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Dolors Capdet Julio 2010
–  Adquisición de la capacidad necesaria para  actuar frente a los problemas y adaptarse a un entorno o contexto en evolución , produciendo un cambio en nuestro sistema cognitivo. –  La  inteligencia  es un aspecto clave del dinamismo entre persona y el contexto (Piaget, 1971). –  La  memoria , entendida como persistencia de los conocimientos a lo largo del tiempo, resulta un recurso esencial en la codificación (automática o intencionada) de la información.
Sea un proceso formal o informal, al diseñar un proceso de aprendizaje hay que considerar seis elementos (Shedroff, 2009): 1.  Tiempo y duración 2.  Interactividad 3.  Intensidad 4.  Creatividad cognitiva 5.  Coherencia 6.  Significado
La mayor parte de las experiencias de aprendizaje se basan en seis componentes (Downes, 2006): 1.  Recopilación y filtrado de la información 2.  Interacción social 3.  Actividad sostenida 4.  Razonamiento 5.  Conceptualización (codificación y almacenamiento) 6.  Recuperación de la información para su reutilización.
El éxito de cualquier proceso formativo depende de varios elementos que pueden ser agrupados por sus características en cuatro grupos Bouchard (2009): 1. C onativos  (motivación, la iniciativa y la confianza) 2.  A lgorítmicos  (control sobre la actividad). 3. S emióticos  (lenguaje, comunicación). 4. Económicos  (interés y  costes).
Los conocimientos se pueden adquirir en un proceso formativo: –  Formal,  de carácter cerrado, que sectoriza la adquisición, que permite establecer metas y obtener resultados concretos. –  No formal,  permanentemente abierto, subjetivo, que requiere motivación y autonomía.
Existen diversas formas de aprender: –  Se aprende mejor cuando se incluye un componente de  experiencia  en el proceso de aprendizaje (Dewey, 1938). –  Hay quien prefiere  aprender solo  y quien necesita  estar próximo a sus referentes  (Davis, 1993). –  Básicamente hay cuatro estilos de aprendizaje:  activista, reflexivo, teórico y pragmático  (Honey y Mumford, 1992).
Los estilos de aprendizaje equivalen a: –  Formas de  recopilar, interpretar, organizar y pensar sobre la nueva información  (Gentry, 1999). –  Una descripción de actitudes y comportamientos que determinan la  forma preferida de aprender  (Honey y Mumford, 1992). –  Rasgos cognitivos, efectivos y fisiológicos que actúan como indicadores relativamente estables de  cómo los alumnos perciben, interaccionan y responden a sus ambientes de aprendizaje  (Keefe, 1988).
Internet ha posibilitado una nueva forma de entender el aprendizaje. Potencia la personalización y se configura en base a gustos y preferencias del usuario. Se requieren nuevas alfabetizaciones para obtener los significados. La superabundancia de información obliga a buscar alternativas para su almacenamiento y recuperación. El conocimiento ahora puede residir en  nodos humanos y artificiales  ( Conectivismo . Siemens, 2004), Los conocimientos están  interconectados, distribuídos  (Downes, 2006).
 
El PLE es un concepto que surge a partir de las aportaciones de Wilson en 2005, que  reconoce el protagonismo y la individualidad del sujeto  en la organización de su propio aprendizaje (Attwell, 2007).
El PLE proporciona un conjunto de herramientas adecuadas al contexto con mayor capacidad de adaptación a los diferentes enfoques de aprendizaje (Siemens, 2006). Puede ser contemplado como los espacios en los que las personas interactúan y se comunican con un resultado final de aprendizaje y desarrollo de conocimientos colectivos (Graham Atwell, 2010). Constituye un entorno personal para poder gestionar el conocimiento y administrar las conexiones (Downes, 2010).
Anderson (2006) recoge algunas ventajas del PLE: –  Identidad  (presencia más allá de la institución académica) –  Facilidad de uso  (la personalización por parte del propio usuario) –  Control y propiedad   (el contenido pertenece al usuario) –  Reusabilidad  (es el estudiante quien toma las decisiones) –  Presencia social  (favorece la comunicación y la cultura on-line) –  Capacidad creativa  (integración de nuevas aplicaciones).
Supone un  conjunto de recursos  susceptibles de ser utilizados para adquirir información o capacidades ante una situación determinada, compensando así las carencias de los procesos de aprendizaje formal e informal. Se adecua  a nuestras necesidades cognitivas. Ha de ser  dinámico , cambiante. Sus elementos han de ser  fácilmente almacenables, recuperables y reutilizables .
El contenido se basa en la: –  Representación : Cuando su forma deriva de la realidad (ya sea de la propia naturaleza o de la elaboración humana) –  Significado : Toda representación transporta un mensaje o signos significativos –  Función : Propósito con que se realiza.
El valor explicativo de las representaciones está en función de los elementos que la sustentan y a los que representan (Tufte, 1997): –  Datos  o hechos que no tienen relación con otros datos y carecen de un significado preciso. –  Información  o datos que incorporan algún tipo de relación que les otorga un significado. –  Concepto  o información relacionada con varios datos o informaciones, adquiriendo el significado por el conjunto de ellos. –  Conocimiento  (racional o intuitivo), o concepto relacionado con otros conceptos, datos e informaciones y que permite crear un patrón que mejora la predicción, facilitando la toma de decisiones. –  Sabiduría : Capacidad para reconocer y gestionar el mayor número posible de patrones y modelos de conocimiento.
Basados en datos e información, para construir significados utilizamos: –  Sintaxis:  Gramática . P ermite definir datos estructurados. –  Semántica:   Significado  de las cosas, actores y acciones (referencia, veracidad, Intensidad). –  Pragmática:   Significado no literal,  influye sobre el significado –  Semiótica :  Signos no lingüísticos  - Icono, Indicio, Símbolo (Ch. Pierce, 1984) - Punto, Línea, Plano, Volúmen, Forma,  Color, Textura, Tamaño (W. Wong, 1985)
Los avances en Informática e Inteligencia Artificial crean nuevos metalenguajes y avanzan hacia un razonamiento artificial que complementa el humano. Cantidad y calidad :  Los humanos somos eficientes en el procesamiento de pequeñas cantidades de información. La máquina es eficiente en el proceso de grandes bases de datos. : Sintaxis : Un ordenador no interpretaría bien si falla parte de sintaxis (HTLM), nosotros en cambio si podemos hacerlo. Semántica : La máquina necesita que le incorporen significado a los términos que reconoce e identifica en la sintaxis. El cerebro lo hace automaticamente por si mismo (lenguaje)..
Todo lo que se puede ver y expresar con los lenguajes actuales está soportado por fórmulas matemáticas que pueden  construir mecanismos de razonamiento automático ( Lógicas descriptivas ). Para ello se utiizan las: –  Ontologías : conceptos y términos para referirnos al entorno y definir un área. Conocimiento compartido y consensuado para obtener eficiencia en la comunicación (lenguaje OWL). –  Taxonomías : fomas de organizar la información, especifica las categorias -jerarquias-, que se van especializando. –  Tesauros  define los términos e indica cual es el objetivo final de utilizar una determinada semántica u orden
Con Internet la información es mucho más visual, más gráfica. Según Gutwin y Fedak (2004), hay dos categorías de mecanismos de visualización digital: –  Los que  distorsionan o deforman la información visual  (alteración de las posiciones, las formas y/o los tamaños de los elementos visuales. Es el caso del panning (paginar o hacer scroll), o zooming (ampliación/reducción). –  Los que  no la distorsionan . Es el caso de las múltiples vistas (diferentes vistas de la misma representación visual a nivel global) y focus+context (diferentes vistas de la misma representación visual a nivel de detalle).
Las representaciones visuales pueden ser: –  Estáticas  (fotografía, mapas, diagramas, …) –  Dinámicas  o actualizables (sucesión de imágenes estáticas pasadas a una determinada velocidad que sugieren movimiento) –  Discretas : Sucesión de representaciones estáticas que describen un proceso dinámico) –  Sinópticas : Reflejan diferentes estados del proceso en una única imagen estática.
Las Teorías lógicas permiten expresar a través de un conjunto axiomas o reglas de inferencia el conocimiento que queremos expresar y ofrecer mecanismos de razonamiento automático sobre él. Pueden ser: –  Descriptivas:  Expresan relaciones entre clases o individuos  que forman el conocimiento. –  De primer orden:  Expresan relaciones más avanzadas Las Teorías Modales expresan conocimientos en común, expresan tiempos, obligaciones, permisos, prohibiciones, ... para sistemas automáticos.
Fuentes: Bouchard, P. (2009). Some factors to consider when Designing Semi-autonomous Learning Environments. Electronic Journal of e-learning, Vol. 7, (2), June 2009, (pp. 93-100)  http://www.ejel.org/Volume-7/v7-i2/Bouchard.pdf  (Último acceso 7 julio 2010) Capdet, D. (2005). Análisis comparativode tres metodologías educativas: A distancia, On-line y Blended learning. DEA. UNED. Septiembre 2005 Capdet, D. (2009). Elementos de la visualización de datos y redes.  IV Congrseso de la Cibrersociedad. Grupo Investigación y ciencia. http://www.cibersociedad.net/congres2009/es/coms/elementos-de-la-visualizacion-de-datos-y-redes/972/ (Último acceso 7 de julio de 2010) Downes, S. (2006). Learning Networks and Connective Knowledge,  http://it.coe.uga.edu/itforum/paper92/paper92.html  (Último acceso 7 de julio de 2010) Kop, R. (2010)  Diseño y desarrollo de un Ambiente personal del aprendizaje: Investigar la experiencia de aprendizaje. Ponencia en EDEN 2010. 10 de junio 2010.Valencia. Rebollo, M. (2009). Meetaversos Semánticos. II Congr4esop de Metaversos. Junio 2009.Ibiza. http://www.metaversos.com/2009/ponencias.php  Último acceso 7 de julio de 2010 Siemens, G. (2006). Connectivism: Learning theory or pastime of the self-amused? Elearnspace blog. Available from  http://www.elearnspace.org/Articles/connectivism_self-amused.htm  (Último acceso 7 de julio de 2010)
http://dolorscapdet.blogspot.com/ Twitter:  @ DolorsCapdet Facebook : DolorsCapdet

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  • 2. – Adquisición de la capacidad necesaria para actuar frente a los problemas y adaptarse a un entorno o contexto en evolución , produciendo un cambio en nuestro sistema cognitivo. – La inteligencia es un aspecto clave del dinamismo entre persona y el contexto (Piaget, 1971). – La memoria , entendida como persistencia de los conocimientos a lo largo del tiempo, resulta un recurso esencial en la codificación (automática o intencionada) de la información.
  • 3. Sea un proceso formal o informal, al diseñar un proceso de aprendizaje hay que considerar seis elementos (Shedroff, 2009): 1. Tiempo y duración 2. Interactividad 3. Intensidad 4. Creatividad cognitiva 5. Coherencia 6. Significado
  • 4. La mayor parte de las experiencias de aprendizaje se basan en seis componentes (Downes, 2006): 1. Recopilación y filtrado de la información 2. Interacción social 3. Actividad sostenida 4. Razonamiento 5. Conceptualización (codificación y almacenamiento) 6. Recuperación de la información para su reutilización.
  • 5. El éxito de cualquier proceso formativo depende de varios elementos que pueden ser agrupados por sus características en cuatro grupos Bouchard (2009): 1. C onativos (motivación, la iniciativa y la confianza) 2. A lgorítmicos (control sobre la actividad). 3. S emióticos (lenguaje, comunicación). 4. Económicos (interés y costes).
  • 6. Los conocimientos se pueden adquirir en un proceso formativo: – Formal, de carácter cerrado, que sectoriza la adquisición, que permite establecer metas y obtener resultados concretos. – No formal, permanentemente abierto, subjetivo, que requiere motivación y autonomía.
  • 7. Existen diversas formas de aprender: – Se aprende mejor cuando se incluye un componente de experiencia en el proceso de aprendizaje (Dewey, 1938). – Hay quien prefiere aprender solo y quien necesita estar próximo a sus referentes (Davis, 1993). – Básicamente hay cuatro estilos de aprendizaje: activista, reflexivo, teórico y pragmático (Honey y Mumford, 1992).
  • 8. Los estilos de aprendizaje equivalen a: – Formas de recopilar, interpretar, organizar y pensar sobre la nueva información (Gentry, 1999). – Una descripción de actitudes y comportamientos que determinan la forma preferida de aprender (Honey y Mumford, 1992). – Rasgos cognitivos, efectivos y fisiológicos que actúan como indicadores relativamente estables de cómo los alumnos perciben, interaccionan y responden a sus ambientes de aprendizaje (Keefe, 1988).
  • 9. Internet ha posibilitado una nueva forma de entender el aprendizaje. Potencia la personalización y se configura en base a gustos y preferencias del usuario. Se requieren nuevas alfabetizaciones para obtener los significados. La superabundancia de información obliga a buscar alternativas para su almacenamiento y recuperación. El conocimiento ahora puede residir en nodos humanos y artificiales ( Conectivismo . Siemens, 2004), Los conocimientos están interconectados, distribuídos (Downes, 2006).
  • 10.  
  • 11. El PLE es un concepto que surge a partir de las aportaciones de Wilson en 2005, que reconoce el protagonismo y la individualidad del sujeto en la organización de su propio aprendizaje (Attwell, 2007).
  • 12. El PLE proporciona un conjunto de herramientas adecuadas al contexto con mayor capacidad de adaptación a los diferentes enfoques de aprendizaje (Siemens, 2006). Puede ser contemplado como los espacios en los que las personas interactúan y se comunican con un resultado final de aprendizaje y desarrollo de conocimientos colectivos (Graham Atwell, 2010). Constituye un entorno personal para poder gestionar el conocimiento y administrar las conexiones (Downes, 2010).
  • 13. Anderson (2006) recoge algunas ventajas del PLE: – Identidad (presencia más allá de la institución académica) – Facilidad de uso (la personalización por parte del propio usuario) – Control y propiedad (el contenido pertenece al usuario) – Reusabilidad (es el estudiante quien toma las decisiones) – Presencia social (favorece la comunicación y la cultura on-line) – Capacidad creativa (integración de nuevas aplicaciones).
  • 14. Supone un conjunto de recursos susceptibles de ser utilizados para adquirir información o capacidades ante una situación determinada, compensando así las carencias de los procesos de aprendizaje formal e informal. Se adecua a nuestras necesidades cognitivas. Ha de ser dinámico , cambiante. Sus elementos han de ser fácilmente almacenables, recuperables y reutilizables .
  • 15. El contenido se basa en la: – Representación : Cuando su forma deriva de la realidad (ya sea de la propia naturaleza o de la elaboración humana) – Significado : Toda representación transporta un mensaje o signos significativos – Función : Propósito con que se realiza.
  • 16. El valor explicativo de las representaciones está en función de los elementos que la sustentan y a los que representan (Tufte, 1997): – Datos o hechos que no tienen relación con otros datos y carecen de un significado preciso. – Información o datos que incorporan algún tipo de relación que les otorga un significado. – Concepto o información relacionada con varios datos o informaciones, adquiriendo el significado por el conjunto de ellos. – Conocimiento (racional o intuitivo), o concepto relacionado con otros conceptos, datos e informaciones y que permite crear un patrón que mejora la predicción, facilitando la toma de decisiones. – Sabiduría : Capacidad para reconocer y gestionar el mayor número posible de patrones y modelos de conocimiento.
  • 17. Basados en datos e información, para construir significados utilizamos: – Sintaxis: Gramática . P ermite definir datos estructurados. – Semántica: Significado de las cosas, actores y acciones (referencia, veracidad, Intensidad). – Pragmática: Significado no literal, influye sobre el significado – Semiótica : Signos no lingüísticos - Icono, Indicio, Símbolo (Ch. Pierce, 1984) - Punto, Línea, Plano, Volúmen, Forma, Color, Textura, Tamaño (W. Wong, 1985)
  • 18. Los avances en Informática e Inteligencia Artificial crean nuevos metalenguajes y avanzan hacia un razonamiento artificial que complementa el humano. Cantidad y calidad : Los humanos somos eficientes en el procesamiento de pequeñas cantidades de información. La máquina es eficiente en el proceso de grandes bases de datos. : Sintaxis : Un ordenador no interpretaría bien si falla parte de sintaxis (HTLM), nosotros en cambio si podemos hacerlo. Semántica : La máquina necesita que le incorporen significado a los términos que reconoce e identifica en la sintaxis. El cerebro lo hace automaticamente por si mismo (lenguaje)..
  • 19. Todo lo que se puede ver y expresar con los lenguajes actuales está soportado por fórmulas matemáticas que pueden construir mecanismos de razonamiento automático ( Lógicas descriptivas ). Para ello se utiizan las: – Ontologías : conceptos y términos para referirnos al entorno y definir un área. Conocimiento compartido y consensuado para obtener eficiencia en la comunicación (lenguaje OWL). – Taxonomías : fomas de organizar la información, especifica las categorias -jerarquias-, que se van especializando. – Tesauros define los términos e indica cual es el objetivo final de utilizar una determinada semántica u orden
  • 20. Con Internet la información es mucho más visual, más gráfica. Según Gutwin y Fedak (2004), hay dos categorías de mecanismos de visualización digital: – Los que distorsionan o deforman la información visual (alteración de las posiciones, las formas y/o los tamaños de los elementos visuales. Es el caso del panning (paginar o hacer scroll), o zooming (ampliación/reducción). – Los que no la distorsionan . Es el caso de las múltiples vistas (diferentes vistas de la misma representación visual a nivel global) y focus+context (diferentes vistas de la misma representación visual a nivel de detalle).
  • 21. Las representaciones visuales pueden ser: – Estáticas (fotografía, mapas, diagramas, …) – Dinámicas o actualizables (sucesión de imágenes estáticas pasadas a una determinada velocidad que sugieren movimiento) – Discretas : Sucesión de representaciones estáticas que describen un proceso dinámico) – Sinópticas : Reflejan diferentes estados del proceso en una única imagen estática.
  • 22. Las Teorías lógicas permiten expresar a través de un conjunto axiomas o reglas de inferencia el conocimiento que queremos expresar y ofrecer mecanismos de razonamiento automático sobre él. Pueden ser: – Descriptivas: Expresan relaciones entre clases o individuos que forman el conocimiento. – De primer orden: Expresan relaciones más avanzadas Las Teorías Modales expresan conocimientos en común, expresan tiempos, obligaciones, permisos, prohibiciones, ... para sistemas automáticos.
  • 23. Fuentes: Bouchard, P. (2009). Some factors to consider when Designing Semi-autonomous Learning Environments. Electronic Journal of e-learning, Vol. 7, (2), June 2009, (pp. 93-100) http://www.ejel.org/Volume-7/v7-i2/Bouchard.pdf (Último acceso 7 julio 2010) Capdet, D. (2005). Análisis comparativode tres metodologías educativas: A distancia, On-line y Blended learning. DEA. UNED. Septiembre 2005 Capdet, D. (2009). Elementos de la visualización de datos y redes. IV Congrseso de la Cibrersociedad. Grupo Investigación y ciencia. http://www.cibersociedad.net/congres2009/es/coms/elementos-de-la-visualizacion-de-datos-y-redes/972/ (Último acceso 7 de julio de 2010) Downes, S. (2006). Learning Networks and Connective Knowledge, http://it.coe.uga.edu/itforum/paper92/paper92.html (Último acceso 7 de julio de 2010) Kop, R. (2010) Diseño y desarrollo de un Ambiente personal del aprendizaje: Investigar la experiencia de aprendizaje. Ponencia en EDEN 2010. 10 de junio 2010.Valencia. Rebollo, M. (2009). Meetaversos Semánticos. II Congr4esop de Metaversos. Junio 2009.Ibiza. http://www.metaversos.com/2009/ponencias.php Último acceso 7 de julio de 2010 Siemens, G. (2006). Connectivism: Learning theory or pastime of the self-amused? Elearnspace blog. Available from http://www.elearnspace.org/Articles/connectivism_self-amused.htm (Último acceso 7 de julio de 2010)
  • 24. http://dolorscapdet.blogspot.com/ Twitter: @ DolorsCapdet Facebook : DolorsCapdet