Este documento resume un informe sobre el uso de la tecnología educativa basada en datos para mejorar el aprendizaje en el aula y el hogar. Explora cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a personalizar la enseñanza, mejorar los resultados de los exámenes estandarizados, identificar problemas de comportamiento, y supervisar exámenes de forma no presencial. Sin embargo, también advierte sobre posibles riesgos como la privacidad, sesgos y desigualdades si no se implementan con cuidado
El documento habla sobre la analítica del aprendizaje, un campo de investigación que utiliza datos de estudiantes para mejorar la educación. Explica que la analítica del aprendizaje provee información sobre el compromiso de estudiantes y puede adaptar sistemas de apoyo a las necesidades individuales. También describe cómo las instituciones educativas usan grandes conjuntos de datos para mejorar la retención y experiencia de estudiantes. Sin embargo, algunos educadores creen que los sistemas no pueden adaptarse automáticamente y que los profesores deben interpre
ANALÍTICA DE DATOS EN INSTITUCIONES EDUCATIVAS 2CARLOS MASSUH
Este documento describe el uso de la analítica de datos en entornos de e-learning. Explica las ventajas del e-learning tanto para las instituciones educativas como para los estudiantes. Además, detalla las etapas de un proceso de análisis de datos, incluyendo la necesidad, obtención, limpieza, exploración y análisis de datos. Finalmente, discute la importancia de tomar decisiones basadas en datos para mejorar la educación y optimizar los recursos.
Este documento presenta el diseño de una evaluación educativa para evaluar el comportamiento de docentes de primer ingreso. Explica que se evaluarán aspectos como la planeación, el uso de recursos, las estrategias de enseñanza y evaluación, el clima del aula y la diversidad. Describe la metodología de recolección de datos mediante cuestionarios y observaciones de clase. Finalmente, analiza los resultados obtenidos e identifica debilidades y propone mejoras como el uso de nuevas estrategias de enseñanza y la creación de comunidades virtuales
La evaluación es un proceso sistemático de recogida de datos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje mediante juicios de valor. Incluye evaluaciones formales e informales. Las evaluaciones formales miden logros de aprendizaje de forma planificada mientras que las evaluaciones informales aprovechan oportunidades espontáneas para observar el progreso del estudiante.
Learning analytics - Analíticas de aprendizaje: tecnología, profesores, entor...Baltasar Fernández-Manjón
Analíticas de aprendizaje: tecnología, profesores, entorno, juegos
Que es learning analytics o las analíticas de aprendizaje y como se puede usar para mejorar el proceso educativo
En concreto como se puede usar para ayudar al profesor a entender que es lo que está pasando cuando se usa tecnología en la clase
Incluye ejemplos que implican el uso y despliegue de juegos en la clase.
El documento habla sobre la analítica del aprendizaje, un campo de investigación que utiliza datos de estudiantes para mejorar la educación. Explica que la analítica del aprendizaje provee información sobre el compromiso de estudiantes y puede adaptar sistemas de apoyo a las necesidades individuales. También describe cómo las instituciones educativas usan grandes conjuntos de datos para mejorar la retención y experiencia de estudiantes. Sin embargo, algunos educadores creen que los sistemas no pueden adaptarse automáticamente y que los profesores deben interpre
ANALÍTICA DE DATOS EN INSTITUCIONES EDUCATIVAS 2CARLOS MASSUH
Este documento describe el uso de la analítica de datos en entornos de e-learning. Explica las ventajas del e-learning tanto para las instituciones educativas como para los estudiantes. Además, detalla las etapas de un proceso de análisis de datos, incluyendo la necesidad, obtención, limpieza, exploración y análisis de datos. Finalmente, discute la importancia de tomar decisiones basadas en datos para mejorar la educación y optimizar los recursos.
Este documento presenta el diseño de una evaluación educativa para evaluar el comportamiento de docentes de primer ingreso. Explica que se evaluarán aspectos como la planeación, el uso de recursos, las estrategias de enseñanza y evaluación, el clima del aula y la diversidad. Describe la metodología de recolección de datos mediante cuestionarios y observaciones de clase. Finalmente, analiza los resultados obtenidos e identifica debilidades y propone mejoras como el uso de nuevas estrategias de enseñanza y la creación de comunidades virtuales
La evaluación es un proceso sistemático de recogida de datos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje mediante juicios de valor. Incluye evaluaciones formales e informales. Las evaluaciones formales miden logros de aprendizaje de forma planificada mientras que las evaluaciones informales aprovechan oportunidades espontáneas para observar el progreso del estudiante.
Learning analytics - Analíticas de aprendizaje: tecnología, profesores, entor...Baltasar Fernández-Manjón
Analíticas de aprendizaje: tecnología, profesores, entorno, juegos
Que es learning analytics o las analíticas de aprendizaje y como se puede usar para mejorar el proceso educativo
En concreto como se puede usar para ayudar al profesor a entender que es lo que está pasando cuando se usa tecnología en la clase
Incluye ejemplos que implican el uso y despliegue de juegos en la clase.
Este documento explora cómo el uso de las TIC influye en los estudiantes con necesidades educativas especiales debido a deficiencias físicas. El objetivo es comprender los factores que facilitan o dificultan el aprendizaje asistido por tecnología en la educación especial. El documento describe la metodología cualitativa del estudio, incluidas las entrevistas a docentes. Los resultados preliminares indican que las TIC pueden mitigar los problemas de los estudiantes discapacitados y motivarlos, siempre que se utilicen actividades de apre
El documento presenta información sobre la evaluación del aprendizaje virtual. Explica que la evaluación es un proceso sistemático para medir el desarrollo de los aprendizajes en un entorno virtual e identifica objetivos, tipos, estrategias e instrumentos de evaluación. Algunos de los tipos de evaluación discutidos incluyen la evaluación automática, la evaluación de tipo enciclopédico y la evaluación colaborativa. El documento también cubre conceptos como criterios de evaluación, retroalimentación y ventajas del uso de rúbricas.
Técnicas de estudio para un aprendizaje permanentemar_90
Este documento presenta varias técnicas de estudio efectivas para los estudiantes. Explica que los estudiantes de hoy tienen expectativas diferentes y requieren estrategias que les den significado a sus aprendizajes. Entre las técnicas recomendadas se encuentran el uso de diarios y publicaciones electrónicas, foros en línea, tutorías virtuales, elaboración de informes y mapas conceptuales, reglas mnemotécnicas, subrayado de textos y simuladores didácticos. El objetivo es motivar a los estudiantes y
El documento describe diferentes estrategias e instrumentos de evaluación de aprendizajes apoyados por las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Estas incluyen pruebas objetivas con diferentes tipos de preguntas, el uso de mapas conceptuales, actividades de aprendizaje informatizadas, simulaciones y ejercicios de autoevaluación. Las TIC permiten diseñar pruebas individualizadas y gestionar grandes cantidades de información de manera flexible para evaluar la adquisición de conocimientos.
[EVALtrends] Taller 3: Evaluación en la Era Digital: Sesión 2evaltrends
1) Se desarrollaron herramientas informáticas mediante Moodle para la auto-evaluación, corrección automática y continua que fomentan el aprendizaje autónomo y el seguimiento del docente.
2) Se está probando una herramienta llamada Evalsoft para evaluar las habilidades blandas a través del aprendizaje basado en problemas en Moodle.
3) Se creó un simulador ecográfico que evalúa conocimientos mediante autoevaluación para adquirir habilidades diagnósticas.
Este documento describe diferentes técnicas e instrumentos de evaluación para medir las capacidades y actitudes de los estudiantes. Define las técnicas de evaluación como procedimientos que sigue el docente para recoger información utilizando instrumentos de evaluación. Describe técnicas no formales, semi-formales y formales, e instrumentos de evaluación como pruebas escritas, observaciones y registros que permiten recopilar datos sobre el aprendizaje. Además, proporciona ejemplos de diferentes instrumentos para diagnóstico y observación del progreso de
El documento describe las etapas iniciales para el desarrollo de materiales educativos computarizados (MECs), incluyendo la identificación de necesidades educativas a través de consultas a estudiantes, profesores y registros académicos, el análisis de posibles problemas y sus causas, y la determinación del tipo de MEC más adecuado para abordar los problemas detectados, como sistemas tutoriales, de simulación o juegos educativos.
Este documento presenta un análisis de diferentes herramientas tecnológicas educativas como Mindomo, Wordpress, Educaplay y Webquest. Describe las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de cada una y también incluye una reflexión personal sobre el uso del software Webquest.
El documento describe diferentes estrategias de enseñanza, aprendizaje y evaluación para la educación presencial, a distancia y mixta. Explica que las estrategias de enseñanza son acciones del docente para organizar los contenidos, mientras que las de aprendizaje son procedimientos que usan los estudiantes para adquirir información. También cubre estrategias cognitivas, metacognitivas y de evaluación para las diferentes modalidades educativas.
El documento describe varias estrategias para el aprendizaje significativo. Explica que las estrategias de aprendizaje optimizan el aprendizaje y se asocian con procesos cognitivos y conocimientos previos. Luego describe varios tipos de estrategias como preinstruccionales, construccionales y posinstruccionales, así como estrategias para conocimientos previos, atención y organización de información. Finalmente, ofrece recomendaciones para que los profesores utilicen diferentes estrategias y medios de enseñanza.
Este documento presenta un plan de clase para la enseñanza de las sustracciones con números naturales hasta de cuatro cifras siguiendo el modelo ASSURE. El plan analiza a los estudiantes, establece objetivos, selecciona métodos, medios y materiales, organiza la participación estudiantil y la evaluación. El plan busca que los estudiantes aprendan el concepto de reagrupación a través de material concreto y resuelvan problemas de sustracción.
Los MOOCs, su evolución y su alternativa: el aprendizaje personalizadoMiguel Zapata-Ros
El documento presenta una visión crítica de los MOOCs y propone el aprendizaje personalizado como una alternativa. Explica que los MOOCs carecen de interacción educativa y evaluación formativa, lo que limita el aprendizaje. También describe la evolución de los MOOCs hacia un diseño instruccional más estructurado basado en la teoría del aprendizaje por dominio y propone el uso de análitica de datos para personalizar la educación.
Idea de Proyecto innovador - Plataforma de Aprendizaje Personalizado Basado e...PaulaAndreaCaicedoAl
Este documento propone el diseño e implementación de una plataforma de aprendizaje personalizado basada en inteligencia artificial para estudiantes de octavo y noveno grado en una institución educativa. La plataforma analizará el rendimiento y habilidades de cada estudiante para adaptar contenidos y actividades de forma individualizada y mejorar el aprendizaje. El proyecto busca solucionar las dificultades de aprendizaje de los estudiantes mediante un enfoque personalizado utilizando técnicas de inteligencia artificial.
Idea de Proyecto innovador - Plataforma de Aprendizaje Personalizado Basado e...PaulaAndreaCaicedoAl
Este documento propone el diseño e implementación de una plataforma de aprendizaje personalizado basada en inteligencia artificial para estudiantes de octavo y noveno grado en una institución educativa en Pasto, Colombia. La plataforma analizaría el rendimiento y habilidades de cada estudiante para adaptar contenidos y actividades de forma individualizada y mejorar así el aprendizaje. El objetivo es permitir que los estudiantes tengan un aprendizaje más eficiente y significativo.
El documento habla sobre el uso de big data en educación. Explica que big data en educación se refiere al análisis de datos para mejorar procesos educativos y fomentar el aprendizaje de estudiantes y profesores. Se usa para ofrecer formación adaptada a cada estudiante basada en su rendimiento, motivaciones y necesidades. Proporciona ventajas como recopilar información en tiempo real sobre cada estudiante y analizar su rendimiento, pero también menciona posibles desventajas como que podría afectar las relaciones entre
El documento habla sobre el uso de big data en educación. Explica que big data en educación se refiere al análisis de datos para mejorar procesos educativos y fomentar el aprendizaje de estudiantes y profesores. Se usa para ofrecer formación adaptada a cada estudiante basada en su rendimiento, motivaciones y necesidades. Proporciona ventajas como recopilar información en tiempo real sobre cada estudiante y analizar su rendimiento, pero también menciona posibles desventajas como que podría afectar las relaciones entre
El documento describe los modelos pedagógicos con TIC y sus características. Explica que al elegir un modelo pedagógico, debe haber armonía entre el proceso de enseñanza y aprendizaje del profesor y el alumno. También detalla características como la participación activa, el aprendizaje colaborativo y la educación contextualizada que surgen al aplicar las TIC en el aprendizaje. Finalmente, resalta ventajas como el acceso a recursos e información, pero también desventajas como la distracción
Este documento propone diseñar un sistema de información para monitorear la evacuación de clases en una universidad, con el objetivo de identificar las causas que llevan a los estudiantes a ausentarse y proponer soluciones. Plantea realizar encuestas, entrevistas a padres, consultas a docentes y una revisión administrativa para analizar las razones de la falta de estudiantes. El resultado se utilizaría para desarrollar actividades y tomar decisiones que ayuden a mitigar el problema de manera permanente en la institución.
Evaluacion de los informes de analitica de aprendizaje en MOODLEOlgaMartinez481050
La evaluación de la efectividad y calidad de las analíticas de aprendizaje en Moodle es de suma importancia debido a varias razones. En primer lugar, las analíticas de aprendizaje pueden desempeñar un papel crucial en la toma de decisiones educativas informadas, permitiendo a los maestros identificar áreas de mejora y diseñar intervenciones específicas para apoyar a los estudiantes. Además, la evaluación de estas herramientas es fundamental para garantizar una experiencia educativa de alta calidad y promover el éxito académico de los estudiantes en entornos de aprendizaje en línea.
Este documento describe un estudio sobre la actitud de los docentes hacia el uso de la computación. El estudio busca diagnosticar el área afectiva de los docentes mediante la adaptación y validación de un instrumento para medir su actitud hacia la computación. El estudio analizará la relación entre el perfil del docente y su actitud, así como determinar áreas de interés y oportunidades de desarrollo en tecnología educativa. La hipótesis es que la mayoría de docentes carecen de una actitud positiva hacia el uso de las computadoras como herram
Este documento explora cómo el uso de las TIC influye en los estudiantes con necesidades educativas especiales debido a deficiencias físicas. El objetivo es comprender los factores que facilitan o dificultan el aprendizaje asistido por tecnología en la educación especial. El documento describe la metodología cualitativa del estudio, incluidas las entrevistas a docentes. Los resultados preliminares indican que las TIC pueden mitigar los problemas de los estudiantes discapacitados y motivarlos, siempre que se utilicen actividades de apre
El documento presenta información sobre la evaluación del aprendizaje virtual. Explica que la evaluación es un proceso sistemático para medir el desarrollo de los aprendizajes en un entorno virtual e identifica objetivos, tipos, estrategias e instrumentos de evaluación. Algunos de los tipos de evaluación discutidos incluyen la evaluación automática, la evaluación de tipo enciclopédico y la evaluación colaborativa. El documento también cubre conceptos como criterios de evaluación, retroalimentación y ventajas del uso de rúbricas.
Técnicas de estudio para un aprendizaje permanentemar_90
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[EVALtrends] Taller 3: Evaluación en la Era Digital: Sesión 2evaltrends
1) Se desarrollaron herramientas informáticas mediante Moodle para la auto-evaluación, corrección automática y continua que fomentan el aprendizaje autónomo y el seguimiento del docente.
2) Se está probando una herramienta llamada Evalsoft para evaluar las habilidades blandas a través del aprendizaje basado en problemas en Moodle.
3) Se creó un simulador ecográfico que evalúa conocimientos mediante autoevaluación para adquirir habilidades diagnósticas.
Este documento describe diferentes técnicas e instrumentos de evaluación para medir las capacidades y actitudes de los estudiantes. Define las técnicas de evaluación como procedimientos que sigue el docente para recoger información utilizando instrumentos de evaluación. Describe técnicas no formales, semi-formales y formales, e instrumentos de evaluación como pruebas escritas, observaciones y registros que permiten recopilar datos sobre el aprendizaje. Además, proporciona ejemplos de diferentes instrumentos para diagnóstico y observación del progreso de
El documento describe las etapas iniciales para el desarrollo de materiales educativos computarizados (MECs), incluyendo la identificación de necesidades educativas a través de consultas a estudiantes, profesores y registros académicos, el análisis de posibles problemas y sus causas, y la determinación del tipo de MEC más adecuado para abordar los problemas detectados, como sistemas tutoriales, de simulación o juegos educativos.
Este documento presenta un análisis de diferentes herramientas tecnológicas educativas como Mindomo, Wordpress, Educaplay y Webquest. Describe las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de cada una y también incluye una reflexión personal sobre el uso del software Webquest.
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El documento describe varias estrategias para el aprendizaje significativo. Explica que las estrategias de aprendizaje optimizan el aprendizaje y se asocian con procesos cognitivos y conocimientos previos. Luego describe varios tipos de estrategias como preinstruccionales, construccionales y posinstruccionales, así como estrategias para conocimientos previos, atención y organización de información. Finalmente, ofrece recomendaciones para que los profesores utilicen diferentes estrategias y medios de enseñanza.
Este documento presenta un plan de clase para la enseñanza de las sustracciones con números naturales hasta de cuatro cifras siguiendo el modelo ASSURE. El plan analiza a los estudiantes, establece objetivos, selecciona métodos, medios y materiales, organiza la participación estudiantil y la evaluación. El plan busca que los estudiantes aprendan el concepto de reagrupación a través de material concreto y resuelvan problemas de sustracción.
Los MOOCs, su evolución y su alternativa: el aprendizaje personalizadoMiguel Zapata-Ros
El documento presenta una visión crítica de los MOOCs y propone el aprendizaje personalizado como una alternativa. Explica que los MOOCs carecen de interacción educativa y evaluación formativa, lo que limita el aprendizaje. También describe la evolución de los MOOCs hacia un diseño instruccional más estructurado basado en la teoría del aprendizaje por dominio y propone el uso de análitica de datos para personalizar la educación.
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Este documento propone el diseño e implementación de una plataforma de aprendizaje personalizado basada en inteligencia artificial para estudiantes de octavo y noveno grado en una institución educativa en Pasto, Colombia. La plataforma analizaría el rendimiento y habilidades de cada estudiante para adaptar contenidos y actividades de forma individualizada y mejorar así el aprendizaje. El objetivo es permitir que los estudiantes tengan un aprendizaje más eficiente y significativo.
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El documento habla sobre el uso de big data en educación. Explica que big data en educación se refiere al análisis de datos para mejorar procesos educativos y fomentar el aprendizaje de estudiantes y profesores. Se usa para ofrecer formación adaptada a cada estudiante basada en su rendimiento, motivaciones y necesidades. Proporciona ventajas como recopilar información en tiempo real sobre cada estudiante y analizar su rendimiento, pero también menciona posibles desventajas como que podría afectar las relaciones entre
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Junio 2024.
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1. 1
Jose Luis Marín | JUNIO 2020
RESUMEN DEL INFORME
TECNOLOGÍA
EDUCATIVA BASADA EN
DATOS PARA MEJORAS
EL APRENDIZAJE EN EL
AULA Y EN EL HOGAR
2. 2
INTRODUCCIÓN
Esta presentación es un resumen del contenido del informe “Tecnología
educativa basada en datos para mejoras el aprendizaje en el aula y en el
hogar”, elaborado por Jose Luis Marín. Este informe revisa algunos de
los retos a los que se enfrentan los sistemas educativos en relación con
el binomio enseñanza-aprendizaje y que están tratando de resolverse
con tecnología educativa innovadora, aplicando enfoques basados en
datos e inteligencia artificial.
3. 3
Mejora del rendimiento en
exámenes estandarizados: uso de
plataformas de aprendizaje en línea
para obtener un mejor resultado en
las pruebas estandarizadas o para
reforzar el dominio de un tema en
particular.
Programas formativos
personalizados y más atractivos:
personalización de las rutas y el
ritmo de aprendizaje de los
alumnos y diseño de intervenciones
adecuadas para cada alumno.
Identificación de problemas de
comportamiento o atención:
seguimiento de los alumnos mediante la
alerta a los docentes o administradores
sobre actividades y conductas que
pueden indicar problemas de atención,
motivación o de comportamiento.
Supervisión no presencial de pruebas
de evaluación: realización de pruebas
de evaluación dónde se encuentre el
estudiante y que pueden ser
monitorizadas y vigiladas desde
diferentes lugares a través del empleo
de recursos telemáticos.
PRINCIPALES RETOS
4. 4
Finalizaremos hablando de alguna solución o experiencia
que sea particularmente relevante o innovadora en el
apartado “Soluciones y experiencias destacadas”.
Continuaremos con el análisis de algunos de los enfoques basados
en el uso de datos e inteligencia artificial que se vienen utilizando
para dar una solución con tecnologías educativas en el apartado
“Algunos enfoques basados en datos”.
Comenzaremos realizando en el apartado “Descripción
del problema” una breve descripción de los principales
ángulos que nos permitan situar el problema
Para cada una de los 4 retos, utilizaremos la misma estructura
ANÁLISIS DE LOS RETOS
5. 5
• El plagio
• El uso de materiales no autorizados para obtener ventaja
• La suplantación de la identidad del estudiante
Realizar y monitorizar los exámenes que se realizan de forma no presencial, garantizando el
código ético y moral de la enseñanza. Para ello se utilizan recursos telemáticos capaces de
detectar y penalizar comportamientos como:
Descripción del problema
SUPERVISIÓN NO PRESENCIAL DE
PRUEBAS DE EVALUACIÓN
6. 6
Detección de personas y
objetos: Los algoritmos
monitorizan si otras personas
pasan por delante de la cámara
y si objetos no autorizados
como teléfonos móviles o libros
están a la vista de la cámara.
Movimiento de los labios: Los
algoritmos detectan si el usuario
abre la boca y si es así miden la
distancia de separación entre los
labios. Si la distancia aumenta por
encima de un cierto valor o se repite
con una determinada cadencia, el
evento se clasifica como anomalía.
Seguimiento de la mirada: Los
algoritmos rastrean los ojos del
examinado para anotar si está mirando
hacia la izquierda, a la derecha o hacia
arriba para predecir lo que podría ser
una señal de que está echando un
vistazo a material no autorizado o de
que está haciendo una señal a alguien.
Ejemplos de los atributos que monitorizan los sistemas de supervisión de la evaluación:
Las herramientas de supervisión de la evaluación buscan validar la experiencia de aprendizaje para garantizar la calidad
de los títulos, certificaciones y credenciales. Algunas empresas trabajan en propuestas basadas en IA que analizan
datos asociados a los sistemas de supervisión capturados durante la prueba. Usan principalmente algoritmos de
visión computacional entrenados con datos abiertos, que monitorizan distintos atributos.
Enfoques basados en datos
8. 8
Seguimiento de los alumnos para detectar actividades y conductas que indiquen problemas
de atención, motivación y comportamiento. tiempo.
Descripción del problema
IDENTIFICACIÓN DE PROBLEMAS DE
COMPORTAMIENTO O ATENCIÓN
9. 9
Gamificación de las
actividades educativas:
desde sistemas simples
basados en reglas a
juegos serios que se
adaptan al nivel de los
estudiantes.
Tecnologías de
procesamiento del
lenguaje natural:
monitoriza el
sentimiento de los
mensajes
intercambiados.
Visión
computacional:
detecta
contenido
inapropiado.
Modelos de
aprendizaje
automático:
procesa los datos
que recogen las
plataformas e
identifica amenazas.
Funciones de
seguridad:
limitación de la
navegación, la
supervisión de
palabras clave,
etc.
Ejemplos de técnicas para detectar problemas:
Las soluciones más avanzas de gestión del aula ayudan a los educadores a guiar el aprendizaje online de los alumnos, a
promover la colaboración y a maximizar el tiempo de aprendizaje cuando están en remoto. Etas soluciones comienzan
a incluir características relacionadas con la gestión del comportamiento y el estado emocional de los alumnos:
administran el tiempo de pantalla y envía alertas a los educadores cuando detecta problemas, contribuyendo a
mejorar el clima escolar y el bienestar de los estudiantes. Para ello utilizan distintas técnicas.
Enfoques basados en datos
11. 11
Personalización de las rutas y el ritmo de aprendizaje de cada alumno y alumna. Todas las
personas son diferentes y únicas, y por ello tienen sus capacidades y ritmos de aprendizaje
ideales son distintos.
Descripción del problema
PROGRAMAS FORMATIVOS PERSONALIZADOS
Y MÁS ATRACTIVOS
12. 12
• Análisis del discurso: mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural para explorar las propiedades del
lenguaje utilizado por los estudiantes en sus interacciones con las plataformas, avanzando sobre el tradicional
recuento de publicaciones en foros, la frecuencia de participación, etc.
• Analítica de actitud: mediante técnicas de aprendizaje no supervisado busca capturar conocimiento sobre la
disposición de los estudiantes a su propio aprendizaje, y la relación de la misma con su aprendizaje. Por ejemplo,
analizar la cantidad de preguntas que realizan los alumnos para determinar si se trata de un perfil de alumno más
interesado en la materia que la media de la clase.
• Analítica del aprendizaje social: las técnicas de aprendizaje automático permiten utilizar los datos capturados para
explorar el papel de la interacción social en el aprendizaje o la importancia de las redes de aprendizaje.
Ejemplos de técnicas utilizadas para detectar problemas:
Las soluciones tecnológicas permiten una personalización a un nivel imposible de lograr en el aula tradicional. Las
soluciones basadas en datos integran enseñanza teórica, práctica y retroalimentación para permitir que los estudiantes
trabajen a su propio ritmo, avanzando solo cuando hayan comprendido completamente la materia de estudio.
Enfoques basados en datos
14. 14
Las pruebas estandarizadas están diseñadas para medir de manera imparcial el rendimiento
académico de un estudiante. Es necesario impulsar el uso de plataformas de aprendizaje en
línea para obtener un mejor resultado en las pruebas estandarizadas o para reforzar el
dominio de un tema en particular. Además, las herramientas para la preparación de
exámenes personalizadas y accesibles pueden contribuir a una evaluación estandarizada más
justa e igualitaria.
Descripción del problema
MEJORA DEL RENDIMIENTO EN EXÁMENES
ESTANDARIZADOS
15. 15
• Análisis de los resultados de los alumnos: Analizan la distribución del tiempo que utiliza el estudiante para
responder a las preguntas y realizan comentarios y sugerencias que le ayuden a optimizarlo.
• Algoritmos de inteligencia artificial / aprendizaje automático: Ayudan a identificar estrategias que permitan a los
estudiantes tener éxito el día del examen, así como identifican las áreas de conocimiento en los que el estudiante
muestra una mayor debilidad en sus conocimientos y les realiza recomendaciones que les ayuden a fortalecerlas.
Ejemplos de técnicas utilizadas para detectar problemas:
Más allá de identificar lo que los estudiantes hacen bien y mal ante una pregunta concreta, existen sistemas y
aplicaciones para la preparación de exámenes personalizados capaces de ofrecer información detallada sobre el
desempeño de los estudiantes frente a sus iguales, lo que también conduce a recomendaciones relacionadas no solo
con los conocimientos sino con la estrategia para realizar los exámenes.
Enfoques basados en datos
17. 17
• Las compañías e investigadores que tienen una mayor
cantidad de conjuntos de datos disponibles se
encuentran en una posición de ventaja para generar las
innovaciones más valiosas.
• Los datos abiertos pueden jugar un papel aún más
relevante para mejorar el estado del arte en tecnología
educativa y asegurar el acceso a determinadas
innovaciones.
• La tecnología no puede reemplazar a un buen maestro.
Está bien estudiado que la mejor educación la brinda un
educador experimentado de manera personalizada,
pero este tipo de herramientas ayudan a mejorar la
eficiencia y a optimizar los procesos de aprendizaje.
• La inteligencia artificial puede además impulsar la
eficiencia y agilizar las tareas de administración para
dotar a los profesores del tiempo y la libertad
necesarios para aprovechar mejor las capacidades
exclusivamente humanas donde las máquinas por el
momento no pueden contribuir.
La conclusiones recogidas en el informe son las siguientes:
• Nos encontraremos ante muchas cuestiones de gran
complejidad que deben abordarse con mucha cautela
por las enormes consecuencias que pueden tener sobre
los individuos: potencial invasión de la privacidad,
problemas de ciberseguridad, sesgos que fomenten la
desigualdad por la toma de decisiones algorítmicas,
consecuencias de los errores de predicción en la
detección de problemas de comportamiento, dificultad
para la personalización de itinerarios formativos, riesgo
de exclusión de algunos colectivos, etc.
• Los programas y políticas para promover el uso de
tecnología educativa tienen un gran potencial para
ampliar el acceso a una educación de mayor calidad y
para mejorar el proceso de aprendizaje de los
estudiantes de formas innovadoras, peor hay que tener
cuidado ya que las tecnologías educativas pueden
aliviar o agravar las desigualdades que ya existen.
CONCLUSIONES
18. 18
Más información en el informe:
Tecnología educativa basada en datos para
mejoras el aprendizaje en el aula y en el hogar
Elaborado por Jose Luis Marín