Por qué las universidades empiezan a no utilizar los campus virtuales tradicionales (los LMS) de forma relevante. ¿Cómo están siendo sustituidos? (II)

Miguel Zapata-Ros, Universidad de Murcia

ISSN 2386-8562

DOI: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.21039.69286.

Este artículo está bajo una licencia de Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0

Debe ser citado como:

Zapata-Ros, M. (Julio 2019). Por qué las universidades empiezan a no utilizar los campus virtuales (los LMS) de forma relevante ¿Cómo y por qué sistemas están siendo sustituidos? Preprint. Researchgate – Proyecto Disrupciones en educación superior. DOI: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.21039.69286.

En la entrada anterior señalábamos que “hay casi tanta gente de la educación en línea que utiliza las plataformas LMS como fuera de ellas”. Continuamos:

3

Esto contrasta con el aumento de la población universitaria en educación a distancia, y obviamente en entornos online. En la gráfica siguiente podemos ver la evolución de este tipo de educación en el mismo entorno en el que operan los LMS tomados como referencia del estudio anterior

Figura 6. GRADE INCREASE TRACKING DISTANCE EDUCATION IN THE UNITED STATES Julia E. Seaman, I. Elaine Allen and Jeff Seaman. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED580852.pdf

4.

El otro fenómeno importante, a nuestro juicio, lo constituyen las disrupciones universitarias que se empezaron a producir con los MOOC y que continuaron después y continúan ahora con algo mucho más serio que aquellos. Actualmente son decenas de universidades norteamericanas y europeas que incluyen no sólo acreditations, micromasters o nanodegrees que son títulos oficiales y que acumulados otorgan certificaciones de grado o de máster de esas prestigiosas universidades, sino que ofrecen ya decenas, sólo en UK, de títulos de grado y de máster con acreditación similar a los restantes, pero que ahora se obtienen con este marco metodológico y con los nuevos soportes tecnológicos.

En este momento podemos decir que las innovaciones disruptivas universitarias, en el sentido que las define Christensen (2012) (2013) (Zapata-Ros, 2018 July 2) ocupan ya un lugar central y con plena propiedad entre los títulos convencionales universitarios de las más prestigiosas universidades.

Este es pues el cuarto dato que ofrecemos como información y que desarrollamos ahora, pero que en el contexto de este post también constituye una respuesta a la pregunta ¿los LMS por quién o por qué están siendo sustituidos?

Podemos retrotraernos a unos años antes y ver qué ha pasado con las disrupciones universitarias. Sosteníamos que los MOOC eran sólo la parte visible de un fenómeno de mucho más calado. Las mismas o parecidas disrupciones que se producían en otros entornos y en otros sectores, ahora afectaban a la Universidad. Señalábamos igualmente que estas disrupciones pronto pasarían a ocupar el escenario, sustituyendo a los MOOC, de forma mucho más silenciosa pero mucho más eficaz. El espíritu que animaba estas innovaciones disruptivas era (y utilizo el pasado porque ya ha concluido en donde se produjeron la transición y estamos en plena época de expansión, como en 2012 lo estábamos de los MOOC): desposeer en aras de la sostenibilidad a los estudios universitarios de todo tipo de contenidos no estrictamente necesarios, de las grasas, decían, y dejarlos justamente con lo necesario para desarrollar con el grado de dominio justo las habilidades que se estiman precisas para un desempeño profesional específico.

La implementación de estos sistemas se hace en intima conexión entre la universidad o universidades que los organiza, la empresa patrocinadora y la plataforma titular de las disrupciones (EDX, Coursera, Udacity,…). Habitualmente las universidades que los organizan son de excelencia y las empresas son corporaciones tecnológicas  como Google, Amazon, Cisco,… pero el modelo es ya mucho más extendido.

Vamos a verlo en tres fases

1. Estado después de los MOOC. Nanodegrees, micromaster y “dual layer”

Hace cinco años decíamos que la estructura híbrida de algunos Másteres que llevan un xMOOC adosado, permite un flujo entre las dos estructuras, y posibilita que estos alumnos puedan ser captados. En 2016 ya directamente las estructuras de rendimiento (nanodegrees, micromaster, “dual layer”) permitían hacerlo directamente. Decíamos que esto, la captación de su talento, supone un peligro estructural que las universidades y los gobiernos de los países periféricos deben afrontar. Y deben hacerlo cambiando en profundidad la naturaleza y estructura de los estudios universitarios. Pero no, o no sólo, cambiándolo en aspectos tecnológicos, éste es el error, es la percepción trivial del asunto, sino hacerlo con estructuras, sistemas, métodos y talantes que permitan una ayuda personalizada y tutorizada. Un cambio de la naturaleza que hemos descrito, que permita a este tipo de alumnos, los talentosos, integrase en una educación superior de calidad, y satisfactoria para sus expectativas, en su propio entorno de origen.

En esa época, si bien descartamos que se fuera a producir una sustitución aún parcial de los estudios universitarios reglados por alguna modalidad de MOOC, decíamos que sí que es previsible que las modalidades de disrupciones universitarias de rendimiento  emergentes (nanodegrees, micromaster y “dual layer”) desplacen en el hábitat de los estudios superiores periféricos un número mayor o menor de las propuestas existentes, sobre todo a las que no se adapten, al igual a como ha sucedido en otros ámbitos de las actividades productivas o de los servicios: Las finanzas, los medios de comunicación, el mundo editorial, o el comercio y distribución de mercancías.

Esas modalidades de estudios están descritas en estos ejemplos

Micro masters de Udacity https://www.udacity.com/georgia-tech

Nanodegres de Udacity https://eu.udacity.com/nanodegree

Micromaster EDX-MIT https://micromasters.mit.edu/

Nanodegrees de Coursera https://blog.coursera.org/degrees/

Masters dual layer EDX  https://www.edx.org/course/data-analytics-and-learning  y https://www.edugeekjournal.com/2014/05/04/designing-a-dual-layer-cmoocxmooc/

En aquella época dudábamos que estas disrupciones (Nanodegrees, micromasters, “dual layer”) fuesen todavía capaces de sustituir a los estudios universitarios reglados. Incluso se señalan casos de rechazo: En la Universidad Sstatal de San José se hizo laexperiencia (Udacity) y tuvo que deshacerse por presiones de los propios profesores. En algunos casos como en las universidades de Coursera, lo más que llegan es a acreditar en el modelo oficial a alumnos procedentes de los MOOC.  Pero sobre todo el caso que más ha avanzado en esta línea es el de Udacity, con el máster del Georgia Tech que es la evolución de los xMOOC a partir del modelo rechazado en su configuración actual por Thrun en su entrevista y declaraciones a la revista Fast Company, y lo han reconvertido en Máster. Otro tanto sucede con los cMOOC y con los xMOOC de EDX-Fundación Belinda y Bill Gates, tras la adscripción de Siemens a esta organización: En este caso adosan un MOOC a un Máster con pasarelas.

Se decía pues entonces que no eran viables los cursos desarrollados por estas agencias como estudios convencionales por la imposibilidad de integrarse en un marco de gestión académica deseable, con diseño instrucccional, evaluación, acreditación, etc., un sistema que no es evaluativo, que apenas tiene interacción profesor-alumno, y sobre todo que no satisface requisitos mínimos de eficiencia de algún tipo de aprendizajes, como ya hemos tratado suficientemente cuando se trata de aprendizaje divergente. Sin embargo, todo esto cambió después como veremos.

2. Año 2016: Credentials, College credits y degrees

Se puede establecer este año como el del paso de cursos y programas, que otorgaban acreditación a los egresados que iban a desempeñar habilidades específicas, pero que no otorgaban títulos oficiales, a los que sí los otorgaban directamente o que sumados con otros y por acumulación otorgaban un grado o un máster.

Shah (December 2016) los clasifica en College Credit, Credentials o Degrees:

En todos ellos se obtiene una certificación oficial de la universidad utilizando la tecnología que nació con los MOOC sólo que adaptando temas de asistencia tutorial y pedagógica a los alumnos, que es más adaptativa, y el procedimiento de extender la acreditación en función de los logros alcanzados y demostrados como competencias específicas. Así FutureLearn oferta seis títulos de máster en la Universidad Deakin, y Kadenze lanzó su propia credencial que es reconocida por sus socios: California Institute of the Arts, School of the Art Institute of Chicago, Ringling College of Art and Design, Paris College of Art, Simon Fraser University, Rhode Island School of Design, Columbus College of Art y Design, Arizona State University (Herberger School of Art), Pacific Northwest College of Art, y The School of Visual Arts.

Credentials

En este contexto una Credential (se puede traducir como”carta credencial”, pero también como “acreditación”) es un programa de certificados, basados en tecnología MOOC que requieren que los estudiantes completen una secuencia de cursos (que podrían ser considerados como una especie de asignaturas independientes) en un área temática particular. Ahí estarías las Especializaciones de Coursera, los Nanodegrees de Udacity o las XSeries de EDX. Los programas de Credentials son diplomas universitarios acreditados, y el crédito en este caso se refiere al crédito universitario (nuestros créditos ECTS) que puede utilizarse para avanzar hacia un título universitario.

En 2016 solamente Future learn y Kadenze tenían más de 250 credenciales basadas en MOOC disponibles. Estas nuevas credenciales permiten a los alumnos demostrar (ante ellos mismos, sus compañeros, sus empleadores actuales o los futuros), que han alcanzado algún nivel de competencia en áreas de habilidades específicas.

EDX por su parte incluyó en esta modalidad los MicroMasters y las XSeries

Los primeros realizaron pruebas piloto con MIT en octubre de 2015. Y su credencial de MicroMasters fue adoptada por catorce universidades ubicadas en ocho países diferentes: India, España, Bélgica, Guatemala, Hong Kong, Australia, los Países Bajos y los Estados Unidos. Después se unieron veinte MicroMasters más. Los incluimos aquí porque no son MicroMaster aunque lleven ese nombre, no son estudios aislados sino que constituyen series. Aunque

EdX ya tenía sus  programas XSeries , que no eran credenciales basadas en una secuencia de cursos . La diferencia entre XSeries y MicroMasters es que si el estudiante que obtuvo la credencial es aceptado en el programa en el campus tecnologico, este último otorga un crédito que cuenta para obtener una maestría completa. En 2016 edX cuenta con 45 programas XSeries, 26 de los cuales se agregaron en 2016.

Por su parte Coursera y Udacity también se integran en esta tendencia de credenciales obtenidas por series de programas formativos.

Coursera tenía en 2016 160 Especializaciones, consideradas como credentials.

Y finalmente, Udacity tenía en esa época doce Nanodegrees activos con 13.000 estudiantes inscritos en estos Nanodegrees. Antes 3.000 estudiantes se graduaron con la credencial de Nanodegree y más de 900 estudiantes han obtenido trabajos relacionados con su programa de Nanodegree. Se pueden encontrar más detalles en el artículo Udacity’s 2016: Year in Review .

College Credits (Créditos Universitarios) y Degrees (Grados)

Nos referimos a créditos universitarios basados ​​en MOOC. En 2016 se podían conseguir de tres tipos, o agrupados en tres formas de conseguirlos: créditos de un solo curso, créditos por una secuencia de cursos y títulos en línea completos.

Podemos acceder a una lista completa en MOOCs for Credit.

Créditos de curso único los ofrecen EdX y Kadenze.

EdX constituyó la Global Freshman Academy con la Universidad del Sur de Arizona (ASU)

Kadenze, una plataforma centrada en las artes, tenía en esa época 13 cursos de este tipo.

  1. Creditos (College credits) por secuencias de cursos

Cursos de este tipo los ofrecían FutureLearn y Kadenze.

Todos los MicroMasters de edX tiene una correspondencia con un Master oficial de manera que si un estudiante obtiene la credencial es aceptado en el programa en del campus oficial.

Igual sucedía con las especializaciones en línea que forman parte del programa de MBA de Coursera y UIUC: pueden tomarse para obtener créditos sin inscribirse en el programa de grado completo.

2. Degrees (Grados Oficiales)

El primer grado basado en una plataforma de tecnología MOOC que se lanzó fue el Ciencias de la Computación (OMSCS) de Georgia Tech y Udacity, en 2013. El grado completo costaba ¡menos de $ 7,000!.

Coursera tiene grados basados en la tecnología y en las plataformas MOOC desde el año 2015,  cuando se asoció con la Universidad de Illinois para ofrecer su primer MBA en línea: “iMBA”. Según un artículo reciente en Inside Higher Ed 

Después se sumaron FutureLearn y OpenLearning.

FutureLearn con seis títulos de postgrado de la Universidad Deakin,

Ambas iniciativas operan bajo el Marco de Calificaciones de Australia (AQF). FutureLearn ofrece un nivel 8 y cinco niveles de nivel 9, mientras que OpenLearning ofrece dos niveles 4 – Certificado IV – grados. Puede encontrar más información sobre los niveles de AQF aquí .

La mayoría de los cursos en FutureLearn grados no serán gratuitos. Cada grado consistirá en 80 cursos de dos semanas, de los cuales hasta 16 serán gratuitos.

Hasta aquí los ejemplos, obtenidos en 2016, de decenas y decenas de títulos oficiales que se obtenían con iniciativas disruptivas basadas en la tecnología MOOC adaptada con asistencia, evaluación individual y obviamente con costes similares aunque algoi menores que los títulos oficiales convencionales. Muchos de estos títulos se ofrecen igualmente en EE UU, Canadá, UK o Japón que en otros países desarrollados o periféricos.


3. Situación en 2018: Academic degrees y Master’s degrees

Además de los estudios señalados en el apartado anterior, que perviven y se incrementan en cuanto a participación hasta nuestros días, constituyendo ya una opción de estudios universitarios perfectamente consolidada y a tener en cuenta, el día 6 de Marzo de 2018 aparece un artículo de Ellie Bothwell en Times Higher Education (THE) a partir de cual podemos constatar un considerable número de casos donde el procedimiento es a la inversa: Son los estudios convencionales y con tradición los que se pasan en bloque a las nuevas plataformas que son la transformación y adaptación de los originales sistemas de MOOC de Coursera y de FutureLearn.

No es de extrañar que sean precisamente estas plataformas, las que maduren y evolucionen hacia una modalidad de docencia universitaria que en otras ocasiones hemos señalado como de más calidad, desde la perspectiva de las teorías y principios clásicos del aprendizaje, las que sean adoptadas por universidades de excelencia británicas para sumergir en ellas sus títulos de más prestigio completos. De hecho, en trabajos anteriores (Zapata-Ros, Agosto 2013 y 2015) poníamos de relieve el depurado diseño instruccional que subyacía tras la metodología aparentemente simple de Coursera. Ese diseño y sus guías y documentaciones con sus avales teóricos (Fink, 2003),  los hemos utilizado como base de una propuesta concreta de diseño instruccional para cursos abiertos online[1].

La plataforma de aprendizaje en línea Coursera está impartiendo el título de Licenciado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Londres completamente en línea siguiendo las líneas metodológicas de esta plataforma y su metodología.

La información que ofrece Coursera sobre Computer Science BSc es sencilla pero interesante. La estructura de los estudios de esta licenciatura permite tener alumnos en cualquier parte del mundo por un precio bastante asequible. Pero sobre todo, si entramos en detalles, visibles y muy esmerados en el folleto informativo (prospectus), tenemos acceso a una detallada información, académicamente muy cuidada, en el sentido que es una transcripción de los principios del aprendizaje, de donde obtiene su fundamento, en una literatura fácilmente comprensible por el estudiante medio.

Esta información del prospecto aborda aspectos fundamentales del diseño de la licenciatura, como son:

  • Objetivos educativos y resultados de aprendizaje (learning outcomes), en el sentido que atribuimos a esta expresión anteriormente (aquí, aquí, y sobre todo en el libro de la ANECA coordinado por Carmen Vizcarro), no utilizando la expresión competencias, pero sabiamente asegurado con creces con algo más que suficiente, con una aplicación del principio de demostración adaptado a cada situación de aprendizaje.
  • Estrategias de aprendizaje, enseñanza y evaluación.
  • Métodos de evaluación
  • Apoyo y orientación al alumno
  • Evaluación y mejora de la calidad

Pero sobre todo reclamamos la atención sobre lo cuidado de este diseño instruccional en una cuestión. Se trata del uso del principio de demostración propuesto por Merrill.

En su trabajo First principles of instructionEducational technology research and development, Merrill (2002) desarrolla esta idea (first priciples), lo hace decantando los principios subyacentes en los que hay consensos, en los que hay un acuerdo esencial, en todas las teorías y que previamente ha identificado.

En un trabajo anterior (Zapata-Ros, Diciembre 2018) citando al trabajo First principles of instruction decíamos

“Este documento se refiere a [unos métodos considerados] métodos variables, como programas y prácticas. Un principio fundamental (Merrill, 2002), o un método básico según Reigeluth (1999), es un aserto que siempre es verdadero bajo las condiciones apropiadas independientemente del programa o de la práctica en que se aplique, que de esta forma dan lugar a un método variable. Teniendo en cuenta como el mismo Merrill (2002) las define:

Una práctica es una actividad instruccional específica. Un programa es un enfoque que consiste en un conjunto de prácticas prescritas. Las prácticas siempre implementan o no implementan los principios subyacentes ya sea que estos principios se especifiquen o no. Un enfoque de instrucción dado solo puede enfatizar la implementación de uno o más de estos principios de instrucción. Los mismos principios pueden ser implementados por una amplia variedad de programas y prácticas.

De esta forma Merrill propuso un conjunto de cinco principios instruccionales prescriptivos (o “principios fundamentales”) que mejoran la calidad de la enseñanza en todas las situaciones (Merrill, 2007 , 2009 ). Esos principios tienen que ver con la centralidad de la tarea, la activación, la demostración, la aplicación y la integración.

Para ello Merrill (2002) propone un esquema en fases como el más eficiente para el aprendizaje, de manera que centran el problema y crean un entorno que implica al alumno  para la resolución de cualquier problema En cuatro fases distintas, cuando habitualmente solo se hace en una: la de demostración, reduciendo todo el problema a que el alumno pueda demostrar su conocimiento o su habilidad en la resolución del problema en una última fase. 

Son las FASES DE INSTRUCCIÓN

Fig. 7

Las fases son (a) activación de experiencia previa, (b) demostración de habilidades, (c) aplicación de habilidades, y (d) integración de estas habilidades en actividades del mundo real.

Así la figura anterior proporciona un marco conceptual para establecer y relacionar los principios fundamentales de la instrucción. De ellos uno tiene que ver con la implicación y la naturaleza real del problema, así percibida por el alumno, y los cuatro restantes para cada una de las fases. Así estos cinco principios enunciados en su forma más concisa (Merrill 2002) son

  1. El aprendizaje se promueve cuando los estudiantes se comprometen a resolver problemas del mundo real. Es decir, el aprendizaje se promueve cuando es un aprendizaje centrado en la tarea.
  2. El aprendizaje se favorece cuando existen conocimientos que se activan como base para el nuevo conocimiento.
  3. El aprendizaje se promueve cuando se centra en que el alumno debe demostrar su nuevo conocimiento. Y el alumno es consciente de ello.
  4. El aprendizaje se promueve igualmente cuando se centra en que el aprendiz aplique el nuevo conocimiento. Y por último
  5. El aprendizaje se favorece cuando el nuevo conocimiento se tienede a que se integre en el mundo del alumno.

De ellos, para este caso, nos quedamos con el tercero, el principio de la demostración, que es en el que se basan en los estudios de grado de la Universidad de Londres. De igual forma que el principio tercero. el de activación, lo utilizábamos para justificar el pensamiento computacional unplugged.

Aquí pues vamos a hablar de un principio que han tenido en cuenta de forma muy relevante los diseñadores de la licenciatura de Ciencias de la Computación, sobre todo cuando han hablado de objetivos (resultados de aprendizaje, learning outcomes) y de evaluación, íntimamente ligada a ellos por el diseño instruccional. Obviamente nos referimos al PRINCIPIO DE ACTIVACIÓN.

Así lo establecen en el Programme Specification 2018-2019 Computer Science (BSc)en los fines educativos y resultados de aprendizaje, página 10 a12.

Fig. 8

Los estudiantes que completen con éxito la Licenciatura en Ciencias de la Computación (…) deben ser capaces de

Demostrar conocimiento de las principales áreas de la informática y la capacidad de Aplicar esto dentro del contexto de las aplicaciones informáticas.

  • Mostrarhabilidades de resolución de problemas y evaluación, basándose en evidencia de apoyo.
  • Demostrarla capacidad de producir un trabajo organizado con la orientación adecuada.

Los alumnos que completen con éxito el Diploma de Educación Superior en Informática de la ciencia será capaz de:

  • Demostrarconocimiento y comprensión crítica de las principales áreas de ciencias de la computación y también demostrar la capacidad de aplicar esto a la evaluación de aplicaciones informáticas

  • Mostrarhabilidades de resolución de problemas y evaluación, basarse en evidencia de apoyo y demostrar una comprensión general de la necesidad de una solución de alta calidad
  • Demostrarla capacidad de producir trabajo organizado (tanto individualmente como en parte de un equipo) dado la orientación adecuada.

Los estudiantes que completen con éxito la Licenciatura en Ciencias de la Computación, además de los objetivos de aprendizaje del Diploma de Educación Superior y Certificado de Educación Superior, deber ser capaces de:

  • Demostraruna comprensión sólida de todas las áreas principales de informática y también demostrar la capacidad de ejercer un juicio crítico en la evaluación de aplicaciones informáticas.

  • Mostrar habilidades de resolución de problemas y evaluación crítica, recurrir a evidencia de apoyo y demostraruna comprensión profunda de la necesidad de una solución de alta calidad.
  • Demostrar la capacidad de producir un trabajo organizado con una guía mínima.
  • Demostrarla capacidad de producir un trabajo sustancial desde el inicio del problema a la implementación y documentación.

Y así sucesivamente.

Otra manifestación de la potencia del sistema lo constituye, en el prospecto, en el apartado de Learning, teaching and assessment strategies, lo que llama The core principles of the learning, teaching and assessment strategy (pag. 11). Son siete principios en los que basa toda la metodología, todas las estrategias para el aprendizaje la enseñanza y la evaluación. 

Como dijimos, es la parte que llega al público de unas depuradas y concienzudas elaboraciones que previamente se han hecho a partir de una sólida base pedagógica. De entre ellos destacamos el principio de flexibilidad y el de evaluación:

Fig. 9

En ellos se percibe claramente el principio de Mastery Learning (Los estudiantes progresan a un ritmo adecuado para sus circunstancias) y explícitamente el de evaluación sumativa:

Se diseñarán métodos de evaluación sumativa para promover la retención [dominio] de conocimiento, proporcionando estímulo a través de la retroalimentación del tutor , con una amplia gama de métodos como sea posible para evaluar más efectivamente los resultados de aprendizaje.

Y en la evaluación, conservando los métodos tradicionales como alternativa, promueve como una parte considerable de la evaluación una mezcla de aprendizaje/evaluación basada en proyectos, con Mastery Learning: una retroalimentación para que los alumnos avancen en función de los logros parciales:

Fig. 10

Obviamente un solo caso, aunque sea tan significativo como éste, no demuestra una tendencia ni mucho menos un cambio sustancial. Sin embargo es una muestra bastante significativa de que esta nueva forma de universidad es posible y viable en instituciones muy consolidadas. Además se hace con un empeño de medios y esfuerzo en desarrollo considerable, que manifiesta una confianza decidida en el modelo. 

Esto coincide con el análisis que desde hace años venimos manteniendo de que los MOOC fueron el síntoma efímero de un cambio de mucho más calado que afectaría a fondo los sistemas universitarios vigentes: Eran y son las disrupciones universitarias, semejantes a las que se producen en otros sectores y servicios. Y a las que, en la terminología que Christensen desarrolla en su teoría para estas innovaciones, habría que afrontar en sus núcleos no extensibles. Como son en este caso la calidad de los diseños, de sistemas de universidades abiertas y en línea, basados en los que se consideran principios del aprendizaje, diseño instruccional y de las pedagogías derivadas que potencian la atención y la ayuda a los alumnos de forma singularizada y adaptativa utilizando las posibilidades que la tecnología ofrece. Ese diseño y esas potencias de las universidades constituyen el núcleo no extensible (Zapata-Ros, 2013 y 2014) de esas innovaciones.

Por último, en esta línea de inmersión de programas completos existentes en el modelo disruptivo es de destacar el papel desempeñado por FutureLearn, plataforma de Open University, de llevar completo el programa de postgrado en su plataforma a través de una asociación con la Universidad Deakin de Australia. Después se une a la asociación la Universidad de Coventry.

Además de lo dicho sobre la Universidad de Londres (Goldmitsh) Coursera también puso en marcha cuatro nuevos títulos oficales de máster en EE. UU., que incluyen programas de informática de la Universidad Estatal de Arizona y la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, y títulos de ciencia de datos aplicados y salud pública de la Universidad de Michigan.

5

Hay otra realidad emergente, aunque hasta ahora poco extendida en sus experiencias pero que sin duda está llamada a tener un gran impacto, y así es sentida por la sociedad, como demuestra con carácter general, el manifiesto “Consenso de Beijing en Inteligencia Artificial y Educación” (Documento final de la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educación ‘Planificando la educación en la era de la IA: Liderar el salto’),  del que se hizo eco ProFututo de Fundación Telefónica con el documento “Inteligencia Artificial en la Educación: Retos y Oportunidades para el Desarrollo” presentado en Madrid el pasado día 24 de junio en Madrid.

Pero, en particular, en lo que respecta a docencia universitaria, veremos qué pasa realmente con la otra opción emergente: Los entornos inteligentes de enseñanza superior, las Smart Universities.

En el número monográfico de RED dedicado a “Web social y sistemas inteligentes de gestión de aprendizaje en Educación Superior” presentamos un trabajo titulado La universidad inteligente. En él, comenzábamos con una propuesta de caracterización de lo que consideramos aprendizaje inteligente y definíamos los entornos inteligentes como la culminación de una línea de desarrollo que se iniciaba con los entornos adaptativos, continuaba con los entornos sensibles de contexto y culminaba con los entornos inteligentes:

Fig. 11

En el mismo trabajo, a continuación hacíamos una propuesta de modelo de sistema inteligente. Por último, tras una indagación en los documentos y lugares de referencia y del correspondientes análisis de casos, seleccionamos tres de ellos como experiencias relevantes institucionales, en estudios oficiales, que estaban consolidados y constituían una propuesta concreta de diseño y de desarrollo instruccional de aprendizaje inteligente universitario.

Éste fue el resultado, con las iniciativas consolidadas que reunían esos requisitos:

BIO100 de Global Freshman Academy

Entre los varios ejemplos significativos que hay de la adopción de la IA para organizar el aprendizaje y la asistencia a los alumnos, podemos destacar el de la Arizona State University, particularmente el caso de la Global Freshman Academy apoyada por la plataforma software de Inteligencia Artificial ALEKS de McGraw-Hill Education.

Este caso ha sido señalado tanto por Clark  (February  19, 2016) en sus post de plan B que hacen un extracto de su informe, como por el informe de la CRUE  (Delgado et al, 2017)).

Las conclusiones son que la IA en general, y los sistemas de aprendizaje adaptativo en particular, tendrán un enorme efecto a largo plazo en la mejora de la calidad de la enseñanza demostrada en los logros, en la eficiencia del aprendizaje, el rendimiento del alumno y el descenso del abandono escolar.

Esto fue confirmado por los resultados de los cursos realizados en la Universidad Estatal de Arizona en otoño de 2015 presentados en Educause Learning Initiative en San Antonio en febrero de 2016. Los datos y gráficos están obtenidos de Donald Clark (February  19, 2016)

La referencia es el curso, Biology 100 (BIO100)[1], en modalidad de blended learning En él se hizo el informe. Se llevó a cabo en la  plataforma CogBooks[2] . Está descrito por Clark (February  19, 2016): Las actividades las llevaron a cabo en la plataforma y luego el trabajo grupal y las dudas se llevaron a clase en modalidad flipped classroom.

El informe se centra en los objetivos del curso, como experimento de sistema de enseñanza mejorado con tecnología:

  • aumentar el logro
  • reducir las tasas de deserción escolar
  • mantener la motivación del estudiante
  • aumentar la efectividad docente

Respecto del primero, mejorar los resultados del aprendizaje esta gráfica con expresión del tamaño de la muestra es elocuente:

Fig. 12

Respecto del abandono

Fig. 13

Se reduce en la misma institución en un dos por ciento. Pero esto no es lo importante, lo importante es comparar con esta modalidad de enseñanza en estudios similares que en EE UU está entre el 41% y el 45% de los que se matriculan en universidades estadounidenses. Lo cual es dramático si consideramos que después tienen que hacer frente a la deuda, que en estos tipos de estudiantes es en EE UU de 1,3 millones de dólares y el hecho de que estos estudiantes abandonaron, pero todavía cargan con la carga de esa deuda, este es un nivel catastrófico de fracaso. En el Reino Unido la tasa de abandono es de  16%.

Los tableros de los profesores no son muy distintos de los que hemos utilizado en Open Education,  y que hemos descrito en un post anterior:

Fig. 14

Diferentes paneles de control brindan información, en tiempo real, del rendimiento de los estudiantes. Esto le permite al instructor ayudar a los necesitados.

La realidad es que según Clark el sistema promete en este punto una mejora continua, “muy necesaria en educación”. No ofrece evidencias de una aportación concreta de la IA: “ Podríamos mirar un enfoque que no solo mejore el desempeño de los docentes sino también el del sistema en sí, con la consecuencia de una mejora continua en el rendimiento, la deserción y la motivación en los estudiantes”.

No estamos muy por los selft report studies. Como bien hemos justificdo en otras ocasiones no son un elemento significativo del rendimiento del aprendizaje ni de la calidad de la docencia. En este caso el informe dice “que los estudiantes quieren más”

Fig. 15

Más del 80% de los estudiantes en esta primera experiencia de un curso adaptativo, dijeron que querían utilizar este enfoque en otros módulos y cursos.

Sin embargo no hemos obtenido una información técnica (sobre la metodología docente y de apoyo al alumno) detallada. Tampoco nos la ha dado Clark.

Lo más aproximado es la información que da la propia plataforma CogBook en pantallas como ésta:

Fig. 16

Lo más aproximado es la descripción que hace Clark (February  19, 2016) en el párrafo siguiente:

“Una de las dificultades en los sistemas adaptables, impulsados ​​por AI, es la creación de contenido utilizable. Por contenido, me refiero a materiales de aprendizaje, estructuras, elementos de evaluación, etc. CogBooks ha creado un conjunto de herramientas que permiten a los instructores crear una red de contenido, trabajando desde objetivos. También se usa la ayuda automática con el diseño y con la conversión de contenidos. Una vez hecho esto, se crea una red compleja de contenido de aprendizaje a través de la cual los estudiantes circulan, cada estudiante mediante un camino diferente, dependiendo de su rendimiento continuo. El sistema es como un satélite, siempre trata de llevar a los estudiantes a su destino, incluso cuando se salen de curso.”

También el propio Clark (JANUARY 13, 2016) ha descrito una taxonomía para los sistemas AI adaptativos (sistemas inteligentes) de apoyo al aprendizaje en base a la asistencia con  cinco niveles:

Nivel 1: Tecnológico

Nivel 2: Asistido

Nivel 3: Analítico

Nivel 4: Híbrido

Nivel 5: Autónomo

Él sitúa la experiencia de CogBook en BIO100 en el nivel 4, sistema adaptativo híbrido, con mezcla de ayuda humana y de detección y de recomendación. Algo que guarda ciertas similitudes con lo que hemos descrito para el análisis de la relevancia en las contribuciones de los foros en el curso “El diseño intruccional de la Universidad de Alcalá. Que actualmente estaría en el límite entre 3 y 4.

Otras experiencias reales.-

Otras experiencias actuales que hemos examinado, rastreando los enlaces de una presentación hecha a la CRUE para justificar el  Informe Tendencias TIC 2018 (Delgado et al, 2017) han sido las dos siguientes:

AI en educación – The Genie of Deakin University.- En la universidad Deakin[3], en Victoria, Australia, se ha estado experimentando con la plataforma Watson durante bastante tiempo con el fin de servir a sus alumnos de una manera más personalizada. Desde 2015, los estudiantes han podido pedir consejo a Deakin Genie, con sede en Watson, sobre una amplia variedad de temas.

Jill Watson: la primera asistente de enseñanza de IA de Georgia Tech[4]

El equipo dirigido porGoel y Polepeddi, L. (2016) ha trabajado sobre el uso de sistemas basados en herramientas de respuesta y recomendación para responder a las preguntas de los estudiantes en los foros de su clase en línea de Inteligencia Artificial basada en el Conocimiento (KBAI).

La asistente ha sido nombrada Jill Watson, se basó en la plataforma Watson de IBM, que es quizás mejor conocida como la computadora que venció a dos campeones de Jeopardy. Jill se desarrolló específicamente para manejar la gran cantidad de publicaciones en el foro por parte de los estudiantes inscriptos en un curso en línea que es un requisito para obtener el título de maestría en ciencias en el programa de informática de Georgia Tech.

Cabría un último apartado a lo anteriormente desarrollado. Se trata de las experiencias, o de las prácticas consolidadas, de docencia universitaria en línea que, de forma oficial y estructurada por un diseño instruccional adecuado, se desarrollasen en entornos sociales, con el aporte de las affordances provistas por redes sociales y con tecnología móvil.

Sin embargo, a partir de lo desarrollado en el  apartado cuarto de este trabajo no sabemos dónde empiezan los datos de las experiencias y donde las propuestas de alternativas a los LMS. Es decir, a lo que ahora constituyen prácticas muy diversas y, cada ve más menguadas desde el punto de vista de la docencia pedagógica, cuyo desarrollo está soportado en los LMS.

En este post vamos a enlazar ambas cosas.

Podemos decir que hasta aquí hemos aportado, de una forma no exhaustiva y a grosso modo, los datos que contribuyen a dibujar los rasgos generales de una situación. Ahora correspondería hablar de las conjeturas sobre lo que va a pasar o ya está empezando a suceder..

La cuestión, en todo caso, es:

¿Qué utilizan las universidades que no utilizan los LMS, o las que no los utilizan preferentemente, como base para la docencia virtual? Y sobre todo ¿cómo organizan esa docencia virtual?

Hemos hablado del desarrollo de las disrupciones universitarias como realidad emergente perfectamente consolidada y que avanza en su implantación, pero que ahora solo afecta a un número cada vez más importante de universidades de excelencia en los países más desarrollados y con corporaciones que son vanguardia y base en la transformación digital. También hemos hablado de la universidad inteligente, alternativa que aún es mucho más restringida y selectiva como espacio de desarrollo que sustituya a los LMS. ¿Cuál sería pues la práctica más extendida, cotidiana y aceptada por los usuarios, los alumnos y los profesores, de lo que se hace de forma tan heterogénea en los LMS? La realidad de nuestro entorno, y de lo que es más probable que sea aceptado masivamente de forma consuetudinaria, son las herramientas y entornos sociales, que aprovechan las posibilidades de la tecnología móvil.

En lo que sigue veremos ambas cosas.

Así pues, uno de los sustitutos de los LMS, y seguramente el que ya esté ganando terreno de forma más inadvertida pero más  constante, puede ser el complejo formado por la web social y la nube. En sus diversas y más conocidas modalidades, pero en combinación intima e indiferenciada con los repositorios institucionales y los complejos editoriales científicos.

Como ejemplos muy significativos podemos poner la experiencia de Lévy y otras reseñadas en RED, particularmente en el monográfico “Web social y sistemas inteligentes de gestión de aprendizaje en Educación Superior

Pierre Lévy, historiador, filósofo y sociólogo es miembro de la Academia de Ciencias de Canadá y director de la Cátedra de Investigación en Inteligencia Colectiva en la Universidad de Ottawa, es mundialmente reconocido como “filósofo del ciberespacio”, pionero en el estudio y en aportaciones sobre el desarrollo y las implicaciones de la inteligencia colectiva en la sociedad a través de un medio como Internet. Es reconocido, además, como uno de los más grandes estudiosos de la cultura virtual. Autor, entre otras, de obras como: La machine univers (1987), La ideografía dinámica (1991), Las tecnologías de la inteligencia (1994), ¿Qué es lo virtual? (1995), Cibercultura (1997), Ciberdemocracia . (2004), Inteligencia Colectiva (2010), creador de un metalenguaje digital, llamado IEML (Information Economy Meta Language)…. 


Pero sobre todo es profesor de la Université d’Otawa. Y en su docencia utiliza redes sociales. Dice (Lévy, 2018):

En las clases que imparto en la Universidad de Ottawa, pido a mis estudiantes que participen en un grupo de Facebook cerrado, que se registren en Twitter, que abran un blog, si no tienen ya uno, y que utilicen una plataforma de curación colaborativa de datos como Scoop.it, Diigo o Pocket.

El uso de plataformas de curación de contenidos me sirve para enseñar a los estudiantes cómo elegir categorías o etiquetas (tags) para clasificar las informaciones útiles para almacenarlos y rescatarlos a largo plazo, con el fin de encontrarlas fácilmente a partir del mismo momento que hacen la curación. Esta competencia les será muy útil en el resto de su carrera.

Los blogs son utilizados como soportes del «trabajo final» para las asignaturas de Grado (es decir, anteriores al máster), los blogs son también utilizados como cuadernos de investigación para los estudiantes de máster o de doctorado, donde hacen anotaciones sobre las lecturas, formulaciones de hipótesis, recopilaciones de datos, los borradores de artículos científicos, de capítulos de memorias, de tesis, etc. El blog de investigación público facilita la relación con el supervisor y permite reorientar a tiempo las direcciones de investigaciones arriesgadas, entrar en contacto con los equipos que están trabajando en los mismos temas, etc.

El grupo de Facebook es utilizado para compartir el Syllabus o “plan de la unidad didáctica”, la agenda de clase, las lecturas obligatorias, las discusiones internas de grupos – por ejemplo, las relativas a la evaluación – así como las direcciones de correo electrónico de los estudiantes (Twitter, blog, plataforma de curación social, etc.). Todas estas informaciones están en línea y accesibles con un solo clic, incluyendo las lecturas obligatorias. Los estudiantes pueden participar en la escritura de mini-wikis dentro del grupo de Facebook sobre temas de su elección, se les invita a sugerir lecturas interesantes relacionadas con el tema del curso añadiendo enlaces comentados. Yo uso Facebook, porque la casi-totalidad de los estudiantes ya está suscrito a él y porque la funcionalidad de grupo de la plataforma está muy rodada. Pero hubiera podido utilizar cualquier otro soporte colaborativo de gestión de grupos, como Slack o los grupos de Linkedin

En su testimonio podemos rastrear estrategias de enseñanza muy variadas, y que no caben incluirlas en metodologías estándares o con etiquetas de ningún tipo, y mucho menos se podría incluir en la estructura estereotipada de los LMS que van quedando tan lejos de los intereses de los estudiantes y de su práctica diaria (es como si dijéramos que para ir la universidad a aprender utilizaran caminos y coches creados exprofeso para ir a la universidad a aprender, distintos de los que utilizan para ir a otro sitios, o a la misma universidad pero con otros fines). Hay técnicas y estrategias de curación, metacognición, trabajo colaborativo, … Así dice:

Reflexionando sobre mi práctica docente desde una decena de años, me doy cuenta que descansa en un modelo de aprendizaje colaborativo de tres fases: 1) una práctica común, 2) un diálogo sobre esta práctica, 3) una reflexión colectiva que emerge del diálogo y que enriquece la práctica a cambio.

Y, por último, en su línea de trabajo, hace una proyección vinculando inteligencia colectiva como contexto y aseguración de aprendizaje y blockchain:

Supongamos ahora que en lugar de representar los conocimientos adquiridos por medio de un diploma o de un crédito (el coste de un curso y la nota obtenida), se los representa por un registro de todas las transacciones pedagógicas públicas en las que ha participado un estudiante: prácticas, diálogos, obras que atestiguan las competencias y el pensamiento desarrollados (Grech y Camilleri, 2017). Lo que estaría registrado y autenticado no sería más que un breve documento estático y relativamente opaco – como hoy – pero una ventana sobre el aprendizaje colaborativo vivo donde el profesor y los estudiantes son testigos mutuos. La garantía de los aprendizajes individuales ya no estaría separada de los procesos de inteligencia colectiva, donde los saberes han emergido y donde han tomado sentido. Independientemente de los cambios institucionales y culturales que ello implica, tales cambios en el reconocimiento de los saberes serían técnicamente posibles hoy en día. Los blockchains son registros informatizados que contienen el histórico de todos los cambios y las transacciones efectuadas entre los usuarios desde su creación. Estas bases de datos están aseguradas por un proceso criptográfico y compartidas por sus diferentes usuarios sin intermediario.

Pero no hace falta ir tan lejos, geográfica ni conceptualmente, como en los apartados 4 y 5, o en el de Lévy, para obtener casos claros, relevantes en integrados en programas oficiales de grado. A continuación, ofrecemos algunos de ellos en contextos próximos de integración viable y eficiente de entornos y redes sociales en procesos de docencia universitaria reglada.

El primero de ellos es en los Grados en Administración y Dirección de Empresas y Marketing de la Universidad de Murcia durante tres cursos académicos (Faura-Martínez, Martín-Castejón y Lafuente-Lechuga, 2017).En el trabajo se ponen de relieve algunos rasgos y aspectos del uso de Whatsapp

En el funcionamiento de una comunidad de aprendizaje y el trabajo colaborativo en un grupo de Whatsapp:

El uso del WhatsApp nos facilita el  intercambio  rápido  e  instantáneo  mediante  texto, imágenes o videos, de lo que va sucediendo a lo largo de las situaciones. Sirve de gran ayuda, ya que nos permite  realizar  el  seguimiento,  así  como  compartir  ideas   y sugerencias de mejora sobre las tareas que se han de realizar

La tutorización en la Elaboración del TFG  de forma interdisciplinar:

otro método de  comunicación utilizado  en  la  tutorización ha  sido la  creación  de  un  grupo  de  Whatsapp  a  través  del  cual los  estudiantes  intentan  resolver  de  forma  conjunta  las  dudas  planteadas  en la  elaboración de sus trabajos y en caso de no tener claro la solución del problema, se trasladan éstas a los tutores

En las conclusiones:

la aplicación WhatsApp [utilizada adecuadamente]  fomenta la investigación y el autoaprendizaje en el estudiante

Por lo demás frecuentemente nos encontramos artículos y ponencias en los que se comunican experiencias de uso docente de los medios sociales y conclusiones sobre metodología, evaluación, ambientes y estrategias de uso, así como análisis de aumento de la eficiencia de ciertos aprendizajes específicos como es el caso de Suárez Lantarón (2017).

Pero si bien se han desarrollado en estudios oficiales estas experiencias, siempre han sido aisladas y sin la naturaleza formal e integrado en el curriculum  que proporciona un diseño instruccional que relacione estas actividades con el resto y con objetivos, evaluación y otras estrategias docentes. En definitiva han sido experiencias aisladas en el contexto académico e incluso en el contexto docente del propio profesor.

Tampoco responden a la pregunta de esta serie de post ¿qué sustituye a los LMS en la docencia virtual universitaria?

El caso siguiente es paradigmático en estos dos sentidos, es una alternativa en estudios formales de alternativa al LMS convencional con grupos Facebook: Using the Facebook group as a learning management system: An exploratory study (Wang et al, 2012). No es frecuente que caiga en este tipo de detalles, pero no puedo evitar decir que ete trabajo es, cóm no, dde Singapur y equ tienen el día de la fecha 632 citas. De las cuales cinco han sido en el tiempo que estoy escribiendo este post.

Según se asegura en el paper (Wang et al, 2012).    ), en este estudio, el grupo de Facebook se usó como un sistema de gestión de aprendizaje (LMS) en dos cursos. Las funciones que en él se realizaron fueron: publicar anuncios, compartir recursos, organizar tutoriales semanales y llevar a cabo discusiones en línea en un instituto de formación docente en Singapur. 

Este estudio explora pues el uso del grupo de Facebook como LMS, también como investigación añadida estudia las percepciones de los estudiantes que utilizan esta modalidad en sus asignaturas. Los resultados mostraron que los estudiantes estaban básicamente satisfechos con los beneficios de la sustitución del LMS convencional por Facebook, ya que las funciones fundamentales de un LMS se podían implementar fácilmente en un grupo de Facebook, con la ventaja de que el entorno le era muy familiar. 

Como no puede ser de otra forma en un análisis de este tipo también se concluían algunas limitaciones de un grupo Facebook como LMS. Por ejemplo   no admite cargar (compartir en el muro) directamente archivos de otros formatos que no sean fotos o vídeos y que la discusión no está organizada en una estructura de hilos. 

También se concluye que los estudiantes no se sienten seguros y cómodos ya que su privacidad podría ser revelada para profesores y para compañeros no siempre con el grado de confianza que ya tenían en Facebook. 

En el mismo trabajo se hace una discusión que sería prolija y rebasa el propósito de este post donde se tratan las restricciones que habría que imponer para usar grupos de Facebook como LMS, y las implicaciones para la práctica.

En lo que sigue hacemos una transcripción y adaptación del resumen de las conclusiones que hacen los autores con acotaciones propias.

El documento, además de una sustancial cantidad de referencias, aporta una base consistente sobre:

Lo que ya se sabe sobre este tema.

  • Facebook ha sido utilizado popularmente de forma habitual por estudiantes universitarios, pero lo más frecuente es que no quieren que sus profeores sean “amigos en Facebook.
  • La presencia como tal del profesor en Facebook puede cambiar el ambiente en el aula, su credibilidad y la relación con los alumnos y entre ellos.
  • Los sistemas de gestión de aprendizaje comerciales (LMS) tienen limitaciones que supera Facebook.

 

Lo que agrega este artículo a lo que se sabia sobre el tema en ese momento:

  • El grupo de Facebook puede utilizarse como un LMS sin problemas.Tiene suficientes recursos pedagógicos, sociales y tecnológicos que así lo avalan (esta conclusión es muy importante para permitir a las instituciones tomar la decisión de que se así se utilice).
  • Los estudiantes manifiestan satisfacción con la forma de estar y de usar grupo de Facebook como LMS (no confundir con la mejora y la eficiencia para conseguir más y mejores aprendizajes, esa es otra cuestión que depende de muchos y más complejos factores. El trabajo no aporta evidencias en un sentido ni en el contrario)
  • Los estudiantes más jóvenes son más permeables y aceptan mejor la idea de usar los grupos de Facebook como LMS
  • También es cierto que el uso de los grupos de Facebook como LMS tiene limitaciones: no admite directamente el uso de otros formatos de archivos que no sean los previstos de imágenes y vídeos; sus discusiones no están organizadas en hilos; Y no se percibe como un entorno seguro. Pero todo esto es salvable si se combina su uso con repositorios institucionales y enlaces a ellos.

Implicaciones para la práctica y/o la política universitaria:

  • El grupo de Facebook puede usarse como sustituto o suplemento de LMS.
  • Se necesitan aplicaciones terceras, o supletorias, para ampliar la capacidad del grupo de Facebook como un LMS. Se podría asegurar [esto es nuestro] que bastaría el señalado repositorio institucional; y la nube, para organizar espacios para los alumnos y portfolios.
  • Usar Facebook parece ser más apropiado para jóvenes que para adultos.
  • Los profesores no tienen que adoptar el rol de amigos de los estudiantes en Facebook en el grupo, ni ser amigos en Facebook.

Podemos decir que hasta aquí y en clave informal de post, hemos aportado, de una forma no exhaustiva y a grosso modo algunos datos sobre  casos que pueden contribuir a dibujar los rasgos generales de la situación de las redes sociales como sustitutas de los LMS.

Al principio hemos preguntado:

¿Qué utilizan las universidades que no utilizan los LMS o las que no los utilizan preferentemente, como base para la docencia virtual? Y sobre todo ¿cómo organizan esa docencia virtual?

Una parte de la respuesta a esa pregunta es: El complejo formado por la web social y la nube, sería en su caso una parte de la hipótesis principal a investigar.

La otra sería investigar qué parte de esa franja ocupan las opciones emergentes disruptivas. Es decir las que han aparecido como evolución de los MOOC y de otras disrupciones, así como las opciones, hoy por hoy muy minoritarias, constituido por las opciones universitarias que en alguna medida utilicen entornos inclusivos en sus distintas modalidades, incluyendo en ellos los propios entornos adaptativos (personalizados tradicionales), los entornos sensibles de contexto y los entornos inteligentes de aprendizaje.

Pero volvamos al tema central de esta parte: Las herramientas y entornos sociales como sustitutivos de los LMS. Cuentión que podríamos abrir a otra más general: Los entornos sociales como ambientes y affordances de aprendizaje en la educación superior.

En ese marco cabría preguntarse qué hacen los que tienen las competencia de  organizar la docencia universitaria y de habilitar los medios, en este caso decisivos, para que la tecnología sea una u otra la que facilite la docencia virtual, la formación de los profesores y de los estímulos para que sean unas u otras la tecnologías y las metodologías docentes asociadas, mas allá de las iniciativas individuales o de grupos de profesores o de investigadores en docencia y aprendizaje en la universidad.

Hasta septiembre de 2015 no aparece ninguna referencia de las redes sociales en los documentos y en las políticas educativas de la CRUE como algo relacionado con la educación. Las redes sociales se consideran como algo exclusivamente vinculado con la imagen corporativa y el marketing universitario.

Así lo pongo de relieve en una pregunta y observación a la intervención del coordinador de la CRUE, Dr. Segundo Piriz, en las jornadas de la UIMP de ese año en Santander. Ver el vídeo siguiente a partir del minuto 41:00

Hasta diciembre de 2014 no ha aparecido en los informes UNIVERSITIC, ni en ningún otro documento oficial de la CRUE, ninguna mención, en ningún sentido, a la web social. En la edición de 2014 del informe UNIVERSITIC aparecen dos líneas y media y solo para hablar de ellas como medio de imagen corporativa.

Contrasta con el interés y el papel destacado que la CRUE otorga a la docencia con TIC. Así lo hace en la introducción y en el capitulo primero , el de los indicadores, donde literalmente se dice que (CRUE, 2014 p 14): 

En el papel de las TI como promotoras de la docencia no presencial, podemos resaltar que el 91% del profesorado y el 95% de los estudiantes utilizan la plataforma de docencia virtual institucional y el número de titulaciones no presenciales ofertadas por las universidades españolas participantes en el estudio alcanza la cifra 360, lo que supone alrededor del 7% de las titulaciones que ofertan. En cuanto al número de titulaciones no presenciales ofertadas, se observa un crecimiento considerable respecto del año anterior (del 11,0% en términos absolutos y del 17,8% en términos relativos).


Lo cual abunda en la idea subyacente al principio y en todo este trabajo sobre una realidad que existe, y es la idea predominante en la universidad de identificar docencia virtual, o docencia con medios tecnológicos, con uso de los LMS.

 

 Este post está incluido dentro del articulo cuya referencia es la que sigue. Si lo necesita puede citarlo de esta forma:

Zapata-Ros, M. (Julio 2019). Por qué las universidades empiezan a no utilizar los campus virtuales (los LMS) de forma relevante ¿Cómo y por qué sistemas están siendo sustituidos? Preprint. Researchgate – Proyecto Disrupciones en educación superior. DOI: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.21039.69286. 

[1] “El otro hecho constatado es el cambio sobre su línea inicial de ausencia de diseño instrucional, o si lo queremos el avance desde situaciones casi de espontaneismo pedagógico explícito, defendido en los primitivos cMOOC por los autores (…), hasta y hacia modelos de diseño instruccional cada vez más apoyados en los avances de la moderna pedagogía, de las teorías del aprendizaje, de los modelos sobre cómo se aprende, se evalúan los aprendizajes y cada vez más apoyado también en el diseño instruccional (Weller, 2013). Tendencia que Coursera pone de manifiesto en su guía Building a Coursera Course (CIT, 2013), un manual ortodoxo sobre diseño instruccional, secuenciación, elaboración de guías didácticas, etc. y también en su apuesta por el método de tutoría, evaluación y docencia Mastering learning (Brandman, 2013).”

Referencias

Christensen, C. M. (2012). Disruptive innovation. Consultado el 29/05/2014 En Accedido en http://www.christenseninstitute.org/key-concepts/disruptive-innovation-2/   el 01/08/14.

Christensen, C. M. (2013). The innovator’s dilemma: when new technologies

cause great firms to fail. Harvard Business Review Press

CIT (Center for Intructional Technologie) (2013) Building a Coursera Course Version 2.0 https://docs.google.com/document/d/1ST44i6fjoaRHvs5IWYXqJbiI31muJii_iqeJ_y1pxG0/edit?pli=1

CIT (Center for Intructional Technologie) (2013) Building a Coursera Course Version 2.0 https://docs.google.com/document/d/1ST44i6fjoaRHvs5IWYXqJbiI31muJii_iqeJ_y1pxG0/edit?pli=1

Clark, D. (February  19, 2016) 10 powerful results from Adaptive (AI) learning trial at ASU. Plan Bhttp://donaldclarkplanb.blogspot.com.es/2016/02/10-powerful-results-from-adaptive-ai.html

Clark, D. (JANUARY 13, 2016). 5 level taxonomy of AI in learning (with real examples). Plan B. http://donaldclarkplanb.blogspot.com.es/search?q=ai+taxonomy

CRUE, T. (2014). UNIVERSITIC 2014: Descripción, Gestión y Gobierno de las TI en el Sistema Universitario Español. In Madrid, España: Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas (CRUE). https://www.crue.org/Documentos%20compartidos/Publicaciones/Universitic/Universitic_2014.pdf

Delgado, C. et al (2017) Informe Tendencias TIC . Publicaciones de la CRUEhttp://tic.crue.org/wp-content/uploads/2017/11/9.50-Sesion-Tecnica-CRUE-TIC-GTDIR-Tendencias-UCM-2017v1.pdf

Faura-Martínez, U., Martín-Castejón, P.J. y Lafuente-Lechuga, M. (2017). Un modelo conceptual para la realización del Trabajo Fin de Grado apoyado en el uso de las TICs. RED. Revista de Educación a Distancia, 53. Consultado el (dd/mm/aaaa) en http://www.um.es/ead/red/ DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/53/

Fink, L.D. (2003), A Self-Directed Guide to Designing Courses for Significant Learning. http://www.deefinkandassociates.com/GuidetoCourseDesignAug05.pdf

Goel, A. K., & Polepeddi, L. (2016). Jill Watson: A Virtual Teaching Assistant for Online Education. Georgia Institute of Technology. https://smartech.gatech.edu/bitstream/handle/1853/59104/goelpolepeddi-harvardvolume-v7.1.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Grech, A. and Camilleri, A. F. (2017). Blockchain in Education. Inamorato dos Santos, A.(ed.) EUR 28778 EN; doi:10.2760/60649 https://www.crue.org/Documentos%20compartidos/Publicaciones/Universitic/Universitic_2014.pdf

Lévy, P. (2018). Cómo utilizo la web social en mis clases de la universidad. RED. Revista de Educación a Distancia, 57. Consultado el (dd/mm/aaaa) en http://www.um.es/ead/red/57/levy_es.pdf  DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/57/1

Merrill, M. D. (2002). First principles of instruction. Educational technology research and development, 50(3), 43-59. https://link.springer.com/article/10.1007/BF02505024 y https://mdavidmerrill.com/Papers/firstprinciplesbymerrill.pdf

Merrill, M. D. (2002). First principles of instruction. Educational technology research and development, 50(3), 43-59. https://link.springer.com/article/10.1007/BF02505024 y https://mdavidmerrill.com/Papers/firstprinciplesbymerrill.pdf

Merrill, M. D. (2007). First principles of instruction: A synthesis. In R. A. Reiser & J. V. Dempsey (Eds.), Trends and issues in instructional design and technology (2nd ed., pp. 62-71). Upper Saddle River, NJ: Merrill/Prentice-Hall.

Merrill, M. D. (2009). First principles of instruction. In C. M. Reigeluth & A. A. Carr-Chellman (Eds.), Instructional-design theories and models: Building a common knowledge base (Vol. III, pp. 41-56). New York: Routledge.

Píriz, S. (2015). Vídeo en l seminario de la UIMP SMART UNIVERSITY 4.0: LA REALIDAD CUÁNTICA DE LA UNIVERSIDAD DEL FUTURO. https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=Q45pYGkSBPY

Reigeluth, C. M. (1999). What is instructional-design theory and how is it changing. Instructional-design theories and models: A new paradigm of instructional theory2, 5-29.

Reigeluth (Ed.), Instructional-design theories and models: A new paradigm of instructional theory (Vol. II, pp. 5-29). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Seaman, J. E., Allen, I. E., & Seaman, J. (2018). Grade Increase: Tracking Distance Education in the United States. Babson Survey Research Group. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED580852.pdf

Shah (December 2016) MOOC Trends in 2016: College Credit, Credentials, and Degrees: https://www.classcentral.com/report/mooc-trends-credit-credentials-degrees/

Suárez Lantarón, B. (2017). El WhatsApp como herramienta de apoyo a la tutoría. REDU. Revista de Docencia Universitaria15(2), 193-210.

Wang, Q., Woo, H. L., Quek, C. L., Yang, Y., & Liu, M. (2012). Using the Facebook group as a learning management system: An exploratory study. British Journal of Educational Technology43(3), 428-438. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/j.1467-8535.2011.01195.x

Zapata-Ros, M. (2013). Enseñanza Universitaria en línea, MOOC y aprendizaje divergente. https://www.researchgate.net/publication/235955610_Ensenanza_Universitaria_en_linea_MOOC_y_aprendizaje_divergente

Zapata-Ros, M. (2013). Los MOOCs, génesis, evolución y alternativa. Génesis (I). La crisis de la universidad como legitimadora social del  . https://red.hypotheses.org/505

Zapata-Ros, M. (Agosto 2013). El diseño instruccional de los MOOCs y el de los nuevos cursos online abiertos personalizados (POOCs). http://eprints.rclis.org/19744/

Zapata-Ros, M. (2013). Enseñanza Universitaria en línea, MOOC y aprendizaje divergente. https://www.researchgate.net/publication/235955610_Ensenanza_Universitaria_en_linea_MOOC_y_aprendizaje_divergente

Zapata-Ros, M. (5 sep. 2014). Los MOOC en la crisis de la Educación Universitaria.: Docencia, diseño y aprendizaje. https://www.amazon.es/Los-MOOC-crisis-Educaci%C3%B3n-Universitaria/dp/1500607932/ref=sr_1_3

Zapata-Ros, M. (Sept 2014). http://scholar.google.es/scholar_url?url=https://revistas.um.es/red/article/download/236611/180881&hl=es&sa=X&scisig=AAGBfm1PZKzQsXmioSmJv7TFDBbnBy7w7g&nossl=1&oi=scholarr

Zapata-Ros, M. (2015). El diseño instruccional de los MOOC y el de los nuevos cursos abiertos personalizados. Revista de Educación a Distancia, (45). https://revistas.um.es/red/article/view/238661

Zapata-Ros, M. (2015). El diseño instruccional de los MOOC y el de los nuevos cursos abiertos personalizados. Revista de Educación a Distancia, (45). https://revistas.um.es/red/article/view/238661

Zapata-Ros, M. (2017). Latinoamérica y la educación superior en la encrucijada de la Sociedad del Conocimiento. Desafíos y disrupciones. OSF.IO. https://osf.io/preprints/f8e39/  DOI 10.31219/osf.io/f8e39

Zapara-Ros, M. (Enero 2018). Gestión del aprendizaje y web social en la educación superior en línea. RED. Revista de Educación a Distancia, 57(7). Consultado el (dd/mm/aaaa) en http://www.um.es/ead/red/57/zapata.pdf DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/57/7

Zapata-Ros, M. (Enero 2018b). La universidad inteligente. RED. Revista de Educación a Distancia, 57(10). Consultado el (dd/mm/aaaa) en http://www.um.es/ead/red/57/zapata2.pdf DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/57/10

Zapata-Ros, M. (2018 July 2). Latinoamérica y la educación superior en la encrucijada de la Sociedad del Conocimiento. Desafíos y disrupciones. OSF.IO. https://osf.io/preprints/f8e39/  DOI 10.31219/osf.io/f8e39

Zapata-Ros, M. (Diciembre 2018). Pensamiento computacional en los primeros ciclos educativos, un pensamiento computacional desenchufado (I) https://red.hypotheses.org/1508

 


Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.