viernes, 28 de agosto de 2015

Fantasmas e invitados en los artículos científicos

Es lo que tiene.

Internet. Me refiero a lo que tiene Internet. Que con esfuerzo y tiempo y con ayuda del correo electrónico se pueden saber muchas cosas. John P. Walsh y Sahra Jabbehdari presentaron hace unos días en la convención anual de la Asociación Americana de Sociología un estudio sobre “invitados” y “fantasmas” en los artículos científicos (1*).

Los invitados

¿Sobre los “invitados”? Pues son esos que no han escrito una línea, no han revisado nada, no han participado en la investigación que se presenta, pero… sus nombres aparecen en la “cada vez más larga” lista de autores de un artículo.
Al menos un tercio de los artículos incluían como autor a una persona que no había participado en absoluto en la investigación previa o en la redacción del texto.

Los fantasmas

¿Sobre los “fantasmas”? Pues son los que sí que han colaborado en el texto, han participado en la investigación, han trabajado, ... Pero, ¡oh desgracia!, sus nombres no aparecen. Hay dos tipos de “fantasmas”: los que no “conviene” que aparezca porque existe un conflicto de intereses (ya saben, trabajan en una empresa etc. etc. etc.) y los, ¿cómo no?, becarios o estudiantes de postgrado que, además de llevar el café, también investigan. No hace falta decir que es una muy mala jugarreta para su desarrollo académico.
Al menos la mitad de los artículos no incluían como autor a personas que habían contribuido.
La siguiente tabla la reproduce Jaschik y es tan sugerente que no necesita comentario. Nos muestra el porcentaje de “fantasmas” encontrados según las disciplinas, con especial énfasis en los estudiantes de grado fantasmales.


Disciplina
% de artículos con estudiantes de grado fantasmas
% de artículos con algún fantasma
Agricultura
28%
67%
Biología
15%
56%
Informática/Matemática
30%
40%
Química
23%
45%
Ingeniería
50%
68%
Ciencias ambientales
30%
66%
Medicina
16%
55%
Física
17%
42%
Ciencias Sociales
30%
52%
TOTAL
22%
55%


Y es que es lo que tiene. Internet. Que al final todo se sabe.






(1*)
Walsh y Jabbehdari hicieron un estudio con 2.300 respuestas de autores “principales” de artículos académicos.
Su intervención ha despertado numerosos comentarios, por ejemplo:
Jaschik, s. (2015). Who Gets Credit? En ASA (24/8/2015).
https://www.insidehighered.com/news/2015/08/24/research-reveals-significant-share-scholarly-papers-have-guest-or-ghost-authors

Otro texto sobre el tema:
http://www.digital-science.com/blog/perspectives/more-confusion-do-we-all-agree-on-what-constitutes-authorship/

(2*) IMAGEN
Eurritmia: "Fantasma".
https://www.flickr.com/photos/eurritimia/8108954020
Distribuida bajo licencia CC

martes, 25 de agosto de 2015

Big data, analíticas de aprendizaje. ¡Vaya alforjas!

"Top Big Data accounts on Twitter"

Luca Naso ha preparado una lista de las 50 cuentas “Top Big Data accounts on Twitter” (principales cuentas en Twitter sobre "Big data").  Utilizando la API de Twitter y algo de programación obtuvo una lista de los 50 sitios más importantes que habían enviado tweets con "big data", considerando el número de re- tweets, tweets, favoritos y seguidores, normalizado al mes de Julio de 2015. Un excelente trabajo, un gran trabajo, un impecable matemáticamente hablando trabajo, y , sobre todo, un trabajo totalmente inútil. Porque, si Vd. desea aprender algo sobre Big data, lo último que debería hacer en su vida es seguir esas cincuenta cuentas de Twitter.

Y eso se descubre en los comentarios.

Porque resulta que al final esa información no tiene sentido: aparecen muy bien situados sitios que han mencionado 5 veces “big data” pero que no aportan nada en relación a ese tema. Por el contrario,  no aparecen sitios fundamentales sobre “big data” pero que, por la misma especialización de su contenido, tienen un público más reducido (= pocos seguidores, pocos retweets, …).

Por supuesto, podemos volver a modificar el peso de los parámetros y reconsiderar los criterios de selección. Podemos introducir millones de parámetros en superordenadores, pero, sabe, al final siempre parece faltar uno, justamente ese que hace que el resultado no sea una estupidez.

Me encanta el comentario del Dr. Vincent Granville cuando dice que prepararán su propia lista a partir de varias listas, “eliminando los falsos positivos e introduciendo los falsos negativos”. Es decir, trabajaran con millones de datos y varios estudios que utilizan grandes analíticas para al final arreglar los resultados “a mano”.

Pues sí, algo parecido pasa en Educación: utilizamos nuestras estupendas analíticas para estudiar datos de participación en Moodle y al final, de verdad, ¿qué sabemos?.  ¿Qué hay un alumno que ha completado sólo la mitad de las tareas y apenas ha participado en el foro y de ahí concluimos que está en riesgo de suspender? Para ese viaje no hacían falta alforjas (2*).


Pero, ¿sabemos al menos cómo se llama? ¿cuántos hermanos tiene? ¿qué lugar ocupa? ¿qué papel adopta en la familia? ¿cómo son sus padres? ¿qué tiempo le dedican? ¿qué tiempo dedican en su casa a leer? ¿cuáles son sus aficiones? ¿está enamorado? ¿correspondido? ¿qué le pasa a esa edad? ¿le interesa algo lo que le queremos enseñar?... y siguen mil preguntas, algunas de las cuales son relevantes para que el buen profesor sepa qué necesita y cómo ayudarle.

Creo que recoger información del alumno y analizarla puede ser bueno. Ojala el LMS nos proporcione esa información. Pero más importante es observarle en clase, ver esa mirada perdida, ese gesto, hablar con él de fútbol o de música, notar el brillo en sus ojos al sacar un tema… Por eso el Blended learning y la clase invertida tienen que orientarse en otro sentido: dar más tiempo al profesor/a para encontrarse con el alumno/a, conocerle, orientarle.

Para ese viaje, bien vale la pena llenar las alforjas.




Naso, L. (2015). Top "Big Data" accounts on Twitter. En Data Science Central (3/8/2015).

http://www.datasciencecentral.com/m/blogpost?id=6448529%3ABlogPost%3A307055

(2*)
“Para ese viaje no hacían falta alforjas”
Las alforjas eran el equivalente a las maletas, bolsas de tela u otros materiales con los enseres. El refrán hace referencia a cargar con mucho para algo que no lo necesitaba. O analizar millones de datos para llegar a conclusiones obvias.

sábado, 15 de agosto de 2015

Diez tecnologías emergentes, y alguna más

¡Déjenme dar algún martillazo!


En esta sociedad líquida y cambiante los educadores caemos en la ley de martillo (1*): dadle a un niño pequeño un martillo e inmediatamente comenzará a golperar todo lo que le rodea.

Dadle a un profesor una nueva tecnología, y ...

Así, que aquí van algunos martillos (o tecnologías para educadores) que nos sugiere Pamela DeLoatch (2*), eso sí, con algún comentario.


IMAGEN: Drew Bennett: If I had a hammer.
https://www.flickr.com/photos/abennett96/3469087769/
Distribuida bajo una licencia CC




1. Wearable tech (tecnología portátil para llevar encima)
Aunque las gafas Google están como están, es obvio el éxito de los Smart watches o relojes y otros dispositivos que permiten incorporar información de nuestro cuerpo a situaciones de aprendizaje en red y realidad aumentada. Personalmente creo que el precio y el cambio de hábitos en algunos casos no va a facilitar su implementación en los próximos dos años. Pero si Vd. tiene el dinero… son fascinantes.

 2. BYOD (lleve su propio dispositivo).
Siempre pensé que los ordenadores tenían un problema de personalidad: el único dispositivo que fue bautizado con la palabra “personal” (Personal Computer) y nosotros empeñados en prostituirlo entre varios dueños. Bueno, en serio. Hace años que trabajo así con mis alumnos (desde que fue posible tener netbooks por menos de 300 euros) y el cambio es cualitativo, no sólo de ahorro de tiempo o incremento de productividad, aparte de la mayor seguridad. Ahora dominan la herramienta, “su herramienta”, y pueden concentrarse en el aprendizaje, “su aprendizaje”.

3. Mobile learning (aprendizaje móvil)
¿Qué decir? Recordar que no es llevar los móviles a las aulas sino llevar las aulas a la vida… con ayuda de los móviles y las tabletas.

4. Cloud computing (computación en la nube)
Aunque mis alumnos a veces están en las nubes, algunos descubren dos cosas importantes:
La primera que eso es genial.
La segunda que la red en este país (España) es un asco y más les vale seguir teniendo la opción de trabajar cuando no hay acceso a Internet.

5. Collaborative (Compartir a través de las redes sociales)
Bueno, esto lo hacen nuestros estudiantes, nos guste o no a los profesores.

6. Openness (Apertura)
Contenido abierto, software abierto, cursos abiertos, recursos abiertos… y también, claro, los MOOCs. También es cierto que las empresas no se quedan de brazos cruzados y trabajan duro para defender su negocip, por ejemplo, con el “aprendizaje adaptativo” del que ya hablaremos.

7. 3D Printing (Impresión 3D)
Aquí se incluye no sólo las impresoras sino la creación de módulos lógicos o programas (littleBits o EdTechTitans). Y por supuesto la robótica. DeLoatch cree que faltan 4 o 5 años pero veo que está entrando con fuerza aunque limitado a cierto perfil de profesores.

8. Flipped, blended learning (Enseñanza semipresencial, la clase invertida)
Reconozcamos que el Blended Learning ha irrumpido de la mano de la “clase invertida” (Flipped classroom) aunque, para mí, es una mediocre implementación. Preferiría que se potenciara más el uso de recursos abiertos que no los soporíferos vídeos del propio profesor, y desde luego, la actividad tutorial personal, cara a cara.

9. Online learning
Otro lugar donde aparecen los MOOCs. Pero no son los únicos. El aprendizaje en línea está invadiendo nuestras vidas. Aunque recordemos que el online learning, también ligado a la educación no formal, se refiere a otras tantas cosas que estamos aprendiendo, por ejemplo, desde Youtube.

10. Gamification (Gamificación)
Enseñar deleitando, premios y competiciones… una vieja escuela ahora enriquecida con la minería de datos y la tecnología. La verdad es que funciona. No me gustaría que fuese el eje de ningún currículum, pero, funcionar, funciona. Claro que no siempre lo que funciona es lo mejor: la historia tiene muchos ejemplos de adoctrinamientos perfectos.

Y aquí termina Pamela DeLoatch, de quien lo que más me ha gustado es que ha agrupado estos 10 puntos en cuatro grandes ejes: individualización, información compartida, con las manos en la masa y flexibilidad.

Pero existen también otras tendencias. Por ejemplo, esa adopción a destiempo de la vieja Enseñanza Programada edulcorada con una minería de datos ingenieril y, en ocasiones, pueril en sus argumentos de venta. Por supuesto, me refiero al aprendizaje adaptativo, algo que puede funcionar excelentemente si se restringe a un momento y un lugar, y sólo para ciertos aprendizajes, quizás no los más interesantes, pero ciertamente deseados por muchos profesores y gestores educativos.

Si Ud. desea que sus alumnos escriban sin faltas de ortografía o dominen el cálculo aritmético, ¡no lo dude!, el aprendizaje adaptativo le va a solucionar la vida. Pero si está interesado en que sus alumnos escriban algo inteligente, brillante y creativo… bueno, quizás mejor escoja otra solución.

Las tecnologías en Educación se estudian íntimamente ligadas a métodos docentes y estrategias de aprendizaje. En ese contexto el aprendizaje auténtico y todo lo que se refiere al aprendizaje basado en problemas o en casos también faltaría en la lista. Las viejas webquest siguen ahí dando caña, pues no son sólo una oportunidad para el aprendizaje colaborativo.

Aunque Pamela DeLoatch no lo citó, incluí una referencia a la robótica en el apartado de 3D. Pero también está apareciendo un renovado interés por preparar a los estudiantes en la programación digital, y no sólo como respuesta a competencias específicas de tipo informático sino como instrumento al servicio del desarrollo de importantes competencias transversales.

Creo que Chadwick tenía razón. Y que tenemos muchos martillos a cual más atractivo.

De verdad, como educador me parece estar entrando en un mundo nuevo, nunca soñado, en el que puedo navegar con mis alumnos hacia cotas inimaginables. Es cierto que también veo la trampas que esconden algunas tecnologías (una gamificación que infantiliza, un aprendizaje adaptativo que sólo enseña lo que las máquinas hacen mejor, una superficialidad del conocimiento…) y los negocios que aparecen por detrás.

Pero, ¡déjenme dar algún martillazo!






(1*) La ley del martillo la leí de Chadwick en los años ochenta, posiblemente en la Revista de Tecnología Educativa que publicaba la OEA (hoy OEI).  Posteriormente encontré una autocitación de Chadwick en "Cuidado con las Computadoras", publicada en Artes y Letras el 19 de Abril de 1998. Así la referencia más antigua que puedo encontrar es:

Bartolomé, Antonio R. (1995). Algunos modelos de enseñanza para los nuevos canales. En Julio Cabero y Francisco Martínez (1995). Nuevos Canales de comunicación en la Enseñanza, pp. 121-143. Madrid: Centro de Estudios Ramon Areces. 1995. D.L. M-30918-1995. ISBN: 84-8004-161-7
http://www.lmi.ub.edu/personal/bartolome/articuloshtml/Bartolome_1995_Areces.pdf

(2*) DeLoatch, P. (2015). 10 Emerging Education Technologies. Edudemic, (13/08/2015).
http://www.edudemic.com/10-emerging-education-technologies/