Este documento presenta una charla sobre nuevos entornos virtuales de aprendizaje y el aprendizaje inteligente. Se discuten las características de las plataformas de aprendizaje, su evolución, estándares e interoperabilidad, y ejemplos como Cerego y Declara. También se describen conceptos como aprendizaje adaptativo, analítica predictiva, y la importancia de la tecnología móvil y dispositivos inteligentes para crear entornos de aprendizaje sensibles al contexto.

1. Los nuevos Ambientes/
Entornos Virtuales de
Aprendizaje: hacia el
smart learning
Miércoles, 23 de noviembre de 2016. 6 pm
UNIMINUTO, Sede principal. Bogotá
(Colombia)
Fernando Santamaría González
Profesor de Gestión Básica de la Información. Facultad de Ingeniería.
Corporación Universitaria Minuto de Dios
Profesor de la Universidad Isabel I (Burgos, España)

2. Índice
■ ¿Qué son las plataformas de aprendizaje?
■ Características.
■ Evolución y generaciones de estas.
■ Lo que viene.
■ Algunos ejemplos de plataformas de
aprendizaje.

4. Plataformas de agregación
Plataformas sociales
Plataformas de movilización

5. Qué tecnologías, estándares y conceptos debe
contener una plataforma para el aprendizaje.
Adaptabilidad al aprendiz
Flexibilidad
Capacidad para el aprendizaje
social
Integración de herramientas
externas (LTI)
Lo abierto
Estándares e interoperabilidad con APIs
Lo analítico y predictivo
Diseño universal

7. Smart Learning Environments
Flexible Learning Environments

8. Aspectos de los Smart Learning
■ La importancia de tecnología de la movilidad, unido a los
dispositivos inteligentes.
■ Lo smart no se refiere sólo a la idea de mejorar el aprendizaje,
sino que hace hincapié en la necesidad de adaptación y
personalización.
■ Es extensivo y está presente en cualquier lugar en el que se
encuentre el aprendiz.

9. Características del aprendizaje
inteligente
■ Debe reconocer la ubicación (georeferenciación) o sentir la inmersión
(realidad virtual, RV), aunque no hay una relación clara actual con RV.
■ Sensible al contexto.
■ Consciente de detectar las relaciones sociales. Analítica relacional.
■ Interoperable.
■ Continúa conexión y sin fisuras en la conectividad.
■ Adaptable, configuraba y con carácter personalizado.
■ La capacidad analítica y de predicción.
(Zhu et al, 2016)

10. Características del aprendizaje
inteligente
■ Capacidad de grabación de los datos más nimios para poder hacer
un seguimiento detallado y meticuloso de la interacción con lo digital.
■ Interacción natural. La capacidad de reconocer los sentidos de la
interacción multimodal, incluyendo la posición y reconocimiento de
expresiones faciales.
■ Alta participación en experiencias interactivas multidireccionales
en ambientes enriquecidos por la tecnología.
(Zhu et al, 2016)

11. Tres características claves
■ Son sensibles al contexto: el sistema debe ser capaz de proporcionar apoyo
al aprendizaje basado en el estado en línea y en el mundo real del alumnado.
■ Soporte de adaptación: el sistema debe ofrecer instantánea y soporte de
adaptación a los alumnos en función de sus necesidades individuales de
diferentes perspectivas (rendimiento de aprendizaje, comportamientos de
aprendizaje, los perfiles, los factores personales, etc.), así como los contextos
en línea y en el mundo real en el que están situados.
■ Interfaz de adaptación: el sistema debe ser capaz de adaptarse la interfaz
del usuario (formas de presentación de información, preferencias de
aprendizaje, el aprendizaje de rendimiento, etc.) La interfaz de usuario puede
ser cualquier dispositivo móvil (teléfonos inteligentes, los Tablet PC, etc.),
dispositivo portátil (un reloj de pulsera digital), o incluso sistemas de
computación ubicua incrustados en los objetos cotidianos.
(Hwang, 2015)

12. Learning Spaces

13. Smart Cities
Smart Learning

15. Realidad aumentada

16. Realidad virtual

17. Aspectos a tener en cuenta en
las plataformas de aprendizaje
■ Creadas en sistemas de cloud computing (servicios de computación a través
de la red). Educación como Servicio (EaaS)
■ Son flexibles en tiempos, dispositivos y espacios.
■ Adaptables/personalizables al contexto del estudiante y el sitio donde estés.
■ Se contempla una capa de analítica (Educational Data Mining / Learning
Analytics).
■ Capacidad de aprender de “tu ruta” y crear sugerencias/recomendaciones.
■ La plataforma debe hibridarse y convertirse en un espacio físico-virtual.
■ La mejor plataforma es el globo terráqueo o en una misma ciudad (soporte y
sistemas inteligentes). Paths a desarrollar.

18. ■ El software debe aprender del estudiante, de todas sus interacciones. Esto
implica:
■ Ganancia en la forma y manera de aprender.
■ Menos tiempo gastado en contenido irrelevante.
■ Menos tiempo gastado en la revisión de contenidos del alumno.
■ Otra manera de evaluar al estudiante y la capacidad predictiva por medio de
la analítica.
■ Reducción de costos.
■ Apoyo del tutor cuando sea necesario y pertinente. La plataforma puede
avisar por los parámetros que se observan (algoritmos de analítica predictiva)
Aspectos a tener en cuenta en
las plataformas de aprendizaje

19. Estándares
Estos nos permiten utilizar tecnologías
más poderosas y también personalizar
el aprendizaje. Con ello se consigue una
evolución del eLearning y mayor
interoperabilidad
Se trata de documentos que
proporcionan los requerimientos,
especificaciones, guías o
características que deben ser
constantemente utilizadas para
asegurar que los materiales,
productos, procesos y servicios son
adecuados para su proceso.

20. SCORM
TIN CAN
API / xAPI
CMI-5
Interoperabilidad
LTI
LearningTool Interoperability

23. Fuente: a partir de Lynette Marks.
Abiertos /
especialistas
online
Uni 2.0
Instituciones
independientes
Compañías
publicación
crearPlataformas
DIY
Herramientas
Plataformas
Open
Source

24. Plataformas para el
aprendizaje
Algunos ejemplos de plataformas que
van más allá de la simple puesta de
contenidos a partir de un diseño.

27. Cerego

28. https://declara.com/

29. Sistemas de autorización inteligente
Adaptándose de las respuestas que da el alumno
Usado en las Universidades australianas para mejorar en Ciencia y matemáticas

31. Aprendizaje adaptativo en matemática

33. Esta Plataforma de aprendizaje adaptativo combina datos de múltiples contextos de
aprendizaje y ajusta dinámicamente el juego de como los alumnos deben
comprometerse a ayudarle a ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizado para
cada niño.
http://kidaptive.com/adaptivelearningplatform/

38. Fuente gráfico: http://bit.ly/1ix9f8V

39. Muchas gracias
por su atención
Twitter: lernys
http://fernandosantamaria.com