Tecnologías emergentes para la educación superior del futuro

Tecnologías emergentes para la educación superior del futuro

Tal como lo señalan Salmi (2019), ExcelinEd (2020) y Segrera (2020), el empleo de tecnologías emergentes contribuye a que las Instituciones de educación superior -IES- puedan enfrentar múltiples tipos de desafíos, entre ellos se destacan brevemente los siguientes:

Reducción de la demanda de programas de formación superior de alta duración.

Reducción del costo de las matrículas en los estudios de pregrado y en especial en los de posgrado.

Crecimiento exponencial de oferta educativa con modelos mixtos entre lo virtual y lo presencial (blended).

Mayor participación de universidades virtuales extranjeras afectará la matrícula en las universidades nacionales en el pregrado y en especial en el posgrado.

Duración de clases de no más de 15 minutos presencial, lo demás será en línea, empleando intensivamente e-bibliotecas, e-laboratorios y Flexbook.

Educación centrada en el alumno con amplio acceso a cursos de alta calidad, adaptados a sus necesidades y objetivos de su trayectoria, sin estar limitados por la geografía o la capacidad.

Panorama de las tecnologías emergentes

En educación superior son tres las Tecnologías emergentes sugeridas para fortalecer a las universidades, cada una ofrece la oportunidad de agrupar un conjunto específico de tecnologías.

1 Tecnologías de educación e inteligencia artificial (Education and Artificial Intelligence Technologies):

Según Mikropoulos, & Bellou (2013), se refiere a un enfoque de la tecnología en la práctica educativa que se ajusta al enfoque construccionista, facilitando aprendizajes adaptativos basados en el contexto, al mismo tiempo que determinar el nivel de capacidad de aprendizaje. La existencia de artefactos que actúan como un objeto concreto, que da la herramienta a los usuarios para trabajar y construir sus modelos mentales de manera más fácil y efectiva.

Al mismo tiempo que proveen métodos o sistemas interactivos basados en inteligencia artificial, estas tecnologías comprenden un módulo de control, el procesador de inteligencia artificial y un módulo de visualización.

2 Aprendizaje electrónico (eLearning):

La noción de eLearning, integra múltiples aspectos desde el empleo de Tecnologías de la Información (TI), procesos y talento humano. Entre los más destacados se encuentran: Ingeniería de contenido, sistemas basados en Internet, aspectos de navegación para el aprendizaje en línea, espacios virtuales para comunidades de aprendizaje, aprendizaje ubicuo apoyado por Internet, aplicaciones móviles de eLearning, redes sociales semánticas, descubrimiento y explotación de estructuras sociales en e-learning, aprendizaje autorregulado, mecanismos de formación en atención, sistemas de tutoría adaptables, aprendizaje impulsado por las emociones, métricas de calidad del aprendizaje percibido y personalización de cursos, entre otros (IARIA, 2021).

3 Educación asistida por computadora (Computer Supported Education):

Aborda un amplio abanico de tecnologías y prácticas de aplicación, que hacen uso de múltiples plataformas de TI, procesos y competencias de talento humano. Sus campos de aplicación presentan fuertes vínculos con áreas de TI, Inteligencia Artificial y eLearning; para proveer capacidades orientadas a la adaptabilidad de los procesos de aprendizaje, monitoreo y control de los procesos de enseñanza-aprendizaje a través de múltiples tipos de métricas y medidas de desempeño, disponibilidad de plataformas virtuales, empleo de redes sociales para construir comunidades, aprovechamiento de teléfonos móviles y redes de comunicación de nueva generación, entre otras posibilidades.

Panorama de las tecnologías específicas emergentes

Educational robotics, está vinculado según Mikropoulos, & Bellou (2013) a cinco prestaciones de base tecnológica, a saber:

1) Construcción de conocimiento a través del diseño de proyectos significativos y representaciones de los estudiantes utilizando paradigmas.
2) Aprender haciendo en el mundo virtual y real proporcionando un espacio seguro para los problemas.
3) Conflicto cognitivo a través de la comparación entre causas y resultados.
4) Aprender mediante la reflexión ayudando a los estudiantes a representar sus conocimientos.
5) Aprender conversando mediante la colaboración, la discusión y la argumentación.

Intelligent Tutoring Systems, tienen que ver con las siguientes prestaciones de base tecnológica (Worcester Polytechnic Institute, 2013; Jambholkar,2019):

1) Aprendizajes adaptados al usuario mediante la configuración de un conjunto de problemas o preguntas por nivel de dificultad y evaluación actual del nivel de conocimientos y habilidades del alumno.
2) Sistemas basados en el contexto que recopilan información del entorno.
3) Medios educativos que incluyen la explicación de la pregunta en función de la deducción de inteligencia artificial, según lo solicitado para la orientación de la clase.
4) Sistema de adquisición de conocimientos basado en computadora.
5) Métodos para calificar automáticamente las preguntas de respuesta abiertas en una plataforma de aprendizaje en red en línea. 6) Sistema de tutoría automatizado sensible al afecto para identificar los estados emocionales del estudiante durante la experiencia de aprendizaje.

Artificial Intelligence Capacities, tienen que ver con las siguientes prestaciones de base tecnológica (Jiangxi Taide Intelligence Technology Co., Ltd., 2020):

1) Método para evitar la discriminación y el prejuicio mediante un robot de educación de inteligencia artificial, que implica juzgar si la diferencia de los resultados de la predicción está dentro de un rango o se requiere una revisión manual por parte de los humanos.
2) Aula inteligente no tripulada.
3) Plataforma de Big Data para aplicar modelos de evaluación de la capacidad de crecimiento de los estudiantes.
4) Sistema educativo de aprendizaje visual basado en la realidad artificial y la inteligencia artificial para personas sordas con herramienta opcional de lenguaje de señas.
5) Capacidades de recomendación de recursos de educación en línea basada en inteligencia artística.
6) Método de educación auto adaptativo basado en inteligencia artificial, que consiste en generar una solución de aprendizaje personalizada, para entrenar al estudiante para que aprenda de acuerdo con una solución de aprendizaje personalizada y ajustar dicha solución de aprendizaje.
7) Sistema de evaluación de la capacidad de innovación de la educación en inteligencia artificial.
8) Implica adquirir información de identificación del estudiante para realizar un aprendizaje basado en inteligencia artificial.

Artificial Intelligence, Personalized Learning Platform and Tool for Smart Learning, reúne tres nociones clave:

Big Data and Analytics, Big Data and Academic y Learning Analytics.
La primera noción, permite responder al volumen, la velocidad, la variedad y la veracidad de los datos.
La segunda noción, contribuye a concebir y desarrollar procesos de decisión orientados por datos con impacto significativo en asuntos de interés como la vinculación de nuevos estudiantes, los procesos de acreditación o los asociados a los rankings, entre otros.
La tercera noción, se centra en los procesos de aseguramiento del aprendizaje, incluyendo las capacidades de personalización, construcción de perfiles, empleo de reglas de decisión y trazabilidad del proceso de aprendizaje.

Intelligent Teacher Dashboards, involucra prestaciones vinculadas con:

1) Surgimiento del diseño de paneles de control de profesores, que los empoderan al brindarles acceso a evidencia cuantificable del desempeño de los estudiantes y los procesos de aprendizaje autorregulado (PAA), a través de trazos de actividad (por ejemplo, gráficos de barras que muestran tasas de respuesta correctas e incorrectas, etc.) y datos de PAA (p.ej , seguimiento ocular sobre contenidos, archivos de registro que capturan la selección de características, etc.).
2) Los tableros de control se combinan con tecnologías de aprendizaje avanzadas, como simulaciones, sistemas de tutoría inteligentes y juegos colaborativos.

Virtual Labs and Virtual Classrooms, involucra prestaciones vinculadas con:

1) Laboratorios o aulas en línea listos para usar sin complementos ni software adicional requerido; los estudiantes simplemente acceden directamente al sitio web. En este tipo de entornos, los profesores pueden entregar sus instrucciones de manera sincrónica o asincrónica.
2) Un asunto clave, es lograr que la plataforma de software en el sitio Web ofrezca una sensación personal, que habilite la realización de un experimento real o de una clase real.