Presentación en formato de PechaKucha utilizada durante el encuentro "De la tecnología al dato" con la Asociación Educación Abierta en Madrid

1. 11
Presentación
De la tecnología al
dato

2. 22
Presentación
GRACIAS

3. 33
Presentación
Gestión documental
• Destinatario: Asociación Educación Abierta
• Título: De la tecnología al dato
• Resumen: Presentación en formato
PechaKucha sobre la visión de iteNlearning
en torno a la tecnología y los datos
• Versión: 1.
• Fecha: Febrero 2019
• Archivo: iteNlearning – De la tecnología al
dato.ppt
• Autor: Julián Alberto Martín
@julianmart
iteNlearning
Madrid
Cuatro Torres Business Area
Paseo de la Castellana, 259C, Planta 18
28046 Madrid (España)
+34 911 190 522
iteNlearning
Laboratorio de Desarrollo
Avenida de Dolores, 11
03203 Elche (Alicante) España
+34 965 422 413
iteNlearning
Centro Clínico
c/ La Fira, 6
03202 Elche (Alicante) España
+34 965 455 894
www.itenlearning.com

4. 44
Presentación
Índice
A) El dato está de moda – Inteligencia Artificial
B) ¿El dato en educación?
C) La perspectiva de iteNlearning

5. 55
Datosdemoda
A) El dato está de
moda
Inteligencia Artificial

6. 66
Datosdemoda
“El dato es el nuevo oro”
Fuente de la imagen: https://e27.co/big-returns-big-data-nflabs-sejun-ra/

7. 77
Datosdemoda
Algo sabemos desde Pitágoras
Fuente de la imagen: Fragmento de la “Escuela de Atenas” de Rafael Sanzio

8. 88
Datosdemoda
Ciencia de datos
Fuente de la imagen: https://www.edx.org/es/course/python-for-data-science-1

9. 99
Datosdemoda
“Machine Learning”, “Neural Networks”, “Deep Learning”
Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/

10. 1010
Datosdemoda
Aplicaciones interesantes y espectaculares
Fuentes de las imágenes: https://www.thedigitalhash.com/ai-miracle-documentary-alphago-comes-netflix/,
https://www.youtube.com/watch?v=St5lxIxYGkI
https://medium.com/syncedreview/alphago-zero-approaching-perfection-d8170e2b4e48
https://www.nanalyze.com/2017/08/12-startups-diagnosing-medical-images-ai/
https://www.youtube.com/watch?v=JvbHu_bVa_g

11. 1111
Datosdemoda
Expectación muy alta
Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
https://www.barnesandnoble.com/w/dvd-blade-runner-harrison-ford/26212023

12. 1212
Educación
B) ¿El dato en
educación?
¿Qué se está haciendo?

13. 1313
Educación
¿Este es el objetivo?
Fuente de la imagen: https://www.coinbooks.org/esylum_v17n15a15.html
https://www.123rf.com/photo_21184999_group-elementary-school-students-in-computer-class.html

14. 1414
Educación
Integración de datos educativos
Fuente de la imagen:http://www.esc6.net/third-party-integration

15. 1515
Educación
¿Este es el objetivo?

16. 1616
Educación
¿Este es el objetivo?
Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/

17. 1717
Propuestas
C) La perspectiva de
iteNlearning
Mejora educativa

18. 1818
Propuestas
Student learning vs. Machine learning
Fuente de la imagen: Banco de Imágenes del INTEF
https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/

19. 1919
Propuestas
Tecnología y educación
 Aprender SOBRE tecnología.
 Aprender CON tecnología. NO mejora los resultados de los estudiantes
 Aprender GRACIAS A la tecnología. Un gran campo de investigación.
 Educación Basada en la Evidencia. Como en medicina.
 Dejando atrás opiniones y creencias: solo modelos científicos.
 Validación. Eficacia y eficiencia.
 Creación de INSTRUMENTOS EDUCATIVOS PROFESIONALES. De la misma forma
que los médicos tienen herramientas para el diagnóstico y el tratamiento.
ESTO ES LO QUE VENIMOS HACIENDO EN LOS ÚLTIMOS 24 AÑOS
iteNlearning Confidential

20. 2020
Propuestas
CIENCIAS DEL
CONOCIMIENTO
- Neurociencias
- Psicología cognitiva
- Epistemología
- Lingüística
- Inteligencia Artificial
AREAS CURRICULARES
- Lectoescritura
- Matemáticas
- Programación
- Química
- Historia
- Otras
TECNOLOGÍA:
- Hardware
- Software
- Programación
- TI avanzadas
Nuestro
trabajo
Comité
científico
Laboratorio de
desarrollo
iteNlearning
Centro de
Pedagogía
Terapéutica
iteNlearning
Colegio
iteNlearning
Grupo de
colegios
iteNlearning
Base de Datos
del
Conocimiento
Científico
iteNlearning Confidential

21. 2121
Propuestas
Investigación en Red.es y Junta de Extremadura
Sobre +15.000 estudiantes en 4 años
1.- Éxito en el uso: 30% vs. 2% - 5%
2.- Éxito en mejora de resultados.
3.- Éxito en satisfacción docente.
VLL. DIAGNOSTIC EVALUATION. LINGUISTIC COMPETENCE
COURSE
Competence
level in initial
test
Competence
level in final
test
Improvement
obtained
Average
time
worked
Improvement
per hour of
work
3.º 35% 48% 37% 7h.01m 5%
4.º 40% 53% 32% 7h. 21m 4%
5.º 46% 49% 21%* 9h. 31m 2%
6.º 49% 63% 21% 7h. 12m 3%
VLM. DIAGNOSTIC EVALUATION. COMPETENCE IN ARITHMETIC
PROBLEMS.
COURSE
Competence
level in initial
test
Competence
level in final
test
Improvement
obtained
Average
time
worked
3.º
1.º 41% 1.º 58% 42%
14h. 10m2.º 32% 2.º 47% 47%
3.º --- 3.º 36% ---
4.º
1.º 52% 1.º 71% 35%
5h. 49m
2.º 42% 2.º 58% 38%
3.º 34% 3.º 49% 43%
4.º --- 4.º 31% ---
5.º
1.º 58% 1.º 73% 26%
5h. 33m
2.º 49% 2.º 65% 32%
3.º 41% 3.º 56% 36%
4.º 28% 4.º 37% 30%
5.º --- 5.º 31% ---
Muy fácil
Fácil
Difícil
Muy difícil
Sin contestar
Sí
No
NS/NC
Sin contestar
Are Virtual Labs a good resource
for achieving competencies?
84% said yes.
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22. 2222
Propuestas
Lo habitual en el sector y lo que hace iteNlearning
Machine Learning
Deep Learning
Big Data
Data Science
Adaptive Learning
• Level 1:
- Error treatment
Database
Agents
Math technology
Functioning
according:
Neuropsychological
model
or
Cognitive Model
Interaction
engines
Knowledge Base
Adaptive Learning
• Level 2: learning and memory
curves
• Level 3: content selection
Neural Network
Adaptive Learning
• Level 2: learning and memory
curves
• Level 3: content selection
The student learns.
The machine learns. Bottom-up machine learning Good
Bad
Scientific models
Top-down models for mimicking human intelligence
Harvard: https://hbr.org/2019/01/the-future-of-ai-will-be-about-less-data-not-moreiteNlearning Confidential

23. 2323
Propuestas
Lo nuevo es la Inteligencia Artificial al viejo estilo
Bottom-up big data ------ Top-down reasoning
Hacer computables modelos de conocimiento

24. 2424
Propuestas
¿Por qué son tan buenos nuestros productos?
iteNlearning (2018). Characteristics of the IEPs [Figure]. Own elaboration
Evidencia
científica
•Modelos
neuropsicológicos
•Modelos cognitivos
Validación
Aprendizaje
adaptativo
•Nivel 1. Tratamiento del
error
•Nivel 2. Curvas de
aprendizaje y de memoria.
•Nivel 3. Selección
inteligente de los
contenidos
Analíticas de
aprendizaje
•SCORM
•Funciones cognitivas
generales (atención,
memoria, velocidad
procesamiento, etc.)
•Procesos cognitivos
específicos por área de
conocimiento
Metacognición
gamificada
Características de los Instrumentos Educativos Profesionales
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