Presentación preliminar, Congreso Educativo

1. Re-Ingeniería de
Aprendizajes
Ramiro Aduviri Velasco
@ravsirius

2. 1.Introducción
En la educación actual, se advierte procesos de
cambio impulsados por tecnologías y pedagogías
emergentes, que plantean una re-ingeniería de
aprendizajes…
… con protagonistas más activos, prosumidores, que
se empoderan y participan en la sociedad del
conocimiento.

4. RE-INGENIERIA DE APRENDIZAJES

5. 2. TPACK 2.0

6. Que conocimiento se necesita …
Conocimiento
Tecnológico
(TK)
Conocimiento
Pedagógico
(PK)
Conocimiento
del Contenido
(CK)
Conocimiento del Contenido Pedagógico Tecnológico (TPACK)

7. 1. Resultados del aprendizaje
2. Consideraciones Pedagógica y Contextual
3. Tipos de actividades
4. Evaluaciones
5. Herramientas y recursos
Invariables
Variablesen
elorden

8. 3. Aprendizaje EPI
Con la conectividad, los aprendizajes salieron de
los muros hacia la nube de internet, haciéndose
Expandido, con aprendizajes en cualquier lugar y
cualquier momento. Mas escuelas, menos aulas!
• Khan Academy, demostró que, si es posible
un aprendizaje personalizado
• El aprendizaje invertido promueve un
aprendizaje activo, con roles más proactivos
de docentes-coaching y estudiantes
protagonistas

9. Expandida (E)
La educación esta mas allá del aula
La construcción del conocimiento
se da en cualquier lugar y
momento.

10. Personalizada (P)
Educación con equidad
El aprendizaje es una experiencia personal que
dependen de la Competencia y Estilos de aprendizaje

11. Invertido (I)
Inversión de actividades:
Estudiar en casa y
hacer tareas en clase
Mayor interacción estudiante-estudiante y estudiante-docente en
clase, que promueve aprendizajes significativos y colaborativos.

12. Flipped Classroom con MOOC y Khan Academy

13. Aprendizaje Expandido
Modelo de Koole
El m-learning, permite que el Aprendizaje sea
 personalizado,
 situado en el contexto,
 auténtico en las experiencias que
genera,
 espontáneo en su interacción e
 informal en su forma de adquisición.

14. MOOC es la abreviatura de "Course Open Online Masivo"
Hay una enorme diferencia entre elaborar un
MOOC, realizar un MOOC o utilizar los MOOC.

15. Aprendizaje Personalizado
Enseñanza a la medida
de cada estudiante
Cada alumno es único:
 todos tienen intereses,
 estilos de aprendizaje,
 puntos fuertes y
 conocimientos previos de la materia diferentes

16. Desde sus humildes inicios en
2006, la Academia ofrece
una educación de primera clase
gratis a todo el mundo
Muchos profesores universitarios
están refiriendo a sus estudiantes a
la Academia Khan para perfeccionar
las habilidades cruciales en materias
como las matemáticas.

17. Aprendizaje Invertido

18. Clases invertidas
Ventajas del ‘flipped classroom’
La ‘clase
invertida’
produce una
mayor
implicación del
estudiante
La ‘clase
invertida’
produce un
aprendizaje más
profundo
La ‘clase
invertida’ permite
una mayor
adaptación al
ritmo de cada
estudiante

19. Clases invertidas
Taxonomía de
Bloom y
Flipped
Classroom

20. 4. Aprendizaje GIC
• Los aprendizajes emergentes, plantean
escenarios gamificados con dinámicas de
juegos y desafíos.
• Es más importante que aprender a
programar, Programar para Aprender.
• Con la irrupción de la realidad virtual, el
aprendizaje es un escenario, que
revolucionara nuestras vidas

21. INTEGRACIÓN PEDAGÓGICA DE LA
APLICACIÓN MINECRAFT EN
EDUCACIÓN

22. REALIDAD VIRTUAL

23. Aprender a programar,
programar para aprender

24. El software Scratch permite crear fácilmente sus propios juegos,
animaciones e historias interactivas y luego compartirlas con otros

25. Basic Stamp

26. Arduino

27. Qué es y qué no es el trabajo por proyectos
ES NO ES
• Aprendizaje centrado en el alumno.
• Trabajo a partir de pequeños grupos.
• El rol del docente se transforma en
guía-facilitador.
• El objetivo es la resolución de
problemas.
• Actividades prácticas.
• Acercamiento constante a la realidad o
trabajo sobre ella.
• No se concibe el conocimiento receptivo.
• No se busca un aprendizaje bulímico (tragar
contenidos y vomitarlos en el examen)
• No es una metodología individualista.
• No existen las respuestas únicas.
• El conocimiento no está descontextualizado,
sino que se trabaja sobre la realidad.
• No hay lugar en esta metodología para las
clases magistrales.
5. Aprendizaje Basado en Proyectos

29. 6. Aprendizaje con AI
Las técnicas más empleadas en la Inteligencia Artificial son:
• Lógica Difusa (Fuzzy Logic), Aprendizaje con
incertidumbres y lógica multivaluada.
• Redes Neuronales (Neural Networks), Aprendizaje
con reconocimiento de patrones.
• Algoritmos Genéticos, Optimización de sistemas
de aprendizaje.
• Sistemas Expertos, Analíticas de Aprendizaje con
grandes datos (Big Data)

30. IA: Sistemas informáticos que se han diseñado para
interactuar con el mundo a través de capacidades y
comportamientos inteligentes que podríamos pensar como
esencialmente humano.
"los trabajadores tienen habilidades flexibles y si la
infraestructura educativa se expande lo suficiente,
[entonces] ... la carrera entre la tecnología y la educación
no será ganada por ninguno y la prosperidad será
compartida ampliamente."
Inteligencia Artificial liberada

31. Pedagogia
AprendizDominio
Elementos para la IA en Educación

32. • Modela los estados cognitivo
y afectivo de los alumnos.
• Utiliza el diálogo para la
participación de los alumnos
en experiencias de
aprendizaje socrático.
• Incluye modelos de aprendiz
abiertos para favorecer la
reflexión y la auto-
conciencia.
• Adopta andamios meta-
cognitivos.
• Utiliza modelos de
simulación social.
Tutor Inteligente Personalizado

33. IA para el Aprendizaje Colaborativo
Formación de grupo adaptativo
Esto utiliza técnicas IA y conocimientos sobre cada uno de los participantes, la mayoría de las
veces representada en los modelos de aprendiz, para formar un grupo más adecuado para una
tarea de colaboración en particular.
La facilitación de expertos
Aquí los modelos de colaboración efectiva - conocidos como "patrones de colaboración '- se
utilizan para proporcionar asistencia interactiva para los estudiantes que colaboran.
Agentes virtuales inteligentes
Estos agentes podrían mediar en la interacción del estudiante en línea, o simplemente contribuir a
los diálogos, actuando como: un participante experto, un par virtual, uno de los participantes.
Agentes virtuales inteligentes
Estos agentes podrían mediar en la interacción del estudiante en línea, o simplemente contribuir a
los diálogos, actuando como: un participante experto, un par virtual, uno de los participantes.

34. Docentes y la IA en Educación
Sin duda alguna los docentes
tienen que ser agentes centrales
en las aplicaciones de la IA en
Educación.
Son los docentes que serán los
orquestadores de cuándo y
cómo utilizar estas herramientas
de la IA en Educación.
Las herramientas de IA en Educación, y los datos de conocimientos que estas
herramientas ofrecen, facultarán a los docentes para decidir la mejor manera de
dirigir los distintos recursos a su disposición.

35.  Ayudara a los estudiantes a adquirir habilidades del siglo
21
 Proporcionará las evaluaciones justo a tiempo para dar
forma al aprendizaje.
 Proporcionará nuevos conocimientos sobre cómo el
aprendizaje progresa
 Ayudará a avanzar más allá del ¨stop and test¨
Lo que permitirá la IA en Educación

36. La IA en Educación y el mundo físico
 La IA en Educación aumentará nuestro paisaje físico
 La IA en Educación se conectará a la Internet de los objetos
 La IA en Educación estará en sintonía con cómo nos sentimos
y cómo nos movemos

37. Desafíos de la IA en la educación
 Hacer frente a la brecha de rendimiento
 El desarrollo de experiencia docente, frente a la retención de maestros,
y la disponibilidad de relevo, donde la escasez de maestros son agudos
Como seres humanos que viven y trabajan junto a las máquinas cada vez más
inteligentes, nuestros sistemas educativos tendrán que alcanzar niveles que no
han conseguido hasta la fecha.
Sinérgicamente, puede ser que los sistemas IA en Educación proporcionen el
andamiaje para permitir que los dirigentes y los encargados de formular
políticas desarrollen estas nuevas competencias y habilidades.

38. Recomendaciones para ayudarnos a liberar la inteligencia
La capacidad futura de la IA en Educación para hacer frente a los retos de la vida
real en la educación depende de la forma en que asistimos a cada uno de estos
tres dimensiones:
(i) necesitamos tecnologías inteligentes que encarnen lo que sabemos de la
enseñanza y el aprendizaje en
(ii) atraer a los consumidores productos de calidad, que se utilizan a
continuación,
(iii) eficazmente en la configuración de la vida real que combinan lo mejor de
los recursos humanos y la máquina.

39. 7. Conclusiones
• La educación como otros ámbitos de nuestras vidas, tiene la obsolescencia
programada. Una re-Ingeniería, plantea centrarse más en los aprendizajes, con
nuevos enfoques, pedagogías y tecnologías.
• Es tiempo de pasar de la retórica a la acción, demostrando la viabilidad de nuevos
paradigmas educativos.
• La realidad virtual y la inteligencia artificial, serán dos elementos trascendentales en
educación para procesos de innovucion = innovación + evolución