Archive for complejidad

Mapa conceptual de la actual ‘Economía emergente del conocimiento’

Como contextualización de partida del Modelo Suricata, y del perfil ‘eAprendiz’ resultante, se muestra un Mapa conceptual de la actual ‘Economía emergente del conocimiento’, y su impacto en el ámbito actual del Trabajo (digital). Dicho mapa, aunque actualizado y com aportaciones personales, toma  como documento original de partida, ‘The next revolution in interactions’.

 

Economia emergente-networking global pag web

Carta de Principios y Derechos de estudiantes y profesores de la Sociedad Digital

Carta de Principios y Derechos de estudiantes y profesores de la Sociedad Digital: una nueva VISIÓN para la educación, la docencia y el aprendizaje.

En el ámbito de la Sociedad Digital hiperconectada, con los contínuos avances de la tecnología y su impacto en la forma de enseñar y aprender, es necesario garantizar principios y derechos de estudiantes y profesores (y en general ciudadanos), en el aprendizaje y enseñanza actual, que conlleven una práctica personal y docente (online y presencial) transformadora , acorde con la capacitación y empoderamiento personal requeridos por esta Sociedad en Red, global y compleja.

Carta de principios y derechos para estudiantes, y profesores, de la Sociedad Digital

carta de principios y derechos  estudiantes y profesores

 

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La encrucijada de la Universidad actual, según Don Tapscott…

La encrucijada de la Universidad actual según Don Tapscott…
Excelente síntesis (Discovery Learning Is the New Higher Learning),  acerca de la encrucijada actual en la que se encuentran las Universidades, no solo por lo que se dice sino por quién lo dice, Don Tapscott. A continuación se muestra dicha síntesis, con algún pequeño añadido por mi parte.

Imagen… the concept of education of children. the generation of knowledge, (http://www.shutterstock.com/pic.mhtml?id=103580057)

1.- Las universidades se encuentran ante una situación de riesgo evidente. A la pérdida del monopolio del conocimiento por una parte, y por otra, y mas importante todavía, el riesgo que supone el creciente vacío que se está formando entre el modelo docente que, en general, se oferta (centrado en el profesor, unidireccional, el mismo para todos y con el estudiante aislado en el proceso de aprendizaje), y la manera natural de aprender de los jóvenes actuales, inmersos desde un principio en un entorno tecnológico ‘online’, hiperconectado/interactivo y de exploración/participación, como es Internet.

Dicho entorno, al igual que a algunos de nosotros nos marcó la actitud de pasividad de la radio y televisión,    les ha marcado y les marca  de tal forma que necesitan explorar por su cuenta, no depender completamente de lo que dice el profesor. Necesitan participar en conversaciones animadas e interactivas como contrapunto de las tradicionales ‘clases magistrales’, etc., de tal modo que, si las universidades desean prosperar, o en algunos casos simplemente permanecer, necesitan implicarse en un nuevo modelo pedagógico, con el correspondiente proceso de asimilación y transformación que ello supone.

2.- Al mismo tiempo, las universidades se encuentran ante una gran oportunidad.

En la actualidad, existen tecnologías que permite liberar a los profesores de la transmisión de información, a la vez que ‘promover’ experiencias de aprendizaje personalizadas, mediante software adecuado, discusiones en grupos pequeños y el desarrollo de proyectos. El rol de los profesores, si cabe, es mas importante en la actualidad. Pero es exigente. Aquellos que deseen permanecer relevantes tendrán que comenzar, si no lo hacían ya, a escuchar y conversar con los estudiantes, alejándose de un estilo de transmisión y adoptando otro interactivo. Se necesita personalizar el aprendizaje a las preferencias o estilos de aprendizaje de cada cuál. Al mismo tiempo, se necesita también estimular a los estudiantes a descubrir y colaborar mas allá del aula, de manera informal.

Independientemente de la necesidad de adquirir una base de conocimientos y habilidades, lo mas importante es el desarrollo de la capacidad de aprendizaje personal permanente, a lo largo de toda la vida, de reflexionar, investigar, encontrar información pertinente y fiable, analizar, sintetizar, contextualizar y pensar críticamente. Desarrollar la capacidad para aplicar nuestro conocimiento a la resolución de problemas; para colaborar, compartir y comunicar.

Para facilitar este proceso de transformación, se requiere un nuevo modo de pensar y actuar. Se requiere que la universidad del S.XXI  forme parte de  redes y ecosistemas, no permanecer aislada. Universidades y profesores deberíamos contribuir al desarrollo de una plataforma abierta y global de recursos educacionales(OER). Una Red Global de Educación Superior, a la que los ‘estudiantes’ y ciudadanos, en general, tuvieran acceso libre a lo largo de toda su vida.

Ello no es un sueño, es una necesidad. La oportunidad de las Universidades está en abrirse y abrazar un aprendizaje colaborativo y autogestionado, una producción de conocimiento colaborativo que ayudara al diseño y consolidación de un nuevo modelo de desarrollo sostenible global, de una sostenibilidad medioambiental, económica  y social.

Imagen… the concept of education of children. the generation of knowledge,

THINKING IN NETWORK TERMS ( Albert-László Barabási)

EDGE…  fiel a su lema  ”Edge is a Conversation” (‘To arrive at the edge of the world’s knowledge, seek out the most complex and sophisticated minds, put them in a room together, and have them ask each other the questions they are asking themselves’), y como evento especial sobre “Computational Social Science” (nuevo dominio de conocimento)  , ha publicado un número de conversaciones (videos y textos) – con Dirk HelbingNicholas A. ChristakisJ. Craig VenterJ. Craig Venter, Cesar HidalgoSandy Pentland, and Albert-László Barabási-,  relacionadas  con “Big Data”, “Linked Data”, “Data Science”, “Web Science”, “Semantic Web”, y “Network Science”.

En esta ocasión, nuestro interés se centra en presentar la conversación  “THINKING IN NETWORK TERMS”, mantenida con Albert-László Barabási (referencia clave en el estudio de redes), profesor y director del Northeastern University’s Center for Complex Network Research. A continuación  un resumen de la mencionada conversación con Barabási.

Contextualización.- Hasta ahora, aunque siempre habíamos vivido en un mundo interconectado, no éramos del todo conscientes. En cualquier caso, hasta hace aproximadamente una década, nunca habíamos percibido la conectividad como algo cuantificable, como algo que podía ser descrito y medido. En la actualidad, gracias  a la innovación tecnológica (Internet, ‘social media’,  tecnologías inalámbricas, telefonía móvil, Google, Twitter, Facebook, …), disponemos de formas de cuantificar el proceso de interrelación o conectividad entre nodos, habiéndose producido un cambio drástico que nos está forzando a pensar, cada vez más, en la hiperconectividad manifiesta y en su impacto en nuestras vidas diarias, lo que nos lleva a plantearnos (según Barabasi) preguntas tales como:

¿qué significa formar parte de la ‘red’?, ¿qué significa pensar en términos de red?, ¿qué significa ser capaces de comprender y aprovecharnos de las ventajas de la conectividad?

La Ciencia de las Redes. Durante la última década, Barabasi, estuvo ocupado en cómo describir matemáticamente la conectividad. En una primera etapa, debido a la existencia de grandes cantidades de datos (gracias a Internet y a otras tecnologías avanzadas), se produjo el nacimiento de la ‘Ciencia de las Redes’, gracias a la cuál se posibilitaba ‘observar la conectividad, medirla y visualizarla (‘mapping’). En efecto, una vez se dispone de ‘datos’, existe la posibilidad de construir una teoría, lo que a su vez conlleva alcanzar una cierta capacidad de predicción y testeo, obteniendo como resultado un nuevo campo o dominio del conocimiento que llamaremos ‘Ciencia de las Redes’ (‘Network Science’), que nos permite conocer con quién estamos conectados, dónde están nuestros enlaces (personales, sociales, económicos, profesionales,…), al tiempo que comenzamos a visualizar el ‘timing’ de nuestras actividades.

Libro LINKED , imagen.- Fundación Telefónica

En una segunda etapa, Barabasi, se plantea la aplicación de la ‘Ciencia de las Redes’ a las Ciencias Sociales, a la ‘dinámica humana’. Desde hace mucho tiempo, las Ciencias Sociales han tratado de descubrir el comportamiento humano, basándose en la observación, entrevistas y cuestionarios, de pequeñas muestras. Durante la última década, de manera creciente, gracias a la facilidad de acceso a Internet y a la disponibilidad, más o menos generalizada, de múltiples dispositivos tecnológicos personales, nuestra actividad diaria queda registrada en gran medida, a partir de los múltiples flujos de datos que generamos (nuestra traza digital). Con ello no solo las Ciencias Sociales han cambiado, sino que se ha creado una nueva forma de pensar acerca del comportamiento humano y de los datos, debido a que por una parte  han logrado independizarse de la obligación de descansar en entrevistas, y por otra parte se tiene en la actualidad inmensas cantidades de datos objetivos, relativos a lo que hace la gente, con quién se comunica, con qué frecuencia, cuando, desde dónde, etc. Los datos disponibles potencialmente son tan ricos, que se puede pensar en comenzar a establecer tendencias, patrones de comportamiento, establecer hipótesis, etc. Notemos que, por primera vez, podemos conocer de manera objetiva qué está haciendo la gente, sin prejuicios, ni mentiras, sin engañarnos a nosotros mismos, tratando de presentar una imagen diferente de la que realmente somos.

Como resultado de todos estos avances tecnológicos, se dispone de una gran cantidad de datos acerca de nosotros, para los que el problema no tanto es como capturarlos y almacenarlos (problema meramente tecnológico), sino ¿cómo generar significado (‘sensemaking’) a partir de ellos?. Es decir, existe una gran cantidad de datos acumulada acerca de nosotros y necesitamos conocer cómo generar significado asociado a los mismos, lo que ha generado la emergencia de diferentes denominaciones tales como: ‘Ciencia de las Redes’, ‘Dinámica Humana’, ‘Ciencia Social Computacional’ y, quizás la más extendida, ‘Big Data’, relativas al interés generalizado de: – comprender el comportamiento de los Sistemas Complejos, – describir el actual mundo hiperconectado en que vivimos. En particular, el autor, muestra abiertamente sentirse fascinado por…

“can we ever use data to control systems? Could we go as far as, not only describe and quantify and mathematically formulate and perhaps predict the behavior of a system, but could you use this knowledge to be able to control a complex system, to control a social system, to control an economic system?”

En la Edad de las REDES, la CIENCIA tiene que cambiar. Independientemente de que se trate de problemas económicos, biológicos, medioambientales, o sociales, el problema es el mismo: pensamos adecuadamente acerca de problemas aislados, pero no de problemas relacionados. Desconocemos el ‘mapping’, la interdependencia, la hiperconectividad entre las partes (la brecha de la Complejidad). Necesitamos construir la nueva ciencia que responda a los desafíos que tenemos en la actualidad: “desafíos de generación de significado, a partir de la ingente cantidad de datos de los que disponemos”; “del estudio de las partes, al estudio de la interacción entre las partes”; “del reduccionismo al holismo”. Por ejemplo, en el ámbito de la biología. El proyecto Genoma es una extraordinaria aportación del tradicional planteamiento reduccionista de la ciencia, pero no es suficiente. No significa, obviamente, que el Genoma no tenga sentido. Es fundamental, imprescindible, aunque insuficiente (‘conocer acerca de las partes’). Del mismo modo, continúa Barabasi, la Ciencia Social Computacional trata de desarrollar un nuevo dominio del conocimiento que contemple múltiples perspectivas, intereses y necesidades distintas, frente a una línea de pensamiento único (existencia y valor de la diversidad). El presente desafío científico no está todavía asimilado, aunque está empezando a cambiar. Creciente influencia de las ‘redes’ (y ‘ecosistemas’), como soporte o modelo para comprender (mediante la percepción de patrones) el complejo mundo que nos rodea (‘generación de significado’).

Privacidad y Big Data. Observando la secuencia de tecnologías que estamos usando estos últimos diez años, y haciendo una proyección hacia el futuro, Barabasi concluye: “Debemos asumir que, en un futuro, no habrá nada privado”. Pensemos acerca de ¿qué está sucediendo en el mundo online?. Empezó MySpace donde uno era completamente anónimo, podía suceder que revelaras a tus amigos quién eras, pero se vivía en un mundo anónimo. ¿Qué hizo Facebook, que no había hecho MySpace?. Se hizo no anónimo. Tenías que aceptar tu nombre. No se ocultaba uno detrás de algún nombre. Te forzaba a decir quién eras. Aunque podías conservar privados tus pensamientos e información, compartiéndolo sólo con tus amigos. Luego vino Twitter y dijo que el problema con Facebook es que compartes sólo con tus amigos. ¿Por qué no compartir con todo el mundo?.  Ahora tenemos Twitter, donde todos tus pensamientos  que deseas compartir se difunden a cualquiera que pueda y desea oírlo.

La tendencia, pues, es que ‘a mayor divulgación, menor anonimato, y mayor éxito’. En cualquier caso, vivimos en una situación inestable, en la que el acceso a los datos, no ha sido resuelto adecuadamente, puesto que existen (parece lógico) limitaciones legales en cuanto a qué datos podemos conseguir (derecho a la privacidad de los datos). En este sentido, la comunidad científica deberá encontrar la manera de resolver el problema actual, porque estos datos (en su mayoría en manos privadas) no solo tienen un gran valor económico (razón por la que Google y Facebook, p.e., protegen sus datos), sino que tienen un gran valor para la sociedad. Se necesita alcanzar un cierto consenso social por el que los datos puedan ser compartidos por los diferentes actores que, bajo garantías, puedan generar valor social compartido a partir de ellos.

Model Thinking

¿Cómo tratar de comprender, de generar significado del mundo complejo e incierto en el que vivimos?… mediante el uso y comprensión de diferentes modelos. Esta es la propuesta que nos ofrece el curso  ‘Model Thinking‘, abierto y online, ofrecido por  Scott E. Page (Universidad de Michigan), en la plataforma Coursera.  Con el curso, pues, se pretende   enseñar en general a pensar  mediante modelos  y, en particular, a usarlos para generar significado del mundo complejo que nos rodea.

¿Por qué el uso y comprensión de modelos puede convertirnos en  mejores ‘pensadores’?. Aunque los modelos son algo relativamente reciente, en la actualidad están presentes en todas partes y dominios del conocimiento (economía, biología, metereología, dinámica social, aprendizaje, etc), y  como abstracciones de la realidad, son una simplificación de la misma, aunque ‘algunos son útiles’. Los modelos nos ayudan a organizar la información (en particular, la gran cantidad de datos e información disponibles a partir de Internet y los nuevos ‘social media’),  nos permiten comprender diferentes patrones de  comportamiento de los datos, tomar mejores decisiones, hacer predicciones y diseños,  establecer estrategias y acciones  efectivas, y en general nos hacen mejores pensadores y ciudadanos.

Mediante el curso ‘Model Thinking’, se nos ofrece aprender una variedad de  modelos con el objetivo de:

  1. To be an intelligent citizen of the world
  2. To be a clearer thinker
  3. To understand and use data
  4. To better decide, strategize, and design

¿Qué es Model Thinking?

“Model thinking is bringing together what you know about models in general and about various models in particular, to develop and refine a quality model for accessing information about an object, people, or phenonomia for the purposes of describing, communicating, understanding and/or making predictions”.