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Analíticas de aprendizaje como herramienta de apoyo para la educación superior

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Analíticas de aprendizaje como herramienta de apoyo para la educación superior

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Las analíticas de aprendizaje utilizan datos para comprender y mejorar el proceso educativo. Este artículo explora su potencial en la educación superior, destacando avances tecnológicos como la inteligencia artificial y el análisis de datos. Se menciona la importancia de aprovechar la información recopilada por las universidades y se presentan ejemplos de aplicaciones y enfoques innovadores en este campo.

Autor:  Gerardo Castañeda Garza
Año de publicación: 2023
Lugar de publicación: México
Fuente: Blog: Edutrends
URL:  https://observatorio.tec.mx/edu-bits-blog/analiticas-de-aprendizaje-como-herramienta-de-apoyo-para-la-educacion-superior/

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Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación

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¿Qué hacen las universidades con toda la información que guardan de los estudiantes? Tan solo el historial académico de licenciatura comprende: la información relacionada con el ingreso a la universidad, los estudios profesionales y la graduación, así como los primeros años de egreso. Estos datos se registran y se almacenan durante cuatro a seis años, en promedio, pero ¿qué nos dice toda esta información?, ¿cómo podemos aprovecharla para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus metas de formación profesional? En este artículo, les comparto el potencial de las analíticas de aprendizaje para transformar la educación superior, así como ejemplos de aplicaciones reales y algunas ideas innovadoras que nos ayudan a visualizar el alcance de esta área de estudio. Los avances tecnológicos como son el poder de cómputo actual para el manejo de grandes volúmenes de información, los avances en inteligencia artificial, los algoritmos de machine learning así como la minería de datos, hacen posible el camino que deben seguir las instituciones educativas para poner a prueba nuevos modelos de operación, evaluación y administración educativa.

Las analíticas de aprendizaje no son un campo nuevo de estudio, se tienen investigaciones documentadas desde 1979 cuando la universidad The Open University, de Reino Unido, analizó diez años de la historia académica de sus estudiantes a distancia, observando su progreso en cada curso y en las diferentes etapas de su vida escolar ( Ferguson, 2012). De acuerdo con la Sociedad para la Investigación Analítica del Aprendizaje, por su nombre en inglés Society for Learning Analytics Research (SoLAR), describe a las analíticas de aprendizaje como la medición, colección, análisis y reporte de datos sobre los aprendices y sus contextos, con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los ambientes en los cuales ocurre ( SoLAR, 2023).

Aplicación de las analíticas de aprendizaje en la educación superior

A continuación, comparto algunas evidencias de la utilidad de las analíticas de aprendizaje en la educación superior, las cuales surgen del reporte Research evidence on the use of learning analytics: Implications for education Policy, publicado en una investigación conjunta por la Unión Europea (European Commission, 2018).

La universidad Georgia State University, en EE. UU, empleó el análisis predictivo con el fin de monitorear el desempeño de sus estudiantes, los datos también permitieron predecir el potencial de abandono escolar de algunos de sus estudiantes más destacados debido a temas de bajos ingresos o para estudiantes que representan la primera generación de sus familias en asistir a la universidad. Con esta información, diseñaron intervenciones con las cuales incrementaron sus tasas de graduación del 32 % en 2003 al 54 % en 2014 (European Commission, 2018; p. 82).

En el 2010, la universidad de Rio Salado College, en EE. UU., implementó un sistema de analítica predictiva para monitorear a los estudiantes en ambientes virtuales de hasta 40 mil estudiantes. Para este monitoreo, se incluyó un sistema de alertas tempranas para los profesores que les permitió identificar y atender mejor a aquellos estudiantes con riesgo de reprobar un curso (European Commission, 2018; p. 77).

En una aplicación más de las analíticas de aprendizaje en el 2011, la universidad Arizona State University, en EE. UU., realizó un proyecto junto con la compañía Knewton Enterprises para crear rutas de aprendizaje personalizado para más de 5000 estudiantes en cursos remediales de matemáticas en línea. La adopción de este sistema incrementó de 64 % a 75 % la retención de estudiantes en el programa de matemáticas remediales (European Commission, 2018; p. 76).

Analíticas de Aprendizaje en el Tecnológico de Monterrey

En el Tecnológico de Monterrey la investigación sobre el potencial de las analíticas de aprendizaje es primordial. Por ello, se han desarrollado diferentes iniciativas orientadas a la generación de modelos de inteligencia artificial con el fin de servir a diferentes públicos como son estudiantes, profesores y directivos. Por ejemplo, Hernández-de-Menéndez et al. (2022) describen un caso institucional en el cual se implementó un programa de apoyo a los estudiantes en riesgo mediante la minería de datos educativos de desempeño y de comportamiento. Analizaron la relación entre diferentes datos como es la información educativa (ej. calificaciones presentes y pasadas), las conductas (ej. asistencia a clase), las tendencias (ej. promedio actual y acumulado), así como también la experiencia de la Oficina de Mejoramiento Académico del Tec de Monterrey. Se implementó un programa de apoyo a estudiantes en riesgo de deserción escolar, a través del cual se redujo la tasa de deserción de un 15 %, disminuyendo también el porcentaje de estudiantes que deciden cambiar de carrera en un 20 %, y finalmente, logrando identificar y brindar una solución fundamental a un 30 % de los estudiantes en riesgo.

Otro ejemplo enfocado en las analíticas de aprendizaje en la institución inicia desde un paso anterior, es decir, desde la comprensión de cómo se entiende, válida y conectan los datos para la investigación educativa. Para llevarlo a cabo, iniciativas como el Data Hub del Instituto para el Futuro de la Educación proveen acceso a colecciones de datos institucionales con el fin de promover la investigación educativa, así como brindar un espacio a los investigadores para depositar y adquirir datos de sus propios estudios. De esta manera, el Data Hub realiza convocatorias de investigación como la convocatoria de deserción escolar, la cual impulsó la generación de un dataset del mismo tema, así como diferentes publicaciones académicas (Alvaro-Uribe et al., 2022; Talamás-Carvajal & Ceballos, 2023).

Pero ¿qué beneficios ofrecen las analíticas de aprendizaje a una institución de educación superior? Reconociendo la magnitud que implica el manejo de información educativa a lo largo del tiempo, este esfuerzo permite a una institución como el Tec de Monterrey, 1) la documentación de los datos disponibles para investigación de la mano de los expertos en la información, describiendo su significado y alcance, 2) vincular datos de uso común como la historia académica con otros datos más novedosos, por ejemplo: datos de aprendizaje a lo largo de la vida o encuestas de seguimiento profesional; todo lo anterior 3) brindando un espacio único para los investigadores, quienes pueden obtener información curada, validada y anonimizada, con una procedencia de los datos revisada de manera institucional.

Cabe destacar que a la fecha, la aplicación de las analíticas de aprendizaje en Latinoamérica, así como los investigadores que las estudian representan un número limitado dentro del campo de la educación ( Hilliger et al., 2020), lo cual dificulta aprovechar el repertorio de información histórica de la experiencia de los estudiantes a lo largo de su vida académica, y en la mayoría de los casos se desconoce la trayectoria de su vida profesional. Si los docentes y directivos comprendieran todo el historial que viven los estudiantes, tendrían el poder de habilitar sistemas que personalicen sus aprendizajes acorde a sus experiencias académicas y de vida, identificando fortalezas y debilidades en el desarrollo de competencias - como lo permite realizar Khan Academy con una currícula STEM - así como brindar recomendaciones acorde a diferentes factores como personalidad, género, hábitos de estudio, intereses, y los aprendizajes observados de generaciones de estudiantes a lo largo del tiempo. Finalmente, la pregunta de reflexión es sencilla: ¿cómo nuestra estrategia basada en datos nos permite identificar qué dificultades sucedían en la adquisición de conocimientos o competencias hace 20, 10 o 5 años que ya no suceden ahora?

De no tener la respuesta - como dice una frase sobre oportunidades - el segundo mejor momento para trabajar en una nueva arquitectura de la educación es ahora.

La información que no encontramos a simple vista

Si consideramos la cantidad de datos que genera una institución de educación superior durante múltiples generaciones, podríamos comprender la gran oportunidad que esto representa. Tan sólo en el 2022, 668 mil estudiantes egresaron de una licenciatura en México (ANUIES, 2022), cada uno de ellos con un historial de datos de cuatro a seis años aproximadamente. Sin saberlo, este mar de información nos puede contar diferentes historias. Por ejemplo, 1) la de aquellos estudiantes que se graduaron y quienes no continuaron, 2) la insatisfacción de los estudiantes que desearon una experiencia más práctica para el trabajo o un enfoque más humano orientado al servicio; asimismo, podríamos encontrar 3) la historia de quienes no sabían podían acceder a algún apoyo financiero en convenio por la universidad o por el país, así como de otros que 4) podrían recibir apoyo social como acceso a consejeros académicos si se identificará una caída repentina en su asistencia o promedio.

Las analíticas del aprendizaje pueden facilitarnos realizar hallazgos a partir de los datos, identificar nuevas variables que podrían ayudar a la institución a responder mejor a diferentes situaciones que viven los estudiantes y tomar decisiones basadas a partir del análisis de la información. De esta manera, conforme la comprensión de cómo aprovechar los datos educativos para las analíticas de aprendizaje avance, incrementarán sus aplicaciones año tras año, con la posibilidad de adaptarse a cambios estructurales - como la modelación y visualización de datos, el aprendizaje máquina, hasta el uso generalizado de inteligencia artificial - que experimentan en los sistemas educativos.

Ejemplos de soluciones con analíticas de aprendizaje

Como en otros campos de la investigación, las analíticas de aprendizaje promueven el uso de métodos computacionales - como machine learning - con el fin de automatizar modelos de inteligencia artificial que nos ayuden a realizar un análisis de la situación de cada estudiante en el contexto de diferentes variables. Por ello, en comparación con el análisis de datos tradicional, la investigación de las analíticas de aprendizaje requiere una combinación entre un entendimiento del funcionamiento de una infraestructura de datos - desde su obtención, almacenamiento, análisis, visualización, recomendación y retroalimentación - hasta una comprensión ética y legal sobre las implicaciones del cuidado y buen uso de estos. Como un aspecto importante a resaltar, existen marcos de trabajo como PERLA (Personalized Learning Analytics) que pueden facilitar un acercamiento sistemático a cubrir en las analíticas de aprendizaje (Chatti & Muslim, 2019).

Como referencia, podemos tomar las aplicaciones existentes en diferentes instituciones educativas alrededor del mundo. Esta información nos ayuda a visualizar y comprender el valor de los datos en nuestras universidades y su alcance.

Retroalimentación mediante tableros digitales (dashboards)

En un contexto regular educativo, la principal forma de retroalimentación del desempeño de un estudiante ha sido mediante calificaciones, las cuales dejan de lado información valiosa que se genera a lo largo del tiempo. Imaginemos ahora con el uso de inteligencia artificial dentro una plataforma para entender cuál es el estatus de su formación. Por ejemplo, un estudiante podría acceder a la información del semestre actual para visualizar un calendario de tareas, su desempeño a comparación de otros estudiantes, así como una lista de intereses recomendados por la institución acorde a sus preferencias (ej. intercambios, becas, oportunidades de prácticas, oportunidades laborales). Con relación a tableros digitales, Roberts et al. (2017) ha documentado que existe una preferencia por tener la posibilidad de elección con facilidades para personalizarlos de acuerdo con sus necesidades.

Por otro lado, las instituciones podrían beneficiarse con un tablero digital para identificar a estudiantes en riesgo de deserción, desagregado por categorías (facultad, programa académico, estado de seguimiento) y niveles (internacional, nacional, estatal, local) así como un registro de las acciones que se están llevando a cabo para darle seguimiento a estos estudiantes.

Sistemas de recomendación para la educación

Reconocidos usualmente por su aplicación en tiendas digitales o aplicaciones de video en demanda ( streaming), los sistemas de recomendación toman en consideración características del comportamiento de los usuarios para brindar recomendaciones con diferentes fines. En un caso educativo, los sistemas de recomendación pueden tomar en cuenta las experiencias pasadas de los estudiantes para sugerir contenidos de reforzamiento como lecturas, actividades, así como recabar datos de la experiencia de los estudiantes para luego integrarlos en un modelo de datos, analizarlos y evaluarlos. Si la recomendación otorgada fue la más apropiada o no acorde a diferentes hipótesis (ej. es apropiado para el programa académico, más no para el estudiante), se realizan los ajustes necesarios en el modelo o se solicita la intervención de un docente.

Tutores personalizados avanzados

En otro caso de un proyecto con potencial para desarrollar analíticas de aprendizaje, el Tec de Monterrey desarrolló un agente conversacional (chatbot) llamado TecBot que fue de especial utilidad durante el periodo de alerta por la pandemia (2020 - 2023) facilitando sobretodo el soporte a las necesidades administrativas de los estudiantes. Como un paso adicional - y con la popularidad y accesibilidad creciente de la inteligencia artificial generativa - la institución buscará formas para emplear esta tecnología, con el fin de generar tutores personalizados avanzados, que más allá de sólo apoyar en la resolución de temas administrativos, pueda acompañar a profesores y estudiantes como un asistente que pueda ayudar en posibles tareas la generación de actividades o ejercicios de práctica personalizados para reforzar los aprendizajes - con el potencial futuro de reconocer también factores emocionales, con el fin de ayudar a mantener la motivación para aprender en un estado de flujo, entre la capacidad del estudiante y el nivel de reto.

Reflexión

Como se describe brevemente en este artículo, las posibilidades de las analíticas de aprendizaje para la personalización de la educación superior son amplias. Sin embargo, se requiere del involucramiento y entendimiento entre diferentes áreas de tecnologías de la información y de educación. No obstante, es importante recordar que, más datos no es igual a mejores datos. Para una correcta actividad de las analíticas de aprendizaje debemos considerar temas como la privacidad, la ética y los derechos de las personas sobre el uso de sus datos. En este sentido, la integración de las analíticas del aprendizaje en la educación superior abrirá nuevas discusiones éticas y de seguridad para utilizar y proteger los datos generados en beneficio de la comunidad como eje rector - un tema que también exploramos en el Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey.

Si desean saber más o colaborar en una iniciativa de analíticas de aprendizaje, los invito a participar con el Living Lab & Data Hub del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey. Cada año, llevamos a cabo una serie de actividades que promueven el uso de los datos educativos, como convocatorias de investigación basadas en datos, seminarios abiertos al público en general, así como workshops exclusivos para profesores e investigadores de la institución. En caso de tener dudas o preguntas sobre otras posibilidades, pueden contactarme mediante mi correo electrónico al final del escrito, y con mucho gusto les guiaré para involucrarse en este interesante mundo.

Acerca del autor

Gerardo Castañeda Garza ( g.castaneda@tec.mx) es Doctor en Innovación Educativa por el Tecnológico de Monterrey. Funge como Coordinador en Adquisición de Datos en el Living Lab & Data Hub del Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey. Su línea de investigación gira entorno a la interdisciplinariedad en temas de educación, disfrutando un perfil de generalista que aborda y combina múltiples áreas del conocimiento.

Referencias

Alvarado-Uribe, J., Mejía-Almada, P., Masetto Herrera, A. L., Molontay, R., Hilliger, I., Hegde, V., Montemayor Gallegos, J. E., et al. (2022). Student Dataset from Tecnologico de Monterrey in Mexico to Predict Dropout in Higher Education. Data, 7(9), 119. MDPI AG. Retrieved from http://dx.doi.org/10.3390/data7090119

Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES). (2022). Anuarios Estadísticos de Educación Superior (Ciclo Escolar 2021 - 2022). Anuarios Estadísticos de Educación Superior. http://www.anuies.mx/informacion-y-servicios/informacion-estadistica-de-educacion-superior/anuario-estadistico-de-educacion-superior

Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4-16. https://doi.org/10.2307/1175554

Chatti, M. A., & Muslim, A. (2019). The PERLA Framework: Blending Personalization and Learning Analytics. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 20(1). https://doi.org/10.19173/irrodl.v20i1.3936

Ferguson, R. (2012). Learning analytics: Drivers, developments and challenges. In the International Journal of Technology Enhanced Learning (Vol. 4, Issues 5-6, pp. 304-317). Inderscience Publishers. https://doi.org/10.1504/IJTEL.2012.051816

European Commission, Joint Research Centre, Hillaire, G., Ferguson, R., Rienties, B. (2018). Research evidence on the use of learning analytics - Implications for education Policy, (R.Vuorikari,editor,J.Castaño Muñoz, editó) Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2791/955210

Hernández-de-Menéndez, M., Morales-Menendez, R., Escobar, C. A., & Ramírez Mendoza, R. A. (2022). Learning analytics: state of the art. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 16(3), 1209-1230. https://doi.org/10.1007/s12008-022-00930-0

Hilliger, I., Ortiz-Rojas, M., Pesántez-Cabrera, P., Scheihing, E., Tsai, Y. S., Muñoz-Merino, P. J., Broos, T., Whitelock-Wainwright, A., Gašević, D., & Pérez-Sanagustín, M. (2020). Towards learning analytics adoption: A mixed methods study of data-related practices and policies in Latin American universities. British Journal of Educational Technology, 51(4), 915-937. https://doi.org/10.1111/bjet.12933

Roberts, L. D., Howell, J. A., & Seaman, K. (2017). Give Me a Customizable Dashboard: Personalized Learning Analytics Dashboards in Higher Education. Technology, Knowledge and Learning, 22(3), 317-333. https://doi.org/10.1007/s10758-017-9316-1

Society for Learning Analytics Research (SoLAR). (2023). What is Learning Analytics? Society for Learning Analytics Research. https://www.solaresearch.org/about/what-is-learning-analytics/

Talamás-Carvajal, J.A., Ceballos, H.G. A stacking ensemble machine learning method for early identification of students at risk of dropout. Educ Inf Technol (2023). https://doi.org/10.1007/s10639-023-11682-z

Edición

Edición por Rubí Román (rubi.roman@tec.mx) - Editora de los artículos Edu bits y productora de los Webinars del Observatorio- "Aprendizajes que inspiran" - Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey.

Comité revisor

Dr. Leonardo Glasserman. Director del programa de Maestría en Emprendimiento Educativo y profesor investigador asociado en la Escuela de Humanidades y Educación del Tecnológico de Monterrey.

Revisado: 21 de junio 2023
Enviado: 21 de marzo 2023
Fecha de publicación: 27 de junio 2023

Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0

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Analíticas de aprendizaje como herramienta de apoyo para la educación superior

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Conoce el potencial de las analíticas de aprendizaje como herramienta de apoyo para transformar la educación superior.

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Educación Disruptiva: El futuro de las instituciones educativas

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Educación Disruptiva: El futuro de las instituciones educativas

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La educación disruptiva rompe los paradigmas tradicionales y busca brindar oportunidades de aprendizaje a aquellos que históricamente han sido excluidos. Aprovecha la innovación tecnológica para ofrecer conocimientos y habilidades de manera más accesible y equitativa, beneficiando a sectores de la población marginados en la educación tradicional.

Autor:  Pearson
Año de publicación: 2022
Contacto: pearsonline@pearson.com
Fuente:  Blog: Pearsonlatam.com
URL: https://blog.pearsonlatam.com/educacion-del-futuro/educacion-disruptiva-el-futuro-de-las-instituciones-educativas

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Educación Disruptiva: El futuro de las instituciones educativas

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La educación disruptiva permite a las personas acceder a mejores oportunidades profesionales, además de ser una excelente inversión para tu institución.

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Claves para aprovechar la Inteligencia Artificial en la educación

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Claves para aprovechar la Inteligencia Artificial en la educación

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La Inteligencia Artificial beneficia a la educación al apoyar a los docentes y automatizar tareas repetitivas. Permite a los profesores dedicar más tiempo a la preparación y atención individualizada de los alumnos. Aunque su implementación es gradual, existen herramientas y aplicaciones que ya están aprovechando su potencial en las aulas.

Autor: EDUCACIÓN 3.0
Año de publicación: 2023
Fuente: Artículo en página web: EDUCACIÓN 3.0
URL: https://www.educaciontrespuntocero.com/tecnologia/inteligencia-artificial-en-la-educacion/

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El apoyo a la labor docente y la automatización de las tareas más repetitivas son dos de los principales beneficios del uso de la Inteligencia Artificial en la educación. De esta manera, los profesores pueden dedicar más tiempo a la preparación de sus clases y a atender a sus alumnos, ofreciendo un conocimiento más profundo de cada uno de ellos y pudiendo saber con certeza y en cuestión de segundos en qué temas o materias experimentan mayores dificultades y si es conveniente repasar una lección.

Poco a poco va implantándose en las aulas de cualquier nivel, pero son muchos los que todavía desconocen sus aplicaciones, su potencial y en qué herramientas ya pueden estar beneficiándose de ella sin saberlo. Por eso, recopilamos un conjunto de artículos publicados en nuestra web que exploran estos y otros temas relacionados.

En el informe de la UNESCO 'Inteligencia Artificial y educación. Guía para las personas a cargo de formular políticas ' se desgranan todas las oportunidades (también los posibles riesgos) de la IA en el ámbito educativo y cómo, a través de ella, se puede alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible número 4; el que tiene como finalidad "garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos". Este artículo resume el informe con las principales conclusiones.

Programas, juegos y hasta cámaras son algunos de los recursos que el docente Pablo Dúo, perteneciente al grupo FAIaS (Fomento de la Inteligencia Artificial en las Escuelas por sus siglas en inglés), ofrece para introducir la Inteligencia Artificial desde Infantil hasta Secundaria. Recopilamos algunas de sus recomendaciones.

La doctora en Sociología, experta internacional en tendencias de futuro, tecnología y metaverso, asesora de la Comisión Europea en estrategia digital, autora del libro 'Y de repente... llegó el metaverso'... En esta entrevista, Silvia Leal habla de los retos a los que se enfrenta el sistema educativo y las tecnologías que lo transformarán. Entre ellas, la IA, por la que la experta apuesta firmemente a la hora de conseguir un aprendizaje más personalizado.

En este artículo desgranamos la manera en la que esta tecnología está implantándose en el entorno educativo y cómo ayuda a desdibujar la línea entre la enseñanza formal y el aprendizaje individual, fomentando que cada estudiante aprenda a su propio ritmo. Además, recogemos algunos de los beneficios de su aplicación dentro del aula.

Begoña Gros, profesora de la Facultad de Educación de la Universidad de Barcelona, resume en qué consisten y cómo se desarrollan las tres aplicaciones de la Inteligencia Artificial que ya se están utilizando en el entorno educativo: la creación de plataformas online de autoaprendizaje, los chabots y la robótica educativa.

Crear nuevas herramientas

' ToolboX', es una herramienta desarrollada por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga que es capaz, entre otras cosas, de medir el rendimiento académico de los estudiantes a través de la Inteligencia Artificial. Nos lo cuenta el catedrático Francisco Vico.

En esta entrevista, el doctor Omar Olmos López, profesor en el Instituto Tecnológico de Monterrey, reconocido con varios premios a la innovación educativa y cuyas investigaciones se enfocan en nuevos modelos de evaluación, aprendizaje adaptativo e Inteligencia Artificial, analiza cómo esta tecnología permite identificar las dificultades del alumnado desde el inicio de curso.

Recopilamos doce charlas TED centradas en la Inteligencia Artificial ideales para resolver las dudas más frecuentes sobre esta tecnología y su aplicación al ámbito educativo. Por ejemplo: '¿Puede un robot aprobar el examen de acceso a la universidad?' '¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial en la resolución de problemas?' '¿Puede la IA educar al mundo?'.

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Claves para aprovechar la Inteligencia Artificial en la educación

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Recopilamos cinco artículos publicados en la web que explican las claves para aprovechar la Inteligencia Artificial en la educación.

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EDUCACIÓN 4.0: EMOCIONAR PARA ENSEÑAR Y APRENDER

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EDUCACIÓN 4.0: EMOCIONAR PARA ENSEÑAR Y APRENDER

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Diego Apolo Buenaño reflexiona sobre el sistema educativo actual y propone la "Educación 4.0", basada en teorías educativas emergentes como el Conectivismo y el Enactivismo. Destaca la importancia de emocionar en el proceso de aprendizaje y el papel del maestro en inspirar a los estudiantes. Se presenta como investigador y docente comprometido con la comunicación, educación y tecnología.

Autor: Diego Apolo
Año de publicación: 2022
Lugar de publicación: Ecuador
Fuente: Video: TEDxUTPL
URL: https://youtu.be/sMggnTeFYr4

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EDUCACIÓN 4.0: EMOCIONAR PARA ENSEÑAR Y APRENDER | Diego Apolo | TEDxUTPL

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El futuro de la educación - Aprendizaje virtual

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El futuro de la educación - Aprendizaje virtual

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El experto en educación Sugata Mitra crea una escuela virtual en una aldea india, donde los niños tienen acceso a computadoras e internet para aprender de forma autónoma y conectarse con personas de todo el mundo. El experimento busca explorar si esta escuela puede cambiar el futuro de los niños y superar las barreras geográficas para acceder a la educación.

Autor: DW Documental
Año de publicación: 2021
Documental realizado en:  India
Fuente: Video: DW Documental
URL: https://youtu.be/9mHS4VVssBs

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El futuro de la educación - Aprendizaje virtual | DW Documental

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El rol de los maestros en la innovación educativa

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El rol de los maestros en la innovación educativa

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Juan Manuel Lopera, nacido en Medellín, comparte su historia desde un barrio violento hasta convertirse en líder de la transformación educativa mediante la tecnología. A pesar de las tragedias personales y las dificultades económicas que lo llevaron a abandonar la universidad, cree en dejar un impacto positivo. Con su equipo y presencia global, ha recibido numerosos reconocimientos por innovación y educación.

Autor: J uan Manuel Lopera
Año de publicación:  2018
Lugar de publicación: Colombia
Fuente: Video: TEDxPuraVidaED
URL: https://youtu.be/YsSfm8OYDz8

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El rol de los maestros en la innovación educativa | juan manuel lopera | TEDxPuraVidaED

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“IA y educación: Orientaciones para los responsables de la elaboración de políticas”

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“IA y educación: Orientaciones para los responsables de la elaboración de políticas”

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La UNESCO publica un informe sobre la inteligencia artificial (IA) y la educación, resaltando su importancia y el impacto en diferentes áreas. Se mencionan aplicaciones emergentes en gestión educativa, aprendizaje, formación docente y aprendizaje continuo. Se destaca la necesidad de un enfoque ético y equitativo en el uso de la IA para garantizar una educación de calidad.

Autor:  UNESCO
Año de publicación: 2022
Lugar de publicación: España
Fuente: Informe en página web: INTEF
URL: https://intef.es/Noticias/resumen-del-informe-ia-y-educacion-orientaciones-para-los-responsables-de-la-elaboracion-de-politicas/

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El Departamento de Proyectos Internacionales del INTEF publica el resumen del informe AI and education: Guidance for policymakers. Este informe, realizado por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), está enmarcado en la Agenda de Educación 2030, que forma parte de un movimiento global para erradicar la pobreza mediante la consecución de 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible de aquí al año 2030. En este contexto, la educación cuenta con su propio objetivo específico, el ODS número 4, que se propone "garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos".

La inteligencia artificial (IA) constituye una nueva herramienta para lograr la consecución del ODS número 4; por tanto, las políticas y estrategias de su uso pedagógico son fundamentales para maximizar los beneficios y reducir los posibles riesgos. El punto de partida del proceso de desarrollo de políticas se basa en la introducción de los responsables de la elaboración de políticas en el ámbito de la IA. Así, esta publicación les ofrece una guía para que comprendan la IA y puedan responder a los retos y oportunidades que esta presenta en el contexto educativo.

En concreto, se exponen los elementos clave de la IA: definición, técnicas, tecnologías, posibilidades y limitaciones. Asimismo, se describen las prácticas emergentes y la evaluación beneficio-riesgo a la hora de aprovecharla para mejorar la educación y el aprendizaje y para garantizar la inclusión y la equidad, sin olvidar el papel de la enseñanza en la preparación de los seres humanos para vivir y trabajar con la IA.
Fuente: Adaptación del informe original
Este informe ofrece una panorámica de las respuestas políticas y describe los tres enfoques existentes: el enfoque independiente, el enfoque integrado y el enfoque temático. Por último, propone recomendaciones y ejemplos detallados para la planificación de políticas pedagógicas en el contexto de la IA, en consonancia con las recomendaciones realizadas en 2019 en el Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación.

Si quieres profundizar en el enfoque pedagógico de la inteligencia artificial, puedes leer el resumen del informe aquí y descargarlo pinchando en la imagen. ---
Imagen de cabecera: Imagen por freepik, en Freepik, bajo licencia CC BY 2.0

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Resumen del informe "IA y educación: Orientaciones para los responsables de la elaboración de políticas" - INTEF

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Este informe, realizado por la UNESCO, está enmarcado en la Agenda de Educación 2030.

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Informe OBS: E-Learning, las nuevas tendencias en la formación online: el impacto de las tecnologías disruptivas

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Informe OBS: E-Learning, las nuevas tendencias en la formación online: el impacto de las tecnologías disruptivas

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El informe aborda la educación online y destaca que, debido a la pandemia, más de 800 millones de estudiantes siguen afectados por el cierre de las escuelas. Sin embargo, el acceso limitado a Internet plantea un desafío, ya que aproximadamente un tercio de los estudiantes en todo el mundo no puede acceder al aprendizaje remoto. Esto aumenta el riesgo de abandono escolar y el deterioro de las habilidades de lectura en millones de niños.

Autor:  Luis Toro Dupouy, PhD
Año de publicación:  2021
Lugar de publicación: España
Fuente: Informe en página web: OBS Business School
URL: https://www.obsbusiness.school/actualidad/informes-de-investigacion/informe-obs-e-learning-las-nuevas-tendencias-en-la-formacion-online-el-impacto-de-las-tecnologias-disruptivas

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Director de Programas de OBS Business School, Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Granada (Granada, España), Master of Business Administration de la University of St. Thomas (Houston, Texas) y Máster en Dirección de Marketing y Gestión Comercial. ESIC Business & Marketing School (Madrid, España), Licenciado en Psicología Clínica e Industrial. Universidad Central de Venezuela (Caracas, Venezuela).

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Informe OBS: E-Learning, las nuevas tendencias en la formación online: el impacto de las tecnologías disruptivas.

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Desafíos de la capacitación docente orientada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs). Revisión sistemática

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Desafíos de la capacitación docente orientada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs). Revisión sistemática

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La capacitación docente en el uso de las TIC es crucial para mejorar la calidad educativa. Este artículo describe cómo los autores han abordado el tema en la última década a través de una revisión de artículos publicados en revistas educativas. Los docentes deben actualizarse constantemente debido a los avances científicos y la creciente presencia de las TIC.

Autores:  Coronel Olivera, C. A., & Agramonte Rosell, R. de la C.
Año de publicación: 2023
Lugar de publicación: México
Fuente: Artículo de Revista Científica: Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar. Vol.7 Núm.3
URL: https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/6356

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TIC en educación en contextos de disrupción tecnológica

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TIC en educación en contextos de disrupción tecnológica

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La educación ha experimentado cambios significativos a lo largo de los años debido al desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). La pandemia de Covid-19 ha acelerado aún más esta transformación, obligando a replantear y reformular la educación tradicional en favor de la integración de las TIC. Esta investigación revisa los principales avances tecnológicos en la educación y destaca el impacto de la pandemia como catalizador de cambios en los procesos educativos.

Autores: García González, V. M., Barriga Tamay, M. G., Anchundia Anchundia, A. D., & Guarnizo Delgado, J. B
Año de publicación: Mayo 2022
Lugar de publicación: Ecuador
Fuente: Artículo de Revista Científica: RCIAMUC, Vol. 6 Núm.2
URL: https://www.reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/828