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ODITE: Observatorio de Innovación Tecnológica y Educativa > big+data

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4 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 em 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 em 6.12.2016 por Amalia Hafner

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¿Cómo serán las aulas del futuro? (Rooter.es)

Esta infografía contiene algunas de las herramientas que estarán presentes en las aulas del futuro segíún el estudio: “10 claves para el futuro de la educación digital”.


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Publicado em 14.1.2016 por Ana Moreno

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Claves para el futuro de la educación (Rooter)

Rooter, en colaboración con Covadonga Rodrigo, doctora en el departamento de Lenguajes y Sistemas informáticos en ETSI Informática en la UNED, ha desarrollado un estudio sobre las “10 claves para el futuro de la educación digital”, en el que se muestran una serie de tendencias que van a marcar el cambio del modelo educativo en los próximos cinco años consolidando la estrategia de integración tecnológica en el ámbito de la educación digital. Sus conclusiones:

"Como conclusión, y a modo de resumen, las tendencias en el ámbito de la educación de cara a los próximos años están enfocadas hacia el acceso universal al conocimiento de calidad. El modelo educativo basado en la analítica e interpretación de los datos marcará las dinámicas tanto de producción de los contenidos formativos como de los métodos de evaluación y aprendizaje, originando nuevos sistemas de negocio dentro del sector así como una gran plataforma educativa tecnológica liderada por alguno de los GAFA.

La educación va a seguir manteniendo el carácter social de los últimos tiempos en un contexto en el que la formación reglada cada vez va ir dejando más espacio a las dinámicas de aprendizaje social y colaborativo. Los sistemas de gamificación en el aula, el empleo de mecánicas de juego en entornos educativos de la más avanzada tecnología como la impresión 3D o la robótica, protagonizarán el futuro de la enseñanza en el aula. Esta tendencia provocará un cambio de rol en la figura del docente quien deberá adquirir competencias en materia tecnológica y desempeñar nuevas conductas formativas orientadas a “guiar” la formación del alumno en un entorno educativo en constante evolución.

Los formatos se adaptarán al mercado, con contenidos personalizados y a la carta, en los que se optimicen los periodos formativos y se concreten las materias a estudiar. En esta línea, ya están apareciendo titulaciones on line a pequeña escala, especializadas en un ámbito muy concreto, de corta duración y bajo coste, con el fin de formar profesionales competentes para el mercado laboral. Al igual que ocurre con los formatos de aprendizaje, los sistemas de certificación académica adaptarán sus sistemas de reconocimiento, basados en la adquisición de habilidades y posicionamiento, a las demandas del entorno profesional. Y todo ello enmarcado en un contexto jurídico todavía sin definir, por lo que se hará necesario desarrollar un marco regulatorio adecuado en Propiedad intelectual y Protección de datos que garantice una serie de derechos acorde a los ritmos de la innovación"

 

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Publicado em 14.1.2016 por Ana Moreno

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