Hoy conviven tres enfoques pedagógicos de la formación a distancia
La tabla es de este trabajo que analiza las tres generaciones de pedagogía o andragogía —no sólo de la formación a distancia pero mejor observable en ese campo por el uso intensivo de la tecnología— a través del marco del modelo CoI. Son paradigmas que conviven. Lo importante es fijarse cómo quedan codificadas en las herramientas.
Algunas tecnologías puedes codificar pedagogías, endureciéndolas de ese modo. Es en este punto que, por necesidad, se convierten en influyentes en el diseño del aprendizaje, marcando el ritmo al que otros bailan.
Knewton es una plataforma de aprendizaje que, mediante algoritmos, consigue un nivel de personalización antes sólo alcanzable para el profesor en grupos muy muy reducidos. Personaliza tanto el contenido como el contexto, lo segundo en el sentido de que identifica los pares con un mismo estilo de aprendizaje. Para entornos tradicionales de educación, como nos cuenta una profe, es un sueño.
Creo que cabe la pregunta si merece la pena mantener estos entornos tradicionales basadas en la lógica de la era industrial. Hay quienes defienden que cada cerebro humano está cableado de una manera tan individual que ni siquiera los estilos de aprendizaje y las inteligencias múltiples son capaces de mapearlo. Si tomamos en serio estos argumentos, probablemente no merece la pena mantener, por ejemplo, la segregación o los contenidos por edades.
Pero lo que cabe preguntarse con respecto a Knewton, que entre sus muchas ventajas también promete una relación de por vida entre las personas y las editoriales, es quién será el propietario de los datos que recoge. ¿Lo serán los shareholders o los stakeholders de Knewton?
La analítica del aprendizajeme interesa desde la perspectiva de quien aprende, o mejor dicho quienes aprenden, puesto que aprendemos, sobre todo, a través de la interacción y la experiencia. La otra perspectiva es la de las organizaciones, en línea con la analítica académica, también útil, que ahora me interesa menos.
Hablando de casos y ejemplos concretos de medir el aprendizaje, me encuentro con el enfoque centrado en el análisis de discurso, basado en el supuesto de que un indicador clave del aprendizaje, de la generación de significado, es la calidad de contribución al discurso.
Este enfoque concreto de análisis del discurso en busca de claves e indicadores de aprendizaje se inspira, por un lado, en cómo los científicos construyen argumentos y defienden su postura en un debate.
Como resultado, tenemos un método de análisis en el que los nodos son las personas, pero también lo son las ideas. Cada post en un blog sería, por ejemplo, un nodo. A partir de ahí, se trata de establecer enlaces de distinto valor argumentativo y retórico entre nodos-idea (trabajando con una tipología de ideas y de enlaces), asociados a nodos-persona.
Algunos de los tipos de información que se pueden obtener de ese modo son mapas de ideas y de conceptos, actitudes de las personas o la centralidad de los nodos. (Al margen de su utilidad para mejorar el aprendizaje, se me ocurre como posible método para analizar fenómenos como la polarización de grupo).
La analítica del aprendizaje enfocada al discurso en principio debe permitir reflexiones más profundas que el análisis cuantitativo de actividades de «más bajo nivel» (número de logs para descargar un recurso, duración de las sesiones, número de comentarios, etc). Esta mayor profundidad se debe al hecho de que se recogen datos explícitos sobre el contexto cognitivo de la persona (movimiento retórico que quiere realizar con un comentario, significado que atribuye a una relación, etc.).
Disponer de este tipo de datos implica que las personas los generen, como una capa de información adicional encima de lo que hacen en la web. Se trata, por tanto, de una analítica activa, con la colaboración de las personas que aprenden, frente a métodos pasivos de «tú vas aprendiendo y yo te analizo». Un método muy vinculado al autoconocimiento como base del aprendizaje continuo.
Una herramienta libre experimental inspirado en este método es Cohere. Es un espacio personal de trabajo que permite el registro de los datos cualitativos necesarios. Me gustará probarla para hacerme una idea de qué costes, en forma de tiempo y de cambio de comportamiento, implica en el día a día en la Red, a cambio de qué beneficios. De entrada, categorizar sistemáticamente las propias contribuciones y las relaciones entre contenidos parece un esfuerzo de reflexión adicional importante (parecido, por cierto, al de la curación de contenidos). Prestaré atención también a cuestiones de compatibilidad y del uso de RSS, claves para el diseño de cualquier herramienta libre que quiera encontrar aceptación.
Visualización de un mapa de ideas en Cohere. Cada nodo es una idea.
El martes pasado escuché dos charlas breves sobre el libro digital. Fue en un evento dibujado en vivo.
Informe gráfico del evento de Fernando de Pablo «Dibujario»
Los que hablaron de libros fueron las dos personas del centro.
Autor
Primero, José Manuel Lucía desde la perspectiva del autor. Me gustó que insistiera en que lo importante del libro era el texto, no el objeto. La interacción entre autor y lector en la fase pre- y post-artefacto, la llamó «segunda textualidad». Una especie de vuelta a la oralidad, a la diversidad de versiones. Un mejor aprovechamiento de la lengua.
Curiosidades
No sabía que Leonardo da Vinci despreciaba el libro porque pensaba que haría que las personas fueran más imbéciles. Ahora ocurre lo mismo con la Red, algunos la culpan de un supuesto atontamiento de las nuevas generaciones.
Habrán oído, a estas alturas, también la queja de que «ahora cualquiera piensa que puede escribir». ¡Vamos, el mismo argumento interesado que empleaban los detractores de la imprenta industrial cuando ésta desplazaba a la artesanal.
Lector
Si lo importante del libro es el texto, el centro de gravedad de la lectura es el sujeto, el lector. Luis González, de la Fundación GSR, dio una definición del lector que incluye funciones de las que tanto se habla últimamente, pero como cosas separadas: el filtrar, curar y crear contenidos. Una celebración, precisamente, de que «cualquiera puede escribir».
Lector: persona que realiza un ejercicio de curiosidad, interpretación, comprensión, valoración, creación, asimilación y compartición.
«Cuando acabe la guerra de las plataformas»
Respecto a la industria del libro, todos los que hablaban transmitían que tenía que reinventarse según las nuevas reglas del juego y entender el negocio editorial como servicio en lugar de suministro. Mientras Amazon está camino de abarcar la mayor parte del mercado del libro electrónico, en este evento se hablaba del final del DRM y del mundo después de la «guerra de las plataformas cerradas».
Second week in LAK12 was slightly less intense for me than the first. It might be because I didn’t attend neither of the live sessions which are, I think, emotionally the most significant activities of the course.
I was happy to receive clarifications about the difference between academic and learning analytics in comments. It helped me to further think about this domains. I kind of came to the conclusion that in a knowledge economy, with the individual having the main responsibility for developing skills and competences, while there perfectly might be learning analytics without academic analytics, the other way round would be problematic and serve only the survival of institutions.
I found it interesting to encounter the Penetrating the fog article among the course content, as I already read it some months ago. I bookmarked it then highlighting the sentence
Learning analytics can penetrate the fog of uncertainty around how to allocate resources, develop competitive advantages, and most important, improve the quality and value of the learning experience.
This time, I bookmarked it highlighting
Since we risk a return to behaviorism as a learning theory if we confine analytics to behavioral data, how can we account for more than behavioral data?
I also fully share Dr. Sharon Slades’ concern when she says
In trying to adapt and change our teaching and support models for the better, are we in danger of simply replacing one inappropriate design for another?
The SOLAR document outlines a very interesting approach to learning analytics based on interoperability, opennes and collaboration, in line with the free software movements’ philosophy. One thing I still miss —in this document and all the others— is the question about the ownership of the data. Again, because of the individual bearing the main responsability for the learning process, each person should have an owner attitude regarding their data and, whenever possible, the physical ownership of it. This would incentivate institutions to build the trust necessary to have individuals share their data. This kind of —disintermediated— trust is very different from the one that involves working with data from centralized web platforms, like Facebook, G+, Twitter or LMSs.
Estoy pensando en la diferencia entre un periódico gratuito invitando a bloggers a bloguear bajo su bandera por la cara, y Tumblr creando un periódico para cubrir la tumblerosfera de 42 millones de blogs. Se me presenta inevitable que acaben siendo lo mismo: una estructura de información centralizada, con linea editorial con la que es imposible, ni nada deseable, que se identifiquen 42 millones. Al final, antes de abrirnos un blog en Tumblr, nos preguntaremos si queremos que Tumblr nos cubra. Y esto será bueno, por quedar explícito su modelo —centralizador— y lo que éste significa.
Interesante reflexión de Robin Hanson sobre por qué las empresas están dispuestas a pagar ingentes cantidades de dinero a grandes firmas de consultoría pese a que los consultores que éstas les envían son recién salidos de la uni, con mucha menos experiencia que cualquiera de las que va a asesorar.
My guess is that most intellectuals underestimate just how dysfunctional most firms are. Firms often have big obvious misallocations of resources, where lots of folks in the firm know about the problems and workable solutions. The main issue is that many highest status folks in the firm resist such changes, as they correctly see that their status will be lowered if they embrace such solutions.
The CEO often understands what needs to be done, but does not have the resources to fight this blocking coalition. But if a prestigious outside consulting firm weighs in, that can turn the status tide. Coalitions can often successfully block a CEO initiative, and yet not resist the further support of a prestigious outside consultant.
To serve this function, management consulting firms need to have the strongest prestige money can buy. They also need to be able to quickly walk around a firm, hear the different arguments, and judge where the weight of reason lies. And they need to be relatively immune to accusations of bias – that their advice follows from interests, affiliations, or commitments.
All three of these functions seem to be achieved at a low cost by hiring good-looking kids from our most prestigious schools. These are the cheapest folks you can buy with our most prestigious affiliations, they are smart enough to judge where reason lies, and they have few prior affiliations to taint them with bias. They can not only “borrow your watch to tell you the time,” but can also cow you into submission in accepting that time.
— Robin Hanson
Me cuesta captar las diferencias entre analítica del aprendizaje, analítica académica y minado de datos en la educación. Intuyo que tienen su origen en las diferencias entre distintos grupos de académicos que se ocupan del asunto y que, para diferenciarse unos de otros, usan nombres distintos para hablar del asunto bajo su propia mirada. Algo que, me parece, tiene todo el sentido.
De los tres términos, el que tiene la palabra «aprendizaje» en su nombre, es la que da sentido al término desde la mirada de la persona que aprende, tratándole como propietario de su propio aprendizaje. Bajo esta mirada, lo que se quiere es empoderar al aprendiz para aprender mejor. Ese es también mi interés en el tema.
En el terreno de los métodos, los tres enfoques se encuentran. En todos, la cuestión es captar rastros significativos de aprendizaje.
Of course, capturing meaningful learning traces is something that both we and the EDM community struggle with. Translating those traces into visual representations and feedback that support learning is another challenge: the danger of presenting meaningless eye candy or networks that confuse rather than help is all too real.
— Erik Duval
La mención del meaningless eye candy en referencia a herramientas vistosas como esas que generan grafos sociales, apunta a la dificultad de aplicar algoritmos a fenómenos como el aprendizaje, en los que la confianza entre las personas y la identidad, tienen un papel fundamental.
After reading some of the great first blog posts from participants in the LAK12 course, I’ve decided that I’ll try to write one post a week in English. Although I do feel compelled to blog in English —I’ve never done it before— I just can’t help to feel strange by doing it.
I’m happy with the distributed course format and enjoyed the two live sessions. As so many people have blogs, I’ve just subscribed to their feed in my RSS reader, which is the most comfortable place for me to read posts.
The articles about educational datamining and academic analytics, although full of technical terminology I’m not familiar with, introduced me fairly well to the application of analytics to learning. However, I had to wait until Michael Chuis’ presentation of the McKinsey report to first hear about the use of analytics by the individual for learning to learn, which is my main interest. I’ve learned that learning to learn is also called metacognition, by the way.
Some of the stakeholders in learning analytics I’ve got to know this week are universities, IBM, McKinsey, the foundation of the Gates’, the White House and several companies specialized in analytics in controlled learning environments like LMSs. Michael Chui said that for every unit of benefit of data analytics for big organizational players, there’ll be 5 units of benefits of it for the end customer. I’ll be happy if this turns out to be so, specially in learning. However, for this to come true, an empowering talent development must also happen for the end user, in this case the learner who, as in so many other aspects of life, either programs or will be programmed.
If the need to focus on the learning analytics skills of the learner is one conclusion to which I got this week, the other is the need for transparency. As it seems that it is not so much the ownership of data that matters than who has capacity of putting the data to work, transparency is a key issue in every platform that wants users to give away data about themselves. Panagoitis Ipeirotis’ experiments in Amazon and Zappos showed that people welcome transparency. The approach that both parts, the provider and the user, learn and gain from the interaction and together create new knowledge and understanding, seems to be the right one. Last.fm, for example, understands this.
If the new era of data, of which we are only in the early adopter phase, embraced the principles —skilled end users and transparency— of the libre software and knowledge movement, great things might happen. It might bring a new era of metacognition where data might make it easier for individuals to assume that the main responsibility for our learning lies by ourselves. ¿Or am I just dreaming?
