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CALM: un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado

CALM: un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado

XII Jornadas de Investigación en Innovación Docente de la UNED
Vicerrectorado de Digitalización e Innovación
Instituto Universitario de Educación a Distancia (IUED)
31 mayo y 1-2 junio del 2022

https://multiweb.uned.es/w26610

Martes 31 de mayo

Proyectos UniDigital. Fondos europeos de recuperación y resiliencia

Moderador: Jesús González Boticario. Vicerrector de Digitalización e Innovación. UNED

Proyecto DigitALL. Ismael García Varea. Vicerrector de Transformación y Estrategia Digital. Universidad de Castilla la Mancha.

Proyecto DigCompEdu. Juan Ramón Velasco. Vicerrector de Innovación Docente y Transformación Digital. Universidad de Alcalá de Henares.

Proyecto CALM: un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado. Rafael Molina Carmona y Alberto Real Fernández. Adaptive Learn. Universidad de Alicante.

Vídeo en canal UNED:
https://canal.uned.es/series/623c24f6b609230d541258f8

Teaching Machines

Teaching Machines
The history of personalized learning

Audrey Watters
The MIT Press

https://mitpress.mit.edu/books/teaching-machines

Summary:
Contrary to popular belief, ed tech did not begin with videos on the internet. The idea of technology that would allow students to “go at their own pace” did not originate in Silicon Valley. In Teaching Machines, education writer Audrey Watters offers a lively history of predigital educational technology, from Sidney Pressey’s mechanized positive-reinforcement provider to B. F. Skinner’s behaviorist bell-ringing box. Watters shows that these machines and the pedagogy that accompanied them sprang from ideas—bite-sized content, individualized instruction—that had legs and were later picked up by textbook publishers and early advocates for computerized learning.

Watters pays particular attention to the role of the media—newspapers, magazines, television, and film—in shaping people’s perceptions of teaching machines as well as the psychological theories underpinning them. She considers these machines in the context of education reform, the political reverberations of Sputnik, and the rise of the testing and textbook industries. She chronicles Skinner’s attempts to bring his teaching machines to market, culminating in the famous behaviorist’s efforts to launch Didak 101, the “pre-verbal” machine that taught spelling. (Alternate names proposed by Skinner include “Autodidak,” “Instructomat,” and “Autostructor.”) Telling these somewhat cautionary tales, Watters challenges what she calls “the teleology of ed tech”—the idea that not only is computerized education inevitable, but technological progress is the sole driver of events.

Enlaces de interés:
Hack Education (hackeducation.com)

Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:

(Página )
“ ”

How Suitable is for Learners an Autonomous, Interactive and Dynamic Learning Model?

How Suitable is for Learners an Autonomous, Interactive and Dynamic Learning Model?
Alberto Real-Fernández, Rafael Molina-Carmona, Faraón Llorens-Largo

Digitalized Resources and Artificial Intelligence based Solutions to Support Personalized Teaching and Learning at Higher Education: What is Beyond 2021? (DRAI)

WEEF/GEDC 2021 (weefgedc2021.org)
(World Engineering Education Forum)
Diversity and ethics in education for an inclusive ans sustainable world
15th-18th November 2021
Madrid, Spain

A. Real-Fernández, R. Molina-Carmona and F. Llorens-Largo, “How Suitable is for Learners an Autonomous, Interactive and Dynamic Learning Model?,” 2021 World Engineering Education Forum/Global Engineering Deans Council (WEEF/GEDC), 2021, pp. 617-623, doi: 10.1109/WEEF/GEDC53299.2021.9657378.

Abstract:
Facing the traditional static learning, a smart learning system that proposes a dynamic, interactive and autonomous learning is proposed. Based on the concepts of learning competence and learning activity, this system aims to fulfill the current individual needs of the learners and to be a support tool for the teacher to understand their learners’ needs and performance. In order to validate the features of the model, and verify how suitable it is for the learners, a platform has been developed which implements its structure and main concepts to be used in a course. Then both teachers and learners have been asked about their experience. Concretely, the main features selected to validate include motivation, interaction, progression, the fact of knowing the learning state at any time, that learners can be autonomous by marking their own learning pace and selecting their own learning path, the continuous learning cycle the system will implement and the usefulness of the system as a teaching tool. All these features are considered crucial for the proposal and, after analysing the results of the survey and interviews, it has been confirmed that the system have achieved them.

URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9657378

Educar humanos en un mundo de máquinas inteligentes

Educar humanos en un mundo de máquinas inteligentes.
100 ideas y reflexiones sobre la nueva educación que necesita la sociedad

Alfons Cornella y Lluís Cugota
Profit editorial
www.profiteditorial.com/libro/educar-humanos-mundo-maquinas-inteligentes

Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:

(Página 8)
“En este medio cambiante y diverso la educación tiene planteado un gran reto: descubrir el talento de cada persona y animarla a desarrollarlo al máximo desplegando sus propias capacidades.”

(Página 23)
“Debemos adaptarnos a un mundo que evoluciona con rapidez y atrevernos a ponerlo en cuestión”

(Página 25)
“Hemos de aprender a luchar con las máquinas, no contra ellas. Debemos entrenar a toda esta nueva generación para que use las máquinas a su favor”

(Página 31)
“En el futuro, si una persona desea un trabajo, deberá ser tan diferente de una máquina como sea posible; especialmente tendrá que ser creativo, crítico y socialmente hábil. Entonces, ¿por qué se sigue enseñando a los niños a comportarse como máquinas?”

(Página 53)
“Hemos mantenido durante mucho tiempo que la colaboración es buena per se. Colaboramos y punto. Sin darnos cuenta de que la colaboración debe ser una herramienta para sacar provecho de la concentración de cada persona.”

(Página 61)
Gráfico de “Modelo de cascada y de desarrollo ágil”.

(Página 82)
“La tendencia es ir hacia una educación sumamente personalizada. Es como si volviéramos atrás en una espiral tiempo: ¿quién podía gozar de una educación en los siglos XVIII o XIX? Solo las personas adineradas, y era siempre una educación personalizada.
Antes del modelo alemán de educación de Bismarck, que es el que sigue imperando en la actualidad, quien seguía una educación tenía un tutor. Ahora, esa espiral regresa al punto de partida al defender que para aprender se necesita realmente un tutor. La diferencia es que ahora, en lugar de ser solo un estudiante quien lo hace, son millones. Es la espiral de la historia. Hacemos lo mismo pero de otra manera.”

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

Desafíos de las Universidades para su Transformación Digital. El poder de los datos y los algoritmos

Desafíos de las Universidades para su Transformación Digital.
El poder de los datos y los algoritmos

Foro LACLO
22 de octubre de 2020

XV Latin American Conference on Learning Technologies (LACLO 2020)
19-23 de octubre de 2020
Universidad Técnica Particular de Loja, Loja (Ecuador)

Smartly Learning through step decomposition, automation and Gamification

Smartly Learning through step decomposition, automation and Gamification
Francisco J. Gallego-Durán, Carlos J. Villagrá Arnedo, Rafael Molina-Carmona, Faraón Llorens-Largo
Grupo de investigación Smart Learning
Universidad de Alicante

Track 5. Smart Learning
International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (TEEM’20)
https://2020.teemconference.eu
Online Conference, October 21-23, 2020

Abstract:
On previous years teaching Logic and Algebra many student conceptual issues were identified by analysing their solution attempts to exercises. Present work proposes a new design of exercises and student workflow to target these issues.
Classical algebraic exercises integrate many concepts. Most issues identified were related to low- level concepts. Moreover, students proved unable to identify these issues and solve them by practicing. They tended to get frustrated not knowing the causes of their failures.
This design proposal starts with minimal exercises requiring a single step to be solved. Classical exercises are decomposed into these single steps. Simplicity of these exercises helps generating many instances automatically. Design focus is placed on previously identified issues. Designed exercises are composed in a pyramidal model of knowledge.
To motivate students to carry out many of the proposed exercises, Gamification techniques are used. Designed exercises are automated using Moodle questionnaires. These questionnaires are contextualized as adventure activities in a role play story line, including Quests, Dungeons, Weapons and Bosses. Rules are designed according to this context. Detailed design is included for replication.

Time-Dependent Performance Prediction System for Early Insight in Learning Trends

Time-Dependent Performance Prediction System for Early Insight in Learning Trends
Carlos Villagrá-Arnedo, Francisco Gallego-Durán, Faraón Llorens-Largo, Rosana Satorre-Cuerda, Patricia Compañ-Rosique, Rafael Molina-Carmona
International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence (IJIMAI)
ISSN: 1989-1660
Volume 6, issue 2
2020
https://www.ijimai.org/journal/bibcite/reference/2775

DOI:10.9781/ijimai.2020.05.006

Abstract
Performance prediction systems allow knowing the learning status of students during a term and produce estimations on future status, what is invaluable information for teachers. The majority of current systems statically classify students once in time and show results in simple visual modes. This paper presents an innovative system with progressive, time-dependent and probabilistic performance predictions. The system produces by-weekly probabilistic classifications of students in three groups: high, medium or low performance. The system is empirically tested and data is gathered, analysed and presented. Predictions are shown as point graphs over time, along with calculated learning trends. Summary blocks are with latest predictions and trends are also provided for teacher efficiency. Moreover, some methods for selecting best moments for teacher intervention are derived from predictions. Evidence gathered shows potential to give teachers insights on students’ learning trends, early diagnose learning status and selecting best moment for intervention.

Keywords
E-learning, Education, Learning Analytics, Learning Management Systems, Prediction, Support Vector Machine

Computational Characterization of Activities and Learners in a Learning System

Computational Characterization of Activities and Learners in a Learning System
Alberto Real-Fernández, Rafael Molina-Carmona and Faraón Llorens-Largo
Applied Sciences
ISSN: 2076-3417
Special Issue “Smart Learning”
Volume 10, issue 7
2020
https://www.mdpi.com/2076-3417/10/7/2208

Abstract
For a technology-based learning system to be able to personalize its learning process, it must characterize the learners. This can be achieved by storing information about them in a feature vector. The aim of this research is to propose such a system. In our proposal, the students are characterized based on their activity in the system, so learning activities also need to be characterized. The vectors are data structures formed by numerical or categorical variables such as learning style, cognitive level, knowledge type or the history of the learner’s actions in the system. The learner’s feature vector is updated considering the results and the time of the activities performed by the learner. A use case is also presented to illustrate how variables can be used to achieve different effects on the learning of individuals through the use of instructional strategies. The most valuable contribution of this proposal is the fact that students are characterized based on their activity in the system, instead of on self-reporting. Another important contribution is the practical nature of the vectors that will allow them to be computed by an artificial intelligence algorithm.

Keywords
smart learning; learner characterization; student characterization; feature vector; adaptive learning

Se acabó el promedio

Se acabó el promedio.
Cómo tener éxito en un mundo que valora la uniformidad

Todd Rose
Harper Collins Español (www.harpercollinsespanol.com)

https://harpercollinsespanol.com/libros/libro/9780718087494/se-acabo-el-promedio/

Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:

(Página 73)
“Las matemáticas del promedianismo son conocidas como estadística. /…/ Pero para comprender con exactitud a los individuos uno debe volverse a una clase muy diferente de matemáticas, conocidas como sistemas dinámicos“.

(Página 74)
“El principal método de investigación del promedianismo es suma, después analiza: primero combina a mucha gente junta y busca patrones en el grupo. Luego usa los patrones de ese grupo (como promedios y otras estadísticas) para analizar y modelar los individuos. En vez de eso, la ciencia del individuo enseña a los científicos a analizar y después sumar: primero, busca los patrones dentro de cada individuo. Luego busca modos de combinar esos patrones individuales en la perspectiva colectiva”.

(Página 77)
“Existe una dificultad en este enfoque individual: requiere una gran cantidad de datos, muchos más que los enfoques promedianos /…/ No obstante, ahora vivimos en la era digital, y en la última década la capacidad para adquirir, almacenar y manipular cantidades masivas de datos individuales se ha convertido en algo práctico y común”.

Los tres principios de la individualidad: principio de la irregularidad (casi cualquier característica humana significativa consiste en múltiples dimensiones), principio del contexto (los rasgos son un mito) y principio de las sendas (todos andamos por el camino menos transitado).

(Página 87)
Principio de la irregularidad. “No podemos aplicar el pensamiento unidimensional para entender algo que es complejo e “irregular”. Una cualidad es irregular si cumple dos criterios. Primero, debe estar compuesta de múltiples dimensiones. Segundo, esas dimensiones deben estar débilmente relacionadas entre sí”.

(Página 112)
Principio del contexto. “La conducta individual no se puede explicar o predecir aparte de una situación particular, y que la influencia de una situación no se puede especificar sin mencionar al individuo que la está experimentando”.

(Página 138)
Principio de las sendas. “Hace dos afirmaciones importantes. Primero, en todos los aspectos de nuestra vida y para cualquier objetivo dado hay muchas maneras igualmente válidas de alcanzar el mismo resultado; y, segundo, la senda particular que resulta óptima para ti depende de tu propia individualidad”.

Capítulo 8. Reemplazar el promedio en la educación superior (pag. 177-195)

(Página 182-183)
“Transformar la estructura promedianista de nuestro sistema actual en un sistema que valore al estudiante individual requiere que adoptemos estos tres conceptos clave:
– Garantizar las credenciales, no los diplomas.
– Reemplazar notas por competencias.
– Dejar que los estudiantes determinen su senda educativa.”

(Página 200)
“Esto significa que si queremos igualdad de oportunidades para todo el mundo, si queremos una sociedad donde cada uno de nosotros tenga las mismas oportunidades de vivir al máximo de su pontencial, entonces debemos crear instituciones profesionales, educativas y sociales que sean responsables con la individualidad”

(Página 202)
“Si estamos buscando la institución donde implementar el ajuste igualitario tendría el mayor impacto inmediato, el lugar para empezar está claro: la educación pública. A pesar del hecho de que el “aprendizaje personalizado” es la expresión que está de moda hoy en la educación, y a pesar de los esfuerzos de muchas organizaciones por buscar cambiar el sistema, casi todo el sistema educativo tradicional sigue diseñado para asegurarse de que los estudiantes reciben exactamente la misma experiencia estandarizada.”