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El Marco de Experiencia de Aprendizaje de 2U, o LXF, es una guía basada en la investigación que ayuda a los educadores a diseñar y entregar experiencias de aprendizaje digital efectivas y atractivas. El LXF se basa en tres pilares fundamentales del aprendizaje: Siente, Haz y Piensa.

Siente

El aprendizaje efectivo viene impulsado por la motivación intrínseca, el aprendizaje autorregulado y la mentalidad orientada hacia el aprendizaje. Los estudiantes aprenden mejor cuando están motivados desde el interior, tienen control sobre su propio aprendizaje y mantienen una mentalidad abierta y adaptable hacia el aprendizaje.

Haz

Los alumnos aprenden mejor “haciendo”, y “haciendo en el contexto”. El LXF promueve la alineación de la instrucción con los objetivos de aprendizaje, la gestión de la carga cognitiva, el desafío y la complejidad, y la práctica en el contexto real. El enfoque se basa en la idea de que los alumnos aprenden mejor cuando “aprenden haciendo” y “pensando en lo que hacen”.

Piensa

La reflexión es un componente crítico del aprendizaje. Los estudiantes aprenden mejor cuando tienen la oportunidad de pensar en lo que están aprendiendo y cómo lo están haciendo. El LXF promueve la retroalimentación formativa, la metacognición y el aprendizaje social.

El LXF también destaca la importancia de impartir un aprendizaje digital eficaz. Esto se logra mediante la combinación de sesiones en directo, materiales de aprendizaje asíncronos y experiencias en persona. El objetivo es que los estudiantes tengan una experiencia de aprendizaje que no sólo facilite el dominio de conocimientos y habilidades, sino que también fomente prácticas personales que apoyen el aprendizaje a lo largo de la vida.

En resumen, el Marco de Experiencia de Aprendizaje de 2U proporciona una serie de principios basados en la investigación para ayudar a los educadores a diseñar e impartir experiencias de aprendizaje efectivas y atractivas en un entorno digital.

Detalle de los 17 puntos del Marco de Experiencia de Aprendizaje de 2U

1. Motivación intrínseca: Los alumnos aprenden mejor cuando están motivados por razones internas en lugar de recompensas o consecuencias externas. La motivación intrínseca impulsa el compromiso y la persistencia en el aprendizaje.
2. Aprendizaje autorregulado: Los estudiantes aprenden mejor cuando asumen la responsabilidad de su propio aprendizaje. La autorregulación implica que los estudiantes tomen decisiones sobre cómo abordar su aprendizaje y cómo modificar sus enfoques para mejorar.
3. Objetivos de aprendizaje y mentalidades: Los estudiantes aprenden más cuando se centran en el dominio de la materia en lugar de obtener buenos resultados en una evaluación y cuando creen que son capaces de aprender y crecer.
4. Alineación de la instrucción: Los estudiantes aprenden mejor cuando las estrategias de enseñanza y las evaluaciones están alineadas con los objetivos de aprendizaje claros.
5. Carga cognitiva: Los alumnos aprenden mejor cuando la carga impuesta a la memoria de trabajo en el proceso de aprendizaje es gestionada adecuadamente. Evitar sobrecargar la memoria de trabajo puede facilitar el aprendizaje.
6. Desafío y complejidad: Los estudiantes aprenden mejor cuando el aprendizaje requiere esfuerzo. Algunas tareas de aprendizaje pueden parecer difíciles, pero en realidad introducen dificultades que ayudan a promover la retención y la transferencia a largo plazo.
7. Conocimientos previos: Los alumnos aprenden mejor cuando pueden conectar los nuevos conocimientos con los conocimientos previos. Aprovechar los conocimientos existentes facilita y acelera el aprendizaje de nuevos conocimientos.
8. Modalidad: Los estudiantes aprenden mejor cuando la práctica y los contenidos didácticos se imparten en un modo adecuado a sus necesidades pedagógicas.
9. Práctica en contexto: Los estudiantes aprenden mejor cuando los conocimientos y habilidades se practican en un contexto. El aprendizaje en contexto ayuda a los estudiantes a desarrollar conocimientos que son útiles y no inertes.
10. Dificultades deseables: Los alumnos aprenden mejor cuando el aprendizaje requiere esfuerzo. Algunas tareas de aprendizaje pueden parecer difíciles para el alumno, pero en realidad introducen dificultades que ayudan a promover la retención y la transferencia a largo plazo.
11. Práctica deliberada: Los estudiantes aprenden de la práctica consciente, cuidadosamente planificada y con retroalimentación.
12. Historias y ejemplos: Las historias y los ejemplos ayudan a los alumnos a aprender y retener información compleja.
13. Pensamiento experto: Los alumnos aprenden viendo cómo los expertos abordan los problemas y toman decisiones.
14. Feedback formativo: Los alumnos aprenden mejor cuando reciben información que les ayuda a evaluar y mejorar su rendimiento.
15. Aprendizaje social: Los alumnos aprenden mejor cuando tienen la oportunidad de exponerse a diferentes perspectivas trabajando con otros.
16. Metacognición: Los alumnos aprenden mejor cuando son conscientes de sus propios conocimientos, pensamientos y procesos de aprendizaje. Esta metacognición -o “pensar sobre el pensamiento”- ayuda a los estudiantes a comprender su propio aprendizaje, a elegir estrategias que les conduzcan al éxito y a transferir lo aprendido a nuevos contextos con mayor confianza.

Estos 16 principios, basados en la ciencia del aprendizaje, proporcionan una guía para diseñar experiencias de aprendizaje efectivas y significativas en el entorno digital de 2U.

2U Framework for learning experience

Puedes descargar la presentación del vídeo.

En el entorno educativo actual, la búsqueda precisa de respuestas en una gran cantidad de documentos, como transcripciones de videos, es una tarea esencial. En este artículo, exploramos una metodología innovadora que emplea modelos de embeddings y Sentence Transformers para mejorar significativamente la búsqueda de respuestas en este tipo de materiales.

Introducción

En este estudio, nos sumergimos en el desafío de mejorar la eficiencia y precisión de la búsqueda de respuestas en documentos extensos, priorizando las transcripciones de videos como fuente de información. Para lograrlo, aprovechamos la potencia de los modelos de embeddings y Sentence Transformers, que han demostrado ser herramientas revolucionarias en el procesamiento del lenguaje natural.

Proceso de Búsqueda Optimizado

Nuestro proceso de búsqueda optimizado se divide en varias fases cruciales:

1. Preprocesamiento Inteligente: Iniciamos el proceso dividiendo las transcripciones de videos en segmentos más manejables. Aquí, la elección entre mantener las mayúsculas y minúsculas del texto original juega un papel clave. Algunos modelos de Sentence Transformers pueden aprovechar las mayúsculas y minúsculas para comprender mejor el contexto y la estructura de las frases. Sin embargo, también consideramos el impacto de esta decisión en la eficiencia de la búsqueda.

2. Creación de Embeddings Semánticos: Utilizamos el modelo Sentence Transformer para generar embeddings semánticos de alta dimensionalidad para cada fragmento de texto. Estos embeddings capturan la esencia de las frases y las preguntas en un espacio numérico, lo que facilita la comparación y búsqueda eficiente. 3. Evaluación de Distancias: Implementamos funciones de distancia, como la similaridad del coseno, para medir la relación entre los embeddings de las preguntas y los embeddings de las respuestas. No obstante, consideramos cuidadosamente la incorporación de una distancia máxima en el cálculo de embeddings para filtrar resultados que no sean lo suficientemente relevantes. 4. Ajustes de Suma y Ponderación: A medida que evaluamos las respuestas en función de las distancias calculadas, introducimos una función de suma de la distancia inversa en la ecuación. Esta función pondera los resultados, lo que permite dar más importancia a las respuestas que son más cercanas a la pregunta. Además, experimentamos con distintos ajustes para ponderar los primeros embeddings frente a los últimos, buscando un equilibrio óptimo.

Ajuste Fino y Modelos Especiales

Reconocemos la importancia del ajuste fino de nuestros modelos. Exploramos la posibilidad de mejorar los Sentence Transformers mediante pares de frases etiquetados con similitud. Esto implica ajustar modelos preentrenados para que se adapten mejor a nuestros datos y contexto. Además, investigamos modelos especiales como BERT y modelos multilingües para maximizar la precisión y eficacia de la búsqueda.

Evaluación y Próximos Pasos

Para evaluar nuestro enfoque, pretendemos crear un conjunto de preguntas y respuestas para pruebas iniciales. En los próximos pasos, trabajaremos en la automatización de nuestro proceso mediante el uso de la API de CharsGPT4 y ajustaremos parámetros clave para optimizar la búsqueda. Sin embargo, reconocemos la necesidad de pruebas más rigurosas con preguntas auténticas generadas por estudiantes.

Retos y Oportunidades

Enfrentamos retos en la elección de la base de datos de vectores y la segmentación de texto, que afectan tanto la velocidad como la calidad de los resultados. Sin embargo, cada desafío es una oportunidad para mejorar nuestra metodología y ofrecer una solución más precisa y rápida.

Conclusiones

Nuestro estudio pone de relieve la transformación que los modelos de embeddings y Sentence Transformers pueden llevar a cabo en la búsqueda de respuestas. A medida que continuamos refinando y adaptando nuestros métodos, visualizamos un futuro donde la búsqueda eficiente y precisa de información en documentos extensos se convierte en una realidad, beneficiando a la educación y la investigación en diversos campos.

Cuando nos pasan un vídeo con mucho ruido en el audio podemos utilizar Audacity y Avidemux para limpiar el audio y volverlo a insertar en el vídeo.

En el vídeo os comento cómo solucionar eLproblema que aparece cuando Power BI confunde las provincias españolas con estados de otros países.

En el vídeo os comento distintos programas cliente que puedes usar para trabajar con bases de datos SQL.

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Veremos los comandos SQL para insertar, borrar y cambiar registros en tablas.

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Tratamos los distintos tipos de datos en bases de datos SQL.

Vemos algunos modificadores del comando SELECT de SQL

Tratamos en el vídeo el comando de SQL para hacer consultas, SELECT:

En este post veremos algunas generalidades sobre el lenguaje SQL y un emulador para poder practicar.

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