El aprendizaje automatizado y autodirigido extrapolados a situaciones ubicuas, ¿podrán entender la necesidad de retroalimentación?
Author: juandon
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Juan Domingo Farnos
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 digitaly he aquí que presenté con una lista de recomendaciones sobre los géneros que acabo consumidas. Esta idea funciona de forma similar con algoritmos de personalización que sería capaz de recomendar cursos o avenidas de aprendizaje basado en el conocimiento previo 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.
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.
Podemos llegar con ello a anticiparnos a situaciones personalizadas ya que las posibilidades automáticas vs moviles, 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 siempre:….
—¿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:
- a) Adoptar, adaptar y actualizar fácilmente las tecnologías.
- b) Desarrollar un ambiente digital personal a partir de una gama de herramientas y servicios.
- c) Comprender cómo la tecnología digital está cambiando las prácticas en el trabajo, en la educación y en la vida social.
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.
- Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Narrow AI o Applied AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Learning y el Deep Learning.
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.
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.
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 y 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…
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)..
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.
En la educación básica se promueve que el sistema decimal es el único “natural”
Nunca vemos los algoritmos que hacen su trabajo, incluso a medida que nos afectan. Ellos producen en sus sistemas de cifrado, todo invisible, enterrado en cajas negras componer silencio sinfonías de ceros y unos….
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 .
“Poco a poco las características subversivas de la computadora fueron erosionados distancia: En lugar de cortar a través y así desafiar la idea misma de fronteras temáticas, el equipo ahora se define un nuevo tema; en lugar de cambiar el énfasis del currículo impersonal a la exploración en vivo emocionados por los estudiantes, el ordenador se utiliza ahora para reforzar los caminos de la escuela. Lo que había comenzado como un instrumento subversivo de cambio fue neutralizado por el sistema y se convierte en un instrumento de consolidación”..… Audrey Watters
Lo que hace que la programación ed-tecnología “adaptable” es que la IA evalúa la respuesta de un estudiante (por lo general a una pregunta de opción múltiple), luego sigue con la “segunda mejor” cuestión, cuyo objetivo es el nivel “adecuado” de dificultad. Esto no tiene por qué requerir un algoritmo especialmente complicado, y la idea en realidad basada en “la teoría de respuesta al ítem”, que se remonta a la década de 1950 y el ascenso de la psicometría. A pesar de las décadas siguientes, sinceramente, estos sistemas no se han vuelto terriblemente sofisticados, en gran parte debido a que tienden a basarse en pruebas de opción múltiple.
Para ello, se plantea un travelling de tendencias que incluye la apertura radical al conocimiento, donde la evolución biológica puede ser hackeada por la mente humana y su esparcimiento viral; las ideas están vivas y en perpétuo cambio… “(open y self-publishing, open educational resources); nuevas formas de certificar conocimiento (open badges, open educational practices); nuevos perfiles (desing thinkers, digital curators, digital yonkis); cursos masivos abiertos (massive online courses, peer assessment); nuevas tipologías de habilidades (transmedia skills); investigación abierta y distribuida (open data) entre otros.
https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/los…/Los algoritmos sales de las Universidades de Juan Domingo Farnós Miró
La eficacia de la circulación de información entre pares sugiere, por el contrario, que la participación en la práctica, en lugar de ser su objeto, bien puede ser la condición para la efectividad del aprendizaje “. (Lave y Wenger):
1-La certeza y la estructura da una sensación de seguridad y tranquilidad. La incertidumbre es una enfermedad, según muchos terapeutas.
- ¿Cuáles son los retos para el docente y para el estudiante? ¿Qué tan preparados están para afrontar los cambios en la educación?
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 sociotecnoculturales…y para ello necesitamos tecnologías inmersivas 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 Saez Vacas llama 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…
Las tecnologías somos nosotros……Juan Domingo Farnós
NMC , un grupo de académicos de la Universidad Abierta ha preparado un análisis profundo y reflexivo de lo que viene en la pedagogía. 36 El informe está disponible aquí , y aunque su atención se centra en la enseñanza post-secundaria y aprendizaje, hay mucho aquí que es muy aplicable a aquellos de nosotros tratando de estar más informados acerca de las tendencias que vienen en los grados K-12 pedagogía.
Los autores prestan deferencia a los informes Horizon del NMC, pero explican que tienen un objetivo diferente:
Reconocemos la inspiración de los Informes Horizon del NMC, así como otros informes mirando al futuro de la educación. Las exploraraciones así cómo las innovaciones en la tecnología pueden influir en la educación, examinamos cómo las innovaciones en la pedagogía puedes ser promulgada en una época de tecnología personal y en red.
En un breve comentario sobre el informe, un blogger educativo que se identifica sólo como “Derek” :órdenes de este informe viene de innovaciones por la inmediatez:
- Investigación personal de aprendizaje– Aprendizaje a través de la investigación colaborativa y activa investigación
- Seamless aprendizaje– Conexión de aprendizaje a través de la configuración, tecnologías y actividades
- MOOCs– Massive cursos en línea abiertos
- Evaluación para el aprendizaje– evaluación que apoya el proceso de aprendizaje a través de información de diagnóstico
- Nueva pedagogía para los libros electrónicos– Métodos innovadores de enseñanza y aprendizaje con la próxima generación de libros electrónicos
- Llevaron Publisher cursos cortos– Editores productores comerciales de cursos de corta duración para el ocio y el desarrollo profesional
- Insignias para acreditar el aprendizaje– marco abierto para obtener el reconocimiento de las habilidades y logros Aquí podríamos añadir los Badges, como un elemento refrendado por una SOCIEDD TRANSPARENTE Y CONFIABLE (@JUANDOMING)
- El renacimiento de la edición universitaria– Nuevas formas de publicación académica abierta
- Análisis de Aprendizaje– basada en datos de análisis de las actividades de aprendizaje y entornos
- Rizomática aprendizaje– Conocimiento construido por comunidades que se autoregeneran en ambientes abiertos.
:
El futuro del aprendizaje se encuentra en una tesitura centrada en el estudiante, web 2.0 facultada, en red conectivismo . Esta es la nueva cultura del aprendizaje , y se lo debemos a nuestro propio aprendizaje permanente y para nuestros para que nuestros aprendices puedan desarrollar su formación de manera inductiva.
Tenga en cuenta que en casi la totalidad de estos seis, la tecnología es esencial, en particular el poder de la Internet. Aprendizaje por indagación personal y tarjetas de identificación (Certificaciones y Reconocimiento Social, pero por encima de todo la Evaluación como un proceso de aprendizaje, no como una espada de DAMOCLES ,…Y EN EL APRENDIZAJE EN LÍNEA (e-learning), aún más.-
A continuación les comparto algunas citas clave del documento, con comentarios, para sacar este tema unificador:
Acerca de e-libros de texto:
Libros dinámicos también puede habilitar una forma más social del estudio, con un grupo de estudiantes que trabajan juntos en la lectura, anotación y comparación de uno o más textos sobre el mismo tema.Cada estudiante puede ver el texto en su lector de libros electrónicos, así como las anotaciones y comentarios sobre el texto que se está creando por los otros estudiantes …. La actividad requiere que todos los estudiantes trabajen para comparar y discutir sus lecturas y explicar los conceptos entre sí.
Una extensión lógica de este intercambio masivo de los comentarios es que los estudiantes escribir adiciones a los libros de texto, ofreciendo sus propias interpretaciones, explicaciones y ejemplos, que luego se publican junto a las páginas del libro. Los editores de libros habrían de establecer un sistema sencillo de edición y recompensa por tales “extensiones de libros.
Las nuevas oportunidades que se ponen a disposición de la transformación del texto en un vehículo flexible para la investigación, la interacción, la colaboración y la creación, es, creo, muy interesante y viene muy rápido. Si hay una cosa que las escuelas empiezan a invertir, es la expansión en estos nuevos formatos, formatos hipermediaa lo que deberían añadir una intercomunicación “bibliotecaria” con otros centrso que compartan sus mismos intereses, con lo cuál el número y la calidad de estos libros se multiplicaría de manera exponencial, a coste cero y a los que la tecnología MÓVIL aún sería de mejor ayuda, ya que su ubicuidad nos permitiría estar en contínua actualización, usabilidad y accesibilidad…
Lamentablemente, el informe ofrece sólo unos pocos enlaces y recursos, dos de los cuales son sólo nuevos proveedores de estas herramientas de desarrollo, libros dinámicos yAprendizaje Thuze .
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Acerca de las certificacines y Reconocimiento Social..
Cualquier persona que utilice el Internet pasa por un proceso de aprendizaje sobre los contenidos, herramientas y personas que se encuentran. Este aprendizaje incidental puede convertirse en un proceso más estructurado, como es el caso cuando alguien trabaja a través de una serie de recursos educativos abiertos (materiales didácticos disponibles gratuitamente en la Web). ‘Las certificaciones, ofrecen una forma de acreditar este aprendizaje que tiene lugar fuera de las instituciones educativas formales.
Pero lo más importante es buscar las maneras de hacerlo en el Aprendizaje Informal y es más, en el APRENDIZAJE-TRABAJO, ya que es la única manera de asegurarnos la educación continuada, accesible-tanto de manera espacio-temporal, como por su economía y además representa más del 70% de lo que aprendemos cada día (Juan Domingo Farnós) )
Más acerca de las identificaciones se encuentra disponible en el Mozilla “Insignias Open” del sitio . Como padre de dos chicos obsesionados con Minecraft, también estaba interesado en ver que este es un elemento cada vez mayor de ese universo, como se ha demostrado aquí.
Acerca de MOOC, que han sido silenciosamente gestando en los últimos cuatro años, pero, a los ojos de este lector, se han disparado en los últimos 3 a 6 meses, son el brainchilds, al menos en parte, de George Siemens y Stephen Downes. 21k12 lectores que han llegado hasta aquí en este largo post se lo debemos a ellos y su aprendizaje para suscribirse al boletín de Stephen Downes diario , Daily OL, si no lo hacen ya. (Mi sombrero es el favorito para Chris Bigenho por presentarme).
Los autores del informe explican MOOCs (impacto medio) de esta manera:
Massive cursos abiertos en línea (MOOCs) son intentos de crear cursos de acceso abierto en línea que proporcionan ninguna restricción en el tamaño de la clase. A diferencia de los Cursos Abiertos, MOOCs se autogestionan por grupos de alumnos y profesores y ejecutar en un período de tiempo determinado, por lo general de 6-12 semanas. MOOCs están abiertas a todos, no tienen requisitos formales de admisión, y puede proporcionar un marco para el reconocimiento basado en ‘badges’.
Pueden apoyar el compromiso oportunista ad hoc con las actividades individuales o de los recursos, así como un compromiso más disciplinado para el curso en su totalidad. Los MOOCs pueden ser puramente informales, ofertas u oportunidades para el aprendizaje independiente alineado a un curso formal o semi-formal cursos ofrecidos por una institución de certificación de informales.
MOOCs son un tema enorme en su propio sentido, pero tenga en cuenta a estos efectos que uno de los debates más importantes e interesantes sobre MOOCs sucediendo hoy en día tiene que ver con el valor que se da en el aprendizaje conectivista en ellas. En otras palabras, ¿puede una distribución bastante jerárquica del conocimiento, como sucede en la mayoría de los cursos universitarios de conferencias, en el que el profesor experto está dispensando sabiduría de escuchar, los estudiantes transferidos a la cuenta web como un MOOC? O bien, es parte integral del concepto y definición que éstas se estructuran como las experiencias de aprendizaje de manera que cada participante es, al menos en parte, trazando su camino propio hacia la comprensión, la difusión hacia el exterior del campo en amplias redes de conocimiento afines …
Posiblemente hasta que no nos demos cuenta que el aprendiz es el responsable de su aprendizaje y evaluación y el SISTEMA esté en todo momento a su lado para ayudarle en todo lo que necesite, en cualquier lugar y ea cualquier hora…las cosas no cambiarán, pero si se realiza esta actuación, el fracaso escolar, la brecha y la excelencia personalizada/personal de los aprendices será una realidad…
Sobre el aprendizaje Seamless (medio-alto impacto):
Seamless aprendizaje es cuando una persona experimenta una Contunuidad de aprendizaje a través de una combinación de lugares, tiempos, tecnologías
o entornos sociales. Tal aprendizaje puede ser intencional, como cuando se inicia una actividad de aprendizaje en el aula y luego continúa a través de una conversación informal con los colegas, o en línea en casa.
Seamless aprendizaje puede ser un colectivo o un proceso individual.Además, puede extenderse en el tiempo y lugares, ofrecen todas partes el acceso a los recursos de aprendizaje, abarcar los mundos físico y digital, participar múltiples tipos de dispositivos, e integrar los diferentes enfoques de la enseñanza y el aprendizaje….lo que podríamos llamar COMPUTACIÓN UBÍCUA ….propugnan la integración de dispositivos alrededor de escenarios donde se encuentre localizado el ser humano, en el que éste puede interactuar de manera natural con sus dispositivos y realizar cualquier tarea diaria de manera completamente trasparente con respecto a sus computadores.
El conocimiento es ubícuo, no solo a través de los canales que nos llega, no solo por la utilidad que le damos… es ubícuo per se, no podría ser de otra manera (contrariamente a lo que siempre habíamos pensado por su estandarización, determinismos, consecuente…).
Eso se demuestra por ejemplo con el IMPACTO SOCIAL de un proyecto de índole colaborativa, por ejemplo.. La información digital y tecnologías de la comunicación que han transformado el mundo se inventaron y se aplicaron por primera vez en América.
Sin embargo, nunca ha habido un liderazgo notable en su aplicación en la educación. La mayoría de las aulas aún no están sorprendentemente adpatadas para la sociedad de la información, incluso en lo más elemental y básico depara el acceso de los estudiantes a los contenidos digitales de aprendizaje y espacios de trabajo., lo que algunos nos atrevemos a llamar ESCENARIOS DE APRENDIZAJE.
“En el 2011 colaboré con un Master de la Universidad de Salamanca, en la que ya les hablaba sobre LAS METODOLOGÍAS AGILES en la gestión de proyectos cuyo interés supera el campo de la ingeniería de software, donde se habían desarrollado las dos décadas anteriores, y debido a la incertidumbre de los nuevos ciudadanos del siglo XXI y su gran dinamismo producen una gran brecha entre ellos mismos y las organizaciones con las que deben convivir….
Debido a que hoy aun persiste una especialización en la educación formal y formalizadora, faltan competencias transversales y multidisiplinares, lo que hace que nuestras habilidades no se correspondan bajo un prisma intrapersonal e instrumental y lo que es peor se ha instaurado de manera sistematizada y no sistémica que sería una característica propia de una cultura, pero ni así se ha producido, por lo que la brecha permanece en el espacio y en el tiempo.
Les explicaba, lo cual hago también ahora, es que necesitamos escenarios cambiables, mutables y por tanto en permanente dinamismo, que abarcan procesos y no finalidades, con lo que la predicción de resultados y la segregación de los mismos pasa a un segundo plano y la aparición de un valor genuino, decía antes y ahora digo valor añadido es trascendente para cerrar esta brecha y poner en valor nuestras actuaciones presentes y futuras.
En todo eso necesitamos píldoras con periodos cortos, intensos de aprendizaje con un desarrollo ITERATIVO y PERSONALIZADO permeable a cualquier cambio que se vaya produciendo, tanto des de dentro a afuera como de afuera a adentro, o permaneciendo fuera, y me refiero al circuito educativo oficial, naturalmente”. (Juan Domingo Farnos)
EL aprendizaje ubicuo a partir de CONOCIMIENTOS UBICUOS es una extensión de la idea de la computación ubicua, un término que describe la presencia generalizada de los ordenadores en nuestras vidas, ordenadores personales y ordenadores portátiles se han convertido en una parte integral de nuestro aprendizaje, el trabajo y la vida de la comunidad, hasta el punto donde, si no tenemos acceso en red con ancho de banda razonable, nos podemos considerarse como desfavorecidos, que estamos “en el lado equivocado de la ‘brecha digital.
“Hoy el conocimiento está en todas partes, en constante cambio, creciendo exponencialmente … Hoy el conocimiento es libre. Es como el aire, que es como agua. Se ha convertido en una mercancía … No hay ninguna ventaja competitiva hoy en saber más de la persona a tu lado. El mundo no le importa lo que sabes. Lo que el mundo le importa es lo que puede hacer con lo que sabe”. (Will Richardson)
Mientras tanto, muchos otros dispositivos son cada vez más importantes en nuestras relaciones, : teléfonos móviles, televisores, sistemas de posicionamiento global, los reproductores digitales de música, asistentes personales digitales, cámaras de vídeo, cámaras y consolas de juego, por nombrar algunos. Estos dispositivos están en todas partes. Son cada vez más baratos. Son cada vez más pequeños y más portables.
Son cada vez más fáciles de conectar con los demás. Por eso los encontramos en muchos lugares en nuestras vidas y en muchas ocasiones allá donde vamos. .La presencia generalizada de estas máquinas es la forma más tangible y práctica en el que la informática se ha convertido en omnipresente. aprendizaje ubicuo es un nuevo paradigma educativo posible en parte por las potencialidades de los medios digitales. Hecho posible, significa que no hay relación directa determinista entre la tecnología y el cambio social. En efecto, las instituciones educativas en todos los niveles han demostrado ser muy eficaz en la adaptación de estos nuevos recursos a sus prácticas tradicionales y el contenido, y no al revés.
Las tecnologías digitales llegan casi de inmediato, las viejas prácticas pedagógicas de la enseñanza didáctica, la entrega de contenido para la ingestión de estudiantes y de pruebas para las respuestas correctas “sistema de gestión del aprendizaje”, son ya responsabilidad de los mismos aprendices Algo cambia, cuando esto sucede, pero lamentablemente, no es mucho.
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 caraterísticas…
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.
juandon