Algoritmos, diseños y respuestas académicas

De Juan Domingo Farnos

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El análisis que podemos hacer entre el E.learning que se viene utilizando en prácticamente todas las universidades del mundo, incluso en aquellas empresas que utilizan los MOOCs, en el diseño de cursos y apoyo al estudiante, y la difuminación de la frontera entre los dos que se produce en el aprendizaje en línea facilitado por comunicación mediada por ordenador, se hacen después de que los materiales del curso se desarrollan.

Sin embargo, en los cursos con considerablemente menos pre-planeado material y un mayor énfasis en la generación del contenido del curso a través de la interacción en línea , hay una mayor tendencia a generar trabajos colaborativos (Elearnig-Inclusivo con aprendizajes Abiertos-Inclusivos y Ubicuos)….

El uso de la tecnología no garantiza los enfoques de colaboración y constructivista del aprendizaje — esto depende de cómo la tecnología se usa .. diseño del curso.
Es importante asegurarse de que no perdamos los valores de la conversación y la comunidad en los enfoques tecnicistas.
Apoyo a los estudiantes no es sólo de siempre “hecho para” el estudiante, el apoyo se produce y consume al mismo tiempo — el alumno debe participar activamente, al igual que el profesor / tutor.

Las funciones clave de apoyo al estudiante son los siguientes:
respuesta,..
La capacidad de respuesta, en relación con tres elementos esenciales y relacionados entre sí: la identidad, la interacción y el tiempo / duración.
.”Por lo tanto, pre-planear materiales de los cursos o programas de ordenador, que no pueden responder a esta premisa, no puede ofrecer apoyo y por tanto ya es un error en el sistema, no, de los alumnos! Thorpe.

Por eso, como escribíamos ayer….Con el trabajo algorítmico que preconizamos debemos tener siempre presente, tanto en las ideas, el desarrollo propio de andamiaje-algorítmico, 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 tendran garantizado un apoyo inestimable.

Con la creación de nuevos escenarios de aprendizaje queremos trazar un nueva manera de abordar el diseño y la dirección de los ambientes de aprendizaje, e investigar como podemos comprender los procesos de aprendizaje en sus ambientes.

Todo ello lo basaremos en los recursos intelectuales- conceptos, investigaciones, etc -de la ciencia cognitiva, la psicología del aprendizaje de los estudiantes, el desarrollo del currículum, la tecnología educativa, el diseño del proceso de comercialización de las ideas y la ingeniería de software

Aprendemos con los procesos de aprendizaje de los demás mediante el análisis de ruta de aprendizaje personal y social. Al mismo tiempo, el mecanismo de aprendizaje tecno-social personalizado nos permite que el aprendiz aprenda de acuerdo a su situación y objetivos.

De aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, a modo de aplicación (diseñado ya lo tengo, faltaría más…)el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANÁLISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES, proceso que sería constantemente revisado automaticamente. 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.

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.

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

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

El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.

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

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

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

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

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

Normalmente por otra parte, no comprobamos los datos cuando se cargan ,cuando los comentamos, explicamos… sino más bien cuando se emite una consulta. Esto se conoce como esquema de lectura.
Hay ventajas y desventajas entre los dos enfoques. Esquema de lectura hace que tengamos una carga inicial muy rápida, ya que los datos no tienes que ser leídos, analizados y serializados en el disco en formato interno de la base de datos.

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

Este procedimiento nos lleva a procesos que en poco tiempo no solo harán que los procesos de aprendizaje se puedan autoregenerar por si mismos, que las personas podamos aprender de manera autónoma, sino que serán una revolución en la sociedad ya que pondrá en cuestión, las etructuras y cimientos organizativos de la sociedad, haciéndola más libre y con mayores posibilidades de mejora de manera continuada.

juandon

Written by

Investigador y docente en e-learning, tecnologías educativas y gestión de l conocimiento, online facilitator.

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