Ubiquitous Collaborative Apps For Education

IoT y domótica en educación


Lo primero es tener claro qué es IoT: es una "red" dentro de la red general de datos, en la que existen objetos o dispositivos, que aportan y reciben datos desde otros objetos y dispositivos. ¿Qué se hace con esos datos? Poner a disposición el control de estos objetos a través de controladores de muy diversa índole. Pueden acceder a estados datos o generarlos, usuarios y de rutinas inteligentes, con total transparencia y seguridad.

¿Puede la educación beneficiarse de la IoT? Evidentemente, ya que los procesos de aprendizaje necesitan de interacción entre personas y herramientas didácticas. Estas herramientas didácticas se conformas en objetos de aprendizaje, si nos ofrecen posibilidades de aprender en ellos y valorar este aprendizaje. Pensemos en algo sencillo como un mapa de pared. Si este mapa es capaz de detectar que acciones se hacen en él y comunicar estos datos a una red de datos educativa, ya tenemos un objeto de aprendizaje dentro de la IoT. También podemos tener el control de luces, sonido, cerraduras, etc. Pero, también podemos tener objetos de aprendizaje de tipo virtual, de forma que puedan ser utilizados desde tablets, dispositivos móviles u ordenadores. IoT nos ofrece disponer de conocimiento y control de todo el entorno de aprendizaje que rodea a una acción formativa concreta.


Pensemos por ejemplo en una mesa de trabajo dotada de capacidad multimedia, sobre la que un grupo de alumnos puedan realizar un trabajo colaborativo en equipo. Este objeto, podría ofrecer tanto posibilidades de trabajo, como adaptación al contexto, como evaluación de lo que se realice, desde todos los niveles.

Todo esto nos lo ofrece la IoT y no creo que tardemos mucho en disfrutar de estos medios en nuestro entorno educativo.
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Parámetros ambientales a tener en cuenta #SCoLE


En un entorno presencial, es importante tener control sobre las condiciones ambientales en las que se desarrolla la actividad formativa [3]. Un factor de gran importancia, por ejemplo, es la hora en la que se está realizando la actividad, ya que este parámetro tiene una fuerte influencia la predisposición a aprender. Pero no sólo tenemos como factor ambiental la hora, existen otros que también son muy interesantes:

1.- Visibilidad. No existe objetos que incidan directamente en la visibilidad, pero podríamos considerar aspectos personales y subjetivos de los usuarios del espacio donde se desarrolla el proceso de enseñanza- aprendizaje. Los propios usuarios, dependiendo de sus características físicas, pueden generar problemas de visibilidad. También pueden darse problemas por las características visuales de cada persona.

2.- Luz ambiental y artificial. [1] Existe una entrada de luz exterior a través de un gran ventanal situado al final del aula. También existe una entrada de luz cenital (claraboya) situada en el techo del aula, a 3 metros del muro que linda con el pasillo de acceso. Su forma se puede ver en la siguiente foto:


Por otra parte, la relativa oscuridad del aula se ve compensada con el aporte artificial de luminarias distribuidas por caso toda el aula. Únicamente la zona donde está dispuesta la claraboya cenital, no dispone de un aporte de luz artificial directo. Todo esto nos lleva a proponer hacer un estudio más profundo de la iluminación en el aula.

3.- Temperatura. [2] El aula tiene un acondicionador de aire que permite mantener la temperatura estable y en valores medios confortables. Pero, la climatización se realiza por medio de salidas de aire (toberas) dispuesta en la parte superior de la zona docente. Estas toberas hacen que el aire incida de forma directa en los primeros metros del aula. En la práctica, los alumnos que están colocados en la zona donde incide el aire de forma directa, son más proclives a emitir protestas por frío, calor o incomodidad diversa. Estas circunstancias también nos llevan a pensar en un estudio más profundo de la incidencia del sistema de climatización en el espacio de aprendizaje.

4.- Presión atmosférica. Es conocido que los cambios en la presión atmosférica influyen de forma inconsciente en el comportamiento humano.

5.- Nivel de ruido. [2] Aquí podemos hablar de dos fuentes de ruido, interno y externo. El ruido predispone a la pérdida de atención, por lo que es muy interesante tener en cuenta este factor durante la realización de las actividades formativas.


Todos estos factores pueden ser medidos y controlados por medio de sensores adecuados. Sensores que compartan los datos con una red IoT, que no sólo informe de las incidencias que se puedan dar, sino que pueda actuar de forma inteligente ante las condiciones ambientales. Adicionalmente, la misma red IoT puede controlar las circunstancias del desarrollo de la actividad formativa e informar de los aspectos relevantes al docente y a los estudiantes. Esto lo iremos tratando en otros posts sucesivos.

Bibliografía:


[1] Jonassen, D. H. (1999). Designing constructivist learning environments. Instructional design theories and models: A new paradigm of instructional theory, 2, 215-239.

Nota: Problemas de iluminación:

Throughout the history of instructional design and technology, projects have failed most often because of poor implementation. Why? Because the designers or tech-nology innovators failed to accommodate environmental and contextual factors af-fecting implementation. Frequently they tried to implement their innovation without considering important physical, organizational, and cultural aspects of the environment in which the innovation was being implemented... For instance, many implementations of film and video failed because the physical environment couldn't be darkened sufficiently, adequate equipment wasn't available, or the con-tent of the film or video was inimical or culturally insensitive to the audience. So the message was rejected by the learners.

[2] Choi, H. H., Van Merriënboer, J. J., & Paas, F. (2014). Effects of the physical environment on cognitive load and learning: towards a new model of cognitive load. Educational Psychology Review, 26(2), 225-244.

Nota: Problemas de ruido ambiental y temperatura

Although it is clear that characteristics of the physical environment (e.g., high level of noise or high temperature) will affect cognitive load and learning, a prediction based on CLT would be difficult to make. In fact, with the exception of research into the processing of task-irrelevant details in the physical learning environment (Plass et al. 2013; Rey 2012, 2014), the role of the physical environment has largely been ignored in cognitive load research.

[3] Stahl, G. (2005). Group cognition in computer‐assisted collaborative learning. Journal of Computer Assisted Learning, 21(2), 79-90.

Nota: Entorno físico de aprendizaje  influye en el aprendizaje, incluso si se utilizan itinerarios de enseñanza aprendizaje basados en CSCL:

Collaborative success is hard to achieve and probably impossible to predict. CSCL represents a concerted attempt to overcome some of the barr iers to collaborative success, like the difficulty of everyone in a group effectively participating in the development ofideas with all the other members, the complexity of keeping track of all the inter-connected contributions that have been offered, or the barriers to working with people who are geographically distant. As appealing as the introduction of technological aids for communication, computation and memory seem, they inevitably introduce new problems, changing the social interactions, tasks and physical environment. Accordingly, CSCL study and design must take into careful consideration the social composition of groups,the collaborative activities and the technological supports.

[4] Robbins, M. C., Dewalt, B. R., & Pelto, P. J. (1972). Climate and behavior: A biocultural study. Journal of Cross-Cultural Psychology, 3(4), 331-344.

This paper presents some tentative cross-cultural and cross-national evidence relating one environmental variable--climate--to both behavioral and psychocultural processes. Some support for the hypothesis that the amount of emotional expression or "level of arousal? co-varies predictably with climate and weather is offered, and alternative explanations and discussions of this hypothesis are explored.


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