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3 resultados

Informe ODITE sobre tendencias educativas 2018

Índice:

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Introducción

Con este informe de 2018 iniciamos una segunda época. Esta será la cuarta edición y hemos querido darle una dimensión más rigurosa que pretendemos ir mejorando en las siguientes. Hemos mejorado la estructura y la maquetación. Hemos contado con la participación de expertos que nos han cedido desinteresadamente su experiencia y su saber sobre cada una de las tendencias. También hemos querido incorporar experiencias que son evidencias de lo que se está desarrollando en las aulas gracias a un grupo de "observadores" que nos las han facilitado y que pensamos seguir ampliando en las próximas ediciones.
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Tendencias en práctica, en desarrollo y en perspectiva 

A lo largo de las líneas de este documento, veremos cómo algunas tendencias se van consolidando como el “cloud computing” que en este informe fija su atención especialmente en la ciencia con el uso de datos.

El aprendizaje basado en proyectos avanza imparable en el panorama educativo en general en todas las comunidades autónomas y en cada vez más centros educativos.

La gamificación está alcanzando grandes cuotas de penetración, en esta ocasión de la mano de una de sus manifestaciones más populares, el “escape room” o “escape classroom”.

Los microcontenidos y el microlearning  nos acercan una forma rápida al aprendizaje de conceptos o ideas y veremos algunos ejemplos muy ilustrativos.

La neuroeducación se va filtrando  cada vez más en nuestros centros y, en este informe, se nos habla, entre otras ideas, de la importancia la nutrición, un tema nada baladí que descubriremos que no es en absoluto ajeno a la neuroeducación.

Uno de los temas emergentes que aparecen en este informe son los sistemas conversacionales que nos pueden ayudar sobre todo en contextos del aprendizaje dialógico, inquisitivo y comunicacional, en especial los llamados chatbots.

La inclusión educativa tiene su espacio destacado en el artículo sobre la educación personalizada.

El Aprendizaje Basado en Eventos irrumpe de nuevo en este monográfico respaldado por el Informe sobre innovación pedagógica de la Open university que lo sitúa entre las “10 nuevas formas de enseñanza, aprendizaje y evaluación para un mundo interactivo, que  ayuden a los maestros y legisladores en la innovación productiva”.

Si en anteriores ediciones se analizaban tecnologías avanzadas como la Realidad Aumentada o la Realidad Virtual y su notable aportación en el mundo educativo, esta vez le corresponde ocupar su lugar al siguiente nivel, la tecnologías “usables”, más conocidas por su nombre anglosajón Wearable Technologies, con las que los dispositivos móviles muestran su expresión más ligada a las personas.

Finalmente las tendencias que parecen más alejadas de la realidad de la mayoría de nuestras aulas sean Big Data  e Inteligencia Artificial aplicadas a la educación. Pero, a pesar de que el camino por recorrer es amplio y estimulante, no podemos obviar la importancia y el enorme potencial educativo que aportarán, de ahí la necesidad de analizar ya en esta publicación su posible impacto educativo.

Tal como hicimos en la pasada edición de este monográfico, las diversas tendencias elegidas se han clasificado en tres grados de integración en las aulas: En práctica, en desarrollo y en perspectiva, de acuerdo con su nivel de uso educativo.

Ojalá todas estas ideas y experiencias sirvan de inspiración y de guía para estimular el desarrollo de nuevas metodologías que sean motivadoras y emocionantes para nuestro alumnado. 

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Informe completo

Descarga el informe en pdf o bien visualizalo online:

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Publicado el 10.5.2018 por Espiral: Educación y Tecnología

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Datos: ¿el tamaño importa?

Según la definición que ofrece la Real Academia Española, la palabra “dato” refiere a la “Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto”. Definición fiel a su raíz latina: “datum” como “lo que se da”.

Big data sería entonces -desde la lógica del sentido común- muchos datos, grandes datos. Es decir, mucha “información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto”. Pero, ¿es así? ¿solo el tamaño importa para considerar muchos datos como “big data”?

En la entrada de Wikipedia nos advierten: El concepto big data se refiere al uso de métodos avanzados de análisis de datos para extraer valor de los datos y no al tamaño de una base de datos.

En conclusión, no se trata únicamente del tamaño de las bases de datos (que sí, son enormes) sino de los procedimientos de análisis que se usan para procesarlos. La clave del big data está en diseñar métodos que sirvan para encontrar patrones dentro de esas inmensas cantidad de datos. Desde ya, ningún humano ni conjunto de humanos podría sacar conclusiones de este universo de información y, para ello, se ayudan de algoritmos.

Bastante antes de que contáramos con supercomputadoras que procesan tera y petabytes, cuando la cantidad de datos disponibles se volvió muy grande, los científicos diseñaron técnicas para abordarlos y la estadística reinó en las ciencias, en los gobiernos y en sus políticas. Y, durante su reinado, las correlaciones fueron confundiéndose con las causalidades, hasta casi hacernos creer que son la misma cosa. Como la cantidad de muertes accidentales por estrangulamiento de sábanas y el consumo per cápita de queso, que -como todo el mundo sabe- están estrechamente relacionados…

Pero volvamos al principio: los datos que permiten el “conocimiento exacto” sobre algo. No vamos a ponernos profundamente filosóficos, recuperando sesudos debates acerca de la (im)posibilidad de conocer objetivamente... En realidad sí lo haremos, y destacaremos la opinión de un sabio contemporáneo: 

¿Podemos confiar en las estadísticas? ¿Siempre dan cuenta de “información sobre algo concreto”? ¿Esa información permite el “conocimiento exacto” sobre algo? Parafraseando el título de un viejo libro, nos atrevemos a afirmar que los datos no son una cámara que inocentemente toma fotografías de la realidad, sino que emulan, más bien, a un motor. Recolectar datos sobre algo, modifica a ese algo. Las estadísticas no son neutrales -ni pueden serlo- sino que dan forma a aquello que pretendemos conocer.

Ahora bien, imaginar al humano concreto que recolecta datos en planillas y luego las lee para extraer conclusiones no es tan difícil. Podemos asumir los sesgos que introducirá en el análisis por tener puestas las gafas -metafóricas- de su particular paradigma. Pero, cuando los datos son procesados por un algoritmo, ¿la interpretación también viene sesgada?

Por ahora -y diciendo “por ahora” abrimos la puerta a otros posts sobre el tema-, los algoritmos siguen siendo diseñados por humanos y responden a sus deseos, a sus inquietudes, sus límites y sus sesgos… a pesar de que lo estemos olvidando cada vez más. Este olvido contribuye a que pensemos que el big data construye “información sobre algo concreto” y permite, así, su “conocimiento exacto”.

Actualmente, se habla de dos caminos posibles del big data en educación: su posible utilidad para personalizar los aprendizajes y como insumo para mejorar las políticas educativas. Pero, si no nos olvidamos del origen humano -y sesgado- de los algoritmos, estos caminos se vuelven algo más difusos y establecen límites al optimismo sobre estas técnicas de procesamiento de información.

Parafraseando al clásico -e indispensable- Neil Postman, estar educado no significa conocer mucha información, sino estar al tanto de los orígenes y el crecimiento del conocimiento y de los sistemas de conocimiento que rigen nuestro mundo. Ahora, quizás más que nunca antes, se hace indispensable que reflexionemos con nuestros estudiantes sobre el tratamiento de los datos, sean del tamaño que sean.

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Publicado el 6.12.2016 por Amalia Hafner

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Informática: ¿para qué?

Hace más o menos un mes el gobierno de Estados Unidos aprobó una ley de nombre particular: “Todo estudiante triunfa”. Bajo este sugerente título, la ley establece qué asignaturas son necesarias para conseguir una “educación completa” en ese país. La gran novedad es que la Informática se incluyó entre ellas.

“¿Qué tiene esto de novedoso...”, podríamos preguntar a quienes aplauden, “... cuando vemos que se incorporan ordenadores en las escuelas de los cinco continentes?”. La respuesta parece una mera cuestión semántica pero, para varios entendidos en el tema, es mucho más que eso.

Durante las últimas décadas hemos prestado creciente atención a la alfabetización digital (que no es exactamente equivalente a digital literacy, ya que andamos semánticos hoy). Buena parte de los proyectos que se proponen incorporar tecnologías digitales en las aulas lo hacen de cara a esta especial forma de alfabetización. Pero veamos primero de qué estamos hablando cuando hablamos de alfabetización digital.

Si nos atenemos a la definición más tradicional de alfabetización, estar alfabetizado es saber leer y escribir. Pero la forma en la que leemos y escribimos fue cambiando y -dicen algunos- ya no es suficiente con saber empuñar el boli y garabatear en cursiva. Ahora -nos dicen- la información no solo se lee y escribe en papeles sino también en ordenadores. Y por eso -nos dicen con un poquito más de insistencia- es importante saber “localizar, organizar, entender, evaluar y analizar información” usando tecnologías digitales. Si no lo hacemos -nos dicen con el índice en alto- nos caeremos de la “Sociedad de la Información” (pero esa es harina de otro costal…).

Ahora bien, ¿basta con saber localizar-organizar-entender-evaluar-analizar información usando tecnologías digitales?, ¿no era que además de leer -en el amplio sentido del término- también debíamos saber escribir?, ¿y qué quiere decir “escribir” en digital?, ¿con postear qué estoy pensando en facebook basta? Claramente, no.

Desde hace algunos años la importancia que se atribuye a programar viene creciendo de forma sostenida. Especialistas en educación mediática, en tecnologías digitales, gobiernos y organizaciones varias han hecho explícita la necesidad de entender la forma en la que la información circula, se produce y se consume, entendiendo el lenguaje del que se nutre.

Diferentes iniciativas buscaron llenar el vacío del que muchas escuelas aún no han podido hacerse cargo. En esta tierra fértil florecieron proyectos como La Hora del Código, las Code Weeks y los Coder Dojos, Code.org y Codeacademy, entre innumerables otros. Mucha gente en muchos países está dando sus primeros pasos en la tarea de programar. Sus motivos, sus expectativas al abordar la materia y las ilusiones que alimentan sus esfuerzos están en el otro costal (junto a la “Sociedad de la Información”).

Pero, entonces, si ya existen muchas formas de aprender a programar, ¿por qué se festejó tanto la decisión de incluir “Informática” en las escuelas de Estados Unidos? Resulta que la alfabetización digital -entendida como esos conocimientos que nos permiten manipular información en un contexto digital- y la Informática no son la misma cosa. La Informática es una disciplina científica en sí misma: desarrolló conceptos y procedimientos propios, así como técnicas de resolución de problemas específicas. Éstas constituyen la base de lo que Jeanette Wing llamó “pensamiento computacional” e incluyen, por ejemplo:

  • la representación de información mediante abstracciones, tales como simulaciones y modelos,
  • la estructura y análisis lógico de problemas,
  • el diseño de algoritmos para automatizar procesos, siguiendo secuencias determinadas de pasos,
  • el trabajo en escenarios complejos, de múltiples variables y soluciones posibles.

Durante los años ’80 y principios de los ‘90 del pasado siglo (!!) estos conceptos formaban el núcleo de experiencias de aprendizaje “construccionistas”. De la mano de Seymour Papert (Mindstorms, 1980) y de Mitchel Resnick (Tortugas, termitas y atascos de tráfico, 1997) los nostálgicos podemos revivir la emoción de ver a la tortuga moverse de acuerdo a nuestras (¡nuestras!) instrucciones.  

Pero algo pasó a mediados de los ‘90… (¿alguien dijo “Windows 95”?). Y la Informática se disfrazó de Mecanografía, preparando a los trabajadores de las oficinas del mañana. Convertida en un taller express de programación, prepara a los diseñadores de apps (autónomos, claro) del hoy. Pero despojada de estos disfraces, la Informática puede recuperar su digno lugar de Ciencia, preparando así a científicos de ojo crítico y a artistas de mano creativa capaces de escribir el mundo. Que no solo se trata de leerlo.

Entonces, ¿por dónde empezamos?

Gracias a la generosidad de aquellos que diseñan y comparten sus buenas ideas, es posible acceder a una buena cantidad de recursos para el aprendizaje de la Informática, listos para abordar en nuestras aulas y hogares. CS Unplugged, por ejemplo, se propuso ofrecer juegos y actividades para desarrollar el pensamiento computacional sin necesidad de usar un ordenador último modelo. Es más, no es necesario utilizar ordenador alguno. Bajo una licencia Creative Commons y con versiones en varios idiomas, el libro de CS Unplugged está a disposición para todo aquel que quiera dar sus primeros pasos en el área.

 

 

 

 

 

 

En conclusión, la Informática no es un fin en sí mismo. Es un medio para pensar de una forma particular y para entender a aquellos que piensan de esa forma particular. De esta manera, la Informática permite comprender que las lógicas que subyacen a la información que alegremente consumimos, producimos y cedemos (a veces sin notarlo) mediante ordenadores, se basan en conceptos y estrategias particulares. Aprender a “leerlos” contribuye a abordar más críticamente el mundo digital que nos rodea. Aprender a “escribirlos” ayuda a construir más creativamente el mundo digital que nos rodea.

 

Fuentes:  

Computer Science Unplugged: Un programa de extensión para niños de escuela primaria.  Diciembre de 2008. Licencia Creative Commons.

http://csunplugged.org/wp-content/uploads/2014/12/unpluggedTeachersDec2008-Spanish-master-ar-12182008.pdf

Informe “Informatics Education: Europe cannot afford to miss the boat”, desarrollado por Informatics Europe y ACM Europe. Abril 2013.

http://germany.acm.org/upload/pdf/ACMandIEreport.pdf

Papert, Seymour (1980) Mindstorms. Children, computers and powerful ideas. New York: Basic Books.

Resnick, Mitchel. (2009) Tortugas, termitas y atascos de tráfico. Barcelona: Gedisa.

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Publicado el 21.1.2016 por Amalia Hafner

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