Cómo organizar las aulas física y virtual

Durante la pandemia las clases se trasladaron a la nube y puso en evidencia que la práctica más usual es seguir tratando de reproducir las formas de enseñanza utilizadas en el aula física pero con los dispositivos y servicios disponibles de video, audio, texto, etc.;
Las soluciones intemedias basadas en el modelo del Aula Invertida requieren algo más que conocer el uso de software, navegar por internet o contar con una plataforma de eLearning;
Los maestros, profesores e instituciones educativas demandan herramientas prácticas que les faciliten la organización de la enseñanza a través de la nube teniendo en cuenta la diversidad de dispositivos utilizados ya que muchas veces sólo cuentan con un teléfono móvil;
También se probó que el uso de la web tiene una gran aceptación entre los estudiantes incluso entre quienes carecen de dispositivos o conectividad;
La paradoja es que algunas clases en línea pueden resultar más tediosas que las presenciales y provocar mayores niveles de falta de motivación y abandono;

Resumen

En el Taller Presencial se abordarán en forma básica los procesos de enseñanza-aprendizaje desde la perspectiva de la tecnología digital, los sistemas de información, la psicología cognitiva y la matemática básica necesaria para organizar los contenidos y las actividades en la nube con el objetivo de que los participantes puedan simplificar y planificar las tareas con herramientas informáticas disponibles y haciendo las prácticas en la Plataforma campustecnologico.net

Audiencia

Dirigido a instituciones educativas, empresas, capacitadores, y profesores de todas las materias que tengan interés en optimizar sus aulas virtuales o comenzar con los contenidos y actividades en la nube de una forma práctica. Se requiere conocimientos básicos en el manejo de computadoras.

Duración

Dos encuentros de 4 (cuatro) horas.

Objetivos

Reconocer el obstáculo de los lugares y las características del proceso de enseñanza-aprendizaje en la nube
Extender la experiencia adquirida en pandemia a las clases en el aula física
Personalizar las actividades y los contenidos aprovechando el software
Simplificar las tareas pedagógicas y administrativas
Planificar las actividades en la nube
Evaluar los resultados del trabajo en la nube
Valorar la propia práctica profesional y el tiempo libre

Contenidos

1-Evaluación:

¿Qué evaluamos cuando medimos en la nube o el aula física? Escalas de medición. Estructura de datos: teoría de grafos. Ontología en los sistemas de información. Recolección y tratamiento de datos. La constante macabra. Analíticas. Tablero de métricas. Diferencias entre la Inteligencia Artificial de oriente y occidente.

2- Aprendizajes:

¿Estilos de aprendizaje en la nube y el aula física? Audiencia y las leyendas urbanas sobre el aprendizaje. Vectores y matrices de datos. Memoria. Medición de la información en bits y aprendizaje. Carga cognitiva. Las plataformas y la medición de los aprendizajes. Cómo afecta la legibilidad y usabilidad de los textos y material audiovisual. Conocimiento chatarra: La Wikipedia y el marketing de contenidos.

3- Enseñanza:

Enseñanza presencial y virtual. ¿Algoritmos didácticos? Las máquinas de enseñar. Sistemas de programación de contenido: De Skinner y Crowder a las plataformas en la nube: enseñanza programada, gamificación y entretenimiento versus divertimento. Los contenidos como sistemas de información. El campo pedagógico y didáctico en la nube. Software de minería de textos y de datos, ontología, semántica para la enseñanza automatizada. Conversiones voz-texto, edición de videos y producción de podcast. Interfaces y storytelling. GPT3 y WuDao

4- Programación:

Pedagogías emergentes. Didáctica digital. Programación Inversa. Software básico para edición. Teoría de Grafos y elaboración del guión (StoryBoard). Ejercicios y aplicaciones prácticas a partir de los contenidos de las asignaturas de los participantes.

5- Bibliografía

Se entrega actualizada en cada presentación. Se indican algunos textos de referencia

Alsina, Claudi (2011) Mapas del metro y redes neuronales: la teoría de grafos. Barcelona: RBA
André Antibi, Stéphane Luciani (2005) La constante macabra. Cómo se desalienta a generaciones de alumnos. Lima: Fondo Editorial PUCP
CEPAL, UNESCO (2020) La educación en tiempos de la pandemia de COVID-19.
Comellas, Francesc. Fabrega, Josep. Sánchez, Anna. Serra, Oriol (2001) Matemática discreta. Barcelona: Universitat Politecnica de Catalunya
Daniel T Larose; Chantal D Larose (2014) Discovering knowledge in data: an introduction to data mining, Wiley
Davis, R., Shrobe, H., & Szolovits, P. What Is a Knowledge Representation? AI Magazine, 14(1) 1993: 17
Edgar Dale. Methods for Analyzing the Content of Motion Pictures. Journal of Educational Sociology 6 (1932): 244-250.
Fred Paas & John Sweller (2012) An Evolutionary Upgrade of Cognitive Load Theory: Using the Human Motor System and Collaboration to Support the Learning of Complex Cognitive Tasks Educational Psychology Review volume 24(2012): 27-45
John Bemelmans Marciano (2014) Whatever Happened to the Metric System? How America Kept Its Feet. London: Bloomsbury
Katherine S. Cennamo. Debby Kalk. (2019) Real World Instructional Design: An Iterative Approach to Designing Learning Experiences. New York: Routledge
Redolar Ripoll, Diego. (2014) Neurociencia Cognitiva. Madrid: Panamericana
Robin M. Smith (2014) Conquering the Content: A Blueprint for Online Course Design and Development (Jossey-Bass Guides to Online Teaching and Learning)
Romero, Cristóbal. Ventura, Sebastian. Pechenizkiy, Mykola. (2010) Handbook of educational data mining. CRC Press
Skinner, Burrhus Frederick (1970) Tecnología de la Enseñanza. Barcelona: Labor
Stobart, Gordon (2008). Testing Times: The Uses and Abuses of Assessment. Abingdon: Routledge.
Vieites Rodríguez, Ana María, et. al. (2014) Teoría de grafos. Ejercicios y problemas resueltos. Madrid: Paraninfo