Los MACRODATOS (BIG DATA) entran en la construcción de infraestructuras de conocimiento especialmente relacionadas con internet (2)

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Juan Domingo Farnos Miro

Si entramos de lleno en el terreno educativo y en la aceleración que se produce con el software de datos, se entra en aspectos estructurales sino que incluso se llega al currículo (en aquello que ya explicábamos que los grandes macrodatos-BIG GATA utilizadas por grandes empresas mundiales, determinan el futuro de la educación en casi todos sus ámbitos).

Con ellos los programas automatizados especifican el aprendizaje adaptativo y el personalizado, viendo claramente sus diferencias, pero también sus similitudes.

En lo que se refiero más propiamente a la DIDÁCTICA, los programas informáticos (máquinas), interactúan directamente con los aprendices y su aprendizaje (Bayne 2015)

Thompson en 2016 y Juan D. Farnos en el 2000, hablan de sustituir la evaluación por procesos de aprendizaje continuados y de manera personalizada, tanto en lo que se recibe como en lo que se produce.

Mayer-Schouberger…(2014) establece que el BIG DATA nos permite interactuar con programas de software digital para que los algoritmos los “customicen” y los mejoren permanentemente bien sea por medio de retroalimentaciones, individualización y personalización, así como una predicción probabilística.

La cuestión será si con ello podemos conseguir:

a-La personalización, no como un DAFO, ni como un VUCA, sino como aprendizajes reales.

b-Conocer todos el el funcionamiento real del aprendizaje personalizado/socializador.

c-Sacar de los datos lugares para facilitarnos nuestro progreso.

d-Innovacion escalable continuada y permanente.

Se demuestra (Farnos 2000) que para personalizar el aprendizaje no hay otra manera que:

a-Socializarlo

b-Establecer un software escalable adecuado que analice digitalmente los datos de cada alumno (dataficación).

c-Aprender fuera de las aulas (BLENDED LEARNING):

COLABORACION…….

1-Aprendices

2-Docentes

3-familias

4-Administracion

METODOLOGÍAS……..1-PBL (ABP)

2-Flipped Classroom

3-Problemas

4-Gamification

d-Crear una cultura con otros valores

Contamos con la digitalización y la datificación, adquiriendo el manejo de un software, identidad propia, vida social, relaciones sociales…

“El mundo social cada vez más lo determinan los medios sociales” (Lupton 2015 pag 17–18

El software seduce a las personas: da más coherencia, mayor productividad, fiabilidad… y eso a cambio de una transformación social y tecnológica.

Pero los DATOS siempre serán “subjetivos”, parciales, ya que si bien los analizamos, solo lo hacemos de la manera que nos interesa, recogemos los que nos interesan y los otros, no y, por tanto, ello produce consecuencias. Por ejemplo: una dirección u otra en LA EDITORIAL EDUCATIVA de un libro de textom un software concreto…

La red hace que nuestro volcado de datos nos convierta a nosotros mismos en ellos, entrando de lleno en un paradigma hasta ahora impensable. Al introducir en ellos un software escalable, preciso y totalmente autónomo, nos hace participar como soporte conductual de los hechos que produciran nuestros actos educativos.

“Estos algoritmos ya pueden COMPARAR DATOS educativos, otra cosa es su interpretación y aplicación crítica, que es aquí donde debe hacer incidencia la inclusión” (Farnos 2004)

También podremos medir el rendimiento=empleabilidad con este software y lo haremos con todo tipo de comprobaciones estandarizadas y por tanto, nada inclusivas: evaluaciones, recolecciones de datos sobre el progreso académico, centralización de informes…y más si se externalizan su recogida (recaudo-análisis-comunicación).

El aprendizaje analítico capacitará el desarrollo y la introducción del aprendizaje adaptativo, llegando al personalized learning impartido a escala con lo que se orienta a los aprendices hacia materiales de aprendizaje sobre la base de sus interacciones anteriores con contenidos y tareas afines y la comprensión de unos y otros.

Knewton dice “Con los datos de muchos alumnos se ayuda a personalizar el aprendizaje de cada alumno”

Todo esto lo cuestiono, no porque en su esencia la hipótesis no sea correcta, sino porque para ser personalizado debe ser socializador y en eso Knewton no entra para nada lo que me hace creer que se refiere más al aprendizaje individualizado.

En el CONTEXTO SOCIAL Y EDUCATIVO las formas en que s e miden a las personas (analítica de datos), en las organizaciones, determinan las posibilidades determinantes de las personas.

Para ello los MACRODATOS (BIG DATA) entran en la construcción de infraestructuras de conocimiento especialmente relacionado con internet, estando en constante movimiento y poniéndose en entredicho ya que generan expectativas generalizadas sino que influyen en las expectativas de cada uno.

La generación de análisis de datos por unas cuantas organizaciones medibles genera un monopolio que condiciona su aplicación educativa derivándolos en muchas ocasiones a planes de negocio (empresas de análisis de datos a gran escala internacionales con animo de lucro) y todo es debido a un sistema cerrado, ahora bien si creamos una CULTURA ABIERTA, INCLUSIVA Y CRÍTICA, la cosa cambia ya que el “poder de la educación” pasa a manos de la “gente”, como muy bien sabemos.

Este aprendiz se transformará cuando se cuantifica en sistemas de de analíticas de aprendizaje y así ¿cómo puede saber el aprendiz que aprende?

El sistema pide a la CIENCIA DE DATOS EDUCATIVOS” que busque teorizaciones en cada momento concreto y contexto, e interpretaciones para ello.

Para ello no solo las formas automáticas de computación ubícua identificarán los procesos de aprendizaje sino que establecerán simulaciones para influir en las personas y convencerlas de que su aprendizaje es el correcto. (COMPUTACION PERSUASIVA PSICOLOGICA), esto da lugar a “UN CAPITALISMO DE DATOS” que incluso condicionan las políticas educativas de los estados, pasándolos a la categoría de dogmas pedagógicos.

Juandon

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

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