Entornos Virtuales Inteligentes para el Aprendizaje

Educación y Tecnología

Rafael Morales Gamboa Sistema de Universidad Virtual

Universidad de Guadalajara

El espíritu de la época

“El espíritu de la época afecta todas las artes… y estimula la investigación y el desarrollo”. David Hume. En el siglo XXI: • Pensamiento computacional • Tecnologías de Información y Comunicación • Digitalización masiva de información

El espíritu de nuestra era

Pensamiento Computacional

TIC Digitalización

de información

Concepto de máquina Implementación

eficiente

Ciberespacio

Efectos

• El pensamiento computacional ha permeado las ciencias, las ingenierías e incluso las artes – Paradigma de pensamiento – Lenguaje de representación formal – Modelado de la realidad – Generación de modelos ejecutables a partir de

teorías

Efectos

• Las TIC han pasado de ser las herramientas del siglo XX a convertirse en entorno del siglo XXI – Permean gran parte de las actividades humanas – Rompen las barreras de la distancia y el tiempo – Facilitan el compartir, intercambiar y, en general,

procesar información – Habilitan la representación, manipulación y

construcción colectiva de conocimiento

Efectos

• La información digitalizada está generando sociedades donde es bien común y la economía asume el conocimiento como valor de acumulación e intercambio – Acceso a cantidades masivas de información – Nuevas fuentes y medios de acceso – De consumidores a prosumidores – Iniciativas de acceso libre a material de referencia,

herencia histórica y producción científica

¿Qué hay con la Educación?

• Pensamiento computacional – Learning Object Metadata (IEEE, 2002) – Learning Design (IMS, 2003) – Solución de problemas como procesamiento de

información (Newell & Simon, 1972) – Modelos cognitivos de algoritmos matemáticos

(Ohlsson, 1992) – Arquitecturas cognitivas (Anderson, 1998)

¿Qué hay con la Educación?

• Tecnologías de información y comunicación – Entornos digitales y mixtos de enseñanza-aprendizaje

(ej. Moodle, Sakai, Canvas) – Herramientas de gestión colectiva de información (ej.

Mendeley) – Herramientas de producción colaborativa (ej.

Wikipedia, Booktype) – Herramientas de construcción colectiva de

conocimiento (ej. MindMeister, CmapTool, Tricider, Urtak)

– Dispositivos móviles (ej. smartphones, tabletas, Google Glass)

¿Qué hay con la Educación?

• Digitalización de la información – La Web como fuente de información

• Si no está en la Web ¡NO EXISTE! – Wikipedia, YouTube (Académico), Slideshare,

Mendeley… – Recursos educativos y libros de texto abiertos – Objetos de aprendizaje (ADL, 2004) – Open Courseware (MIT, OCW Consortium, Universia) – Cursos en línea abiertos y masivos (ej. Udacity,

Coursera, Khan Academy, edX – Learning Analytics (LAK, 2011; Class2Go)

Investigación y desarrollo en UDGVirtual

• Pensamiento computacional – Objetos de aprendizaje basados en modelos de

habilidades y competencias (Delgado Valdivia et al, 2007)

– Solución de problemas matemáticos como procesamiento de información (Garduño et al, 2011)

– Analizador de competencias (González Flores et al, 2010)

– Modelado abierto del estudiante basado en mapas de competencias (Morales, 2009)

Obj

eto

de

apr

endi

zaje

Recursos digitales

Patrón

Patrón y objeto de aprendizaje

11

No hay manera de ejercitar una competencia genérica más que en situaciones específicas

Temática disciplinar específica

Competencia genérica y

Diseño instruccional

Modelado de competencias

Modelado de competencias

Investigación y desarrollo en UDGVirtual

• Tecnologías de información y comunicación – Cambios generacionales y surgimiento de redes

sociales – MiSUV – Nueva plataforma educativa – Aplicaciones de Google para Educación y la

construcción de Ambientes Personales de Aprendizaje

– Hacia una política de prosumidores de software libre – reinventar el hilo negro ¡ya no funciona!

Cambios generacionales

0

100

200

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400

500

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700

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Núm

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de e

stud

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Rango de edad

Distribución de estudiantes por edad (2011)

MiSUV

Portal personal

Metacampus Moodle Sakai

Portafolios Redes

Investigación y desarrollo en UDGVirtual

• Digitalización de la información – Producción de objetos de aprendizaje abiertos – Proyecto de producción de libros de texto abiertos

(www.latinproject.org) – Trivia Mathematica – Seminario Permanente del IGCAAV

(investigacion.udgvirtual.udg.mx) – MiSUV como espacio para compartir y publicar

producción académica – Proyecto Posgrado en Sistemas y Ambientes

Educativos – Consumidores sí, productores… en ciernes

Bosquejo del sitio

MySQL

Tomcat

MathAssessEngine

Trivia Mathematica

(Servidor) Java

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Trivia Mathematica

(Cliente)

BD TriMat

XULRunner (Browser)

Servidor Cliente

Trivia Mathematica

(Cliente) JNLP

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http://Investigacion.udgvirtual.udg.mx

EVIA – Objetivos • Dotar al entorno de conocimiento acerca del dominio de

aprendizaje. – Rescate del diseño de los programas y cursos, actualmente

inerte en la documentación correspondiente • Habilitar un proceso de modelado del estudiante

– Sobreposición de capa de creencias sobre mapas de competencias

• Proveer mecanismos de obtención de evidencias desde los cursos – Vinculación de las actividades en los cursos con las competencias

que las justifican – Mecanismos para reportar la evaluación de la competencia

• Habilitar un esquema de modelado abierto del estudiante – Facilidades para visualizar creencias y evidencia

EVIA

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EVIA

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Sakai BDBD Modelado del estudiante

EAS(Kernel)

EAS - Servicios comunesME - Servicios

EAS – Herramientas (modificadas)

EVIA – Herramienta de modelado abierto

del estudiante

EAS – Servicios de presentación (modificados)

EVIA – Servicios de presentación

Abstracción de lapresentación

API deservicios

Explorador (browser)

BD de competencias

Mapeo de competencias (Kernel)

AC – Servicios

AC - Controlador

AC - Vista

Modelado del estudiante (Kernel)

Analizador de Competencias AVII (Sakai)

EVIA Modelado abierto del estudiante

Modelado abierto del estudiante

Inspeccionar

Aprender

Negociar

EVIA Modelado abierto del estudiante

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EVIA Diálogo con el estudiante

Aseveraciónpor lo tanto

Calificador

Evidencia

Soporte

porque

Premisas

Dadas

ya que

Negación

Soporte

porque

a menos que

Calificador

Basado en el modelo de argumentación de Toulmin (Van Labeke et al, 2007)

EVIA Diálogo con el estudiante

• Modelador: ¡Hola! ¿Qué quieres aprender hoy? • Estudiante: ¿Alguna sugerencia? • Modelador: Podemos revisar factorización. Creo que tienes algunos

problemas ahí. (Muestra la competencia en contexto y un resumen de su creencia)

• Estudiante: ¿Por qué crees eso? • Modelador: La evidencia apunta a que estás más bien en el nivel bajo de

competencia. (Expande un poco más la presentación de su creencia y reduce la cantidad de contexto)

• Estudiante: ¿Qué evidencia? • Modelador: Esto es lo que tengo registrado. (Muestra el historial relevante

y su interpretación de los hechos) • Estudiante: ¿Qué ejercicio es este? • Modelador: Aquí está. (Muestra el ejercicio) • Estudiante (de regreso al final de paso 3): Factorización me parece bien.

EVIA Diálogo con el estudiante

• Modelador: ¿Qué te parece si trabajamos la resolución de problemas que requieren factorización? (Muestra la competencia en contexto)

• Estudiante: No, creo que mejor hago unos ejercicios de factorización.

• Modelador: Te recomiendo estos objetos de aprendizaje. (Muestra una selección de objetos de aprendizaje considerados más apropiados para el estudiante en su estado actual)

• Estudiante: ¿Podrías mostrarme mejor la lista completa?

• Modelador: OK. (Muestra la lista de objetos de aprendizaje considerados relevantes al tema de estudio)

• (El estudiante trabaja con los objetos de aprendizaje y el modelador recopila información de su desempeño para actualizar sus creencias)

• Modelador: Muy bien, me parece que has mejorado tu nivel de competencia en factorización. (Muestra la competencia en contexto y un resumen de su creencia) ¿Qué te gustaría hacer ahora?

• Estudiante: ¿Qué tal si ahora sí trabajo con la aplicación de factorización a problemas reales?

• Modelador: OK. Te recomiendo...

Conclusiones

• No se trata de introducir tecnología a la educación, sin que la educación se adapte al nuevo entorno – Pensamiento computacional – Tecnologías de información y comunicación – Información digital

• Nos falta asumir el rol de prosumidores • Construcción de un área interdisciplinaria de

Sistemas y Ambientes Educativos

Conclusiones • Hacia habilitar a los entornos educativos digitales

a tomar un rol de actor proactivo en el proceso de enseñanza-aprendizaje – Uno que entiende lo que sucede y contribuye de

manera inteligente – Adaptación y personalización (semi)automáticas a las

características, necesidades y objetivos de los actores educativos, particularmente los estudiantes

• Mediante la representación explícita de conocimiento – Dominio de estudio – Estrategias y tácticas para promover el aprendizaje – Los demás actores involucrados en el proceso

¡Gracias!

rmorales@suv.udg.mx Sistema de Universidad Virtual

Universidad de Guadalajara www.udgvirtual.udg.mx