Prospectiva y estrategia: “Juego” o “Trabajo”. Sistemas inteligentes de E-learning.

Promoviendo conceptos y nociones en pensamiento estratégico y prospectiva.

El reconocimiento de endo y exo señales.

El seguimiento del entorno es una actividad crítica en la práctica de la prospectiva y en el campo de los estudios de futuro. El propósito general es reconocer señales que inicialmente son débiles y que luego pueden transformarse en señales fuertes relacionadas con lo que sucede en el entorno interno y externo del sistema. Identificar la naturaleza y la dinámica de los fenómenos proporciona información para construir imágenes del futuro. Por supuesto, este proceso de identificación puede proporcionar conocimiento sobre el comportamiento estable de un sistema (y el de su entorno). Asimismo, puede proporcionar información sobre posibles turbulencias que den cuenta del comportamiento actual de un fenómeno. También es posible reconocer bifurcaciones que ocurrirán en el futuro. Si bien las combinaciones de evidencias que surgen del monitoreo del entorno son altamente valiosas, pueden implicar la generación de una combinación exponencial de eventos. Por tanto, esta combinación proporciona una multiplicidad de decisiones posibles, en la medida en que los dilemas puedan abordarse razonablemente. (p.183-184).

Metaprospectiva = Prospectiva + IA

Fuente: Trujillo-Cabezas, R., & Verdegay, J. L. (2019). Integrating Soft Computing Into Strategic Prospective Methods: Towards an Adaptive Learning Environment Supported by Futures Studies(Vol. 387). Springer

Nature.

Señales de futuro

“Juego” o “Trabajo”, la percepción de los docentes universitarios hacia los MOOC.

Los cursos masivos abiertos en línea (MOOC) como un tipo de TIC se han adoptado ampliamente en la educación superior y permiten a los docentes construir nuevos espacios educativos donde los estudiantes pueden participar activamente, asimilar conocimientos y aprovechar sus habilidades. La participación de las IES en el movimiento MOOC, beneficia a los estudiantes al aprender de conferencias diseñadas e impartidas por profesores de las universidades más prestigiosas, a veces casi sin costo, y también les brinda libertad y la ventaja de un aprendizaje a su propio ritmo simultáneamente. Los profesores pueden preferir los MOOC, ya que no solo pueden concatenar una masa de estudiantes diversos en todo el mundo, sino que también se benefician de procedimientos relacionados, ya que se pueden generar muchas perspectivas para avanzar en el abordaje pedagógico. Un estudio reciente señala que la actitud, las normas subjetivas y el control conductual percibido son determinantes cruciales que impactan la intención conductual de los docentes hacia los MOOC. Además, señala que la “Playbour” es un fuerte mediador para explicar la gran importancia de la actitud de los profesores universitarios para adoptar los MOOC, mientras la cultura ejerce un efecto moderador. (Fuente: Wang, Hemmen, & Criado (2023)).

Hacia sistemas inteligentes de E-learning.

La prevalencia de los sistemas de aprendizaje electrónico ha hecho que los recursos educativos sean más accesibles, interactivos y eficaces para los estudiantes sin límites geográficos y temporales. Sin embargo, a medida que aumenta el número de usuarios y el volumen de datos, los sistemas actuales de aprendizaje electrónico enfrentan algunos desafíos técnicos y pedagógicos, entre los que se destacan:

a) el número de alumnos y trabajos de curso aumenta drásticamente a medida que las aplicaciones de aprendizaje electrónico se vuelven cada vez más populares; b) diferentes roles generan una enorme cantidad de información interactiva al publicar o intercambiar mensajes; c) la diversidad de recursos hace que cada tipo de información esté aislada; d) una variedad de información personal y datos confidenciales necesitan políticas de seguridad y control de acceso relacionadas; y e) las gigantescas cantidades de datos deben almacenarse y gestionarse adecuadamente. Estudios recientes, sugieren nuevas arquitecturas para sistemas de aprendizaje electrónico basadas en Big Data, cuyos énfasis son satisfacer la demanda cada vez mayor de aprendizaje electrónico y respaldar un mejor proceso de aprendizaje personalizado al ser más flexible y adaptativo. (Fuente:Liu & Yu (2023)).

Fuentes: Wang, K., Van Hemmen, S. F., & Criado, J. R. (2023).“Play” or “Labour”, the perception of university teachers towards MOOCs: Moderating role of culture. Education and Information Technologies, 28(7), 7737-7762. / Liu, M., & Yu, D. (2023). Towards intelligent E-learning systems.Education and Information Technologies, 28(7), 7845-7876.