “mundo real” de la ciencia.

-Desafía a ellos para hacer frente a problemas complejos con una única respuesta “correcta” y que utilizan una variedad de habilidades que va más allá de lo que haríamos de manera natural.

-Los que trabajan en un proyecto de investigación típica, en particular, los juegos de rol presenta al aprendiz una valiosa oportunidad de aprender no sólo los conceptos y contenidos , si no una visión más profunda del estado de las cosas y de su innovación.

Razones para utilizar de rol (motivar a los aprendiz, aumentar los programas tradicionales, enseñar habilidades del mundo real)…  En definitiva “tomar las riendas” por parte de los aprendices es alqo que en cientos de años nunca se ha hecho, pero por primera vez la propia sociedad lo demanda ya que ésta nunca había tenido a a su disposición las herramientas, tecnologías que tiene ahora (software y hardware), por tanto va a dejar de lado el pasado y se va a ocupar del presente y del futuro, este es ya nuestro futuro …..

de Juan Domingo Farnos

 

 

 

 

Transferencia, enseñanza y control …o..¿¿¿¿ (. ) ????? (Educación Disruptiva)

juandon

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Visualizar el flujo de trabajo de un trabajo físico: producir, producir, producir, producir, producir, producir, producir, producir, producir.

Ahora visualiza el flujo de trabajo de un trabajador del conocimiento creativo: nada, nada, nada, nada, destello de brillantez, nada, nada, nada. – Jay Cross

Las organizaciones tienen que rediseñar sus procedimientos de gestión, identificar sus activos de conocimiento y transformar su cultura interna hacia la redarquía, el modelo organizativo emergente característico de las nuevas redes abiertas de colaboración -muy especialmente la Web 2.0- y está basado en las interacciones que múltiples agentes mantienen entre sí cuando comparten su talento y su conocimiento de forma abierta y transparente (Wikipedia) …

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

Los trabajadores más valiosos son quienes más activamente comparten lo que saben y van descubriendo, quienes más aportan al conocimiento colectivo, no quienes se lo reservan como instrumento de poder. Gestionar el conocimiento de una organización consiste en gran parte en facilitar la interacción, colaboración y conexión colectiva, convertirla en una comunidad de aprendizaje activa que a su vez participa en otras comunidades externas, ya sean locales, sectoriales o globales.

En los centros educativos, aunque parezca sorprendente, no suele haber sistemas dinámicos de gestión colectiva del conocimiento. El trabajo docente está tan pautado que cuando el profesor llega a un centro se da por supuesto que conoce los procedimientos y sabe lo que tiene que hacer para dar clase sobre su materia una vez informado de los materiales didácticos (o “libro de texto”) elegidos en su departamento.

Una cultura organizativa tan estática lleva a que un alto porcentaje de docentes no considere que su actualización continua sea algo prioritario (tampoco suele haber incentivos para ello) y no crea necesario participar en los espacios existentes de colaboración profesional en red donde poder ser miembro de la gestión colectiva del conocimiento en su sector.

No se trata de comprar más tecnología, sino de conocer y usar la existente, conectarse y asumir la actitud necesaria para ser un nodo más en la Red, estar disponible para intercambiar información con los demás, establecer proyectos comunes y trabajar juntos en comunidades de práctica y aprendizaje, enseñar a aprender con los nuevos medios.

No podemos ignorar esta realidad. Nuestra profesionalidad como docentes y administradores educativos exige que seamos conscientes de este nuevo escenario generado por los nuevos medios, de la necesidad de integrarlos plenamente en el sistema educativo y que seamos nodos activos en la gestión colectiva del conocimiento que la comunidad educativa, tanto local como global, hace día a día en redes sociales y medios digitales.

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El diagrama de arriba, por Nick Milton , muestra algunos aspectos importantes de lo que influye en el rendimiento [pista: azul].

En primer lugar, el conocimiento es el resultado de la información (por ejemplo, contenido de aprendizaje) y la experiencia. El conocimiento está directamente influenciada por la propia experiencia. Por lo tanto no hay tal cosa como la ” transferencia de conocimientos “.

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

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

Como Jane Hart explica, el LMS no es parte del flujo de trabajo de la experiencia en el desempeño-reflexión:

Aunque el LMS ha convertido en los últimos años el lugar de facto para almacenar el contenido de aprendizaje en forma de cursos, no es el primer puerto de escala para un trabajador cuando necesitan resolver un problema – ya que un LMS es generalmente una por separado, contraseña -protected sistema, que no es fácilmente búsquedas y el contenido dentro en ella no está disponible en un formato utilizable.

Esto sería una de las BASES CONTEXTUALES del LEARNING IS THE WORK….

sociedad disruptiva

Antonio Delgado Ese ha sido el error del sistema educativo durante décadas, transmitir conocimientos a través de plataformas únicas: aula, biblioteca, laboratorios de computadora, audiovisuales, programados, LMS. La sociedad aprenderá a buscar la info que necesita en las redes, sin tener que pagar por el acceso a una costosa plataforma…
Nuestros estudiantes quieren apernder a hacer cosas nuevas y diferentes, ya NO quieren estudiar para aprobar exámenes…

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Por todo ello….

¿Por qué hay que dar siempre datos a los alumnos? ¿Por qué hay que orientarles siempre?

¿Poner el escenario primero?

Ayudar a las personas a medir su conocimiento pre-existente, en su caso
Mostrar el alumno a través de sus errores que tienen que aprender estas cosas, por lo que prestan más atención a la información que sigue…
Les da un hormigón, historia memorable con el que organizar la información más abstracta que sigue, posiblemente ayudar con la retención y transferencia…
Les da información a nivel de principiante en una forma atractiva, posiblemente, motivándolos a continuar….

O unos escenarios diferentes y ramificados… ¿sería más satisfactorio para los aprendices?. Al permitir que la gente cometa errores, ver las consecuencias de esos errores, y sacar conclusiones, estamos diciendo: “Yo reconozco que eres es una persona con una experiencia (lifelog learning) tanto en tu sinergia cerebral de neuronas y por tanto de conoc9mientos en red y de la vida, y confío en que seas capaz de aprender de la experiencia más?….

Nuestro manejo cuidadoso de las ramas, la retroalimentación en los extremos de los caminos y ayuda opcional o recursos en el camino le ayudará a asegurarse de que los aprendices están sacando las conclusiones correctas sin tener demasiado miedo a planteamientos frustrados. Todo es cuestión de elegir la cantidad adecuada de andamios para nuestra audiencia.

¿Qué pensais? Será necesario el control? ¿Es adecuado? si lo es..¿por qué? si no lo es ¿por qué?……

Esta vez no voy a contestar mis preguntas, o lo haceis vosotros o lo dejaremos así, pero pensad que es un proceso más de implantación de la Educación Disruptiva.

control-freak-structureEsquema:  Flujo de BranchTrack….via @juandoming

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