El covid-19 y su impacto en algunos ámbitos: reflexiones generales

La situación que vivimos en estos días (marzo de 2020 en España) podía ser el argumento de una película de serie B, casi una pesadilla. Las medidas tomadas de confinamiento eran impensables hace pocas semanas. En esta situación, escribo esta entrada al blog, por diversos motivos que tal vez ponga al final de la misma. Además, debo advertir que los datos que pongo proceden de la información que hay en fuente solventes en Internet. No obstante, pueden estar equivocados o ser obsoletos, por lo que se agradece cualquier comentario que los actualice o corrija.

En esta entrada hablo de:

  • La saturación del sistema sanitario como efecto más dañino del coronavirus.
  • El miedo irracional y la histeria en parte de la población.
  • El cambio de paradigma que puede darse en las formas organizativas del trabajo y la Educación.
  • La crisis económica que se va a generar.
  • La amortización de los políticos.
  • El distanciamiento social (que no es cuarentena) como recurso eficiente pero temporal.
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Guía breve para transformar actividades docentes presenciales en actividades online por motivo del Coronavirus.

Innovación Educativa

By Á. Fidalgo

Con motivo de la suspensión de las clases en diversas comunidades autónomas se recomienda que se realicen actividades docente de forma online. Los centros suelen tener acceso a plataformas dentro de sus campus virtuales o bien a aplicaciones en la nube que suelen ser gratuitas. Se recomienda utilizar sistemas propios del centro, la comunidad autónoma o universidad ya que de esa forma se estará protegiendo los datos personales.

A continuación se elabora una guía breve que permite transformar actividades docentes presenciales en actividades a distancia a través de Internet.

CLASES TEÓRICAS

Sustituye las clásicas lecciones magistrales e incorpora un pequeño trabajo individual.

Videos RECOMENDADO para profesorado que suela utilizar presentaciones en sus clases. Se graba la presentación acompañada de la narración del profesorado.
¿CÓMO TRANSFORMAR LA CLASE? Por ejemplo, si la sesión fuese de una hora:

·       Dividir la sesión en tres bloques, en este caso de…

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¡Qué nadie se entere!: el corporativismo ante los escándalos académicos y científicos

El fraude científico no es nuevo, afectando por igual a todas las disciplinas científicas. El sistema universitario y el rol proteccionista de las instituciones está fomentando estos episodios.

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Reflexiones sobre la mediocridad

El pasado 28 de septiembre (2019) Jorge de los Santos realizó una breve exposición sobre el sentido de la mediocridad. Este post está inspirado en esa entrevista, que se puede ver en el enlace indicado a continuación.

http://www.rtve.es/alacarta/videos/para-todos-la-2/jorge-santos-analiza-significado-mediocridad/5396933/

En primer lugar tendríamos que acordar una definición de la palabra mediocridad. ¿Qué es la mediocridad? Según la Real Academia de la Lengua Española, mediocridad es “cualidad de mediocre”. Por su parte, mediocre se puede entender como “de calidad media” o de “poco mérito, tirando a malo”. Por tanto, la mediocridad es aquello que define a algo como de mediana o mala calidad.

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Evaluación de la actividad docente

La evaluación de la actividad docente del docente universitario es parte consustancial de la evaluación institucional, que en última medida, trata de conseguir la mejorar de la calidad educativa (Tejedor y Jornet 2008). En este sentido, la mayoría de las universidades presentan la evaluación de sus docentes como un procedimiento formativo en busca de la excelencia. Sin embargo, el procedimiento elegido para la evaluación de dicha actividad es fuente de continuas críticas. En este sentido, la Universidad en general, no logra escapar a una visión reduccionista de la evaluación, lo que impide desarrollar políticas de calidad donde esté implicado activamente el docente (Escudero, Pino y Rodriguez, 2010).

Un aspecto básico es que la evaluación de la actividad docente requiere una definición clara de en qué consiste la docencia universitaria y esto está mediado directamente por el tipo de asignatura, sus contenidos y su ajuste dentro del grado. Además, la calidad de la docencia está estrechamente ligada a la propia acción docente. Por tanto, la calidad de la docencia es inseparable a la acción docente y ésta depende de la realidad contextual de la docencia. Esta realidad contextual viene determinada por la institución universitaria, y dentro de ella por la realidad de la Facultad donde se lleva a cabo, las características del Grado, así como las características de la asignatura, incluyendo contenido, horarios, recursos materiales, articulación con otras asignaturas, características personales del docente, recursos tecnológicos, características del alumnado como grupo (cultura del grupo), etc.

Todo esto hace que la evaluación de la actividad docente deba afrontarse como una tarea compleja (Loor, Gallegos, Intriago y Guillén, 2017). Sin embargo, como se ha apuntado anteriormente, en la actualidad la evaluación de la actividad docente se limita a administrar un cuestionario al alumnado para recoger su opinión sobre distintos aspectos de la docencia del profesorado. Aunque las unidades de calidad de las universidades han hecho un esfuerzo ímprobo para mejorar, en la mayoría de los casos se han limitado a cambiar de cuestionario. Sin embargo, esto no supone el cambio necesario para potenciar el mecanismo transformador que debería ser la evaluación de la actividad docente.

Por tal razón, es necesario buscar vías alternativas, desde una aproximación vinculada a la complejidad del fenómeno, que realmente ofrezcan un sistema eficiente y eficaz de mejora institucional en busca de la excelencia a través de la mejora de la calidad que necesita o necesite cada realidad. Entendiendo por realidad el entorno más cercano al grupo formado por alumnado y docentes.

Referencias

Escudero, T., Pino, J.L. & Rodríguez Fernández, C. (2010). Evaluación del profesorado universitario para incentivos individuales: Revisión metaevaluación. Revista de Educación, 351, 513-537.

Loor, K., Intriago, M., Gallegos, M., & Guillen, X. (2017). La evaluación del profesorado universitario: tendencias en Iberoamérica. EducacióN MéDica Superior, 32(1). Recuperado de http://www.ems.sld.cu/index.php/ems/article/view/1279/635

Tejedor, F., & Jornet, J. (2008). La evaluación del profesorado universitario en España. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 10, 1-29

Participa en nuestra consulta sobre el Big Data en Educación

El Big Data puede convertirse en un punto de inflexión en cómo se gestionar la formación, tanto reglada como no reglada. Quisiéramos tener tu opinión sobre ello. Te dejamos un vídeo que expone qué es el Big Data y su vinculación con la Educación.

Después de ver el vídeo, nos gustaría que nos dijeses ¿Qué recomendaciones podrías hacenos sobre Bid Data en Educación? ¿Lo recomiendas? ¿Preferieres que no se desarrolle en Educación? ¿Te preocupa o te entusiasma? y todo aquello que se te ocurra.

Puedes dejarnos tus ideas como comentario al post.

Big Data: una posible revolución en educación (IX)

El Big Data en Educación. Resumen

En resumen, el Big Data en Educación se caracteriza por:

  • Permite manejar de forma operativa grandes cantidades de tipologías de alumnado. De forma utópica, el número de tipologías o categorías podría llegar a tal punto de que cada tipo sólo incluyese a una sola persona. De esta forma, se lograría la individualización para diseñar un diseño curricular totalmente personalizado.
  • Sin embargo, la realidad es que el Big Data sigue basándose en probabilidades puesto continua trabajando con tipologías que incluyen grupos de personas.
  • El Big Data permite identificar correlaciones con una elevadísima precisión, pero no implica que se puedan establecer relaciones causales sólo por gestionar datos masivos.
  • Facilita la monitorización de los procesos de reorganización del sistema educativo, lo que implica una evaluación más fiable para la toma de decisiones.
  • La evaluación se reestructurará, tanto en la forma de llevarse a cabos como en el objeto. No solamente se centrará en el alumnado, sino que incluirá al docente, gestores, materiales, así como a todo el sistema educativo. Además, incluirá todos los componentes posibles: actitudes, contenidos, conocimientos, relaciones sociales, vías de comunicación, etc.
  • Permite una reestructuración del proceso de enseñanza y aprendizaje. Las nuevas tecnologías se articulan a partir de lo que dicen los datos.
  • Genera un rechazo ante el miedo de cómo y para qué se utilicen los datos
  • Riesgo de aumentar las diferencias entre los estudiantes así como su aislamiento en su desarrollo curricular. Esto podría llegar incluso al proceso de desocialización del individuo.
  • Permitiría una reestructuración del sistema educativo. Esto implica la búsqueda de nuevas estructuras, lo que puede ocasionar el rechazo del propio sistema establecido.
  • Implica una actualización de los método de investigación en Educación.

 

Big Data: una posible revolución en educación (VIII)

El Big Data y la investigación en Educación

Vamos a dedicar este post a comentar algunos efectos de la aparición del Big Data en la investigación en Educación. Tradicionalmente la investigación educativa, como la investigación en Ciencias Sociales en general, se iniciaba con un objetivo, la redacción de los problemas de investigación y la definición de una serie de hipótesis para cada problema de investigación. El siguiente paso era la recolección de datos que estaban vinculados directamente con esas hipótesis de investigación.

La cantidad de datos solía ser limitada dados los recursos disponibles, desde pocas decenas a algunos miles en los mejores de los casos. Para garantizar la representatividad de los datos se ha desarrollado toda una teoría del muestreo y para tratar de generalizar los resultados existe toda una parte de la estadística dedicada a la inferencia de parámetros.

Además, hay que tener en cuenta que el plateamiento de una investigación suele estar limitado con las posibilidades de acceder a datos para desarrollarla. De esta forma, los objetivos de investigación se determinan no solamente por el interés social, sino también por la capacidad de acceder a los datos y la capacidad de analizarlos.

En definitiva, hasta hace pocas décadas la investigación educativa dejaba de lado cuestiones que le eran innaccesibles aunque interesantes. Por ejemplo, era inviable tener información sobre cómo cientos de alumnos realizaban decenas de tareas académicas, o cómo poblaciones de estudiantes de económicas resolvían supuestos prácticos de microneconomía. Por ejemplo, en el ámbito del rendimiento se limitiaban a estudiar las calificaciones obtenias en pruebas de clase, mientras que los procesos cognitivos se estudiaban sobre muestras de pocos estudiantes, cuyos resultados no se podían generalizar.

Sin embargo, con el Big Data esto ha ambiado. No solamente se pueden buscar respuestas más fiables y válidas a los problemas de investigación habituales, sino que se pueden plantear nuevos objetivos de investigación.

Hay dos impactos radicales que comenzamos a experimentar. Por un lado que no es necesario seguir el proceo objetivo, problema de investigación, hipótesis; y por otro que la teoría del muestreo junto con la de la estimación de parámetros dejan de ser tan relevantes.

En el primer caso, los pasos de objetivo-problema-hipótesis no tienen tanto sentido. Actualmente se puede tomar una base de datos de cientos de miles de estudiantes con cientos de variables y plantearse preguntas a partir de los datos. Es decir, no cosistiría tanto en partir de una duda que surge de la experimentación o de la teorización, como de identificar cuestiones de interés a partir del amasijo de datos recopilados de forma diaria.

Además, este proceso se ve favorecido por algoritmos que permiten identificar patrones en los datos sin necesidad de partir de un supuesto teórico previo. Ya no es obligatorio ir comproabando hipótesis tras hipótesis en una cadena larga y costosa de ensayo-error, sino que es posible desarrollar investigaciones donde las computadoras ensayan con decenas de patrones de forma automática hasta encontrar con alguno que tiene sentido para los investigadores.

Esto tiene importantes implicaciones paradigmáticas. El investigador pierde el control sobre el proceso de descubrimiento. No solamente debe dominar las teorías de su disciplina, sino que debe admitir su ignorancia y ser capaz de identificar hechos relevantes para dicha disciplina entre millones de datos. Debe asumir la indeterminación, la complejidad, la probabilidad como axiomas de su identidad como científico, resignándose a admitir la irrelevancia de su dominio de la disciplina e incluso de los procesos metodológicos.

En segundo lugar, los procesos de muestreo e inferencia pierden protagonismo. Ahora, ya no es indispensable establecer siempre un plan de muestreo que asegure una máxima representatividad con un tamaño muestral mínimo. En cambio, se obtienen millones de datos que representa infinidad de dimensiones de interés. Además, la estimación de parámetros no siempre es necesaria. La cantidad de datos es tan abismal que a veces se está muy cerca de trabajar directamente con los parámetros poblacionales.

Todo esto hace que la propia metodología de investigación en Educación se tenga que actualizar. No consiste en rechazar los procedimientos clásicos, sino en incorporar nuevos procedimiento y enriquecer los procedimientos.

Big Data: una posible revolución en educación (VII)

Efectos negativos

A lo largo de los posts previos se han comentado las posibilidades del Big Data en Educación. La mayoría han sido comentarios positivos, sin embargo, la utilización masiva de datos implica algunos riesgos negativos que deben comentarse. En este post veremos algunos.

La diferenciación y el aislamiento del estudiante

Se habló en su momento de la posibilidad de desarrollar itinerarios personalizados para cada estudiante. La finalidad sería que todos los estudiantes consiguiesen llegar a una  misma meta sin que importasen sus diferencias iniciales (ver post). Sin embargo, el riesgo es que se potencien tanto las diferencias hasta tal punto que sea muy imposible escapar del estereotipo. En teoría, podrán existir miles de itinerarios formativos que podrían ser clasificados en función de los recursos que consumen: tiempo que se tarda en llegar a los objetivos, cantidad de nodos que deben trabajarse, cantidad de material que debe consultarse, etc.

En este sentido, nos encontraríamos de nuevo ante nuevas clasificaciones, por ejemplo diferenciando entre estudiantes que llegan pronto y estudiantes que llegan más tardes. De esta forma, el sistema basado en Big Data y enseñanza personalizada volvería a caer en la denostada clasificación de estudiantes “listos” y “torpes” pero ahora con infinidad de datos que lo apoyasen.

Por otro lado, la existencia de infinidad de itinerarios hacen que sea poco probable que un grupo de estudiantes de un mismo centro escolar compartan un mismo itinerario de forma prolonganda. La consecuencia es la falta de interacción cara a cara a favor de una interacción virtual, en la red. De alguna forma, el sistema estaría potenciando el aislamiento del individuo tal como ocurre en algunas universisdades a distancia (por ejemplo la UNED en España o la Universidade Aberta de Portugal).

Paradógicamente, el Big Data podrían potenciar la desigualdad en lugar del efecto igualador que asume la Pedagogía en la actualidad.

 

Descomposición de la estructura del sistema y de nuevo la desocialización

La escuela, los institutos, las universidades tienen un papel definido en los sistemas educativos actuales. Se utilizan libros, se dan clases en aulas, el profesorado califica al alumnado, los gestores gestionan los recursos, etc. Todo este orden se ve amenazado con el flujo continuo de datos y la irrupción de las nuevas tecnologías. Los libros no tienen porque ser en papel, además, no tienen por ser publicados por editoriales. El contenido está en la red, producido por los ciudadanos y las editoriales empiezan a carecer de sentido. Los docentes no tienen todo el saber en sus cabezas, el contenido está distribuido en la red. Los gestores pueden perder su capacidad de decidir sobre unos recursos que ya no están bajo su control. E incluso los legisladores no pueden hacer frente a la capacidad de la red para democratizar el conocimiento.

La estructura vertical del sistema educativo se tambalea, dando paso a estructuras borrosas que solamente podemos intuir.

Dentro de este panorama surge de nuevo, el problema del aislamiento social. Debemos recordar que el sistema educativo tiene un papel fundamental en el proceso de soliaciación del individuo. De esta forma, si desaparece el contacto directo, cara a cara, con el otro, se podría asistir a la pérdida del proceso socializador cuyas consecuencias son difíciles de concebir.

Si tomamos como referencia lo que está ocurriendo con los medios de comunicación, donde el consumo de medios personalizados a través de las redes sociales está afectando a la noción del interés común y a los valores compartidos (ver este podcast) en Educación el Big Data podría utilizarse para promover una desocialización del individuo y con ello la pérdida del papel de la persona en su entorno social.