La mayoría de los textos utilizados para la enseñanza son redactados sin tener en cuenta que:
La legibilidad lingüística («legibility» o lecturabilidad) se refiere a la facilidad que ofrece un textos para ser comprendido con el menor esfuerzo posible. Un texto puede ser más o menos fácil de comprender en función de la complejidad gramatical de la construcción del mensaje: tamaño y número de palabras, frases, promedio de sílabas por palabra, palabras por frase, etc. Existen diferentes indicadores.
Diversos estudios demuestran que existen diferencias entre la lectura en papel y la lectura en pantalla, por ende en los aprendizajes.
La cantidad de información en bits en una pantalla tiene correlación con los aprendizajes y puede calcularse.
La redacción de textos para el aprendizaje, tanto en papel como en la pantalla, requiere respetar un mínimo de reglas para que los aprendizajes se produzcan.
Es importante conocer y evaluar el uso de diferentes indicadores para medir la legibilidad: Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid, SMOG Index, Gunning Fog Index, Dale-Chall, etc.
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 por defectos en la redacción.
Resumen
Se abordarán en forma práctica la redacción de textos para las aulas física y virtual, cómo hacer las mediciones de los indicadores de legibilidad utilizando los procesadores de texto más comunes y los criterios básicos de usabilidad en la web. El objetivo del curso se centra en que los participantes puedan simplificar las tareas de redacción con herramientas informáticas disponibles para optimizar las condiciones de aprendizaje.
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 los obstáculos de aprendizaje que se presentan en la lectura.
Conocer los indicadores que se pueden utilizar para optimizar los aprendizajes a través de la lectura.
Personalizar las actividades y los contenidos aprovechando las ventajas del software.
Simplificar las tareas pedagógicas y administrativas
Planificar actividades reutilizables en la nube y el aula física.
Evaluar los resultados de los aprendizajes basados en la lectura.
Valorar la propia práctica profesional y el tiempo libre.
Contenidos
1-Legibilidad:
A menudo se afirma que la comunicación escrita presupone la comprensión. El objetivo principal de los estudios de legibilidad es medir la «comprensibilidad» de un escrito. En este sentido, se diseñaron inicialmente diferentes medidas de legibilidad para ayudar a los educadores a seleccionar pasajes adecuados tanto para niños como para adultos y para evaluar la idoneidad de los libros para estudiantes clasificados en niveles de grado o de edades particulares. El objetivo de la unidad es familiarizar a los lectores con las fórmulas de legibilidad utilizadas con mayor frecuencia, así como las ventajas y desventajas del uso de dichas fórmulas. Se ilustran con estudios realizados sobre fórmulas de legibilidad, los resultados obtenidos, la teoría en la que se basan, para qué sirven y para qué no. Utilizaremos las fórmulas de Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid, SMOG Index, Gunning Fog Index, Dale-Chall para evaluar textos utilizando software específico.
2- Usabilidad y accesibilidad:
Las interfaces de usuario de los dispositivos de conexión afectan la interacción efectiva hombre-máquina. Por ende, la «usabilidad» y la «accesibilidad» son dos dimensiones importantes del diseño instruccional en la nube. La primera se ocupa del sistema en sí, la rapidez de aprendizaje, la eficiencia, la facilidad de recordar las operaciones, la sencillez para evitar los errores de uso y la satisfacción de la experiencia. La «accesibilidad» se refiere a la tecnología con la que se accede a la nube que debe estar diseñada y desarrollada para que todas las personas, con o sin limitaciones de algún tipo, puedan usarla. Conoceremos algunos criterios que permitan decidir sobre el diseño, funcionalidad y limitaciones de las aulas en la nube.
3- Redacción:
Debe aportar la interactividad y la calidad necesaria a los cursos para que sea el factor clave en el éxito y consecución de los objetivos de la enseñanza. Existen diferencias notorias entre la lectura y la comprensión según se utilicen textos impresos en papel o textos en formato digital. Trataremos algunas reglas para la redacción en diferentes soportes y teniendo en cuenta la relación bits/aprendizaje/memoria.
4- Programación:
Utilizando los aprendizajes realizados en las unidades anteriores podrán elaborar un texto interactivo utilizando software específico a elección: Twine, H5P, PowerPoint, Lenguaje de Marcado para la Wiki, etc.
5- Bibliografía sugerida
Se entrega actualizada en cada presentación. Se indican algunos textos básicos para autoaprendizaje.
Campos, D., Contreras, P., Riffo, B., Véliz, M. & Reyes, A. (2014). Complejidad textual, lecturabilidad y rendimiento lector en una prueba de comprensión en escolares adolescentes. Universitas Psychologica, 13(3), 1135-1146.http://dx.doi.org/10.11144/Javeriana.UPSY13-3.ctlr
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
Flesch R. & Bryson L. (1946). The art of plain talk. Harper & Brothers.
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
Hanna Egard. Kristofer Hansson. David Wästerfors. (2021) Accessibility denied. Understanding inaccessibility and everyday. Resistance to inclusion for persons with disabilities. New York: Taylor and Francis
Katherine S. Cennamo. Debby Kalk. (2019) Real World Instructional Design: An Iterative Approach to Designing Learning Experiences. New York: Routledge
Laura Kalbag. (2017) Accessibility for everyone. A Book Apart
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.
Yi, Wooyong & Park, Eunil & Cho, Kwangsu. (2011). E-book readability, comprehensibility and satisfaction. Proceedings of the 5th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, ICUIMC 2011. 38. https://dl.acm.org/doi/10.1145/1968613.1968660
Recorrido Visual Orientativo
Aquí dejamos un breve recorrido en imágenes sobre algunos temas del Taller.
Papel versus Pantallas
Pablo Delgado. Ladislao Salmerón. Cristina Vargas. (2019) La lectura digital, en desventaja. Revista de psicología y neurociencias 99, noviembre-diciembre 2019. Cfr. Pennycook, G., Epstein, Z., Mosleh, M. et al. Shifting attention to accuracy can reduce misinformation online. Nature 592, 590-595 (2021).https://doi.org/10.1038/s41586-021-03344-2
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.
Aprenderá que las métricas son números que se pueden obtener a través del Aula Virtual. Sirven para medir y calcular los resultados de las estrategias de enseñanza con el fin de ver fallas y hacer mejoras. El análisis de la combinación de diferentes métricas ayuda a individualizar el aprendizaje de los estudiantes y predecir resultados. El diseño óptimo implica que el 90% de los estudiantes aprende el 90% de los contenidos.
Conocerá las herramientas para abordar los problemas de planificación de cursos que se desarrollarán en forma presencial y virtual respetando los objetivos de aprendizaje del estudiante. La organización de los objetivos, contenidos, evaluación, métodos de enseñanza (presenciales o por software) está enfocada en desarrollar y profundizar un área del conocimiento.
Durante las actividades de enseñanza-aprendizaje en la nube, el flujo de la información didáctica debe ajustarse mediante repeticiones, preguntas e intercambios en opciones múltiples, emparejamiento, etc. sin que superen los 1.8 bits/símbolo. Aprenderá a calcular la cantidad de información necesaria para que el aprendizaje en la nube ocurra.
La interacción entre el lector y un texto dado se puede caracterizar por dos parámetros: el texto y el estado interno. Existen diferentes índices (Flesch y Fucks, entre otros) que permiten establecer correlaciones con los niveles de aprendizaje. También existen diferencias entre los patrones de lectura en pantalla y en papel que se deben considerar.
Permiten desarrollar los aprendizajes de manera autónoma registrando la actividad de los estudiantes para obtener las métricas de los logros. Utilizará H5P, Twine y HotPotatoes aplicando lo visto en los cursos anteriores. Aprenderá a modelar los procesos de aprendizaje con NetLogo a partir de los datos obtenidos.
