La evaluación, ¿está en manos del sistema? ¿debe estar en manos de los aprendices? ¿por qué? (Educación Disruptiva)

Juan Domingo Farnos Miro (((ACTUALIZADO a 01/01/2021)))

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Sería interesante leer algunos aspectos de la evaluación vista des de perspectivas no solo de contraste de conocimientos, si no de puntos débiles y fuertes para mejorar, o también vista des de el “error” como aprendizaje y no como elemento segregador

Por otra parte desgranar los pormenores de la influencia de la tecnología, la inteligencia artificial, … no solo en los procesos que van a surgir en la misma, si no lo que significarán, por una parte en la percepción y necesidad de la misma y por otra, en su integración dentro de los mismos aprendizajes.

Veremos que la educación de todos y para todos, se basa precisamente en eso, en una evaluación que la puedan realizar todos, pero sin que nadie sea superior ni inferior, si no con la misión de buscar una excelencia personalizada : https://juandomingofarnos.wordpress.com/2013/10/09/evaluar-es-person… Evaluar es personalizar los aprendizajes…! de Juan Domingo Farnós…

¿Qué les parece esta inferencia, este planteamiento?, por otra parte es un “escenario” con el que las TIC nos están ayudando, sin ellas sería casi imposible y aún estaríamos con los escribanos de la edad media.

Cuando se entregue la evaluación formal a los aprendices será el momento en que la educación se transforme (educacion disruptiva), y será entonces cuando aprendizaje y evaluación serán solo una cosa. Deben ser los aprendices quienes hagan este proceso, ya que los docentes no lo harán nunca porque son parte del sistema.

En cambio si utilizamos la evaluación como metodología de aprendizaje, pensaremos en la evaluación de los métodos activos los cuáles requieren el uso de herramientas de evaluación. No es fácil elegir a su / su herramienta (s) y esta elección debe ser siempre de manera pertinente (en relación con las competencias, habilidades, objetivos…. La elección de los instrumentos de medida es importante señalar y recopilar datos y recoger indicadores. Tardif (2006) ofrece nueve principios básicos para el desarrollo de un sistema de evaluación para los estudiantes adquiridas mediante el aprendizaje activo:

1. Informar una progresión;

2. Piense competencia;

3. Determinar los recursos utilizados;

4. Identificar los recursos disponibles;

5. Identificar las situaciones;

6. Documento de la trayectoria;

7. Informe de la autonomía;

8. Emplear múltiples criterios;

9. Integrar las diferencias individuales.

Así mismo debemos hacernos hacernos las siguientes preguntas:

a– ¿He reunido pruebas suficientes para afirmar que el estudiante progresa?

b-¿Yo he elegido las herramientas para medir el progreso?

c-¿He definido los criterios de éxito?

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Estas cuestiones se refieren a los tres pilares (Tardif, 2006) en el que la evaluación del aprendizaje activo, obviamente no es la nuestra (es la de EVALUAR ES APRENDER) ; se encuentra en el corazón de la experiencia de aprendizaje : ¿Cómo los alumnos son evaluados dando forma a su comprensión en el plan de estudios determinando su capacidad de progresar? Naturalmente yo creo que esto no sirve para nada, como ya he demostrado en múltiples ocasiones. Otra cosa es que los hábidos por “resistir” , lo cual sucede y mucho, sigan con sus evaluaciones segregadoras: de buenos y malos aprendices, de aprobados y sus pendidos, de los que superan cursos y de los que repitan…

Debemos buscar la mejor manera de que puedan aprender y apoyar lo que aprenden y su trabajo posterior.

Proponemos un nuevo enfoque del aprendizaje conectado a las maneras de vivir, a una nueva cultura con otros valores y un paradigma de paradigmas, basado en la investigación, teorías sólidas del aprendizaje pero también diseñado para explotar el potencial de aprendizaje del nuevo dominio de los medios sociales y digitales:

-¿Qué significaría pensar que la educación es una responsabilidad de una red distribuida de personas e instituciones, incluyendo escuelas, bibliotecas, museos y comunidades en línea?

-¿Qué significaría pensar que la educación es un proceso de guiar la participación activa de los jóvenes en la vida pública que incluye el compromiso cívico y las actividades intelectuales, sociales, recreativas y profesionales?

-¿Cómo podemos aprovechar de los nuevos tipos de configuraciones intergeneracionales que se han formado para que jóvenes y adultos se unan para trabajar, movilizarse, compartir, aprender y lograr cosas juntos?

-¿Qué significaría alistar en este esfuerzo un conjunto diverso de partes interesadas que son más amplias de lo que tradicionalmente consideramos como instituciones educativas y cívicas?

Si conseguimos conectar el aprendizaje, habremos conseguido progresar y todo ello sacado de la experimentación continua y diálogo con diversos actores. Se basa en el aprendizaje social, ubicuo, mezclado y personalizado, impartido por los nuevos medios, para ayudarnos a remodelar nuestro sistema educativo en sintonía con las realidades económicas y políticas actuales. Sin embargo, el aprendizaje conectado no se distingue por una tecnología o plataforma en particular, sino que se inspira en un conjunto inicial de tres valores educativos, como hemos ya dicho.

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

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

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

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

Existe un amplio acuerdo en que necesitamos nuevos modelos de educación adecuados a este momento histórico y no simplemente nuevos modelos de escolarización algunos incluso cuestionamos públicamente si es necesaria la escolarización o no….,https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/la-escolarizacio…/ de Juan Domingo Farnos, sino nuevas visiones del aprendizaje más adecuadas a la creciente complejidad, conectividad y velocidad de nuestra nueva sociedad del conocimiento.

Afortunadamente, también podemos aprovechar las mismas tecnologías y procesos sociales que han impulsado estas transformaciones para proporcionar a la próxima generación experiencias de aprendizaje que abran puertas al logro académico, oportunidad económica y compromiso cívico.

En concreto, ahora tenemos la capacidad de reimaginar dónde, cuándo y cómo se lleva a cabo el aprendizaje ( https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/donde-estamos-de…/)

Pero por sobre de todo hacer lo imposible para que busquen conocimientos y desarrollen conocimientos especializados a un ritmo y en un camino que aproveche sus intereses y potenciales únicos y que tengan claro que ellos son los protagonistas pero espcialmente los responsables de su formación (http://www.oei.es/…/divulgacioncientifi…/entrevistas_210.htm ) Y aprovechar las innovaciones a través de un creciente espectro de instituciones de aprendizaje capaces de apoyar una gama de experiencias de aprendizaje para los jóvenes que eran inimaginables incluso hace 15 años.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

“No hay que BORRAR el error, hay que hacértelo tuyo” de Juan Domingo Farnós Miró

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

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

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

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

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

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

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

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

La corrección de error sucede a través de un proceso continuo de investigación , donde cada uno en el clima organizacional puede investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO,con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros ALGORITMOS PERSONALIZADOS, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos…. Pero voy observando que “el corregir los errores” nos lleva a pensar en la negatividad del mismo, cuando sabemos, o por lo menos yo contemplo, que el error es aprendizaje y es entonces cuando me pregunto ¿por qué corregir los “errores”?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Podemos seguir y seguir, pero acabaremos haciéndonos preguntas, como s

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

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

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

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

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

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

— ¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  1. a) Adoptar, adaptar y actualizar fácilmente las tecnologías.

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

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

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

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

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

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

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

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

  • Inteligencia Artificial robusta o Strong AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen similar capacidad cognitiva que los humanos, algo que, como los expertos se aventuran a predecir, aún quedan años para alcanzar. Digamos que esta es la Inteligencia de la que soñaban los pioneros del tema con sus vetustas válvulas.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Necesitamos planteamientos metodológicos, pero también y especialmente, estructurales, como señalamos en nuestras investigaciones para no solo innovar en la educación, si no para transformarla.( ejemplo:…)

La innovación tecnológica es la creación de nuevos métodos de enseñanza, ampliar el acceso y el conocimiento de democratización a gran velocidad.

Esto plantea preguntas difíciles abordadas en el debate, a saber:

-¿El nuevo conflicto con la tecnología o complementar establecen la enseñanza y el aprendizaje?

-¿Cuál es el impacto en la profesión docente como la hemos conocido tradicionalmente?

-¿El poder de la Internet, con nuevas innovaciones como Massive Cursos en línea abierta (MOOCs), crea una “avalancha” imparable de la reforma educativa, o se trata de reformas de una revolución falsa?

-¿El valor de cara a cara de aprendizaje de calidad y las relaciones alumno-maestro se ponen en duda, a cualquier nivel de la educación?

-¿La sala de clase, aula, y la noción tradicional de espacio de la educación — escuelas y universidades — será usurpado por una pantalla, en línea y a distancia, o habrá espacios alternativos como el lugar de trabajo, en casa o sala de conciertos?

-¿O será la tecnología quien mejorar y aumentar las habilidades de enseñanza tradicionales, apoyándolos a través del desarrollo profesional en línea continua y permitirá mayor conectividad?

-¿Significa esto que los profesores tienen que asumir un papel cada vez más exigentes ya que integran los enfoques nuevos e innovadores para la enseñanza y el aprendizaje?

Si con ello intervienen las tecnologías, podemos decidir finalmente que el aprendizaje social es ya el verdadero aprendizaje democratizador y lo podemos sustentar en una serie de estrategias que nos servirán de vertebración en nuestros aprendizajes:

  1. A) Objetivos y condiciones previas:

(D) Medios requeridos

Vídeos interactivos para recibir instrucción justo a tiempo, software interactivo que proporciona retroalimentación inmediata cuando los aprendices responden a escenarios de aprendizaje diversificados e inclusivos.

  1. E) Función del facilitador/acompañante de los aprendizajes:

(F) Estrategias de instrucción

  1. Simulación

-Los aprendices trabajan en grupos para resolver un problema basado en un caso.

-La finalización exitosa del proyecto (maestría) es cómo se evalúa el aprendizaje.

Investigación Formativa y Aplicación

(A) Contexto probado

(B) Método de investigación: Estudio de caso

© Descripción de la investigación

(D) Recursos

Descripcion del proceso

  1. Identificar objetivos de aprendizaje

Entonces,…

a- ¿Cómo puede mejorar la capacitación por medio del aprendizaje, las habilidades, competencias..en las empresas?

b-¿Cómo se pueden lograr los objetivos claramente establecidos?

c-¿Cómo puede compartir su experiencia en beneficio del mayor número de compañeros?

Si todo ello hace que entendamos el aprendizaje social como resultado del aprendizaje electrónico, ya que acelera la democratización de la educación que participa en la construcción del ADN de las empresas que ponen a las personas en el centro de sus preocupaciones, y que la formación, es a menudo vista como una herramienta de motivación para el desarrollo profesional, podremos entender como el beneficio del APRENDIZAJE EN EL TRABAJO, es mucho mayor y mejor (aumenta sin duda la productividad).

La velocidad de “negocio” y por tanto de aprendizaje sobre el mismo , crece en esta nueva sociedad, exponencialmente, y los métodos de aprendizaje de la vieja escuela no pueden seguir el paso….

El camino más rápido para apoyar el desempeño sostenible de la fuerza de trabajo me parece un objetivo mejor.., prácticamente lo podríamos considerar inoperante, no es que no importe, que también, sino que no es necesario…

Para construir recursos de apoyo al desempeño debe haber un cambio en el enfoque de L & D para poner una cierta prioridad seria en el punto de trabajo y por tanto, de aprendizaje, donde se manifiesta el desempeño real, en ese punto si es necesario porque ya no nos referimos a lo que siempre hemos entendido por trabajo…

Ese cambio requiere un conjunto de habilidades que muchos diseñadores de instrucción no poseen, el descubrimiento cambia,

El punto de trabajo es un nuevo campo de juego para muchos en L & D, ya que es el entorno operativo posterior al entrenamiento, donde el valor del negocio, del aprendizaje se genera … o se pierde.

No sólo podemos mirar a través del lente de competencias y transferencia de conocimiento exitosa, necesitamos mirar a través de una lente operativa y de rendimiento:

-Tenemos que construir soluciones que apoyen el desempeño de la fuerza laboral en el punto de trabajo …

-Tenemos que diseñar activos que se pueden acceder en el momento de la necesidad …

-Tenemos que proporcionar la tecnología que puede permitir el acceso en el flujo de trabajo/aprendizaje …

(Educacion Disruptiva-learning is the work)

En todos los planteamientos que podamos orquestar por medio del social learning,construiremos nuestras acciones como parte de una visión estratégica, respaldado por la innovación continua, ya sea en tecnología o conceptos educativos que utilizamos para ayudar a nuestros clientes a mejorar el rendimiento mediante el desarrollo de las habilidades digitales de todos y de todas.

Nuestro enfoque, que yo llamaría conformistas pone al usuario en el centro de un proceso de libertad y flexibilidad que le permite apropiarse de su propio programa de entrenamiento. Además del hecho de que este enfoque es totalmente de nuevos usos y comportamientos en el trabajo, mejora y permite a los empleados, como la propia empresa, lo que demuestra su compromiso con la innovación y la modernidad.

Muchos docentes, al considerar la integración de la tecnología en sus prácticas, se preguntan dónde se insertaría ésta en sus contextos educativos. Algunos pueden sentir que integrar la tecnología al ya recargado currículum es como tratar de copiar una página en una fotocopiadora que tiene papel atascado. Otros se preguntan si sus habilidades tecnológicas les permitirán llevar adelante una clase donde integren tecnología.

Y por supuesto, algunos docentes se preguntarán si la tecnología no distraerá a los alumnos de aprender los conceptos importantes necesarios para obtener resultados exitosos en los exámenes estandarizados. Los docentes que reflexionan y se preguntan acerca de la relación entre la tecnología y el currículum, la tecnología y el docente, la tecnología y los alumnos, son cautelosos. Es alentador cuando los docentes no ven a la tecnología como “la cura de todos los males”. Esta cautela no existe en todas las profesiones.

Si hablamos de los Escenarios de aprendizaje son micromundos reales y contextualizados que ayudan al desarrollo de capacidades, destrezas y actitudes de los estudiantes. Por ejemplo, una plaza, una municipalidad, un museo, una mina, una panadería, Etc.

Se trata de una nueva metodología que conlleva una serie de cambios que alcanzan desde la administración de los recursos hasta las prácticas pedagógicas en el aula, lo que implica abordar de manera interdisciplinaria los contenidos curriculares y asumir un diseño de programación abierto y flexible, lo que determina una nueva forma de aprender, informal (no formal), más autónoma y autogestionada, pero más ajustada a la ublicuidad de lo que representa la Sociedad y las enseñanzas que de ella emanan.

Se han realizado algunas investigaciones que han demostrado la efectividad de este estilo de trabajo, especialmente en lo referido al desarrollo de las habilidades cognitivas, en el uso de estrategias de aprendizaje de nivel superior, en el logro de habilidades socioafectivas y en el aumento de la autoestima social, entre otras.

Ya ha llegado el tiempo que las innovaciones educativas a pie de aula han derivado en anodinas repeticiones, con las tic de la web 2.0 o sin ellas, como preveíamos hace mucho tiempo, el efecto balsámico de cara a la comunidad educativa han dejado de tener efecto bus dosis curativa de aguantar el sistema, ya ha caducado y lo bueno de esto es que la sociedad ya lo ha visualizado, ya se ha dado cuenta y ahora da a la educación reglada como caducada….

Estructuras de aprendizaje con una arquitectura eficaz:

  • Un escenario: Situación profesional real y de negocio, simulada. Motivador y rico en contenidos, que proporciona un contexto coherente para el aprendizaje individual y colectivo.

Es importante que la investigación educativa se involucre en cómo algunas de sus preocupaciones centrales -aprendizaje, capacitación, experiencia, comportamiento, selección de currículos, enseñanza, instrucción y pedagogía- se están reelaborando y aplicando dentro del sector tecnológico. De alguna manera, podríamos decir que los ingenieros, los científicos de datos, los programadores y los diseñadores de algoritmos se están convirtiendo en los maestros más poderosos de hoy en día, ya que son máquinas que permiten aprender a hacer cosas que cambian radicalmente nuestras vidas cotidianas.

En los ultimos tiempos se están dando sos 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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Asimismo, analizar los aportes de la tecnología, en aquellas funciones que le son específicas y definir el entorno de aprendizaje, “corazón del proyecto”, lo cual supone elaborar la trama de las relaciones mutuas de los estudiantes, docentes y la tecnología, todo de acuerdo con determinadas líneas didácticas, así como su relación directa con la sociedad y con lo que ello implica,…LEARNING IS THE WORK, por ejemplo…

Otro aspecto es fundamental: el rol que juegan las investigaciones educativas para poder definir los problemas relevantes hoy, un entorno de aprendizaje actualizado y una evaluación acorde con el problema planteado y el entorno de aprendizaje explicitado.

Evidentemente queda mucho camino para que entendamos que lo importante es lo que crean y quieran los aprendices, no el sistema (docentes, investigadores…) y pensar que ello nos lleva a que nuestras propuestas no sean reconocidas no importa, lo que si es importante es lo que crean los auténticos protagonistas y responsables de la educación, los aprendices….

Se que esto es difícil de entender y aun más dar el brazo a entender de una comunidad científica internacional, pero es otro eslabón que han de pasar su ROL, a la sociedad, NO PUEDEN MANTENERSE COMO UN CLUB RESTRINGIDO que dice lo que es científico o no lo es. Si eso a la sociedad no le importa, ésta quiere ser protagonista de sus actos, no que otros les digan lo que es o no es adecuado, en todo caso podrán mantener su club, evidentemente, pero para ellos solos…que al fin y al cabo es casi siempre lo que hacen…

Como podemos ver, esta concepción del proyecto educativo que incluye TIC (Tecnologías de información y comunicación) está orientada a la evaluación, en la medida que el proyecto tiene por finalidad pasar de una situación educativa que se quiere mejorar, que se ha estudiado en profundidad, a una “nueva situación”, que implica una mejora de la situación inicial y pasar a otros ESCENARIOS mucho más flexibles, abiertos, inclusivos y ubicuos (Juan Domingo Farnos Miro)

Nosotros saldríamos de cualquier estandarización y apostaríamos por una educación crítica, personalizada y socializadora que viera esta como algo invisible y en la que no sean necesario ni jerarquías, ni siquiera “etiquetas” que definieran nada de lo que se aprenda porque esta esté impregnada en las personas y en la misma sociedad. Entonces realmente será una sociedad completamente madura y preparada para cualquier cambio, sea cuando sea…..

La comprensión y habilidades en investigación sistémica, la acción y la interacción puede destinar los resultados del aprendizaje a través de su compromiso con el punto de vista y perspectivas de los demás, donde los aprendices puedan desarrollar apreciación crítica de la práctica de los sistemas y los sistemas de aprendizaje social, a partir de sus propias experiencias de cambio.

Los aprendices-profesionales de una amplia gama de dominios a través de actividades como debates y blogs en línea, se trabajan las ideas introducidas en lo que pretenden aprender en sus propias circunstancias y desarrollar su propia comunidad mediante la aplicación de investigaciones sistémicas relacionadas. En este proceso, se desafían a sí mismos, los demás y los autores como los diseñadores de proceso críticos de aprendizaje. Reflexionamos sobre lo que se aprendió por quién y cómo y con qué fines, asi mismo con quien podemos colaborar.

Con los profesores:

a-instrucción… alinearse con los resultados previstos

b-identificación de las necesidades particulares de aprendizaje de los alumnos o grupos.

c-selección y adaptación de materiales y recursos.

d-creación de estrategias diferenciadas de enseñanza y oportunidades de aprendizaje para ayudar a los alumnos individuales para avanzar en su aprendizaje.

e-proporcionar información inmediata y orientación a los alumnos….

Los equipos docentes (clase docente)se pasan un gran tiempo mirando a una pantalla tratando de ponerse de acuerdo en una tarea de evaluación sumativa, o en las aulas de clase, cada trimestre realizando interminables sesiones de evaluación, cuyo objetivo de estas tareas de evaluación sumativa se supone que es para comprobar la comprensión, para ver cómo se ha desarrollado la comprensión de los estudiantes sobre los conceptos explorados durante una unidad de investigación.

Con ello cada una de estas sesiones puede haber ido a ninguna parte, y significa un error que existe en muchas escuelas hoy en día — es una talla única para todas las tareas de evaluación sumativa le informará sobre el nivel de comprensión de cada estudiante individual.

La evaluación de los aprendizaje, y ya entendemos que evaluar es aprender, se realiza siempre sobre patrones uniformizados emanados de currículos preestablecidos y por tanto normatizados, pues bien, si usamos una evaluación computacional, “creando sistemas de software que se adaptan dinámicamente a la potencialidad cambiante de cualquiera de los recursos que se tengan en diferentes contextos, materiales de aprendizaje y sujetos de las acciones de aprendizaje…

Evaluación de como el aprendizaje (Personalización) se basa en la investigación sobre cómo el aprendizaje ocurre, y se caracteriza por lo que los alumnos deberán reflexionar sobre su propio aprendizaje y hacer ajustes para que puedan lograr una comprensión más profunda…

Para lograr una nueva manera de evaluación personalizada y adaptada a cada persona, tendremos que considerar en primer lugar la computadora como una herramienta cognitiva para participar con el alumno en las interacciones (los suyos y con otros) para construir una comprensión más completa más rica. “Como una herramienta cognitiva, el equipo permite al alumno exteriorizar su pensamiento, para enriquecerla, manipularla y cambiarlo, todo mediante la interacción con el o los modelos más conceptuales en el equipo en la forma de un diálogo (ya sea real y llevado a cabo con otros o en la cabeza del alumno) …

Los temas de investigación incluyen temas de control por parte aprendiz, las estrategias de adaptación de los usuarios, el aprendizaje con visualizaciones, el diseño de entornos de aprendizaje multimedia, y el apoyo de los alumnos en el uso de estos ambientes.

La”Adquisición de conocimientos con Multimedia” — también son una parte importante de este campo — se ocupará de la investigación fundamental con respecto a los procesos perceptivos y cognitivos implicados en el aprendizaje con multimedia.

¿Cómo podemos utilizar el potencial de los medios digitales para el aprendizaje cooperativo y el intercambio de conocimientos basados en la red?

Los Objetos de estudio son la adquisición de conocimiento mutuos en la enseñanza tradicional, y los escenarios de aprendizaje (por ejemplo, la educación en su clase), así como en los escenarios modernos con diferentes niveles cualitativos (por ejemplo, el intercambio de conocimientos en las comunidades virtuales). Los temas de mayor interés en este área son el conocimiento, un terreno común, encuadre la comunicación virtual por los scripts de interacción, la presencia social, y la construcción colaborativa del conocimiento compartido…

El articulo hace incidencia en el DOCENTE por encima del APRENDIZ, lo cual nunca nos llevará al APRENDIZAJE PERSONALIZADO, ya que éste si de algo depende es del CAMBIO DE ROLES, es decir, el APRENDIZ pasa a ser el responsable de su aprendizaje y de su educación, y los docentes (sistema) a ser los acompañantes del mismo, siendo incluso FACILITADORES, si los primeros se lo piden.

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Los programas exitosos generalmente comienzan identificando un problema educativo significativo que el personal de la facultad, si está dentro de la universidad de manera presencial o online… y el programa cree que se puede corregir con un cambio en el diseño del curso.

Diseña la estructura pedagógica. Si el problema que se identifica puede abordarse a través de la personalización, ¿de qué forma el curso apoyará a diferentes estudiantes de manera diferente? La respuesta tiene que ser más que solo “aprendizaje adaptativo”. Los programas exitosos identifican oportunidades en el diseño del curso para mejorar el apoyo individual para los estudiantes, que sería lo que se viene haciendo y que el ARTICULO promueve por el cambio con una APRELICACION (algoritmo), que buscamos nosotros para que los aprendices puedan aprender de manera AUTÓNOMA y por si mismos, bien de manera personas o social.

Incluso las empresas de MICROAPRENDIZAJES, COURSERA, UDACITY, EDX etc… lo que hacen es promover cursos individualizados, nunca personalizados ya que dan sus BADGES en base a aprendizajes estandarizados, no personalizados y no se mueven por medio de una EDUACIÓN ABIERTA, INCLUSIVA, UBICUA (Farnos 2000…) si no por principios individualizados propios del CONECTIVISMO, eso si, con características a corto plazo ….

Si hablamos de integras las TIC en el aula, necesitamos seguir los principales principios metodológicos y conocer las diversas estrategias didácticas que podemos aplicar para transmitir nuestros conocimientos al alumnado.
El objetivo de esta sección es que el profesor comprenda el papel de las TIC tanto como un sistema mediante el cual se lleven a cabo los diversos principios metodológicos, como recurso básico para aplicar cada una de las estrategias didácticas de enseñanza: Metodología General
Estrategias Didácticas:a-Método Expositivo

b-Dinámicas de Grupo

c-Simulaciones

d-Individualización

ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS — Método expositivo:
Este método está centrado básicamente en la comunicación unidireccional del profesor con el alumno. El profesor enseña, mostrando los contenidos a aprender, exponiéndolos, para que el alumno los aprenda mediante la escucha atenta y la toma de notas. Las características de este método son: predominio de la actividad del profesor, el proceso didáctico consiste en enseñar, predomina la finalidad informativa, la mayor parte del saber consiste en transmitir temas y el alumno se limita a memorizarlos.

VENTAJAS DIDÁCTICAS- INCONVENIENTES CON EL USO DE LAS TIC

a-Promueven pensamiento crítico y lógico.

b-Permiten la interacción .

c-Mejoran capacidades lectoescritoras.

d-Fomentan el espíritu investigador.

d-Puede diluir las responsabilidades

e-Precisan de un modelo de evaluación con mayor control de variables.

f-El docente debe tener experiencia previa, aunque lo importante es que deje al aprendiz la responsabilidad de los procesos de aprendizaje.

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ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS — SIMULACIONES: Enseñar por modelos que reflejan la realidad
La práctica real es la mejor manera de asimilar los contenidos y de comprobar las teorías. Ver y manipular los hechos o el mundo físico o mental no siempre es posible.
Cuando se precisa aprender y no podemos hacerlo en el mundo real simular éste puede ayudar a comprender y aprender con eficacial.

VENTAJAS DIDÁCTICAS E INCONVENIENTES CON EL USO DE LAS TIC

a-Permiten experimentar diversos resultados.

b-Mejoran la comprensión de los contenidos.

c-La interacción con el contenido permite un mayor análisis y valoración de la formación

d-Es preciso asumir el modelo y participar activamente.

e-El planteamiento tiene que ser preciso y conocido previamente por los participantes

Este recurso es ideal para la simulación ya que pone a disposición prácticamente todas las posibilidades de experiencias de manipulación de variables y de presentación de contenidos, usando todos los medios audiovisuales (sonido, imagen, texto) e interaccionando con estos.

ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS — E-PERSONALIZACION: Aprender de acuerdo con las características individuales.

Esta metodología se basa en los principios de actividad, responsabilidad y autocontrol del alumno. No significa enseñar individualmente, sino poner la educación en función del hecho diferencial del alumno (aptitudes, capacidades, personalidad y entorno específico) y de sus posibilidades de aprendizaje a partir del análisis y valoración de las mismas.

VENTAJAS DIDÁCTICAS e INCONVENIENTES
USO DE LAS TIC1-Los contenidos se ajustan a las características personales del alumno.2-La evaluación tiene en cuenta las variables personales.

3-El proceso de comprensión y asimilación se centra en las posibilidades reales de cada alumno.

4-Compaginar enseñar al grupo-clase con la heterogeneidad de capacidades precisa un sistema complejo.

5-La eficacia del aprendizaje entre iguales se pierde si no se administra adecuadamente, ajustando el modelo a un planteamiento de intercambio de conocimientos.

6-El control del progreso es complicado.

Este recurso es idóneo para el trabajo personalizado..

Permite ajustar la respuesta educativa a los niveles de partida de los alumnos. Conocer su progreso y valorar los resultados de su propio aprendizaje. Sin olvidar que la aplicación precisa también cambios metodologícos en la concepción del propio sistema de enseñanza-aprendizaje.

La web ofrece la tecnología perfecta y el medio ambiente para el aprendizaje individualizado porque los alumnos puede ser identificada, el contenido se puede personalizar específicamente, y el progreso del alumno puede ser monitoreado, apoyado y evaluado. Tecnológicamente y técnicamente, los investigadores estamos haciendo progresos hacia la realización del sueño del aprendizaje personalizado con la tecnología de objetos de aprendizaje (para algunos adaptativos, para nosotros, nada más lejos de la realidad, no hay nada de adaptación, si no de personalización, que no es lo mismo). Sin embargo, dos consideraciones importantes están siendo ignoradas o pasadas por alto en el cumplimiento del sueño de personalización.

La “adaptatividad” es el ‘ajuste de una o más características del entorno de aprendizaje’. Estas acciones adaptativas tienen lugar en tres áreas distintas:

A- Apariencia/forma: Cómo se muestran al alumno las acciones de aprendizaje, como contenido, incorporación de texto, gráficos o videos, etc. La mayoría de las plataformas adaptativas de hoy día lo denominan “consumo de contenido” y esperan que el conocimiento se adquiera simplemente leyendo el contenido.

B- Orden/secuencia: Cómo se ordenan y se bifurcan las acciones de aprendizaje según el progreso del alumno, como las rutas de aprendizaje.

C- Orientación hacia el objetivo/dominio Las acciones del sistema que conducen al estudiante hacia el éxito. Esto permite que se realicen cambios según los resultados óptimos de aprendizaje, el grado de dificultad y el creciente nivel de conocimientos o aptitudes del alumno.

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Una consideración que falta se refiere a una persona en su totalidad la comprensión acerca de las fuentes psicológicas clave que influyen en cómo las personas quieren y tienen la intención de aprender en línea. Las soluciones convencionales, principalmente cognitivas (que se centran en cómo el proceso aprendices, construir y almacenar conocimiento) ofrecen una visión restringida de cómo las personas aprenden y demasiado a menudo conducen a soluciones inestables o ineficaces de aprendizaje en línea. Una persona en su totalidad incluye emociones e intenciones como factores críticos en el proceso de aprendizaje. También falta la integración de los fines de instrucción, los valores y las estrategias en el diseño, desarrollo y presentación de contenidos (objetos).

La Personalización puede tomar muchas formas, ya que se adapta el contenido, la práctica, la retroalimentación, o de dirección para que coincida con el progreso y el rendimiento individual. Por ejemplo, dos personas que utilizan la misma instrucción al mismo tiempo pueden ver dos conjuntos completamente diferentes de los objetos de aprendizaje. El mayor beneficio de la personalización de aprendizaje es la capacidad para hacer más fácil la instrucción compleja, presentando sólo lo concreto que será útil o aceptado por cada uno. ..juandon

Si queremos que sea otra forma de educación, tanto por las vías más formales y “formalizadoras”-es decir, a partir de estandares aceptados como los Scorm-, como en una formación más informal y disruptiva basada más en aprendizajes invisibles y naturales, propios de la misma sociedad, debemos cambiar las normas que existen es decir, cambiar la cultura y sus valores.

Los aprendices que realizan sus aprendizajes están generalmente auto-motivados en situaciones de aprendizaje (orientado a tareas, proyectos, orientado a aplicaciones a mano) que les interesan. De lo contrario, buscan recompensas extrínsecas para lograr los objetivos que parecen tener menos valor y quizás requerir más esfuerzo a continuación, inicialmente están dispuestos a comprometerse. Ellos pueden reconocer claramente el cumplimiento de los objetivos declarados , para obtener el grado, la racionalización de los esfuerzos de aprendizaje, y evitando pasos exploratorios más allá de las exigencias de la situación y la tarea de aprendizaje, se compadecen con su grado de interés en el objetivo declarado. Toman el control y la responsabilidad de su aprendizaje, pero a menudo dependen de otros para la motivación, la fijación de objetivos, como entrenador, horarios y dirección. Sin embargo, ellos pueden auto-motivarse y ejercer un mayor esfuerzo y la excelencia personalizada.

En contraste con los alumnos de transformación, los alumnos que realizan innovaciones son a corto plazo, los detalles, los estudiantes orientados a la tarea (menos pensadores holísticos o grandes-imágenes), se toman menos riesgos con objetivos desafiantes o difíciles, cometen menos esfuerzo, se centran en los grados y recompensas, y se alegre conseguir un menor cada vez que las normas se establecen por debajo de sus capacidades. Son más cómodos, las relaciones interpersonales de entrenamiento, y se basan en apoyo externo, los recursos y la interacción para realizar una tarea. En contraste con los alumnos que cumplen dichos requisitos, estos alumnos tienen habilidades más sofisticadas, cometen un mayor esfuerzo para alcanzar las metas de nivel superior, y prefieren más sofisticados entornos de aprendizaje y rendimiento con el entretenimiento interacción que crea el esfuerzo progresiva, el interés, la competencia, la diversión y metas alcanzables.

Desafortunadamente, los esfuerzos actuales de diseño de objetos de aprendizaje han evitado problemas críticos de diseño instruccional, probablemente debido a las normas, estrategias y directrices para el aprendizaje personalizado siguen siendo conceptos difusos para algunos. Como resultado, la necesidad de un marco de instrucción mostrando la forma de presentar los objetos de aprendizaje para alcanzar los objetivos de instrucción está siendo ignorado o pasado por alto.

Esta situación es comparable a la construcción de una casa sin un plano. Dos preguntas tienen que hacerse. ¿Cómo se pueden presentar objetos de aprendizaje de una manera formativa válida si la presentación no se guía por la planificación adecuada, el aprendizaje y la información de instrucción?

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Más importante aún, ¿Cómo se puede concebir el diseño y desarrollo de objetos de aprendizaje sin el panorama más amplio de cómo deben ser utilizados o presentan instruccionalmente? Wiley (1999) sostiene que “mientras que la corriente metadatos de objetos líder es capaz de facilitar la reutilización a nivel de imagen prediseñada de instrucción, la pobreza de la información de diseño de instrucción sugiere que es incapaz de alcanzar el objetivo más digno de la automatización de la construcción y entrega material del individualizada, instruccionalmente significativa de los objetos de aprendizaje individual.

Para ser efectivo, los objetos de aprendizaje deben ser diseñados para existir en entornos que se ocupan de las fuentes únicas de diferencias en el aprendizaje y el éxito de influencia. Más específicamente, deben emular con experiencia, capacidad intuitiva del instructor para reconocer y responder a cómo las personas aprenden de manera diferente y creativa fomentar el interés, el valor, agradable, y más exitoso de aprendizaje, independiente. Si queremos hacer frente al desafío de Cronbach de mejores ambientes de aprendizaje, entonces tenemos que aprender a presentar los objetos que proporcionan “para cada individuo el tratamiento [ambiente personalizado] que puede adaptarse con mayor facilidad” para la mejor recompensa.

Los objetos de aprendizaje son de hecho una buena idea, pero siempre y cuando les falta el valor de instrucción, que no serán capaces de utilizarlos de manera efectiva. Desde un punto de vista práctico y técnico, los estándares de metadatos comunes definen lo que necesita ser recogida y almacenada para proporcionar información descriptiva sobre un objeto de contenido de datos.

El resultado es una especificación de objeto de metadatos de contenido (por ejemplo, que muestra el título, autor, y una descripción para cada objeto). Los estándares de metadatos teóricamente deben permitir también el uso adecuado de un objeto de contenido como un objeto de aprendizaje. Sin embargo, los objetos de aprendizaje tienen importantes objetivos de instrucción incrustadas y, si no estamos proporcionando información instructiva en los metadatos, lo único que tenemos es un objeto de contenido. Si hacemos caso de las cuestiones clave de instrucción, ¿Cómo podemos utilizar con éxito los objetos de aprendizaje para el aprendizaje?.

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

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.

Está claro que debemos ser INTEROPERABLES, no queda otro remedio, lo malo es que nunca antes lo hemos hecho, lo bueno, en cambio, es que debemos hacerlo si o si, por tanto lo vamos a hacer bien se mire como se mire.

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

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

Sin embargo, los estudiantes que colaboran deben invertir esfuerzos cognitivos adicionales para comunicar la información con ellos y con sus acciones de coordinación. Las personas que trabajan por sí solos no tienen que invertir; Es decir que hay costos de transacción (Ciborra y Olson, 1988). y en base a esto, sólo cuando una tarea es demasiado compleja para un solo aprendiz individual para llevar a cabo su limitada capacidad de procesamiento, se puede ampliar mediante el aprendizaje en cooperación con los demás. (COOPERACIÓN, nunca COLABORACIÓN), por tanto más creativa, divergente y no predecible.

Los procesos cognitivos y la información son necesarios para el aprendizaje efectivo de consenso y de manera eficiente entre los miembros del grupo cooperativo.

El intercambio de información es fundamental para los miembros de grupo que tiene forma colectiva utilizando los recursos de información disponibles. Para maximizar el intercambio de información, los miembros del equipo, de la comunidad de aprendizaje.. tienen que ser dependientes entre sí para llevar a cabo con éxito y completar una tarea, por lo que deberán estar al tanto de unos a otros conocimientos y experiencias, para rendir cuentas, visualizar y evaluar el esfuerzo que invierten., o sea, tienen que ofrecer oportunidades para estimular y facilitar el intercambio y la utilización de los pensamientos y los procesos de los miembros del grupo si se utilizan los medios de comunicación de manera eficaz y eficiente.

Si tenemos un entorno multimedia que proporcione las herramientas necesarias para una comunicación efectiva y eficiente en la tarea que están realizando, y la coordinación y regulación de los procesos que intervienen en la realización de las tareas, MINIMIZARÁ las actividades TRANSACCIONALES..

La colaboración es una actividad compleja requiere que los estudiantes interactuen con los miembros de su grupo en dos espacios dialógicos, el espacio de contenido (es decir, la comprensión de conjunto — a un nivel profundo — ) y el espacio relacional (es decir, establecimiento y mantenimiento para asegurar la comprensión compartida y el bienestar de los miembros del grupo). Esto requiere que los aprendices regulen su propio aprendizaje (autorregulación), el aprendizaje de uno al otro (corregulación), y el aprendizaje de equipo (regulación compartida socialmente) . En base a esto será eficaz, eficiente y agradable si el entorno multimedia proporciona a los miembros del grupo, con las herramientas para participar en una interacción significativa, compartir eficacia y eficiencia según sus recursos cognitivos.

Los aprendices toman la carga del aprendizaje y hábilmente adaptados a las nuevas tareas y situaciones de aprendizaje autorregulan y participan en fases interrelacionadas, como un horno de estudio: la definición de la tarea, el establecimiento de objetivos y el establecimiento de planes conforman dispositivos tácticos y la adaptación del proceso. En raras ocasiones la regulación de aprendizaje es una tarea solitaria; postularemos que siempre implica contexto social, la interacción o el apoyo en un momento u otro .Con el fin de tener éxito en las tareas tanto en solitario como en colaboración, los estudiantes necesitan desarrollar habilidades que implican estrategias de habilidades de autorregulación, corregulación y la regulación compartida socialmente. Hasta la fecha los estudios empíricos-han considerado muy pocas tesis de las tres formas de regulación en el tiempo (corregulación)

Dado que el objetivo de toda educación es que deberíamos hacer que el aprendizaje no eficaz, el eficiente y agradable, construya ambientes personalizados y socializadores, deban ser diseñados y desarrollados para cumplir con los principios que deseamos y necesitamos aprender……

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juandon

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

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