Reflexiones sobre ecologías y espacios del aprendizaje, análisis del aprendizaje y análisis de redes sociales, visualización de datos, Big Data y otros temas emergentes

Mes: enero 2013

Las tecnologías emergentes tienen caminos inesperados: no son unos top-hits

Los sitios o entornos de red por lo general fijan y estabilizan las ideas, generan grupos afines, comportamientos afines y lo que un servidor llama cliqueísmos ( término extraído de la Teoría de Grafos, en perspectiva sociológica, son personas que comparten unos mismos intereses). Por esta y otras razones, he comentado en alguna ocasión que las plataformas de sitios de redes sociales no es el único lugar para poder generar innovación en procesos). Esto viene a cuento con la forma del «Think different» de la campaña diseñada por Ken Segall para Apple en 1997. Detrás de ello, aunque sólo viéramos la parte de lo increíblemente simple, la unión de la simplicidad con la complejidad, todo un hallazgo de hibridación de conceptos. En los años posteriores fue copiado hasta la saciedad.

¿A que viene todo esto? Pues que las ideas se repiten y copian de una forma viral y con técnicas de mash-up de contenidos. Los vemos diariamente en los éxitos musicales, en el arte, en la ciencia y, por su puesto, en los procesos educativos. Hay una de estas ideas de difusión en la que vamos a centrarnos en concreto: las tendencias en tecnología educativa. Es la fecha en la que se hacen múltiples vaticinios y predicciones para el año en curso que entra: 2013.

Se trata de un futuro determinista. Es todo un mercado y empresas que están trabajando en ello para darnos los buzzwords que deberemos usar en nuestras consultorías y formaciones. Están en constante creación de términos nuevos para que su consumo no se agote y hagan ruido y nos maravillemos con lo que viene (la más, lo in, la próxima cuestión que va venir). Se debe fijar y poner en difusión como si se tratará de una «marca» y con una palabra clave que sea fácil de memorizar, sintética y que de juego. Para ello existe una palabra que es el hype. Hay una megaempresa consultora que nos muestra los hype de cada año y su ciclo de sobreexpectación (Christian Ruiz nos habla de ello) Se trata de Gartner.

 

Gartner Hype Cycle

Gartner Hype Cycle

 

Este es el último gráfico de sus Top-Hit de tecnologías emergentes. Nos sirve para ver los conceptos emergentes y su relación empresarial, lo que se habla en la red de ello y otros factores y metodología de uso a tener en cuenta que estén en el peak del gráfico anterior:

2012Emerging-Technologies-Graphic4

Se compone de cinco fases: una de lanzamiento (Technology Trigger), luego en poco tiempo pasa a un pico de expectativas sobredimensionadas (Peak of inflated expectations), luego como muchas de los «comportamientos informacionales» se desploma y ya no se habla de ello (ejemplo de ello son los medios informacionales y su difusión de noticias), cayendo en un abismo de desilusión y ya no cumplen las expectativas tan sobredimensionadas de esa nueva tecnología (Trough of disillusionment). En años posteriores se sigue investigando por empresas del sector y universidades de manera silenciosa y fuera de las visiones marketinianas. En estos años se produce una rampa de consolidación (Slope of Enlightenment) y, por último, viene la puesta en marcha de de proyectos y de puesta en marcha en las instituciones con ese tipo de tecnología. Es lo que llama Gartner una meseta de productividad (Plateau of Productivity).

Otro de los que nos prevé las futuras tecnologías en educación (donde son personas las que deciden por donde va a partir de conceptos) es el Informe Horizon (inglés NMC Horizon Project)

Cremos que los caminos recorridos por las tecnologías emergentes entran en el terreno emergente (valga la redundancia) y en la complejidad en términos más amplios. Decir que por unos estudios analíticos decir en que momento se encuentra una tecnología es falso. No tengo datos comparativos de una tecnología descrita en su camino hacia la productividad y la normalidad por parte de Gartner y un estudio de esta tecnología desde la perspectiva histórica y estando en la fase de normalización con el periodo de la meseta de productividad. Creemos que cada tecnología tiene unos recorridos, unos intereses empresariales, unas interrelaciones con otros mercados y productos. Con esto, lo que quiero decir es que es muy complejo ver por donde pueden ir las tecnologías y su éxito o fracaso. Se deben analizar tanto factores de usuario, medios, empresas que han invertido mucho dinero en ello y otros factores que juegan un papel importante en este mundo complejo en holísticos análisis emergentes. No hay una lógica y casualidad operativa y que siempre funciona.

Por eso, debemos entender todo estos factores para apostar por determinadas metatendencias más que unas tecnologías en concreto. Y también en la tendencia de esa tecnología disruptiva tendrá, ya que algunas de las tecnologías disruptivas se están «amansando» para perpetuar los conceptos transmisivos y jerárquicos que habilita y establece la educación como negocio. La educación emergente tiende hacia lo auto (autoaprendizaje, autogestión, autodeterminación y autorreflexión por medio de procesos de autocuantificación). Otro tema es que el control y poder a las instituciones se les escapa de las manos con este empoderamiento de las tecnologías. Un caso que todavía no está resuelto y veremos por donde se encamina es el aprendizaje analítico (Learning Analytics). Es una potente infraestructura tecnológica de lo auto y de no necesitar tutores para poder recorrer su evaluación (podríamos llamarlos asociados al aprendizaje) y un camino hacia los logros de su propio aprendizaje y poder integrar perfectamente elementos del aprendizaje informal. Dentro de unos años volveremos a hablar y veremos como muchas de las potencialidades quedan reducidas e impera la sustitución y la evaluación (analítica y de datos) por parte de los tutores y profesores. Aferrándose a una evaluación y análisis tautológico, ya que el propio aprendiz puede disponer de esos datos (y sepa interpretarlos y leerlos es una competencia clave) y los algoritmos creados permitirán «recomendar» la mejor opción para seguir en su trayectoria educativa (término que alguna vez desarrollaré como una metatendencia educativa) que tuve la suerte de hablar en el TEDxLeón en febrero de 2012.

 

La interdisciplinariedad del Análisis del Aprendizaje [Learning Analytics]: un modelo de referencia

El análisis del aprendizaje es la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los alumnos y sus contextos (pueden medirse otros contextos como el académico o el de campus, pero este es el general), a los efectos de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce. En este aspecto, nos podemos liberar de estar en un lugar concreto como un aula o una institución, aunque esto no se ha dicho.

Un campo relacionado es la minería de datos educativos.

En el informe «The State of Learning Analytics in 2012: A Review and Future Challenges» desarrollado por la investigadora Rebecca Ferguson establece unos principios  para el desarrollo del análisis del aprendizaje :

1. El creciente interés del Big Data y su importancia a nivel educativo.

2. El auge de la educación en línea  se centró en torno a los entornos de aprendizaje virtual (VLE), los Sistemas de Gestión de Contenidos (CMS), y los Sistemas de Información Gerencial (SIG) para la educación, que registró un aumento en los datos digitales en cuanto a los antecedentes del alumnado (a menudo realizada en una plataforma SIG) y el aprendizaje por medio del registro de datos (de los VLE). Este desarrollo dio la oportunidad de aplicar las técnicas del Business Intelligence a los datos de carácter educativo.

3. Las preguntas relacionadas con la optimización de los sistemas para apoyar el aprendizaje en particular y ver como un estudiante está involucrado en el proceso de aprendizaje siendo a distancia la formación y no podemos verlo a simple vista.

4. El aumento de ℅ sobre los progresos sean palpables y evidentes (se trata de visualizar lo invisible como ocurre en las técnicas de análisis de redes) y sea factible para lo que los anglosajones llaman la «accountability» (la rendición de cuentas de lo que has hecho, trabajado y aprendido).

5. Este enfoque conducirá a que se tenga en cuenta esos resultados y su acceso e interés por las partes interesadas (stakeholders) y estando asociados al sistema de rendición de cuentas (muy propio de la educación anglosajona y americana en concreto).

6. Actualmente se está viendo un creciente énfasis en las affordances pedagógicas del análisis del aprendizaje.

7. La optimización de la educación en línea toma partido. Se incrementa el deseo de mejora económica de la educación en línea y a distancia (EaD) para una mayor optimización de alta calidad y para una mayor asequibilidad.

 

El Análisis del Aprendizaje utiliza una serie de técnicas y enfoques desarrollados en una variedad de disciplinas. Estos han incluido técnicas matemáticas (red y teoría de grafos), los enfoques sociológicos a las redes sociales, los enfoques del discurso analítico y textual, y los métodos estadísticos para el modelado predictivo del comportamiento estudiante exitoso. Aquí entraría la emergencia del Análisis Sentimental (Sentiment Analysis).

Trabajos en curso y de donde se han tomado fuentes de inspiración: sociólogos como Wellman y Watts, matemáticos como Barabási y Strogatz. El trabajo de estas personas nos ha proporcionado un buen sentido de los patrones que las redes de exhibición (mundo pequeño, las leyes de alimentación), los atributos de las conexiones (a principios de los 70, Granovetter explorando las conexiones desde el punto de vista de la fuerza del vínculo y el impacto de la nueva información) , y las dimensiones sociales de la red (por ejemplo, la geografía y lo urbano sigue siendo importante en un mundo digital en red).

Como vemos muchas disciplinas y subdisciplinas están conectadas para generar esta nueva ciencia de los datos para el aprendizaje.

Un modelo de M.A. Chatti y otros autores nos da muestra de su complejidad en los datos y en su estructura holística. Para estos autores el Aprendizaje Analítico es un campo multidisciplinario que involucra el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la recuperación de información, las estadísticas y la visualización (datos). Es también un campo en el que varias áreas relacionadas con la investigación en TEL convergen. Estos incluyen análisis académicos, análisis y minería de datos de acción educativa. En este trabajo que comentamos investigan estos autores las conexiones entre el Análisis del Aprendizaje y esos campos relacionados. Se describe un modelo de referencia para el Análisis del Aprendizaje basado en cuatro dimensiones, a saber, datos y entornos (¿qué?), actores (¿quién?), objetivos (¿por qué?) y los métodos a utilizar (¿cómo?).

Modelo de Referencia LA

Fuente: Wikipedia e informe The State of Learning Analytics in 2012: A Review and Future Challenges [pdf] y el artículo de M.A. Chatti et al.

La difusión de las ideas en las organizaciones y la importancia de los vínculos débiles [emprendimientos]

Pensando desde una perspectiva de psicología social, para la mayoría de nosotros, las redes sociales [en conceptualización amplia] son relativamente pequeñas y constan de unas 5 personas, algunos hablan de 3 como constitución. Serían propiamente círculos íntimos unas 5 personas. Con 15 personas se trataría de las muy cercanas. Ya con 50, sería con las que nos comunicamos regularmente, 150 con las que mantenemos relaciones sociables estables (Se trata del número de Dunbar: La razón es que representa la máxima (teórica) número de personas que una persona razonablemente puede interactuar. Como muchos blogs puede una persona leer, seguir y responder? Tal vez en torno a 150, si Dunbar es correcta. Lo que significa que si tenemos 170 blogs, a continuación, los blogs no constituyen un «núcleo» – la gente comienza a ser selectivo sobre qué blogs se está leyendo, y diferentes subcomunidades (e interactivos) se pueden formar.). Y con 500 personas que apenas conocemos, pero que podemos reconocer (esto está inscrito en lo que podemos llamar según Mark Granovetter los “vínculos débiles” weak ties o como le llamaba “la fuerza de los vínculos débiles”).
El coworking en estos centros como hubBOG fortalece aún más estos vínculos débiles. En un trabajo de Steve King y Carolyn Ockels, concretamente Emergent Research,  establece una serie de criterios después de haber entrevistado a más de 100 miembros de espacios de cotrabajo durante 9 meses:
1) El cotrabajo o coworking expone a los miembros de sus espacios a gente nueva y a nuevas experiencias, y lo que hace es expandir su red de vínculos débiles. Alenta la interacción comunitaria con eventos, reuniones sociales y comidas como la que estamos celebrando hoy.
2) Estos autores afirman que es más fácil aprovechar las redes de vínculos débiles basadas en el cotrabajo o coworking. Hay que entender lo contrario a las relaciones que se establecen en los sitios de redes sociales tipo G+ o Facebook, donde los coworkers comprenden que el trabajo en red es parte de ser miembros de un espacio en red y por eso aquí tiene su gran importancia el medio. Este medio se le da un valor (añadido) para lograr un fin.
3) Los administradores de la comunidad fomentan la formación de redes de vínculos débiles. Estas comunidades de coworking deben tener un administrador o facilitador que ayude a la gente a conectarse entre sí. Y los miembros de estas comunidades  suelen acudir a estos manager o facilitadores para resolución de problemas y para el incremento de las posibilidades en la red.

La expansión de las redes de vínculos débiles orientadas a negocios en espacios como HubBOG en Bogotá es un beneficio poderoso del coworking. Los trabajadores desde sus casas (teletrabajo) suelen decirnos que es más complicado crear y hacer crecer sus redes comerciales. El coworking, con su estructura en red generando comunidades de apoyo y afinidad empresarial y con contacto físico (esto no quita para crear espacios virtuales y video conferencencias para remarcar estrategias y generar un content marketing. Supone la solución algunos de los problemas del trabajo de consultores aislados y freelancers.

Habría que diferenciar por otro lado lo que entendemos por grupos y comunidades para establecer las estrategias de trabajo de la empresa en cuestión.
Por ejemplo según nos cuenta Paul Adams en Grouped, la mayoría de la gente tiene de 4 a 6 grupos [inmersos en redes y a veces en estructura de cliqués o de carácter homofílico] independientes de menos de 10 amigos, y por lo general estos no se superponen. Todos nosotros conectamos de forma única múltiples grupos de personas. La importancia de este hecho radica en que, para que nuestras ideas se extiendan, necesitamos contar con estos grupos de amigos conectados. Hay que estudiar en una estructura de red la difusión por medio de la visualización de esta red y ver cuales son las personas que pueden interconectar los grupos (no las personas influyentes en la que siempre hemos creído) y para su expansión e innovación. Lo que llama R. S. Burt agujeros estructurales (Structural holes) en uno de sus libros más importantes: Structural holes: the social structure of competition.
Me ha parecido muy interesante lo que dice con una serie de ideas sobre la innovación y la creatividad (dos formas distintas de mejorar y ser mas «competitivos») están en los márgenes o confines de la propia centralidad del trabajo, está en la heterogeneidad de las redes, en las dinámicas establecidas y que no generen cliquismo de manera constante.

Por eso creemos que al difundir las ideas desde la perspectiva comercial y de negocios, la estructura de la red es más importante que las características de los individuos siguiendo los parámetros de Paul Adams.
Por todo ello, los individuos y los hubs (esos concentradores) son muy importantes a la hora de difundir ideas. Hay dos tipos de concentradores:
1) Los más avezados e innovadores y que son un número reducido de personas abiertas a nuevas ideas, que son adaptadores de procesos rápidos y lo pasan a un número limitado de personas.
2) Los seguidores (replicantes de ideas) y que tienen un número más elevado de conexiones y, aunque a menudo adoptan ideas mucho más tarde que los innovadores, son más importantes para alcanzar poblaciones masivas y usar las técnicas virales. Por eso los “influyentes” no son tan importantes en la difusión de las ideas como se creía hasta ahora.
La importancia del análisis de las redes y la visualización de estas es fundamental para sobrevivir a las masivas interacciones provocadas por los sitios de redes sociales.. Entenderlas y visualizarlas es importante para mantener un negocio “competitivo” en el siglo XXI.
Este post está escrito para el almuerzo de networking en una de las grandes incubadoras de negocios en Bogotá: hubBOG. Te esperamos mañana, viernes 18 de enero de 2013.
Ha sido un post espontáneo, a partir de algunas de las ideas de este blog.

Los artículos más vistos en este blog durante 2012

A por el 2013!! Os deseo lo mejor como buenos lectores positivos de este humilde blog. Espero cambios y transformación si me dejan. Este es el cuento de la lechera. Espero alianzas, sinergias y «simbiosis» con determinados organismos en  el nuevo lugar de mi vida: #Colombia.

Feliz 2013 para todos mis lectores!!

Feliz 2013 para todos mis lectores!!

Estos son los post más leídos en el 2012. Me doy cuenta que tienen, a veces, un carácter atemporal y no regidos por la instantaneidad del momento o el buzz del momento y que hay poco interés todavía por los temas emergentes en tecnología educativa y tratados durante el año 2012 y 2011. Tengo post que no son del 2012 y están entre los más leídos (estadística hecha gracias a JeckPack):

  1. Me marcho de España. Ya no aguanto más (ha ganado por goleada, casi triplicando al segundo post de esta serie).
  2. Mapa mental sobre ecología y ecosistemas digitales (un mapa conceptual alrededor del concepto de ecosistema, 2 de junio de 2010).
  3. Una introducción a los ecosistemas digitales (otro artículo sobre ecosistemas que lo escribí en 2010).
  4. En el cuarto puesto está «Sitios de redes sociales: definición, historia y erudición (I)«. Y la segunda parte de esta traducción del artículo de dana boyd. Traducido en el 2008.
  5. Apuntes sobre e-portafolios (2008). Se ha quedado un poco obsoleto, dado aspectos que han entrado en juego y no son contemplados.
  6. Representación gráfica del conocimiento: mapas conceptuales y mapas mentales I (la teoría). Artículo del 2006.
  7. Cómo aprenden los estudiantes: siete principios para un óptimo aprendizaje. Este artículo es de este año y son dos puntos que llaman mucho la atención en los titulares: el «cómo» y el aprendizaje,  sea, el cómo se aprende.
  8. Aprendizaje monocrónico vs policrónico (2008).

Y luego se encuentra la página «papers» y del autor. Es lógico, hay que ver quien es este «lemento» que escribe estos post al ser un desconocido para la mayoría.

Mil gracias a todas y todos por leerme y seguirme. Os deseo un Feliz Año 2013 de todo corazón, sobre todo, a esa mayoría silenciosa que me lee sin comentar nada. En este 2013 habrá cambios si el tiempo y las actividades colombianas me lo permiten.