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1 von 24
11
Presentación
De la tecnología al
dato
22
Presentación
GRACIAS
33
Presentación
Gestión documental
• Destinatario: Asociación Educación Abierta
• Título: De la tecnología al dato
• Resumen: Presentación en formato
PechaKucha sobre la visión de iteNlearning
en torno a la tecnología y los datos
• Versión: 1.
• Fecha: Febrero 2019
• Archivo: iteNlearning – De la tecnología al
dato.ppt
• Autor: Julián Alberto Martín
@julianmart
iteNlearning
Madrid
Cuatro Torres Business Area
Paseo de la Castellana, 259C, Planta 18
28046 Madrid (España)
+34 911 190 522
iteNlearning
Laboratorio de Desarrollo
Avenida de Dolores, 11
03203 Elche (Alicante) España
+34 965 422 413
iteNlearning
Centro Clínico
c/ La Fira, 6
03202 Elche (Alicante) España
+34 965 455 894
www.itenlearning.com
44
Presentación
Índice
A) El dato está de moda – Inteligencia Artificial
B) ¿El dato en educación?
C) La perspectiva de iteNlearning
55
Datosdemoda
A) El dato está de
moda
Inteligencia Artificial
66
Datosdemoda
“El dato es el nuevo oro”
Fuente de la imagen: https://e27.co/big-returns-big-data-nflabs-sejun-ra/
77
Datosdemoda
Algo sabemos desde Pitágoras
Fuente de la imagen: Fragmento de la “Escuela de Atenas” de Rafael Sanzio
88
Datosdemoda
Ciencia de datos
Fuente de la imagen: https://www.edx.org/es/course/python-for-data-science-1
99
Datosdemoda
“Machine Learning”, “Neural Networks”, “Deep Learning”
Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
1010
Datosdemoda
Aplicaciones interesantes y espectaculares
Fuentes de las imágenes: https://www.thedigitalhash.com/ai-miracle-documentary-alphago-comes-netflix/,
https://www.youtube.com/watch?v=St5lxIxYGkI
https://medium.com/syncedreview/alphago-zero-approaching-perfection-d8170e2b4e48
https://www.nanalyze.com/2017/08/12-startups-diagnosing-medical-images-ai/
https://www.youtube.com/watch?v=JvbHu_bVa_g
1111
Datosdemoda
Expectación muy alta
Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
https://www.barnesandnoble.com/w/dvd-blade-runner-harrison-ford/26212023
1212
Educación
B) ¿El dato en
educación?
¿Qué se está haciendo?
1313
Educación
¿Este es el objetivo?
Fuente de la imagen: https://www.coinbooks.org/esylum_v17n15a15.html
https://www.123rf.com/photo_21184999_group-elementary-school-students-in-computer-class.html
1414
Educación
Integración de datos educativos
Fuente de la imagen:http://www.esc6.net/third-party-integration
1515
Educación
¿Este es el objetivo?
1616
Educación
¿Este es el objetivo?
Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
1717
Propuestas
C) La perspectiva de
iteNlearning
Mejora educativa
1818
Propuestas
Student learning vs. Machine learning
Fuente de la imagen: Banco de Imágenes del INTEF
https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
1919
Propuestas
Tecnología y educación
 Aprender SOBRE tecnología.
 Aprender CON tecnología. NO mejora los resultados de los estudiantes
 Aprender GRACIAS A la tecnología. Un gran campo de investigación.
 Educación Basada en la Evidencia. Como en medicina.
 Dejando atrás opiniones y creencias: solo modelos científicos.
 Validación. Eficacia y eficiencia.
 Creación de INSTRUMENTOS EDUCATIVOS PROFESIONALES. De la misma forma
que los médicos tienen herramientas para el diagnóstico y el tratamiento.
ESTO ES LO QUE VENIMOS HACIENDO EN LOS ÚLTIMOS 24 AÑOS
iteNlearning Confidential
2020
Propuestas
CIENCIAS DEL
CONOCIMIENTO
- Neurociencias
- Psicología cognitiva
- Epistemología
- Lingüística
- Inteligencia Artificial
AREAS CURRICULARES
- Lectoescritura
- Matemáticas
- Programación
- Química
- Historia
- Otras
TECNOLOGÍA:
- Hardware
- Software
- Programación
- TI avanzadas
Nuestro
trabajo
Comité
científico
Laboratorio de
desarrollo
iteNlearning
Centro de
Pedagogía
Terapéutica
iteNlearning
Colegio
iteNlearning
Grupo de
colegios
iteNlearning
Base de Datos
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Conocimiento
Científico
iteNlearning Confidential
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Propuestas
Investigación en Red.es y Junta de Extremadura
Sobre +15.000 estudiantes en 4 años
1.- Éxito en el uso: 30% vs. 2% - 5%
2.- Éxito en mejora de resultados.
3.- Éxito en satisfacción docente.
VLL. DIAGNOSTIC EVALUATION. LINGUISTIC COMPETENCE
COURSE
Competence
level in initial
test
Competence
level in final
test
Improvement
obtained
Average
time
worked
Improvement
per hour of
work
3.º 35% 48% 37% 7h.01m 5%
4.º 40% 53% 32% 7h. 21m 4%
5.º 46% 49% 21%* 9h. 31m 2%
6.º 49% 63% 21% 7h. 12m 3%
VLM. DIAGNOSTIC EVALUATION. COMPETENCE IN ARITHMETIC
PROBLEMS.
COURSE
Competence
level in initial
test
Competence
level in final
test
Improvement
obtained
Average
time
worked
3.º
1.º 41% 1.º 58% 42%
14h. 10m2.º 32% 2.º 47% 47%
3.º --- 3.º 36% ---
4.º
1.º 52% 1.º 71% 35%
5h. 49m
2.º 42% 2.º 58% 38%
3.º 34% 3.º 49% 43%
4.º --- 4.º 31% ---
5.º
1.º 58% 1.º 73% 26%
5h. 33m
2.º 49% 2.º 65% 32%
3.º 41% 3.º 56% 36%
4.º 28% 4.º 37% 30%
5.º --- 5.º 31% ---
Muy fácil
Fácil
Difícil
Muy difícil
Sin contestar
Sí
No
NS/NC
Sin contestar
Are Virtual Labs a good resource
for achieving competencies?
84% said yes.
iteNlearning Confidential
2222
Propuestas
Lo habitual en el sector y lo que hace iteNlearning
Machine Learning
Deep Learning
Big Data
Data Science
Adaptive Learning
• Level 1:
- Error treatment
Database
Agents
Math technology
Functioning
according:
Neuropsychological
model
or
Cognitive Model
Interaction
engines
Knowledge Base
Adaptive Learning
• Level 2: learning and memory
curves
• Level 3: content selection
Neural Network
Adaptive Learning
• Level 2: learning and memory
curves
• Level 3: content selection
The student learns.
The machine learns. Bottom-up machine learning Good
Bad
Scientific models
Top-down models for mimicking human intelligence
Harvard: https://hbr.org/2019/01/the-future-of-ai-will-be-about-less-data-not-moreiteNlearning Confidential
2323
Propuestas
Lo nuevo es la Inteligencia Artificial al viejo estilo
Bottom-up big data ------ Top-down reasoning
Hacer computables modelos de conocimiento
2424
Propuestas
¿Por qué son tan buenos nuestros productos?
iteNlearning (2018). Characteristics of the IEPs [Figure]. Own elaboration
Evidencia
científica
•Modelos
neuropsicológicos
•Modelos cognitivos
Validación
Aprendizaje
adaptativo
•Nivel 1. Tratamiento del
error
•Nivel 2. Curvas de
aprendizaje y de memoria.
•Nivel 3. Selección
inteligente de los
contenidos
Analíticas de
aprendizaje
•SCORM
•Funciones cognitivas
generales (atención,
memoria, velocidad
procesamiento, etc.)
•Procesos cognitivos
específicos por área de
conocimiento
Metacognición
gamificada
Características de los Instrumentos Educativos Profesionales
iteNlearning Confidential

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De la tecnologia al dato

  • 3. 33 Presentación Gestión documental • Destinatario: Asociación Educación Abierta • Título: De la tecnología al dato • Resumen: Presentación en formato PechaKucha sobre la visión de iteNlearning en torno a la tecnología y los datos • Versión: 1. • Fecha: Febrero 2019 • Archivo: iteNlearning – De la tecnología al dato.ppt • Autor: Julián Alberto Martín @julianmart iteNlearning Madrid Cuatro Torres Business Area Paseo de la Castellana, 259C, Planta 18 28046 Madrid (España) +34 911 190 522 iteNlearning Laboratorio de Desarrollo Avenida de Dolores, 11 03203 Elche (Alicante) España +34 965 422 413 iteNlearning Centro Clínico c/ La Fira, 6 03202 Elche (Alicante) España +34 965 455 894 www.itenlearning.com
  • 4. 44 Presentación Índice A) El dato está de moda – Inteligencia Artificial B) ¿El dato en educación? C) La perspectiva de iteNlearning
  • 5. 55 Datosdemoda A) El dato está de moda Inteligencia Artificial
  • 6. 66 Datosdemoda “El dato es el nuevo oro” Fuente de la imagen: https://e27.co/big-returns-big-data-nflabs-sejun-ra/
  • 7. 77 Datosdemoda Algo sabemos desde Pitágoras Fuente de la imagen: Fragmento de la “Escuela de Atenas” de Rafael Sanzio
  • 8. 88 Datosdemoda Ciencia de datos Fuente de la imagen: https://www.edx.org/es/course/python-for-data-science-1
  • 9. 99 Datosdemoda “Machine Learning”, “Neural Networks”, “Deep Learning” Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
  • 10. 1010 Datosdemoda Aplicaciones interesantes y espectaculares Fuentes de las imágenes: https://www.thedigitalhash.com/ai-miracle-documentary-alphago-comes-netflix/, https://www.youtube.com/watch?v=St5lxIxYGkI https://medium.com/syncedreview/alphago-zero-approaching-perfection-d8170e2b4e48 https://www.nanalyze.com/2017/08/12-startups-diagnosing-medical-images-ai/ https://www.youtube.com/watch?v=JvbHu_bVa_g
  • 11. 1111 Datosdemoda Expectación muy alta Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/ https://www.barnesandnoble.com/w/dvd-blade-runner-harrison-ford/26212023
  • 12. 1212 Educación B) ¿El dato en educación? ¿Qué se está haciendo?
  • 13. 1313 Educación ¿Este es el objetivo? Fuente de la imagen: https://www.coinbooks.org/esylum_v17n15a15.html https://www.123rf.com/photo_21184999_group-elementary-school-students-in-computer-class.html
  • 14. 1414 Educación Integración de datos educativos Fuente de la imagen:http://www.esc6.net/third-party-integration
  • 16. 1616 Educación ¿Este es el objetivo? Fuente de la imagen: https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
  • 17. 1717 Propuestas C) La perspectiva de iteNlearning Mejora educativa
  • 18. 1818 Propuestas Student learning vs. Machine learning Fuente de la imagen: Banco de Imágenes del INTEF https://mapr.com/blog/demystifying-ai-ml-dl/
  • 19. 1919 Propuestas Tecnología y educación  Aprender SOBRE tecnología.  Aprender CON tecnología. NO mejora los resultados de los estudiantes  Aprender GRACIAS A la tecnología. Un gran campo de investigación.  Educación Basada en la Evidencia. Como en medicina.  Dejando atrás opiniones y creencias: solo modelos científicos.  Validación. Eficacia y eficiencia.  Creación de INSTRUMENTOS EDUCATIVOS PROFESIONALES. De la misma forma que los médicos tienen herramientas para el diagnóstico y el tratamiento. ESTO ES LO QUE VENIMOS HACIENDO EN LOS ÚLTIMOS 24 AÑOS iteNlearning Confidential
  • 20. 2020 Propuestas CIENCIAS DEL CONOCIMIENTO - Neurociencias - Psicología cognitiva - Epistemología - Lingüística - Inteligencia Artificial AREAS CURRICULARES - Lectoescritura - Matemáticas - Programación - Química - Historia - Otras TECNOLOGÍA: - Hardware - Software - Programación - TI avanzadas Nuestro trabajo Comité científico Laboratorio de desarrollo iteNlearning Centro de Pedagogía Terapéutica iteNlearning Colegio iteNlearning Grupo de colegios iteNlearning Base de Datos del Conocimiento Científico iteNlearning Confidential
  • 21. 2121 Propuestas Investigación en Red.es y Junta de Extremadura Sobre +15.000 estudiantes en 4 años 1.- Éxito en el uso: 30% vs. 2% - 5% 2.- Éxito en mejora de resultados. 3.- Éxito en satisfacción docente. VLL. DIAGNOSTIC EVALUATION. LINGUISTIC COMPETENCE COURSE Competence level in initial test Competence level in final test Improvement obtained Average time worked Improvement per hour of work 3.º 35% 48% 37% 7h.01m 5% 4.º 40% 53% 32% 7h. 21m 4% 5.º 46% 49% 21%* 9h. 31m 2% 6.º 49% 63% 21% 7h. 12m 3% VLM. DIAGNOSTIC EVALUATION. COMPETENCE IN ARITHMETIC PROBLEMS. COURSE Competence level in initial test Competence level in final test Improvement obtained Average time worked 3.º 1.º 41% 1.º 58% 42% 14h. 10m2.º 32% 2.º 47% 47% 3.º --- 3.º 36% --- 4.º 1.º 52% 1.º 71% 35% 5h. 49m 2.º 42% 2.º 58% 38% 3.º 34% 3.º 49% 43% 4.º --- 4.º 31% --- 5.º 1.º 58% 1.º 73% 26% 5h. 33m 2.º 49% 2.º 65% 32% 3.º 41% 3.º 56% 36% 4.º 28% 4.º 37% 30% 5.º --- 5.º 31% --- Muy fácil Fácil Difícil Muy difícil Sin contestar Sí No NS/NC Sin contestar Are Virtual Labs a good resource for achieving competencies? 84% said yes. iteNlearning Confidential
  • 22. 2222 Propuestas Lo habitual en el sector y lo que hace iteNlearning Machine Learning Deep Learning Big Data Data Science Adaptive Learning • Level 1: - Error treatment Database Agents Math technology Functioning according: Neuropsychological model or Cognitive Model Interaction engines Knowledge Base Adaptive Learning • Level 2: learning and memory curves • Level 3: content selection Neural Network Adaptive Learning • Level 2: learning and memory curves • Level 3: content selection The student learns. The machine learns. Bottom-up machine learning Good Bad Scientific models Top-down models for mimicking human intelligence Harvard: https://hbr.org/2019/01/the-future-of-ai-will-be-about-less-data-not-moreiteNlearning Confidential
  • 23. 2323 Propuestas Lo nuevo es la Inteligencia Artificial al viejo estilo Bottom-up big data ------ Top-down reasoning Hacer computables modelos de conocimiento
  • 24. 2424 Propuestas ¿Por qué son tan buenos nuestros productos? iteNlearning (2018). Characteristics of the IEPs [Figure]. Own elaboration Evidencia científica •Modelos neuropsicológicos •Modelos cognitivos Validación Aprendizaje adaptativo •Nivel 1. Tratamiento del error •Nivel 2. Curvas de aprendizaje y de memoria. •Nivel 3. Selección inteligente de los contenidos Analíticas de aprendizaje •SCORM •Funciones cognitivas generales (atención, memoria, velocidad procesamiento, etc.) •Procesos cognitivos específicos por área de conocimiento Metacognición gamificada Características de los Instrumentos Educativos Profesionales iteNlearning Confidential