Conoce las tecnologías educativas emergentes que identificamos para validar su posible aplicación en los modelos educativos de nuestra institución

RADAR DE TECNOLOGÍAS EDUCATIVAS

Radar 2016

ZONAS DE ACCIÓN

Radar de tendencias en tecnología educativa ubicadas por zonas de acción

Radar-2016

ADOPTAR

Visualizar escenarios de implementación con parámetros de medición de impacto y beneficios alcanzables en un determinado tiempo.

EVALUAR

Identificar a proveedores, definir escenarios para realizar pruebas de concepto en base a resolver necesidades puntuales de la institución y evidencien los beneficios alcanzables.

INVESTIGAR

Existen casos de éxito documentados, es necesario analizar los casos, entender los escenarios de uso y aplicación en otras instituciones, y los beneficios y resultados obtenidos.

TENDENCIAS EN TECNOLOGÍA EDUCATIVA / 2016

ANALÍTICAS DE APRENDIZAJE

Las analíticas de aprendizaje son la recolección y análisis de datos sobre los estudiantes y su contexto de enseñanza y aprendizaje.

Los factores económicos y sociales, están redefiniendo las habilidades que deben tener los alumnos próximos a graduarse. Para lograr esto, se vuelve necesario medir y evidenciar el grado de conocimiento adquirido por cada estudiante. Otros factores importantes son la mejora de resultados y retención de los estudiantes. Las tecnologías para las analíticas de aprendizaje pueden encontrarse en 3 variantes: Sistemas de Alerta Temprana, Plataformas de Analítica Predictiva y Sistemas de Planeación y Navegación de Cursos. Los Sistemas de Alerta Temprana, usan los datos almacenados en los Sistemas de Información de Estudiantes (Student Information System), los Sistemas de Administración del Aprendizaje (LMS) y otros sistemas con el fin de detectar aquellos estudiantes con riesgo de reprobar el curso o abandonar sus estudios. Las Plataformas de Analíticas de Aprendizaje usan los datos para identificar áreas de oportunidad por cada estudiante y así lograr una intervención oportuna. Por ultimo, los Sistemas de Planeación y Navegación de Cursos, ayudan a sugerir nuevas rutas de aprendizaje en base al trabajo e interacción de cada estudiante.

TECNOLOGÍAS HABILITADORAS DE MOOC

Las tecnologías habilitadoras de MOOC (Massive Open Online Course) son aquellas herramientas y plataformas que replican los aspectos tecnológicos más importantes de un MOOC: la habilidad para entregar contenido educativo a un gran número de participantes, manteniendo la escalabilidad y disponibilidad del servicio.

Debido a la capacidad para entregar cursos a un gran número de participantes en forma abierta y escalable, los MOOC’s permitieron vislumbrar nuevos escenarios con respecto a la forma en que los participantes pueden aprender y obtener conocimientos. Durante un tiempo los MOOC’s fueron considerados como el reemplazo natural y evolutivo para los sistemas tradicionales de aprendizaje, lo cual no ocurrió. El uso de las tecnologías habilitadoras de MOOC, están permitiendo a los profesores la exploración de nuevas maneras de entregar cursos abiertos a un gran número de estudiantes para que experimenten otras técnicas pedagógicas tales como social learning o peer grading.

CÓMPUTO COGNITIVO

El cómputo cognitivo es el uso de las tecnologías de información y comunicación para imitar el proceso del pensamiento y capacidad de razonamiento del ser humano.

Los orígenes del cómputo cognitivo se remontan a la década del año 1950, cuando las compañías de informática buscaban desarrollar sistemas computacionales inteligentes. Gracias al avance en el estudio y entendimiento de la forma en que trabaja el cerebro humano, fue posible imitar el proceso del pensamiento dentro de una computadora. Un claro ejemplo del potencial del cómputo cognitivo es en el estudio de la cura del cáncer. La proteína p53 se encuentra ligada a diversos tipos de cáncer, existen mas de 70,000 artículos científicos respecto a dicha proteína. En promedio un investigador lee 23 artículos científicos al mes, en un año de trabajo soló habría leído 276 artículos referentes a la proteína p53. Con apoyo de la súper computadora Watson de IBM, se analizaron 70,00 artículos referentes a la proteína p53, en cuestión de semanas, Watson fue capaz de relacionar 6 proteínas adicionales. Este ejemplo evidencia el potencial que las aplicaciones del cómputo cognitivo pueden tener en la búsqueda de soluciones mediante acceso a una gran cantidad de información que debe ser analizada y correlacionada.

CÓMPUTO AFECTIVO

Las tecnologías de Cómputo Afectivo miden el estado emocional del usuario haciendo uso de sensores corporales, micrófonos, cámaras y software. Apoyados en los datos obtenidos, es posible activar o ejecutar una característica particular, como cambiar el tipo de preguntas o recomendar una serie de vídeos de acuerdo al estado emocional del usuario.

Las tecnologías de cómputo afectivo que utilizan diversos sensores corporales, se encuentran en etapas de pruebas de concepto con fines educativos, pero son de gran interés en instituciones que tienen programas de educación en línea, así como en los planes de incrementar el de retención estudiantil. Una barrera para lograr una mayor adopción son los costos relacionados a los equipos para obtener la medición. Para derribar este obstáculo, es necesario que la sensores corporales (tecnología biométrica) sea de un costo accesible para los estudiantes.

PLATAFORMAS PARA EDUCACIÓN BASADA EN COMPETENCIAS

La educación basada en competencias es un modelo educativo centrado en el estudiante, se enfoca en el desarrollo de competencias en los estudiantes y en la demostración de su dominio
La enseñanza tradicional está basada en la cantidad de horas necesarias para que un estudiante complete un curso. Las plataformas para la educación basada en competencias, son herramientas de nicho que vienen a dar soporte a nuevos modelos de enseñanza más flexibles, que permitan al estudiante avanzar en los cursos a su propio ritmo y con una evaluación de funciones que permite poner a prueba las competencias desarrolladas.

La educación basada en competencias y las plataformas para habilitar dicho modelo educativo, toman mayor relevancia cuando existe la necesidad de resolver temas tales como: el tiempo necesario para que un alumno logre graduarse, así como incrementar el dominio en temas propios de su especialidad.

BIG DATA

Big Data es definida como un conjunto de datos en grandes proporciones donde la información puede ser estructurada, semi-estructurada o no estructura. Mediante el uso de técnicas de procesamiento de datos, se explota la información con la finalidad de apoyar la toma de decisiones.

En las instituciones educativas , Big Data es asociado a la actividad de recolectar una basta cantidad de datos provenientes de diversas entidades digitales: foros de discusión, sistemas de entrega de tareas, sistemas de exámenes en línea, etc, buscando transformar los datos obtenidos en información valiosa para recomendar acciones que ayuden a mejorar el modelo educativo así como los resultados de aprendizaje de los estudiantes.

El tema de Big Data no es nuevo en las instituciones educativas, las áreas de investigación se apoyan en dichas técnicas de recolección de datos para hacer sus evaluaciones y estudios. Con la incorporación de sistemas educativos que registran las actividades académicas correspondientes a cada alumno, la inclusión de Big Data en los contextos educacionales tomo mayor relevancia. La recolección de datos en un gran volumen y detalle en conjunto con metodologías de evaluación y correlación de información, le permiten a la institución educativa definir un valor significado a los datos estadísticos entre acciones y resultados. El principal reto de una institución que busca hacer uso de Big Data, es lograr identificar y categorizar los datos de mayor relevancia, presentándolos de una forma clara y ordenada, apoyándose en teorías o hipótesis y evitando las pseudo-correlaciones.

REALIDAD AUMENTADA

La Realidad Aumentada ( AR – Augmented Reality) permite integrar imágenes, audio, vídeo o información dentro de un espacio real. Gracias a la mezcla de un espacio real con información digital, el usuario puede interactuar en un espacio real con los elementos virtuales a su alcance.

La Realidad Aumentada puede ayudar a los estudiantes a mejorar el nivel de entendimiento de los temas, gracias a la incorporación de contenidos directamente ligados a las actividades y situaciones que enfrentarán durante su vida profesional, logrando ofrecer una mejor experiencia de aprendizaje así como una mayor retención del conocimiento adquirido.

REALIDAD VIRTUAL

La Realidad Virtual (VR – Virtual Reality) permite tener una experiencia inmersiva dentro de mundos virtuales simulados por computadora, donde se pueden lograr experiencias sensoriales.

La Realidad Virtual tiene el potencial para impactar en la educación gracias a la forma en que puede entregar los contenidos educativos para aprendizaje a través de una computadora o un dispositivo móvil. La simulación de espacios virtuales controlados, con los elementos necesarios para realizar una actividad educativa, habilita la posibilidad de que el estudiante intente diversas formas de resolver un problema o reto y aprender de sus errores o explorar nuevas alternativas de solución.

LIBROS DE TEXTO ADAPTATIVOS

Un libro de texto adaptativo ofrece una experiencia de aprendizaje que personaliza el proceso de aprendizaje. Los libros de texto adaptativos son herramientas donde la plataforma de entrega de contenidos está ligada a un proveedor. El libro de texto adaptativo ofrece al alumno una serie de interacciones basadas en una ruta de aprendizaje y adaptadas al contenido digital según sean los logros obtenidos de forma individual o grupal.

Los libros de texto adaptativo pueden incorporarse como contenido suplementario o como contenido central. Aunque se han logrado progresos en las áreas de algoritmos, meta-data y ciencia del aprendizaje que son la base para los libros de texto adaptativos, los proveedores de este tipo de tecnología sigue trabajando en mejorar cada uno de los componentes citados.

APRENDIZAJE ADAPTATIVO

El aprendizaje adaptativo permite ajustar de forma dinámica, la manera en que un contenido instruccional es presentado a los estudiantes en base a sus respuestas o preferencias. El aprendizaje adaptativo, depende en gran medida de una larga colección de datos de aprendizaje así como de las respuestas pedagógicas algorítmicamente derivadas.

El aprendizaje adaptativo tiene sus raíces en los sistemas inteligentes de tutoreo de los años 50, pero gracias a la capacidad de capturar más datos relacionados a la actividad de aprendizaje mediante el uso de sistemas educativos en línea, se lograron avances significativos. Compañías como CogBooks y Knewton han trabajado en demostrar la viabilidad de usar aprendizaje adaptativo, mediante el desarrollo y experimentación con plataformas para tal fin. El potencial de una plataforma de aprendizaje adaptativo, recae en 4 aspectos: la calidad de los meta-datos anexos a cada “morsel” de contenido, las teorías de aprendizaje que definen el algoritmo de adaptación, la calidad de los datos que alimenta el desarrollo del algoritmo y el algoritmo en si mismo. Cualquier error o debilidad en alguno de los puntos anteriormente citados, reduce el potencial y promesa de tener un aprendizaje adaptativo para cada estudiante.

Descarga nuestro reporte de tendencias en formato PDF

DESCARGAR

Apoyamos al proceso de enseñanza-aprendizaje en la evaluación, experimentación y diseño de soluciones con tecnologías educativas emergentes.

CONTÁCTANOS