El documento discute la necesidad de transformar los sistemas educativos desde modelos diseñados para seleccionar estudiantes a modelos centrados en maximizar el aprendizaje de cada estudiante. Propone que la tecnología debe desempeñar un papel crucial para posibilitar un salto en la mejora del aprendizaje de manera más eficiente. Asimismo, plantea que se requieren avances tanto en teoría educativa como en tecnología instructiva para lograr un nuevo paradigma educativo centrado en el estudiante, el aprendizaje basado

1. Miguel Zapata-Ros,
Universidad de Murcia
(España). Centro de
Formación y Desarrollo
Profesional del Profesorado.
mzapata@um.es

2. La personalización y el futuro
de la educación

3. La metáfora de la escuela como
factoría
Ellwood P. Cubberley, de la Universidad de Stanford, dijo a
principios del siglo XX:
Nuestras escuelas son, en cierto sentido, las
fábricas, en las que las materias primas (los niños)
deben ser moldeados y formados/ transformados
en productos para satisfacer las diversas demandas
de la vida.
Las especificaciones para la fabricación provienen
de las exigencias de la civilización del siglo XX, y la
escuela es la empresa para construir los alumnos
de acuerdo con las especificaciones establecidas.

4. El aprendizaje en la sociedad post-industrial
Necesitamos transformar nuestros sistemas de educación
Sistemas diseñados para
seleccionar a los alumnos
diseñados para maximizar el
aprendizaje
el progreso de los alumnos se mide
en función del tiempo
el progreso de los alumnos se mide
en función en sus logros.
Esta transformación requerirá de avances tanto en la teoría como
en la tecnología instruccional.
La tecnología debe cumplir un rol crucial en el éxito de la
educación en este nuevo paradigma.
La tecnología debe posibilitar un salto espectacular en la mejora
del aprendizaje a un menor costo, personal y social, que en el
paradigma de la era industrial .

5. El nuevo aprendizaje y la nueva educación
El actual sistema de educación:
• está basado en la unidad de tiempo y de lugar para la
producción, propios de la sociedad industrial,
• está organizado para enseñar a un grupo de alumnos una
cantidad fija de contenidos.
• Los alumnos más lentos se ven obligados a pasar antes de
haber dominado el contenido, con aprendizajes defectuosos o
incompletos, que se van acumulando
• Los alumnos con más capacidad se aburren con frecuencia.
Su ritmo de comprensión es superior al estándar, y pierden un
tiempo muy valioso esperando al resto
Necesitamos un sistema más eficiente, social e individualmente,
en su diseño para optimizar el aprendizaje y para una
justa satisfacción personal. Reigeluth, C. (2012). Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma
de la educación. RED, Revista de Educación a Distancia. Número 32.
http://www.um.es/ead/red/32. Adaptación de Zapata-Ros, M.

6. El problema de 2 sigma

7. 40 percentiles

8. Mastery learning
La mayoría de los estudiantes pueden aprender todo lo que las escuelas les
pueden enseñar
siempre y cuando
 la enseñanza sea impartida de manera sensata y sistemática,
 el alumno reciba ayuda oportuna y adecuada cuando tenga dificultades,
 se le dé todo el tiempo que necesite para adquirir el dominio de la materia
y
 que se establezca claramente lo que constituye la maestría.
La clave del éxito radica en la ayuda y el estímulo que oportunamente se le
puedan dar al estudiante para que supere sus dificultades.
Muchos maestros han demostrado gran ingenio en lograr que los
estudiantes hagan el debido esfuerzo adicional y en encontrar la manera
más efectiva de corregir sus deficiencias.
HUMAN CHARACTERISTICS AND SCHOOL LEARNING
Copyright © 1976 by Benjamin S. Bloom

9. Modelos adaptivos
Utilizan algoritmos adaptativos para presentar
experiencias de aprendizaje personalizadas, basadas en
la evaluación dinámica y la recopilación de curso en
curso.
Se basan en redes de pre-requisitos y permiten
itinerarios personalizados de contenido.
Han sido elegidos por la Fundación Gates como una
nueva e importante área para la producción a gran escala
en los cursos en línea.

10.  Hemos hablado de educación a distancia, educación
virtual, elearning, blended learning, flipped classroon,…
 No hay educación virtual, a distancia,
presencial,… simplemente hay educación, que es lo que
se hace para que los alumnos aprendan.
 Cuando la educación era eminentemente presencial, se
hablaba de educación a distancia como la excepción.
 Ahora no hay modalidad de educación en la que en algún
momento no haya mediación por cacharros y asincronía.
¿Cómo llamamos a la excepcional?
Continuum

12. BYOT (“Trae Tu Propia Tecnología” o “Bring
Your Own Technology”)
 Que los estudiantes traigan sus propios
dispositivos es la forma más sencilla de utilizar una
nueva generación de aplicaciones de aprendizaje
que pueden, por ejemplo, enseñarles matemáticas,
probar los resultados y permitirles compartir y
comentar los ensayos de cada uno.
 Hay otra ventaja: se ahorra dinero para las escuelas
que van cortos de dinero .

13. Matemáticas
y Wolfram

18. Especialistas digitales con una
fuerte componente educativa
Competencias (todas son interdisciplinares:
Computación, documentación, CAV, educación,
aprendizaje)
Profesionales (los perfiles no son
puros, puede haber mezcla de
éstos)
Especialistas en video y TV,
smart, interactiva, con
anotaciones
Requisitos instruccionales del vídeo y de la TV:
Secuenciación, bases psicológicas del aprendizaje,
diseño instruccional
Productores, documentalistas,
cámaras, montadores,
anotadores. Curators.
Gestión de entornos sociales y
ubicuos de aprendizaje
Ayudar a alumnos y a profesores a diseñar y
suministrar herramientas con criterios
instruccionales
Asistente de entornos sociales y
ubicuos de aprendizaje
Analítica de aprendizaje, data
mining, etc de carácter
instruccional
Procesar información de los entornos para obtener
información relevante para atención individualizada
y evaluación formtiva
Analistas de aprendizaje en big
data
Atención pedagógica con ayuda
de tecnología, gestión de
contenidos, tutoría de
aprendizaje,…
Todas las competencias docentes. Supone un
conocimiento integral de estrategias docentes,
organización de recursos, tutoría, evaluación,…
apoyados por la tecnología. Coordinación docente
Profesores digitales o
simplemente profesores
Diseño instruccional Organización de contenidos, actividades y recursos
Elaboración de planes curriculares y guías
docentes. Gestión de equipos docentes y de
equipos interdisciplinares.
Diseñadores instruccionales
Especialista en apoyo,
mentorización, en Mastery
Learning
Aplicar las metodologías de Mastery Learning.
Mentorización.
Teacher assistant

19. Especialistas digitales con
énfasis en
Competencias (todas son
interdisciplinares: Computación,
documentación, CAV, educación,
aprendizaje)
Profesionales (los perfiles no
son puros, puede haber
mezcla de éstos)
Gestión de entornos sociales
de investigación
Diseñar entornos sociales y ayudar a
los investigadores en la gestión de su
espacio.
Gestor de comunidades
científicas
Gestión documental y
curatoría de contenidos.
Gestionar, evaluar y asignar
anotaciones y metadata a documentos
y recursos
Documentalista de ciencia en
entornos de e-ciencia. Curator.
Edición de revistas científicas
digitales
Gestionar autoría, revisión, edición, Editor de publicaciones
científicas digitales.
Diseño de entornos abiertos
de edición científica
Desarrollo, y adaptación de recursos
open source para la edición
Técnicos en computación
especializados en e-ciencia

20.  Reducir la acción instruccional simplemente al intervalo de tiempo en
que el profesor está con los alumnos, con todos los alumnos es un
dispendio que sólo es comprensible con la óptica de la Sociedad
Industrial:
 En esa época los medios disponibles sólo permitían reunir al
profesor con los alumnos un tiempo limitado en un lugar
determinado.
 Con una óptica, la de la Sociedad Industrial, a la que no le importaba
prescindir de la mayoría de los alumnos potencialmente adquisidores
del nuevo aprendizaje.

La tecnología puede poner a disposición del estudiante en cualquier
momento y en cualquier lugar (Any time and anywhere), pero
particularmente en el propio espacio de la tarea:
 herramientas instruccionales, genéricas y personalizadas (tareas
etiquetadas y procesables con metadatos de personalización, objetos
de aprendizaje, simulaciones, etc),
 herramientas para la autoevaluación formativa, el monitoreo en el
progreso de la tarea, y para la intervención del profesor en el apoyo
a su ejecución cuando se está realizando, o para la revisión cuando
aún está viva, en su desarrollo.
 Pero esto también, y en reciprocidad, pueden hacerlo los profesores
para el perfeccionamiento de su tarea docente y de las nuevas
funciones en cualquier momento y en cualquier lugar (Any time and
anywhere).

22. Análitica de aprendizaje:
(Cabría mejor decir analítica social)
o Ofrecen datos sólo estadísticos e infográficos sobre contactos y actividad
grupal.
o No hay análisis de interacciones, temas y aspectos conceptuales ni de
aprendizaje personal.
o No hay itinerarios formativos de los individuos ni análisis de su perfil de
aprendizaje con relación a unos estándares o a un análisis de categorías de
aprendizaje (individual skill clusters).
Recursos
SNAPP Social Networks Adapting Pedagogical Practice: Herramienta de presentación de datos en línea para
estudiantes de red en una interfaz de usuario:
http://research.uow.edu.au/learningnetworks/seeing/snapp/index.html
LOCO-Analyst. LOCO (Learning Object Context Ontologies): http://jelenajovanovic.net/LOCO-Analyst/
GISMO monitoreo de estudiantes y seguimiento del sistema: http://gismo.sourceforge.net/index.html
Moodog. Se acopla a la parte superior de Moodle. http://editlib.org/p/32307/.
Check My Activity (CMA). Desarrollado por la Universidad de Maryland. Se acopla y ha sido evaluado con Blackboard
(primavera de 2010). http://www.educause.edu/ero/article/video-demo-umbc%E2%80%99s-%E2%80%9Ccheck-my-
activity%E2%80%9D-tool-students
Blackboard Learn Analytics, diseñado para ayudar a los usuarios a tener una idea de la actividad del usuario. Obtiene
datos de desempeño del estudiante: http://www.blackboard.com/Platforms/Analytics/Products/Blackboard-
Analytics-for-Learn.aspx

23. Análitica de los datos masivos personalizados (Big
Data and Learning Analytics)
Interpretación de una amplia gama de
datos producidos por los estudiantes, con
referencia a cada uno de ellos, para
evaluar el progreso académico, predecir
el rendimiento futuro, y afrontar los
posibles problemas de cada uno.

24. Los datos se obtienen de:
Las acciones estudiantiles explícitas: Completar
las tareas y tomar exámenes, y de
Las acciones tácitas: las interacciones sociales en
línea, actividades extracurriculares, mensajes en
los foros de discusión y otras actividades que no
suelen ser vistos como parte del trabajo de un
estudiante.
El objetivo de la analítica del aprendizaje es que los
profesores y las escuelas adapten la educación y las
posibilidades al nivel de cada alumno, de sus
necesidades y de sus capacidades.
Análitica de los datos masivos personalizados
(Big Data and Learning Analytics)

25. En Alcalá1 hemos diseñado un procedimiento y
un Instrumento para
• Determinar ciertos aspectos de la identidad
digital de aprendizaje de los alumnos y
• aplicación para identificar al alumno en el
desarrollo de su aprendizaje.
El diseño y aplicación responden a la necesidad de
• individualizar a cada alumno en un entorno digital
para controlar su conducta ética y
• contar con información acerca del desarrollo de
competencias necesarias para desempeñarse
eficazmente como alumno en línea, y realizar
mediaciones pedagógicas oportunas.
1Máster Universitario en Informática Pluridisciplinar de la Universidad de Alcalá de Henares

26. ¿Y el profesor…?
• Una nueva pedagogía, unos nuevos roles.
• El profesor como curador
• Un nuevo diseño instruccional.
• Principios universales, escenarios
particulares.

27. El profesor como curador

28. EL DISEÑO INSTRUCIONAL

29. Hay que tener en cuenta futuros
cambios
 Desagregación de la
Educación
 Alfabetizaciones digitales
 Competencias digitales y
brechas que se producen
en los trabajos
 Cambios en los modelos
de negocio
 Viabilidad y
sostenibilidad del trabajo Floresta (1954) de Jackson Pollock

30. En esta sociedad necesitamos transformar nuestros sistemas de educación y de
capacitación, cambiarlos desde los que seleccionan a los alumnos, a otros que estén
diseñados para maximizar el aprendizaje, desde los que el progreso se mide en función
del tiempo a otros basados en sus logros.
Esta transformación requerirá de avances a la par en la teoría y en la tecnología
instruccional.
Para el uso de la tecnología es útil una visión más holística de cómo
sería un nuevo paradigma de instrucción. Que sea:
• centrado en el aprendizaje,
• centrado en el alumno,
• aprender haciendo,
• avance basado en logros,
• instrucción personalizada,
• evaluación basada en criterios,
• aprendizaje colaborativo y
• aprendizaje placentero.
Personalización (Conclusión)

31. Todo, incluyendo
esta
presentación,
está en
http://www.um.es/ead/

32. Muchas
gracias
mzapata@um.es
www.um.es/ead/mzapata