Juan Domingo Farnós

Las perspectivas que se están abriendo en el mundo de la educación con las tecnologías digitales y la Inteligencia artificial, mueven un escenario completamente diferente en el que estábamos instalados con una formación que abraza escenarios más de acorde a la Revolución industrial 4.0 que a reglas pedagógicas prescriptivas que utilizábamos hasta ahora.

Este tipo de formación viene motivada tanto por los avances de las telecomunicaciones, la Inteligencia artificial generativa (GAI) y las tecnologías de la información, así como por las transformaciones que en el campo del aprendizaje se van dando por efecto de integración y/o adaptación de dichas tecnologías en el marco educativo. Y en la corriente de esta evolución tecnológica, ofrece un amplio abanico de posibilidades constituyendo un reto que debemos asumir.

La perspectiva de la educación en la era de la Revolución Industrial 4.0, impulsada por tecnologías digitales e inteligencia artificial (IA), es realmente transformadora y disruptiva. En lugar de mantener un enfoque pedagógico tradicional basado en reglas prescriptivas, la educación del siglo XXI se orienta hacia un paradigma más flexible y centrado en el estudiante, que aprovecha al máximo las capacidades de la tecnología y la IA para personalizar la enseñanza y el aprendizaje.

1. Aprendizaje personalizado: La IA permite la adaptación de la enseñanza a las necesidades y habilidades individuales de cada estudiante. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el progreso y el rendimiento de un estudiante para recomendar actividades y recursos de aprendizaje específicos. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de recomendación como el filtrado colaborativo para sugerir cursos o recursos relacionados con los intereses del estudiante.
2. pythonCopy code# Ejemplo de recomendación de cursos en Python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # Datos de los estudiantes y cursos estudiantes = ["Estudiante 1", "Estudiante 2", "Estudiante 3"] cursos = ["Matemáticas", "Ciencias", "Historia", "Arte"] # Representación TF-IDF de los cursos tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(cursos) # Calcular similitud de coseno entre estudiantes y cursos similitud = cosine_similarity(tfidf_matrix) # Recomendar cursos para cada estudiante for i, estudiante in enumerate(estudiantes): recomendaciones = sorted(list(enumerate(similitud[i])), key=lambda x: x[1], reverse=True) print(f"Recomendaciones para {estudiante}: {cursos[recomendaciones[0][0]]}, {cursos[recomendaciones[1][0]]}")
3. Aprendizaje adaptativo: Los sistemas de aprendizaje adaptativo utilizan IA para ajustar el contenido y la dificultad del material de aprendizaje en función del rendimiento del estudiante en tiempo real. Esto garantiza que los estudiantes avancen a su propio ritmo y no se sientan abrumados ni subestimados.pythonCopy code# Ejemplo de adaptación del nivel de dificultad nivel_dificultad_actual = 3 # Nivel de dificultad inicial rendimiento_estudiante = 0.8 # Rendimiento del estudiante (puede ser una métrica calculada) # Ajustar el nivel de dificultad en función del rendimiento if rendimiento_estudiante > 0.8: nivel_dificultad_actual += 1 elif

rendimiento_estudiante < 0.6: nivel_dificultad_actual -= 1

Mostrar el nivel de dificultad ajustado al estudiante

print(f»Nivel de dificultad actual: {nivel_dificultad_actual}»)

pythonCopy code

3. **Evaluación automatizada:** La IA puede evaluar automáticamente el trabajo de los estudiantes, como exámenes, tareas y proyectos, lo que ahorra tiempo a los educadores y proporciona retroalimentación instantánea a los estudiantes. Algunos algoritmos en Python, como los de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y reconocimiento de patrones, pueden ser útiles para realizar estas evaluaciones. ```python # Ejemplo de evaluación automática de respuestas de opción múltiple from sklearn.metrics import accuracy_score # Respuestas correctas y respuestas del estudiante respuestas_correctas = [1, 2, 3, 4, 5] respuestas_estudiante = [1, 2, 3, 4, 6] # Calcular la precisión de las respuestas del estudiante precision = accuracy_score(respuestas_correctas, respuestas_estudiante) print(f"Precisión de las respuestas del estudiante: {precision}")

La educación disruptiva con inteligencia artificial y tecnologías digitales impulsa un enfoque centrado en el estudiante, personalizado y adaptable, utilizando algoritmos para recomendar recursos, ajustar el nivel de dificultad y evaluar el progreso de manera automatizada. Esto crea un entorno de aprendizaje más eficiente y efectivo que se adapta a las necesidades cambiantes de la sociedad y la economía en la era de la Revolución Industrial 4.0.

Big Data en la Educación: La recopilación y el análisis de datos son fundamentales en la educación moderna. Los sistemas educativos pueden aprovechar algoritmos de procesamiento de datos masivos en Python para extraer información valiosa sobre el progreso de los estudiantes, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos. Esto permite a las instituciones educativas optimizar sus programas y recursos.

pythonCopy code# Ejemplo de análisis de datos educativos en Python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Cargar datos de rendimiento estudiantil datos_estudiantes = pd.read_csv("datos_rendimiento_estudiantes.csv") # Calcular estadísticas descriptivas estadisticas = datos_estudiantes.describe() # Visualizar el progreso de los estudiantes a lo largo del tiempo datos_estudiantes.plot(x="Fecha", y="Calificaciones", kind="line") plt.xlabel("Fecha") plt.ylabel("Calificaciones") plt.title("Progreso de los estudiantes a lo largo del tiempo") plt.show()

Automatización de la administración escolar: La IA también se utiliza para automatizar tareas administrativas en las instituciones educativas, como la gestión de horarios, la asignación de recursos y la comunicación con los padres y estudiantes.

Aprendizaje en línea y MOOCs: Plataformas de educación en línea y cursos masivos abiertos en línea (MOOCs) hacen un uso extensivo de la IA para ofrecer una experiencia de aprendizaje de calidad a nivel global. Algoritmos de recomendación, chatbots educativos y sistemas de seguimiento del progreso son ejemplos de tecnologías que impulsan estas plataformas

La educación disruptiva con inteligencia artificial y tecnologías digitales transforma la forma en que aprendemos creando un ambiente más personalizado y adaptable. Los algoritmos en Python desempeñan un papel esencial en la implementación de estas tecnologías, permitiendo la adaptación del contenido, la evaluación automatizada, el análisis de datos y la administración eficiente de las instituciones educativas. Este enfoque revolucionario se alinea mejor con las necesidades de la sociedad en la era de la Revolución Industrial 4.0 y promueve un aprendizaje continuo y personalizado a lo largo de la vida.

Para comparar lo explicado hasta ahora con un algoritmo paradigmático, podemos utilizar el algoritmo de regresión lineal como ejemplo. La regresión lineal es un algoritmo estadístico simple pero poderoso que se ha utilizado durante décadas en diversas disciplinas. Aquí está una comparación:

Algoritmo de Regresión Lineal:

• Objetivo: El algoritmo de regresión lineal se utiliza para modelar la relación entre una variable independiente (predictor) y una variable dependiente (objetivo) mediante una ecuación lineal.
• Aplicación en Educación: En el contexto educativo, la regresión lineal puede utilizarse para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en función de factores como el tiempo de estudio, la asistencia a clases, las horas de sueño, etc.
• Complejidad: Es un algoritmo relativamente simple que se basa en cálculos matemáticos básicos. No es capaz de adaptarse automáticamente a cambios en los datos o personalizar la predicción para cada estudiante.
• Uso de Tecnología: Aunque se puede implementar en Python y otras herramientas de análisis de datos, no hace un uso directo de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.
• Limitaciones: La regresión lineal asume una relación lineal entre las variables, lo que puede no ser adecuado para modelar relaciones más complejas en la educación.

Tecnologías Educativas Basadas en IA:

• Objetivo: Estas tecnologías buscan personalizar la educación, adaptar el contenido y las actividades de aprendizaje según las necesidades individuales de cada estudiante, lo que va más allá de una simple relación lineal.
• Aplicación en Educación: Se aplican en una variedad de áreas, desde recomendaciones de recursos educativos hasta evaluación adaptativa y análisis de datos educativos a gran escala.
• Complejidad: Son sistemas más complejos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y otros enfoques avanzados para adaptarse de manera dinámica al aprendizaje de cada estudiante.
• Uso de Tecnología: Hacen un uso extenso de la inteligencia artificial y la tecnología digital para lograr sus objetivos.
• Ventajas: Ofrecen una experiencia educativa más personalizada y efectiva, pueden manejar relaciones no lineales entre variables y tienen un potencial significativo para transformar la educación.

La regresión lineal es un algoritmo estadístico tradicional que se utiliza principalmente para modelar relaciones lineales entre variables en la educación, mientras que las tecnologías educativas basadas en IA se centran en la personalización y la adaptación dinámica, haciendo un uso más avanzado de la tecnología y permitiendo una educación más efectiva en un mundo cada vez más impulsado por la Revolución Industrial 4.0.

Juan Domingo Farnós es un destacado experto en el campo de la educación disruptiva y la transformación educativa. Su trabajo se ha centrado en explorar cómo las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y la web semántica, pueden revolucionar la educación y cambiar la forma en que enseñamos y aprendemos. Farnós ha desarrollado una visión innovadora y provocativa sobre el futuro de la educación que ha influido en el debate académico y la práctica educativa. A continuación, se destacan algunos aspectos clave de su trabajo:

1. Aprendizaje Personalizado: Juan Domingo Farnós aboga por un enfoque de aprendizaje personalizado en el que cada estudiante pueda diseñar su propio camino de aprendizaje. Propone el uso de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, para adaptar el contenido y las actividades de aprendizaje de manera individualizada, teniendo en cuenta las necesidades, intereses y habilidades de cada estudiante.
2. Educación Disruptiva: Farnós promueve la idea de una educación disruptiva que cuestione las estructuras educativas tradicionales y abrace la flexibilidad y la adaptación. Su enfoque se centra en permitir que los estudiantes se conviertan en «aprendices a lo largo de la vida» y que asuman un papel activo en su propio proceso de aprendizaje.
3. Web Semántica: El trabajo de Farnós también se relaciona con la web semántica, una tecnología que busca hacer que la información en línea sea más inteligible y utilizable para las máquinas. Esto tiene implicaciones para la organización y el acceso a recursos educativos, lo que puede mejorar la eficiencia del aprendizaje.
4. Innovación Pedagógica: Farnós aboga por una revisión profunda de los métodos pedagógicos y la incorporación de prácticas innovadoras que se adapten a las necesidades cambiantes de la sociedad y la economía. Considera que la educación debe estar más alineada con las habilidades y competencias requeridas en el mundo laboral actual y futuro.
5. Acompañamiento Docente: A pesar de su enfoque centrado en el estudiante, Farnós reconoce la importancia del papel del docente como acompañante en el proceso de aprendizaje. Los docentes, según su visión, deben proporcionar orientación y apoyo personalizado a los estudiantes, ayudándolos a navegar por el vasto conjunto de recursos y experiencias de aprendizaje disponibles.

El trabajo de Juan Domingo Farnós ha contribuido a la conversación sobre la transformación de la educación en la era de la tecnología y la inteligencia artificial. Sus ideas han influido en cómo se concibe la educación del futuro, destacando la necesidad de un enfoque más personalizado, flexible y centrado en el estudiante. Además, su visión aboga por el empoderamiento de los estudiantes como protagonistas activos de su propio proceso educativo.

6. Aprendizaje Ubicuo: Farnós defiende el concepto de «aprendizaje ubicuo», que implica que el aprendizaje no está limitado por tiempo o lugar. En un entorno ubicuo, los estudiantes pueden acceder al aprendizaje en cualquier momento y desde cualquier lugar, aprovechando la tecnología para facilitar el acceso a recursos y experiencias educativas.
7. Competencias del Siglo XXI: Farnós pone un fuerte énfasis en el desarrollo de competencias del siglo XXI, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la comunicación efectiva y la colaboración. Estas habilidades son esenciales para preparar a los estudiantes para los desafíos del mundo contemporáneo y futuro.
8. Aprendizaje Social y Colaborativo: Reconociendo la importancia del aprendizaje social, Farnós aboga por la colaboración entre estudiantes y el aprendizaje en redes. La colaboración no solo fomenta el intercambio de conocimientos, sino que también promueve habilidades de trabajo en equipo y la construcción de conocimiento colectivo.
9. Educación a lo Largo de Toda la Vida: Según su visión, la educación no debe limitarse a un período específico de la vida, sino que debe ser un proceso continuo a lo largo de toda la vida. Los individuos deben estar dispuestos a aprender y adaptarse constantemente a medida que cambian las demandas del entorno laboral y social.
10. Énfasis en la Flexibilidad Curricular: Farnós aboga por un enfoque curricular flexible que permita a los estudiantes elegir y personalizar su propio camino de aprendizaje. Esto significa que los estudiantes pueden seleccionar módulos y recursos que se alineen con sus intereses y objetivos específicos.
11. Tecnologías Emergentes: Como parte de su visión de la educación del futuro, Farnós considera las tecnologías emergentes, como la realidad virtual, la realidad aumentada y la inteligencia artificial, como herramientas poderosas para mejorar el aprendizaje y la enseñanza.
12. Evaluación Auténtica: En lugar de depender en gran medida de exámenes estandarizados, Farnós aboga por métodos de evaluación más auténticos y significativos que reflejen la aplicación real del conocimiento y las habilidades en situaciones del mundo real.

El trabajo de Juan Domingo Farnós es influyente en el campo de la educación y la tecnología, y su visión de la educación disruptiva, centrada en el estudiante y orientada al futuro, ha inspirado a educadores, investigadores y líderes educativos a explorar nuevas formas de enseñar y aprender en un mundo que cambia rápidamente. Su enfoque promueve la adaptación, la flexibilidad y la innovación en la educación para preparar a los estudiantes para los desafíos y oportunidades del siglo XXI.

La educación disruptiva, especialmente en el contexto de la Revolución Industrial 4.0 y su relación con la inteligencia artificial y la tecnología, es un tema que ha sido explorado por numerosos académicos y expertos en todo el mundo. A continuación, te presento algunos autores y universidades notables que han contribuido a este campo con sus obras y enfoques:

1. Sugata Mitra: Este profesor de tecnología educativa en la Universidad de Newcastle en el Reino Unido es conocido por su experimento «Hole in the Wall», donde instaló computadoras en zonas rurales de la India y observó cómo los niños aprendían de manera autodidacta. Mitra aboga por un enfoque de aprendizaje autoorganizado y ha escrito sobre el tema en libros como «El agujero en la pared: Descubriendo el poder de la autoorganización» y «Escuela en la nube: Aprendizaje autoorganizado y la futura escuela».
2. George Siemens: Como profesor en la Universidad de Texas en Arlington y cofundador de Athabasca University’s Technology Enhanced Knowledge Research Institute, George Siemens es un defensor destacado de la teoría del conectivismo y el aprendizaje en red. Su trabajo ha influido en la comprensión de cómo la tecnología y la inteligencia artificial pueden mejorar el aprendizaje colaborativo y personalizado.
3. Clayton Christensen: El difunto profesor de la Harvard Business School es ampliamente reconocido por su teoría de la innovación disruptiva. Aunque su enfoque inicial se centraba en la innovación en los negocios, sus ideas se han aplicado al campo de la educación. Su libro «La innovación educativa: La revolución pendiente en la educación superior» es un recurso relevante en este contexto.
4. Universidad de Stanford: Stanford ha sido pionera en el desarrollo de tecnologías educativas y ha lanzado iniciativas como la Universidad Khan Academy y el Laboratorio de Ciencias de Aprendizaje de Stanford. Investigadores de Stanford han contribuido significativamente al estudio de la inteligencia artificial aplicada a la educación.
5. MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts): El MIT es otra universidad de renombre que ha estado trabajando en la intersección de la tecnología y la educación. Su Laboratorio de Medios de Aprendizaje y Grupo de Investigación en Aprendizaje Digital han desarrollado plataformas y tecnologías innovadoras para mejorar la educación.
6. Universidad de Harvard: La Universidad de Harvard ha sido un centro de investigación y desarrollo en tecnología educativa. La Escuela de Educación de Harvard ha liderado proyectos relacionados con la inteligencia artificial y la personalización del aprendizaje.
7. Coursera: Aunque no es una universidad, Coursera es una plataforma de aprendizaje en línea que ha colaborado con varias universidades prestigiosas en la creación de cursos masivos en línea (MOOCs) que exploran la educación disruptiva y la aplicación de la inteligencia artificial en la educación.

13. Sir Ken Robinson: Si bien Sir Ken Robinson no se centra específicamente en la tecnología, su trabajo en educación ha sido influyente. Él aboga por un enfoque más creativo y personalizado de la educación que fomente la individualidad y el talento de cada estudiante. Sus charlas TED, como «Las escuelas matan la creatividad», han provocado debates sobre la necesidad de reformar el sistema educativo tradicional.
14. Milton Chen: Milton Chen es un experto en aprendizaje digital y fue el fundador de The George Lucas Educational Foundation. Su libro «Educar a los ciudadanos del mañana: Diez tendencias que transforman la educación» explora cómo la tecnología está cambiando la forma en que aprendemos y enseñamos.
15. Howard Gardner: Howard Gardner es conocido por su teoría de las inteligencias múltiples, que destaca la diversidad de las habilidades y talentos humanos. Su enfoque tiene implicaciones para la educación personalizada y la adaptación del aprendizaje a las fortalezas individuales de los estudiantes.
16. Teoría del Aprendizaje Activo: Esta teoría se basa en la idea de que los estudiantes aprenden mejor cuando están activamente involucrados en su propio proceso de aprendizaje. Autores como Richard Mayer y Richard Felder han desarrollado estrategias y enfoques pedagógicos que promueven la participación activa de los estudiantes en el aula.

Investigación en Educación Tecnológica: Numerosas universidades e instituciones académicas de todo el mundo realizan investigaciones en el campo de la educación tecnológica y la inteligencia artificial. Algunas de las principales instituciones incluyen la Universidad de Harvard, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la Universidad de Stanford y la Universidad de California, Berkeley, entre otras.

Empresas de Tecnología Educativa: Empresas como Coursera, edX, Khan Academy, Udacity y otras han desarrollado plataformas y recursos educativos basados en tecnología que están impulsando la transformación educativa y la adopción de la inteligencia artificial en la educación.

La descripción que instauramos sobre el nuevo rol del aprendiza donde es el responsable de su aprendizaje y el docente pasa a ser su acompañante y facilitador (Educación disruptiva de Farnós) está en consonancia con la evolución de la educación en la era de la Revolución Industrial 4.0 y la influencia de la inteligencia artificial. Aquí se destilan algunos puntos clave de esta perspectiva:

1. Acceso a un Amplia gama de Recursos de Aprendizaje: Los avances tecnológicos, la digitalización y la disponibilidad de recursos en línea han ampliado enormemente el acceso a información y contenido educativo. Los estudiantes pueden explorar una variedad de fuentes y formatos de aprendizaje, desde videos y tutoriales en línea hasta libros electrónicos y aplicaciones educativas.
2. Control Activo de Recursos: Los estudiantes tienen un mayor control sobre su proceso de aprendizaje. Pueden elegir qué recursos utilizar, cuándo y cómo acceder a ellos. Esto promueve la autonomía y la autorregulación del aprendizaje.
3. Experiencias de Aprendizaje Individualizadas: La inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático permiten la personalización del contenido y la adaptación a las necesidades de cada estudiante. Los sistemas educativos pueden recomendar actividades y recursos específicos, así como ajustar el nivel de dificultad en función del progreso individual.
4. Aprendizaje Colaborativo: A pesar de la individualización, se fomenta el aprendizaje colaborativo. Los estudiantes pueden participar en grupos de aprendizaje colaborativo en línea, donde trabajan juntos en proyectos, comparten conocimientos y desarrollan habilidades de trabajo en equipo.
5. Resolución de Dificultades Emergentes: En lugar de centrarse únicamente en la resolución de problemas preestablecidos, se enfatiza la capacidad de los estudiantes para abordar dificultades emergentes y adaptarse a situaciones cambiantes. Esto refleja la necesidad de habilidades de resolución de problemas en un entorno laboral en constante evolución.
6. El Rol del Docente como Acompañante: Los docentes pasan a ser guías y facilitadores del aprendizaje en lugar de ser las únicas fuentes de conocimiento. Su papel es ayudar a los estudiantes a navegar por la abundancia de recursos, brindar orientación y apoyo individualizado, y fomentar el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas.
7. Inteligencia Artificial Generativa: La inteligencia artificial generativa, como los modelos de lenguaje GPT-3 y sus sucesores, puede utilizarse para crear recursos educativos, generar contenido personalizado y ofrecer recomendaciones de aprendizaje más avanzadas. Estos modelos pueden simular conversaciones con estudiantes, crear ejercicios específicos y adaptar el contenido según las necesidades.

Esta visión de la educación representa un cambio significativo hacia un modelo más centrado en el estudiante, donde la tecnología, especialmente la inteligencia artificial, juega un papel fundamental en la personalización y adaptación del aprendizaje. Los estudiantes asumen un papel activo en su propio proceso de aprendizaje, mientras que los docentes desempeñan un papel de apoyo y guía en un entorno de aprendizaje colaborativo y centrado en la resolución de problemas emergentes. Esta transformación es característica de la educación disruptiva en la era de la Revolución Industrial 4.0.

Los retos que para la organización del proceso de aprendizaje ofrecen dichas implicaciones dependerán en gran medida del escenario de aprendizaje (, es decir el marco espacio-temporal en el que el usuario desarrolla actividades de aprendizaje. El apoyo y la orientación que recibirá en cada situación, así como la diferente disponibilidad tecnológica son elementos cruciales en la explotación de las TIC para actividades de formación en esta nueva situación, pero en cualquier caso se requiere flexibilidad para cambiar de ser un alumno presencial a serlo a distancia y a la inversa, al mismo tiempo que flexibilidad para utilizar autónomamente una variedad de materiales.

Esto supone la existencia de nuevos espacios de intervención educativa en cuanto que aparecen todos estos nuevos escenarios (hogar, centros de recursos multimedia, centros comunitarios polivalentes, centros municipales, la propia institución educativa, etc.) donde se realizan aprendizajes enmarcados en acciones tanto de la educación formal, como de la no formal y la informal. Estas nuevas modalidades de formación requieren acciones de orientación y guía, así como de gestión de los recursos de aprendizaje.

Una manera de explicar las posibilidades de la Internet como medio de comunicación es conceptualizarla como un conjunto de «herramientas» y de «espacios» en los que comunidades de seres humanos con intereses comunes interactúan e intercambian información (December, 1995):

          * Espacios para la comunicación síncrona y asíncrona individuo-individuo o individuo-grupo.

          * Espacios para la interacción y la actividad social.

          * Espacios para la información, para la distribución, búsqueda y recuperación de información en cualquier formato digital.

          * Espacios para la educación y la formación.

Pero es necesario no confundir «información» con «conocimiento» o «educación». Los objetivos educativos van más allá de los objetivos informativos: un noticiario televisivo es informativo (más o menos, o de una manera «mediada», si se quiere), pero no es «educativo». Muchos de los planteamientos actuales en el uso de las redes informáticas para la educación no pasan de ser «informativos» o «editoriales», es decir, no se asientan sobre metodologías de enseñanza/aprendizaje. Las metáforas que los describen son el libro de texto tradicional o el documental, no la experiencia de aprendizaje o el contacto directo con la realidad.

Por ello, desde hace años aproximadamente, ha aparecido un nuevo campo de investigación: la educación por línea, es decir, los procesos educativos cuyo medio de comunicación fundamental son las redes informáticas. Si consideramos la formación presencial y su escenario fundamental, el aula, como un sistema de comunicación de banda ancha que abarca todos los sentidos humanos (algunos más utilizados que otros), las comunicaciones digitales se caracterizarían actualmente por las limitaciones en el ancho de banda, pero por una mayor flexibilidad en las coordenadas espacio-temporales. La educación por línea se realiza en espacios virtuales, lugares no existentes más que como experiencia subjetiva compartida por personas que utilizan un conjunto de formas de intercambio de información basadas en sistemas de ordenadores, redes telemáticas y aplicaciones informáticas.

El concepto fundamental implícito en las últimas experiencias de educación por línea es el de «aula virtual»: un intento de implementar mediante aplicaciones telemáticas la calidad de la comunicación de la formación presencial en la educación a distancia. En ocasiones, en el lenguaje cotidiano oponemos «virtual» a «real». Sin embargo, lo virtual es aquello que posee las mismas características y efectos que los objetos o situaciones reales que representa. Las aulas virtuales son la manera de incorporar los efectos didácticos de las aulas reales a contextos en los que no es posible reunir físicamente a los participamtes en un proceso de enseñanza/aprendizaje. Es evidente que la modalidad educativa que más se puede beneficiar de esta tecnología es la enseñanza a distancia.

El «aula virtual» (virtual classroom) es el concepto que agrupa actualmente las posibilidades de la enseñanza por línea en Internet. En principio, un «aula virtual» es un entorno de enseñanza/aprendizaje basado en un sistema de comunicación mediada por ordenador. Todos tenemos experiencia con aulas «normales», arquitectónicamente tangibles: son el espacio en el que se producen el conjunto de actividades, intercambios y relaciones comunicativas que constituyen el eje fundamental de la enseñanza y el aprendizaje.

Evidentemente, no todo lo importante en educación se produce estrictamente dentro del aula. También tenemos laboratorios y bibliotecas, y pasillos, cafeterías y otros espacios para la relación interpersonal. Los alumnos estudian en sus casas o residencias. En cuanto a las actividades, no todo el «trabajo en el aula» es clase magistral en gran grupo: se dan seminarios o sesiones en pequeño grupo, trabajo cooperativo entre estudiantes, estudio individual y otras múltiples actividades, algunas de modo informal.

El aprendizaje ubicuo es un nuevo paradigma educativo, digamos que es lo que se viene venir… en parte por las potencialidades de los medios digitales y en parte, por la redistribución económico-político-educativa y social…con la que ha establecido esta nueva Sociedad.

‘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 eficaces 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 se asignan en ellos y lo llamó : “sistema de gestión del aprendizaje”. Algo cambia, cuando esto sucede, pero lamentablemente, no es mucho.

Y otro calificativo: “potencialidad” significa que podemos hacer algunas cosas fácilmente ahora, y están más inclinados a hacer estas cosas de lo que eran antes, simplemente porque son más fáciles.La tecnología se convierte en una invitación a hacer las cosas mejor, a menudo de tal manera que algunas personas han estado diciendo durante mucho tiempo que se debe hacer, pero no confundamos a nadie, son solo herramientas.

Los ordenadores, tablets, smartphones… hacen que sea más fácil las prácticas de aprendizaje social que eran muchas veces irrealizables o hechas a contrapelo por su falta de sentido práctico idealista, en cambio ahora son visibles.

Lo que estamos presenciando es un conjunto de cambios sociales y culturales (así como los cambios tecnológicos), en gran parte basada en actividades de aprendizaje fuera de las escuelas y Universidades – el café, el hogar, la red social, el ambiente de juego, los medios de comunicación y la cultura popular, el lugar de trabajo – que refleja de nuevo en un conjunto de expectativas de cambio por parte de los jóvenes acerca de lo que sus experiencias de aprendizaje dentro del aula debe ser similar a lo que realmente hacen y viven fuera de ellas.

Los procesos de aprendizaje, las motivaciones y la adecuación a los contextos prácticos de la vida ordinaria son cambiadas por este cambio de énfasis, como es la necesidad de la escuela de reorganizarse y ponerse a la altura de estos “otros aprendizajes”, que muchas veces llamamos INFORMALES… Esta es la revolución que algunos describimos como “aprendizaje ubicuo”.

En las comunicaciones de la educación, la información o el conocimiento se codifica visual o verbalmente en los sistemas de símbolos habilitados por tecnologías diferentes. Durante la “instrucción” del proceso, los estudiantes perciben los mensajes codificados en los medios de comunicación, por ejemplo, en el vídeo, y en ocasiones “interactuar” con la tecnología, por ejemplo, en la instrucción basada en ordenadores, tablets…y sobre todo con la utilización de las metodologías y las herramientas sociales de la WEB 2.0.

Según nos dice Larry Cuban: “. La interacción es normalmente operacionalizado en términos de participación de los estudiantes a la tecnología, alguna forma de respuesta a juzgar, y una respuesta en forma de un mensaje previamente codificado en los medios de comunicación. Tecnologías como los transportadores de información se han utilizado durante siglos para “enseñar” a los estudiantes, mientras que las tecnologías interactivas comenzaron a ser introducido a principios del siglo 20 al “comprometer” a los estudiantes en el proceso de aprendizaje …..”…….y poder pasar de ser puros consumidores de la información y la comunicación, a ser los propios productores de la misma , lo que llamamos PROSUMIDORES…(Juan Domingo Farnós Miró)…..

“Estamos en plena efervescencia de la a Sociedad del Conocimiento y ya está siendo reemplazada por la “Sociedad de la Ubicuidad” , un término acuñado principalmente en Japón, quien se ha planteado que para el año 2010 ha de instalarse en dicha Sociedad de la Ubicuidad, bajo el lema -en todo momento, en todo lugar, cualquiera-. Como un proyecto de calidad de vida a la cual aspira dicho pueblo, representando un parteaguas de profunda relevancia histórica donde el cambio tecnológico representa la variable principal.

Si la Sociedad en si se transforma en UNA PLATAFORMA UBICUA, en un Escenario de innovación y desarrollo, en el motor de nuestra nueva época, una manera de hacer las cosas que mueva los cimientos del futuro.

Todas las formas de aprendizaje (learning) son posibles en esta nueva época, las TIC y la Inteligencia Artificial (AI), hacen que seamos capaces de adquirir conocimientos e implementarlos en la vida real, como nnca había sucedido hasta ahora.

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.

Por lo tanto la pregunta es obvia ¿El mobile learning será más fácil en los países desarrollados o en los que estén en vías de desarrollo? … y si a esto lo juntamos con la potencialidad del aprendizaje automatizado será importante considerar si el objeto que se pretenda 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:….

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

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

c—¿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?

d—¿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?

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

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

g—¿Estamos listos para el Aprendizaje Móvil?

h—¿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:

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

—–¿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.

Muchos educadores han aprovechado las herramientas Web 2.0 para crear participación, centrado en el aprendiz y en los ambientes de aprendizaje. Esta apropiación de las herramientas Web 2.0 dentro de una social, abarca diferentes ecosistemas como la pedagogía constructivista que facilita lo que se ha denominado “pedagogía 2.0″ (McLoughlinY Lee, 2008). Desde la perspectiva de la teoría de la actividad, armas de destrucción masiva son las herramientas que intervienen en una amplia gama de actividades de aprendizaje para propiciar actividades de aprendizaje colaborativo. (Uden 2007)

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.

Tales investigaciones deberían tener como objetivo avanzar en las implicaciones del m-learning para el aprendizaje activo y experiencial:

a-Los procesos de investigación-acción (Dick, 2007) y el diseño educativo centrado en el alumno (Litchfield, 1999)

b-Planificación, diseño y desarrollo, implementación, pruebas y metodologías de evaluación para maximizar las investigaciones de calidad y los resultados del proyecto.

c–Lean, Moizer, Towler & Abbey (2006) encontraron en su examen de las barreras percibidas al uso de innovaciones en entornos académicos que los académicos toman la decisión de usarlos basados en juicios profesionales de beneficio y riesgo. Por lo tanto, destacaron un papel para la creación de conciencia en tales actuaciones.

d-Actividades y una mejor información sobre los enfoques. Estas preocupaciones pueden abordarse con estrategias académicas de desarrollo profesional como socios de proyectos mentores, apoyo en línea. (elearning)

e-Talleres basados en la experiencia y la publicación de artículos y artículos para

difundir los resultados del aprendizaje en mlearning para apoyar a los innovadores y los adoptantes tempranos (Rogers, 1993)

f–Difusión de m-aprendizaje activo

g-El desarrollo de un amplio apoyo para un cuerpo en línea de los conocimientos de m-learning y los principios de enseñanza-aprendizaje.

h-Estrategias y estudios de caso prácticos y efectivos en todas las disciplinas – un m-Portal – es necesario y puede apoyarse e informar en los enfoques emergentes nacionales e internacionales sobre el uso de tecnologías móviles para mejorar el aprendizaje.

 Esta nueva Sociedad hace que se genera otra Cultura de la Educación, donde ya nadie se “refugiará” en el paraguas de las Escuelas y Universidades, éstas han perdido su “poder” de valores refugio, de totems del conocimiento y de “validadores” de titulaciones que no solo no servían para nada sino que segregaban, establecían brechas que encumbraban a unos y “hundían en la miseria a otros (los marginaban y excluían socialmente).

El constante desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), ha llevado a que su uso genere notables cambios en el ámbito social. Las llamadas redes sociales han modificado sustancialmente la forma de comunicarse.

Todos tenemos acceso a información detallada acerca de cualquier materia humana conocida, sin mayores requisitos para hacerlo que saber leer, escribir y estar “conectado” a la red a través de algún dispositivo electrónico como una computadora o un teléfono móvil.

Vivimos una época en que la información es multimedial y encontramos al texto fusionado con la imagen, el video y el audio. Todo esto nos lleva a reflexionar sobre cómo debe ser un proceso educativo para el día de hoy, el que sin duda será distinto que el de mañana.

Luego, debemos definir, con carácter de urgencia, estrategias educativas, dinámicas e innovadoras, para enfrentar el desafío de formar a nuestros niños, jóvenes y adultos en escenarios y con herramientas que sin duda muchos de ellos conocen mejor que nosotros. En días en que lo único que no cambia es la transformación constante, cualquier estrategia de aprendizaje que definamos, exige considerar la forma de interacción social de los usuarios.

Debemos generar procesos de aprendizaje con tecnologías de soporte que propicien la interacción, y hacerlo en contextos ubicuos que nos llevan a contar con estudiantes, docentes, infraestructura y recursos disponibles en todo momento.

En todo ello utilizamos, además del e.learning., m-learning…el U-LEARNING , que será como aprendizaje ubicuo. Me gusta la idea, aunque profundizaremos en ello.

Os traduzco (malamente, por supuesto) unas palabras de Sean Fitzgerald:

“Como la tecnología llegará a ser ubicua y conseguirá integrarse en el aprendizaje,

el concepto de la “tecnología educación” comenzará a ser menos relevante.

La palabra “elearning” llegará a ser de hecho probablemente redundante, como todoel aprendizaje tendrá un networked, en línea o componente de la tecnología en el futuro.

Estableceríamos una especie de programación que podría quedar así:

OBJETIVOS

Identificar el rol de las TIC en el proceso educativo actual.

• Reconocer las características y demandas de aprendizaje del estudiante de hoy.

• Identificar las competencias requeridas en los docentes para su trabajo en contextos ubicuos.

• Reconocer las tendencias de la gestión estratégica en las instituciones que incorporan tecnologías.

• Reconocer las tendencias de la Educación a Distancia y la gestión del soporte tecnológico.

• Reconocer los avances en el uso de contextos ubicuos para el aprendizaje.

• Contribuir mediante el intercambio de experiencias y la reflexión conjunta, a definir los cambios requeridos para adecuar el proceso didáctico a la cultura digital del estudiante de hoy.

EJES TEMÁTICOS

Educación en contextos ubicuos

• Sociedad cooperativa, brecha digital y democratización del conocimiento.

• Convergencia de modalidades presencial y a distancia.

• Aprendizaje social en la educación ubicua.

• Tecnologías emergentes para contextos ubicuos.

Cultura digital y demandas de aprendizaje

• Características y demandas de aprendizaje del estudiante de hoy.

• Competencias requeridas en los docentes para su trabajo en niños y jóvenes inmersos en cultura digital.

• Herramientas lúdicas para el aprendizaje.

El uso pedagógico de las TIC

• Las TIC al servicio del aprendizaje, la comunicación, la interactividad y la evaluación

• Integración curricular y didáctica de las TIC

• Herramientas Web para el aprendizaje social

• Desarrollo de contenidos y repositorios digitales

Calidad educativa y TIC

• Gestión estratégica para la incorporación de las TIC en las instituciones educativas

• Estándares de calidad para la gestión de las TIC

• Propiedad intelectual y derechos de autor

En fin, utilizaremos la bilocación, es decir, estar en varias redes sociales a la vez, en diferentes webs y/o blogs, para estar al día, en perpétua innovación continuada, dejando una impronta que puedan recoger otros usuarios y estos a su vez utilizarlo para mejorar los contenidos, conocimientos, ideas…ya sí con este trabajo ubícuo en red ir mejorando en todos los aspectos de la vida, que de esos se trata.

Esta Sociedad quiere formación de calidad, libre, INCLUSIVA oportunidades de formarse, sin depender de la accesibilidad, de la economía, de su situación de habitabilidad, del control temporal…(UBICUIDAD) que la Tecnología (TIC) se lo facilitará y la Sociedad, la que aceptará todos estos condicionantes como los únicos que importarán, ello hará que cada persona pueda sacar su EXCELENCIA, lo mejor que puede aportar a los demás, tanto como consumidor como productor (PROSUMERS), y nadie le podrá impidir llevarlo a buen puerto, con lo que no sólo cada uno como indivíduo mejorará, sino que ello beneficiará a la colectividad.

La evolución de la tecnología ha alcanzado grados casi inimaginables. Esta evolución ha permitido que la tecnología supere las ataduras impuestas, por ella misma, a la formación, encontrándose presente en muchas situaciones del aprendizaje cotidiano.

Cualquier persona podrá disfrutar, en cualquier momento y lugar, de un extenso número de servicios de información y entretenimiento a través de avanzados dispositivos y redes terminales.

Así mismo este modelo de sociedad se expande por todo el mundo gracias a herramientas de la llamada web 2.0, que se basa en las llamadas redes sociales (comunidades virtuales que comparten intereses y contenidos entre sí).

Como mejor ejemplo de la expansión de la web 2.0 tenemos el nacimiento en 2004 del sitio YouTube que permite a cualquiera producir contenido y compartirlo con el resto del mundo sin necesidad de intermediarios como una televisor.

Así los individuos dejan de ser consumidores de información de los que detentaban el poder mediático y ahora se convierten en productores de información y conocimiento: contenido. Y no solo eso los individuos ahora no solo consumen dicha información si no que también la producen: ahora son ambas prosumer- prosumidores.

Este término fue acuñado por primera vez por Marshall McLuhan y Barrington Nevitt, quienes en el libro Take Today (1972) afirmaron que la tecnología electrónica permitiría a las personas asumir simultáneamente los roles de productores y consumidores de contenidos.

De acuerdo con Toffler, el advenimiento de los prosumidores anticiparía el fin de la era de los medios masificadores: “Están desapareciendo los días de la omnipotente red centralizada que controla la producción de imágenes (…) los medios de comunicación de la tercera ola están destruyendo en un amplio frente el dominio ejercido por los dueños de los medios de comunicación de la segunda ola”.

Si el usuario de los medios de comunicación convencionales se ve obligado a soportar la pasividad dirigida que denuncia Chomsky, el usuario de Internet en cambio disfruta de una gran autonomía.

La Educación 2.0

Y todo lo anterior que tiene que ver con la educación, si bien sabemos que la mayoría de los sistemas educativos alrededor del mundo se encuentran sumergidos en una profunda crisis no solo operativa si no más bien filosófica, este nuevo contexto representan una inminente revolución en este campo.

Ya que a diferencia de los grandes reformadores de la educación ahora contamos con las herramientas epistemológicas y operativas para realizarlo. Dado que afortunadamente desde mediados del siglo pasado una corriente de la educación se preocupó por la introducción sistemática de los medios tecnológicos y de comunicación a los procesos educativos, hoy ponen de manifiesto la importancia de muchos procesos que hoy en día consideramos esenciales en la educación como la planeación y la evaluación; nos referimos a la Tecnología Educativa, la 2.0.

Pero no hacemos alusión a esa Tecnología Educativa formada por una corriente de psicólogos conductistas que pretendían producir estímulos y castigos a través de los medios; si no ha esta nueva perspectiva integrante de paradigmas reformadores de la educación como el Constructivismo.

El aporte de la Tecnología Educativa al Constructivismo nos aporta las herramientas conceptuales y metodológicas para incorporar activamente los principios de la Sociedad de la Ubicuidad, en la educación.

Y no solo nos referimos a procesos como los de educación a distancia, si no que estas nuevas perspectivas nos ofrecen una verdadera oportunidad de democratizar la educación a demás de solventar problemas referentes a la justicia y equidad educativa.

Ya que por que por primera vez nos encontramos frente a una revolución imparable, a un cambio en los paradigmas de la educación en donde muchos expresan su rechazo ya sea como anhelantes e instructores como habla Papert (1995) en su reflexión sobre la el replanteamiento de la educación en la era de los ordenadores, donde cambiar estos paradigmas no romperá ninguna cosa que no pueda cambiarnos, no debemos tener miedo a los cambios si son para bien, no debemos tener miedo si se debe cambiar la Universidad, no debemos tener miedo si debe eliminarse la escolaridad obligatoria….debemos eso si, buscar los mecanismos adecuados para que estos cambios significan la posibilidad de unos aprendizajes mucho mejores,. más democráticos…en esencia..de mayor provecho para cada uno y para todos en general…

Es el nacimiento y desarrollo de una nueva generación de seres humanos que viven tanto en entornos reales como virtuales que han incorporado a su forma de relacionarse con el mundo diferentes tecnologías que les permiten acceder al conocimiento que desean, al momento en que lo desean.

Los seres humanos de esta década están en contacto con objetos de conocimiento que no creíamos posibles incluso hace 10 años: como viajes a los extremos del universo, a la vez que recorren las estructura de nuestro ADN.

Es en este marco revolucionario que la escuela tiene que plantearse un nuevo papel, que dista mucho de la simple transmisión de conocimientos. Se trata de guiar a los estudiantes para que construyan estrategias de pensamiento que les permitan utilizar estas tecnologías para adquirir su propio conocimiento en base al basto y amplio marco de experiencias previas con el que ya cuentan, así como de generar espacios que les recuerden que forman parte de una sociedad global; por lo que promover en ellos estrategias de comunicación adecuadas es clave para su participación en este nuevo mundo intercontectado por medio de la tecnología.

El Internet y otras tecnologías rebasan fronteras de todo tipo desde geográficas hasta ideológicas y culturales y nos recuerdan que todos somos parte de una sola sociedad. El nuevo papel de la educación es asegurarse que todos puedan participar de este nuevo marco social, así como de proveer estrategias de comunicación tanto para adquirir información y conocimientos como para producir y compartir lo ellos saben.

Esta nueva realidad poco a poco empuja a que los sistemas educativos y en general las sociedades de ciertos países cambien y adopten este modelo.

Sin embargo en nuestro país la perspectiva de la Sociedad de la Ubicuidad hoy representa un espejismo que solo se refleja en la generación de los “nativos digitales” -menores de 25 años y en áreas restringidas como el entretenimiento o espacios particulares de otros sectores.

Nuestra clase política que desafortunadamente controla los destinos de nuestros país ha decidido defender a ultranza sus intereses que se ven amenazados por este nuevo paradigma y condenarnos a la fatalidad de un “apagón tecnológico” ) que obstruyen nuestro desarrollo como nación incluido por su puesto el rechazo de la incorporación de los principios del en todo momento, en todo lugar y cualquiera en el sistema educativo… pero ellos no manda, es el pueblo quien tiene la corona de la soberanía, y en educación y formación, todavía más…

Sin lugar a dudas la transformación de sistemas educativos llegará por medio del empuje social a la que representa la Sociedad de la Ubicuidad, inevitablemente los estudiantes demandarán esa transformación transformación de la escuela tradicional para reclamar su justo derecho de participar de la sociedad global: de la humanidad, de reafirmarse como parte de esta nueva generación de seres humanos….” (Juan Domingo Farnós)

Las herramientas cognitivo-culturales como el leer y escribir eran las nuevas tecnologías del momento y por ello eran los pilares del curriculum de la escuela, y en la actualidad las nuevas tecnologías no son solo el leer y escribir sino también la decodificación de imagen y sonido a la vez, lo que se denomina tecnología multimedia.

Por ello debe transformarse el curriculum de la escuela nuevamente para asumir como pilares las nuevas tecnologías actuales, abandonar la “concepción bancaria de la educación” y esto es dejar que el alumno sea emisor, receptor y creador de procesos de enseñanza-aprendizaje apoyándose en el docente y utilizando como herramientas a las nuevas tecnologías.

Para ello proponemos:

“…1º Establecimiento de la temporalización de los multimedia.

2º Definición de los objetivos didácticos que pretendemos con la puesta en escena de los multimedia elaborados en el aula, que deben estar enunciados en términos de capacidades.

3º Establecimiento de unos contenidos (conceptuales, procedimentales y actitudinales) adecuados a la consecución de los objetivos didácticos previamente definidos.

4º Establecimiento de una metodología de trabajo adecuada a los contenidos y medios que debemos utilizar. Las estrategias metodológicas acordes con el planteamiento de la producción se pueden resumir en:

Seguir la filosofía de la transversalidad, por lo que los contenidos multimedia no se trabajarán de forma aislada, sino “atravesando” e impregnando, todas las materias curriculares con las que estén relacionados.

Planteamientos constructivistas como partir de los conocimientos previos o aprendizaje significativo.

Actitud participativa de los distintos sectores de la comunidad educativa.

Flexibilidad de agrupamientos, tiempos y espacios.

Profesorado como mediador del proceso de enseñanza-aprendizaje.

5º En la Evaluación didáctica de nuestra actuación docente con los multimedia educativos debemos establecer tres momentos de reflexión, que corresponden a: qué, cómo y cuándo evaluamos el uso de dichos multimedia.”

En lugar de ser empleados como herramientas cognitivas para resolver problemas difíciles, desarrollar sus propios objetivos de aprendizaje, o llevar a cabo tareas auténticas, las herramientas informáticas a menudo han sido considerados como objetos de estudio propios y sometidos a la misma pedagogía instructivista mortal que ha obstaculizado el crecimiento intelectual por la mayoría de los estudiantes en las áreas más tradicionales como ciencias, matemáticas y estudios sociales…

Estamos en el tiempo de Internet, de la Inteligencia Múltiple, de la Inteligencia Artificial…y debemos coger de todas lo mejor que tienen y emplearlo para mejorar ·todos· no unos cuantos, es la época del CIUDADANO y su hábitat es la SOCIEDAD, por tanto es des de aquí donde debemos pensar, ejecutar y servir, si lo hacemos, conseguiremos caminos que nos conducirán hacia “territorios” que nunca en la historia de la humanidad fueron posibles.

“Es la Sociedad la que educa, ya no será más pasto exclusivo de la Escuela y de la Universidad”, el aprendizaje está ya en la calle, el aprendizaje es el trabajo que venimos realizando cada día, está en él mismo, en su ADN, por tanto ya no irá más separado del mismo, como antaño….”…ya no recuerdo…

¿Cuáles son las las principales diferencias entre los entornos de formación presencial y los virtuales? En general, cuando nos referimos a los entornos presenciales de formación los situamos en un espacio cerrado (un aula en una institución educativa) y utilizando los materiales habituales (libros, blocs de notas, mesas, sillas, etc.) y con procesos de comunicación cara a cara. Cuando nos referimos a entornos virtuales de formación, debemos tomar, necesariamente, otros referentes. Nos referiremos a un espacio de comunicación que integra un extenso grupo de materiales y recursos diseñados y desarrollados para facilitar y optimizar el proceso de aprendizaje de los alumnos y basado en técnicas de comunicación mediadas por el ordenador.

Diferencias entre Entornos de Formación Presencial y Virtuales:

1. Entorno de Formación Presencial:
   • Interacción física en el aula.
   • Horarios y ubicaciones fijas.
   • Enseñanza principalmente sincrónica.
   • Limitado alcance geográfico.
   • Recursos físicos (libros, pizarras).
   • Evaluación tradicional en papel.
   • Menos flexibilidad de tiempo.
2. Entorno de Formación Virtual:
   • Interacción en línea a través de dispositivos.
   • Flexibilidad de horarios y ubicaciones.
   • Enseñanza sincrónica y asincrónica.
   • Acceso global y alcance ampliado.
   • Recursos digitales (eBooks, videos).
   • Evaluación en línea y retroalimentación rápida.
   • Mayor flexibilidad de tiempo.

Explicación Exhaustiva:

1. Interacción y Modalidad: En un entorno de formación presencial, la interacción entre estudiantes y docentes es cara a cara en un aula física. Los estudiantes asisten a clases programadas en un lugar específico. En cambio, en un entorno de formación virtual, la interacción se realiza a través de dispositivos electrónicos, como computadoras o dispositivos móviles. Los estudiantes tienen la flexibilidad de acceder a los contenidos desde cualquier lugar con conexión a Internet.
2. Sincronicidad: La enseñanza en el entorno presencial es principalmente sincrónica, lo que significa que estudiantes y docentes están presentes al mismo tiempo en el aula. En contraste, en el entorno virtual, la enseñanza puede ser tanto sincrónica (en tiempo real) como asincrónica (a su propio ritmo). Los estudiantes pueden acceder a contenido pregrabado o participar en clases en vivo en línea.
3. Alcance Geográfico: El entorno de formación presencial tiene un alcance geográfico limitado debido a la necesidad de que los estudiantes estén físicamente presentes en el lugar de enseñanza. En cambio, el entorno virtual ofrece un alcance global, permitiendo que estudiantes de todo el mundo participen en el mismo curso en línea.
4. Recursos Educativos: En la formación presencial, los recursos educativos suelen ser físicos, como libros de texto y pizarras. En la formación virtual, los recursos son principalmente digitales, como eBooks, videos, simulaciones y plataformas de aprendizaje en línea.
5. Evaluación y Retroalimentación: En la formación presencial, la evaluación suele ser en papel, con exámenes escritos y proyectos en físico. En el entorno virtual, la evaluación se realiza en línea, lo que permite la automatización y la retroalimentación más rápida a través de sistemas de gestión de aprendizaje y herramientas de evaluación en línea.
6. Flexibilidad de Tiempo: En el entorno presencial, los horarios de clase son fijos y pueden no adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes. En la formación virtual, existe una mayor flexibilidad de tiempo, lo que permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y programar sus actividades de aprendizaje según sus necesidades.

Flujo de Conocimientos:

1. Entorno Presencial: La formación presencial se basa en la interacción física en un aula. Los estudiantes asisten a clases programadas y participan en discusiones y actividades en persona. La enseñanza es principalmente sincrónica, y la evaluación se realiza en papel. Los recursos educativos son físicos, como libros de texto.
2. Entorno Virtual: La formación virtual se lleva a cabo en línea, a través de dispositivos electrónicos. Los estudiantes tienen acceso a contenido en línea desde cualquier ubicación con Internet. La enseñanza puede ser tanto sincrónica (en tiempo real) como asincrónica (a su propio ritmo). La evaluación se realiza en línea, lo que permite una retroalimentación más rápida. Los recursos educativos son principalmente digitales, como videos y plataformas de aprendizaje en línea.

Estas diferencias entre los entornos de formación presencial y virtual tienen implicaciones significativas en la forma en que se planifica, se enseña y se experimenta el aprendizaje, y cada uno tiene sus propias ventajas y desafíos.

ejemplos claros de cómo la educación superior puede aprovechar la educación disruptiva y la inteligencia artificial generativa para impulsar la creatividad y la innovación en el aprendizaje:

Ejemplo 1: Diseño de Cursos Personalizados con IA Generativa

En un entorno de formación virtual basado en la educación disruptiva, una universidad podría utilizar la inteligencia artificial generativa para diseñar cursos altamente personalizados. La IA analizaría el historial académico, las preferencias de aprendizaje y los intereses de cada estudiante. Luego, generaría automáticamente un plan de estudios único que se adapte a las necesidades específicas de ese estudiante.

• Ventajas: Los estudiantes experimentarían un aprendizaje más relevante y motivador, ya que el contenido y las actividades se adaptarían a sus intereses y objetivos. Esto fomentaría la creatividad al permitir a los estudiantes explorar áreas que les apasionen.
• Desafíos: Implementar este enfoque requeriría un sistema de IA sofisticado y la recopilación de datos sensibles de los estudiantes, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos.

Ejemplo 2: Laboratorios Virtuales de Simulación Creativa

En lugar de limitarse a experimentos y prácticas en un laboratorio físico, las universidades podrían aprovechar la inteligencia artificial generativa para crear laboratorios virtuales de simulación creativa. Estos laboratorios permitirían a los estudiantes realizar experimentos y explorar conceptos en un entorno digital altamente interactivo y personalizable.

• Ventajas: Los estudiantes pueden experimentar y aprender de manera más creativa y sin las restricciones físicas de un laboratorio tradicional. La IA podría incluso generar escenarios y desafíos de resolución de problemas para que los estudiantes los aborden de manera colaborativa.
• Desafíos: La creación de laboratorios virtuales de alta calidad requiere inversiones significativas en desarrollo de software y contenido. Además, la formación docente sería necesaria para facilitar la experiencia de aprendizaje en estos entornos virtuales.

En ambos ejemplos, la educación superior adopta un enfoque más centrado en el estudiante y aprovecha la tecnología y la IA generativa para fomentar la creatividad y la personalización en el aprendizaje. Estas iniciativas representan la convergencia de la educación disruptiva y las capacidades avanzadas de la inteligencia artificial para crear experiencias educativas más enriquecedoras y estimulantes.

Por supuesto, aquí te presento ejemplos de herramientas y programas que pueden ser utilizados para fomentar la creatividad con la inteligencia artificial generativa en los dos casos mencionados:

Ejemplo 1: Diseño de Cursos Personalizados con IA Generativa:

1. Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS) Personalizado: Plataformas de LMS como Moodle o Canvas pueden integrar módulos de IA generativa para analizar datos de estudiantes y generar recomendaciones de cursos personalizados.
2. IBM Watson: La plataforma de IBM Watson ofrece servicios de IA que pueden utilizarse para crear sistemas de recomendación de cursos basados en el análisis de datos académicos y preferencias de los estudiantes.
3. EdTech Startups: Empresas emergentes de tecnología educativa, como Knewton y DreamBox, desarrollan soluciones de IA generativa para la personalización del contenido educativo y la planificación de cursos.

Ejemplo 2: Laboratorios Virtuales de Simulación Creativa:

1. Unity3D: Unity3D es una plataforma ampliamente utilizada para desarrollar experiencias de simulación en 3D. Los educadores pueden crear laboratorios virtuales interactivos y personalizados utilizando esta herramienta.
2. Labster: Labster es una plataforma que ofrece laboratorios virtuales para ciencias naturales y STEM. Utiliza simulaciones interactivas para permitir a los estudiantes realizar experimentos en un entorno virtual.
3. AI Dungeon: AI Dungeon es un juego de aventuras en línea que utiliza IA generativa para crear narrativas interactivas. Los educadores pueden utilizar esta herramienta para fomentar la creatividad y la escritura creativa en diversas disciplinas.
4. Jupyter Notebooks: Para la programación y simulaciones personalizadas, Jupyter Notebooks son una excelente opción. Los educadores pueden crear cuadernos interactivos que permitan a los estudiantes experimentar y analizar datos en un entorno controlado.

Estas herramientas y programas ofrecen capacidades de inteligencia artificial generativa que pueden ser aprovechadas por las instituciones educativas y los educadores para impulsar la creatividad y la personalización en el aprendizaje en línea y en entornos virtuales. Cada una de ellas se adapta a diferentes necesidades y enfoques pedagógicos, desde la recomendación de cursos personalizados hasta la creación de experiencias de laboratorio virtuales y simulaciones interactivas.

“La enseñanza formal y, fundamentalmente, la enseñanza superior ‘convencional’, sea presencial o a distancia, se ve transformada evolucionando hacia modalidades de aprendizaje abierto, donde se produce una oferta educativa flexible. Este tipo de oferta flexible requiere materiales diseñados para un doble uso: tanto los estudiantes presenciales, como aquellos que no pueden estar físicamente presentes, conseguirán el acceso al aprendizaje a través de una variedad de medios y con la posibilidad de clases tutoriales y entrevistas personales.

En el diseño de estos nuevos ambientes o entornos virtuales lo fundamental no es la disponibilidad tecnológica, también debe atenderse a las características de los otros elementos del proceso instructivo y en especial al usuario del aprendizaje. No son los mismos usuarios (no presentan las mismas necesidades de aprendizaje, las mismas motivaciones, la misma independencia, situaciones laborales y profesionales, las mismas condiciones y disponibilidades, etc.), o no pretenden los mismos aprendizajes, los que aprenden desde el hogar, que los que lo hacen desde el puesto de trabajo o en un centro educativo convencional.

Mason y Kaye (1990), por su parte, señalaban que la aplicación de la comunicación mediada por ordenador estaba haciendo cambiar la naturaleza y estructura de las instituciones coetáneas de educación a distancia de diferentes formas, e indicaban tres implicaciones de dicho uso:

• La desaparición de las distinciones conceptuales entre la educación a distancia y la educación presencial
• El cambio de los roles tradicionales del profesorado, tutores adjuntos y staff administrativo y de apoyo.
• Proporcionar una oportunidad, que nunca existió antes, de crear una red de estudiantes, un ‘espacio’ para el pensamiento colectivo y acceso a los pares para la socialización y el intercambio ocasional.

Estos autores señalan la perspectiva del alumno como la más adecuada para un modelo de educación mediante el uso de las TICs, al ofrecer una considerable autonomía, pudiendo ser usadas como herramientas en la maduración de los estilos de aprendizaje de los estudiantes y en el desarrollo de estrategias de aprendizaje independientes.

A la hora de resaltar los componentes que configuran un entornos virtual de formación encontramos una variedad de propuestas. Para Collis y Moneen (2001), en el aprendizaje flexible en la educación superior podemos considerar 4 componentes:

• Tecnología que se refiere tanto a los ordenadores y redes, como a las herramientas y aplicaciones de software. Es decir, ‘aplicaciones tecnológicas’ cuyo uso educativo puede ser publicación y diseminación de la información, comunicación, colaboración, tratamiento de la información y los recursos, así como propósitos específicos de enseñanza y aprendizaje o integración de cursos,
• Pedagogía, que se ocupa del enfoque o de los modelos pedagógicos, la orientación de las actividades, marco de flexibilidad de las mismas, etc…
• Estrategia de implementación relacionado con los factores que caracterizan la innovación
• Marco institucional.

• Comunicación mediada por ordenador (Componente tecnológico)

   Sustituir el término abierto por el de flexible, ya que lo importante del aprendizaje abierto es precisamente que flexibiliza algunos de los determinantes del aprendizaje. De acuerdo con Race (1994), un buen sistema de enseñanza flexible es el que permite:

• Acomodarse directamente a las formas en que la gente aprende naturalmente
• Apertura a diferentes necesidades y lugares de aprendizaje
• Abrir varias opciones y grados de control al usuario
• Basarse en materiales de aprendizaje centrados en el alumno
• Ayudar a que los usuarios se atribuyan el mérito de su aprendizaje y desarrollar un sentimiento positivo sobre su consecución
• Ayudar a conservar destrezas comunicativas ‘humanas’ para cosas que necesitan realmente presencia y feedback humanos.
• El que las decisiones sobre el aprendizaje recaigan en gran medida en el usuario de la formación, constituye una de las razones por las que el concepto de aprendizaje abierto /enseñanza flexible aparece más y más asociado con el uso de sistemas multimedia e interactivos, al ofrecer un mayor grado de descentralización del acceso   al aprendizaje.
•    Si estamos hablando de educación de personas adultas, de aquellas que tienen conciencia autónoma y la ejercen en relación a su aprendizaje, convendremos que la aplicación de las TIC a la formación cae dentro de lo venimos considerando como enseñanza flexible. Significa, pues, que el usuario tiene elección de acceso a los recursos de aprendizaje, tiene libertad de maniobra, tiene control activo sobre la forma en que aprende. Estamos, en definitiva, ante procesos centrados en el alumno, que han sido tradicionalmente contemplados en Didáctica.
• En este contexto, la explotación de las posibilidades de las TIC en relación a las experiencias de enseñanza flexible debe contribuir a lograr:
• Constituir un medio de solucionar necesidades de una educación más individual y flexible relacionada con necesidades tanto individuales (combinación del trabajo y estudio, reciclaje, o relativas al ritmo de aprendizaje, a la frecuencia, al tiempo, al lugar, al grupo de compañeros, etc.) como sociales (formación a grupos específicos o diferenciación de programas de estudio dirigidos a una nueva y mejor cualificación en el mercado de trabajo).
• Mejorar el acceso a experiencias educativas avanzadas permitiendo a estudiantes e instructores participar en comunidades de aprendizaje remoto en tiempos y lugares adecuados, utilizando ordenadores en el hogar, en el campus o en el trabajo.
• Mejorar la calidad y efectividad de la interacción utilizando las TICs para apoyar procesos de aprendizaje colaborativo, entendido como aquel proceso de aprendizaje que hace hincapié en los esfuerzos cooperativos o de grupo entre el profesorado y los estudiantes, y que requiere participación activa e interacción por parte de ambos, profesores y alumnos, frente a los modelos tradicionales de aprendizaje acumulativo.

Para Harasim (1990), la educación on-line supone nuevos entornos, con nuevos atributos, y requiere nuevos enfoques para Mason y Kaye (1990), por su parte,

• Medios didácticos
• Flexibilidad (Elementos del aprendizaje abierto)
• Entorno organizativo (Componente institucional)
• Aprendizaje y tutoría (Componente didáctico)

   Considerar estos componentes es meramente metodológico ya que las divisiones entre ellos no son precisas. No obstante nos ayuda a ordenar algunos de los elementos que deben tenerse en cuenta en relación a los entornos flexibles de formación, su diseño, gestión y la investigación relacionada.

La flexibilidad es una de las cualidades de los nuevos entornos de aprendizaje que ya analizamos anteriormente. En este sentido podemos hablar de dos dimensiones:

• Administrativa, más relacionada con elementos que tradicionalmente han sido considerados dentro del aprendizaje abierto: requisitos, lugar, comienzo y/o final libre, tutoría bajo demanda, duración, canales de distribución, lugar, apoyo,…
• Didáctica, que hace referencia a elementos más relacionados con el aprendizaje centrado en el alumno: secuencias flexibles de aprendizaje, objetivos, contenidos y métodos de aprendizaje negociados, evaluación convenida, elección del sistema de apoyo, etc.

    Todo ello permite, y requiere al mismo tiempo, establecer organizaciones educativas ‘virtuales’, a las que los alumnos pueden acceder desde la misma región, o de distintos países. Estas organizaciones virtuales pueden proporcionar casi todos los servicios que se ofrecen en las organizaciones tradicionales de enseñanza-aprendizaje. Al mismo tiempo las organizaciones y los entornos virtuales de aprendizaje son más flexibles en su naturaleza que las tradicionales organizaciones educativas.

Por último, entre los componentes de corte más didáctico relacionados con el aprendizaje y la tutoría se han de considerar aspectos de los que no vamos a ocuparnos aquí, pero que condicionan fuertemente el éxito de este tipo de entornos de formación: Componentes interactivos, teorías cognitivas, estrategias didácticas, etc.

proyecto de inteligencia artificial generativa en un modelo de aprendizaje en línea (LLM) para influir en el aprendizaje virtual es una iniciativa interesante y valiosa. A continuación, se presenta un proyecto que explora cómo lograrlo:

Título del Proyecto: «Sistema de Tutoría Virtual con IA Generativa para el Aprendizaje en Línea»

Objetivo del Proyecto: Implementar un sistema de tutoría virtual basado en inteligencia artificial generativa dentro de un modelo de aprendizaje en línea para mejorar la experiencia de aprendizaje y la participación de los estudiantes.

Metodologías y Pasos Clave:

1. Recopilación de Datos de Estudiantes:
   • Obtener datos de estudiantes, que pueden incluir información sobre el progreso del curso, interacciones anteriores con el LLM, preferencias de aprendizaje y desempeño en las evaluaciones.
   • Garantizar la privacidad y seguridad de los datos cumpliendo con las regulaciones de protección de datos.
2. Desarrollo de un Asistente Virtual con IA:
   • Utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático para desarrollar un asistente virtual basado en IA generativa.
   • Este asistente virtual debe ser capaz de comprender preguntas y solicitudes de los estudiantes y proporcionar respuestas útiles y personalizadas.
3. Integración en el Modelo de Aprendizaje en Línea:
   • Integrar el asistente virtual con IA generativa en el LLM existente. Esto podría implicar la incorporación de un chatbot o un sistema de asistencia en línea en la interfaz del LLM.
4. Personalización de la Experiencia de Aprendizaje:
   • Utilizar el análisis de datos y la IA generativa para personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante.
   • El asistente virtual puede ofrecer recomendaciones de contenido relevante, responder preguntas específicas y proporcionar recordatorios sobre plazos y tareas.
5. Evaluación Continua:
   • Realizar un seguimiento y análisis continuo del rendimiento del asistente virtual y su impacto en el aprendizaje de los estudiantes.
   • Recopilar comentarios de los estudiantes para realizar mejoras y ajustes en el sistema.
6. Materiales Necesarios:
   • Datos de estudiantes (anónimos y seguros).
   • Recursos de aprendizaje en línea disponibles en el LLM.
   • Plataformas y herramientas de desarrollo de IA y NLP, como TensorFlow, PyTorch o spaCy.
   • Personal con experiencia en IA y NLP para el desarrollo del asistente virtual.
   • Acceso al LLM para la integración del sistema.

Resultados Esperados: Se espera que este proyecto mejore la experiencia de aprendizaje en línea al proporcionar a los estudiantes un asistente virtual personalizado que pueda responder preguntas, ofrecer recomendaciones y fomentar una mayor participación. Esto puede conducir a una mayor retención de estudiantes y al logro de objetivos de aprendizaje. Además, la implementación exitosa de este proyecto podría servir como modelo para otros LLM que buscan mejorar su oferta educativa en línea.

La implementación exitosa de un proyecto de tutoría virtual con IA generativa en un LLM puede servir como modelo para otros programas que buscan mejorar su oferta educativa en línea de las siguientes maneras:

1. Personalización de la Experiencia del Estudiante: Otros LLM pueden aprovechar el enfoque de personalización basado en IA para adaptar el contenido y las interacciones a las necesidades individuales de los estudiantes. Esto implica analizar datos de los estudiantes y utilizar la IA generativa para ofrecer recomendaciones de cursos, recursos y actividades específicas para cada estudiante.
2. Mejora de la Retención de Estudiantes: Al ofrecer un asistente virtual que brinda apoyo y respuestas personalizadas, los programas de aprendizaje en línea pueden ayudar a mejorar la retención de estudiantes. Los estudiantes que se sienten apoyados y comprometidos tienen más probabilidades de completar sus cursos y lograr sus objetivos educativos.
3. Apoyo a la Participación Activa: Un asistente virtual con IA puede fomentar la participación activa de los estudiantes al proporcionar recordatorios de tareas, preguntas y desafíos relacionados con el contenido del curso. Esto puede motivar a los estudiantes a involucrarse más en el material y las discusiones.
4. Respuestas Rápidas y Disponibilidad 24/7: Los programas de aprendizaje en línea pueden mejorar su oferta al garantizar que el asistente virtual esté disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto permite a los estudiantes obtener respuestas a sus preguntas en cualquier momento, lo que aumenta la accesibilidad y la conveniencia.
5. Análisis de Datos para la Toma de Decisiones: La recopilación y el análisis continuo de datos sobre la interacción de los estudiantes con el asistente virtual pueden ayudar a los LLM a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la calidad de la educación en línea. Los datos pueden revelar patrones de comportamiento de los estudiantes y áreas en las que se necesita intervención adicional.
6. Desarrollo de Colaboraciones: Los programas de aprendizaje en línea pueden colaborar con expertos en inteligencia artificial y desarrollo de asistentes virtuales para crear sistemas más avanzados y efectivos. Esto podría incluir la incorporación de capacidades de procesamiento de lenguaje natural más sofisticadas y una mayor interacción con los estudiantes.
7. Feedback y Evaluación Continua: Recopilar retroalimentación de los estudiantes sobre su experiencia con el asistente virtual y utilizar esta retroalimentación para realizar mejoras continuas en el sistema es esencial. Los LLM pueden implementar encuestas y mecanismos de retroalimentación para obtener información valiosa de los usuarios.

Un proyecto exitoso de tutoría virtual con IA generativa puede servir como un modelo para otros programas de aprendizaje en línea al demostrar cómo la personalización, la participación activa y la asistencia continua pueden mejorar la experiencia educativa en línea. Otros programas pueden adoptar enfoques similares y adaptarlos a sus necesidades específicas para mejorar la calidad y la eficacia de su oferta educativa en línea.

Ejemplo práctico que ilustra cómo un proyecto exitoso de tutoría virtual con IA generativa puede servir como modelo para otros programas de aprendizaje en línea:

Proyecto: Asistente de Tutoría Virtual para Aprendizaje de Programación

Contexto:

• Un programa de aprendizaje en línea ofrece cursos de programación para estudiantes de nivel principiante a avanzado.
• Los cursos tienen altas tasas de inscripción, pero también altas tasas de abandono debido a la dificultad percibida de la programación y la falta de apoyo personalizado.

Implementación Exitosa:

• El programa implementa un asistente de tutoría virtual basado en IA generativa, llamado «CodeBuddy», dentro de su plataforma de aprendizaje en línea.
• CodeBuddy recopila datos de estudiantes, como el progreso en el curso, el tiempo dedicado a ejercicios y las áreas de trabajo.
• Utiliza IA generativa para proporcionar:
  1. Personalización: CodeBuddy analiza el progreso de cada estudiante y sugiere ejercicios y recursos específicos para fortalecer las áreas débiles.
  2. Participación Activa: Envía recordatorios de tareas, desafíos de programación y preguntas para fomentar la práctica regular.
  3. Asistencia Continua: Está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para responder preguntas y proporcionar ayuda instantánea.

Resultados Exitosos:

• La implementación de CodeBuddy conduce a una mejora significativa en las tasas de finalización de cursos y la retención de estudiantes.
• Los estudiantes informan una mayor satisfacción y confianza en su capacidad para programar.
• El análisis de datos muestra un aumento en el tiempo promedio dedicado al aprendizaje en línea y un menor abandono de cursos.
• Otros programas de aprendizaje en línea observan estos resultados y se muestran interesados en replicar el enfoque.

Modelo para Otros Programas:

• El éxito de CodeBuddy se convierte en un modelo para otros programas de aprendizaje en línea.
• Varios programas de aprendizaje en línea de diferentes disciplinas comienzan a explorar la implementación de asistentes de tutoría virtuales personalizados para sus propios cursos.
• Adaptan el enfoque según las necesidades específicas de sus campos y estudiantes.

Beneficios para Otros Programas:

• La personalización y el apoyo continuo mejoran la retención y el compromiso de los estudiantes en una variedad de disciplinas.
• La implementación de asistentes virtuales ayuda a los programas a diferenciarse y atraer a más estudiantes.
• Se genera un ambiente de aprendizaje en línea más efectivo y satisfactorio en varios programas educativos.

Este ejemplo muestra cómo un proyecto exitoso puede servir como modelo y motivación para otros programas de aprendizaje en línea, demostrando cómo la IA generativa puede mejorar la experiencia educativa al ofrecer personalización, participación activa y asistencia continua.

juandon

BIBLIOGRAFÍA:

1. George Siemens: Es conocido por su trabajo en el desarrollo de la teoría del «conectivismo» y su relación con el e-learning y la tecnología.
2. Peter Brusilovsky: Ha investigado ampliamente sobre sistemas de recomendación y personalización en el e-learning.
3. Roy Pea: Se ha centrado en la investigación de la tecnología educativa, incluyendo la IA, para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
4. Rose Luckin: Es una experta en el uso de la IA en la educación y ha investigado cómo la tecnología puede personalizar la enseñanza.
5. Benedict du Boulay: Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente y su aplicación en el e-learning.

Universidades:

1. Stanford University: Ha estado a la vanguardia de la investigación en IA y su aplicación en la educación.
2. Harvard University: Tiene un centro de investigación en tecnología educativa que aborda temas relacionados con la IA en la educación.
3. MIT (Massachusetts Institute of Technology): Ha realizado investigaciones en el uso de la IA para mejorar la enseñanza en línea.
4. Carnegie Mellon University: Ha desarrollado sistemas de tutoría inteligente y sistemas de recomendación para el e-learning.
5. Open University (Reino Unido): Ha sido un pionero en la educación a distancia y ha investigado ampliamente sobre la aplicación de la IA en el aprendizaje en línea.
6. Erik Duval: Ha investigado sobre la adaptación de la tecnología educativa y la IA para la personalización del aprendizaje en línea.
7. Ryan Baker: Se ha centrado en la analítica del aprendizaje y cómo la IA puede ayudar a predecir y mejorar el rendimiento estudiantil.
8. Neil Heffernan: Es conocido por su trabajo en sistemas de tutoría inteligente y ha desarrollado ASSISTments, una plataforma de e-learning.
9. Nia Dowell: Ha investigado sobre la inclusión de la IA en la educación para atender las necesidades de todos los estudiantes, incluyendo aquellos con discapacidades.
10. Amy Ogan: Se ha enfocado en la interacción humano-computadora en la educación y cómo la IA puede mejorar la colaboración en línea.
11. Universidades:
12. University of Edinburgh: Ha realizado investigaciones sobre el uso de la IA en el análisis de texto y la retroalimentación automática en el aprendizaje en línea.
13. Columbia University: Ha explorado la aplicación de la IA en la creación de entornos de aprendizaje virtuales más efectivos.
14. University of California, Los Angeles (UCLA): Ha investigado sobre el aprendizaje automático y la IA para la personalización del contenido educativo en línea.
15. University of Sydney: Ha desarrollado sistemas de tutoría inteligente y ha investigado sobre la retroalimentación automatizada en entornos de aprendizaje en línea.
16. University of Michigan: Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de recomendación y análisis del aprendizaje basados en la IA para mejorar la experiencia del estudiante en línea.
17. Investigaciones Destacadas:
18. «Predicting Learning from Student Interaction with Intelligent Tutoring Systems» (Ryan Baker): Esta investigación analiza cómo los datos de interacción de los estudiantes con sistemas de tutoría inteligente pueden predecir su aprendizaje y rendimiento.
19. «Using Artificial Intelligence to Transform Education» (Rose Luckin): Este trabajo explora cómo la IA puede transformar la educación al personalizar el aprendizaje y mejorar la enseñanza.
20. «Learning Analytics Goes to School: A Collaborative Approach to Improving Education» (Neil Heffernan y otros): Investigación sobre cómo la analítica del aprendizaje y la IA pueden ser utilizadas en la educación escolar para mejorar los resultados de los estudiantes.
21. Carolyn Penstein Rose: Ha investigado sobre sistemas de tutoría inteligente y cómo la IA puede personalizar la retroalimentación y la instrucción.
22. Agathe Merceron: Se ha centrado en la adaptación de contenidos de e-learning mediante IA y cómo mejorar la retención de estudiantes.
23. Neil Selwyn: Es un experto en tecnología educativa y ha examinado cómo la IA está transformando la educación.
24. John Hattie: Ha investigado sobre el impacto de la retroalimentación y cómo la IA puede mejorar la retroalimentación en tiempo real en el e-learning.
25. Judy Kay: Se ha enfocado en la interacción de usuario inteligente y cómo la IA puede personalizar la navegación y el contenido en línea.
26. Universidades:
27. University of California, Berkeley: Ha investigado sobre sistemas de tutoría inteligente y cómo la IA puede mejorar la interacción en línea.
28. University of Texas at Austin: Ha explorado el uso de la IA en la adaptación de contenido y cómo personalizar la educación en línea.
29. University of Oxford: Ha investigado sobre la ética de la IA en la educación y cómo garantizar la equidad y la transparencia.
30. University of Helsinki: Ha desarrollado sistemas de recomendación basados en IA para mejorar la elección de cursos en línea.
31. University of Amsterdam: Ha investigado sobre la interacción entre humanos y computadoras en la educación en línea y cómo la IA puede mejorar la colaboración.
32. Investigaciones Destacadas:
33. «Artificial Intelligence in Education: 20 Years of Research and Development in the Netherlands» (van den Akker et al.): Este artículo ofrece una visión general de las investigaciones en IA en la educación en los Países Bajos y su evolución a lo largo de dos décadas.
34. «Artificial Intelligence and the End of Work» (Brynjolfsson y McAfee): Este libro explora cómo la IA está transformando la educación y cómo preparar a los estudiantes para un mundo impulsado por la tecnología.
35. «Adaptive Educational Technologies for Literacy Instruction» (Penstein Rose y otros): Esta investigación analiza cómo la IA se utiliza para personalizar la instrucción de lectura y mejorar las habilidades de lectura de los estudiantes.
36. Citas de Diferentes Autores:
37. «La inteligencia artificial puede cambiar radicalmente la forma en que enseñamos y aprendemos, haciendo posible la personalización masiva y la adaptación continua». – George Siemens
38. «La IA tiene el potencial de ayudar a los educadores a comprender mejor las necesidades de los estudiantes y a diseñar experiencias de aprendizaje más efectivas y atractivas». – Amy Ogan
39. «La clave es cómo usamos la IA de manera ética y equitativa en la educación para garantizar que todos los estudiantes se beneficien». – Neil Selwyn
40. «La retroalimentación en tiempo real proporcionada por sistemas de tutoría inteligente basados en IA puede aumentar significativamente la retención y el rendimiento de los estudiantes». – John Hattie
41. «La interacción entre humanos y computadoras en la educación en línea está en constante evolución, y la IA desempeñará un papel fundamental en la mejora de esta interacción». – Judy Kay