Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá
Éste es el séptimo y último 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”. En la entradas anteriores se introdujo el tema, se hizo una sucinta revisión de la literatura, e habló de qué es el aprendizaje inteligente y qué son los entornos inteligentes de aprendizaje, de por qué la universidad necesita la AI y por último hablamos de pedagogías de los entornos inteligentes
Título completo:
La universidad inteligente. La transición de los LMS a los Sistemas Inteligentes de Aprendizaje en Educación Superior
The smart university. The transition from Learning Management Systems (LMS) to Smart Learning Systems (SLS) in Higher Education
Discusión.- Cuestiones pendientes y líneas de investigación abiertas sobre el aprendizaje inteligente
Hasta aquí la tesis que hemos defendido es que el aprendizaje inteligente en la Educación Superior es un nuevo concepto, una nueva ratio, del aprendizaje potenciado por la tecnología y de la enseñanza abierta universitaria. No se reduce pues a integrar los criterios y funciones de los sistemas de tutoría inteligente, de los sistemas de aprendizaje ubicuo conscientes del contexto, o de los propios sistemas adaptativos en un marco ya existente. Es una evolución de lo anterior con naturaleza propia, una fase distinta en una línea de progreso que ya existe; En ese contexto se plantean los siguientes temas de investigación para reconocer la presencia diferenciada de la concepción de “aprendizaje inteligente”:
1.
Desarrollo de marcos de implementación tecnológica de entornos de aprendizaje inteligentes que alojen, con las funciones y affordances señaladas (apoyo en el aprendizaje y en la entrega pertinente y relevante de contenidos), el resultado del rápido avance de las tecnologías digitales (por ejemplo, realidad aumentada, visión artificial, reconocimiento de voz, tecnologías portátiles e inteligentes) y de las herramientas analíticas, por ejemplo: análisis de aprendizaje y tecnologías de conciencia social (social-awareness technologies) (Hwang, G. J. (2014)).
2.
Desarrolla de marcos del tipo anterior que ofrezcan posibilidades diversas de implementación de entornos de aprendizaje inteligentes basados con diferentes propósitos educativos y desde diferentes perspectivas de las teorías pedagógicas y del aprendizaje. Es por tanto un tema prioritario y un reto proponer marcos de implementación tecnológica e instruccional de entornos de aprendizaje inteligente con estas tecnologías emergentes.
3.
Reinterpretación y examen de las teorías pedagógicas y de las teorías sobre el aprendizaje existentes a la luz de lo que ofrecen los nuevos entornos de aprendizaje inteligente. Las nuevas formas de aprender nos demandan cómo organizar la instrucción en estos entornos. Hay un nuevo concepto de aprendizaje; por lo tanto, los investigadores y los docentes deberán proponer nuevas formas de enseñar, nuevas metodologías y estrategias docentes basadas en las teorías existentes, como el constructivismo, la teoría de la motivación, el modelo de aceptación de la tecnología, la teoría de la carga cognitiva o la teoría del diseño de entornos tecnológicos.
4.
Nuevas estrategias de aprendizaje y de evaluación para el aprendizaje inteligente.
5.
Ámbitos nuevos de aprendizaje que antes no eran asequibles a la tecnología. Por ejemplo la cinestesia.
Se espera que con los nuevos enfoques inteligentes y los nuevos conceptos de aprendizaje, se podrán poner en marcha investigaciones en nuevos dominios de aplicación, que ahora son difíciles de implementar en los entornos de aprendizaje existentes, y con los actuales y ya obsoletos LMS
6.
Rendimiento del aprendizaje por percepción y evaluación de la percepción. Se deben potenciar mecanismos de autorregulación y de determinación de la autoeficacia.
7.
Tipologías y patrones de comportamiento de aprendizaje y análisis de patrones de aprendizaje. Y más importante aún, las observaciones a largo plazo y el análisis de las conductas de aprendizaje podrían desarrollarse de manera que los investigadores puedan conocer más acerca de los impactos sociales, a través de la nueva tecnología educativa.
Conclusiones
La presencia y el avance de las tecnologías de detección y de recomendación están ofreciendo grandes y determinantes oportunidades para desarrollar nuevos entornos de aprendizaje. Definitivamente el aprendizaje inteligente es un concepto extremadamente innovador, como en otros ámbitos, para desarrollar visiones y planteamientos distintos. En este caso para crear entornos de aprendizaje más potentes y útiles que los enfoques de aprendizaje ayudados por la tecnología ya existentes, mediante la incorporación de nuevas herramientas y nuevos criterios para el aprendizaje.
Todo ello es prometedor pero supone importantes desafíos que son claves para el desarrollo y la evolución de la nueva universidad que salga de las actuales disrupciones.
Por otra parte estos entornos también desafían las prácticas educativas existentes y consolidadas, que se han utilizado durante décadas, si no siglos, e impulsan a los docentes y expertos educativos fuera de su zona de confort haciéndoles conscientes de las limitaciones de las prácticas de enseñanza y evaluación vigentes y la evidencia de que pueden mejorarse a través de estos nuevas posibilidades.
La filosofía, las convicciones, los patrones consolidados de análisis y de comportamiento que ilustran las políticas universitarias existentes también se convierten en una barrera frente a la mejora de la educación universitaria y de las expectativas personales que estos entornos permiten. Y eso es así en función de que estas prácticas están orientadas y determinadas por viejos y caducos paradigmas educativos. Hacer frente a estos desafíos requerirá esfuerzos concertados de diversas partes interesadas en diferentes niveles: Docentes a nivel de base, responsables de la gestión universitaria, políticos y, en realidad, de todas las personas, de la industria, los servicios y de las profesiones.
En Murcia, a 31 de Marzo de 2018
Referencias.-
Hwang, G. J. (2014). Definition, framework and research issues of smart learning environments-a context-aware ubiquitous learning perspective. Smart Learning Environments, 1(1), 4. https://slejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40561-014-0004-5
OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
Miguel Zapata Ros (31 de marzo de 2018). La universidad inteligente (y VI): Discusión y conclusiones. RED. Recuperado 9 de noviembre de 2024 de https://doi.org/10.58079/tdqb