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Miguel Zapata-Ros,
Universidad de Murcia
(España). Centro de
Formación y Desarrollo
Profesional del Profesorado.
mzapata@um.es
La personalización y el futuro
de la educación
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Industrial:
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profesor con los alumnos un tiempo limitado en un lugar
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prescindir de la mayoría de los alumnos potencialmente adquisidores
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
La tecnología puede poner a disposición del estudiante en cualquier
momento y en cualquier lugar (Any time and anywhere), pero
particularmente en el propio espacio de la tarea:
 herramientas instruccionales, genéricas y personalizadas (tareas
etiquetadas y procesables con metadatos de personalización, objetos
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 herramientas para la autoevaluación formativa, el monitoreo en el
progreso de la tarea, y para la intervención del profesor en el apoyo
a su ejecución cuando se está realizando, o para la revisión cuando
aún está viva, en su desarrollo.
 Pero esto también, y en reciprocidad, pueden hacerlo los profesores
para el perfeccionamiento de su tarea docente y de las nuevas
funciones en cualquier momento y en cualquier lugar (Any time and
anywhere).
Análitica de aprendizaje:
(Cabría mejor decir analítica social)
o Ofrecen datos sólo estadísticos e infográficos sobre contactos y actividad
grupal.
o No hay análisis de interacciones, temas y aspectos conceptuales ni de
aprendizaje personal.
o No hay itinerarios formativos de los individuos ni análisis de su perfil de
aprendizaje con relación a unos estándares o a un análisis de categorías de
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Recursos
SNAPP Social Networks Adapting Pedagogical Practice: Herramienta de presentación de datos en línea para
estudiantes de red en una interfaz de usuario:
http://research.uow.edu.au/learningnetworks/seeing/snapp/index.html
LOCO-Analyst. LOCO (Learning Object Context Ontologies): http://jelenajovanovic.net/LOCO-Analyst/
GISMO monitoreo de estudiantes y seguimiento del sistema: http://gismo.sourceforge.net/index.html
Moodog. Se acopla a la parte superior de Moodle. http://editlib.org/p/32307/.
Check My Activity (CMA). Desarrollado por la Universidad de Maryland. Se acopla y ha sido evaluado con Blackboard
(primavera de 2010). http://www.educause.edu/ero/article/video-demo-umbc%E2%80%99s-%E2%80%9Ccheck-my-
activity%E2%80%9D-tool-students
Blackboard Learn Analytics, diseñado para ayudar a los usuarios a tener una idea de la actividad del usuario. Obtiene
datos de desempeño del estudiante: http://www.blackboard.com/Platforms/Analytics/Products/Blackboard-
Analytics-for-Learn.aspx
Análitica de los datos masivos personalizados (Big
Data and Learning Analytics)
Interpretación de una amplia gama de
datos producidos por los estudiantes, con
referencia a cada uno de ellos, para
evaluar el progreso académico, predecir
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Los datos se obtienen de:
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Las acciones tácitas: las interacciones sociales en
línea, actividades extracurriculares, mensajes en
los foros de discusión y otras actividades que no
suelen ser vistos como parte del trabajo de un
estudiante.
El objetivo de la analítica del aprendizaje es que los
profesores y las escuelas adapten la educación y las
posibilidades al nivel de cada alumno, de sus
necesidades y de sus capacidades.
Análitica de los datos masivos personalizados
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En Alcalá1 hemos diseñado un procedimiento y
un Instrumento para
• Determinar ciertos aspectos de la identidad
digital de aprendizaje de los alumnos y
• aplicación para identificar al alumno en el
desarrollo de su aprendizaje.
El diseño y aplicación responden a la necesidad de
• individualizar a cada alumno en un entorno digital
para controlar su conducta ética y
• contar con información acerca del desarrollo de
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eficazmente como alumno en línea, y realizar
mediaciones pedagógicas oportunas.
1Máster Universitario en Informática Pluridisciplinar de la Universidad de Alcalá de Henares
¿Y el profesor…?
• Una nueva pedagogía, unos nuevos roles.
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En esta sociedad necesitamos transformar nuestros sistemas de educación y de
capacitación, cambiarlos desde los que seleccionan a los alumnos, a otros que estén
diseñados para maximizar el aprendizaje, desde los que el progreso se mide en función
del tiempo a otros basados en sus logros.
Esta transformación requerirá de avances a la par en la teoría y en la tecnología
instruccional.
Para el uso de la tecnología es útil una visión más holística de cómo
sería un nuevo paradigma de instrucción. Que sea:
• centrado en el aprendizaje,
• centrado en el alumno,
• aprender haciendo,
• avance basado en logros,
• instrucción personalizada,
• evaluación basada en criterios,
• aprendizaje colaborativo y
• aprendizaje placentero.
Personalización (Conclusión)
Todo, incluyendo
esta
presentación,
está en
http://www.um.es/ead/
Muchas
gracias
mzapata@um.es
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La educación del siglo 21

  • 1. Miguel Zapata-Ros, Universidad de Murcia (España). Centro de Formación y Desarrollo Profesional del Profesorado. mzapata@um.es
  • 2. La personalización y el futuro de la educación
  • 3. La metáfora de la escuela como factoría Ellwood P. Cubberley, de la Universidad de Stanford, dijo a principios del siglo XX: Nuestras escuelas son, en cierto sentido, las fábricas, en las que las materias primas (los niños) deben ser moldeados y formados/ transformados en productos para satisfacer las diversas demandas de la vida. Las especificaciones para la fabricación provienen de las exigencias de la civilización del siglo XX, y la escuela es la empresa para construir los alumnos de acuerdo con las especificaciones establecidas.
  • 4. El aprendizaje en la sociedad post-industrial Necesitamos transformar nuestros sistemas de educación Sistemas diseñados para seleccionar a los alumnos diseñados para maximizar el aprendizaje el progreso de los alumnos se mide en función del tiempo el progreso de los alumnos se mide en función en sus logros. Esta transformación requerirá de avances tanto en la teoría como en la tecnología instruccional. La tecnología debe cumplir un rol crucial en el éxito de la educación en este nuevo paradigma. La tecnología debe posibilitar un salto espectacular en la mejora del aprendizaje a un menor costo, personal y social, que en el paradigma de la era industrial .
  • 5. El nuevo aprendizaje y la nueva educación El actual sistema de educación: • está basado en la unidad de tiempo y de lugar para la producción, propios de la sociedad industrial, • está organizado para enseñar a un grupo de alumnos una cantidad fija de contenidos. • Los alumnos más lentos se ven obligados a pasar antes de haber dominado el contenido, con aprendizajes defectuosos o incompletos, que se van acumulando • Los alumnos con más capacidad se aburren con frecuencia. Su ritmo de comprensión es superior al estándar, y pierden un tiempo muy valioso esperando al resto Necesitamos un sistema más eficiente, social e individualmente, en su diseño para optimizar el aprendizaje y para una justa satisfacción personal. Reigeluth, C. (2012). Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación. RED, Revista de Educación a Distancia. Número 32. http://www.um.es/ead/red/32. Adaptación de Zapata-Ros, M.
  • 6. El problema de 2 sigma
  • 8. Mastery learning La mayoría de los estudiantes pueden aprender todo lo que las escuelas les pueden enseñar siempre y cuando  la enseñanza sea impartida de manera sensata y sistemática,  el alumno reciba ayuda oportuna y adecuada cuando tenga dificultades,  se le dé todo el tiempo que necesite para adquirir el dominio de la materia y  que se establezca claramente lo que constituye la maestría. La clave del éxito radica en la ayuda y el estímulo que oportunamente se le puedan dar al estudiante para que supere sus dificultades. Muchos maestros han demostrado gran ingenio en lograr que los estudiantes hagan el debido esfuerzo adicional y en encontrar la manera más efectiva de corregir sus deficiencias. HUMAN CHARACTERISTICS AND SCHOOL LEARNING Copyright © 1976 by Benjamin S. Bloom
  • 9. Modelos adaptivos Utilizan algoritmos adaptativos para presentar experiencias de aprendizaje personalizadas, basadas en la evaluación dinámica y la recopilación de curso en curso. Se basan en redes de pre-requisitos y permiten itinerarios personalizados de contenido. Han sido elegidos por la Fundación Gates como una nueva e importante área para la producción a gran escala en los cursos en línea.
  • 10.  Hemos hablado de educación a distancia, educación virtual, elearning, blended learning, flipped classroon,…  No hay educación virtual, a distancia, presencial,… simplemente hay educación, que es lo que se hace para que los alumnos aprendan.  Cuando la educación era eminentemente presencial, se hablaba de educación a distancia como la excepción.  Ahora no hay modalidad de educación en la que en algún momento no haya mediación por cacharros y asincronía. ¿Cómo llamamos a la excepcional? Continuum
  • 11.
  • 12. BYOT (“Trae Tu Propia Tecnología” o “Bring Your Own Technology”)  Que los estudiantes traigan sus propios dispositivos es la forma más sencilla de utilizar una nueva generación de aplicaciones de aprendizaje que pueden, por ejemplo, enseñarles matemáticas, probar los resultados y permitirles compartir y comentar los ensayos de cada uno.  Hay otra ventaja: se ahorra dinero para las escuelas que van cortos de dinero .
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18. Especialistas digitales con una fuerte componente educativa Competencias (todas son interdisciplinares: Computación, documentación, CAV, educación, aprendizaje) Profesionales (los perfiles no son puros, puede haber mezcla de éstos) Especialistas en video y TV, smart, interactiva, con anotaciones Requisitos instruccionales del vídeo y de la TV: Secuenciación, bases psicológicas del aprendizaje, diseño instruccional Productores, documentalistas, cámaras, montadores, anotadores. Curators. Gestión de entornos sociales y ubicuos de aprendizaje Ayudar a alumnos y a profesores a diseñar y suministrar herramientas con criterios instruccionales Asistente de entornos sociales y ubicuos de aprendizaje Analítica de aprendizaje, data mining, etc de carácter instruccional Procesar información de los entornos para obtener información relevante para atención individualizada y evaluación formtiva Analistas de aprendizaje en big data Atención pedagógica con ayuda de tecnología, gestión de contenidos, tutoría de aprendizaje,… Todas las competencias docentes. Supone un conocimiento integral de estrategias docentes, organización de recursos, tutoría, evaluación,… apoyados por la tecnología. Coordinación docente Profesores digitales o simplemente profesores Diseño instruccional Organización de contenidos, actividades y recursos Elaboración de planes curriculares y guías docentes. Gestión de equipos docentes y de equipos interdisciplinares. Diseñadores instruccionales Especialista en apoyo, mentorización, en Mastery Learning Aplicar las metodologías de Mastery Learning. Mentorización. Teacher assistant
  • 19. Especialistas digitales con énfasis en Competencias (todas son interdisciplinares: Computación, documentación, CAV, educación, aprendizaje) Profesionales (los perfiles no son puros, puede haber mezcla de éstos) Gestión de entornos sociales de investigación Diseñar entornos sociales y ayudar a los investigadores en la gestión de su espacio. Gestor de comunidades científicas Gestión documental y curatoría de contenidos. Gestionar, evaluar y asignar anotaciones y metadata a documentos y recursos Documentalista de ciencia en entornos de e-ciencia. Curator. Edición de revistas científicas digitales Gestionar autoría, revisión, edición, Editor de publicaciones científicas digitales. Diseño de entornos abiertos de edición científica Desarrollo, y adaptación de recursos open source para la edición Técnicos en computación especializados en e-ciencia
  • 20.  Reducir la acción instruccional simplemente al intervalo de tiempo en que el profesor está con los alumnos, con todos los alumnos es un dispendio que sólo es comprensible con la óptica de la Sociedad Industrial:  En esa época los medios disponibles sólo permitían reunir al profesor con los alumnos un tiempo limitado en un lugar determinado.  Con una óptica, la de la Sociedad Industrial, a la que no le importaba prescindir de la mayoría de los alumnos potencialmente adquisidores del nuevo aprendizaje.  La tecnología puede poner a disposición del estudiante en cualquier momento y en cualquier lugar (Any time and anywhere), pero particularmente en el propio espacio de la tarea:  herramientas instruccionales, genéricas y personalizadas (tareas etiquetadas y procesables con metadatos de personalización, objetos de aprendizaje, simulaciones, etc),  herramientas para la autoevaluación formativa, el monitoreo en el progreso de la tarea, y para la intervención del profesor en el apoyo a su ejecución cuando se está realizando, o para la revisión cuando aún está viva, en su desarrollo.  Pero esto también, y en reciprocidad, pueden hacerlo los profesores para el perfeccionamiento de su tarea docente y de las nuevas funciones en cualquier momento y en cualquier lugar (Any time and anywhere).
  • 21.
  • 22. Análitica de aprendizaje: (Cabría mejor decir analítica social) o Ofrecen datos sólo estadísticos e infográficos sobre contactos y actividad grupal. o No hay análisis de interacciones, temas y aspectos conceptuales ni de aprendizaje personal. o No hay itinerarios formativos de los individuos ni análisis de su perfil de aprendizaje con relación a unos estándares o a un análisis de categorías de aprendizaje (individual skill clusters). Recursos SNAPP Social Networks Adapting Pedagogical Practice: Herramienta de presentación de datos en línea para estudiantes de red en una interfaz de usuario: http://research.uow.edu.au/learningnetworks/seeing/snapp/index.html LOCO-Analyst. LOCO (Learning Object Context Ontologies): http://jelenajovanovic.net/LOCO-Analyst/ GISMO monitoreo de estudiantes y seguimiento del sistema: http://gismo.sourceforge.net/index.html Moodog. Se acopla a la parte superior de Moodle. http://editlib.org/p/32307/. Check My Activity (CMA). Desarrollado por la Universidad de Maryland. Se acopla y ha sido evaluado con Blackboard (primavera de 2010). http://www.educause.edu/ero/article/video-demo-umbc%E2%80%99s-%E2%80%9Ccheck-my- activity%E2%80%9D-tool-students Blackboard Learn Analytics, diseñado para ayudar a los usuarios a tener una idea de la actividad del usuario. Obtiene datos de desempeño del estudiante: http://www.blackboard.com/Platforms/Analytics/Products/Blackboard- Analytics-for-Learn.aspx
  • 23. Análitica de los datos masivos personalizados (Big Data and Learning Analytics) Interpretación de una amplia gama de datos producidos por los estudiantes, con referencia a cada uno de ellos, para evaluar el progreso académico, predecir el rendimiento futuro, y afrontar los posibles problemas de cada uno.
  • 24. Los datos se obtienen de: Las acciones estudiantiles explícitas: Completar las tareas y tomar exámenes, y de Las acciones tácitas: las interacciones sociales en línea, actividades extracurriculares, mensajes en los foros de discusión y otras actividades que no suelen ser vistos como parte del trabajo de un estudiante. El objetivo de la analítica del aprendizaje es que los profesores y las escuelas adapten la educación y las posibilidades al nivel de cada alumno, de sus necesidades y de sus capacidades. Análitica de los datos masivos personalizados (Big Data and Learning Analytics)
  • 25. En Alcalá1 hemos diseñado un procedimiento y un Instrumento para • Determinar ciertos aspectos de la identidad digital de aprendizaje de los alumnos y • aplicación para identificar al alumno en el desarrollo de su aprendizaje. El diseño y aplicación responden a la necesidad de • individualizar a cada alumno en un entorno digital para controlar su conducta ética y • contar con información acerca del desarrollo de competencias necesarias para desempeñarse eficazmente como alumno en línea, y realizar mediaciones pedagógicas oportunas. 1Máster Universitario en Informática Pluridisciplinar de la Universidad de Alcalá de Henares
  • 26. ¿Y el profesor…? • Una nueva pedagogía, unos nuevos roles. • El profesor como curador • Un nuevo diseño instruccional. • Principios universales, escenarios particulares.
  • 27. El profesor como curador
  • 29. Hay que tener en cuenta futuros cambios  Desagregación de la Educación  Alfabetizaciones digitales  Competencias digitales y brechas que se producen en los trabajos  Cambios en los modelos de negocio  Viabilidad y sostenibilidad del trabajo Floresta (1954) de Jackson Pollock
  • 30. En esta sociedad necesitamos transformar nuestros sistemas de educación y de capacitación, cambiarlos desde los que seleccionan a los alumnos, a otros que estén diseñados para maximizar el aprendizaje, desde los que el progreso se mide en función del tiempo a otros basados en sus logros. Esta transformación requerirá de avances a la par en la teoría y en la tecnología instruccional. Para el uso de la tecnología es útil una visión más holística de cómo sería un nuevo paradigma de instrucción. Que sea: • centrado en el aprendizaje, • centrado en el alumno, • aprender haciendo, • avance basado en logros, • instrucción personalizada, • evaluación basada en criterios, • aprendizaje colaborativo y • aprendizaje placentero. Personalización (Conclusión)

Notas del editor

  1. No hay solución de continuidad entre métodos y recursos tradicionales y métodos y recursos digitales. No hablamos de tecnología, hablamos de aprendizaje