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Ideas para mejorar la educación, reporte de la Fundación Gates y Chan Zuckerberg

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

Por Observatorio ITESM

En mayo de 2018, la alianza conformada por la Iniciativa Chan Zuckerberg y la Fundación Bill y Melinda Gates, emitió un llamado a educadores, investigadores y público en general, con el fin de proponer estrategias innovadoras para mejorar la educación. La convocatoria arrojó ideas transformadoras con gran potencial.

Irónicamente, a los educadores en pocas ocasiones se les pide consentimiento o su opinión para desarrollar alguna innovación educativa; se enfrentan a imposiciones tecnológicas o metodológicas de parte de sus instituciones. Sin embargo, son ellos, que se encuentran inmersos en las prácticas instruccionales diarias, los que pueden ofrecer soluciones o propuestas para atacar algunos de los retos que se generan en las aulas.

Al respecto, la iniciativa auspiciada por las organizaciones de los creadores de Microsoft y Facebook, lanzó una convocatoria de propuestas para crear nuevos esfuerzos de investigación y desarrollo en tres áreas clave: escritura, matemáticas y funciones ejecutivas.

Se buscó generar propuestas para preparar a los estudiantes mediante el desarrollo de los hábitos, habilidades y estrategias para la escritura de no ficción exigida en la universidad y en el trabajo; lograr en ellos una comprensión profunda y habilidades de conceptos matemáticos; y mejorar la capacidad de todos los estudiantes para pensar con flexibilidad, lidiar con múltiples ideas y regular sus pensamientos y acciones (competencias conocidas como funciones ejecutivas).

Se recolectaron un total de 465 ideas de profesionales de todo el mundo. A continuación, detallamos algunos ejemplos sobresalientes.

Ideas para mejorar la escritura:

Imagen de Jason Goh / Pixabay.

Imagen de Jason Goh / Pixabay.

  • Generar alianzas entre escuelas, museos y periodistas especializados para que los alumnos escriban sobre ciencia. En el verano, los estudiantes trabajarían con periodistas científicos para aprender a entrevistar, evaluar hechos y usar un lenguaje apropiado para describir fenómenos.
  • Crear una biblioteca digital de textos informativos para que los profesores guíen a los estudiantes a aprender a escribir argumentos basados en múltiples fuentes del mundo real.
  • Crear una plataforma educativa en línea para que los alumnos publiquen proyectos donde puedan dar y recibir comentarios o interactuar en videoconferencias con mentores profesionales y especialistas.


Ideas para desarrollar habilidades en matemáticas:

  • Utilizar una serie de lecciones basadas en el ajedrez para ayudar a los alumnos de preescolar a mejorar sus habilidades matemáticas iniciales.
  • Aplicar conceptos matemáticos para resolver problemas del mundo real y transformar las aulas de matemáticas en espacios para el discurso cívico. Por ejemplo, realizar preguntas como: “¿Cuáles son algunas consecuencias de aumentar el salario mínimo?”, con el fin de que aprecien el uso de las matemáticas y desarrollen las habilidades y la mentalidad necesarias para analizar problemas complejos de manera racional, respetuosa y desde una variedad de perspectivas.
  • Recopilar digitalmente las respuestas de los estudiantes a los problemas de matemáticas y utilizar la inteligencia artificial para detectar patrones rápidamente y clasificar las respuestas a lo largo de una progresión de aprendizaje para el maestro. Con ello, los maestros tratarían temas más específicos en clase y abordarían los conceptos erróneos en tiempo real.

Ideas para desarrollar funciones ejecutivas:

  • Convocar a un equipo multidisciplinario de profesionales, investigadores, desarrolladores y diseñadores para crear una plataforma de medición e intervención que capacitaría a los docentes para identificar, evaluar y desarrollar mejor las funciones ejecutivas de los estudiantes. En ella, los maestros identificarían aplicaciones apropiadas para el desarrollo de estas habilidades en sus alumnos y, por otro lado, recibirían capacitación.
  • Impulsar el conocimiento y desarrollo de las funciones ejecutivas en padres de familia. Según investigaciones, se relaciona fuertemente con el desarrollo de tales habilidades en los niños. Reunir a un equipo interdisciplinario de profesionales, investigadores, familias, expertos en tecnología y formuladores de políticas, para desarrollar una plataforma de educación móvil para padres. Un «tutor inteligente», basado en la inteligencia artificial, crearía un aprendizaje profesional personalizado que podría servir como una columna vertebral tanto para adultos como para la educación infantil sobre estas competencias.

Muchas de estas propuestas requieren cambios de paradigma profundos, creación de plataformas digitales y, sobre todo, empoderar a los educadores.

¿Crees que estas propuestas doten a los alumnos con las competencias y habilidades necesarias para los retos futuros? ¿Podrán estas estrategias potenciar la instrucción de los educadores?

Si quieres profundizar más sobre estos temas, te invitamos a leer el reporte “Education Research & Development: Learning From the Field”.

Fuente: https://observatorio.tec.mx/edu-news/ideas-para-mejorar-la-educacion-fundacion-gates-chan-zuckerberg
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¿El aula universitaria que conocemos responde a la demanda pedagógica del siglo XXI?

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

Observatorio ITESM/

Los avances en educación y la aparición de nuevas estrategias pedagógicas requieren iniciar procesos de investigación sobre los cambios que debería experimentar la configuración de los espacios de aprendizaje en la universidad así como sobre las condiciones, dinámicas y metodologías que se desarrollan en ellos. Estos nuevos espacios deben ser diseñados e implementados por profesorado y universidades a partir de una investigación interdisciplinar, sistemática y de excelencia.

La aparición de nuevas propuestas y estrategias pedagógicas de acuerdo al conocimiento científico sobre cómo se producen los procesos de aprendizaje (Hanna, David, y Francisco, 2010), requieren poner atención prioritaria en la investigación sobre cuáles son los cambios que deberían experimentar la configuración y organización de los espacios de aprendizaje en las universidades (principalmente las aulas y los subespacios que las configuran o que están próximos a ellas), así como en las condiciones, las dinámicas y las metodologías que en estos espacios se desarrollan (Barret, Zhang et al, 2012; Cuban, 2010; 2004; Tyack y Tobin, 1994).

“Los avances en educación y las nuevas estrategias pedagógicas requieren un cambio en la configuración de los espacios de aprendizaje en la universidad. Estos nuevos espacios deben ser diseñados e implementados por profesorado y universidades a partir de una investigación interdisciplinar y sistemática”

Diferentes informes elaborados por organismos internacionales como la OCDE o la Comisión Europea (Istance, Salgado y Shadoian-Gersing, 2013; Hanna, David y Francisco, 2010) consideran que la mejora de la educación pasa, entre otros factores, por una organización diferente y menos rígida del tiempo y el espacio en los centros educativos. De todos modos, como se ha podido comprobar en estudios previos (Bautista y Borges, 2013; Bautista et al, 2013), no existen muchas investigaciones en España que pongan atención al análisis de la configuración del espacio de aprendizaje académico y menos todavía que lo hagan en relación a una cultura de la innovación docente, unos principios pedagógicos y unas metodologías didácticas concretas, especialmente aquellas que se ven articuladas con un uso intensivo de las tecnologías digitales. Otros estudios nos muestran cómo algunos de los factores relacionados con el cambio en la organización, el funcionamiento, el uso, etc., del espacio educativo influyen positivamente en los resultados académicos (Barret, Zhang et al, 2012; Kontturi, 2013; Kangas, 2013).

Hasta el momento, aunque no existe un único modelo para la definición de un buen espacio de aprendizaje (Wall, 2016), la revisión teórica llevada a cabo nos sitúa frente a la existencia de tres dimensiones de análisis clave para el diseño conceptual de espacios de aprendizaje:

  1. Dimensión ambiental. Barrett y Zhang (2009) han establecido una serie de elementos a  tener en cuenta en el diseño arquitectónico: la estimulación que provoca el ambiente a partir de la configuración general del entorno, el color y las texturas, etc., y la sensación visual de orden y equilibrio que aporta la combinación de los diferentes componentes en el espacio; la naturalidad, que tiene que tener presente los aspectos de luz, sonido, temperatura y calidad del aire, para crear una sensación de comodidad; y la individualización, relacionada con los aspectos de elección y flexibilidad que ofrece la configuración espacial y los elementos que se disponen en ella.
  2. Dimensión pedagógica. La dimensión pedagógica permite dar forma al concepto pedagógico que guía la práctica didáctica y orienta las decisiones sobre el espacio de aprendizaje. Un diseño inteligente de aula permitirá responder además a diferentes momentos en el aprendizaje y por lo tanto a diferentes metodologías. El proyecto ILE (Innovative Learning Environments) de la OCDE (2013) ha estudiado estos últimos años las condiciones y dinámicas que permiten aprender mejor. Las recomendaciones sobre los ambientes educativos que se derivan de este estudio dicen que es necesario tener en cuenta todo el ecosistema de aprendizaje, incluyendo cómo el entorno condiciona y facilita la actividad de aprendizaje de los estudiantes. Por lo tanto, la dimensión pedagógica debe responder más a la ciencia sobre el aprendizaje que a una metodología o corriente concreta.
  3. Dimensión tecnológico-digital. La implementación de tecnologías digitales en los sistemas educativos no significa necesariamente la mejora y el avance de los entornos de enseñanza-aprendizaje. Aun así, muchos autores coinciden en que la tecnología digital es una oportunidad para el cambio del sistema educativo. Según Istance, D., Salgado, M. M., y Shadoian-Gersing, V. (2013), en los espacios tech-rich (ricos en tecnología), las tecnologías digitales pueden desempeñar varias funciones clave en el proceso de cambio, incluida la posibilidad de adaptar el aprendizaje a las necesidades y ritmos individuales de los estudiantes, con una doble responsabilidad. Sin embargo, aunque el espacio sea tech-rich, esta tecnología debe ser solo un medio para el profesor y el estudiante, por lo tanto, el diseño del aula debe procurar una presencia no preeminente (Gros, 2010), aunque permanente para estudiantes y profesores como instrumento de trabajo intelectual y como herramienta de construcción compartida de conocimiento.

Esta aproximación multidimensional permite orientar la discusión sobre la importancia de incorporar y sistematizar los distintos elementos que proponemos de modo que sean considerados en la conformación y diseño de los nuevos espacios de aprendizaje en la universidad.

Destacamos, así, la interrelación y el diálogo teórico-práctico que debe producirse entre las tres dimensiones expuestas si queremos fundamentar un buen diseño de los espacios de aprendizaje. Para mayor información, puedes contactar al equipo de investigación a través de la siguiente dirección: http://smartclassroom-project.research.uoc.edu/

Acerca del autor

Guillermo Bautista (gbautista@uoc.edu) es profesor del Departamento de Ciencias de la Educación, Facultad de Psicología y Ciencias de la Educación de la Universitat Oberta de Catalunya.

Referencias

Bautista y Borges, F. (2013). Smart classrooms: Innovation in formal learning spaces to transform learning experiences. Bulletin of the Technical Committee on Learning Technology, 15 (3), 18–21. Retrieved from http://lttf.ieee.org/issues/july2013/Bautista.pdf

Bautista, G., Escofet, A., Forés, A., López, M., & Marimón, M. (2013). Superando el concepto de nativo digital. Análisis de las prácticas digitales del estudiantado universitario. Digital Education Review, 24, 1-22.

Barrett, P. y Zhang, Y. (2009). Optimal learning spaces: design implications for primary schools. SCRI Research Report. Retrieved from http://usir.salford.ac.uk/18471/

Barret, P., Zhang, Y., Moffat, J. y Kobbacy, K. (2012). A holistic, multi-level analysis identifying the impact of classroom design on pupils’ learning. Building and Environment, 59, 678-689.

Cuban, L. (2004). Whatever happened to the open classroom: Were schools without walls just another fad. Education Next, 2, 68-71.

Cuban, L. (2010). Perennial dilemmas policymakers and practitioners face in the adoption and classroom use of ICT: the U.S. experience, en Fundación Jaume Bofill I Universitat Oberta de Catalunya. Barcelona, España. 16 de noviembre 2010.

Gros, B. (2010). El ordenador invisible: hacia la apropiación del ordenador en la enseñanza. Barcelona: Gedisa.

Hanna, D., David, I., & Francisco, B. (Eds.). (2010). Educational research and innovation the nature of learning using research to inspire practice: Using research to inspire practice. OECD Publishing.

Istance, D., Salgado, M. M., & Shadoian-Gersing, V. (2013). Innovative learning environments. Educational Research and Innovation, OECD Publishing.

Kangas, V. (2013). Inspired and successful learning – UBIKO in practice. In Juuso, H, Lindh, A., Hasari, M., Kumpulainen, K., Lapinoja, K.-P., Pirilä, P., Raappana, S. y Tiainen, O. (Eds). Tutkimusperustaisuus koulussa ja opettajankoulutuksessa. (pp. 90- 99). Oulu: Oulun yliopisto, Oulun normaalikoulu.

Kontturi, H. (2013). Towards a knowledgeable, inspired and skilful learner – Dialogue between research and development in the UBIKO unit. In Juuso, H, Lindh, A., Hasari, M., Kumpulainen, K., Lapinoja, K.-P., Pirilä, P., Raappana, S. y Tiainen, O. (Eds), Tutkimusperustaisuus koulussa ja opettajankoulutuksessa. (pp. 90-99). Oulu: Oulunyliopisto, Oulun normaalikoulu.

Tyack, D., & Tobin, W. (1994). The “Grammar” of schooling: Why Has it Been so Hard to Change? American Educational Research Journal, 31(3), 453-480. Madrid: Morata.

Wall, G. (2016). Flexible Learning Spaces: The impact of physical design on student outcomes. New Zealand: Ministry of education. Retrieved from www.educationcounts.edcentre.govt.nz

Fuente: https://observatorio.tec.mx/edu-bits-blog/el-aula-universitaria-que-conocemos-responde-a-la-demanda-pedagogica-del-siglo-xxi
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Retos de la enseñanza en la era de Big Data

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

Por: Observatorio de la Innovación Educativa

En la era del big data, la automatización y de cara a la cuarta revolución industrial ¿cómo adecuar nuestra enseñanza para que los alumnos enfrenten con éxito los retos futuros? Sin duda, las capacidades de las computadoras y sus algoritmos, son cada vez mejores y más útiles al ser humano. De hecho, hay un miedo generalizado de que las máquinas nos reemplacen en puestos laborales que ocupamos actualmente (World Economic Forum, 2018). Sin embargo, en voz de expertos, las tareas que realizan las computadoras están orientadas a actividades muy específicas, de tal manera que la inteligencia necesaria para enfrentarse a situaciones desconocidas e inesperadas donde se requiere evaluar qué está sucediendo, por qué está sucediendo y cuáles son las consecuencias de tomar ciertas medidas al respecto, aún es tarea pendiente (Smith, 2018).

En este sentido, para la enseñanza de la estadística considero fundamental fomentar en el alumno competencias como el pensamiento crítico, ya que a medida que las organizaciones aumenten su capacidad de reunir más datos, el diferenciador será tener personas que puedan hacer las preguntas correctas para sacar provecho de esos datos. Aunque las discusiones actuales alrededor del concepto “datos” se centran en la parte tecnológica y de inteligencia artificial, es el lado humano el que seguirá siendo el mayor diferenciador para los equipos y las organizaciones como lo menciona Chamorro-Premuzic (2018).

 

“El uso y aplicación de Data Science podría ser entendido como un arte, ya que el manejo de tanta información requiere intuición, visión cualitativa, comprensión e interpretación de la información disponible sobre una problemática real.”

 

En estadística, Data Science es un término establecido para referirse a la disciplina científica que involucra matemáticas, informática, investigación de operaciones, ciencias aplicadas y estadística (Weihs and Ickstadt, 2018). Por lo general, manejan grandes volúmenes de datos a lo que se le denomina “Big Data”, con el fin de extraer conocimiento derivado del procesamiento, análisis e interpretación de estos datos.

También Data Science hace uso de lenguajes de programación e inteligencia artificial para analizar bases de datos multivariadas que contienen datos en formatos de imágenes, texto, sonido, mediciones, entre otros. En el mundo empresarial, donde se genera información constantemente, la modelación de datos a través de Data Science permite a directivos tomar decisiones oportunas, monitorear continuamente la calidad de productos, servicios y pronosticar ventas.

Algunos autores como Boire (2018), consideran que el uso y aplicación de Data Science podría ser entendido como un arte debido a que el manejo de tanta información requiere intuición, visión cualitativa, comprensión e interpretación de la información disponible sobre una problemática real, en la que se que necesita la integración de conocimientos avanzados (estadísticos y computacionales) de manera creativa para que sea posible su modelación.

Otros investigadores comentan que las habilidades que más se destacan en este campo de acción son la formulación de preguntas productivas, pensar computacionalmente y analíticamente, visualizar y resumir datos, comunicación y  narración o argumentación efectiva (Dichev y Dicheva 2017). Esta última habilidad, narración o argumentación efectiva es una de las que menos se inculcan en los estudiantes.

 

“La narración o argumentación efectiva es una de las habilidades que menos se inculcan en los estudiantes. Los egresados de cualquier profesión deben comunicarse de manera clara, dando razones que justifiquen lo que están expresando verbalmente o de manera escrita.”

 

La argumentación efectiva es una de las habilidades que deberían tener los egresados de cualquier profesión debido a que se deben comunicar de manera clara, dando razones que justifiquen lo que están expresando verbalmente o de manera escrita. Pasquier, Rahwan, Dignum y Sonenberg (2007) sostienen que tanto la argumentación como la justificación e incluso la explicación pueden ser vistos como procesos por los que una persona muestra a otra por qué su postura es coherente.

En la enseñanza de Data Science, Parker (2018) sostiene que la argumentación efectiva es una de las habilidades menos desarrolladas en los estudiantes y que es necesario de incentivar. Pensando en desarrollar esta habilidad de argumentación, además de las habilidades estadísticas y computacionales, Parker (2018) planeó un curso en el que sus estudiantes tenían que elaborar varios proyectos de investigación sobre problemáticas reales en el que se les solicitaba desde indicar el problema, recolectar la información, analizarla, interpretarla y encontrar los hallazgos relevantes del análisis en el contexto del problema. En estos proyectos, los estudiantes necesitaban utilizar herramientas tecnológicas y documentar los hallazgos del análisis estadístico en reportes escritos y también de manera oral.

De esta manera, Parker sugiere que los estudiantes pueden desarrollar no sólo las habilidades propias de Data Science sino también otras habilidades como de argumentación efectiva, trabajo en equipo, etcétera. Por ello, se recomienda al profesor de cualquier disciplina no sólo enfocarse en el desarrollo de las habilidades propias de esa área disciplinar sino también enfocarse otras habilidades que contribuyan al desarrollo integral del futuro profesionista.

A su vez, en la educación de la estadística se ha resaltado la necesidad de promover en los estudiantes el razonamiento inferencial  (e.g., Bakker & Derry, 2011; Makar & Rubin, 2014). Este tipo de razonamiento es requerido en las investigaciones cuantitativas para generalizar hacia una población teniendo los datos de una muestra representativa.

Por ello, es recomendable que este razonamiento se fomente en los estudiantes de todas las especialidades. En sí, el razonamiento inferencial es definido por Inzunza (2013) como el proceso de ir más allá de los datos de una muestra para extraer conclusiones de un universo que no ha sido explorado en su totalidad, consecuentemente las conclusiones a las que se llegan son inciertas.

Los investigadores en educación en estadística han explorado varias estrategias para ayudar a sus estudiantes a desarrollar el razonamiento inferencial como la inferencia informal, considerada una inferencia que se realiza sin el empleo de los métodos formales de inferencia estadística (p. ej., pruebas de hipótesis e intervalos de confianza), y también la simulación de muestras aleatorias. Por ejemplo, en la propuesta de  Ben-Zvi (2018), sus estudiantes tenían que experimentar tres ciclos de investigación durante un curso introductorio: el primero usando análisis exploratorio de datos (análisis gráfico), el segundo haciendo una inferencia informal, y el tercero haciendo una inferencia usando simulación.

La similitud de la propuesta de Parker y la de Ben-Zvi estriba en que en ambas impera la necesidad de que los alumnos adquieran las habilidades propias de la materia que están cursando además de otras habilidades. Para desarrollarlas, tanto Parker como Ben-Zvi expusieron a sus estudiantes a actividades o proyectos en los que ellos tenían que ponerlas en práctica durante el curso como lo hubieran hecho al aprender un arte (p. ej., un instrumento musical, a pintar, a esculpir). Cabe aclarar que en este artículo sólo se presentan la propuesta de Parker y la de Ben-Zvi para ejemplificar cómo estos investigadores tenían el objetivo de desarrollar ciertas habilidades y razonamientos, y para explicar brevemente las estrategias que ellos usaron. Sin embargo, existen otras investigaciones y propuestas para la enseñanza de la estadística en cursos introductorios, en las que se han empleado diversas herramientas y software para estadísticos.

En mi experiencia como docente de la materia de Probabilidad y Estadística participe en el diseño de un curso que tenía como fin introducir las ideas inferenciales,  ideas previas de los conceptos formales de inferencia estadística (p. ej., el valor p, intervalos de confianza y significancia estadística, pruebas de hipótesis),  desde el inicio del curso y desarrollarlas durante el transcurso del mismo (Ruiz, Albert, Tobías, Villarreal, 2014).

Posteriormente, he estudiado el razonamiento inferencial a través de la argumentación en reportes escritos y en presentaciones orales sobre situaciones inferenciales de comparación en contextos reales (tiempo entre pulsos en pacientes enfermos del corazón que utilizan marcapasos vs. los que no lo utilizan, contaminación de PM10 en primavera-verano vs. otoño-invierno)  y en la que se les proporcionaron los datos que ellos debían analizar. Los cuáles han sido elaborados en equipos, usando el software estadístico Minitab. En una investigación en curso, nos interesa analizar cómo los alumnos validan y soportan su inferencia estadística, observando si ellos logran integrar las razones del contexto y las razones estadísticas como sugieren Bakker, Kent, Derry & Noss (2008). Para hacer el análisis de la solidez y de la validez del razonamiento inferencial se propuso un marco conceptual que integra el modelo de argumentación de Toulmin y las componentes esenciales en el razonamiento inferencial (ver Gómez-Blancarte and Tobías-Lara, 2018).

A mis colegas docentes los invito a documentarse sobre lo que están haciendo los expertos en el área disciplinar que enseñamos. Para lograrlo propongo crear redes de colaboración entre docentes y compartir nuestras ideas y experiencias.

 

Acerca del autor

María Guadalupe Tobías Lara (mgtl@itesm.mx) es investigadora en estadística educativa y es docente de la materia de Probabilidad y Estadística en el Tecnológico de Monterrey.

 

Referencias

  • Albert, J. A., Ruiz, B., Tobías, M.G., Villarreal, O. (2014). Proyecto: Transformando la Educación Estadística desde un Enfoque Inferencial. Fondo NOVUS. Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Convocatoria 2014-2015
  • Bakker, A., Kent, P., Derry, J., Noss, R., and Hoyles, C. (2008). Statistical inference at work: Statistical process control as an example. Statistics Education Research Journal, 7(2), 130-145. [Online: http://iase-web.org/documents/SERJ/SERJ7(2)_Bakker.pdf]
  • Bakker, A., & Derry, J. (2011). Lessons from inferentialism for statistics education, Mathematical Thinking and Learning, 13(1-2), 5-26. doi: 10.1080/10986065.2011.538293
  •  Ben-Zvi, D. (2018). Three paradigms to develop students’ statistical reasoning.In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
  • Boire, R. (2018). “The art of Data Science”, Predictive Analytics Times. [https://www.predictiveanalyticsworld.com/patimes/the-art-of-data-science/9475/]
  • Chamorro-Premuzic, T. (2018). 3 Ways to Build a Data-Driven Team. Recuperado de https://hbr.org/2018/10/3-ways-to-build-a-data-driven-team
  • Dichev, C., & Dicheva, D. (2017). Towards Data Science Literacy. Procedia Computer
    Science 108    , 2151-2160.
  • Gómez-Blancarte, A., and Tobías-Lara, M. G. (2018). Using the Toulmin model of argumentation to validate students’ inferential reasoning. In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.2018).
  • Inzunza, S. (2013). Un acercamiento informal a la inferencia estadística mediante un ambiente computacional con estudiantes de bachillerato. Revista Electrónica AMIUTEM, 1(1), 60-75.
  • Makar, K. & Rubin, A. (2014). Informal statistical inference revisited. In K. Makar, B. de Sousa, & R. Gould (Eds.), Proceedings of the 9th International Conference on Teaching Statistics. Flagstaff, Arizona, USA: International Statistical Institute.
  • Parker, H. (2018). Cultivating creativity in data work. Keynotes in In M. A. Sorto, A. White, & L. Guyot (Eds.), Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics (ICOTS-10), Kyoto, Japan. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
  • Pasquier, P., Rahwan, I., Dignum, F., & Sonenberg, L. (2007). Argumentation and persuasion in the cognitive coherence theory: preliminary report. Argumentation and Persuasion in the Cognitive Coherence Theory (193–210). Springer Berlin Heidelberg.
  • Smith, G. (2018). Beware the AI delusion. Recuperado de https://www.fastcompany.com/90247482/beware-the-ai-delusion?partner=feedburner&utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=feedburner+fastcompany&utm_content=feedburner
  • Weihs, C. and Ickstadt, K. (2018). Data Science: the impacts of statistics.  International Journal of Data Science and Analytics . https://doi.org/10.1007/s41060-018-0102-5
  • World Economic Forum (2018). Machines Will Do More Tasks Than Humans by 2025 but Robot Revolution Will Still Create 58 Million Net New Jobs in Next Five Years. Recuperado de http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/press-releases/

Fuente: https://observatorio.itesm.mx/edu-bits-blog/retos-de-la-ensenanza-en-la-era-de-big-data

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Educar en tiempos de crisis: herramientas para innovar en la educación superior

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

Por: Miguel Ángel Morffe Peraza/ Observatorio de Innovación Educativa

La educación ha formado parte de la historia de la humanidad, vinculándose a orientaciones filosóficas, culturales, sociales y políticas que han propiciado el proceso de inserción del ser humano en la sociedad a fin de contribuir con el progreso y el desarrollo. Cuando prevalece la crisis económica y política en un país como en el caso de Venezuela, esta situación merece ser considerada por el impacto negativo y las graves consecuencias sociales, además del deterioro constante que la educación sufre en todos sus niveles. Aún inmersos en esta realidad, es necesario impulsar la creatividad y la innovación como estrategias que permitan apoyar el esfuerzo de los estudiantes en su preparación profesional.

En este contexto la educación superior ha transitado durante la última década por complicaciones que lejos de mejorar muestran rasgos preocupantes. Desde cifras que generan alarma en cuanto al abandono escolar por parte de los jóvenes que emigran hacia otros países en búsqueda de oportunidades, hasta las reducidas opciones que tienen las instituciones de educación superior para solventar la crisis presupuestaria.

 

«Proporcionar educación en un escenario desfavorable como es la crisis, se ha convertido en un reto para quienes tienen el deber de educar y una experiencia que mide su entereza, profesionalismo y capacidad de adaptar las estrategias pedagógicas a las nuevas realidades.»

 

Según cifras de la Encuesta de Condiciones de Vida 2017, realizada por la Universidad Central de Venezuela, la Universidad Católica Andrés Bello y la Universidad Simón Bolívar, durante el año 2017, el 60% de los estudiantes universitarios han abandonado sus estudios para irse a trabajar y tan solo la mitad de quienes egresan de la educación media logran ingresar a la universidad. De igual manera, de acuerdo al Dr. Nicolás Bianco, Vicerrector Académico de la Universidad Central de Venezuela, las universidades venezolanas están a punto de colapsar debido al abandono por parte de muchos docentes. A esta realidad se suma la ausencia de recursos para la investigación y el equipamiento de las infraestructuras y herramientas tecnológicas.

Ante este escenario adverso, la motivación y la creatividad forman parte de las estrategias que deben considerar quienes aún permanecen cumpliendo roles ya sea de educador o de estudiante. Las acciones de motivación están enfocadas a reducir el impacto de la crisis que se refleja en la no asistencia a clase y la desmotivación, buscando superar los obstáculos que representan la falta de transporte público y la necesidad de trabajar para cubrir los costos de la hiperinflación.

Estas acciones sugieren actividades flexibles y colaborativas donde la creatividad esté presente. Gran parte de estas actividades se realizan a través de las redes sociales y en comunidades de Google+, las cuales permiten que los estudiantes participen dada su facilidad para ingresar e interactuar en la plataforma, sin los inconvenientes propios de las debilidades del Internet en Venezuela.

El uso de estas herramientas tecnológicas como alternativa a los recursos tradicionales, se debe a que el servidor que utiliza la universidad falla debido a los constantes cortes de luz que se producen en esta región del país. La dinámica que seguimos en la comunidad de Google+ es que se establecen debates sobre temas previamente indicados por el profesor, reflexiones sobre lecturas y videos, así como asignaciones de las aportaciones que deberán realizar los estudiantes.

“Educar en crisis involucra realizar cambios pedagógicos, instrumentales y de pensamiento para afrontar las adversidades y promover la creatividad en el espacio universitario.”

 

Buscando cumplir con el programa, se aplica la modalidad de aula invertida junto a foros virtuales en los que estudiantes y el docente discuten sobre diversos temas. Además los alumnos realizan representaciones sobre un tema designado previamente en un documental o vídeo en el que manifiesten y planteen sus argumentos sin restricciones de tiempo, aplicaciones o medios utilizados. En algunos casos, para expresar sus ideas han utilizado grafitis, que son otro medio más para valorar su creatividad e imaginación. Estas estrategias permiten mantener la cohesión en el grupo y extraer muchas ideas y propuestas que tienen los alumnos muchas veces reprimidas y en las que desahogan gran parte de sus frustraciones.

La implementación de aula invertida permite utilizar de mejor manera el tiempo en el que asisten los estudiantes de forma presencial a la universidad, en actividades para reforzar y complementar su aprendizaje.

En cuanto al rendimiento y la participación de los alumnos, los resultados han sido satisfactorios. Muestra de ello es la culminación de un 75% del total de los estudiantes decididos a continuar sus estudios en el siguiente ciclo escolar.

Educar en crisis se ha convertido en un reto para quienes tienen el deber de educar y una experiencia que mide su entereza, profesionalismo y su capacidad de adaptar las estrategias pedagógicas a las nuevas realidades. Para los millones de jóvenes que anhelan superarse, la crisis se ha convertido en su principal reto. Implementar acciones fuera de los rígidos parámetros de la educación en Venezuela es una práctica que los ayudará a mejorar sus capacidades y habilidades, desarrollando sus competencias con sacrificio, pero con mucha creatividad.

La implementación del binomio motivación-creatividad es una acción que constantemente está en cambio y que comparto con el resto de los docentes y autoridades que buscan reducir el impacto de la crisis en las aulas de clase. Cualquier aporte será bienvenido, así como las interrogantes que se pudieran presentar.

 Fuente: https://observatorio.itesm.mx/edu-bits-blog/educar-en-tiempos-de-crisis

 

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Los influencers más poderosos están en el aula y no en YouTube

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

México / 3 de junio de 2018 / Autor: Observatorio de Innovación Educativa / Fuente: Observatorio ITESM

BlinkLearning, compañía tecnológica especializada en el desarrollo de soluciones para la educación, con el apoyo de diferentes asociaciones y grupos de educadores en España y México, ha lanzado esta semana la campaña #realinfluencers, una acción cuyo objetivo es reconocer el importante papel de los profesores en la sociedad. Una figura clave que durante toda la historia ha tenido una influencia real en el desarrollo y crecimiento de millones de personas en todo el mundo.

Para Gonzalo Baranda, CEO de Blinklearning: “Hoy en día es más importante que nunca, defender el papel del profesor en la sociedad y darle el valor que le corresponde por el bien de las futuras generaciones”.

Además de BlinkLearning, han apoyado la iniciativa asociaciones clave en la educación en América Latina como la chilena Elige Educar, una asociación sin ánimo de lucro público-privada que tiene por objetivo resaltar la importancia crítica de los profesores en toda sociedad.

Según el director ejecutivo de Elige Educar Joaquín Walker: “Aquellos países que han puesto a los profesores en el centro de sus políticas han generado sistemas educativos exitosos. Para lograr esto es fundamental que la sociedad valore a sus docentes”.

En Colombia, la universidad UNIMINUTO de la mano de su directora de Excelencia Docente Marisol Cipagauta, considera que “todo real influencer o profesor debe saber guiar a sus alumnos a ser mejores personas.”

También apoyan la iniciativa influencers educativos como Julio Profe de Colombia, donde el profesor Julío Alberto Ríos enseña matemáticas a través de Youtube a más de 2,3 millones de suscriptores. O los mexicanos Math2Me de México, donde María y José Alejandro acumulan más de 280 millones de reproducciones de sus vídeos.

Según Julio Alberto Ríos (de Julio Profe): “Quienes amamos la docencia y la elegimos como proyecto de vida tenemos la misión de impactar positivamente a las personas promoviendo el aprendizaje, los valores sociales necesarios para avanzar en el desarrollo”.

Los influencers se declaran oficialmente “NO INFLUENCERS”

Para conseguir este objetivo, el movimiento #realinfluencers utiliza la propia figura del influencer, tal y como lo conocemos hoy en día, como medio y mensaje para transmitir la campaña generando conversación con sus propios códigos. Así se realizó un movimiento que contó con algunos de los influencers más seguidos en las redes de España para dar a conocer en sociedad la campaña, este mismo esfuerzo se replica en Chile y México sumando a las voces y líderes de opinión más fuertes del país para hacer el mensaje más grande e internacional.

Concretamente, influencers centrados en otras áreas que no son la educativa como la TV o la moda han subido en los últimos días a sus redes sociales una fotografía donde visten una t-shirt en la que se puede leer: “I AM NOT A REAL INFLUENCER» junto con un video cuyo concepto refuerza el papel vital del maestro en la sociedad actual y del futuro.

Para seguir a los Influencers que apoyan la campaña a través de su cuenta de Instagram hay que seguir el hashtag #realinfluencers. Hasta ahora, cerca de 1 millón de reacciones a la campaña se han producido en esta red social.

 

 

Según Gonzalo Baranda: “Con su apoyo están mostrando que a pesar de los miles de personas que les siguen en internet todos los días, hay profesionales en la sociedad como son los profesores que con su labor consiguen una influencia más real e importante en la vida y el futuro de la sociedad”

La campaña busca, además, crear una plataforma en la que los influencers reales, los profesores, compartan experiencias y reclamen su posición y papel de vital importancia e influencia en la sociedad a nivel internacional y de esta forma formar la red de profesores innovadores más importante de habla hispana. Para ello los docentes solo deben registrarse en la web y recibir las notificaciones con los próximos pasos del movimiento.

Para ver los influencers que han participado: https://www.instagram.com/real_influencers/

Todos los mensajes e información de la campaña estarán alojados en un site  www.realinfluencers.org donde se dará difusión al colectivo de los profesores y a la labor que desarrollan todos los días como #realinfluencers.

Fuente del Artículo:

https://observatorio.itesm.mx/edu-news/los-influencers-mas-poderosos-estan-en-el-aula-y-no-en-youtube

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El modelamiento molecular, una herramienta para el aprendizaje de la química

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

 Alejandro Parra Córdova/ Observatorio de Innovación Educativa

¿Por qué el agua hierve a 100 oC y el alcohol a sólo 78 oC? ¿Por qué el grafito es suave y el diamante es duro, si ambos están hechos del mismo elemento, el carbono? Estas y otras muchas preguntas relacionadas con el comportamiento de las sustancias tienen respuesta al examinar la estructura de los bloques fundamentales de la materia: los átomos y las moléculas. La estructura y las propiedades de la materia dependen de la manera en que los electrones se distribuyen alrededor de los núcleos atómicos. Si bien la química general abarca estos conocimientos, los detalles físico-matemáticos que ocurren en esta relación van más allá del alcance de la química pura y se vinculan con la física, en particular con la mecánica cuántica, que es una rama de la ciencia que describe el comportamiento de la materia a nivel microscópico. “El modelamiento molecular es poco explorado en los cursos básicos de química, quizás porque los instructores aún no se han percatado de los beneficios que ofrecen herramientas como GAMESS, Gaussian ó Q-Chem y su utilidad en el aprendizaje.”

Las ecuaciones básicas de la mecánica cuántica que se utilizan para la descripción de las moléculas se pueden plantear de manera sencilla, sin embargo solucionarlas es un asunto complicado. De hecho, es tan complejo que al día de hoy sólo se han encontrado soluciones exactas para un pequeñísimo número de moléculas, todas ellas con un sólo electrón.
La representación de una molécula de sacarosa (azúcar de mesa) pasa de ser una imagen de dos dimensiones sobre el papel (izq.) a un objeto tridimensional (der.) que se puede girar y visualizar desde varios ángulos cuando se modela en una computadora. Fuente: Creación Propia.</p>»>Esto es claramente insuficiente: tan sólo el agua posee 10 electrones, mientras que una molécula de sacarosa (azúcar de mesa) posee 244. Es así, como los profesionales de la química y de la física han recurrido a la búsqueda de soluciones aproximadas para estas ecuaciones, haciendo uso de sus resultados en la predicción o explicación de las observaciones experimentales.

Para llegar a una solución aproximada en una molécula, se requiere del uso de programas especializados como GAMESS, Gaussian ó Q-Chem que gracias al avance tecnológico, hoy en día, están al alcance de los estudiantes universitarios, quienes pudieran modelar moléculas instalando en sus laptops dichos programas. Hace veinte años realizar esta actividad hubiera sido imposible ya que la capacidad computacional necesaria para ello sólo se podía obtener con las computadoras más potentes de esa época.

“Modelando el dióxido de carbono podemos intuir por qué dicha molécula contribuye al calentamiento global; modelando la desnaturalización de la albúmina podríamos saber por qué un huevo se “gelatiniza” cuando se pone en una sartén caliente.”

A pesar de estos avances tecnológicos, el modelamiento molecular sigue sin explorarse en los cursos básicos de química, quizás porque los instructores aún no se han percatado de los beneficios que ofrece esta herramienta y su utilidad en el aprendizaje.

Gaussian de amplio uso entre especialistas en la materia, se puede instalar en cualquier laptop y posee una interfaz muy amigable. El programa encuentra soluciones aproximadas para moléculas de todos tamaños y, por lo tanto, facilita el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, modelando el dióxido de carbono podemos intuir por qué dicha molécula contribuye al calentamiento global; modelando la desnaturalización de la albúmina podríamos saber por qué un huevo se “gelatiniza” cuando se pone en una sartén caliente; modelando una reacción química podríamos entender por qué se forman ciertos productos y no otros, etc.

Gaussian es fruto del trabajo de Walter Kohn y John Pople, quienes desarrollaron la Teoría de Funcionales de la Densidad (DFT) y otros métodos computacionales que les valieron el Premio Nobel de Química (otorgado en 1998). La DFT es una de las grandes ideas que catapultó el avance en las soluciones aproximadas de la mecánica cuántica para moléculas grandes, como los polímeros (resinas y plásticos) y los biopolímeros (proteínas y carbohidratos).

Para demostrar su utilidad, en el reciente Congreso Nacional de Educación Química se utilizó Gaussian para el modelamiento en tiempo real del espectro de infrarrojo del ácido acético con DFT, así como el espectro de resonancia magnética nuclear de la nitroanilina.

El docente que desee utilizar este tipo de programas en el salón de clase, debe tener dos cosas en mente: 1) un propósito de uso claro, y 2) una metodología adecuada para la complejidad de los modelamientos que se pretenda realizar.

En cuanto al primer punto, el profesor debe tener claro desde el inicio para qué se está modelando la molécula: ¿Para que los estudiantes la visualicen? ¿Para optimizar en su geometría? ¿Para comprender los tipos de enlace presentes? ¿Para entender una reacción química? El propósito de uso determina el método utilizado.

En cuanto al segundo punto, dado que el tiempo de un cálculo computacional puede variar desde unos cuantos segundos hasta decenas de horas dependiendo del tamaño de la molécula y qué tan exacta sea la solución buscada, es importante que el profesor desarrolle una idea, aunque sea vaga, de cuánta precisión se desea obtener en un tiempo de cálculo razonable de acuerdo a la visión y al alcance del curso en el que se está utilizando el programa.

Finalmente, es importante que el uso de programas no sea una distracción de los objetivos de aprendizaje del curso. Dada la facilidad de implementación, hay que evitar la utilización del modelamiento como una “caja negra” donde no se reflexione en lo que el programa está haciendo, y cómo interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.

Es una idea intrigante que los electrones que fluyen por los circuitos de una computadora se puedan utilizar hoy en día para comprender el comportamiento de los electrones en los átomos y las moléculas de todos los materiales imaginables: se trata así de electrones modelando electrones.

Aquellos profesores que deseen familiarizarse con este programa y explorar sus capacidades para el aprendizaje de la química a niveles básicos, no duden en contactarme.

Acerca del autor
Alejandro Parra Córdova es Doctor en Química por la Universidad de Binghamton. Su especialidad es la fisicoquímica de polímeros. También es profesor del Tecnológico de Monterrey, Campus Guadalajara.

Fuente: https://observatorio.itesm.mx/edu-bits-blog/emodelamiento-molecular-herramienta-aprendizaje-de-quimica

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Los 7 principios del aprendizaje

Observatorio de Innovación Educativa ITESM

Por Observatorio ITESM

En su conferencia magistral en el 4° Congreso Internacional de Innovación Educativa, Jennifer Groff, ingeniera educativa del MIT Media Lab, dio a conocer los siete principios del aprendizaje.

Estos son: centrarse en los estudiantes, la naturaleza social del aprendizaje, las emociones son parte integral del aprendizaje, reconocer diferencias individuales, poner atención a todos los estudiantes, usar evaluaciones y construir conexiones horizontales.

Groff señaló que en muchos países alrededor del mundo, incluido México, se han presentado casos en los que las escuelas, organismos educativos o gobierno deciden entregar equipos como tabletas a los estudiantes en un esfuerzo por acercar la tecnología a las nuevas generaciones e innovar el modelo de la enseñanza.

“Sin embargo, pronto se encuentra con que los dispositivos no dieron tanto apoyo ni al maestro ni a los alumnos como lo esperaban. Entonces deciden retirarlas y tachar tal iniciativa como un fracaso. Pero, ¿por qué no funcionan este tipo de acciones?”, preguntó Groff ante más de 3,000 personas, en su mayoría profesores.

“El problema es que esperan que las tabletas mejoren todo mágicamente”, afirmó la graduada del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y de la Universidad de Harvard, quien inició su carrera dentro de las aulas como maestra. “Rápidamente me di cuenta de que mucho de lo que me enseñaron en la universidad no podía aplicarlo en el salón de clase, así que lo abandoné y decidí empezar a trabajar directamente con el sistema”, recordó.

Actualmente Groff se dedica a investigar y diseñar nuevas formas de enseñar ya que, en sus propias palabras, es una apasionada de entender cómo aprende la gente y como puede ayudarla en tal proceso. Así descubrió, según dijo, que “no debemos pensar en rediseñar la enseñanza únicamente ajustando pequeñas piezas y pensando que esto arreglará el pasado, sino ver hacia adelante, diseñar la educación para el futuro”.

De acuerdo con la experta, se debe tomar en cuenta que la educación debe ser personalizada, debe estar centrada en el desarrollo de los alumnos, no debe costar mucho -incluso debe ser una forma de ahorrar dinero-, debe ser facilitadora para la tecnología y debe ser realmente aplicable. “Con base en esto la escuela puede diseñar un nuevo modelo de enseñanza procurando que sea innovador y fijándose metas”, explicó.

Pero Jennifer Groff aclaró que este no es un proceso sencillo y que debe ser constante. “Los docentes deben estar abiertos a explorar nuevos caminos, a experimentar, a probar cosas diferentes, a buscar el cambio, lo que no es fácil porque la educación es hasta ahora un área muy conservadora”, consideró. “Y si hay fallas, si hay fracasos, recuerden que es bueno, porque quiere decir que se están haciendo cosas y que se está aprendiendo de ellos, y eso es lo que permitirá que lleguen hasta donde quieran estar”.

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