Algoritmos, diseños y respuestas académicas
De Juan Domingo Farnos
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 tendrán 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.
Nuestro mundo impulsado por la tecnología está de nuevo en el precipicio de cambio. Para el año 2020, desde la forma en que vamos a estudiar el mundo, gestionar nuestros negocios, aprender en todos los lugares (ubicuidad)y las personas seguras y activas se alterará para siempre. Los dispositivos conectados llegarán a ser inteligentes, capaces tanto de digitalizar el idioma e incluso entenderlo. El impacto de este cambio será transformacional. Imagínese humanos y máquinas que se comunican con el mismo lenguaje natural que tiene a individuos y sociedades vinculadas durante siglos. En 2020, los límites entre la forma en que observamos e interactuamos con el mundo físico y virtual se desvanecerá.
En los entornos, esta nueva capacidad permitirá conocer y ayudar a un dueño de la tienda a identificar las necesidades personalizadas del cliente, a cualquier persona con quien quiere aprender, donde y cuando… La inteligencia integrada en la tienda minorista reconocerá cuando el cliente necesita ayuda, si se trata de información para tomar una decisión de compra, recomendaciones adaptadas a las preferencias del individuo o de la ayuda de un empleado de la tienda, el aprendizaje mismos dentro del propio trabajo (learning is the work) decidirá por si mismo lo que es necesario en cada momento sin importar la titulación, es más, las titulaciones tienen también el tiempo caducado, ahora permanecen por la inercia del dinero que provocan….
“Tenemos que ser capaces de obtener los datos inmediatamente y de manera (ubícua, no importa ni el momento, ni el lugar…) y hacer un análisis de forma dinámica ya que los datos se están moviendo de nuevo, a a partir de nuestra localización y/o registro…(base algorítmica)
Necesitamos para ello desarrollar un acompañamiento con de servicios colaterales automatizados, los cuales puedan retroalimentarse también de manera automatizada, lo cual hará que nos podamos dedicar a otras tareas lo que ampliará y mejorará nuestro radio de aprendizaje, trabajo, ….
Debemos mantenernos continuamente en estado de Beta y preguntándonos:
¿Quién?
¿Qué?
¿Dónde? ¿Cuándo?
¿Por qué?
¿Cómo?
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?.
Coincidiendo con el post de Pierre Levy: EML: A Project for a New Humanism. An interview with Pierre Lévy me pregunto ¿Cómo será el nuevo modelo y como será capaz de describir que nuestra forma de crear y transformar el significado, y que sea computable?….no tardará mucho, de eso podéis estar seguros.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
Confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje.
Obviamente nosotros nunca nos hemos referido a ello, vamos mucho más lejos y ante no solo la avalancha de datos que nos llegan, ya que de lo que hablamos, primero, es de otro paradigma, con lo que las “formas actuales” de aprendizaje en nada se parecen a las que proponemos nosotros englobadas dentro de paraguas de la sociedad, contrariamente a lo que sucede ahora en la que la educación permanece como “una parte aislada” dentro de ella.
También estamos lejos del aprendizaje indiviadual, tal como manifestamos en nuestro debate con Stephen Downes en Caracas y que ya mucha gente conoce, en eque lo personalizado se “enfrentó” a la individual, dando muestras de las ingentes diferencias y es verdad, los algoritmos en aspectos individualizados en la educación actual, nos conduciría seguramente a un “aislamiento” de los mismos, frente a la sociedad, pero evidentemente nosotros no hablamos de eso, sino de os aprendices, dentro de la educación formal de manera sistematizada, y en la informal, de manera generalizada… pueden beneficiarse de la orientación de los algoritmos que apuntan al aprendiz hacia los sistemas de tutoría en línea, por ejemplo, que están demostrando tan eficaz como tutores humanos.
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nosotros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
Uno de sus propósitos es ayudar a entender la información crítica en el análisis, diseño y evaluación de un análisis de aprendizaje / emprendimiento social (al fin y al cabo es lo que hace MOODLE, es un puro algoritmo, que si lo analizamos por completo y hasta el final nos lleva a sacar cada aspecto de nosotros).
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 recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES, proceso que sería constantemente revisado automáticamente.
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.
“Si abordamos adecuadamente la gestión del cambio, hay que cruzar casi todas las líneas rojas que existen hoy, sino lo hacemos, a lo mejor no vamos a tener una oportunidad como ésta”
Naturalmente si en la educación no hablamos de INCLUSIVIDAD Y POR TANTO DE EXCELENCIA PERSONALIZADA, NO SERIVIRÍA DE NADA ESTE PLANTEAMIENTO… (La sociedad aprende de ella misma de Juan Domingo Farnós)
La gente tiene que aceptar su responsabilidad personal y colectiva. Porque cada vez que creamos un vínculo, cada vez que “al igual que” algo, cada vez que creamos un hashtag, cada vez que compremos un libro en Amazon, y así sucesivamente,… que transformemos la estructura relacional de la memoria común eso lleva, como venimos diciendo siempre, una responsabilidad y un compromiso.
Por lo tanto, también tenemos que desarrollar el PENSAMIENTO CRÍTICO Todo lo que encontremos en el Internet es la expresión de puntos de vista particulares, que no son ni neutrales ni objetivos, sino una expresión de subjetividades activas:
…¿De dónde viene el dinero?
…¿De dónde proceden las ideas?
…¿Qué es el contexto pragmático del autor? etcétera…
También nos humaniza el trabajo colaborativo, en confianza y responsabilidad … Esos valores aún es una vergüenza para la humanidad que sean materia pendiente
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.
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, quien a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metáfora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilancia para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo.
Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOS a través del que hemos llegado a definir nosotros mismos: transcripciones escolares, registros de salud, cuentas de crédito, títulos de propiedad, identidades legales. Hoy en día, tesis arraigada tipo de individualidad datos están siendo blanco amplió para abarcar más y más de lo que podemos ser: (En educación seria el PERSONALIZED LEARNING, que nosotros mismos abogamos y además instauramos en algoritmos personalizados, nunca creadores de patrones)..
El ALGORITMO faciloitará la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nostros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología..
Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA), por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aqui mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepcion de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hara que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico.
- Estos algoritmos de personalización (Rauch, Andrelczyk y Kusiak, 2007), recopilar información del usuario y analizan los datos para que pueda ser transmitida al usuario en momentos específicos (Venugopal, Srinivasa y Patnaik, 2009-libro). Por ejemplo, cuando estoy terminado de ver un video en YouTube o una película en digitalvy 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 dilema central que hemos tratado de resolver es: ¿Cómo podemos desarrollar una innovadora experiencia basada en un complejo principio estructural, rizomática, y al mismo tiempo mantenemos intuitivamente navegable y fácil de usar?
Podemos ver si hay elementos anteriores o relacionados en la web:
Durable — un recurso que los usuarios pueden volver una y otra vez en busca de más experiencia y conocimientos. Queremos un diseño distintivo a apoyar la facilidad de uso y durabilidad.
Persuasiva — porciones de diversas posibilidades de interacción y funcionalidades para atraer a los usuarios en el proceso, . La idea es activar y “persuadir” a los usuarios para navegar alrededor, descubrir, abrir las capas ocultas, y se sienten inspirados a cavar más profundo y se pierden en un sentido positivo entre las muchas capas que se ofrecen.
Visuales — imágenes funcionan como entradas o puntos de partida a capas cada vez más profundas de información. Los usuarios siempre deben ser capaces de tener una experiencia gratificante sólo de imágenes navegando.
Centrado en el usuario — el sitio ofrece múltiples maneras en el contenido, y los usuarios crear sus propios “caminos” En última instancia, nos gustaría a los usuarios a tomar conciencia de que no hay tal cosa como un singular hecho concreto sino por el contrario, muchas variaciones sobre lo que pretendemos hacer (disrupción)
Conectado -contenidos que conectan con material relacionado en toda la web se basa en las relaciones asociativas, y la web nos permite hacer estas asociaciones reales-
Un principio básico es hacer hincapié en que los aprendices tienen diferentes opiniones acerca de lo que están aprendiendo y dilucidando .Por tanto la navegabilidad, la accesibilidad y la usabilidad…serán siempre elementos básicos para nuestros planteamientos disruptivos en la intervención asíncrona y sincrona de nuestras actuaciones en el learning is the work….
Las propias trayectorias de aprendizaje futuro ayudándonos a revisar a los multi-miembros de las comunidades, reconocer los múltiples niveles de la escala con la que se identifican y generalmente proporcionándoles una forma potencial de considerar lo que perciben más allá de las comunidades y prácticas con las que más identifican a partir de su propia experiencia.
Además, en muchos escenarios distribuidos, nos gustaría que los agentes aprendan y optimicen sus políticas en tiempo real, lo que es casi imposible de lograr con modelos centralizados. Investigadores de la inteligencia artificial (IA), publicaron un documento en el que presentaron un método para lo que denominaron “Aprendizaje de refuerzo distribuido entre actores críticos”. algo así como un aprendizaje descentralizado ya que se dirige a las topologías que no solo se distribuyen sino que carecen de coordinadores centrales.
La propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.
Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOS https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/
INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalizacion, como nunca hasta ahora se jha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.
No podemos confundir la aplicación de los algoritmos en el aprendizaje personalizado (personalized learning), algunos lo llaman educación personalizada, aunque realmente está muy lejos uno de la otra, como realizar clases particulares, tal como hacen algunas escuelas de Nueva York, “utiliza el análisis de aprendizaje para desarrollar en las matemáticas personalizadas programas de aprendizaje. La Escuela con algoritmos de aprendizaje realiza evaluaciones cotidianas de estilos de aprendizaje y matemáticas de los estudiantes, y lo hace para producir un aprendizaje “lista de reproducción” personalizado para cada alumno. Esta lista se compone de clases particulares de matemáticas, que se ponen en el orden en que el algoritmo determina que es óptimo para el desarrollo de las habilidades matemáticas de los estudiantes. Ciertamente, Escuela de uno se apresura a señalar que este está destinado a complementar, no sustituir, la experiencia de un maestro individual”..
La personalización por las tecnologías digitales sólo libera los seres humanos para personalizar mejor nuestra vida (es decir, encontrar nuestras propias maneras), lo demás deben hacerlo las tecnologías y e aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANALISIS Y CRITICA, lo que los transformará en APRENDIZAJES. Si todo el proceso esta evaluado, necesitaremos el algoritmo para que nos realice la retroalimentación. Lo cual hará que todo nuestro proceso de aprendizaje este ayudado por este proceso tecnológico, pero siempre seremos nosotros quienes elijamos en última instancia el camino que vamos a seguir, frente a las múltiples propuestas en “beta” que nos presentará la tecnología.
Pronto el registro y análisis de datos semánticos podrá convertirse en un nuevo lenguaje común para las ciencias humanas y contribuir a su renovación y el desarrollo futuro.
Todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA,) por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica.
Si partimos de la idea de que la REALIDAD es múltiple, podemos entender por qué aprender en la diversidad no tiene porque llevarnos a un punto común-….esta premisa es fundamental para entender el pensamiento crítico en los aprendizajes y sin la cuál sería imposible llevar a cabo aprendizajes basados en la diversidad-INCLUSIVIDAD (EXCELENCIA)…
…todo el mundo será capaz de clasificar los datos como quieran. Cualquier disciplina, ninguna cultura, ninguna teoría será capaz de clasificar los datos a su manera, para permitir la diversidad, utilizando un único metalenguaje, para garantizar la interoperabilidad. (EXCELENCIA PERSONALIZADA AUTOMATIZADA, por medio de una mezcla de inteligencia artificial y algorítmica. (leer más…)
“Vamos ya a aprender durante toda nuestra vida y en cualquier momento, el qué, cuándo, cómo y dónde (eligiendo con quién), ya han dejado de ser, una obligación para pasar a seer algo usual en nuestra vida, las TIC, Internet, la Inteligencia Artificial, “han dinamitado” todo ese plantemaineto que no sabíamos ni podíamos superar, ahora el estaticismo de aprender de manera controlada, unifrorme, el “ocupar un espacio y un tiempo”, han dejado ya de existir, por lo cuál, vivimos aprendiendo, aprendemos en cada momento de nuestra vida, por eso, cualquier planteamiento que hagamos en este impás, debe acomodarse a esta nueva manera de entender la vida que ya está aquí, pero estamos “suscribiendo” las maneras de llegar a ello”.
Este es nuestro campo de trabajo de los ALGORITMOS CON EL PERSONALIZED LEARNING https://juandomingofarnos.wordpress.com/tag/algoritmos/
El beneficio más evidente de estas innovaciones es la creación de una ecología de aprendizaje que comparte recursos de grandes depósitos de contenidos en los objetos de aprendizaje que se comparten de forma individual, ampliamente, y de forma más económica.
Esto permitirá que la “máquina” en realidad adapte sus interfaces de usuario, el contenido de aprendizaje y la experiencia en sí misma, y presentar información de una manera que se adapte a las preferencias de los humanos….eso sin duda nos lleva a la VERDADERA SOCIEDAD INTELIGENTE.
Todo ello ocasionará un Aprendizaje integrado — aprendizaje en red que estará integrado en cada dispositivo, cada herramienta, cada recurso físico de LAS PERSONAS, no hay necesidad de una formación específica, la información más reciente estará disponible sólo en el tiempo, de fuentes auténticas COMPUTACIÓN UBÍCUA E I-BICUA, a juzgar por el valioso análisis de la red, siempre con el contexto y que las personas prestemos nuestra ayuda.
Por tanto debemos elegir entre dos posturas que condicionarán el futuro de la Sociedad, ya que la Educación es una de las principales piedras angulares en que gravita cualquier hábitat.
Una, sería seguir buscando mejoras, modificaciones, regeneraciones…a los Sistemas Educativos de amplio aspectro que venimos realizando las últimas generaciones-que sería seguir con una Educación eminentemente formal, estandarizada, homogeneizadora…basada en Curriculos prescriptivos e igualadores… y enfocada a dar resultados que generen titulaciones previstas para que luego deriven en la sociedad en los trabajos clásicos de siempre…..
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 utilizaremos una ETIQUETA, un hashtag y a continuación todo el aprendizaje estuviese como montado en nata, es decir, que estuviese ya todo cocinado previamente y los algoritmos solo pudiesen conducirnos por el camino trazado y hasta el destino que habíamos predecido…
. Pensando en una partida de ROL como 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 científico 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, escenarios…
. 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 detrás de estos planteamientos existe mucha “inteligencia” bien sea por el posicionamiento teórico o por la realización práctica-híbrida entre personas y algoritmos-, la realidad es que no es así.
. 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
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 ubicuo.
Ahora la Sociedad debe decidir como quiere que sea la Educación, cómo quieren que la innovación que se vaya produciendo, se desarrolle, …si es que realmente desean que esté, en cierta manera enmarcada y aceptada por todos,… una Educación natural, por tanto eminentemente no formal, informal, que pueda o no llegar a la formal, pero por medio de mecanismos no dados, es decir, de ir siempre hacia resultados finalistas, consabidos, previstos…sino de planteamientos creativos, constructivos y sobre todo priorizando la conectividad entre personas y/u organizaciones y estableciendo mecanismos generadores de procedimientos abiertos, flexibles y autoregenerables, donde la retroalimentación producto del ENSAYO-ERROR, sea la base del funcionamiento normal de la sociedad y eso se consigue con la ayuda del Machine learning.
Un artículo de Brighton analiza el rol de los nuevos medios digitales, los “UBIMEDIA” que por sus características –multifacéticas, convergentes, colaborativas y cooperativas, móviles- tienen el potencial de empoderar a las personas y crear una mayor cultura participativa.
En este contexto las instituciones que tradicionalmente tenían la potestad de establecer aquello que está bien y lo que no lo está, hoy se ven amenazadas por nuevas reglas del juego.
Estos retos nos llevan a pensar en nuevos perfiles de profesionales.
Hacen falta perfiles híbridos digitales-analógicos que sean capaces de traducir conocimiento de una comunidad a otra y que puedan generar valor al momento de conectar conocimientos. Necesitamos de habilidades multiplicadas y desarrollo de actitudes creativas, las cuáles se presentan como elementos claves.
Es necesario a pensar en un aprendizaje mejorado, que no se limite a una disciplina o certificación, sino que sea permanente, distribuido y escalable, cuya trazabilidad esté en manos de la mayor parte de la población, cada uno con sus características…
Poder personalizar el proceso de aprendizaje a cada estudiante es vital para facilitar su progreso y conseguir que utilice todo su potencial. Es necesario adaptar la enseñanza a las necesidades de cada alumno para lograr atender sus dificultades y aprender a potenciar sus puntos más fuertes. Aquí interviene la trazabilidad educativa, un elemento importantísimo en este proceso.
De aquí mi insistencia en conseguir un ALGORITMO, a modo de aplicación (diseñado ya lo tengo, faltaría más…)el cual pueda facilitar la recepción de DATOS, pasarlos por un proceso de ANÁLISIS Y CRITICA, lo que los transformara en APRENDIZAJES, proceso que sería constantemente revisado automáticamente. 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 neuronal 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 currículo 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 autorregenerar 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 estructuras y cimientos organizativos de la sociedad, haciéndola más libre y con mayores posibilidades de mejora de manera continuada.
juandon
FUENTES:
http://ethnographymatters.net/…/small-data-people-in-a-big…/ Etnography Matters
Farnós, Juan Domingo : http://www.academia.edu/3224671/Paradigmas_educativos Paradigmas Educativos
http://blog.learnlets.com/… De Clark Quinn a Donald Clark.
Me suena tanto, mejor dicho, ES CALCADO….https://juandomingofarnos.wordpress.com/ (Etiqueta #Algoritmos de Juan Domingo Farnos. https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/nuevos-paradigma…/…..
https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos-perso…/
https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos-perso…/
https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/aprendizaje-agil…/
….y muchos mas con esta etiqueta (#ALGORITMOS, en https://juandomingofarnos.wordpress.com Innovacion y Conocimiento de Juan Domingo Farnós Miró
