Archives for the month of: January, 2014

Gonway es la red social profesional creada por estudiantes para estudiantes, bautizada por algunos como “El Linkedin Español” entra pisando fuerte. Gonway no es un portal de empleo, se configura como una red social basada en la interacción entre empresa y estudiante. Gonway hace que no sea necesario presentarse a las empresas a través de […]

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A medida que los juegos han ganado en complejidad, tanto técnica como narrativa, una opción que ha tomado gran relevancia es la de poder grabar la partida. Si bien esto no es algo directamente relacionado con los más recientes avances tecnológicos, ya que en la época de los 8 bits ya era posible guardar partidas en algunos juegos, sí que a fecha de hoy es casi impensable no poder hacerlo. No es factible tener que acabarse un juego de una sentada, o dejando el ordenador encendido todo el fin de semana para no perder el progreso. Sobretodo, si hablamos de juegos de gran duración o basados en mundos virtuales, multijugador o no.

La posibilidad de guardar la partida impacta enormemente en la dificultad del juego desde una perspectiva general, ya que ofrece un mayor margen de error a la hora de superar dificultades.  Escoger cómo y cuándo se puede guardar es una decisión de diseño que debe cuidarse muy bien. En ese sentido, a mi me parece especialmente interesante la opción de “guardado/carga rápido” (quicksave/quickload), ya sea de manera intrínseca, o debida al hecho de crear capturas del estado de memoria en un emulador. Cuando esta opción es posible, es fácil caer en el vicio del “savescumming” (¿escoria guardadora?): guardar cada 10 segundos, constantemente, de modo que puedas recuperar el estado del juego al menor error. Ataco al enemigo. Si fallo, recupero y vuelvo a intentar. Si acierto, guardo partida de nuevo. Tomo una decisión importante en la narrativa. Si no me gusta el resultado, recupero y reintento, en vez de aceptarla orgánicamente. El margen de recuperación de errores ya no es a nivel de etapa o reto, sino que se microsegmenta a acción por acción.

VATS

35% + quickload + paciencia = 100%. Imagen del videojuego Fallout 3, propiedad de Bethesda Softworks utilizada bajo criterios de Fair use.

En ciertos juegos, esta táctica lleva a situaciones muy interesantes. Hablo de juegos donde las acciones no se resuelven en base a la habilidad del jugador, sino en base a probabilidades. Normalmente hablamos de juegos de rol (e.g. Fallouts, Knights of the Old Republic, toda la família basada en Dragones y Mazmorras, etc.) o algunos juegos de estrategia (e.g. Fire Emblem, Advance Wars, etc.). En todos ellos, la posibilidad de éxito en una acción (e.g. ataque, defensa, uso de una habilidad, etc.) depende exclusivamente de una tirada de dados. La solución lógica no debería variar mucho: antes de cada “tirada”, guardas partida. Si fallas, recuperas y reintentas. Si aciertas, guardas y adelante. Con ello, el hecho de que el personaje disponga de niveles de habilidad se vuelve irrelevante, ya que con mucha paciencia, todo es posible aunque las posibilidades de éxito se calculen en un 5%. Sin embargo, más de uno se lleva la sorpresa: haces una una tirada con un 95% probabilidad de éxito, pero por más que recuperas la partida, fallas siempre ¿Es posible tener tan mala suerte? ¿El ordenador me tiene manía?

El motivo se debe al modo como los ordenadores trabajan con números al azar. Simular un porcentaje de probabilidad es tan simple como hacer que el ordenador genere un número al azar entre 1 y 100. Si el valor es igual o inferior al porcentaje, tienes éxito. En caso contrario, fallas. Sin embargo, esto tan evidente no es tan sencillo para un ordenador, ya que generar valores que son realmente al azar es una tarea complicada, no solo para el ordenador, sino en el mundo real. Ni siquiera los humanos somos buenos generando valores aleatorios, ya que tenemos un sesgo a compensar valores que llevan mucho tiempo sin aparecer.

En un ordenador hay distintas opciones, pero incluso aquellas que pueden parecer satisfactorias a simple vista, como basarse en la temperatura de la CPU, o coger los bits de menos peso del reloj del sistema, en realidad no son muy buenas, ya que no distribuyen bien el rango de valores posibles y tienden a la repetición. En la mayoría de aplicaciones, los ordenadores generan valores a partir de los llamados “generadores pseudoaleatorios” (PRNG, Pseudo Random Number Generator). Estos generan secuencias de valores que semejan aleatoriedad, pero no lo son realmente. Para hacerlo, se basan en un valor base, llamado “semilla” (seed). A partir del valor de dicha semilla, se va aplicando sucesivas veces una función matemática sobre cada nuevo valor, creando una secuencia de valores. Por lo tanto, dada una semilla, esta siempre generará la misma secuencia de valores pseudoaleatorios (de ahí lo de pseudo).

Existen diferentes aproximaciones para crear PRNG. En la figura, se muestra un ejemplo de un tipo muy popular y simple llamado LFSR (Linear Feed Shift Register, Registro de de Desplazamiento con Realimentación Lineal). Este PRNG no es perfecto, pero sirve para tener una idea del concepto secuencia de valores pseudoaleatorios.

LFSR

Generación de valores entre 1 y 255 mediante un LFSR de 8 bits

El generador cambia de valor en base a aplicar una función XOR sobre algunos de los bits que contiene. Para generar un nuevo valor, se elimina el bit menos significativo, de desplaza el resto, y el bit más significativo lo ocupa el resultado de aplicar la función XOR sobre el valor original. La particularidad que hay que tener presente es que, dado que los sucesivos valores que se generan están relacionados entre si (dado un valor X, siempre generará el mismo valor Y a continuación), tarde o temprano se repetirá la secuencia. También, hay que vigiliar con el valor todo 0′s, ya que es un estado absorbente que hay que evitar. Si se llega a este valor, el registro se quedará encallado allí para siempre. Sin embargo, si el registro está bien diseñado, se puede garantizar que se agotarán todos los valores posibles antes de que suceda, volviendo al valor de la semilla, sin pasar nunca por el cero. Para ello, las funciones XOR deben cumplir una condición: formar un polinomio primitivo. El ejemplo se basa en el polinomio primitivo de grado 8 representado como 100011101 en formato cadena, pero podéis buscar otros aquí.

El resultado es que, dado que la secuencia de valores pseudoaleatorios o la propia semilla se guardan con la partida, el destino está escrito. Recuperar la partida no vale para nada. Sólo puede salvarte llevar a cabo alguna acción que modifique el estado actual del generador y lo haga avanzar en la secuencia de valores. Quizá retrasando el ataque, o llevando a cabo alguna otra acción intermedia. Pero simplemente recuperar la partida no funcionará, ya que dada la misma secuencia de movimientos por parte del jugador, el resultado de sus acciones siempre será el mismo de manera determinista. En algunos juegos esto pasa, en otros no, y podemos ganar por fuerza bruta a base “savescumming“.

Pero a veces, hay que aceptar el destino. O tener varias partidas guardadas…

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Según el último Estudio sobre la evolución y perspectivas del e-commerce para 2014 que el lunes pasado presentó la agencia Kanlli durante el Ecommondays, el 72% de los comercios electrónicos aumentarán su inversión en marketing online durante el año 2014. ¿Cuánto incrementarán los ecommerce su inversión en marketing online? De ese porcentaje, el 37% asegura que […]

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Hay mucha inteligencia de negocio en Madrid. Primero, por el volumen, tamaño y variedad de las empresas y profesionales. Segundo, por el posicionamiento de los fabricantes y consultores y de los programas de estudio. Tercero, si vale nuestra historia, por el número de estudiantes matriculados en el Màster y las especializaciones que ofrece la UOC en lengua castellana a lo largo de ya 11 años (!!). Es también mi experiencia como consultor y la de otros colegas.

The brain’s SQL Business Intelligence. Imagen de Kevlangdo bajo licencia CC BY-SA.

El próximo 13 de Febrero queremos compartir en Madrid con la comunidad de BI y otros profesionales interesados una sesión de trabajo sobre el estado de la cuestión desde diferentes perspectivas. Nos hemos juntado con la gente de ATI, buenos amigos y colegas, con quienes hemos desarrollado cursos de BI estos años. Si queréis consultar el programa podéis hacerlo aquí y si queréis incribiros podéis hacerlo aquí.

La hemos llamado “Business Intelligence y Big Data: Negocio, Tecnología, Personas”, que creemos que son los pilares de este invento, una de las áreas presentes y futuras de mayor interés e inversión de las empresas y organizaciones de toda clase.

  • El negocio. La inteligencia de negocio tiene sentido si se obtienen respuestas precisas y puntuales y datos de calidad para tomar mejores decisiones en cualquier nivel de la organización. Respuestas relevantes que aportan conocimiento y somos capaces de convertir en acción. El negocio tienen que cambiar para transformar la intuición y el statu quo en una cultura basada en los datos.
  • La tecnología.  Tecnologías no tan antiguas (gestores de bases de datos, sistemas de almancenamiento y minería de datos, métodos de extracción y carga, sistemas de soporte a la decisión (DSS, EIS) y hasta el Excel) y otras más nuevas (el movimiento noSQL, los sistemas in-memory, el tratamiento directo de los datos fuente, la integración de imágenes y textos y el universo -¿o la moda?- de los Big Data) hacen posibles cosas imposibles.
  • Las personas. La inteligencia de negocio proporciona a los ejecutivos, los trabadores del conocimiento y la función de IT nuevas perspectivas, herramientas, organización y formas de trabajar. No hay buenas respuestas si no se hacen las buenas preguntas. No hay buenas respuestas si no se usan para tomar mejores decisiones. El déficit de profesionales de BI es, según Davenport, el mayor problema para la extensión de la inteligencia de negocio en todas partes.

En la UOC pensamos que el profesional de BI, más que un especialista (que los hay en cosas complicadísimas que son necesarias para los proyectos de BI y su explotación) es un “todo terreno”, capaz de conocer lo suficiente de la tecnología, del negocio y de la relación con los usuarios finales. A veces, es un profesional de negocio que necesita completar su formación en estadística o en tecnología. A veces, un profesional de IT que se mueve entre o hacia las áreas de negocio.

Como en otras sesiones de este tipo, actuaremos como ponentes personas que colaboramos en la UOC como docentes y, a la vez, tenemos práctica directiva o como consultores: Josep Curtó, Antonio Alonso, José Luis Gómez, Àlex Caminals y yo mismo, como director o lo que sea de los programas de BI de la Universidad. Rafael Fernández Calvo, miembro de la Junta de ATI y presidente del consejo editorial de la espléndida revista Novática moderará el debate. (Wow, veo que ¡la mayoría somos de Madrid o hemos pasado allí gran parte de nuestras carreras!).

Por cierto, recordaros que está abierta la matrícula para la especialización de Análisis de Datos y la que lanzamos este semestre de Big Data. Nos vemos en Madrid o luego en la red.

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Son muchos los tutoriales sobre cómo ser un buen Community Manager que podríais encontrar en la red, pero por mi experiencia trabajando en el sector y habiendo conocido en persona a la autora del ebook del que os voy a hablar ahora, no me cabe duda de que este es 100% recomendable. A lo largo […]

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Si trabajas como Community Manager o Social Media Strategist estarás cansado de que tus clientes te pidan continuamente el ROI (retorno de inversión) de tus acciones en redes sociales. Y es que son muchos los que aún no confían en el poder de las redes sociales como herramienta de marketing online y necesitan ver con […]

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Un aspecto importante de los juegos (y videojuegos, en particular), y un factor esencial a la hora de engancharnos, es que transmitan una sensación de progreso en nuestra capacidad de interactuar con ellos. Poder pasar de ser un novato, capaz de llevar a cabo solamente acciones simples, a un experto, capaz de desplegar estrategias complejas. Al principio, apenas chutas a portería con cierto tino, pero con el tiempo y la práctica, un día metes una chilena desde 30 metros. Esa sensación de ver como vas mejorando es muy adictiva y un diseñador de juegos debe saber destilarla bien.

Un aspecto interesante de los videojuegos, en su virtud de crear un mundo virtual donde diriges un personaje, es que a menudo dicha progresión se puede llevar a cabo en dos dimensiones, sin ser mutuamente excluyentes. Por una parte, está el progreso del propio jugador. A través del aprendizaje de las reglas del juego y la práctica, cada vez somos más capaces de resolver mayores dificultades. Pero por otra parte, nos encontramos con la
progresión del personaje (que sería nuestro avatar en el juego). Esta vía es interesante desde el punto de vista que un jugador menos hábil puede triunfar a base de que su personaje, simplemente, sea más poderoso que sus oponentes, aún cuando el jugador no sea experto. El progreso se puede llevar a cabo independientemente de la capacidad de aprendizaje o habilidad innata del propio jugador, normalmente en forma de niveles o mejoras en las estadísticas del personaje (e.g. más vida, más capacidad de infligir daño, más probabilidad de tener éxito en una acción con componente azaroso, etc.). Esta es una vía alternativa para llegar a la maestría.

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Ya verás cuando crezca. Imagen propiedad de Jotego bajo licencia CC BY-SA.

Cuando se incorpora en un videojuego, la progresión del personaje es un aspecto a cuidar mucho. Normalmente, el sistema más acertado es que se produzca de manera orgánica, oculta en la narrativa. Tal como se diseñan las etapas del juego, el personaje avanzará de modo que siempre tenga el nivel de poder adecuado para que el nivel de dificultad sea el esperado (que no significa fácil). Aún con la posibilidad de que existan ciertas variaciones según las acciones del jugador (e.g. deberías ser nivel 30, y eres nivel 28 ya que has evitado algunos enemigos), pueden ser suplidas con la habilidad del propio jugador. Sutil es el equilibrio entre la progresión requerida para la dupla personaje-jugador, de modo que este segundo siempre sea competente ante los retos que se le proponen y, de ese modo, evitarle la frustración que le llevaría al desinterés.

El aspecto interesante de los juegos donde progresa el personaje con independencia de la habilidad del jugador es la capacidad de tomar atajos a la maestría aceptando la jobification del juego. Si quieres que el juego sea más fácil, simplemente repites una y otra vez las acciones que permiten mejorar al personaje, y después superas los retos a base de fuerza bruta (en contraposición a la habilidad). En juegos de la vieja escuela japonesa como los Dragon Quest o Final Fantasy, nada te impide matar a montones de enemigos hasta ser tan poderoso que cualquier oponente se doblegará ante ti. De un solo golpe los envías directo al camposanto. Esto solo funciona, eso sí, hasta llegar al nivel máximo permitido, claro. El enemigo final sí que será un mano a mano justo.

Todo esto viene a cuento por un caso especialmente espectacular que me he encontrado recientemente (¡gracias Reyes Magos!), el Etrian Odyssey IV. Se trata de un juego contemporáneo, pero absolutamente diseñado con dicha mentalidad de vieja escuela japonesa, y no tiene piedad de ti si llegas a una zona sin el nivel adecuado. Sin embargo, existe la posibilidad de automatizar los movimientos de los personajes. Esta circunstancia unida a un uso juicioso de un peso (por ejemplo, una grapadora) sobre la tecla de “acción” permite que el juego funcione de manera autónoma (i.e. sin necesidad de intervención humana): Tú lo dejas encendido, te dedicas a otros menesteres, y cuando vuelves, tus personajes están hechos unos toros. La verdad es que llegar a este punto, en que la mayor parte de un juego se pueda “auto-jugar”, da para unas cuantas reflexiones sobre el sentido de requerir del progreso del personaje para poder avanzar.

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¡Mira mamá! ¡Sin manos! Imagen propiedad del autor de la entrada, Joan Arnedo.

En fin, al final creo que casi me quedo con el Progress Quest, que te dice las cosas bien claras desde el principio, sin florituras.

Joan Arnedo Moreno es profesor de los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones en la UOC. Coordinador de las asignaturas de la rama de seguridad y director académico del postgrado de Cisco Networking Technologies, también cuenta con más de 30 años de experiencia jugando a videojuegos.

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En la entrada anterior  vimos una perspectiva tecnológica y su aplicación en el aprendizaje móvil (m-learning). Como prometimos, en esta cuarta y última entrada movemos el foco para dar una perspectiva pedagógica del m-learning, y describiremos algunos escenarios y modelos pedagógicos más o menos complejos que aprovechan de forma intensa la tecnología móvil que describimos en la entrada anterior.

Para ello, nos basaremos en algunos proyectos de investigación que se han llevado a cabo en el campo de m-learning, con estudios amplios desde el punto de vista pedagógico. De los resultados de estos proyectos se desprende que en cada modelo pedagógico y tipo de aprendizaje interviene un uso particular de los dispositivos móviles, convirtiéndolos en auténticos agentes formativos.

Otro resultado común de estos proyectos es que ponen al alumno en el centro del escenario de aprendizaje, en línea con el cambio de paradigma educativo de los últimos años, que deja de lado el aprendizaje pasivo donde el profesor da una lección en clase en la que simplemente transmite información al alumno, para considerar a los alumnos como actores activos y centrales de su proceso de aprendizaje. El m-learning facilita en gran medida este cambio de paradigma mediante potenciar las interacciones entre estudiantes, y entre ellos y su entorno.

Los modelos pedagógicos y teorías e aprendizaje que vamos a presentar a continuación en el contexto de m-learning son Situacional, Constructivismo, Conductismo, Informal y Social. Evidentemente no se trata de una lista exhaustiva ni se pretende que sirva de referencia. Por otra parte, aunque intentaremos ofrecer una visión individual de cada modelo pedagógico, en realidad no se da casi nunca una situación de aprendizaje con un único modelo aparejado sino la combinación de varios de ellos, y por tanto, la aportación de la misma tecnología móvil es también compartida entre ellos.

Situacional

Este paradigma sostiene que el aprendizaje no es una mera adquisición de conocimiento por individuos sino un proceso de participativo. Se enfatiza la idea que los profesores como expertos trabajan junto a los alumnos para crear situaciones donde los alumnos puedan empezar a trabajar en problemas incluso antes de que los comprendan. Para ello, se requiere que el conocimiento se presente en situaciones y contextos auténticos, donde habitualmente de desenvuelve el conocimiento, y donde los alumnos puedan participar como parte de la comunidad o del entorno.

Los dispositivos móviles actúan como agentes de soporte en diferentes contextos realistas y ofrecen oportunidades únicas de aprendizaje haciendo posible que los alumnos se inmiscuyan en entornos realistas para experimentar y adquirir conocimiento en el propio entorno y tengan acceso a materiales y  herramientas de soporte para compartir y administrar este conocimiento.

Por ejemplo, los proyectos COLLAGE y Ambient Wood consideraron varios escenarios en este sentido, uno de ellos se desarrolló en actividades en el campo para llevar a cabo un estudio de plantas y animales en diferentes hábitats y las relaciones entre ellos. Los alumnos recogen muestras y las analizan con el soporte de dispositivos móviles y aplicaciones preparadas a tal efecto (cámara de fotos, diccionarios de plantas y animales, etc) para finalmente compartir los hallazgos y las dudas con el resto de alumnos y con el profesor en el mismo escenario situacional.

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Alumnos tomando muestras biológicas, y compartiendo los resultados con otros alumnos y el profesor. Imagen del COLLAGE project utilizada bajo criterios de Fair use.

Un método de aprendizaje situacional incluso más ligado a entornos realistas es el aprendizaje sensible al contexto, donde cualquier información puede ser usada para caracterizar la localización de las entidades que participan en el aprendizaje, incluyendo los alumnos y sus dispositivos móviles, y el entorno físico donde se encuentran. Por ejemplo, en el mismo proyecto COLLAGE se desarrollaron aplicaciones para móviles basadas en tecnología GPS para proporcionar actividades de aprendizaje en tiempo real a los alumnos durante las visitas a sitios históricos, según la posición de los alumnos durante la visita. Esta tecnología también demostró ser útil para propósitos de seguimiento del grupo durante la visita y asistir a los estudiantes paraa moverse de forma ordenada y segura en el entorno real.

Otro ejemplo es el proyecto  Agamenon que se implementó en el yacimiento de Locri, en Reggio Calabria, donde se desarrolló una aplicación que mediante GPS permitió capacidad de navegar por el espacio real del yacimiento, mientras que en la pantalla del dispositivo móvil se actualizaba en tiempo real una visión virtual en 3D del lugar. Esto además permitió personalización del usuario a sus necesidades y preferencias ya que se basaba en la posición geográfica de éste. Aunque este proyecto estaba destinado a turismo se perciben enseguida las aplicaciones para educación (veremos algún ejemplo más a continuación en el modelo constructivista).

Constructivismo

Esta teoría se basa en que el aprendizaje se construye más que se recibe, y que los alumnos construyen nuevo conocimiento sobre los fundamentos de su aprendizaje previo. El constructivismo promueve el cambio de paradigma educativo transformando a los alumnos desde receptores pasivos de información a constructores activos de conocimiento. Los profesores proporcionan a los alumnos el entorno, soporte y herramientas adecuadas para conseguirlo.

Dentro del constructivismo hay varias metodologías docentes que siguen este hilo argumental, el método más conocido es sin duda el aprendizaje basado en problemas, donde los alumnos resuelven problemas colaborativamente y se fomenta la reflexión sobre sus experiencias de aprendizaje. Normalmente se organiza en pequeños grupos de trabajo acompañados de un profesor o facilitador. A través del problema los alumnos identifican áreas de conocimiento que necesitan explorar para comprender el  problema. Entonces el grupo con el soporte del profesor identifica los objetivos de aprendizaje, recoge datos para analizarlos y planifica la siguiente iteración para llegar a una nueva formulación o a la resolución del problema de forma colaborativa.

Los dispositivos móviles actúan como agentes de soporte dentro del constructivismo en diferentes contextos realistas (aprendizaje situacional) y ofrecen oportunidades únicas de aprendizaje haciendo posible que los alumnos se inmiscuyan en entornos realistas, para experimentar y adquirir conocimiento en el propio entorno y tener acceso a materiales y  herramientas de soporte para compartir y administrar este conocimiento de manera colaborativa.

Hay numerosos proyectos desarrollados en escenarios reales basados en el constructivismo y en el aprendizaje basado en problemas, donde los alumnos construyen nuevo conocimiento basado en experiencias previas, y a través de la colaboración e interacción con otros alumnos y el profesor mediante dispositivos móviles. Por ejemplo, el proyecto  Explore! se desarrolló en el yacimiento de Egnathia, en la Apulia italiana, sobre el cual se creó un juego de m-learning en grupos pequeños de 4 o 5 alumnos, cada uno representando una familia romana que acaba de llegar a Egnathia. En el juego, cada grupo tiene un dispositivo móvil con un mapa, y debe realizar varias misiones que se visualizan en el dispositivo en 3D y a la vez requiere que los estudiantes caminen por el recinto y busquen el objetivo de la misión. Al finalizar reciben la posibilidad de comparar el resultado de la misión en la visualización virtual del dispositivo con el sitio real del recinto. Finalmente, los grupos reflexionan y los conocimientos adquiridos son revisados y puestos en común con los otros grupos de forma on-line mediante foros de discusión, wikies, etc.

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Un grupo de estudiantes durante el juego m-learning en el recinto arqueológico Egnathia. Imagen del proyecto Proyecto “Lazos de Luz Azul” utilizada bajo criterios de Fair use.

Conductismo

En este paradigma el aprendizaje se facilita a través del refuerzo de una asociación entre un estímulo particular y una respuesta. Se basa solamente en el aprendizaje observable y en varias leyes universales del comportamiento y conducta humanas. Los profesores usan el conductismo para recompensar o castigar el comportamiento del alumno.

Aparte de criticar si esta teoría es más o menos efectiva, y si educar solamente a través de estímulos (recompensa o castigo) es suficiente para todas y cada una de las situaciones de aprendizaje, todos coincidiremos que en ciertas situaciones puede ser positivo estimular de alguna forma a los alumnos para que se impliquen y motiven en su proceso de aprendizaje.

Los dispositivos móviles pueden potenciar en gran medida el aprendizaje conductista mediante la presentación de materiales  y tareas de aprendizaje atractivas y estimulantes, que obtengan respuestas de los alumnos y se les proporcione feedback apropiado y automático como refuerzo. Un ejemplo de ello son las aplicaciones de videojuegos para educación (denominados “juegos serios”) que permiten a los alumnos aprender conceptos mientras juegan y estimularlos mediante lo que se conoce como gamificación (premiar con puntos a medida que se resuelven problemas y se demuestra lo aprendido). Se han llevado a cabo muchos proyectos al respecto, como DANT y Consolarium, donde se estudió el uso de consolas en alumnos de primaria con resultados muy positivos en cuanto a su uso en clase.

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Una alumna en clase resolviendo un ejercicio en una consola. Imagen de MJO utilizada bajo criterios de Fair use.

Informal

Este paradigma aboga que el aprendizaje ocurre en cualquier sitio, no sólo en clase de manera formal, sino informalmente en cualquier momento de nuestra vida diaria, desde compartir cualquier actividad con amigos y conocidos hasta un viaje o excusión con la familia. Virtualmente cualquier experiencia en la vida es una oportunidad para aprender. Uno de los exponentes de estos postulados es el Prof. Allen Tough, quien defendía la tesis que la mayor parte del aprendizaje en adultos ocurre fuera de la educación formal, aunque muchas veces no sea reconocido como aprendizaje real.

Los dispositivos móviles, y especialmente la nuevas tecnologías portátiles (relojes y gafas inteligentes, etc), pantallas flexibles y dispositivos de interfaz gestual están especialmente indicadas para ofrecer soporte al aprendizaje informal, ya que permiten utilizarlos en cualquier momento de nuestra rutina diaria para recoger y enviar datos (fotos, mensajes,  etc), compartirlos en las redes sociales, recibir feedback de nuestros amigos y conocidos, y finalmente aprender y adquirir nuevo conocimiento de todo el proceso.

Social

Próximo al aprendizaje informal se encuentra al aprendizaje social, que sostiene que el aprendizaje no tiene porqué tener lugar solo a nivel individual sino que el trabajo colaborativo y la compartición de ideas con otros compañeros puede llegar a ser una forma potente  de confrontar la concepciones de uno mismo contra otras perspectivas, y así reestructurar los propios esquemas de conocimiento.

Un componente esencial en este paradigma es la comunicación, ya que los teóricos postulan que las funciones cognitivas de alto nivel se originan a través de las interacciones entre los alumnos en forma de red social. De esta manera, el aprendizaje se percibe más como resultado de la comunicación entre los actores del aprendizaje que del contenido de los recursos de aprendizaje.  Además, la comunicación no es solo entre alumnos sino que puede incluir también a profesores, familia, amigos, etc.

Un ámbito de aplicación conocido son la “comunidades de práctica” donde el aprendizaje social ocurre, emerge y evoluciona cuando los participantes tienen un objetivo común y se esfuerzan en conseguir estos objetivos. La comunidades de práctica forman parte de la investigación actual en pedagogía donde se estudian las diferentes prácticas de aprendizaje que ocurren en estas comunidades, distinguiendo entre aprendizaje formal, no formal e informal.

El aprendizaje social en general tiene importantes implicaciones en m-learning mediante concebir los dispositivos móviles como herramientas de colaboración que dan soporte a las interacciones sociales y personales entre los alumnos y su entorno social, y permite que estén en contacto permanente y por cualquier motivo. El acceso a las redes sociales desde el móvil que todos utilizamos hoy en día son un claro ejemplo.

Conclusiones

A modo de resumen de todo lo dicho en estas cuatro entradas, podemos extraer las siguientes conclusiones principales:

Aunque los dispositivos móviles para comunicación se usan desde hace 40 años (20 años de manera masiva), su uso mayoritario para la educación es muy reciente, menos de 5 años. Esto ha llevado a un cierto retraso en el aprovechamiento de esta tecnología como soporte para el aprendizaje y enseñanza, tanto en clase como a distancia.

La tecnología móvil evoluciona a gran velocidad, con dispositivos cada vez  más personales y próximos al usuario, ubicuos, potentes y omnipresentes. Sin embargo, estos avances tan rápidos no pueden ser asimilados y explotados al mismo ritmo para la educación, con ciclos de investigación mucho más largos que los ciclos de consolidación tecnológica. Una buena estrategia es anticipar las futuras tecnologías para educación (por ej.  mediante el informe Horizon) y acortar los resultados de investigación y su explotación.

El uso de dispositivos móviles para la educación actualmente queda restringido a un canal de acceso a los mismos contenidos y servicios educativos on-line que ya conocemos. Se espera que los próximos años la tecnología móvil tenga un impacto más profundo y permita crear nuevos modelos y escenarios pedológicos que aprovechen en gran medida el potencial y las nuevas oportunidades para la educación que brindan los dispositivos móviles.

La tecnología móvil más reciente tiene un alto potencial para la educación, facilitando la implementación de los nuevos paradigmas educativos, como convertir el alumno en el actor principal y central de su proceso de aprendizaje y potenciar las interacciones colaborativas entre los alumnos y con su entorno, consiguiendo que el aprendizaje sea un proceso más participativo y social.

Santi Caballé es Ingeniero y Doctor en Informática por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Director académico del Postgrado en Ingeniería del Software de la UOC y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de esta misma universidad. Sus líneas de investigación más activas son: e-Learning, aprendizaje colaborativo e ingeniería del software.

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Con tanto interés por parte de nuestros lectores en relación a la definición de redes sociales y los tipos de redes sociales que existen, os traemos un nuevo post en esta línea, en el que os hablaremos de una forma de clasificar las redes sociales.   Las redes sociales pueden ser verticales o horizontales, o lo que […]

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Ante el gran interés de nuestros lectores por qué son las redes sociales y qué tipos de redes sociales existen, no hemos querido desaprovechar esta ocasión para completar toda esta información hablando de las redes sociales verticales. ¿Qué son las redes sociales verticales? Son aquellas que tratan una temática en particular, como por ejemplo la moda o […]

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