1. NUEVAS TENDENCIAS EDUCATIVAS Dolors Capdet Valencia, febrero 2010

2. Algunas definiciones previas: Aprender supone adquirir la capacidad necesaria de actuar frente a los problemas, produciendo un cambio con vocación de permanencia en nuestras estructuras cognitivas. Aprendizaje es la capacidad para realizar u optimizar tareas complejas de adaptación al entorno. La capacitación representa la adquisición puntual de técnicas o habilidades para realizar una tarea concreta.

3. Los conocimientos se pueden adquirir en un proceso formativo: – Formal, de carácter cerrado, que sectoriza la adquisición, que permite establecer metas y obtener resultados concretos. – No formal, permanentemente abierto, subjetivo, que requiere motivación y autonomía.

4. Estilos de aprendizaje. Existen diversas formas de aprender: – Hay quien aprende mejor cuando se incluye un componente de experiencia en el proceso de aprendizaje (Dewey, 1938). – Hay quien prefiere aprender solo y quien necesita estar próximo a sus referentes (Davis, 1993). – Básicamente hay cuatro estilos de aprendizaje: activista, reflexivo, teórico y pragmático (Honey y Mumford, 1992).

5. Los estilos de aprendizaje equivalen a: – Formas de recopilar, interpretar, organizar y pensar sobre la nueva información (Gentry, 1999). – Una descripción de actitudes y comportamientos que determinan la forma preferida de aprender (Honey y Mumford, 1992). – Rasgos cognitivos, efectivos y fisiológicos que actúan como indicadores relativamente estables de cómo los alumnos perciben, interaccionan y responden a sus ambientes de aprendizaje (Keefe, 1988).

6. El éxito de cualquier proceso formativo depende de varios elementos que pueden ser agrupados por sus características en cuatro grupos Bouchard (2009): 1. C onativos (motivación, iniciativa y confianza). 2. A lgorítmicos (control sobre la actividad). 3. S emióticos (lenguaje, comunicación). 4. Económicos (interés y costes).

7. Sea un proceso formal o informal, al diseñar un proceso de aprendizaje hay que considerar seis elementos (Shedroff, 2009): 1. Tiempo y duración 2. Interactividad 3. Intensidad 4. Creatividad 5. Coherencia 6. Significado

8. Pero, además del entorno educativo formal o informal, debemos tener en cuenta el entorno personal de aprendizaje (PLE) : Supone un conjunto de recursos susceptibles de ser utilizados para adquirir información o capacidades ante una situación determinada, compensando así las carencias de los procesos de aprendizaje formal e informal. Se adecua a nuestras necesidades cognitivas. Ha de ser dinámico , cambiante. Sus elementos han de ser fácilmente almacenables, recuperables y reutilizables .

9. El PLE proporciona un conjunto de herramientas adecuadas al contexto con mayor capacidad de adaptación a los diferentes enfoques de aprendizaje (Siemens, 2006). Puede ser contemplado como los espacios en los que las personas interactúan y se comunican con un resultado final de aprendizaje y desarrollo de conocimientos colectivos (Graham Atwell, 2010). Constituye un entorno personal para poder gestionar el conocimiento y administrar las conexiones (Downes, 2010).

10. Anderson (2006) recoge algunas ventajas del PLE: – Identidad (presencia más allá de la institución académica) – Facilidad de uso (la personalización por parte del propio usuario) – Control y propiedad (el contenido pertenece al usuario) – Reusabilidad (es el estudiante quien toma las decisiones) – Presencia social (favorece la comunicación y la cultura on-line) – Capacidad creativa (integración de nuevas aplicaciones).

11. Internet ha posibilitado una nueva forma de entender el aprendizaje. Potencia la personalización y se configura en base a gustos y preferencias del usuario. Se requieren nuevas alfabetizaciones para obtener los significados. La superabundancia de información obliga a buscar alternativas para su almacenamiento y recuperación. El conocimiento ahora puede residir en nodos humanos y artificiales ( Conectivismo . Siemens, 2004), Los conocimientos están interconectados, distribuídos (Downes, 2006). Su avance es espectacular.

13. Los avances en Informática e Inteligencia Artificial crean nuevos metalenguajes y avanzan hacia un razonamiento artificial que complementa el humano en: - Cantidad y calidad : Los humanos somos eficientes en el procesamiento de pequeñas cantidades de información. La máquina es eficiente en el proceso de grandes bases de datos. : - Sintaxis : Un ordenador no interpretaría bien si falla parte de sintaxis (HTLM), nosotros en cambio si podemos hacerlo. - Semántica : La máquina necesita que le incorporen significado a los términos que reconoce e identifica en la sintaxis. El cerebro lo hace automaticamente por si mismo (lenguaje).

14. El valor explicativo de las representaciones está en función de los elementos que la sustentan y a los que representan (Tufte, 1997): – Datos o hechos que no tienen relación con otros datos y carecen de un significado preciso. – Información o datos que incorporan algún tipo de relación que les otorga un significado. – Concepto o información relacionada con varios datos o informaciones, adquiriendo el significado por el conjunto de ellos. – Conocimiento (racional o intuitivo), o concepto relacionado con otros conceptos, datos e informaciones y que permite crear un patrón que mejora la predicción, facilitando la toma de decisiones. – Sabiduría o capacidad para reconocer y gestionar el mayor número posible de patrones y modelos de conocimiento.

15. Basados en datos e información, tanto en el mundo real como en la red, para construir significados utilizamos: – Sintaxis: Gramática . P ermite definir datos estructurados. – Semántica: Significado de las cosas, actores y acciones (referencia, veracidad, Intensidad). – Pragmática: Significado no literal, influye sobre el significado – Semiótica : Signos no lingüísticos - Icono, Indicio, Símbolo (Ch. Pierce, 1984) - Punto, Línea, Plano, Volúmen, Forma, Color, llllllllllllllllllllllllllllll Textura, Tamaño (W. Wong, 1985)

16. En la red, casi todo lo que se puede ver y expresar con los lenguajes actuales está soportado por fórmulas matemáticas que pueden construir mecanismos de razonamiento automático ( Lógicas descriptivas ). Para ello se utilizan las: – Ontologías : conceptos y términos para referirnos al entorno y definir un área. Conocimiento compartido y consensuado para obtener eficiencia en la comunicación (lenguaje OWL). – Taxonomías : fomas de organizar la información, especifica las categorias -jerarquias-, que se van especializando. – Tesauros define los términos e indica cual es el objetivo final de utilizar una determinada semántica u orden.

17. ¿Cómo incide todo ello sobre el aprendizaje? - Inmediatiza el acceso a la información: Just in time . - Al buscar un material, además de su contenido se puede acceder a los posibles comentarios contextualizados sobre ello. - Sincronía en las comunicaciones. - Obtención de datos de diversas fuentes: Needlebase, Gephi, ManyEyes, … - Clasificación de contenidos: twapperkeeper , ... - Medición de impacto: Google Analytics . - Microformatos: Códigos QR

21. ¿Cómo incide todo esto sobre el diseño instruccional de una situación educativa? No podemos partir de cero. Hay que tener en cuenta los modelos anteriores, sustentados en distintasTeorías educativas: En el Conductismo , basado en la repetición de la conducta y medición de resultados , el diseño se ajusta a: - Los objetivos de aprendizaje y los criterios de evaluación . - Un modelo fragmentado que ofrece conocimientos progresivos . Con este modelo se realizan las primeras pruebas de Instrucción Asistida por Computador ( CAI ).

22. El Cognitivismo enfatiza los procesos mentales internos del individuo: como se recibe la información, como se procesa y como se almacena. El diseño se flexibiliza: - Determina los objetivos de aprendizaje y criterios de evaluación . - Confía en la predisposición del alumno para aprender . Basados en este modelo ya se percibe la posibilidad de crear inteligencia artificial.

23. El Constructivismo considera que cada persona construye su propia perspectiva del mundo a través de sus propias experiencias y de sus esquemas mentales. El diseño prioriza el: - Aprendizaje basado en la resolución de problemas . - Se generan estrategias, recursos y materiales didácticos abiertos y es el alumno quien crea su propio itinerario formativo. - La evaluación depende más de criterios cualitativos que cuantitativos . Evaluación continua. En este contexto emergen las NTIC y nace el e-learning.

24. El Connectivismo propugna el aprendizaje mediante redes de conocimiento, formadas por nodos (humanos y/o artificiales) especializados que se retroalimentan. El diseño instruccional se basa en: - La utilización combinada de diversas herramientas web que facilitan el acceso a innumerables fuentes (nodos) que permiten la adquisición de conocimiento. - Potenciación de las conversaciones . - Apertura (Open Courses) - Transparencia en los procesos.

25. ¿Qué pervive de estos modelos? - Una readaptación de la fragmentación de contenidos que utilizaba el conductismo. - La confianza en la predisposición del estudiante para aprender que propugnaba el cognitivismo. - El aprendizaje social orientado a la resolución de problemas que instauró el constructuvismo. - Las conversaciones y el colaborativismo potenciados por el connectivismo.

26. Algunos modelos de Diseño Instruccional: - ADDIE : A nálisis de la situación, D iseño de un marco, D esarrollo de recursos, materiales didácticos y contenidos, I mplementación del proyecto, y E valuación de los resultados obtenidos. - ASSURE : Analizar ( A nalize) de los potenciales estudiantes, Establecer ( S tate) los objetivos, Seleccionar ( S elect) materiales y tecnología, Implementarlos ( U tilize), Exigir ( R equire) la participación del estudiante, Evaluar ( E valuate) el proyecto en su conjunto. - Prototipización . Supone la creación de un entorno o prototipo para la simulación de una determinada situación.

27. CONCLUSIONES: - Cada situación educativa es única . Por tanto, su diseño, también. - Olvidemos estereotipos . Sólo porque haya sido utilizado bajo el amparo de teorías educativas anteriores no hay que rechazar ningún método ni modelo si se ajusta a las necesidades de nuestro proyecto. El pasado es la base del presente y del futuro . - Recordemos que hay tantas maneras de aprender como estudiantes involucrados (estilos de aprendizaje). - Analizar, Diseñar, Desarrollar, Implementar y Evaluar o auditar es imprescindible en todo proyecto. Sin elaboración previa, no hay resultados positivos.

28. Fuentes: Bouchard, P. (2009). Some factors to consider when Designing Semi-autonomous Learning Environments. Electronic Journal of e-learning, Vol. 7, (2), June 2009, (pp. 93-100) http://www.ejel.org/Volume-7/v7-i2/Bouchard.pdf (Último acceso: 17 febrero 2011) Capdet, D. (2005). Análisis comparativode tres metodologías educativas: A distancia, On-line y Blended learning. DEA. UNED. Septiembre 2005 Capdet, D. (2009). Elementos de la visualización de datos y redes. IV Congreso de la Cibrersociedad. Grupo Investigación y ciencia. Visualización de redes y datos. http://www.cibersociedad.net/congres2009/es/coms/elementos-de-la-visualizacion-de-datos-y-redes/972/ (Último acceso: 17 febrero 2011) Downes, S. (2006). Learning Networks and Connective Knowledge, http://it.coe.uga.edu/itforum/paper92/paper92.html (Último acceso: 17 febrero 2011) Kop, R. (2010) Diseño y desarrollo de un Ambiente personal del aprendizaje: Investigar la experiencia de aprendizaje. Ponencia en EDEN 2010. 10 de junio 2010.Valencia. Rebollo, M. (2009). Meetaversos Semánticos. II Congr4esop de Metaversos. Junio 2009.Ibiza. http://www.metaversos.com/2009/ponencias.php (Último acceso: 17 febrero 2011) Siemens, G. (2006). Connectivism: Learning theory or pastime of the self-amused? Elearnspace blog. Available from http://www.elearnspace.org/Articles/connectivism_self-amused.htm (Último acceso: 17 febrero 2011)