La revolución de datos masivos en las aulas
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El documento aborda la transformación educativa impulsada por la revolución digital y el big data, destacando la necesidad de un aprendizaje personalizado y adaptado a las diversas capacidades de los estudiantes. Se discuten las limitaciones del sistema educativo tradicional y se proponen nuevas metodologías de aprendizaje colaborativo y social. Además, se menciona el potencial del big data y el aprendizaje automático para personalizar contenidos y mejorar la experiencia educativa.
La revolución de datos masivos en las aulas
- 1. Feria de Madrid - 3 y 4 de marzo - 2016 - La revolución de los datos masivos en las aulas
- 5. Elige el color que más te guste siempre y cuando sea negro “Henry Ford”
- 6. Todo esta definido • Quien es inteligente • Quien es tonto • Quien es raro
- 7. Pero resulta • Que un raro
- 8. Pero resulta
- 9. Pero resulta • Un tonto
- 10. Pero resulta • Cualquiera era un tonto si no cumplías los patrones establecidos
- 12. Y que pasaba con los distintos CONFLICTIVOS FRACASO CONFLICTIVOS FRACASO POR DEBAJO POR ENCIMA ALGUNOS ALUMNOS SIEMPRE FUNCIONAN BIEN
- 14. ¿Cómo es? • Un único sistema para todos • Un sistema que gira alrededor del contenido • Memorizar respuestas para nuestra vida • Por tanto necesita tests para comprobar que aprendes • El centro del aprendizaje gira alrededor del profesor/universidad • Caldo de cultivo para los “Gurus”
- 15. La probabilidad de que un Gurú acierte es la misma que un mono a una diana
- 17. Cada uno de nosotros es distinto
- 19. Transformación y cambio • Cambio de modelo • Cambio de la sociedad • Todo cambia y lo hace rápido
- 20. Pasamos de las sociedad industrial donde todos somos iguales y donde el aprendizaje gira entorno al contenido y las Universidades
- 21. a la sociedad digital donde cada uno de nosotros es ÚNICO y el protagonismo del aprendizaje gira entorno a cada uno de nosotros
- 23. Ya no sólo hay una forma de ser listo Altas capacidades
- 24. Distintas capacidades • En la música • En el arte • En las matemáticas • En la creatividad
- 25. Distintas motivaciones • En la música • En el arte • En las matemáticas • En la creatividad
- 26. Distintos ritmos y estilos de aprendizaje
- 27. No todos aprendemos todo a la misma velocidad ni reaccionamos igual ante distintos estímulos
- 28. Entonces cual es el futuro
- 29. Claves del futuro • Aprendizaje personalizado • Aprendizaje adaptado • Aprendizaje ubicuo • Aprendizaje colaborativo • Aprendizaje social • Experiencias de aprendizaje
- 30. 30 Aprendizaje Compartido gracias a la Gestión del Conocimiento y Formalización del Aprendizaje Informal Mix de metodologías basado en Aprendizaje y Contenido Informal bajo demanda Aprendizaje Guiado por Tutor basado en Contenidos y Gestión (LMS) Enseñanza Asistida por Ordenador basada en Modelo de Autoaprendizaje 1990 s 2000 + 2005 + 2010 + Aprendizaje Extendido a la Comunidad gracias a las Redes Sociales y al mix de intereses personales y profesionales 2012+ e-learning CBT Informal Learning Collaborative Learning Social Learning Fuente: Bersin & Associates 2015… Entornos personales de aprendizaje. Contenidos autoadaptativos My Learning
- 32. Cómo es posible • Muchos datos vs. Pocos datos • Todas las fuentes vs. Sólo algunas fuentes • Cantidad de datos vs. Calidad de datos • Todos los datos vs. Sólo algunos datos • Machine learning o aprendizaje automático de las máquinas
- 33. El Big data ya aporta más cambios a la medicina que los propios médicos
- 34. trVeamos un ejemplo IBM
- 35. trVeamos un ejemplo Microsoft
- 36. trVeamos un ejemplo Google
- 37. trVeamos un ejemplo Google
- 38. Retos • Aún faltan datos • No hay suficientes datos compartidos • Cuanto más datos más fiables los patrones y los resultados de las correlaciones entre variables significativas
- 39. Oportunidades • MOOCs • E-Learning todo queda registrado • xApi o bbdd de datos compartidas con millones de datos de usuarios
- 40. Qué estamos consiguiendo • Tenemos teradatos de información • 50.000 alumnos en todo tipo de cursos • Todo está registrado • Encontramos patrones significativos • Descubrimos cosas que no nos esperábamos
- 41. Qué estamos consiguiendo • Personalizamos y Adaptamos: – Contenidos – El nivel y casos – Ritmo de aprendizaje – Ofrecemos datos relevantes a los profesores • Problema con un contenido • Problema con una explicación • Sobre estilos de aprendizaje y motivaciones de cada alumno
- 42. Qué estamos consiguiendo • Adaptar los itinerarios de aprendizaje a cada estilo, ritmo, capacidad y motivación. – Resultados – Progreso – Estilo de aprendizaje – Nivel inicial – Patrones de otros usuarios (como Amazon)
- 44. El Big Data es la tecnología que cambiará la forma de ver el mundo también en las escuelas Descubriremos el qué aunque no llegaremos a saber el por qué pero para qué.