Educación: Aprender lo que no puedan hacer las máquinas

Las capacidades de investigación y creación no pueden enseñarse en una clase magistral ni en simulacros de proyectos, se necesitan procesos de aprendizaje activos, basados en la experiencia y la experimentación

El aula desaparecerá en un sentido literal y figurado. Dejará de ser el espacio dominante dado que los entornos sociales diversos y reales pasarán a ser los laboratorios de aprendizaje

Juan Freire - Especialista en cultura digital, innovación y educación 28/12/2017 -

Las tecnológicas, a la conquista del suculento mercado de la educación EFE

La educación en la que hemos vivido instalados en la era industrial fue definida por el pedagogo Paulo Freire como “bancaria”, dado que está destinada a “depositar” en el cerebro del que aprende capas de contenidos. El estudiante, pasivo, se dedica a “acumular” y asimilar contenidos hasta que éstos alcanzan una masa crítica que le permite desempeñar una acción efectiva como podría ser una profesión. Es una educación industrial, que se aísla en el aula y en la escuela y olvida casi por completo los procesos sociales como la interacción con la sociedad, el diálogo, la práctica, las experiencias...

Existen dos razones por las que esta forma de entender la educación, que sigue siendo dominante, se ha hecho disfuncional en nuestra sociedad. La primera, la más popular, parte de la evidencia de que la tecnología digital es capaz de ofrecer de forma más rápida, barata y con niveles de calidad al menos similares, muchos defienden que superiores, lo que antes ofrecían las aulas, profesores y las instituciones educativas.

La segunda aborda las razones profundas del cambio. En un mundo transformado por completo por la tecnología y los cambios sociales, la educación convencional no encara las verdaderas necesidades de los ciudadanos y profesionales contemporáneos. Vivimos en un mundo donde una proporción creciente de las tareas técnicas, sencillas y sofisticadas, están en manos de “máquinas inteligentes”. Nuestro principal reto individual y colectivo es vivir y gestionar la incertidumbre y los problemas complejos, aquellos que no podemos ni tan siquiera definir o para los que las soluciones no se adaptan a recetas predefinidas (o dicho de otro modo aquellos que, al menos por el momento, la Inteligencia Artificial no puede abordar), y para ello necesitamos capacidades de investigación y de creación. Esto no puede aprenderse en una clase magistral ni en simulacros de proyectos, se necesitan procesos de aprendizaje activos, basados en la experiencia y la experimentación.

¿Por que aún no ha sucedido la disrupción educativa?
De la mano de la tecnología, diferentes sectores, desde la cultura o los medios de comunicación a la política o el transporte público, se han ido desbaratando en las dos últimas décadas. La educación ha salido aparentemente indemne, aunque ya empieza a mostrar sus primeras grietas. Posiblemente su resistencia se deba a las barreras de entrada que oponen superestructuras muy tradicionales y fuertemente atrincheradas en su estatus social y político. Los aparentes intentos de disrupción en educación han venido de la mano de la tecnología y de los nuevos métodos, pero han sido más burbuja que verdadero cambio dado que se han orientado principalmente a dar servicio a las instituciones educativas y sus prácticas “formativas”, ancladas en el pasado o sujetas a una innovación tímida y lenta.

El software educativo más habitual aumenta el entorno educativo del aula manteniendo su estructura y reglas de juego o propone digitalizar ese formato. En el mundo del hardware y contenidos, tablets, pizarras digitales, apps, libros digitales, plataformas de contenidos … todos pretenden algo similar: mejorar el sistema conservando el sistema. Por otra parte los nuevos métodos, que se declaran alternativos a los “bancarios”, como el método del caso, el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje cooperativo, o design thinking implican una transición a un aprendizaje más activo. Pero en la mayor parte de casos a costa de una trivialización de los problemas y retos que motivan el aprendizaje. Por ejemplo, el aprendizaje basado en proyectos en que el resultado está ya predefinido y se convierte en una tarea rutinaria equivalente a lo que sucede con la educación convencional. Por otra parte, se cambia el método sin cuestionar el contexto. Aprender de forma activa es una experiencia que requiere de un nuevo contexto, abierto y diverso, y por tanto de una nueva cultura de aprendizaje.

Las dos próximas décadas en educación
Hasta el momento hemos pensado en el futuro analizando críticamente el presente. Lo que sigue es una prospectiva de lo que en mi opinión es probable que suceda en los próximos años y puede acabar por convertirse en la “era de la disrupción educativa”.

1. El aprendizaje activo será el “nuevo normal”, y estará basado en comunidades intergeneracionales e “indisciplinares” (que se unen por su interés en un problema, no por afinidad disciplinar) y trabajan sobre “lo que nos afecta”. En este contexto gana protagonismo lo local, lo que nos es próximo y los problemas complejos. Los sucedáneos de aprendizaje activo, controlado y trivializado, no cumplirán las promesas y serán poco a poco abandonados o relegados a un papel menor.

2. Las competencias transversales, antes denominadas “blandas”, irán tomando más y más protagonismo porque finalmente serán casi las únicas que no puedan ser sustituidas por máquinas y algoritmos.

3. Las necesidades de aprendizaje son múltiples y cada persona, a lo largo de su vida, precisa aprender de formas diferentes. Si hasta el momento la educación buscó asegurar un nivel común y homogéneo de los estudiantes, a partir de ahora la educación deberá adaptarse a las múltiples necesidades y oportunidades. Pasaremos a entender la educación como un proceso que no termina nunca y que discurre con fases dentro de las instituciones educativas y fases en otros contextos profesionales y cívicos. En este nuevo escenario la certificación perderá valor de forma radical en favor del reconocimiento por pares y la acreditación progresiva y acumulativa de competencias y capacidades.

4. El aula desaparecerá en un sentido literal y figurado. Dejará de ser el espacio dominante para la educación dado que los entornos sociales diversos y reales pasarán a ser los laboratorios de aprendizaje.

5. Pasaremos de un sistema centrado en el profesor a otro organizado alrededor de los que aprenden y en los que emergerán una diversidad de agentes que acompañan, facilitan y median en el aprendizaje: entrenadores, mentores, expertos, colaboradores, diseñadores pedagogos...

6. La tecnología será invisible y flexible y estará presente en todos los procesos de aprendizaje. El “e-learning” tradicional y puro será una opción más y ganará reconocimiento él que sucede al “margen del sistema” dentro de comunidades digitales.

7. La Inteligencia Artificial será una herramienta esencial de mejora continua mediante las analíticas de aprendizaje. Pero se necesitará un nuevo enfoque que permita generar datos de la observación de los nuevos procesos de aprendizaje activo y no las analíticas convencionales que se generan en la educación “bancaria”.

8. El cambio vendrá de múltiples iniciativas, algunas nuevas y otras de transformación de la escuela o la universidad que compitan pero también dialoguen entre si. Las nuevas iniciativas serán una combinación de emprendimiento y proyectos educativos de corporaciones que no están ahora mismo en el mundo de la educación. En el caso de las transformaciones de las instituciones ya existentes requerirán el liderazgo de pequeños equipos de profesores y directivos comprometidos y con capacidad de acción que actuarán sobre la pedagogía pero también sobre la propia organización.

http://www.eldiario.es/sociedad/Educacion-Aprender-puedan-hacer-maquinas_0_723378320.html

Alan Turing describió por primera vez en 1936 el concepto de computabilidad y detalló qué problemas puede resolver o no un ordenador. A esta idea, el matemático Stephen Cook (Nueva York, 1939) añadió la eficiencia: saber si un problema se puede resolver en un tiempo asumible —y el tiempo es la clave— es esencial para decidir si merece la pena insistir en solucionarlo o resignarse y buscar una conclusión aproximada. Con esta idea, el matemático ha ganado el Premio Fronteras del Conocimiento de Tecnologías de la Información, otorgado hoy por la Fundación BBVA.

Stephen Cook ha conseguido el galardón por determinar que hay problemas que los ordenadores no pueden resolver de manera eficiente. “En ese caso, lo más inteligente es dejar de intentarlo. Eso permite a los programadores ensayar estrategias mucho más útiles”, explica Cook.

En concreto, el matemático dividió los problemas en dos categorías: los que pueden ser resueltos en un tiempo razonable, a los que llamó P, y aquellos que implicarían tanto tiempo que “el sol se apagaría antes”, a los que llamó NP.

Para estos últimos definió una subclase: los problemas NP-completos. En esta categoría están los enigmas más difíciles que, además, son equivalentes, es decir, que si se hallase una solución para uno de ellos, significaría que existe una solución para todos los demás.

Actualmente, hay miles de problemas NP-completos en ámbitos muy diversos: biología, física, economía, teoría de números, lógica… Un ejemplo es la forma en que las proteínas adquieren su estructura tridimensional, un problema esencial en biología. Otro es el famoso enigma del viajante: encontrar la ruta más eficiente que debe seguir un repartidor para llegar a todos los destinatarios.

Stephen Cook plantea con esta investigación uno de los grandes Problemas del Milenio, los principales enigmas sin resolver de las matemáticas cuya solución está recompensada con un millón de dólares: ¿existe una solución eficiente para los problemas NP-completos?

Los 45 años de esfuerzos combinados de informáticos y matemáticos no han servido para hallar la solución. La inmensa mayoría de los expertos cree que no hay un algoritmo que resuelva los problemas NP. El Problema del Milenio que planteó Cook se llama P versus NP, es decir, enigmas que tienen solución contra los que no la tienen.

Por ejemplo, en la cuestión del viajante, la única manera de hallar la ruta más rápida para visitar a todos los comerciantes es calcular todas las trayectorias posibles: hay que hacer tantos cálculos que, en la práctica, es irresoluble. El Problema del Milenio planteado por Cook se pregunta si de verdad no existe ninguna manera más rápida, ningún atajo brillante, que permita resolver estos problemas NP-completos.

Si alguien descubriera la fórmula mágica que solucionase un enigma NP-completo, podría solucionarlos todos. Eso comprometería, por ejemplo, los sistemas de encriptado y la seguridad de los bancos e Internet, donde se utilizan problemas NP-completos —que hasta ahora no se pueden resolver— para mantener las claves y las rutas de acceso bajo máxima seguridad.

Stephen Cook es catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto (Canadá). Publicó su estudio más influyente en 1971, en el que analizaba e intentaba resolver un problema NP cualquiera. En ese momento no era consciente de cuántos enigmas de ese tipo existían. Solo un año después, otro investigador publicó una lista con 300 problemas NP más. El matemático sabía que el concepto con el que estaba trabajando era interesante, “pero no tenía ni idea de que sería tan importante”, cuenta Cook.

http://tecnologia.elpais.com/tecnologia/2016/01/12/actualidad/1452616109_625533.html

Las sorprendentes consecuencias de dejar de escribir a mano

Niños en todo el mundo pasan cada vez más tiempo utilizando computadoras con teclados y pantallas táctiles en lugar de escribir con un bolígrafo y un papel.

¿Perjudica esto su desarrollo y bienestar? Nuevas investigaciones sugieren que podría ser el caso.
El programa BBC Forum habló con la neurocientífica cognitiva Karin James sobre la importancia de aprender a escribir a mano para el desarrollo cerebral de los niños.

James, profesora de la Universidad de Bloomington, Estados Unidos, llevó a cabo investigaciones con niños que todavía no sabían leer.

Se trata de niños que, aunque puedan identificar letras, no son todavía capaces de juntarlas para formar palabras.

Los científicos dividieron a los niños en grupos y enseñaron a algunos a escribir a mano distintas letras, mientras que otros utilizaron teclados.

La investigación analizó cómo aprendían los niños las letras.

Los científicos también utilizaron resonancias magnéticas para evaluar la activación cerebral y ver cómo cambia el cerebro a lo largo del tiempo a medida que los niños se familiarizan con las letras del alfabeto. Escanearon los cerebros de los niños antes y después de enseñarles las letras y compararon los distintos grupos, midiendo el consumo de oxígeno en el cerebro como indicador de la actividad cerebral.

Los investigadores concluyeron que el cerebro responde de distinta manera cuando aprende con letras escritas a mano y cuando lo hace a través de un teclado.

Política educativa
Los niños que trabajaron con letras escritas a mano mostraron patrones de activación cerebral similares a los de las personas alfabetizadas que saben leer y escribir.

Esto no pasó con los niños que utilizaron teclados.
Parece que el cerebro responde de forma distinta a las letras cuando los niños aprenden a escribir a mano, estableciendo un vínculo entre el proceso de aprender a escribir a mano y el de aprender a leer.

"Datos de escáneres cerebrales sugieren que el escribir prepara el cerebro para un sistema de aprendizaje que facilita la lectura cuando los niños llegan a esa etapa", dice James.
Además, desarrollar habilidades motrices finas para adquirir la destreza que se requiere para producir letras puede ser beneficioso en muchas otras áreas del desarrollo cognitivo, dice James.

Las conclusiones de esta investigación pueden ser beneficiosas para la política educativa.

Según James, "ha habido prisa en algunas partes del mundo para introducir las computadoras en las escuelas en edades tempranas. Esto podría mitigar esa prisa".

En muchas escuelas en Estados Unidos, escribir a mano es optativo para los profesores, así que muchos no lo enseñan.

Este tipo de escritura tiene cada vez menos importancia en los horarios lectivos, dice James.

Una solución podría ser utilizar la caligrafía cuando se introducen las tabletas en las escuelas, escribiendo sobre la pantalla como si fuera con un bolígrafo y un papel.

Pero las investigaciones de James cuestionan que exista una sustitución efectiva a aprender a escribir a mano.
Fuente BBC.
http://www.bbc.co.uk/mundo/noticias/2015/02/150212_salud_escribir_teclado_desarrollo_cognitivo_gch_ac

12 documentales para entender la historia de la tecnología

En la red podemos encontrar gran cantidad de fuentes de información con las que explorar la historia de la tecnología y entender la gran revolución que hemos vivido en los últimos 70 años. Aquí: http://www.eldiario.es/turing/documentales-historia_de_la_tecnologia-internet_0_291171261.html

La Ley de Protección de Datos evidencia las mentiras del PP sobre el ordenador de Bárcenas

El PP ha mentido (para variar) afirmando que la Ley de Protección de Datos obliga a borrar y formatear los ordenadores una vez que el usuario los devuelve a la empresa. Y en base a ese pretexto destruyeron las pruebas obrantes en el ordenador del honrado Luis Bárcenas.

Sin embargo, esta ley “impide expresamente borrar cualquier información que pueda ser necesaria para una investigación policial en curso”. Y así lo ha destacado Ofelia Tejerina, abogada de la Asociación de Internautas (AI) y experta en protección de datos.

De hecho, como señala la misma fuente “en la ley de protección de Datos viene que ante una investigación criminal esa información tiene que quedar guardada en la empresa a disposición de las autoridades. La empresa está obligada por ley a guardar la información que pueda tener en ese ordenador, no se puede entregar a otro empleado”.

En esta línea “una cosa es destruir información y otra es bloquear información”. El bloqueo de la información implica que como empresario no la puedo utilizar, pero que debo tenerla ahí guardada, a efectos legales o administrativos”, continúa la letrada.

ESA INFORMACIÓN DEBE MANTENERSE A DISPOSICIÓN DE HACIENDA DURANTE CINCO AÑOS

Como bien señala la abogada: “la a actividad de Bárcenas no se ve sólo afectada por la Ley de Protección de Datos, sino que hay otras normas que exigen conservar esa información”. Así, el trabajo de Bárcenas como tesorero debe estar a disposición de Hacienda durante cinco años de igual modo que el PP debería guardar la información contenida en su ordenador a efectos del Tribunal de Cuentas.

En este sentido, la experta en protección de datos muestra que el argumento del PP “no tienen ningún sentido. Es una actividad demasiado específica como para permitirse el lujo de aplicar la Ley de Protección de Datos con esa libre interpretación. Una cosa es destrucción y otra es el bloqueo de la información”.

De igual modo, la especialista ha destacado que ni siquiera es el procedimiento que normalmente se lleva a cabo, pues en caso de despido “lo normal es que se elimine la información personal que este señor crea que le puede afectar y que quiera eliminar pero que se haga una copia de seguridad de la información como tal antes de resetear el ordenador”.

NI TAN SIQUIERA HAN SEGUIDO EL PROCEDIMIENTO NORMAL

Resulta de igual modo patéticamente sospechoso que la banda organizada de Rajoy y Cospedal ni tan siquiera han seguido el procedimiento habitual. “Si una empresa estuviera obligada a eliminar toda información del ordenador, se arriesgaría a perder información valiosa para la compañía, porque eliminarlo todo puede suponer terminar con proyectos en los que se haya estada trabajando y que tenga información importante para la empresa a efectos comerciales e industriales”, explica la abogada Tejerina.

Una vez más, las bocas embusteras de la derecha española vuelven a vomitar mentiras. De cualquier modo, la actuación del PP no debe extrañarnos. A fin de cuentas, borrar las pruebas es el procedimiento habitual de los criminales.
Gustavo Vidal Manzanares, es abogado y Jurista del Cuerpo Superior de Técnicos de la Administración