Un análisis de las corrientes y acciones posibles para generar una ciudad inteligente y qué marcos y teorías se referencia para ello. También del aprendizaje móvil. Esta presentación fue presentada en el 2º Encuentro Nacional de Aulas Fundación Telefónica (Bogotá) #AFTColombia.
Autor: Fernando Santamaría González (Página 7 de 157)
Soy un investigador y formador en espacios online. Trabajando e investigando en temas de aprendizaje emergente.
Las ciudades son organismos vivientes que con la «explosión» de los datos y su algoritmia (Machine Learning) permiten realizar proyectos como el que ha presentado el MIT (Massachusetts Institute of Technology) este año. El proyecto se llama StreetSquare y fusiona conceptos de crowdsourcing y algoritmos de aprendizajes automáticos (Machine Learning).
En 2011, los investigadores del Laboratorio de Medios del MIT debutaron con Place Pulse, un sitio web que sirve como una especie de «zona caliente o no caliente» para las ciudades. A partir de imágenes de la ciudad tomadas por los propios usuarios se les califica cada imagen de un rango de 0 a 10. Debe tenerse en cuenta que muchas de estas imágenes están tomadas desde automóviles y como tal debe mejorarse la percepción del sitio donde se ha tomado la foto.
Los datos generados algorítmicamente podrían un día ser utilizadas para investigar la relación entre la percepción y la delincuencia urbana, así como informar las decisiones de diseño urbano y en ciudades como Bogotá establecer estrategias y acciones para la seguridad por barrios.
Por de pronto, sólo estñan implementado en Nueva York, Boston, Chicago y Detroit. En un futuro se expanderá a ciudades de todo el mundo.
Se trata de una colaboración entre Macro Connections y Camera Culture, ambos proyectos del MIT.
El algoritmo, creado por Nikhil Naik, Ph.D. estudiante en el laboratorio de Camera Culture, establece una manera retroalimentada de ciudad por medio de la colaboración ciudadana (crowdsourcing), lo describe con técnicas simples de visualización de datos como la construcción de textura, colores, y formas. De acuerdo a la aplicación Place Pulse se va alimentado la base de datos con todas las fotos tomadas y clasificadas de 0 a 10, luego se le aplica el algoritmo creado por Naik y da como resultado un mapa de la situación de la seguridad descrita por diferentes puntos de colores. Estos resultados se visualizan como puntos geográficos en el mapa, diseñado por Jade Philipoom. Cada imagen está disponible a partir de Google Maps en las cuatro ciudades nombradas y están representadas por un punto de color: rojo para los lugares que las etiquetas de algoritmo establecen como inseguros, y verde oscuro para los que aparecen más segura (el el medio se encuentran otros colores como el amarillo). El sitio, limitado por ahora a estas cuatro ciudades de EE.UU, contará con decenas de ciudades de todo el mundo. Al hacer click sobre un punto, sale la imagen y la puntuación:
Captura de imagen de StreetScore
Más información de este proyecto en
http://streetscore.media.mit.edu/
Spot-the-difference software maps city’s mean streets
How Crowdsourcing And Machine Learning Will Change The Way We Design Cities
Presentación en MoodleMoot Colombia 2014 sobre Big Data y Educación (sería mejor aprendizaje). Mi presentación se llama «Educación y datos masivos: la analítica de los procesos complejos del aprendizaje». #bigmootco14 #mootco14, 1 de agosto de 2014.
Esto es en ampliación a lo dado ayer en el Taller de «Cómo gamificar un curso» para MoodleMoot 2014 Bogotá-Colombia. #gamootco14 #mootco14. Al final dejó la presentación que puse en el taller.
Existen tres niveles que se pueden ir adaptando según las necesidades de formación y de desarrollo instruccional al concepto de gamificar (gamify) un curso :
Concepto de Gamify #gamootco14 Fuente: http://bit.ly/gamify2
Gamificación básica: la barra de progreso
¿Ha notado que casi todos los sitios web que usted interactúa tiene algún tipo de barra de progreso, por ejemplo? Lo creas o no, la barra de progreso es un elemento humilde de juego muy potente. Hace casi 30 años, Brad Myers de la Universidad de Toronto mostró que en las interacciones humano-computadora (HCI) la gente quiere barras de progreso y que las barras de progreso mejoran tanto el atractivo y la eficacia de las interfaces de ordenador. La adición de una barra de progreso para su interfaz en un MOOC es una forma sencilla de aumentar la participación de sus empleados en el programa de formación y de la formación misma sin ser un MOOC.
Gamificación intermedia: es la llamada PBL (Points, Badges, and Leaderboards)
Se trata de implementar los puntos, las insignias, y las tablas de clasificación (PBL en jerga de gamificación) son los elementos de juego más utilizados.
Los puntos se utilizan para llevar la cuenta, determinar los niveles, desbloquear recompensas, y determinar quién gana. En un MOOC, los puntos pueden ser acumulados por visitar el sitio, ver vídeos, completar las actividades, participar en simulaciones, hacer y responder preguntas en el foro de discusión, y casi cualquier otra actividad que te puedas imaginar. La creatividad entraría en el espectro de estos niveles. Los puntos son como una moneda universal – que puede representar prácticamente cualquier cosa, dependiendo de los objetivos de formación que se quieran lograr. Deben ser lo más comedidos posibles, ya que si tienen muchos puntos se desinfla la motivación por seguir aprendiendo.
Las insignias (Badges) representan logros más grandes. Son altamente flexible y sirven como símbolos de estado visibles públicamente. En un MOOC por ejemplo, las insignias pueden ser emitidos por los logros específicos, tales como completar un módulo, terminando una serie de actividades relacionadas, o adquirir una nueva habilidad, o para obtener más logros abstractos como el trabajo en equipo y liderazgo. Las insignias son excelentes motivadores y ofrecen a los usuarios algo para mostrar, en reconocimiento de sus logros. Hay varias opciones para el diseño y la concesión insignias. Por ejemplo, el proyecto de Mozilla “Open Badges” permite a los instructores crear insignias específicas a lo que enseñan y para los estudiantes para ir identificando sus logros y su identificación en el proceso.
Las tablas de clasificación muestran clasificación de los jugadores, que están determinados a menudo por el número de puntos ganados. Estas tablas dan a los participantes retroalimentación sobre cuál es su posición en relación a todos los demás. En un MOOC, las tablas de clasificación pueden ser utilizados para comparar el progreso de los individuos dentro de un departamento o departamentos dentro de una empresa.
Unas palabras de advertencia: Gamificación es una excelente herramienta para mejorar la motivación y la eficacia de la formación, pero los programas de formación gamificados debe estar bien diseñado en base a las necesidades de la organización y sus empleados. Sólo tener un PBL en un MOOC no es una buena gamificación, y sólo en algunos casos estos elementos de juego puede ser realmente motivadores. Por ejemplo, los puntos e insignias deben ser alcanzables, algunos deben ser más fácil alcanzarlos y algunos deben ser más difíciles, pero deben ser alcanzables en el marco del programa de formación. Del mismo modo, las tablas de clasificación pueden ser muy motivadoras para la gente en la parte superior de la lista, pero muy desmotivar a las personas en la parte inferior. La experiencia ha demostrado que las tablas de clasificación funcionan mejor en una pequeña escala, por ejemplo en un solo departamento, donde la gente puede ver sus calificaciones en relación con sus amigos y vecinos, en lugar de a gran escala, como en toda una empresa.
Gamificación avanzada: llenar el cuadro de herramientas.
Hay muchos otros elementos de juego y técnicas de diseño que se pueden incorporar en un MOOC, y no sólo en un MOOC.
Los avatares. Los empleados o estudiantes pueden crear sus propios personajes digitales de aprendizaje.
Los bonos. Se trata de recompensas especiales pueden estar disponibles para los empleados que alcanzan ciertos hitos.
Las competiciones. Ofrecen un abanico de posibilidades para los competidores. Por ejemplo, los departamentos pueden competir para tener a todos completar cada módulo de aprendizaje o equipos pueden competir en actividades de resolución de problemas y generación de ideas.
El contenido de desbloqueo. Los empleados que alcanzan un determinado número de puntos / insignias pueden desbloquear módulos de cursos más avanzados.
Los niveles. ”Subir de nivel» es uno de los mayores factores de motivación para los jugadores. Alcanzar un nivel más alto se asocia generalmente con las recompensas de mayor valor.
Las recompensas pueden adoptar muchas formas. Los puntos y subir de nivel son premios ganados en el juego. Las recompensas también pueden ser externas, por ejemplo, los puntos acumulados se pueden canjear por bienes reales (por ejemplo, un almuerzo patrocinado por la empresa) o de bienes virtuales (por ejemplo, nuevas opciones de imagen de usuario).
Texto adaptado del post “Gamify your MOOC” en http://www.yourtrainingedge.com/gamify-your-mooc/
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