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La matemática Cathy O ´Neil : “Se está usando el big data para propagar errores del pasado que aumentan la desigualdad»

Cada vez que navegamos por internet, contestamos un whatsapp o vemos el capítulo de nuestra serie favorita hay empresas que utilizan esta información para vendernos algo en el futuro. Es una realidad que damos por sentada, pensando que, al fin y al cabo, no es tan malo que nos ofrezcan anuncios personalizados.

El problema es que los modelos matemáticos que sirven para ofrecerte una habitación en la ciudad que planeas visitar, adaptada a tu condición socioeconómica, también pueden utilizarse para decidir si tus hijos podrán estudiar en la universidad o si es conveniente subir la prima de tu seguro. Y eso no nos hace tanta gracia.

Cathy O ´Neil (EEUU, 1972) es un cerebro privilegiado para las matemáticas y, como la mayoría de sus colegas, acabó trabajando en el mundo de las finanzas, en concreto, en un fondo de cobertura. Allí vio cómo los modelos matemáticos podían utilizarse de forma totalmente sesgada en beneficio de los sectores más privilegiados de la sociedad y es por ello que abandonó su trabajo y se involucró activamente en el movimiento Occupy Wall Street, participando en su Grupo de Banca Alternativa.

“La crisis financiera dejó bien claro que las matemáticas, que una vez habían sido mi refugio, no solo estaban profundamente involucradas en los problemas del mundo, sino que además agravaban muchos de ellos”, asegura O’Neil en su libro Armas de destrucción matemática, que acaba de editar en España Capitán Swing.

Con motivo del ensayo, que fue nominado para el National Book Award 2016, O’Neil responde a las preguntas de La Información.

Solemos pensar en las matemáticas como una ciencia prístina. Los datos no emiten juicios morales. Pero en su libro afirma que las matemáticas están profundamente involucradas en los problemas del mundo. ¿Por qué?

Bueno, seamos cuidadosos. Las matemáticas en sí no están tan involucradas, pero sí su nombre. La gente usa algoritmos de inteligencia artificial y big data como armas matemáticas porque sabe que las matemáticas inspiran confianza y miedo. Es una táctica que sirve para imponer silencio a las personas porque no son “expertos” en matemáticas y, por lo tanto, no pueden entender nada. Es una vergüenza.

Pero, para ser claros, los algoritmos del big data no son matemáticas. En el mejor de los casos son ciencia. Digo esto porque no prueban cosas, prueban hipótesis con datos y hacen predicciones imperfectas. Y si son ciencia, de nuevo en el mejor de los casos, deben someterse a todo tipo de pruebas científicas. Eso implica tener evidencias.

Ya que se utilizan cada vez más para cualquier decisión burocrática que podamos encontrar en nuestras vidas, como el límite de nuestra tarjeta de crédito, qué tipo de préstamos obtenemos para las hipotecas, qué clase de anuncios vemos o a qué tipo de información política estamos expuestos, debemos saber cómo funcionan y cómo no funcionan. Si discriminan a las mujeres, debemos saberlo a través de las pruebas. Si aumentan la desigualdad o amenazan la democracia, deberíamos saberlo también. Pero en la actualidad consideramos que son herramientas perfectas, objetivas y científicas. No es así como se hace la ciencia.

Las grandes empresas siempre dicen que una cosa u otra está controlada por un algoritmo. ¿En qué consisten estos realmente?

Son versiones automatizadas y simplificadas de cualquier proceso humano burocrático que hayan reemplazado. Los algoritmos están entrenados en los datos históricos que produjo ese proceso. Eso significa que si el proceso estaba sesgado sistemáticamente a favor de cierto grupo, el algoritmo resultante normalmente también lo estará.

¿Cuáles son las decisiones que toman los algoritmos que podemos no conocer?

No estoy seguro acerca de España, pero en los EEUU están en todas partes, y deciden desde qué estudiantes de secundaria tendrán éxito en la universidad –y podrán pagar la matricula en su totalidad, en lugar de ser tentados a inscribirse con una beca parcial–, hasta cuánto tiempo esperamos cuando llamamos al servicio de atención al cliente o los años que alguien permanece en prisión. Algunas de las formas en que se usan los algoritmos son importantes, algunas no tan importantes. Me gusta enfocarme en las decisiones verdaderamente importantes. Es en estos casos cuando los fallos del algoritmo deben ser expuestos. Y para ser claros, a veces es peor que un simple error, porque se les hace tanto caso que los malos algoritmos tienden a empeorar las cosas o incluso desencadenan ciclos de retroalimentación destructivos en toda la sociedad.

En el libro señala que algunos modelos matemáticos se convierten en armas de destrucción matemática. ¿En qué consisten exactamente? 

[Son armas de destrucción matemática] cuando son importantes, generalizados, secretos, inexplicables e injustos. Eso significa que tienen un impacto negativo, o incluso destructivo, en las vidas de las personas debido a algún sistema secreto de puntuación que no entienden y al que no pueden apelar.

¿Cree que a medida que avanza nuestro conocimiento de la inteligencia artificial, las armas de destrucción matemática serán cada vez más peligrosas?

Solo si continuamos usándola sin probar que no comete errores. Definitivamente, tenemos el poder en nuestras manos, solo debemos preguntarnos si lo usaremos o no. No quiero simplificarlo, pero es un problema político, no matemático. Si mañana todas las personas que están haciendo toneladas de dinero con algoritmos decidieran preocuparse por sus errores no habría ningún problema. El problema es que mientras se salgan con la suya, mientras confiemos ciegamente en los algoritmos, ganarán tanto dinero que no van a querer cambiar nada. Es una cuestión política, no matemática ni científica.

Cathy O'Neil durante una de sus charlas / Stiftelsen
Cathy O’Neil durante una de sus charlas / Stiftelsen

Como sabe, muchas de las políticas públicas actuales se basan principalmente en informes estadísticos de organizaciones como la OCDE o la Fundación Bill y Melinda Gates. Damos por hecho que analizar los problemas basándose en los datos que tenemos es la mejor forma de solucionarlos. ¿Nos equivocamos?

Podemos confiar en la ciencia. Y cuando las estadísticas son de fiar y nos cuentan toda la historia debemos creer en ellas. Pero la mayoría de las armas de destrucción matemática que menciono tienen datos incompletos o sesgados, que reflejan prejuicios o prácticas injustas bien consolidadas, y se están usando estos datos para propagar errores del pasado más que para corregirlos.

En otras palabras, debemos entender cuando es necesario intervenir. Si construimos un algoritmo que se basa en las muertes pasadas por malaria, algunas personas lo usarían como una herramienta para incrementar las ganancias, por ejemplo, evitando educar a ciertas poblaciones porque de todos modos se predice que morirán de malaria. Si consideramos las muertes por malaria como una oportunidad para salvar vidas a través de la distribución de mosquiteros, entonces estamos haciendo algo bueno con los mismos datos e incluso con el mismo algoritmo.

¿En qué medida los gobiernos o empresas justifican con datos sesgados decisiones que incluso están tomadas de ante mano para reducir así las críticas?

No voy a arriesgarme a inventar nada, pero diría que la mayor parte del tiempo. Aun así, esa no es una razón para dejar de usar estadísticas, sino para asegurarnos de que las estadísticas que utilizamos estén lo más investigadas posible.

Desde hace un tiempo, las personas están preocupadas por la constante violación de su privacidad, pero las empresas insisten una y otra vez en que sus datos están seguros. ¿Hasta qué punto es esto cierto?

No lo es en ningún modo. Por ejemplo, tenemos una ley de privacidad de datos médicos en EEUU que protege nuestros datos médicos oficiales, pero las nuevas técnicas de big data a menudo pueden omitir dichos datos específicos y generar una puntuación de nuestro estado de salud sin violar las leyes. Las empresas pretenden ganar dinero con esto, por lo que, por supuesto, nos dicen que no nos preocupemos.

Por mi parte, creo que las leyes deberían concentrarse en cómo se usan los datos en nuestra contra.

Las compañías de telecomunicaciones pueden conocer el comportamiento exacto de cualquiera de sus clientes: sus mensajes, sus conversaciones, lo que ven en la televisión, lo que compran… Dicen que estos los datos solo se usan de forma anónima, pero ¿es cierto?

Para ser honesta, ya no estoy segura de qué significa anónimo. SI saben lo suficiente de nuestro comportamiento para adaptar los anuncios a cada persona diría que no es anónimo.

Como cuenta en el libro, ha dejado varios trabajos porque sentía que lo que hacía no era moralmente correcto. ¿Cree que los matemáticos que trabajan en el análisis de datos son conscientes de que su trabajo puede dañar a la gente?

Definitivamente están comenzando a ser conscientes. Pero eso no es suficiente, ya que las corporaciones son las que tienen el poder real.

¿Cómo podemos asegurarnos de que las matemáticas se usen para el bien común?

Necesitamos que la ciencia de los datos sea verdaderamente científica y comenzar a pedir pruebas de que las cosas funcionan, son jutas y no producen ciclos de retroalimentación negativa a largo plazo que perjudiquen a la sociedad.

Fuente: https://www.lainformacion.com/management/big-data-matematicas-errores-algoritmo-cathy-oneil/6343044

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Informe Odite 2018. Tendencias educativas

España / 10 de junio de 2018 / Autor: José Blas García Pérez / Fuente: Transformar la Escuela

Hoy voy a presentaros una publicación en la que he participado: Informe ODITE sobre Tendencias Educativas 2018.
Se trata del cuarto informe que este Observatorio de Innovación Tecnológica y Educativa (OdITE) ha editado desde el laboratorio de investigación e innovación educativa.
OdITE es un proyecto conjunto fruto de la colaboración que establecen dos instituciones influyentes en la educación actual: Asociación Espiral y Tecnología y Didactalia. El laboratorio está centrado en la observación, el descubrimiento y la experimentación de instrumentos así como la movilización de recursos y metodologías útiles `para diseñar m implementar, y poner en práctica actividades educativas que mejoren del aprendizaje.

TENDENCIAS EDUCATIVAS 2018

Este monográfico se ha clasificado en tres grados de integración en las aulas: En práctica, en desarrollo y en perspectiva, de acuerdo con su nivel de uso educativo.
Cuando se expone un informe como este, que habla de tendencias, solo se trata de ideas y experiencias que puede servir de inspiración y de guía para estimular el desarrollo metodologías que sean prácticas posibles, que resulten motivadoras y emocionantes para nuestro alumnado, y que nos hagan a los docentes repensar los modelos de enseñanza y aprendizaje que potenciamos en nuestras aulas. Vamos con ellas.

I

Tendencias educativas en práctica

 APRENDIZAJE BASADO ENPROYECTOS (ABP) – Juanfra Álvarez

Una metodología que avanza imparable en el panorama educativo en general. En el artículo podemos ver cuáles son los elementos pedagógicos que la sustentan y que la hacen tan atractiva para docentes y alumnado.

 Aprendizaje Basado en Proyectos, es una metodología activa que emerge actualmente en nuestro sistema educativo con bastante fuerza en todos los niveles educativos de Infantil a Secundaria. Con el ABP el alumno adquiere el protagonismo de su aprendizaje, un protagonismo que nunca debiera haber perdido. Muchas son las dificultades con las que se encuentra esta metodología, pues aplicarla correctamente representa una carga de trabajo considerable para el docente y muchas veces esta forma de trabajar no es del todo bien entendida y queda en un mero trabajo sin sentido.

ESCAPE ROOM EN EDUCACIÓN – Camino Lopez

La gamificación está alcanzando grandes cuotas de penetración en el aula. ¿Es posible conseguir la motivación y el aprendizaje de estándares a través el “escape room” o “escape classroom”? Trabajo en equipo, aprendizaje por descubrimiento,  resolución de problemas, aprender en la incertidumbre, resiliencia al  fracaso…

 La educación de hoy en día no tiene miedo a renovarse. Un claro ejemplo de ello es la integración de metodologías activas como la gamificación, interesadas en enfocar la
educación desde el punto de vista de la motivación del propio alumno, tratando de personalizar al máximo la experiencia educativa.  Dentro de esta metodología activa que es la gamificación, podemos encontrar algunas variaciones que tratan de aportar a la experiencia educativa nuevas estrategias que ofrezcan nuevos enfoques. Es el caso de los famosos Breakouts y los actualmente innovadores Escape Rooms.

HACER CIENCIA EN LAS NUBES- Amalia Hafner

¿Es preciso aprender sobre la ciencia de uso de los datos que almacenamos en el “cloud computing”? Un aprendizaje crítico y técnico de cómo se usan nuestros datos en la nube nos ayudará a gobernar mejor nuestra vida? Si las respuestas son sí, entonces esta «nueva ciencia» se convierte en una parte ineludible de la alfabetización digital.

La nube puede ser utilizada como un entorno de pruebas para desarrollar habilidades y conocimientos que permitan manipular y comprender críticamente el manejo de datos. Por otro lado, el trabajo con datos en la nube se constituye en un espacio para reflexionar sobre cuestiones éticas y legales, indispensables en la educación para la ciudadanía.
II
Tendencias educativas en desarrollo

APRENDIZAJE BASADO EN EVENTOS (ABE) – Paz Gonzalo

El Aprendizaje Basado en Eventos es una metodología avalada por el Informe sobre innovación pedagógica de la Open university que lo sitúa entre las “10 nuevas formas de enseñanza, aprendizaje y evaluación para un mundo interactivo, que ayuden a los maestros y legisladores en la innovación productiva”.

El ABE toma un evento como eje articulador de un proceso de aprendizaje. Un evento es un suceso importante y programado, de índole social, académica, artística o deportiva. Los eventos son fechas señaladas, en las que se reunen personas aunadas por un mismo interés, afición, problema o motivo de celebración. Su preparación, celebración y posterior revisión, aunará los esfuerzos de los estudiantes y trazará el recorrido de aprendizaje.

MICROLEARNING O MICROAPRENDIZAJE. -Elena González de la Cámara

Los microcontenidos y el microlearning es una forma rápida al aprendizaje de conceptos o ideas. En el artículo se pueden ver ejemplos muy ilustrativos.

El microlearning o microaprendizaje es una estrategia de aprendizaje que contiene microcontenidos y consiste en la segmentación de la información en pequeñas unidades (píldoras.) con un alto tratamiento pedagógico.

NEUROEDUCACIÓN- Marta Portero

¿Nos permitirá el desarrollo de este campo  poder analizar, reflexionar o modificar las metodologías pedagógicas? Factores tan determinantes en el aprendizaje como la motivación,  el aprovechamiento del error como herramienta de aprendizaje, la utilización del movimiento en el aula, la necesidad de la eliminación del estrés elevado y crónico…son aspectos que analiza extensamente.

 

La neurociencia educativa es una nueva disciplina que nace de la interacción e integración entre tres ámbitos de conocimiento diferentes, las neurociencias, la Psicología y la Educación. Ofrece una visión de los procesos de enseñanza-aprendizaje basada en el funcionamiento del cerebro y desarrollar un marco teórico de referencia que permita fundamentar la práctica pedagógica desde la evidencia científica.

LA EDUCACIÓN PERSONALIZADA- José Blas García 

¿Es lo mismo posibilitar el aprendizaje personalizado, que atender a la diversidad?Cuando personalizamos la enseñanza ¿tendemos a individualizar? Inclusión y personalización tiene puntos comunes que solo a través de un diseño universal, es decir, para todos, podemos hacerlos realidad.
La personalización de la educación ha sido desde siempre ejemplo de buenas prácticas. Sin embargo, el término educación personalizada se ha envuelto de una polisemia que hace que profesionales de la enseñanza hablemos de personalización de la enseñanza y el aprendizaje refiriéndonos a cuestiones, si no distintas, por lo menos con perspectivas diferentes.

III

Tendencias educativas en perspectiva

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EDUCACIÓN: amenazas y oportunidades- Neus Lorenzo

Parece ser de consenso general entre los expertos que todo lo que pueda hacer un robot de forma más eficiente que un humano, lo hará un robot con AI. En las escuelas la mecanización de los procesos susceptibles de ser automatizados, se integrarán a medio o largo plazo a  la máquina que corresponda.
También parece claro que un robot no podrá sustituir al docente pero nos obligará cambiar de rol (guías, orientadores, inspiradores, animadores, arquitectos  y diseñadores de actividades, gestores de aula…) ya que instrucción magistral, nos guste o no,  la harán mucho mejor las máquinas. En este capítulo se ofrece una explicación sucinta sobre qué es y cómo funciona la Inteligencia Artificial, qué puede aportar a la educación en la actualidad, y cuáles son sus retos de futuro.
La    evolución de la AI y su capacidad de interactuar con objetos electrónicos y con humanos hiperconectados está aún por desarrollar.
Los sistemas de gestión de enseñanza y aprendizaje no eliminan la necesidad de disponer de escuelas o institutos, pero cambiarán decididamente su función, haciéndola más socializadora, cualitativa y abierta a la realidad que viven los alumnos, en su día a día presencial y virtual.

APRENDIENDO CON BIG DATA: El futuro de la educación – Ignasi Alcalde

Los Big Data han llegado y ya forman parte de nuestro paisaje natural. ¿Y si aprendiéramos a usar estos datos para que instructores y alumnos pudiéramos interactuar con el contenido y colaborar entre nosotros? Según el autor la tecnología nos permite, no solo ver el resultado, sino poder influir en él para mejorarlo. Cuantificar la motivación o el esfuerzo; recibir notificaciones y alertas y actuar en proceso; personalizar el proceso de aprendizaje… Un fascinante mundo se nos abre a los docentes con esta disciplina.
está creciendo la nueva disciplina del análisis de aprendizaje o learning analytics. El análisis del aprendizaje es un nuevo campo de conocimiento y es relevante para cualquier enfoque tecnológico que produce datos ya que, a partir de los datos, se extrae la información, que a su vez se convierte en “nuevo” conocimiento que se puede explotar de muchas maneras diferentes.

LOS SISTEMAS CONVERSACIONALES EN EDUCACIÓN- Ray Gallon

Los sistemas conversacionales son espacios conocidos por los estudiantes de hoy en día. Las plataformas de chatbot permiten a  profesores crear sus propios chatbots gratuitos. Una tecnología especialmente útil en métodos como la Flipped Classroom o clase inversa,  ABP,  en secuen

cias de aprendizaje basadas en la solución de problemas …

En entornos educativos reales, cada vez más interactivos y participativos, los chatbots se podrían utilizar para favorecer el pensamiento dialógico y desarrollar el aprendizaje inquisitivo. Los sistemas conversacionales generan un diálogo estructurado entre “profesor y alumno”, construyen relaciones que se interpretan en un contexto determinado y que aparecen como conjuntos de proposiciones conectadas (leyes físicas, teorías sociales) llamadas temas (topics).

TECNOLOGÍA WEARABLE- Bernat Llopis,

Las CardBoard o gafas de realidad virtual son un elemento impresionante para conocer abrir el aula al mundo. Visitar un bosque alejado cuando estás en aislamiento por un trasplante de médula, es una experiencia por la que he visto sonreír a mis alumnos… y respirar como si estuvieran en ese espacio lejano sin salir de su box o de nuestra aula.

Después de «normalizar» las tecnologías avanzadas como la Realidad Aumentada o la Realidad Virtual y su notable aportación en el mundo educativo, parece que el escalón siguiente está a punto de generalizarse: las tecnologías “usables”, o Wearable Technologies.

 Vienen tiempos nuevos, donde diferentes tecnologías van buscando su hueco en el desarrollo de la Industria 4.0 y también con aplicaciones en el sector educativo. Va a depender de la amplitud de miras de cada cual para soñar una sociedad mejor con el empleo de estas tecnologías.

EPÍLOGO

Solo tengo palabras de agradecimiento a la Asociación Ciberespiral, a los Co Directores del informe y a Didactalia, por su invitación a participar en este documento. Ha sido un honor colaborar y escribir  en este informe , y está siendo un lujo aprender con él a través de la lectura del mismo.

Puedes leerlo aquí en formato isuu

Y también descargar aquí en PDF  En este enlace te encontrarás con una ventana de registro que tiene el único  fin de hacer un seguimiento de las descargas y poder obtener un feedback del interés real que suscita el informe, y así plantear mejoras tanto en el contenido, formato y  difusiones futuras.

Fuente del Artículo:
http://www.jblasgarcia.com/2018/06/informe-odite-tendencias-educativas.html
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Chile: Buscan introducir en la enseñanza de las matemáticas conceptos como el big data y la inteligencia artificial

Chile/12 de Mayo de 2018/El Dinamo

Instalar capacidades en los países para enseñar matemáticas con miras a adecuarse a la economía digital, introduciendo en el currículo escolar conceptos como big data e inteligencia artificial. Ese es el objetivo de un proyecto APEC, que desarrollarán el CIAE de la U. de Chile, y las universidades de Tsukuba, Japón, y de Khon Kaen, Tailandia, y que será desarrollado en conjunto con las 21 economías que forman APEC.

“El modelo actual de enseñanza lleva varios siglos con las mismas salas de clases. El último gran avance tecnológico fue el texto escolar, inventado por Comenio en el siglo XVII.  ¿Será eficiente este modelo para la economía digital?”, dice el investigador del CIAE y director del proyecto por su parte chilena, Roberto Araya. Esta es una preocupación educacional central para las economías del Asia Pacífico (APEC). Por eso, la Estrategia de Educación de la APEC contempla apoyar a los países miembros para alcanzar los tres pilares de una educación de calidad e inclusiva con el objetivo de acelerar la innovación, aumentar la empleabilidad y mejorar y alinear las habilidades que se desarrollan en educación con las necesidades de los individuos, las sociedades y las economías.

Por ejemplo, en el área digital, las matemáticas son usadas para analizar big data, para diseñar programas eficientes que automaticen procesos, para crear e implementar innovaciones STEM, y para la toma de decisiones con el apoyo de inteligencia artificial. Dado que las tecnologías proveen herramientas necesarias para  la visualización de la información y para conectar la comunidad, para la APEC, la información de grandes volúmenes y la inteligencia artificial son las nuevas claves de la economía digital.

“Crecientemente muestras decisiones, nuestros comportamientos individuales y sociales, nuestra información genética, fisiológica y neuronal, así como la información de las cosas que nos rodean, están quedando almacenados en la nube y son analizados por poderosos algoritmos de procesamiento de señales y de machine learning. Es necesario entonces comenzar a introducir en el currículo de matemáticas el pensamiento computacional y de machine learning”, dice Araya.

En ese marco, APEC otorgará financiamiento para el proyecto InMside, que busca instalar capacidades en quienes desarrollan los currículos escolares de los países, así como diseñar e implementar estrategias de enseñanza de matemáticas inclusivas, todo con miras hacia la economía digital. Ello con un fuerte componente inclusivo, incorporando aspectos como la brecha de género y con foco en STEAM –acrónimo en inglés para Ciencias, Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemáticas-.

Para ello, el proyecto InMside realizará encuentros con expertos encargados de desarrollar los currículos escolares de los 21 países participantes con miras a analizar la dirección que han tomado las últimas reformas curriculares en matemáticas y en STEAM, analizando también cómo aumentar la eficiencia e introducir la inteligencia artificial y el big data. En los encuentros que se realizarán en Tokio, Chile y Tailandia se presentarán  conferencias magistrales e informes de las economías, y se planificarán desafíos experimentales para producir ejemplos de clases. “Este es un gran desafío, pues significa trabajar en conjunto con países que hoy tienen por lejos los mejores resultados educacionales, como lo son Japón, Singapur y Corea del Sur, todos los cuales están conscientes que es necesario un cambio radical para mejorar la eficiencia educacional y adecuarse a los desafíos de la economía digital”, dice Araya.

El proyecto InMside es liderado por Chile, Japón y Tailandia y en él participarán, además, Indonesia, Corea, Papua Nueva Guinea, Rusia, Taiwán, Malasia y Vietnam, China y Canadá. Se ejecutará durante todo el año 2019.

Fuente: https://www.eldinamo.cl/educacion/2018/05/09/buscan-introducir-en-la-ensenanza-de-las-matematicas-conceptos-como-el-big-data-y-la-inteligencia-artificial/

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Big data could be key to Africa’s graduate employability

Africa/universityworldnews

Resumen: En todo el continente africano, la educación superior está ampliando su alcance, tanto en términos de cantidad como de calificaciones. Al mismo tiempo, las universidades subsaharianas enfrentan enormes desafíos para mejorar la calidad y la relevancia. Hay muchas razones para esto: lo más importante es la cuestión de la falta de datos confiables y útiles sobre la base de los cuales planificar, supervisar y revisar. Hacer frente a este problema requiere una atención meticulosa a los detalles, la capacidad analítica, el aprendizaje adecuado o las plataformas estadísticas y el apoyo de gestión de alto nivel. Es importante destacar que también se considera que necesita un aporte financiero continuo y significativo.  Por lo tanto, es particularmente interesante observar el progreso de un pequeño proyecto piloto que promete desafiar algunos de los factores que limitan la capacidad de las universidades del África Subsahariana para unirse al juego de «grandes datos».  El proyecto, dirigido por el British Council, persigue dos objetivos: (i) realizar una encuesta de salida de postgrado sobre estudiantes graduados de Bachelor of Pharmacy de tres universidades importantes de la región (las universidades de Ghana, Lagos y Western Cape), y al mismo tiempo (ii) probar el potencial de los teléfonos móviles para la recopilación de datos.


All over the African continent, higher education is expanding its reach, both in terms of numbers and range of qualifications. At the same time, Sub-Saharan universities face enormous challenges in enhancing quality and relevance. There are many reasons for this – paramount is the issue of the lack of reliable and useful data on the basis of which to plan, monitor and review.

Addressing this problem requires meticulous attention to detail, analytical capacity, adequate learning or statistical platforms and high-level management support. Importantly, it is also viewed as needing ongoing and significant financial input.

It is therefore particularly interesting to note the progress of a small pilot project that promises to challenge some of the constraining factors militating against Sub-Saharan African universities’ ability to join the ‘big data’ game.

The project, run by the British Council, seeks to achieve two aims: (i) to conduct a graduate exit survey on graduating Bachelor of Pharmacy students from three major universities in the region (the universities of Ghana, Lagos and the Western Cape), and at the same time (ii) to test the potential of mobile phones for data collection.

The first aim has intrinsic interest, given the significant curriculum developments in the field that impact on the role of pharmacists in national health systems. Graduate exit surveys also provide important information about the kinds of jobs students obtain after graduation – for example, how long it takes them to find a job, what resources they employed to do so, who is employing them (including self-employment) and this helps institutions to build long-term, mutually beneficial relationships with employers.

The second aim, however, has broader implications for universities across Sub-Saharan Africa – indeed, in lower income countries more generally. If it can be shown that data can be gathered cheaply and reliably, and that the quality of the data is not compromised, a major hurdle to establishing and maintaining student databases could be overcome.

Rolling out the survey

Initial evidence in this regard is encouraging, with very high response rates – over 90% of surveys have been fully completed. Analysis of the data is in progress and so it is not appropriate to make more in-depth claims at this stage.

Plans are under way to roll out the graduate exit survey project from the small, highly specialised field of pharmacy to a very large qualification such as the Bachelor of Commerce (or Administration), and to a higher number of universities. This will allow the approach to be fully tested.

At the same time, another higher education project in Sub-Saharan Africa is working on the provision of capacity development programmes for senior professional staff in universities. The four priority topics identified in the regional needs analysis workshops held to date include the capacity to work with data as a planning, monitoring and developmental tool for universities. It is envisaged that staff from universities participating in the early phases of the graduate exit surveys will be among the earliest beneficiaries of these opportunities.

Modern universities need to be much more than centres of teaching and research excellence; they need to be preparing their undergraduates for the world of work, going beyond the formal curriculum to provide pastoral support and improve skills across the board.

There is, however, a relative lack of capacity for many universities, not only in Africa but around the world, to go beyond traditional university improvement efforts (such as increasing the numbers of staff with PhDs) to meet these aspirations.

International internet-based market research firm YouGov recently conducted a survey which discovered that 52% of employers believed that no or few graduates were ready for the workplace, with just 19% believing that all or most were ready – and 17% said that none at all were prepared. This chimes with several of the findings of the recently concluded ‘Universities, Employability and Inclusive Development’ study commissioned by the British Council.

So this is why, in Sub-Saharan Africa, our proposed higher education development priorities are focusing on two areas where we think that we can make a real difference: data collection, analysis and use and support for university staff in this area.

Dr Nan Yeld is a senior adviser in higher education development at the British Council.

Fuente: http://www.universityworldnews.com/article.php?story=20180424134453712 
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La era de los gobernautas

Por: Lucas Malaspina

China va a elaborar un ranking de ciudadanos según su historial crediticio, que habilitará una navegación jerarquizada de Internet. Estados Unidos volteó la neutralidad de la red, lo que significa un poco lo mismo pero con la segmentación en manos privadas. Cambiemos cruza los datos de la Anses con los de Google y Facebook y sale a tocar timbres en el escarpado conurbano bonaerense con un 70% de efectividad. El descalabro generado por el descubrimiento de la operación Cambridge Analytica explica por qué los algoritmos se guardan bajo siete llaves y todos niegan utilizarlos para fines electorales. Lo privado desaparece y el capitalismo se engulle la democracia. Las guerras del futuro van a ser por los datos.

Durante la última contienda electoral se confirmó que Cambiemos está operando entrecruzamiento de informaciónelectoral con datos socioeconómicos a gran escala. El equipo de campaña manejado por el jefe de gabinete de Vidal, Federico Salvai, combinó los resultados de una detallada encuesta producida por la consultora ecuatoriana Informe Confidencial (ligada a Durán Barba) junto con las estadísticas de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del Indec, por un lado, y con los resultados de las PASO, por el otro. Así geolocalizaron el voto y las preferencias de los votantes de cada barrio de la provincia. Del maridaje entre big datamicro-targeting y presupuesto público parece surgir una ingeniería de las opiniones que ni siquiera Joseph Goebbels hubiera soñado.

Desde el entorno de la gobernadora Vidal negaron que se haya aplicado big data. Dicen que solo incursionaron en el campo de la “microsegmentación”, aunque admitieron la búsqueda de “canales de contactación”, por ejemplo Facebook, donde los usuarios habrían recibido mensajes específicos según su ubicación. En cambio, los asesores de 1País -así se llamó el massismo en las últimas elecciones- fueron más aventurados: “La big data nos permite buscar la mayor porosidad posible. Ya no se trata de la información de un grupo, sino de un individuo”.

Ricardo Rodríguez, uno de los encargados de organizar los timbreos superprofesionalizados del oficialismo, afirmó que dividieron Lanús en siete zonas que fueron rastrilladas por cuatro equipos de treinta personas. Rodríguez se jactó de su efectividad: “Siete de cada diez personas que nos atienden en el timbreo terminan apoyando la gestión”. Los coordinadores de estas cuadrillas fueron habilitados a un acceso parcial (es decir, limitado al territorio que cubrieron) al resultado del entrecruzamiento de datos geolocalizado para implementar mejor el mensaje electoral.

En este marco, a nadie puede sorprender el giro posdemocrático de la Secretaría de Medios, que pidió a la Anses acceso a su base de datos. La publicidad de Google o Facebook (corporaciones que no pagan impuestos en el país, pero sí acceden a contratos estatales millonarios) permite trackear usuarios una vez que entran a tu negocio o cargar planillas con mails o números de teléfono para afinar la llegada de los anuncios. El límite en el uso de la información estatal solamente parece estar en los escrúpulos de los mismos funcionarios que mienten en sus declaraciones al fisco.

carnaval posdemocrático

A finales del siglo pasado, la caída del Muro de Berlín, presentada como la victoria de la democracia capitalista sobre la dictadura comunista, prometía la protección de las libertades individuales bajo el paraguas de la vida privada, contrapuesta a una esfera pública donde triunfaba siempre la fuerza de gravedad de las mayorías. Pero esas épocas terminaron. En la posdemocracia el desarrollo de Internet y la apropiación de una enorme base de datos personales por parte de un grupo cada vez más concentrado de corporaciones, abona lo que Juan Carlos Monedero describe como “el intento de desplazar la política a un lugar neutral, para así proclamar la muerte del antagonismo político” (Nueva Sociedad, 2012).

Mario Riorda, consultor experto en comunicación política, denominó “gobernautas” a los ejecutores de esta pospolítica: para estar a la altura de la época los gobernantes deben garantizarse equipos capaces de analizar datos a gran escala, incluyendo una necesaria escucha activa de las redes sociales. Los riesgos son múltiples: la hipertrofia, puesto que en nuestra actividad digital todo el tiempo estamos votando, eligiendo y calificando; y la adulteración, porque la capacidad de monitorear y analizar lo que se desea y se piensa solo está al alcance de las grandes empresas (y del Estado). Lo importante es que se ha roto la intermediación entre la vida privada y la pública: el 99% se vuelve transparente para el 1%. Las audiencias microfragmentadas y traslúcidas son un sujeto que ya no puede ser pensado como el portador de la “soberanía popular”.

Estamos a las puertas de un mundo donde las personas pueden calificarnos y ser calificadas en cada interacción social que realicen. Y en el que las puntuaciones, a la vez, influyen sobre el estándar de vida. Es el caso del “Sesame Credit”, que por ahora funciona con adscripción voluntaria pero a partir de 2020 será obligatoria. El “Aviso del Consejo de Estado sobre la emisión del esquema de planificación para la construcción de un Sistema de Crédito Social (2014-2020)”, emitido por los peces gordos de la República Popular China el 14 de junio de 2014, podría inspirar muchos relatos distópicos. ¿De qué se trata?

la obediencia gamificada

El Sesame Credit se presenta como un medio para perfeccionar la “economía de mercado socialista” y fortalecer la gobernabilidad. El comportamiento de cada ciudadano y persona jurídica en China serán calificados, indizados y rankeados por el Estado posmaoísta, independientemente de su voluntad. Hasta aquí tiene similitudes con la norteamericana Peeple: se trata de una app muy polémica que permite puntuar a las personas en los planos personal, profesional y sentimental.

Una de las razones que justifican el Social Score es que el gobierno no posee estudios de mercado sobre la confiabilidad crediticia de los ciudadanos. Para implementarlo, de hecho, precisa de Alibaba, una suerte de Amazon chino que ya cuenta con gran cantidad de información para valorar a los usuarios orientales. En una absurda comparación con la Argentina amarilla, podríamos decir que es como si Macri intentara medir la confianza económica de los habitantes mediante una base de datos fundada en MercadoLibre (lo cual no sería del desagrado de su dueño Marcos Galperín, quien anunció la intención de competir con las entidades bancarias y ya implementó cambios en esa dirección).

En Estados Unidos y también en la Argentina, de hecho, se aplican modelos de credit scoring para determinar quién puede recibir un préstamo, a qué tasa de interés y con qué límites de crédito. El llamado Sistema de Crédito Social a construirse en China establece “una puntuación que oscila entre 350 y 950 puntos. Alibaba explicó sucintamente qué factores se tomarán en cuenta. El primero es el historial de crédito. Por ejemplo, ¿el ciudadano paga su factura de electricidad o teléfono a tiempo? Luego, está “la capacidad del usuario para cumplir con sus obligaciones contractuales”, según leemos en sus directrices. El tercer factor refiere a características personales como el número de teléfono móvil y la dirección. Y es la cuarta categoría, el comportamiento y las preferencias, “donde se vuelve interesante”, según Rachel Bostman, autora de Who Can You Trust? How Technology Brought Us Together and Why It Might Drive Us Apart (New York, 2017). Los puntos que cada persona tenga, al igual que en Black Mirror, tendrán que ver con lo que sus amigos dicen y hacen, más allá de su propio contacto con ellos. Una versión moderna y estatizada del “dime con quién andas y te diré quién eres“.

La oscuridad del mecanismo es fuente de desconfianzas. Según Bostman, Alibaba “no divulga el ‘algoritmo complejo’ que utiliza para calcular el número”. Los ciudadanos que otorgaron sus datos a la versión roja de MercadoLibre no lo hicieron con el fin de que el Estado evalúe sus gustos o preferencias sino en el libre ejercicio de su derecho a comerciar. Una vez procesada esa información, el Partido Comunista ahora se decide a fisgonear a gran escala para clasificarlos. Si Wung se compró una patineta o si Cheng recibió una mala puntuación porque el comprador de su auto lo acusa de haberlo defraudado, será interpretado con el fin de inhibir o promover a las personas. “Alguien que juega videojuegos durante diez horas al día, por ejemplo, sería considerado una persona inactiva”, dice Li Yingyun, director de Tecnología de Sesame.

Los números que determinan el éxito laboral o académico y hasta condicionan la vida emocional y sexual, son usufructuados por una compañía que se asegura su reproducción ayudando a que el Estado nos vea y nos juzgue todo el tiempo a través de nuestros teléfonos celulares. En este nuevo tipo de gobierno el capitalismo se contrapone a la privacidad. Como decía Mark Fisher, autor de Realismo capitalista (Londres, 2009), se viene el “estalinismo de mercado”.

Los puntajes más altos del Sesame Credit ya se han convertido en un símbolo de status, con casi cien mil personas alardeando sobre sus puntajes en Weibo (el Twitter chino) a los pocos meses de su lanzamiento. Suena delirante, pero el Partido Comunista utilizará el puntaje de un ciudadano para afectar sus probabilidades de obtener una cita o matrimonio. Es que cuanto mayor sea su calificación en Sesame, más prominente es su perfil de citas en Baihe (la plataforma nacional de matchmaking, similar a Tinder o Happn). Un alto rankeo en Sesame Credit no solo servirá para obtener mejores préstamos, sino que además permitirá hallar mejores trabajos y avanzar en los trámites burocráticos. Un bajo rankeo hará que su Internet sea más lenta y una seria limitación para sobrevivir y desarrollarse académica o profesionalmente. En las últimos semanas, el Banco Popular de China demoró las licencias a las ocho compañías que estaban implementando estas tecnologías, pero la idea de lanzar el Sistema de Crédito Social en 2020 se mantiene sin cambios.

occidente y la compañía

Es necesario volver a mirar Occidente a la luz de esta enorme transformación política que impulsa Xi Jinping . Parece tranquilizador marcar algunas distancias superficiales con el modelo chino, pero son muchas las asombrosas coincidencias. Compañías como Amazon, Google, Facebook, Apple, IBM, y más atrás Netflix o Spotify van en la misma dirección.

Mark Zuckerberg, el amo y señor de los territorios de Facebook, Instagram y ahora también WhatsApp, sostiene que la privacidad ya no es más una norma social. Según la teórica y activista italiana Tiziana Terranova, autora de Network Culture. Politics for the Information Age, “la mayoría de los usuarios habituales de Internet están sujetos al poder de algoritmos como el PageRank de Google (que clasifica los resultados de nuestras búsquedas) o el EdgeRank de Facebook (que automáticamente decide en qué orden recibimos las novedades en nuestro muro de noticias)”. Adam Mosseri, el jefe del News Feed en Facebook, anunció a principios de 2018 uncambio en el Edge Rank que priorizará a partir de ahora el contenido de las personas y, para poder ver con frecuencia contenidos de páginas, será necesario avisarlo específicamente a la aplicación. Una de las razones es el intento de revertir la crisis de la compañía tras haber sido vehículo de la injerencia de Rusia en las elecciones estadounidenses.

Para el CEO de Google, Eric Schmidt, “si tienes algo que no quieres que nadie sepa, quizás no deberías hacerlo en primer lugar”. Alexander Nix, de la firma de datos Cambridge Analytica, famosa por sus campañas por el Brexit y Trump, se jacta de que su compañía “perfiló la personalidad de cada adulto en los Estados Unidos”. Es comprensible entonces el grado de optimismo de los CEO y su esperanza en el Big Data. Para el economista jefe de Google, Hal Varian (autor de manuales con los que se aprende microeconomía desde hace treinta años), la resistencia a la pérdida de privacidad no será un problema porque “las ventajas en términos de conveniencia, seguridad y servicios serán gigantes”.

Al igual que en The Circle, la película protagonizada por Emma Watson y Tom Hanks, observamos que mas allá del accionar gubernamental (inevitablemente patente en el caso chino), es la ideología del valle de silicio la que se vanagloria de construir una gran KGB omnipresente y universal en base al e-commerce y la Big Data. Fisher también describió la lógica que este fenómeno lleva inscripta al decir que “nos encontramos integrados en un sistema de control cuyo único mandato son nuestros deseos y preferencias que vuelven, no como los propios, sino como las preferencias y deseos del gran Otro”.

“La civilización es el progreso hacia una sociedad de privacidad”, escribió en 1943 Ayn Rand, una de las escritoras de cabecera de Mauricio Macri. Sin embargo, ya en 1984 el jurista Richard Posner publicó su “teoría económica de la privacidad”: para él, la privacidad obstaculiza el capitalismo al interrumpir el libre flujo de información y generar ineficiencia bursátil. Posner planteó que “la gente no debería, en términos económicos en ningún caso, tener derecho a ocultar hechos materiales sobre sí mismos”.

Históricamente el surgimiento de la estadística social tiene que ver con objetivos demográficos, sanitarios o de planificación económica. Y está a cargo exclusivamente del Estado. En la actualidad las grandes corporaciones parecen estar tomando el liderazgo en la capacidad de recopilar estadísticas sociales y de nombrar al mundo (o a los objetos del mundo) en torno a los que gira nuestra acción. Por ejemplo, Uber está proveyendo datos para planificar la obra pública de infraestructura urbana. Por otra parte, el capitalismo siempre recogió datos rentables de sus trabajadores de manera compulsiva, pero solo recientemente con la proliferación de tecnologías inteligentes que disuelven mutuamente la vida privada en la pública, con el desarrollo del “Internet de las cosas”, nos encontramos ante un sistema que penetra mucho más allá del trabajo, agregando una dimensión de creación de valor no remunerado a nuestras actividades personales.

algoritmos para un mundo sin secretos

A fines de 2001, Google estaba considerando silenciosamente un cambio en el sistema de votación que permitiera a los usuarios impactar de manera transparente la clasificación de sus resultados de búsqueda. La cofundadora de SiteLab, Dana Todd, calificó el enfoque como un refuerzo de la “consciencia del usuario”, pero la función transparente nunca llegó al mercado. Según Google, la recolección masiva de datos funciona mejor de forma encubierta e indirecta. Un intercambio activo -como con un cuestionario o una encuesta de servicio al cliente, por ejemplo- revela la labor que implica alimentar un algoritmo mágico. Ernesto Calvo, profesor en el Departamento de Gobierno y Política de la Universidad de Maryland y autor de Anatomía política de Twitter en Argentina, dice que, si intuimos la orientación de quien pregunta, estamos predispuestos a tergiversar nuestra respuesta a fin de provocar una “disonancia cognitiva”. Google se previene de nuestras artimañas proponiéndonos sistemática y subrepticiamente regalar información sobre sus movimientos a través del espacio físico (Maps), futuros anticipados (Calendar) y métricas del uso diario de Internet (Chrome).

Este data entry tan continuo como invisible se volvió rápidamente estratégico en el modelo comercial de Google así como para Amazon, que comenzó a monetizar desde 2003 datos de usuarios utilizando un amplio conjunto de historiales de compras individuales para alimentar algoritmos que construyeran índices de similitud entre los diversos artículos y herramientas, y al mismo tiempo construir perfiles de los consumidores. Fueron así pioneros de la publicidad digital, aprovechando los metadatos a través de un complejo sistema de recomendaciones. Amazon no automatizó el trabajo de un empleado minorista sino que simplemente legó el laburo del empleado a los propios consumidores, quienes lo realizan en el acto mismo deconsumir. De este trabajo oculto e impago nos habla el marketing 2.0 -como sin querer queriendo- cuando conceptualiza a los prosumers (el consumidor productor).

El progresismo ha abordado el asunto escasamente, en general desde programas más bien conservadores. Es el caso de la propuesta de Bernie Sanders que sugiere atacar la existencia de este tipo de monopolios. Una cooperativa local podría hacer una app para vencer a Uber, pero no podría construir un auto sin conductor: esto requiere una inversión masiva y una infraestructura para recolectar y analizar todos los datos. Uno puede, por supuesto, crear también cooperativas de propiedad de datos, pero es poco probable que se escale hasta competir con Google o Amazon.

En otro plano, pero en el mismo sentido, se inserta el fin de la “neutralidad de la red”. Recientemente, Donald Trump pateó el tablero y decidió revertir una medida fundamental tomada por Barack Obama en 2015. La medida garantizaba que ningún usuario ni empresa podía pagar ni cobrar para recibir un trato prioritario, descargando datos a mayor velocidad o discriminando en contra de contenidos de la competencia. Su reversión significa un nuevo capítulo en la feroz batalla entre “telcos” (gigante de las telecomunicaciones como Verizon, Comcast y AT&T) y OTT (servicios Over The Top, “los que ofrecen empresas que no controlan las redes mediante las que son distribuidos”, por ejemplo Facebook o Netflix). El cambio se presenta como una “victoria de la libertad” pero destruye la Internet entendida como “bien público”: los proveedores de la red podrán bloquear o ralentizar la velocidad de conexión en función del precio que pague el cliente o la página web que esté visitando. Habrá entonces, una Internet de primera y una Internet de segunda.

Mientras tanto, Amazon se suma a Google, Microsoft, Facebook e IBA, al salir a la cancha de los servicios en Inteligencia Artificial basados en la nube. Así, proveerá sistemas para reconocer objetos en imágenes, procesar comandos de voz y operar aplicaciones de chatbot. La revolución de la Inteligencia Artificial fue posible solo porque un puñado de compañías, de hecho, disfrutaron del estatus de cuasimonopolios. Diez mil nuevas empresas, cada una de las cuales posee una pequeña porción del imperio de datos de Google, difícilmente producirían un auto sin conductor. En vez de pugnar por la atomización de la web en clave de libre competencia, quizás el campo popular debería luchar por la democratización de los datos (en especial, el blanqueo del funcionamiento de los algoritmos con que se los procesa) y por la remuneración del silencioso trabajo digital de los prosumers. Si esperamos demasiado, quizás, como en China, ya sea muy tarde para patalear.

Fuente: https://www.rebelion.org/noticia.php?id=240199

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La peste de la “visualización” de la “educative innovéision”

España / 25 de marzo de 2018 / Autor: Claudio Arturo Díaz Redondo / Fuente: La Educación de las Hadas

El pensamiento sobre la educación, por definición, debiera ser un pensamiento sujeto a debate y a análisis compartido y criticado desde la tolerancia, y la necesaria polémica, que permite el intercambio de ideas.

Sin embargo, de un tiempo a esta parte estamos ante un tsunami de pensamiento único, frente al cual el ámbito educativo en lugar de ser piedra de toque crítica se ha convertido en adalid y espolón sin mayor (ni menor) dialéctica.

Por descontado, ese pensamiento único debe ser “visualizado” en sus sumisas manifestaciones y proyecciones. Entra en juego la necesidad de que los docentes “visualicemos” nuestro trabajo adaptado a la homogeneidad superestructural reinante. Si no visualizas lo que haces es como si no hicieras nada. El fenómeno del Big Data ha llegado a la educación, el dataísmo. Visualizar, visualizar datos cuando no hechos reducibles a datos, inputs, entradas de lo que fuere. Los centros educativos compiten por ver cuál “visualiza” más.

Sin embargo, a nadie se le ocurre pedir a un médico que “visualice” su trabajo o a un bombero sus intervenciones. ¿Se imaginan a un bombero al final de la escalera con el móvil “visualizando” su labor?

¿No es sospechoso ese afán “visualizador”? ¿No significa que están llegando al ámbito educativo modos de actuar y justificarse netamente propios de la profesión política?

Visualizar, visualizar, como si fuéramos incapaces de ir más allá de la imagen. Tanta penumbra, como decía Karl Kraus, un día acabará por dejarnos totalmente ciegos. Una sociedad ciega en manos de la teatralización profesional y política.

El tema de la “visualización” es vergonzante desde un punto de vista racional, ya desde el uso infantil del verbo que pone en marcha el concepto. La innovación educativa, convertida en secta educativa (ver el interesante artículo “No lo llames innovación educativa, llámalo secta” http://www.xarxatic.com/no-lo-llames-innovacion-educativa-llamalo-secta/), necesita “visualizar” sus logros. El resultado es dar una importancia ilustrativa, gráfica, visual, a actos educativos cotidianos que siempre los docentes hemos llevado a cabo; obviedades presentadas como innovación sin ningún rubor.Captura de pantalla 2018-03-14 a las 13.20.48

 

Por supuesto, el acto educativo debe participar, integrarse en las nuevas tecnologías. Debe estar presente en los principales medios porque éstos están presentes tanto en la vida del alumnado como del profesorado. Desde este mismo espacio, durante años hemos intentado expandir lo que realizábamos (vid. la categoría “Proyectos”): el trabajo por blogs, el análisis transaccional, el eneagrama aplicado a la educación.

Otra cosa muy distinta es creer que visualizando lo obvio vamos a parecer mejores profesionales. Porque corremos el peligro de que un día, al paso del Emperador Desnudo en el que todos “visualizan” un perfecto traje, el dedo del niño apunte, como en el cuento, y sus labios sentencien la obviedad:

“El Emperador va desnudo”.

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PD: En otros tiempos inquisitoriales, más lejanos, los conversos debían no sólo abandonar sus costumbres. Debían además “visualizar” que lo habían hecho. La “visualización” entonces consistía en colgar de las puertas de sus casas un trozo de cerdo, de chorizo. De ahí que comenzara a llamárseles “chuetas” y “marranos”.

Hoy más que en las puertas, colgamos nuestra vergüenza en las pantallas digitales.

Claro que siempre nos quedará el arma de la auténtica cultura, la que se apellida irredenta y sabe poner en cuestión lo real, en tanto tengamos en cuenta la reafirmación educativa ilustrada en la que se abanderaba Jacques Lacan aún en pleno siglo XX:

“Nuestro combate son las Luces”.

Mientras queden libros, personas que los lean y los transmitan (como en Fahrenheit 451 de Truffaut), conocimiento generacional acumulable, siempre habrá un dedo lleno de lucidez que clame que el Emperador va en gayumbos. Mande quien mande y mande lo que mande. Porque la residencia de la educación no está en los ojos. Sino detrás de ellos y la batalla por la educación durará, sin remedio afortunamente, desde el principio de la Historia hasta su fin. Porque las armas de la educación transcienden cualquier fin inferior a la misma.

Fuente del Artículo:

La peste de la “visualización” de la “educative innovéision”

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Perú: Tecsup: conozca 5 tendencias de la educación en el mundo

Perú / 4 de marzo de 2018 / Autor: Nonie Salazar Castillo / Fuente: La Industria

Nonie Salazar Castillo, especialista en innovación educativa, explica cuál es el escenario de la formación superior en el mundo. ¿En el Perú ya se aplican estas tendencias?

Para Nonie Salazar Castillo, especialista en innovación educativa de Tecsup Trujillo, “los avances tecnológicos y tener en nuestras aulas a estudiantes nativos digitales, dan lugar a una formación profesional más flexible y personalizada”. La experta en pedagogía advierte que “esta generación de estudiantes se caracteriza por el autoaprendizaje a través de entornos virtuales, disfrutan de las multitareas paralelas y progresan mediante el feedback continuo por parte de sus docentes”.

Al respecto, Salazar Castillo comparte cuáles son las cinco tendencias en la educación en el mundo:

1.- Tendencias en la pedagogía

Se trata de metodologías activas centradas en el estudiante. Muchas veces se presentan previo a clase como aprendizaje invertido, otras incentivan la participación y motivación en el aula como gamificación. En Tecsup Trujillo hemos tenido buenos resultados reduciendo la deserción hasta en un 80% en los estudiantes del Preparatec. En este punto es clave la implementación de proyectos y retos, así como la evaluación de competencias blandas, tal es el caso de assessment center que permite observar el desempeño de los estudiantes en situaciones similares a las laborales.

2.- Tendencias en la tecnología

La plataforma de aprendizaje adaptativo ayuda al estudiante a comprobar qué es lo que sabe y no de un tema concreto, comparar sus resultados con los de sus compañeros. Para los docentes, la Big Data y Analíticas de Aprendizaje, arroja datos valiosos sobre el proceso de aprendizaje de los estudiantes. También destaca el Mobile Learning.

3.- Laboratorios remoto y virtuales

Para consolidar los conocimientos es necesario aplicarlos en laboratorios reales, sin embargo no siempre están disponibles, lo cual restringe el aprendizaje. Por ejemplo, en octubre del año pasado nuestro director académico de Trujillo, Henry Gómez, viajó a Brasil a dictar el curso «Automatización de Sistemas Eléctricos de Potencia», la parte culminante de esta experiencia fue el acceso y el accionamiento remoto desde Brasil de un interruptor que  estaba  ubicado  en  la Subestación Didáctica  de  Tecsup  en  Perú.

4.- Realidad aumentada y virtual

Realidad aumentada es una tecnología que agrega información digital a elementos físicos del entorno, imágenes u objetos reales captados a través de algún dispositivo móvil, por ejemplo los estudiantes pueden ver cómo funcionan las máquinas desde adentro solo captando un papel impreso, mientras que la realidad aumentada supone la inmersión en la simulación digital.

5.- Fabricación digital

Ofrece una gran oportunidad para el desarrollo de la creatividad e innovación. En estos laboratorios los estudiantes hacen uso de las herramientas de fabricación digital tales como: software de diseño por computadora, impresora 3D, cortadora láser, ruteadoras CNC, electrónica digital y materiales compuestos para diseñar y desarrollar sus prototipos. Tecsup está afiliado a la red mundial de Fab Labs del Massachusetts Institute of Technology (MIT) de los EE.UU. integrada por más de 500 laboratorios desde el 2013.

Fuente de la Noticia:

http://laindustria.pe/noticia/tecsup-conozca-5-tendencias-de-la-educacin-en-el-mundo-18156

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