Tendencias Tecnológicas en Educación

1. Pedagogías Emergentes

1.1. Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP)

1.1.1. John Dewey (1938)

1.1.1.1. promovió la idea del "aprender haciendo".

1.1.2. William Kilpatrick (1918)

1.1.2.1. desarrolló el enfoque de proyectos como metodología de enseñanza.

1.1.3. Promueve

1.1.3.1. El trabajo en equipo

1.1.3.2. La investigación

1.1.3.3. La autonomía.

1.2. Aula Invertida

1.2.1. Bergmann & Sams 2012 - pilar de la metodología

1.2.1.1. Ambiente flexible

1.2.1.1.1. Interacción

1.2.1.1.2. Reflexión

1.2.1.2. Cultura de aprendizaje

1.2.1.2.1. Oportunidad de participar

1.2.1.2.2. Accesibilidad

1.2.1.3. Contenido intencional

1.2.1.3.1. Simplificación y facilidad

1.2.1.3.2. Creación y selección

1.2.1.4. Educador profesional

1.2.1.4.1. Disponibilidad para el estudiante

1.2.1.4.2. Evaluación formativa contínua

1.3. Gamificación

1.3.1. Karl Kapp - 2012

1.3.1.1. destaca que los elementos de juego mejoran

1.3.1.1.1. la motivación y el aprendizaje.

1.3.2. James Paul Gee - 2003

1.3.2.1. estudió el impacto de los videojuegos en la educación.

1.4. Microlearning

1.4.1. Theo Hug - 2005

1.4.1.1. definió el concepto como el aprendizaje en pequeñas dosis.

1.4.2. Thalheimer - 2006

1.4.2.1. enfatizó la importancia de distribuir la información para la retención.

1.4.2.1.1. Videos explicativos de 5 minutos

2. Tecnologías Emergentes en Educación

2.1. Realidad Virtual y Aumentada (VR/AR)

2.1.1. Chris Dede 2009

2.1.1.1. Destacó que la VR permite simulaciones que mejoran el aprendizaje experiencial

2.1.1.1.1. Ejemplo: Google Expeditions para explorar el sistema solar en 3D.

2.1.2. Zahira Merchant 2014

2.1.2.1. Los VR/AR permite un aprendizaje más profundo y motivador.

2.2. Inteligencia Artificial en la educación

2.2.1. Rose Luckin 2018

2.2.1.1. IA puede personalizar el aprendizaje

2.2.1.1.1. adaptándose a las necesidades individuales de los estudiantes.

2.2.2. Beverly Woolf 2010

2.2.2.1. IA puede ofrecer sistemas de tutorias

2.2.2.1.1. Retroalimentación en tiempo real

2.2.2.1.2. Ajustar el contenido educativo

2.3. Big Data y Analítica de Aprendizaje

2.3.1. George Siemens 2012

2.3.1.1. Impulsado el concepto de Learning Analytics

2.3.1.1.1. Análisis sistemático de los datos

2.4. Plataformas de E-learning

2.4.1. Terry Anderson (2008)

2.4.1.1. Estudió el aprendizaje en línea y la interacción educativa.

2.4.2. George Siemens y Stephen Downes (2005)

2.4.2.1. Desarrollaron el conectivismo, base de los MOOC.

2.5. Blockchain en educación

2.5.1. Sharples & Domingue (2016)

2.5.1.1. Propusieron el uso de blockchain para la autenticación de títulos educativos.

2.5.1.1.1. Para evitar Fraudes

3. Aplicaciones Prácticas en el Aula

3.1. Uso de simuladores y laboratorios virtuales

3.1.1. De Jong y van Joolingen (1998)

3.1.1.1. Propusieron que los laboratorios virtuales

3.1.1.1.1. para mejorar significativamente el aprendizaje experimental

3.2. Evaluaciones automatizadas con IA

3.2.1. Rose Luckin (2018)

3.2.1.1. investigó la IA en la educación y la personalización del aprendizaje.

3.3. Aprendizaje colaborativo en entornos digitales

3.3.1. Pierre Dillenbourg (1999)

3.3.1.1. Destacó la importancia de la colaboración mediada por tecnología.

3.4. Plataformas LMS

3.4.1. Dabbagh y Kitsantas (2012)

3.4.1.1. Investigaron el aprendizaje autorregulado al conectar el aprendizaje formal e informal.

3.4.1.1.1. Moodle

3.4.1.1.2. Google Classroom

4. Beneficios y Retos

4.1. Beneficios

4.1.1. Mayor flexibilidad y accesibilidad – Siemens (2012)

4.1.2. Aprendizaje más dinámico y atractivo – Gee (2003)

4.1.3. Personalización del contenido – Bloom (1984)

4.1.4. Educación a distancia sin barreras – Terry Anderson (2008)

4.2. Retos

4.2.1. Brecha digital – Warschauer (2003)

4.2.1.1. enfatizando que no se trata únicamente del acceso físico a la tecnología

4.2.2. Capacitación docente – Mishra & Koehler (2006)

4.2.2.1. destaca la importancia de que los docentes integren de manera efectiva

4.2.2.1.1. conocimiento tecnológico

4.2.2.1.2. conocimiento pedagógico

4.2.2.1.3. Conocimiento de contenidos

4.2.3. Dependencia tecnológica – Neil Postman (1993)

4.2.3.1. cómo esta puede reconfigurar valores culturales y educativos

4.2.3.1.1. Riesgo de perder habilidades críticas y valores fundamentales

5. Tipos de inteligencia artificial

5.1. Perspectiva del Razonamiento Humano

5.1.1. Vision por computadora

5.1.1.1. Industria Productiva

5.1.1.2. Sector de alimentos

5.1.1.3. Automocion

5.1.1.4. Logistica y control de calidad

5.1.1.5. Seguridad

5.1.1.6. Medicina

5.1.1.7. Agricultura

5.1.1.8. Minorista

5.1.2. Robotica

5.1.2.1. Beneficios

5.1.2.1.1. Optimizar funcionamiento

5.1.2.1.2. Disponibilidad

5.1.2.1.3. mantenimineto

5.1.2.1.4. Trabajo colaborativo

5.1.2.1.5. Tareas de riesgo

5.1.2.2. Aplicaciones

5.1.2.2.1. Atencion al cliente

5.1.2.2.2. Almacenamiento

5.1.2.2.3. Transporte y distribucion

5.1.2.2.4. Automatizacion de procesos

5.1.2.2.5. Salud

5.1.2.2.6. Embalaje

5.1.2.2.7. Montaje

5.1.3. Procesamiento Lenguaje Natural

5.1.3.1. Busqueda avanzada de informacion

5.1.3.2. Reconocimiento de entidades nombradas

5.1.3.3. Deteccion de similitudes o anomalias en los textos

5.1.3.4. Chatbots

5.1.3.5. Clasificacion automatica de documentos y mensajes

5.1.3.6. Analisis de sentimientos y de la opinion

6. Inteligencia Artificial

6.1. Antecedentes Inteligencia Artificial

6.1.1. Jhonn McCarthy

6.1.1.1. 1956 Hablo ya del termino inteligencia artificial

6.1.2. Alan Turing

6.1.2.1. 1936 la maquina de Turing

6.1.2.2. 1950 Text de Turing

6.1.3. Warren McCulloch y Walter Pitts

6.1.3.1. !943 Modelo matematico de la neurona

6.1.4. Herbert Simon, JC Shaw y Allen Newell

6.1.4.1. 1957 construyen el GPS (general Problem Solver)

6.1.5. Joseph Weinzenbaum

6.1.5.1. 1966 Desarrollo ELIZA el primer chatbot

6.1.6. El centro de inteligencia del SRI

6.1.6.1. 1966,1972 crea Shakey primer robot movil

6.1.7. La IA moderna

6.1.7.1. en los años 90 descubrimiento de mineria de datos y conocimiento

6.1.7.2. Deep Blue derrota a campeon mundial de ajedrez Kasparov

6.1.8. Google

6.1.8.1. 2012 crea un superordenador capaz de aprender a identificar gatos, así como caras y cuerpos humanos a través de YouTube

6.1.9. Amazon

6.1.9.1. 2014 Lanza Alexa un asistente virtual inteligente con interfaz de voz

6.2. Sistema de recomendacion

6.2.1. Basados en contenido

6.2.2. Basados en filtrado colaborativo

6.2.3. Híbridos

6.2.4. Basados en aprendizaje automático supervisado y no supervisado

6.3. Ventajas para maestros

6.3.1. Planificar el contenido de aprendizaje

6.3.2. Implementacion en las aulas

6.3.3. Evaluacion y revision de los trabajos escolares y evaluaciones