«MOOC #STEAM4ALL, impulsando la diversidad y la inclusión en STEAM»

Fecha

21-05-2021

Conferenciantes

Carina González y Pedro Plaza

Resumen

A lo largo de esta charla, Carina y Pedro nos hablarán sobre el MOOC en el que han colaborado. Este se centra en la presentación de una combinación de metodologías de enseñanza, herramientas de robótica educativa y una metodología de gestión del aprendizaje de los alumnos. Todo ello enfocado a reforzar la presencia de las mujeres en la ingeniería, además de otros colectivos infrarrepresentados en ingeniería de una fomentando la diversidad y la inclusión. Este curso se desarrolla en colaboración con la Sociedad de Educación del IEEE, el DIECCTQAI (Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática) de la UNED, el IEEE, el Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE, la Rama de Estudiantes del IEEE de la UNED y Plaza Robótica.

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Biografía de los autores

Carina González

Carina González es Catedrática de Arquitectura de y Tecnología de Computadores en el Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la Universidad de La Laguna (España).  Es Doctora en Informática (2001) por la Universidad de La Laguna y Doctora en Ciencias Sociales y de la Educación (2020) por la Universidad de Huelva (España). Es experta en e-learning, gamificación y estudios de género relacionados con ingeniería. Es miembro senior del IEEE, contribuyendo en el Capítulo de Educación e impulsando la igualdad y la equidad en los estudios de ingeniería.

Pedro Plaza

 

Pedro Plaza se doctoró en Ingeniería Industrial por la UNED, es experto en sistemas electrónicos y tiene una amplia experiencia en el diseño de sistemas electrónicos para el control del tráfico ferroviario. Además, es miembro senior del IEEE, contribuyendo, entre otras cosas, como presidente de la rama estudiantil del IEEE en la UNED. 

«Evaluación entre pares en entornos masivos abiertos»

Fecha

21-05-2021

Conferenciante

Félix García Loro

Resumen

Las actividades de evaluación entre pares podrían ser una de las pocas alternativas de evaluación personalizada escalable en los entornos de los Cursos Online Masivos y Abiertos (MOOC) y la única opción para proporcionar una evaluación formativa. Uno de los principales hándicaps de la realización de actividades de evaluación entre iguales, especialmente cuando la puntuación se utiliza como parte de la evaluación sumativa, es que añade un alto grado de incertidumbre a las calificaciones. Mediante un análisis de la fiabilidad de las evaluaciones entre iguales llevadas a cabo en 63 MOOCs se han analizado distintos factores.

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Biografía del autor

Félix García Loro

Félix García es Ingeniero Industrial y Doctor Ingeniero Industrial por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). En la actualidad trabaja como investigador y profesor en el departamento de Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Control, Telemática y Química Aplicada a la Ingeniería (DIEECTQAI) de la UNED.

Las 7Cs del Diseño de Aprendizaje

Fecha

26-03-2021

Conferenciante

Gráinne Conole

Resumen

Las tecnologías digitales ofrecen una gran cantidad de formas en las que los alumnos pueden interactuar con multimedia enriquecida, comunicarse y colaborar. Pueden apoyar diferentes enfoques pedagógicos (como el aprendizaje basado en problemas, el aprendizaje dialógico y la colaboración). Sin embargo, a pesar de que los profesores no utilizan las tecnologías de forma extensiva, carecen de las habilidades de alfabetización digital necesarias para aprovechar las posibilidades de las tecnologías digitales. En esta ponencia, Conole describirá el marco de las 7Cs del diseño del aprendizaje, que tiene como objetivo ayudar a los profesores a tomar decisiones de diseño más informadas que sean pedagógicamente eficaces y hagan un uso adecuado de las tecnologías digitales.

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Biografía del autor

Gráinne Conole

Gráinne Conole es consultora independiente y fue profesora y directora de la Unidad de Educación Abierta en el Instituto Nacional de Aprendizaje Digital de la Universidad de la Ciudad de Dublín. Antes de esto, fue consultora y profesora visitante en la Dublin City University. Ha trabajado en las universidades de Bath Spa, Bristol, Leicester, Open University UK y Southampton. Sus intereses de investigación se centran en el uso de tecnologías para el aprendizaje, incluidos los recursos educativos abiertos (REA) y los cursos en línea abiertos masivos (MOOC), nuevos enfoques para el diseño para el aprendizaje, las e-pedagogías y las redes sociales. Tiene una beca de enseñanza nacional de HEA y es miembro de EDEN y ASCILITE. Ha publicado y presentado más de 1000 charlas, talleres y artículos.

«Fallo en la interrupción: por qué la tecnología por sí sola no puede transformar la educación»

Fecha

21-05-2021

Conferenciante

Justin Reich

Resumen

Los cierres de escuelas generalizados no tienen precedentes, pero el uso de la tecnología educativa y el aprendizaje en línea, enseñar a las comunidades de refugiados y afectadas por desastres y ampliar las posibilidades de escolarización es bastante común. En Failure to Disrupt: Why Technology Alone Can't Transform Education, el profesor del MIT Justin Reich analiza la historia de los cursos guiados por instructores como los MOOC, las herramientas guiadas por algoritmos como los tutores adaptativos y los espacios guiados por pares como las comunidades de aprendizaje en red. Sostiene que la tecnología de la educación nunca ha transformado radicalmente las escuelas, pero existen herramientas y enfoques específicos que funcionan bien en ciertas materias con ciertos estudiantes. Busca analizar dónde la tecnología ha marcado la diferencia más positiva y comprender las barreras para la adopción y la implementación efectiva puede darnos pistas sobre cómo podemos hacer que el aprendizaje remoto e híbrido funcione mejor este año.

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Biografía del autor

Justin Reich

Justin es profesor asistente de medios digitales en el departamento de Redacción / Estudios de Medios Comparativos del MIT y director del Laboratorio de Sistemas de Enseñanza. Es el autor de Failure to Disrupt: Why Technology Alone Can’t Transform Education y el presentador del TeachLab Podcast. Obtuvo su doctorado en la Harvard Graduate School of Education y fue Richard L. Menschel HarvardX Research Fellow. Ha sido miembro del Centro Berkman-Klein para Internet y Sociedad. Sus escritos se han publicado en Science, Proceedings of the National Academy of Sciences, Washington Post, The Atlantic y otras revistas académicas y lugares públicos. Comenzó su carrera como profesor de historia en la escuela secundaria y entrenador de lucha libre y actividades de aventura al aire libre.

Predicción del riesgo de abandono en entornos de aprendizaje en línea

Fecha

26-03-2021

Conferenciante

Paola Velardi

Resumen

Los entornos de aprendizaje en línea han experimentado un aumento continuo durante la última década y un aumento repentino en el último año, debido a la pandemia provocada por el coronavirus. El uso generalizado de entornos de aprendizaje en línea  se ha traducido en un número creciente de inscripciones, incluso de estudiantes que habían abandonado anteriormente los sistemas educativos, pero también trajo consigo una tasa de deserción mucho más alta que en las aulas tradicionales. Este es un problema crucial ya que los cursos en línea se han expandido rápidamente: de los MOOC individuales a programas de estudio completos, también debido a la pandemia. La detección temprana de estudiantes en dificultades es un problema desafiante que puede mitigarse con el apoyo de métodos de vanguardia para análisis de datos y aprendizaje automático. En esta charla, presentamos una estrategia novedosa que explota tanto la información espacial oculta como los datos relacionados con el tiempo de las trayectorias de los estudiantes y se ocupa de los datos desequilibrados y los problemas de escasez de series de tiempo para resolver el problema de la predicción de abandono de los estudiantes. El enfoque propuesto supera a los métodos de vanguardia, particularmente en el caso complejo de los planes de estudio de larga duración (como los títulos en línea), un escenario que se pensaba que era menos común antes de la pandemia, pero que ahora es particularmente relevante.

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Biografía del autor

Paola Velardi

Paola Velardi es profesora titular de informática en la Universidad Sapienza de Roma, Italia. Su investigación abarca el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, la inteligencia empresarial y la web semántica, en particular la extracción de información web. Velardi es una de las cien científicas incluidas en la base de datos "100esperte.it" (traducido del italiano como "100 expertas"). Esta base de datos abierta en línea promueve el reconocimiento de las científicas mejor calificadas en el área de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM).