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CALM: un modelo de aprendizaje personalizado y adaptativo

Desde hace años venimos contemplando cómo nuestra sociedad ha cambiado de la mano de la evolución de las Tecnologías de la Información (TI). Nos encontramos en un entorno que cambia constantemente, en el que la información se renueva continuamente, lo que nos lleva a un aprendizaje dinámico, continuo, y cuyas barreras están desapareciendo, hacia un aprendizaje global. Con esto, la educación está inmersa en un proceso de cambio, de una transformación que permita hacer frente a estas nuevas características y necesidades que presenta la sociedad en este nuevo entorno, una transformación digital. Se trata de una forma diferente de aprendizaje en la que, además, los espacios educativos se están deslocalizando. Y en este proceso de transformación, el potencial y el rápido crecimiento de las tecnologías de la información pueden tener un papel crucial y conformar la base para una verdadera evolución en este entorno digital. Sin embargo, la situación actual es que estas expectativas no se han cumplido, el uso de las TI en educación no está logrando el efecto que se esperaba, no están contribuyendo a una verdadera transformación del proceso de aprendizaje. Y es que, entre otras razones, el uso que se está haciendo de las TI es de meras herramientas complementarias, un uso superficial, cuando deberíamos emplearlas para poder profundizar en el proceso de aprendizaje. Para conseguir un cambio significativo, esa transformación que se pretende, debemos ir más allá. Por esta razón, proponemos un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado, que sirva de base para crear un sistema de aprendizaje que permita cubrir las necesidades detectadas en la sociedad digital sin descuidar los objetivos intencionales educativos. Un modelo que hemos llamado CALM, acrónimo de Customized Adaptive Learning Model. Se trata de un modelo que se adaptará a las características y al estado de cada aprendiz y que busca acrecentar su motivación, ofreciéndole autonomía en su propio proceso de aprendizaje, en un ciclo continuo de mejora. Todo ello diseñado y supervisado en todo momento por el docente, cuyo papel consideramos crucial en este proceso. En este modelo, el contenido está dividido en competencias, que serán los conocimientos, las habilidades y las aptitudes que los aprendices irán adquiriendo, dispuestas en forma de grafo dirigido o, como lo llamamos, mapa de competencias. Estas competencias serán desarrolladas a través de actividades que irán realizando, y será el propio sistema, a través de lo que llamamos el motor de selección, el que asigne a cada aprendiz en cada momento la actividad que considere más apropiada. Por su parte, el docente será el que diseñe todo el conjunto de aprendizaje, creando las competencias y configurando el mapa, y añadiendo las actividades. Después, podrá en todo momento supervisar el proceso de todos los aprendices, analizando su progreso y estado, tanto colectivo como individual, y gestionarlo a través de un factor clave que introducimos en el modelo: las estrategias instruccionales. A través de ellas, el docente podrá guiar al modelo en la selección de actividades, de modo que, a pesar de que este analiza de forma dinámica las características de cada aprendiz para asignarles una actividad, la estrategia docente marcará la decisión a tomar, según los criterios que el docente considere apropiados, individual o globalmente. Para comprobar que las características de nuestro modelo, hemos puesto en práctica el modelo a través de una prueba con una plataforma piloto, usada por estudiantes y docentes reales, obteniendo unas valoraciones muy positivas por ambas partes. Con CALM, hemos propuesto una base para construir un sistema de aprendizaje inteligente con el que cubrir las necesidades educativas que presenta nuestra sociedad actual, a través de un aprendizaje adaptativo y personalizado, teniendo siempre presentes los objetivos docentes.

Identiferoai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/128971
Date18 July 2022
CreatorsReal-Fernández, Alberto
ContributorsLlorens Largo, Faraón, Molina-Carmona, Rafael, Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
PublisherUniversidad de Alicante
Source SetsUniversidad de Alicante
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
RightsLicencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess

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