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El examen
De pronto, como un breve latigazo, mi nombre, Friedt, estalló en el aula. Yo me puse de pie, y un poco trémulo avancé hacia la mesa, entre las bancas. Era el examen último del curso y al que tenía mas miedo: la gramática. Fragmento del poema El Aplazado de Baldomero Fernández Moreno (1886-1950)
Casi siempre resulta un ejercicio inútil cuestionar a la escuela sin focalizarse en la dinámica que se genera en el ordenamiento institucional puesto que el modelo colonial y eurocéntrico -cuestionado en todo el mundo 1 2– se reproduce a través de la educación y se legitima en las mediciones que terminan en un número.
Uno de los ritos más defendido o criticado y repudiado es el examen. Sin embargo, defensores y detractores coinciden en que toda situación de examen implica una serie de aprendizajes que superan el mero acto de demostrar el conocimiento sobre un campo del saber2. La película Primmer Année pone la mirada en las prácticas del cómo y qué se aprende y evalúa en la realidad3.
Referencias
1 Hobson, John M. Los orígenes orientales de la civilización de occidente. Barcelona: Crítica, 2006
2 Dussel, Enrique D. Europa, modernidad y eurocentrismo. Buenos Aires: CLACSO, 2000
3 André Antibi, Stéphane Luciani. La constante macabra. Cómo se desalienta a generaciones de alumnos. Lima: Fondo Editorial PUCP, 2005
4 Stobart, Gordon. Testing Times: The Uses and Abuses of Assessment. Abingdon: Routledge, 2008
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¿Algoritmos didácticos?
El tercer tema del Taller es Enseñanza y trata sobre la organización de los contenidos a través de algoritmos didácticos. La maquina de enseñanza diseñada por Burrhus Frederic Skinner era un artefacto para mejorar los procesos educativos en forma personalizada a partir de su teoría sobre el aprendizaje, las contingencias y los reforzadores. Así desarrolló el concepto de enseñanza programada. Sus máquinas están basadas en el modelo de Pressey de 1926 y en 1958 presenta un modelo mucho más elaborado aunque sus teorías fueron muy criticadas por las corrientes cartesianas de la psicología del cuerpo-mente. Hoy se revalorizan los estudios de Skinner justamente porque evita ese binarismo arcaico de Descartes todavía muy presente en el campo muchas ciencias.1 2 3
En el documental B.F. Skinner explica cómo la máquina presenta los problemas dando una retroalimentación sobre la solución en cada uno. Más tarde desarrolló la secuencia en pasos para que los estudiantes aprendan progresivamente. Esa secuencia de pasos es lo que puede denominarse algoritmo didáctico, que se basa en la teoría del control superada hoy por la inteligencia artificial, que resulta la base de la mayoría de los juegos para computadora del estilo aventura gráfica. Actualmente se utilizan en los procesos de gamificación que se aplican a la enseñanza, formal o informal, y en el marketing.
Sobre algoritmos4
En el documental que sigue, el matemático Marcus du Sautoy desmitifica el mundo oculto de los algoritmos y revela de dónde provienen, cómo funcionan y qué han logrado.
Referencias
1 Putnam, Hilary Mentes y máquinas en Anderson, Alan Ross Controversia sobre mentes y maquinas. Barcelona: Tusquets, 1984
2 Ryle, Hilbert. El concepto de lo mental. Barcelona: Paidós, 2005
3 Ryle, Gilbert. El mito de Descartes. México, DF: Paidós, 1973
4 Aho, Alfred V. Hopcroft, John E. Ullman, Jefrey D. Estructura de datos y algoritmos. México, DF: Addison-Wesley Iberoamericana, 1988
Lecturas sugeridas
Skinner, Burrhus Frederic. Tecnología de la enseñanza. Barcelona: Labor, 1970
Skinner, Burrhus Frederic. Sobre el conductismo. Barcelona: Planeta De Agostini, 1986
Stolurow, Lawrence M. “Teaching Machines and Special Education.” Educational and Psychological Measurement, vol. 20, no. 3, Oct. 1960, pp. 429–448, doi:10.1177/001316446002000301.
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Aprendizaje
El Segundo tema del Taller es ¿Estilos de aprendizaje en la nube?. Para la parte híbrida del Taller se seleccionaron las dos partes de la conferencia del neurocientífico David Bueno que aborda el tema del aprendizaje. Hay actividades sugeridas que requieren algunas habilidades en el uso de la computadora.
El aprendizaje desde el punto de vista conductual es un proceso mediante el cual somos capaces de adquirir un nuevo comportamiento, conocimiento o habilidad y desde el punto de vista cerebral será el proceso mediante el cual diferentes grupos neuronales de diferentes áreas cerebrales se conectan para crear una red temporaria hasta que el ejercicio y la repetición conviertan dicha red en estable permanentemente.
¿Por qué hay estudiantes que aprenden a distintas velocidades dentro de un aula? En esta conferencia David Bueno aclara las ideas y leyendas urbanas sobre las neurociencias en educación, el método científico en la vida cotidiana y cómo y qué aprendemos.
Parte 1
A pesar de su visión cartesiana de la psicología tradicional que separa cuerpo-mente, David Bueno hace un planteo general de los temas para integrarlos en la segunda parte donde explica cómo se produce el aprendizaje en el campo de la educación.
Parte 2
Aquí deberá resolver las siguientes consignas:
- Tome nota del tiempo y las ideas que le resulten interesantes de David Bueno.
- Elija una de ellas, transcríbala y edítela para que pueda ser leída.
Sugerencias:
- Utilice www.downsub.com para convertir la voz del expositor en texto. Elija el formato txt al bajar los subtítulos a su computadora.
- Si descarga el vídeo desde youtube a su computadora, utilice el reproductor de video SMPlayer https://www.smplayer.info/es/info
- Abra los subtítulos en un editor de texto y el video con SMPlayer . Use las ventanas en paralelo. Podrá trabajar fácilmente con los atajos de teclado.
- Si tiene dificultades para manejarse con el software y las ventanas en paralelo, consulte la Wiki Trabajar con ventanas en paralelo.
- Vea el ejemplo de edición debajo.
Ideas destacadas de la Parte 2
Tiempo entre 00:00:16 – 00:07:00
«Vivimos en un entorno que cambia permanentemente y es incierto; ignoramos hacia dónde cambiará, podemos intentar hacer predicciones pero no sabemos qué pasará ni dentro de media hora.
Nuestro cerebro se ha adaptado evolutivamente para gestionar estas incertidumbres del entorno porque somos la única especie plenamente consciente de su vida. Sabemos que tenemos un origen y sabemos que vamos a tener un final que no es incierto, lo incierto es cuándo llegará a este final y cómo será.
Si nuestro cerebro no se hubiese adaptado a gestionar las incertidumbres no podríamos seguir progresando como individuos; así que no es lo mismo un cerebro que usa las conexiones neuronales para gestionar las incertidumbres, por ejemplo a través del miedo que un cerebro que las use para gestionarlas a través de la curiosidad.
Pongo dos polos contrapuestos ya que todos nos movemos en algún punto entre ellos. Tener un poco de miedo es necesario para apartarnos de los peligros pero tener curiosidad es imprescindible para poder aprovechar las oportunidades. De un cerebro que gestiona su entorno a través del miedo surge una persona que no será transformadora, que no sabrá aprovechar las oportunidades. Ante una novedad surgirá el miedo y se apartará; una persona que gestione preferentemente a través de la curiosidad cuando surja una novedad podrá evaluar si es una amenaza y si le da miedo se apartará. Puede pasar de la curiosidad a miedo si hace falta sin dejar de intentar aprovechar la oportunidad.
Vemos que las personas transformadoras son mucho más capaces de dirigir su vida y por eso tienden hacia la incerteza porque dependen sólo de ellas. Eso lo da el cómo educamos, el qué educamos son las experiencias que vamos dando y nutren al cerebro de conexiones nuevas y cuantas más conexiones mejor. Pero ¿cómo educamos? ¿cómo transmitimos los conocimientos? ¿cómo vamos ayudando a crecer a los alumnos? eso es lo que marca la diferencia entre formar personas con un tipo de respuestas ante el entorno o formar personas con otro tipo de respuestas completamente distintas. El cómo es lo más importante porque el qué se puede aprender más tarde. El cómo, una vez fijado, cuesta mucho cambiarlo. Se puede cambiar pero cuesta muchísimo más que incorporarlo, por eso la forma correcta es hacerlo desde el principio.
¿Por qué las experiencias nutren el cerebro de nuevas conexiones? ¿Dónde guardamos todo lo que aprendemos? La respuesta fácil es en el cerebro. ¿Una más elaborada sería que hay una neurona que recuerde la tabla de multiplicar del 2 y otra neurona que recuerde la lista de los reyes godos? Cualquier experiencia, cualquier aprendizaje sea conceptual, sea de actitudes, sea de aptitudes y habilidades todo queda fijado en el cerebro en un patrón de conexiones. Más experiencias nuevas, más conexiones dentro del cerebro que darán más riqueza a vida mental. Cada nuevo aprendizaje da un patrón de conexiones sin embargo es sólo parcialmente cierto. Cuando hacemos un aprendizaje de algún tema que ya teníamos conocimientos previos lo que hace el cerebro es incorporar las nuevas conexiones a las que ya tenía sobre esos conocimientos para relacionarlos, ampliarlos, refinarlos, perfeccionarlos, etc.
En educación se hace siempre al comienzo de una clase, cuando se pregunta a los estudiantes si se acuerdan de esto o aquello o se les pide que recuerden los temas de la última clase, etc. Se fuerza a los estudiantes a que busquen en su cerebro qué redes neurales tienen los conocimientos previos que interesan aquí y ahora para que cuando tengan activas las neuronas el aporte de nuevos conocimientos se integren a las redes antiguas.»
Bibliografía
Bueno, David. Neurociencia para educadores. Barcelona: Octaedro, 2019
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Evaluación
El primer tema del Taller es ¿Qué evaluamos cuando medimos en la nube? Para entender un poco mejor el tema de la evaluación en la nube debemos referirnos a la Inteligencia Artificial y a los Sistemas de Tutoría Inteligente utilizados en la educación que han sido heredados de otros sistemas inteligentes aplicados en el campo de la salud, por ejemplo. El documental permite tener una idea cabal de cómo funciona la recolección masiva de datos, su interpretación y su aplicación para automatizar procesos utilizando IA.
La IA surge en 1956 y en medio de las limitaciones que ofrecía la Teoría del Control y la Estadística, casi como una reacción. Un ejemplo simple de la teoría del control se puede ver en la enseñanza programada.
Existen muchas definiciones de IA que pueden agruparse en cuatro enfoques1 :
- Sistemas que piensan como humanos
- Sistemas que piensan racionalmente
- Sistemas que actúan como humanos
- Sistemas que actúan racionalmente
En síntesis, puede decirse que la IA pretende lograr que un artefacto se comporte como lo hace un ser vivo.
Los Sistemas Expertos permiten utilizar una base de conocimiento codificado donde el usuario consulta a partir de opciones que le brinda la máquina hasta llegar a una respuesta. El ejemplo más conocido es el GUIDON desarrollado en los ’70 para uso en medicina. Es un tutor que interactúa con el usuario para brindar un diagnóstico clínico como si se tratara de un diálogo de médico a médico. Bajo principios similares se desarrollan Sistemas Inteligentes pero aplicados a educación.2
El documental nos permite comprender mejor las ideas de la IA y los Sistemas Inteligentes luego de cincuenta años de desarrollo tecnológico y responder las pregunta a partir de la información del video:
- ¿Cómo podría usted utilizar la IA para evaluar a sus estudiantes?
- Si las plataformas utilizaran los datos los millones de estudiantes para desarrollar productos comerciales ¿Usted se vería afectado?
- Algunas plataformas de enseñanza cuentan con sistemas de reconocimiento facial y visual del ambiente para controlar la existencia de fraude en las evaluaciones en línea y en caso positivo bloquean al estudiante impidiéndole continuar el examen. Haga un planteo ético con argumentos sobre la validez o invalidez de evaluar a través de la sanción que impone una máquina.
Bibliografía
(1) Russell, Stuart J. Norvig, Peter Inteligencia artificial. Un enfoque moderno. Madrid: Pearson, 2004
(2) Wenger, Etienne. Artificial Intelligence and Tutoring Systems. Computational and Cognitive Approaches to the Communication of Knowledge. Los Altos. CA: Morgan Kaufmann, 1987
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