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Las tecnologías en la personalización del aprendizaje

Por Antonio Dueñas y Pedro Jurado de los Santos

La industrialización impulsó la fabricación de productos en grandes cantidades para conseguir economías de escala, implicando la reducción de los costes en función de la cantidad de producción. Estos bienes tenían las mismas formas y usos. Los avances tecnológicos y su introducción en la industria han posibilitado la fabricación de productos personalizados, adaptados al gusto del consumidor, en series más cortas y a unos costes razonables. Por ejemplo, en este sentido, la impresión 3D ha facilitado esta personalización y está siendo considerada como una de las grandes revoluciones de los últimos tiempos, siendo los ámbitos de aplicación múltiples (ropa, calzado, piezas mecánicas, comida, …).

En su proceso de desarrollo, la producción, de centrarse en las cualidades del producto, incluido su uso y basado en los criterios o estrategias de las marcas, ha pasado a centrarse en las necesidades de los clientes, para lo que la información que se dispone de ellos se conforma como la clave de toma de decisiones. Se tiene en cuenta sus preferencias, opiniones, intereses y expectativas. Esta información se obtiene de múltiples fuentes, tales como bases de datos de clientes, historial de compras, devoluciones, incidencias de soporte técnico, encuestas y formularios de satisfacción o redes sociales, por citar las más notorias.

» Existen algoritmos y modelos matemáticos para detectar el fracaso escolar «

Asumiendo estas tendencias, nos preguntamos por el aprendizaje entendido como una necesidad básica humana. De una visión planteada como el conocimiento y la cultura que todos y todas deben aprender, a un planteamiento que derive en lo que cada uno necesite aprender. Además, las características individuales influyen en cómo se aprende. Por ello, dado que el aprendizaje ocurre cuando se interactúa con los nuevos conocimientos y habilidades, integrándolos en la experiencia de la persona, entendiéndola como diferente para cada una de ellas, se determina que los procesos de aprendizaje varían a lo largo de la vida y en función de los contextos de desarrollo de cada individuo.

Por tanto, la apuesta por un proceso personalizado del aprendizaje permitiría adaptar la persona a la realidad desde los cambios que implican esta interacción. Para ello, mediante las TIC y el uso de las técnicas de Analítica y Big Data, se pueden obtener perfiles de personas que, en función de sus condiciones y características, podrían recibir un tipo de formación adecuada a su perfil y en función del contexto de actuación.

Un ejemplo de la aplicación que se infiere es la referencia a la actuación ante el fracaso escolar. Existen algoritmos y modelos matemáticos para detectar el fracaso escolar que consisten en analizar información histórica de los alumnos, asignaturas cursadas, temario, currículo, notas obtenidas, número de convocatorias usadas para superarlas, edad, sexo, estudios de sus padres, situación económico-familiar y más variables, que se pueden analizar para responder en cada caso y satisfacer sus necesidades, evitando el fracaso. Puede conformarse como un proceso iterativo, cuantos más datos, más finas y precisas serán las soluciones. De esta forma, con la información obtenida de alumnos y sus variables, se podría diseñar acciones formativas específicas de apoyo para los individuos en función de sus necesidades.

Todo ello no significa que la Analítica y Big Data reemplacen el rol de los profesionales de la educación; hay que percibirla como una herramienta que debe ayudar a la toma de decisiones a la hora de planificar y desarrollar las mejores recomendaciones para cada uno de los alumnos, sin conformar un entorno competitivo.

Podemos concluir que, dadas las características diferenciales de cada uno, el proceso de aprendizaje puede facilitarse en función del conocimiento que se disponga de cada persona, por lo que el uso pertinente de las TIC, la Analítica y el Big Data podrán ayudar a favorecer dicho proceso.

Fuente del artículo: https://www.educaweb.com/noticia/2018/05/31/tic-personalizacion-aprendizaje-18486/
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Nicaragua implementará mayor uso de tecnología para la educación

28 de Enero 2018/Fuente:hispantv /Autor: Moisés Mercado

En Nicaragua, el Ministerio de Educación habilitará más aulas digitales en los colegios públicos para facilitar el proceso de aprendizaje de estudiantes del año lectivo 2018, su acceso a internet, lo que permitirá un mejor uso de tecnologías de la información y la comunicación.

Las autoridades educativas de Nicaragua tienen como propósito para este 2018 que los colegios públicos del país tengan acceso libre a internet, lo que permitirá un mejor uso en las aulas de las tecnologías de la información y la comunicación.

Para los representantes del Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (Unicef), la inversión en tecnología para la educación es vital porque aporta al conocimiento de los estudiantes.

En 2018, el Gobierno de Nicaragua a través del Ministerio de Educación equipará 154 aulas móviles digitales.

El Ministerio de Educación realiza capacitaciones sobre el uso de las tecnologías a más de 56,000 docentes quienes impartirán clases en las aulas digitales móviles de los colegios públicos del país.

Moisés Mercado, Managua.

Fuente de la noticia: https://www.hispantv.com/noticias/nicaragua/366711/implementar-tecnologia-educacion-aulas-digitales

Fuente de la imagen: http://www.soytecnoprofe.com/images/imagenes/noticias/2017/tecnologa_y_educacin

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Colombia: Qué es «machine learning» y porqué será tan grande como la llegada de internet

Colombia / 17 de diciembre de 2017 / Autor: Redacción / Fuente: El Espectador

El «aprendizaje automático» cambiará la forma en que vivimos (para bien o para mal).

De acuerdo con un artículo escrito por el experto en tecnología en El País de España, Enrique Martín, el aprendizaje automático o “machine learning” cambiará la forma en la que vivimos y trabajamos. De hecho, esta tecnología de aprendizaje ya está presente en nuestras vidas diarias: en el software de los teléfonos, en los carros, en softwares de mapas, incluso en el algoritmo de Facebook.

Según Israel Olalla, ingeniero español de Google, el machine learning deriva de la Inteligencia artificial y consiste en desarrollar códigos o procesos que le permita a las máquinas aprender a través de un conjunto de datos que se le entregan y que, conforme al desarrollo de la máquina, se van corrigiendo. En otras palabras, es moldear la experiencia y la manera en que un cerebro (en este caso, una máquina) la procesa.

De acuerdo con Martín, este aprendizaje está cambiando el modo en el que los humanos percibimos el mundo: se reduce el tiempo de toma de decisiones, de comunicaciones entre nosotros. “El aprendizaje automático será la tecnología que defina una era”, escribió. Incluso señala que esta tecnología crece a la par con los datos abiertos y la infraestructura de “nube” que cada vez se alimenta más con grupos de datos más grandes. De acuerdo con la International Data Corporation, 7 de cada 10 compañías del mundo tienen su información “subida” en la nube (aunque solo 3 de 10 sepan realmente cómo usar la herramienta).  Adiós a edificios con pisos dedicados a alojar abarrotados archiveros: todo se aloja en la nube. De esos datos se alimenta la máquina programada para el aprendizaje automático, y entre más información tenga, más rápido y efectivamente aprende y se corrige.

El potencial del aprendizaje automático es increíble, sobre todo para grandes empresas de tecnología como Grant o Google que al final, son quienes necesitan, financian y hacen uso del machine learning a gran escala. Según él, el aprendizaje automático reduce el tiempo en el que se crean pronósticos precisos y fiables y puede tener un impacto en la capacidad de las empresas para planificar, hacer presupuestos, identificar anomalías en grandes conjuntos de datos, etc.

Pero hay quienes se oponen a este “avance de la ciencia”, o que por lo menos son escépticos con respecto a sus efectos, y con razón. El reconocido físico Stephen Hawking tiene una idea más fatalista sobre el potencial del “machine learning”. Desde 2014 ha advertido sobre el avance de la inteligencia artificial “para evitar que de destruya la raza humana. Necesitamos encontrar una manera de identificar amenazas potencialmente antes de que tengan la oportunidad de escalar y poner en peligro a la civilización”, dijo.

En noviembre de este año reiteró su escenario apocalíptico y dijo a la revista Wired que “si la gente diseña un virus de computador, alguien diseñará una Inteligencia Artificial que se mejore y se replique a sí misma. Esto sería una nueva forma de vida que superaría a los humanos”.

Malas noticias para el señor Hawking: el aprendizaje automático que se apoya en la infraestructura de la nube es parte integral de casi todas las estrategias de tecnologías de las empresas que trabajan con datos, y no solo ha llegado a las organizaciones, cada vez se intrinca más en la vida de los seres humanos. En ese orden de ideas, un apocalipsis a lo Hawking sería una versión más interesante de esa aburridísima película, Yo Robot, en donde la inteligencia artificial se ha perfeccionado a tal punto que las máquinas esclavizan a la raza humana en venganza por ser tratadas en calidad de microondas, y la única persona capaz de detenerlas es tan humano que no se da cuenta de que es (¡oh, sorpresa!) un robot.

Puede que sea tan sencillo como lo que dice Francoi Chollet, ingeniero de aprendizaje automático de Google a El País, “la IA se ocupará de las tareas en las que los humanos no somos muy buenos, y lo harán mejor. Serán una herramienta, no la competencia». O tan preocupante como lo que dijo Elon Musk, fundador de empresas como Solar X (que entre otras cosas, también usan estas tecnologías), durante una reunión de gobernadores en Estados Unidos en junio de este año: “la inteligencia artificial representa el raro caso en el que necesitamos ser proactivos con la regulación, en vez de reactivos. Creo que, para el momento en el que estemos reaccionando, será muy tarde. La inteligencia artificial representa un riesgo fundamental para la existencia de la civilización humana”.

En algo están de acuerdo: sin importar si tememos o no, el machine learning está aquí, aprendiendo de usted, entre sus dedos, mientras lee esto en el celular.

Fuente:

https://www.elespectador.com/tecnologia/que-es-machine-learning-y-porque-sera-tan-grande-como-la-llegada-de-internet-articulo-728101

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Educators: Germany should invest in teaching before tech

Alemania/Noviembre de 2017/Fuente: Made for Minds

Resumen: Una escuela que no cuenta con Internet de alta velocidad y computadoras para cada estudiante se considera cada vez más como una escuela que se ha retrasado. Este problema se agudizó en Alemania, donde los esfuerzos de digitalización han sido lentos y la tecnología del aula varía ampliamente.
Según un informe publicado el viernes por la Fundación Bertelsmann, Alemania debe invertir cerca de 3.000 millones de euros (3.500 millones de dólares) al año en tecnología digital para las escuelas si quiere mantener su competitividad a nivel mundial. «La digitalización es la norma y una tarea a largo plazo», dijo Jörg Dräger, director de la Fundación Bertelsmann, tras la publicación del informe el viernes, en la que pedía que el gobierno federal diera más dinero a los sistemas escolares locales. Contabilizando computadoras, internet de alta velocidad, hardware, software, soporte técnico y herramientas de enseñanza digital, el precio para los 11 millones de estudiantes estimados en Alemania asciende a aproximadamente € 2,000 millones más que la estrategia digital propuesta por el Ministerio de Educación (pero aún en negociaciones) las escuelas piden.

A school without high-speed internet and computers for every student is increasingly considered a school that has fallen behind. This problem has become acute in Germany, where digitization efforts have been slow and classroom technology varies widely.

According to a report released on Friday by the Bertelsmann Foundation, Germany must invest nearly €3 billion ($3.5 billion) a year in digital technology for schools if it wants to stay competitive globally.

«Digitization is the norm and a long-term task,» Jörg Dräger, the director of the Bertelsmann Foundation, said upon the report’s publication on Friday, calling for the federal government to give more money to local school systems.

Accounting for computers, high-speed internet, hardware, software, technical support and digital teaching tools, the price tag for Germany’s estimated 11 million students amounts to about €2 billion more than the Education Ministry’s proposed (but still in negotiations) digital strategy for schools calls for.

A student looks at workbook and his smartphone to do his homeworkSchools with few computers encourage students to use their phones, a teacher told DW

Instead of teachers, ‘we get computers’

Dräger criticized officials for thinking in terms of giving schools a lump sum of money rather than making a sustainable long-term commitment.

The study’s proposal — in essence also a chunk of money, albeit allocated to high-speed internet, computers and other digital tools, but not training for teachers — evoked a similar reaction from some educators who say schools have more pressing problems. A huge investment sounds nice, they old DW, but it could easily turn into throwing money at a problem without arriving at a real solution.

«It’s a good idea,» the high school teacher Ingo Matthias said. «But we need at least as much money invested in training teachers how to use it.»

A lot of students already come to school knowing more about the latest technology than teachers do, the 49-year-old said. If they use technology in the classroom, it needs to have an educational purpose beyond merely replacing other media and a way to be implemented effectively.

Education Minister Johanna WankaEducation Minister Johanna Wanka’s €5 billion digital proposal is under consideration

«One of our programs was given €5,000 euros for books this year,» he said. «That’s more money that we can spend, so then it becomes surplus. That is to say: We now have a lot of books when in fact we desperately need more teachers. Instead of more employees we get books. Instead of teachers, we get computers.»

Germany is currently suffering a teacher shortage. According to figures released by the Süddeutsche Zeitung in September, more than 3,000 teaching positions still needed to be filled at the start of the 2017/2018 school year.

Matter of priorities

At schools where the latest gadgets are the norm — for example, at a vocational school where computer science is taught — teachers already know the advantages of high-tech classrooms.

But, even then, keeping up with the proper licenses, subscriptions and software updates has become a problem for teachers. The internet crashes often, too, Sarah, a vocational teacher who asked that her name not be used, told DW.

Backpacks, binders and noteworks line the shelves of a supply storeThe need for laptops to do homework has made school supplies pricier in Germany

With so many problems plaguing Germany’s schools, the 33-year-old is more concerned about the number of students who can’t «write one single clear thought from beginning to end or properly formulate an argument.»

Should the quality of education continue to fall in Germany, Sarah said, no one will really need to worry about digitization.

Like Matthias, she fears that officials could «throw a half-baked educational concept into the room and hope that everything will be OK.»

Struggling to digitize

A weakened education system hit with fast-moving but ultimately half-baked efforts to bring computers into the classroom could spell long-term trouble for Germany.

The commitment to digitization — including educational opportunities for older Germans — was one of Chancellor Angela Merkel’s campaign pledges this year.

The government’s slow reaction to the world around it is symptomatic of a «culture that innovates in small steps, rather than through experimental leaps and bounds,» as a Handelsblatt report on Germany’s ailing tech sector put it in July.

A man sits in a cafe with his laptopCafes used to fear hefty fines for illegal downloads by Wi-Fi users on their networks

Indeed, Germany was not one of the seven EU countries ranked among the top 10 global digital leaders by the World Economic Forum in 2016. The Networked Readiness Index measured the relation between a country’s use of technology to boost «competitiveness and well-being.»

Germany also failed to make the forum’s list of the seven «top movers» in global information technology or the top 10 tech-savviest governments.

Risk aversion and crippling bureaucracy are also cited as problems that contribute to Germany’s overall, as the Financial Times put it in January, «gnawing fear» that «the forces of digitization could sweep away the country’s economic and industrial preeminence.»

Fuente: http://www.dw.com/en/educators-germany-should-invest-in-teaching-before-tech/a-41230653

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México: Drones apoyan educación

América del Norte/México/01 Octubre 2017/Fuente: ntrguadalajara/Autor: Liliana Razo

Con el boom de los drones diversas instituciones educativas, la mayoría de nivel superior, han adoptado esta tecnología en sus investigaciones y programas. En Jalisco lo hacen la Universidad de Guadalajara (UdeG) y el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO), que ya tienen al menos un proyecto utilizando estos artefactos aéreos.

Este año, el ITESO anunció a Signa Lab que tiene un laboratorio donde utiliza un dron Phantom para realizar vuelos y colaborar en temas como el transporte público y movilidad. Por otro lado, la UdeG informó del uso de éstos en al menos dos programas de investigación: los satélites CanSat para la detección de incendios forestales y un convenio con el Centro Universitario de Tonalá (CUTonalá) para indagar en diversos tópicos.

“Tenemos una taller de satélites Cansat, normalmente se utilizaban globos y ahora drones. Se están desarrollando drones en la industria, en el caso de CUCEI (Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías) que trabajan con temas de agro, sobre todo en temas donde se va a poder detectar la salud de las plantas, las condiciones del suelo, hidratación, PH y con el big data“, dijo el miembro de la Asociación Mexicana de Drones, Alfonso Bravo Martínez.

“Actualmente en el centro de ciencias exactas e ingenierías se está desarrollando un sistema de prevención de incendios forestales con el uso de drones, con una herramienta para obtener datos cuantitativos para detectar con colores cuáles son las zonas más propicias de incendios, en particular en el Bosque La Primavera”, detalló la titular de la Coordinación General Administrativa de la UdeG, doctora Carmen Enedina Rodríguez Armenta.

Mientras que el director del laboratorio Ares, Fabián Ayala, dijo que se cerró un acuerdo de colaboración directo con CUTonalá para proporcionar drones y realizar investigaciones, “la idea es que chavos que están a punto de titular puedan proponer proyectos y el laboratorio pone el apoyo. Hemos hablado de vuelos de drones autónomos, con ala fija, que tengan largo alcance”.

Además, después del México Drone Fest 2017, se acordó la donación de 12 equipos para CUCEI. Más que los equipos, la asociación apoyará con la capacitación de armado y control del aparato y la UdeG será la encargada de comprar las piezas para que al final el centro se quede con ellos.

Ofrecen talleres

A la par, la empresa Drone Project ha ofrecido varios talleres a escuelas jaliscienses como el Colegio Subiré y al centro universitario UTEG, entre otros.

“A inicios de este año finalizamos un proyecto con una escuela que se llama Subiré, en Guadalajara, donde los estudiantes desarrollaron drones y su idea, objetivo, era combatir el bullying. Los estudiantes traen una aplicación donde si detectan algo de bullying, por medio de celular mandan llamar al dron y viene, y a la hora de la salida era estar haciendo vuelos perimetrales buscando cualquier actividad sospechosa. Estuvimos dando los talleres”, detalló el cofundador de la empresa, Edwyn Gómez.

“En el drone fest capacitamos a 10 ingenieros de la Universidad de Guadalajara sobre esta tecnología”
Edwyn Gómez, drone Project

Necesario

Los expertos en drones coincidieron en que estos deben incorporarse cada vez en temas educativos, pero también es necesario que la iniciativa privada le entre al tema de investigaciones educativas y comerciales.

Fuente de la noticia: http://www.ntrguadalajara.com/post.php?id_nota=82647

Fuente de la imagen: http://www.ntrguadalajara.com/evidimg/2017-09-29_10-09-39___8310.pn

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Francia: Comment associer efficacement cours traditionnels et e‑learning

Europa/Francia/Junio del 2017/Noticias/https://theconversation.com

 

Le développement des outils numériques et l’accès facilité à la connaissance modifient en profondeur le métier d’enseignant du supérieur. De nombreuses réflexions sur les pratiques pédagogiques sont actuellement menées dans les formations d’ingénieurs.

Pour autant, ces nouvelles pédagogies s’appuient sur des plates-formes qui intègrent les versions numériques des polycopiés et des documents de cours, sans changer réellement les pratiques. Et les enseignants, dans leur grande majorité, manquent de repères et de formations pour élaborer des scénarios d’apprentissage utilisant ces nouveaux outils.

L’expérience menée depuis quelques années à l’EPF, école d’ingénieur, tend à montrer qu’une pédagogie basée sur un apprentissage mixte (blended learning) peut comporter de sérieux atouts, si tant est qu’elle ait été le fruit d’une démarche rigoureuse.

Une formation en présentiel et à distance

Cette pédagogie se définit comme une association de séances de formation en présentiel et de périodes de formation à distance. Elle s’est développée au début des années 2000, grâce à l’évolution des outils numériques.

Le principe de l’apprentissage mixte présente des intérêts évidents, notamment pour une formation de futurs ingénieurs :

  • Elle permet de renforcer l’autonomie. Les étudiants participent à l’organisation temporelle de la formation. Ils peuvent s’entraîner, identifier leurs points forts et leurs points faibles, effectuer des exercices complémentaires ou des auto-tests, échanger sur des difficultés via des forums, etc. Cette autonomie de l’étudiant permet également de renforcer le statut de l’erreur : il peut se tromper, relire une partie de cours, recommencer… sans se sentir en échec.
  • Elle rend l’étudiant acteur de la planification de ses apprentissages. Il est amené à travailler de façon continue, avec seulement quelques contraintes liées à la programmation des séances en face à face.
  • Elle permet d’identifier les difficultés des étudiants et de personnaliser leurs parcours, l’enseignant pouvant visualiser les « profils » avec les erreurs récurrentes et ainsi proposer des retours personnalisés.
  • Elle permet également de centrer les séances en présentiel, sur des processus d’apprentissage de conceptualisation, qui débouchent ensuite sur la résolution de problèmes ; les processus de type « automatisation » pouvant être abordés en autonomie.
L’apprentissage mixte permet d’effectuer des retours personnalisés aux étudiants. Queen’s University/Flickr, CC BY-NC-ND

Une réflexion pour élaborer des scénarios pédagogiques

La démarche d’élaboration est indispensable : elle conditionne la réussite du dispositif. En amont, il est nécessaire d’identifier très clairement les objectifs de formation, puis de détailler ces objectifs en faisant émerger les différents formats de connaissances associés, ainsi que leur niveau de complexité.

En fonction, la stratégie d’alternance des séances peut être mise en place. À titre d’exemple, les connaissances de type automatisme, qui demandent une répétition des tâches, sont parfaitement adaptées à un travail en autonomie. Il en est de même pour des connaissances conceptuelles ou procédurales, dont le niveau de complexité est faible.

Les trois temps de formation d’un tel dispositif (séances en présentiel, périodes d’autoformation, et modalités d’évaluation) doivent être définis et séquencés avec soin.

Exemple de scénarisation d’une formation hybride. Author provided

Le type et le contenu des séances en présentiel

Les séances en présentiel sont de 4 types :

  • Une séance introductive pour expliquer le dispositif pédagogique et ce qui est attendu (objectifs de formation, évaluation, structure de la plate-forme, outils de communication étudiants/étudiants, étudiants/enseignants, modalités de suivi, etc.).
  • Des séances en classe entière, en nombre limité, focalisées sur ce qu’il faut avoir retenu d’un chapitre en termes de savoirs fondamentaux et en termes de savoirs méthodologiques.
  • Des séances de travaux dirigés (TD), souvent associées à des tests courts sur des savoirs fondamentaux. Ces séances commencent systématiquement par une phase participative, avec des questions-réponses sur la partie de cours concernée.
  • Des séances de « devoirs encadrés » (DE), pendant lesquelles les étudiants travaillent en groupe. Ces séances ont lieu à la fin d’un chapitre et conduisent les étudiants à mobiliser des connaissances vues précédemment pour résoudre un problème.

Les outils et les périodes d’autoformation

Des plates-formes pédagogiques Moodle permettent d’organiser le suivi des cours, ici celle du New Zealand College of Appearance Medicine, en Nouvelle-Zélande. Hazel Owen/Flickr, CC BY-NC-ND

Entre chaque séance en présentiel, des périodes plus ou moins longues d’autoformation sont organisées via une plate-forme pédagogique « Moodle ». On y trouve :

  • Des vidéos courtes dédiées (ne dépassant pas 5 minutes) et centrées sur une notion essentielle : explication d’un principe, démarche d’application, technique de résolution, outils mathématiques à maîtriser, expérience, etc.
  • En regard de chaque vidéo, des auto-tests dédiés permettent à l’étudiant de s’assurer qu’il a bien compris les notions présentées. Ces auto-tests, souvent simples, renvoient à la lecture de la vidéo correspondante.
  • Des auto-tests basés sur des exercices standards. Ici, la mise en situation est inexistante ou réduite au minimum, l’objectif étant d’appliquer une formule ou une technique de détermination. Pour être efficaces, ces auto-tests nécessitent un ou plusieurs retours, afin que l’étudiant ne soit pas découragé, qu’il comprenne pourquoi il n’a pas réussi et qu’il surmonte la difficulté.
  • Des ressources complémentaires mises à la disposition des étudiants. Ces ressources (synthèses, exercices résolus, etc.) sont parfois élaborées par l’enseignant « au fil de l’eau » (demande spécifique).

Une évolution nécessaire du travail de l’enseignant

Pendant les séances, le positionnement de l’enseignant évolue. Jeremy Wilburn/Flickr, CC BY-NC-ND

L’élaboration, puis la mise en œuvre d’un tel dispositif pédagogique, conduisent l’enseignant à faire évoluer ses pratiques. L’articulation des périodes de formation n’est pas un simple empilage de séances, mais demande une réelle réflexion en amont sur les différents types de connaissances (procédurales, conceptuelles, automatismes, etc.).

C’est la déclinaison précise des objectifs de formation et des difficultés attendues qui permettent d’élaborer les vidéos ciblées, les auto-tests, et les autres supports de formation. Ce travail de préparation complexe et conséquent ne dépend pas directement du mode d’apprentissage ; la richesse de la pédagogie de l’apprentissage mixte offre des outils supplémentaires et permet d’étendre le champ des dispositifs pédagogiques que l’enseignant peut mobiliser.

Mise en œuvre et suivi de la formation

Pendant les séances, le positionnement de l’enseignant évolue fortement :

  • Pendant les séances magistrales, l’enseignant ne dispense pas son cours de façon linéaire. Il fait émerger ce qui est fondamental et s’appuie sur le suivi à distance pour identifier les points à développer.
  • Pendant les TD et les devoirs encadrés, il crée du lien avec la partie effectuée à distance en revenant sur les difficultés et en faisant émerger l’essentiel. Le dispositif permet un accompagnement des étudiants efficace par l’intermédiaire du suivi personnalisé sur la plate-forme. Ce suivi doit être régulier car il permet à l’enseignant d’adapter les séances en présentiel (remédiations) et d’identifier les étudiants en difficulté (parcours spécifique).

Des modes d’apprentissages différents pour les étudiants

Le changement est tout aussi important pour les étudiants. Peu habitués à travailler en autonomie (en ayant à disposition un certain nombre de ressources), ils ont besoin d’être accompagnés sur ces nouvelles modalités d’apprentissages.

Les sondages réalisés tous les ans auprès des étudiants et les réunions bilan font émerger principalement trois obstacles aux pédagogies mixtes :

  • Le manque de temps d’assimilation pour certains étudiants, pendant les phases d’autoformation.
  • Le conservatisme des étudiants.
  • La nécessité de définir des objectifs précis et de mettre à disposition des éléments de synthèse.

Que conclure ?

L’enseignant ne peut plus ignorer les pédagogies basées sur un apprentissage mixte (blended learning), notamment dans l’enseignement supérieur. Il devra les utiliser et alors, modifier ses pratiques et mener une réflexion nécessaire sur ces nouveaux objets d’apprentissage.

Fuente:

https://theconversation.com/comment-associer-efficacement-cours-traditionnels-et-e-learning-78081

Fuente imagen:

 

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How the cloud has changed education and training

by Ben Dickson

A few years ago, the cloud was a promise to reduce costs of IT and improve flexibility and scaling by providing on-demand computing, storage and services to every organization.

Today, the cloud is a ubiquity we take for granted. We expect every file, every service and digital asset we have to be available across all our devices everywhere we go, at any time of the day.

The omnipresence of the cloud has streamlined and transformed quite a number of domains, including education. Today, thanks to cloud computing, education and training has become more affordable, flexible and accessible to millions of people and thousands of businesses.

Here’s a look at how cloud-based education has changed things for the better.

Lower software and hardware costs

One of the problems schools and training departments in organizations have constantly struggled with is to keep up with hardware, software and IT staff costs and complexities. In contrast, the cloud has been offering low-cost, subscription-based model that can support more companies and organizations.

Microsoft<a href='https://index.co/company/Microsoft' data-index='' target='_blank' class='idc-hasIcon'></a> Office

The elegance of the cloud is that the user only requires little more than a browser and an internet connection. This is a welcome shift from the need to manually install and update applications on every single computer in a department.

In the past years, solutions such as Google’s suite of educational tools have provided schools with a free access to general classroom tools such as word processors, spreadsheets and presentation software. Cloud applications such as Google Docs allow students to easily collaborate on assignments in an easy-to-use environment.

Microsoft has also made its move to the cloud, providing subscription-based access to the cloud version of its popular Office suite, which it offers for free to students and teachers.

Virtual classrooms

One of the interesting developments in the space has been the advent of virtual classrooms in the cloud. Virtual cloud classrooms provide teachers with a paperless way to set up classes and courses, distribute material and assignments, and track and grade student progress from their desktop browser or smartphone.

On-premise virtual classroom software have existed for a while, but their installation and deployment came with heavy technical and financial requirements. In recent years, established companies such as Blackboard have started offering cloud-based services, making it possible for more schools and institutions to enroll.

Bigger tech corporations are also entering the space. Google launched its Classroom app as part of G Suite for Education in 2014 and Microsoft released its own Classroom last year. Both solutions revolve around providing a unified environment to better use office cloud apps in managing classes.

Virtual training labs

Cloud platforms can be a boon to professional education. For instance, IT training is traditionally associated with large investments in hardware and complex setup costs. However specialized cloud platforms have provided a flexible, cost-effective and easy-to-deploy alternative.

One example is CloudShare, a provider of cloud-based virtual machines, which enables companies to setup virtual training labs for their training sessions. With CloudShare, trainers can create any number of VMs of various operating systems in a virtual class environment, assign them to students, monitor their use and actively assist students when needed.

The use of cloud computing and virtual classes in IT training brings huge benefits by cutting back hardware costs and complexity while  providing an interactive experience that is not possible in legacy classroom settings. It also benefits companies that need to train staff and employees across the world by sparing them additional traveling and trainer fees.

Better access to education and training

By 2025, the global demand for higher education will double to approximately 200 million students per year, mostly from emerging economies. Elsewhere, the disruption of the economy and employment landscape by artificial intelligence is increasing demand for professional training in various fields.

But thanks to cloud-based education, more and more people can now attend academic and professional courses. In recent years, we’ve seen the emergence of massive open online courses (MOOCs) platforms, which provide easy and affordable (sometimes free) access to knowledge and training.

In 2012, Stanford University professors Andrew Ng and Daphne Koller founded Coursera, a cloud platform that offers online courses, specializations, and degrees in a variety of subjects, including data science, computer science, engineering and medicine. Aside from Stanford, other top universities such as Princeton, University of Michigan and Penn State University are now using the platform to offer their programs to students worldwide.

Applicants can enroll for courses, specialization certificates or full higher education degrees. As of 2017, the platform offers more than 2,000 courses and has more than 24 million registered users worldwide.

edX, a platform similar to Coursera created by Harvard University in collaboration with the Massachusetts Institute of Technology, added high school education to its platform in 2014 to help people across the world get access to secondary education.

Tech corporations have launched their own education platforms to give access to knowledge and education in specific fields. One example is IBM’s Big Data University, a free platform that aims to put more people into data science and machine learning jobs and now has more than 400,000 signed up users.

Cloud-based learning platforms offer anyone with an internet connection classrooms, lectures, course material and a seamless environment where they can learn at their own pace and work on assignments and projects on any device and anywhere they go.

Where do we go from here?

With such huge amounts of data being collected and processed in the cloud, the next step of cloud education is the integration of artificial intelligence in the process. AI algorithms can assist both teachers and students in the learning process, finding pain-points in the teaching process and lending a hand where learners are struggling. Most major vendors have either taken their first steps or are now considering integrating AI-powered tools in their training solutions.

We’ve already seen acceleration and enhancements in education and training thanks to the cloud. What will come next can be even more exciting.

Source:

https://thenextweb.com/contributors/2017/06/26/cloud-changed-education-training/#.tnw_Hustl4H2

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