La universidad  inteligente

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Éste es el primero de una serie de posts que sobre este tema, y con este título, constituirán un artículo en el número 57 de RED, especial dedicado a la “Web social y sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje en Educación Superior”

La transición de los LMS a los Sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje (Smart Learning Environment SLE) en Educación Superior.

(Ensayo y revisión de la literatura)

“Durante treinta años he asistido a conferencias donde oradores han hablado con diapositivas que comparan las imágenes de un aula de principios del siglo 20 con otra de hoy, y deliberadamente han preguntado: ‘¿por qué hay tan pocos cambios’ La variante moderna de esa pregunta es algo así como esto: las tecnologías inteligentes ya han transformado muchas partes de nuestras vidas – desde la forma en que hoy reservamos un taxi. Podría parecer razonable que la IA también influyera significativamente en lo que enseñamos y en lo que aprendemos, así como la forma en que lo hacemos. Y sin embargo …”

Sir Michael Barber

1. Introducción

Hace falta una respuesta ante un hecho indiscutible: El uso de la IA como un potente medio de adaptabilidad y de inclusión del apoyo de la entrega de ayuda y de recursos de forma relevante y pertinente a la situación personal  y grupal de aprendizaje y a la demanda de conocimientos y de habilidades de los estudiantes.

Hay una necesidad de un marco de modelo pedagógico y de diseño instruccional que  integre a los alumnos y oriente esa ayuda a unos resultados de aprendizaje comunes y deseables. Planteamos igualmente la necesidad de un análisis de las condiciones necesarias para su validación. Por último, proponemos, a través de análisis basados en experiencias, respuestas concretas ante la insuficiencia de políticas instituciones que contemplen modalidades de integración y sus repercusiones.

A partir de investigaciones sobre el tema, vemos necesarias propuestas de indicadores sobre calidad en entornos sociales de aprendizaje, como resultados procesados y conclusiones obtenidas de investigaciones y experiencias.

Estamos acostumbrados a una literatura que enfatiza las posibilidades de la educación inteligente, y de los big data combinados con los algoritmos de respuesta para crear oportunidades únicas y sin precedentes a las organizaciones académicas para un capacitación en términos de estándares más altos y de enfoques innovadores. Sin embargo se carece de propuestas pedagógicas sistematizadas

En definitiva se trata de ver, a este propósito, qué hay en presencia y disponible en cuanto a enfoques teóricos, prácticas y experiencias sobre

(1) estrategias de aprendizaje y enseñanza: pedagogía inteligente,

(2) servicios altamente tecnológicos y singulares basados en entornos de este tipo, tanto para estudiantes locales, en el campus, como para estudiantes remotos, en línea,

(3) configuraciones de aulas inteligentes innovadoras con fácil interacción local/remota de alumno con profesores y centros y para la colaboración local/remota entre alumnos,

(4) diseño y desarrollo de contenidos multimedia-enriquecidos basado en la Web, con presentaciones interactivas, videoconferencias, cuestionarios y pruebas interactivas basadas en la web, que admitan evaluación instantánea e inteligente del conocimiento

(5) otras affordances y entornos gestionados con tecnología y software de respuesta inteligente.

Queremos pues plantear una visión sobre la evolución de los LMS hacia los SLE y dar cabida al debate sobre las perspectivas y las tendencias en presencia, con una mirada a algunos resultados de proyectos de investigación y de experiencias en curso. También daremos cabida a trabajos que tengan como objetivos crear una taxonomía de educación universitaria inteligente e identificar sus principales características y componentes.

Los avances en la tecnología en los últimos años han cambiado los comportamientos de aprendizaje de los alumnos y los métodos de enseñanza con nuevas metodologías ambientes y recursos. Esta situación ha dado lugar a nuevos retos: Una mayor presencia y posibilidad del aprendizaje informal, los recursos ubicuos con la posibilidad no solo de que el alumno acceda desde cualquier sitio a las fuentes y recursos de aprendizaje y en general de conocimiento, sino también de que sea accedido, ayudado en el aprendizaje con conocimiento de su situación de aprendizaje merced a ingentes datos que sobre sus hábitos, estilos y formas de aprender se tienen. o ha dado lugar a varios retos que enfrentan los sistemas educativos actuales, tales como un mayor enfoque en el aprendizaje informal, una brecha cada vez mayor de los conocimientos previos de los estudiantes a su acceso a las aulas y una falta de correspondencia entre las opciones de carreras que se ofrecen a los individuos y las que demanda el desarrollo de la fuerza de trabajo.

En este trabajo queremos echar una mirada a esa situación para ver qué nos ofrecen los llamados entornos inteligentes de aprendizaje y la nueva forma de aprender, el aprendizaje inteligente en ese contexto de desafíos y para aprovechar mejor lo que conocemos sobre cómo aprenden los individuos.

No se quiere dar un salto en el vacío, plantemos un punto de vista realista que permita enlazar los actuales entornos de aprendizaje con lo que los recursos inteligentes nos proporcionan.

Eso posiblemente se logre mediante una reingenierización de las estructura tecnológicas y los cambios necesarios de los sistemas universitarios actuales para mejorar la integración de estas nuevas tecnologías con un con el cambio pedagógico adecuado.

La base del desarrollo de los entornos inteligentes es posible merced a dos factores (Hwang, 2014):

  1. El rápido progreso de las tecnologías móviles, de comunicación inalámbrica y
  2. Las procedimientos/affordances/tecnologías de detección que ha permitido el desarrollo de entornos de aprendizaje ubicuo (u-learning) que, sensibles al contexto, son capaces de detectar el estado de aprendizaje en el mundo real de los estudiantes y las características de los contextos ambientales.

En consecuencia, y ateniéndose a los principios del aprendizaje y de intervención educativa en cuanto a pertinencia y relevancia de la ayuda, y en cuanto a la forma de diseñar la entrega de recursos y contenidos,  la información apropiada en cada caso se puede proporcionar a estudiantes individuales en el lugar correcto y en el momento adecuado para ello. Recordemos que los procesos instruccionales son procesos eminentemente situacionales (Merrill, 1991) (Reigeluth, 2016)

Sin embargo, los investigadores han indicado que, para ayudar a los estudiantes a aprender en contextos del mundo real de manera inteligente, se deben tener en cuenta más factores al diseñar y desarrollar sistemas de aprendizaje.

En este sentido , en este trabajo se tratará de adecuar la ayuda inteligente, partiendo de lo que es, la definición, y de los criterios de los entornos de aprendizaje inteligentes (con énfasis en la ubicuidad y en la detección) a lo que dicen las teorías y principios clásicos del aprendizaje.

Así trataremos

  1. El estado del arte de la cuestión y una sucinta revisión de la literatura
  2. Qué es el aprendizaje inteligente. Diferencias entre aprendizaje inteligente, aprendizaje contextualizado y aprendizaje inclusivo.
  3. Qué son los entornos inteligentes de aprendizaje. Grandes datos, analíticas y detección, sistemas de recomendación tutorial. Innovaciones pedagógicas en EIA. Innovaciones tecnológicas favorables al aprendizaje inteligente. Y cómo organizar la enseñanza en EIA.
  4. Por qué la universidad tiene que ser sensible y adoptar estas innovaciones
  5. Los entornos inteligentes en el contexto de la evolución de la enseñanza abierta universitaria.
  6. Riesgos
  7. Discusión. Cuestiones de investigación del aprendizaje inteligente
  8. Conclusiones

 

2. El estado del arte de la cuestión y una sucinta revisión de la literatura

La tecnología ha ofrecido una línea de avance a la atención y a la entrega de contenidos a los alumnos. De manera que como después justificaremos más detenidamente, entenderemos que la línea de progreso en el aprendizaje inteligente y en la creación y uso eficiente de entornos inteligentes de aprendizaje la marca la línea de de adaptabilidad, es decir algo que va más allá de la tutoría, es una tutoría contextualizada y después una tutoría inteligente que da respuestas al alumno detectando sus necesidades, en todo lugar y en todo momento, con el auxiliar de la tecnología ubicua, con sistemas de detección y de respuesta, con sistemas de recomendación. Por tanto veremos cómo progresa la elaboración de una teoría pedagógica en esta línea

Sistemas adaptativos y tutorías inteligentes

Desde este punto de vista, de lo que es inteligente, han proliferado en el contexto internacional de una forma ciertamente notable, no así en nuestro país, los trabajos de investigadores tanto en el campo de la computación, de la ingeniería educativa, como en el de la educación, no así las prácticas consolidadas y mucho menos las institucionales, si hacemos excepción de la Universidad de Arizona y algunas pocas más.

Hacer que los sistemas de aprendizaje tradicionales, apoyados por los LSM, sean inteligentes ha sido pues el objetivo de numerosos investigadores en los campos de la informática y la educación.

Empezaremos por los sistemas inteligentes de tutoría (SIT o en inglés intelligent tutoring systems ITSs o ITS) que incorporan técnicas de inteligencia artificial en aplicaciones educativas. Con estos criterios de evolución de la adaptatividad y de la contextualización, y con este nombre, son tratados por Martens y Uhrmacher (2002) y por van Seters y otros (van Seters et al, 2012).

Basándose en que el objetivo de desarrollar los STI es ayudar a los alumnos a aprender. Y que lo hacen con elementos que guían la adaptación de las interfaces de aprendizaje y de los recursos, a los STI también se les llama “sistemas de aprendizaje adaptativo”  (Graf et al., 2010; Kinshuk y Lin, 2003), o “adaptive learning systems” (ALS), en función de estas funciones de ayuda contextualizada.

Estos sistemas llevan, con el auge de las redes y de la World Wide Web, que implementan y extienden los mecanismos de ayuda, haciéndolos colaborativos y de mucha más confluencia de recursos, a la implementación y al estudio de sistemas de aprendizaje tutorizado en la web. Y entonces se llaman sistemas de aprendizaje basados ​​en la web (Karampiperis y Sampson, 2005).

Aprendizaje ubicuo y aprendizaje inteligente

Otro pilar de la asistencia, de respuesta inteligente, es la tecnología ubicua utilizada con este fin. El rápido avance de las redes de comunicación wifi, 4G,… y la el uso de los smartphones han permitido a los alumnos también acceder a recursos digitales e interactuar con sistemas informáticos sin estar limitados ni por ubicación ni por tiempo. Esto ha sido estudiado en esta perspectiva por Hwang y Chang ( 2011) y con criterios de calidad basada en el aprendizaje por Zapata-Ros (2012 y 2015). Los autores llaman a este enfoque de aprendizaje, que utiliza tecnologías de comunicación móviles e inalámbricas, “aprendizaje móvil” (Sharples et al.  2009) o “aprendizaje ubicuo” (Zapata-Ros, 2012 y 2015). El otro pilar son las tecnologías de detección: GPS (Sistema de Posicionamiento Global), RFID (Identificación de Radio Frecuencia), QR (Respuesta Rápida),… Ellas ha permitido que “los sistemas de aprendizaje detecten las ubicaciones y contextos del mundo real de los estudiantes” (Hwang, Tsai y Yang, 2008) y los sistemas de recomendación (Pazzani & Billsus, 2007; Chen, Cheng & Chuang, 2008) puedan hacer propuestas basándose en ellas.

Si estas posibilidades son utilizadas para organizar la enseñanza, la ayuda pedagógica y la tutoría se llama “aprendizaje contextualizado” (Hwang, Tsai y Yang, 2008) Es un  enfoque de aprendizaje que emplea tecnologías móviles, inalámbricas, de comunicación y detección para permitir a los estudiantes interactuar con el mundo real y los objetos del mundo digital, se consigue un “conocimiento ubicuo consciente del contexto” (Hwang, Tsai y Yang, 2008).

Hay numerosos estudios que han evidenciado acerca de los beneficios de estos enfoques y han enfatizado la relevancia de que los estudiantes aprendan del mundo real con acceso a recursos digitales que utilizan en sus actividades y son asistidos por sus profesores en el aprendizaje (Bomsdorf, 2005; Chu et al, 2010). Ha cambiado pues desde el enfoque del aprendizaje ayudado por la tecnología en general y el del aprendizaje basado en la web, hacia el del aprendizaje móvil y sobre todo hacia el del “aprendizaje ubicuo consciente del contexto”, como lo indica Liu y Hwang (2010).

Tutoría inteligente y aprendizaje adaptativo

Sobre el desarrollo de tutorías inteligentes en el contexto de aprendizaje adaptativo para apoyar a los estudiantes en función de su estado de aprendizaje y otros factores personales, como son su forma de progresar en el aprendizaje, los niveles de conocimientos previos, los estilos de aprendizaje, estilos cognitivos y preferencias, han escrito Mampadi, Chen, Ghinea, y Chen (2011); Papanikolaou, Grigoriadou, Magoulas y Kornilakis (2002) y Yang et al. (2013a, b).

Sobre la estructura y los elementos de que consta  sistema clásico de tutoría inteligente, ha escrito Clancey ( 1984).

Sobre sistemas de aprendizaje adaptativo basados ​​en la web, también llamados sistemas hipermedia adaptativos de educación o hipermedia adaptativo, han escrito Kinshuk et al. (2012), y  Specht et al. ( 1997). Y sobre sistemas basados ​​en la web que tienen potencial de proporcionar apoyo de aprendizaje personalizado y  orientación a los estudiantes en función de sus características personales o rendimiento de aprendizaje han escrito Chiou et al. (2010) y  Hwang (1998). Sobre persobnalización con rutas de aprendizaje mediante la adaptación del contenido de aprendizaje con la estructura de enlace han escrito Tseng et al. (2008a, b),  Brusilovsky ( 2001), Kinshuk et al. (2012) y Yang et al. (2013a, b).

Y por último, han investigado sobre sistemas adaptativos e inteligentes basados en la web y difundido los resultados de sus trabajos Tseng et al. (2008a, b), González e Ingraham ( 1994), Papanikolaou et al. (2002),  Karampiperis y Sampson (2005) y Martens (2006).

 

Sobre el “aprendizaje ubicuo sensible al contexto”

Han justificado este planteamiento y esta perspectiva, la importancia y la necesidad de situar a los estudiantes en escenarios de aprendizaje del mundo real, como una variante específica del conocido y estudiado como aprendizaje situado (Merrill, 1991) (Reigeluth, 2016), y lo han identificado como tal Lave (1991), Hung et al. (2013 y 2014) y Brown et al. (1989).

Entre los investigadores que han intentado desarrollar entornos de aprendizaje que combinan contextos del mundo real y recursos del mundo digital para proporcionar a los estudiantes experiencias directas del mundo real, con apoyo en las teorías del aprendizaje podemos citar a  (Minami et al. (2004),  Hung et al. (2014), Wu y otros (2013a,  b).

Sobre el aprendizaje ubicuo consciente del contexto y sobre su naturaleza como  enfoque que permite a los estudiantes aprender del mundo real con el apoyo de tecnologías móviles, de comunicación inalámbrica, y de tecnologías de detección han escrito Hwang et al. (2008), Tsai et al. (2012) y además con la concurrencia de herramientas de recomendación podemos citar a Chen, Cheng & Chuang (2008).

Sobre apoyo pedagógico en función de sistemas de detección en un entorno de aprendizaje ubicuo consciente del contexto, han investigado y han escrito Chu et al. (2010), Joiner et al. (2006), Rogers et al. (2005).

En este capítulo se pueden citar ejemplos concretos:

Ogata y Yano (2004) desarrollaron  un sistema de aprendizaje ubicuo consciente del contexto con GPS para la enseñanza y la práctica de japonés

Hwang y otros (2012) desarrollaron un sistema de aprendizaje con RFID para enseñar a utilizar instrumentos científicos, en un parque científico, a través de la asignación de varias tareas “operativas” y de la evaluación de sus resultados operativos.

Sobre la importancia de proporcionar estrategias de aprendizaje efectivas, herramientas y apoyo de aprendizaje personalizado en sistemas de aprendizaje ubicuo conscientes del contexto, es decir, sobre incorporar tutoría inteligente o técnicas de aprendizaje adaptativo, han escrito Hung et al. (2014), Wu et al. (2013a, b).

Citamos, aunque después se ha cuestionado todo lo concerniente a los estilos de apredizaje como criterio orientador del diseño instruccional y de la organización de las actividades y procesos educativos, el trabajo  de Hsieh et al. (2011) que presentaron un sistema de aprendizaje adaptativo para guiar a los estudiantes a realizar observaciones en un jardín de mariposas en función de sus estilos de aprendizaje. Sí tiene interés como ejemplo de tutoría inteligente o de técnicas de aprendizaje adaptativo a escenarios de aprendizaje del mundo real.

De forma general todo lo tratado en esta recesión  está desarrollado y muy bien organizado, con detalles, en los trabajos de Hwang (2014) y de Chen, Cheng y Chew(2016).

Hasta ahora hemos hecho una revisión de la literatura basada en conceptos, a partir de ahora se revisan con relación a temas y a prácticas, es decir  se revisan varios temas de investigación relacionados con el desarrollo de sistemas de aprendizaje inteligente que pueden ayudar a los estudiantes a aprender de forma eficiente y efectiva.

Ya nos hemos acercado al “aprendizaje ubicuo consciente del contexto”. Los sistemas inteligentes de tutoría y adaptación y los sistemas de aprendizaje ubicuo conscientes del contexto son sistemas que pretenden proporcionar un soporte de aprendizaje personalizado basado en las preferencias de los estudiantes, el estado de aprendizaje, los factores personales y las características de los contenidos de aprendizaje y entornos de aprendizaje.

Mindtools

Los Mindtools son affordances que implican a los estudiantes en actividades cognitivas de orden superior y en el pensamiento significativo durante el proceso de aprendizaje según Jonassen, Carr y Yueh (1998). Sirven para ayudar a los estudiantes a comprender y organizar el conocimiento, para resolver problemas y para hacer inferencias basadas en lo que han aprendido. En los entornos conscientes de contexto es importante suministrar estas herramientas de forma oportuna y relevante para que se puedan abordar diferentes tareas de aprendizaje o resolver diferentes tipos de problemas en el momento adecuado y en el correcto contexto. Sobre estas herramientas en este contexto han escrito  Chu, Hwang y Tsai  (2010) y  Hwang, Hung, Chen y Liu (2014).

Referencias

Bloom, B. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as effective as One-to-One Tutoring, Educational Researcher, 13:6 (4-16).

Brandman,  R. (2013) 5 Tips: Learn more effectively in class with Mastery Learning. Course Operations MOOC Pedagogy Specialist, Accesible el 09/06/13 en http://blog.coursera.org/post/50352075945/5-tips-learn-more-effectively-in-class-with-mastery

Brown, J. S., Collins, A., & Duguid, P. (1989). Situated cognition and the culture of learning. Educational researcher18(1), 32-42.

Bomsdorf, B. (2005). Adaptation of learning spaces: Supporting ubiquitous learning in higher distance education. In Dagstuhl Seminar Proceedings. Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum fr Informatik.

Brusilovsky, P. (1996). Methods and techniques of adaptive hypermedia. User modeling and user-adapted interaction6(2-3), 87-129.

Chen, N. S., Cheng, I. L., & Chew, S. W. (2016). Evolution is not enough: Revolutionizing current learning environments to smart learning environments. International Journal of Artificial

Chen, Y. L., Cheng, L. C., & Chuang, C. N. (2008). A group recommendation system with consideration of interactions among group members. Expert systems with applications34(3), 2082-2090.

Chu, H. C., Hwang, G. J., & Tsai, C. C. (2010). A knowledge engineering approach to developing mindtools for context-aware ubiquitous learning. Computers & Education54(1), 289-297.

Chiou, C. K., Tseng, J. C., Hwang, G. J., & Heller, S. (2010). An adaptive navigation support system for conducting context-aware ubiquitous learning in museums. Computers & Education55(2), 834-845.

Clancey, W. J. (1984). Methodology for building an intelligent tutoring system. Methods and tactics in cognitive science, 51-84.

Gagné, R. M. (1965). The conditions of learning and theory of instruction ( 1st ed.). New York, NY: Holt, Rinehart & Winston.

Gagné, R. M., & Briggs, L. J. (1974). The principles of instructional design ( 1st ed.). New York, NY: Holt.

Gagné, R. M. (1985). The conditions of learning and theory of instruction ( 4th ed.). New York, NY: Holt, Rinehart & Winston.

Gonzalez, A. J., & Ingraham, L. R. (1994). Automated exercise progression in simulation-based training. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics24(6), 863-874.

Graf, S., & Ives, C. (2010, July). A flexible mechanism for providing adaptivity based on learning styles in learning management systems. In Advanced Learning Technologies (ICALT), 2010 IEEE 10th International Conference on (pp. 30-34). IEEE.

Hsieh, S. W., Jang, Y. R., Hwang, G. J., & Chen, N. S. (2011). Effects of teaching and learning styles on students’ reflection levels for ubiquitous learning. Computers & Education57(1), 1194-1201.

Hung, P. H., Hwang, G. J., Lin, Y. F., Wu, T. H., & Su, I. H. (2013). Seamless Connection between Learning and Assessment-Applying Progressive Learning Tasks in Mobile Ecology Inquiry. Educational Technology & Society16(1), 194-205.

Hung, I. C., Yang, X. J., Fang, W. C., Hwang, G. J., & Chen, N. S. (2014). A context-aware video prompt approach to improving students’ in-field reflection levels. Computers & Education70, 80-91.

Hwang, G. J. (1998). A tutoring strategy supporting system for distance learning on computer networks. IEEE TRANSACTIONS ON EDUCATION E41, 343-343.

Hwang, G. J., & Chang, H. F. (2011). A formative assessment-based mobile learning approach to improving the learning attitudes and achievements of students. Computers & Education56(4), 1023-1031.

Hwang, G. J., Tsai, C. C., Chu, H. C., Kinshuk, K., & Chen, C. Y. (2012). A context-aware ubiquitous learning approach to conducting scientific inquiry activities in a science park. Australasian Journal of Educational Technology28(5).

Hwang, G. J. (2014). Definition, framework and research issues of smart learning environments-a context-aware ubiquitous learning perspective. Smart Learning Environments1(1), 4. https://slejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40561-014-0004-5

Hwang, G. J., Chin-Chung, T., & Yang, S. J. (2008). Criteria, strategies and research issues of context-aware ubiquitous learning. Journal of Educational Technology & Society11(2).

Hwang, G. J., Hung, P. H., Chen, N. S., & Liu, G. Z. (2014). Mindtool-assisted in-field learning (MAIL): An advanced ubiquitous learning project in Taiwan. Journal of Educational Technology & Society17(2).

Joiner, R., Nethercott, J., Hull, R., & Reid, J. (2006). Designing Educational Experiences Using Ubiquitous Technology. Computers in Human Behavior, 22 (1), 67-76.

Jonassen, D. H., Carr, C., & Yueh, H. P. (1998). Computers as mindtools for engaging learners in critical thinking. TechTrends43(2), 24-32.

Karampiperis, P., & Sampson, D. (2005). Adaptive learning resources sequencing in educational hypermedia systems. Journal of Educational Technology & Society8(4).

Kinshuk, T. L., & Patel, A. (2003). User exploration based adaptation in adaptive learning systems. International Journal of Information Systems in Education1(1), 22-31.

Kinshuk, K., Hwang, G. J., Tsai, C. C., Chu, H. C. & Chen, C. Y. (2012). A context-aware ubiquitous learning approach to conducting scientific inquiry activities in a science park. Australasian Journal of Educational Technology28(5).

Lave, J. (1991). Situating learning in communities of practice. Perspectives on socially shared cognition2, 63-82.

Liu, G. Z., & Hwang, G. J. (2010). A key step to understanding paradigm shifts in e‐learning: towards context‐aware ubiquitous learning. British Journal of Educational Technology41(2).

Mampadi, F., Chen, S. Y., Ghinea, G., & Chen, M. P. (2011). Design of adaptive hypermedia learning systems: A cognitive style approach. Computers & Education56(4), 1003-1011.

Martens, A., & Uhrmacher, A. M. (2002, June). Adaptive tutoring processes and mental plans. In International Conference on Intelligent Tutoring Systems (pp. 71-80). Springer, Berlin, Heidelberg.

Martens, A. (2006). Modeling of adaptive tutoring processes. Web-based intelligent e-learning systems: Technologies and applications, 193-215.

Merrill, M. D. (1991). Constructivism and instructional design. Educational technology31(5), 45-53.

Minami, M., Morikawa, H., & Aoyama, T. (2004, January). The design of naming-based service composition system for ubiquitous computing applications. In Applications and the Internet Workshops, 2004. SAINT 2004 Workshops. 2004 International Symposium on (pp. 304-312). IEEE.

Ogata, H., & Yano, Y. (2004). Context-aware support for computer-supported ubiquitous learning. In Wireless and Mobile Technologies in Education, 2004. Proceedings. The 2nd IEEE International Workshop on (pp. 27-34). IEEE.

Papanikolaou, K. A., Grigoriadou, M., Magoulas, G. D., & Kornilakis, H. (2002). Towards new forms of knowledge communication: the adaptive dimension of a web-based learning environment. Computers & Education39(4), 333-360.

Pazzani, M. J., & Billsus, D. (2007). Content-based recommendation systems. In The adaptive web (pp. 325-341). Springer, Berlin, Heidelberg.

Reigeluth, C. M. (2016). Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación. Revista de Educación a Distancia, (50).

Rogers, Y., Price, S., Randell, C., Fraser, D. S., Weal, M., & Fitzpatrick, G. (2005). Ubi-learning integrates indoor and outdoor experiences. Communications of the ACM48(1), 55-59.

Sharples, M., Sánchez, I. A., Milrad, M., & Vavoula, G. (2009). Mobile Learning: Small devices, Big issues. In and SBS Balacheff, S. Ludvigsen, T. de Long, A. Lazonder (Ed.), Technology enhanced learning: Principles and products (pp. 233–49).

Specht, M., Weber, G., Heitmeyer, S., & Schöch, V. (1997, June). AST: adaptive WWW-courseware for statistics. In Proceedings of Workshop” Adaptive Systems and User Modeling on the World Wide Web” at 6th International Conference on User Modeling, UM97, Chia Laguna, Sardinia, Italy (pp. 91-95).

Tsai, P. S., Tsai, C. C., & Hwang, G. J. (2012). Developing a survey for assessing preferences in constructivist context‐aware ubiquitous learning environments. Journal of computer assisted learning28(3), 250-264.

Tseng, J. C., Chu, H. C., Hwang, G. J., & Tsai, C. C. (2008a). Development of an adaptive learning system with two sources of personalization information. Computers & Education51(2), 776-786.

Tseng, S. S., Jun-Ming, S., Hwang, G. J., Hwang, G. H., Chin-Chung, T., & Tsai, C. J. (2008b). An object-oriented course framework for developing adaptive learning systems. Journal of Educational Technology & Society11(2).

Van Seters, J. R., Ossevoort, M. A., Tramper, J., & Goedhart, M. J. (2012). The influence of student characteristics on the use of adaptive e-learning material. Computers & Education58(3), 942-952.

Wu, H. K., Lee, S. W. Y., Chang, H. Y., & Liang, J. C. (2013a). Current status, opportunities and challenges of augmented reality in education. Computers & education62, 41-49.

Wu, P. H., Hwang, G. J., & Tsai, W. H. (2013b). An expert system-based context-aware ubiquitous learning approach for conducting science learning activities. Journal of Educational Technology & Society16(4).

Yang, C. C., Hwang, G. J., Hung, C. M., & Tseng, S. S. (2013a). An evaluation of the learning effectiveness of concept map-based science book reading via mobile devices. Journal of Educational Technology & Society16(3).

Yang, T. C., Hwang, G. J., & Yang, S. J. H. (2013b). Development of an adaptive learning system with multiple perspectives based on students’ learning styles and cognitive styles. Journal of Educational Technology & Society16(4), 185.

ZAPATA-ROS, M. (1990) Técnicas de programación declarativa en el aula. Seco Olea Ediciones, SL Madrid.

Zapata-Ros, M. (2012). Calidad en entornos ubicuos de aprendizaje. RED: Revista de Educación a Distancia, (31), 1-12.

Zapata-Ros, M. (2015). Teorías y modelos sobre el aprendizaje en entornos conectados y ubicuos. Bases para un nuevo modelo teórico a partir de una visión crítica del “conectivismo”. Teoría de la Educación. Educación y Cultura en la Sociedad de la Información16(1).

Zapata-Ros, M. (2015b). El diseño instruccional de los MOOC y el de los nuevos cursos abiertos personalizados. Revista de Educación a Distancia, (45).

 


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