Home » Smart_Learning (Page 18)
Category Archives: Smart_Learning
Aprender para el trabajo, aprender en el trabajo
Aprender para el trabajo, aprender en el trabajo
Déborah Martín. Cofundadora de Pedagogía para el éxito
Faraón Llorens. Director de la Cátedra Santander-UA de Transformación Digital (Universidad de Alicante)
Miércoles 24 de marzo de 2021
El aprendizaje de competencias digitales
FormandoFuturo. Hacia una era digital en la formación
23, 24 y 25 de marzo de 2021
www.formandofuturofundae.com
FUNDAE (Fundación Estatal para la Formación en el Empleo)
SEPE (Servicio Público de Empleo Estatal)
Vídeos de las Jornadas (www.formandofuturofundae.com/jornadas)
Vídeo de la jornada El aprendizaje de competencias digitales:
www.formandofuturofundae.com/jornadas/el-aprendizaje-de-competencias-digitales
Mi intervención tiene lugar entre los minutos 33:40 y 49:49
Aplicando la ciencia del aprendizaje
Aplicando la ciencia del aprendizaje
Richard E. Mayer
Editorial GRAÓ
Colección “Educación basada en evidencias”
www.grao.com/es/producto/aplicando-la-ciencia-al-aprendizaje-ee002
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 91)
“La enseñanza es la intervención que el enseñante realiza en el entorno de aprendizaje con el fin de estimular su aprendizaje. Esta definición comprende dos partes: la enseñanza es algo que el enseñante hace, y la intención del enseñante es asistir a una persona en su aprendizaje”
(Página 93)
“La investigación científica permite basar los principios de la enseñanza en evidencias en lugar de que estos se basen en modas, ideologías, o en la práctica común”.
(Página 112-113)
“Slava Kalyuga lo denomina el efecto de inversión de la experiencia, en referencia a su hallazgo de cómo algunos principios del diseño didáctico que funcionan en alumnos principiantes resultan ineficaces, o incluso perjudiciales, para los alumnos con experiencia”.
(Página 137)
“La evaluación es inseparable del aprendizaje y la enseñanza. Por una parte, la evaluación está vinculada al aprendizaje en tanto que ésta contribuye a describir con claridad aquello que es aprendido; por otra, está vinculada a la enseñanza en tanto que le sirve de guía”.
Towards an Iterative Design for Serious Games
Towards an Iterative Design for Serious Games
Sergio J. Viudes-Carbonell, Francisco J. Gallego-Durán, Faraón Llorens-Largo y Rafael Molina-Carmona
Grupo de investigación Smart Learning
Cátedra Santander-UA de Transformación Digital
Universidad de Alicante
Special Issue “Design Methodology for Educational Games”
Sustainability, 2021
doi.org/10.3390/su13063290
Abstract:
The design and development of Serious Games is a complex task,including a considerable risk of failure. Many attempts end up in non-fun, non-engaging games that fail to meet the purpose of improving education. Many different proposals have been published in the form of design frameworks, with the aim of helping practitioners succeed. Although these frameworks define and explain relevant concepts and guidelines, there is lack of focus in iterative methodologies. These methodologies have proven valuable in other areas on engineering and are also used by commercial game designers. This work proposes the introduction of iterative design for Serious Games and presents an early stage methodology, along with an example of the core mechanic of a game and a prototype for learning the concept of slope of a line.
Keywords: serious games; education; game design; games; iterative methodologies
How Humans Judge Machines
How Humans Judge Machines
César A. Hidalgo, Diana Orghiain, Jordi Albo Canals, Filipa de Almeida and Natalia Martin
MIT Press
https://mitpress.mit.edu/books/how-humans-judge-machines
¿Reaccionarías de forma diferente a los actos de discriminación dependiendo de si son llevados a cabo por una máquina o por un humano? ¿Existen condiciones en las que juzgamos injustamente a las máquinas? Este libro nos acerca a la comprensión de las consecuencias éticas de la IA
https://www.judgingmachines.com
Digital Edition (Free): Desktop Edition (PDF)
Summary
How people judge humans and machines differently, in scenarios involving natural disasters, labor displacement, policing, privacy, algorithmic bias, and more.
How would you feel about losing your job to a machine? How about a tsunami alert system that fails? Would you react differently to acts of discrimination depending on whether they were carried out by a machine or by a human? What about public surveillance? How Humans Judge Machines compares people’s reactions to actions performed by humans and machines. Using data collected in dozens of experiments, this book reveals the biases that permeate human-machine interactions. Are there conditions in which we judge machines unfairly?
Is our judgment of machines affected by the moral dimensions of a scenario? Is our judgment of machine correlated with demographic factors such as education or gender? César Hidalgo and colleagues use hard science to take on these pressing technological questions. Using randomized experiments, they create revealing counterfactuals and build statistical models to explain how people judge artificial intelligence and whether they do it fairly. Through original research, How Humans Judge Machines bring us one step closer to understanding the ethical consequences of AI.
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página ix)
“People judge humans by their intentions and machines by their outcomes”
(Página )
“”
Evolución de la Universidad – modelo de universidad digital – mUd (infografía)
Esta infografía se puede descargar desde http://hdl.handle.net/10045/112624
Crónica de (casi) un año de docencia universitaria en confinamiento
Crónica de (casi) un año de docencia universitaria en confinamiento
Faraón Llorens
5 de febrero de 2021
Vídeo (13:11):
https://vertice.cpd.ua.es/236308
Diseñar actividades de aprendizaje para tiempos inciertos
Diseñar actividades de aprendizaje para tiempos inciertos
Faraón Llorens Largo
Seminario/taller a distancia
2 y 16 de febrero de 2021
De 16:00 a 17:30 (día 2 de febrero); De 16:00 a 18:00 (día 16 de febrero)
Actividades de Formación Continua 2021
Instituto de Ciencias de la Educación
Universidad Politécnica de Madrid
http://www.ice.upm.es/v2007/actividades/informacion/actividad.asp?i=0&a=6836
Tras la migración a una docencia remota de emergencia para finalizar el curso 2019-2020, disponíamos de tiempo antes de empezar el curso 2020-2021 para diseñar nuestra docencia adaptada a la nueva normalidad. Pero la nueva normalidad ha sido de todo menos normal. Los rectores y rectoras de las universidades españolas, a través de CRUE Universidades Españolas, defendieron la presencialidad de las clases, aunque garantizando una vuelta segura a las aulas siguiendo las recomendaciones sanitarias. Pero la realidad ha sido implacable y corremos el peligro de no impartir ni docencia presencial ni docencia en línea.
Tras haber finalizado el curso digitalizando lo diseñado, y haber intentado diseñar para lo digital, propongo diseñar para la incertidumbre. Un diseño docente tolerante a fallos, que permita su funcionamiento si cambian las circunstancias, adecuada para los contextos presenciales discontinuos a los que nos estamos enfrentando.
Estamos centrando el debate en la dicotomía presencialidad y virtualidad, pero tan importante como el espacio en el que se desarrollan las actividades de aprendizaje es el momento. La sincronía y la asincronía juegan un papel muy importante en la formación remota. Reflexionaremos sobre el diseño de actividades de aprendizaje que se puedan mover tanto en la dimensión espacial como temporal.
La experiencia acumulada por los profesores desde marzo hasta ahora son de enorme valor. Compartir este conocimiento puede ser de gran utilidad para la mejora docente. Una parte importante del taller es la puesta en común de propuestas para abordar el futuro de nuestras clases en un escenario formativo incierto.
Objetivos:
- Analizar la situación por la que ha pasado la docencia universitaria desde el 14 de marzo de 2020 hasta la actualidad.
- Reflexionar sobre el diseño de actividades de aprendizaje que puedan ser lo suficientemente flexibles como para adaptarse a una situación incierta.
- Recoger experiencia para la mejora de la docencia universitaria y el aprendizaje de los estudiantes en un entorno híbrido.
Lecturas previas:
- Recomendaciones para una docencia no presencial y apoyada con tecnología. Faraón Llorens (16/03/2020). https://blogs.ua.es/faraonllorens/2020/03/16/recomendaciones-para-una-docencia-no-presencial-y-apoyada-con-tecnologia
- Coronavirus, la prueba del algodón de la universidad digital. Faraón Llorens (01/04/2020). Universidad, Sí. Una conversación pública sobre la universidad. https://www.universidadsi.es/coronavirus-la-prueba-del-algodon-de-la-universidad-digital
- Docencia de emergencia: cómo cambiar el motor en pleno vuelo. Faraón Llorens (29/04/2020). Universidad, Sí. Una conversación pública sobre la universidad. https://www.universidadsi.es/docencia-de-emergencia-como-cambiar-el-motor-en-pleno-vuelo
- Reflexión para una docencia postpandemia. Faraón Llorens (30/04/2020). https://blogs.ua.es/faraonllorens/2020/04/30/reflexion-para-una-docencia- postpandemia
- Análisis de algunas casuísticas de la transición repentina y obligada de la docencia universitaria a la no presencialidad. Faraón Llorens (10/05/2020). https://blogs.ua.es/faraonllorens/2020/05/10/analisis-de-algunas-casuisticas-de-la-transicion-repentina-y-obligada-de-la-docencia-universitaria-a-la-no-presencialidad
- Declaración de AENUI sobre retos educativos para el curso 2020-2021. Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática (Junio de 2020) https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/107275/1/DeclaracionAENUI-2020.pdf
- La universidad que viene: de la ‘docencia remota de emergencia’ a la ‘presencialidad adaptada’. Fermín Sánchez, David López, Faraón Llorens, José Manuel Badía y María Jesús Marco (18/06/2020). The Conversation. https://theconversation.com/la-universidad-que-viene-de-la-docencia-remota-de-emergencia-a-la-presencialidad-adaptada-140794
- La COVID-19: ¿enzima de la transformación digital de la docencia o reflejo de una crisis metodológica y competencial en la educación superior? Francisco J. García-Peñalvo y Alfredo Corell. Campus Virtuales, 9 (2), 83-98, 2020. http://www.uajournals.com/campusvirtuales/journal/17/7.pdf
COVID-proof: cómo el aprendizaje basado en proyectos ha soportado el confinamiento
COVID-proof: cómo el aprendizaje basado en proyectos ha soportado el confinamiento
Faraón Llorens-Largo, Carlos J. Villagrá Arnedo, Francisco J. Gallego-Durán y Rafael Molina-Carmona
Grupo de investigación Smart Learning
Universidad de Alicante
Campus Virtuales (Vol. X, Num. 01)
Enero/Febrero, 2021
Resumen:
Las universidades han sido sometidas a una prueba de estrés, con una migración a remoto de toda la actividad. En el mundo educativo, los resultados han sido muy dispares, dependiendo del nivel educativo, de las materias, de las metodologías utilizadas, de las competencias digitales docentes y genéricas de los profesores, y de las competencias digitales y del entorno personal de los estudiantes, entre otros factores. En este artículo mostramos nuestra experiencia con la metodología de aprendizaje basado en proyectos (ABP) utilizada en cuarto curso del grado de Ingeniería Multimedia de la Universidad de Alicante. Podemos afirmar que esta metodología ha soportado con éxito el confinamiento. Describimos nuestra experiencia para que pueda ser adaptada y probada en otras situaciones. Haría falta profundizar en el análisis para establecer si los resultados pueden ser extrapolables a otras experiencias de ABP, a otras metodologías activas, incluso a esta propia propuesta remota desde el principio, sin meses previos de presencialidad.
Palabras clave:
Aprendizaje activo, Aprendizaje basado en proyectos, Aprendizaje remoto, Tecnología educativa, Interacción.
La educación personalizada a través de la inteligencia artificial
La educación personalizada a través de la inteligencia artificial
Senén Barro
Universidade de Santiago de Compostela
Conferencia de apertura
XI CIDU (Congreso Iberoamericano de Docencia Universitaria)
cidu2020.ull.es
Charla del minuto 56 al 2:14, debate/preguntas hasta el 2:24
L’impacte de la intel·ligència artificial a les empreses
L’impacte de la intel·ligència artificial a les empreses
Xavier Marcet
Papers de l’Observatori de la Indústria
Núm. 12 (pdf)
Generalitat de Catalunya
Departament d’Empresa i Coneixement
http://empresa.gencat.cat
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 11)
“La intel·ligència artificial està en un moment en què la polseguera deixa pas a propostes consistents de noves formes de fer negocis, de relacionar-se amb clients o de poder predir i poder prescriure moltes noves solucions.”
(Página 14)
“La seva lògica és posar màquines intel·ligents per potenciar les persones. Seran empreses d’humanitat augmentada.”
(Páginas 14-15)
“És per això que hom proposa un camí de 9 passos que ajudin a les empreses a fer una reflexió orientada a construir oportunitats singulars per a cadascuna d’elles:
1. Tenir un coneixement bàsic sobre intel·ligència artificial per poder-ne avaluar impacte i oportunitats.
2. Pensar en com la intel·ligència afectarà els clients.
3. Fer una primera definició del valor concret que pot tenir per a l’empresa la intel·ligència artificial.
4. Pensar en les dades de què hom disposa com empresa, sense dades fer intel·ligència artificial és possible però és molt més difícil.
5. Focalitzar-se en una solució d’intel·ligència artificial (o en el seu cas una solució convencional) que d’acord amb les dades i els problemes, aspiracions o necessitats sigui de valor per a l’empresa.
6. Desplegar la solució, constatant si cal una solució estandarditzada o bé cal una solució personalitzada.
7. Entrenar la solució d’intel·ligència artificial per obtenir uns resultats, afinats i fiables.
8. Pensar en termes de canvi organitzatiu, de com la nova solució requerirà canviar mentalitats de clients o de col·laboradors.
9. Avaluar el projecte d’introducció de la solució d’intel·ligència artificial en termes clàssics d’un projecte i comprovar que la tríada impacte – cost – temps és realment interessant.
Estic absolutament convençut que les preguntes que es proposen per acostar l’ús de la intel·ligència artificial a les empreses seran bones per a moltes empreses més enllà de si acaben usant solucions pròpiament d’intel·ligència artificial o solucions estadístiques o de business intelligence de les que ja disposen moltes empreses. El més important és entendre com les dades de què disposem ajuden a predir situacions i a prescriure millors decisions. La feina dels directius és prendre decisions. Si la intel·ligència artificial serveix per millorar la qualitat de la presa de les decisions, el management canviarà de forma substancial.”