P.A.C.I.E.:
son las siglas de una metodología que se basa en la aplicación y uso de los
entornos virtuales y herramientas 2.0, en los entornos educactivos. Dichas
siglas significan: Presencia, Alcance, Capacitación, Interacción y E-learning. PACIE
toma las TIC como elemento principal para dar apoyo a los procesos de enseñanza-aprendizaje
de la educación, pero sin dejar de un lado el apoyo del docente.
Éstas cinco
fases significan:
Presencia:
En esta fase se debe lograr un entorno armonioso en el aula, es decir,que
genere un impacto visual a la hora de que nuestros estudiantes ingresen,
cuidando aspectos como: imagen corporativa, letras, colores, entre otros.
Alcance:
Aquí se pretende la organizaión de toda la información, se debe planificar,
tomando en cuante todos los actores del proceso, con el objeto de llegar a los
objetivos educativos
Capacitación:
Es importante en esta fase, la capacitación, como su nombre lo indica, de los docentes,
tutores, en el uso de las TIC, pero también, aplicando técnicas que le permitan
generar conocimiento, una de ellas, el Aprender Haciendo.
Interacción:
En esta fase se busca la total interacción entre los tutores de aprendizaje y
los estudiantes, haciendo uso de técnicas que permitan este acercamiento en la
virutalidad como las Videoconferencias.
E-Learning:
En este punto es donde se debe convencer a toda la comunidad virtual de la
buena relación que puede generarse entre la tecnología, los docentes,
estudiantes, para mejorar el proceso educativo.
Aprender
haciendo, consiste en una metodología que proviene del vocablo inglés “Learn by
Doing” (aprender a través de la práctica), y que se ha desarrollado mucho en el
ámbito empresarial, más sus orígenes fueron a nivel pedagógico.
Dicho
método, no significa que aprendiendo en lo que hacemos, no vamos a cometer
errores, al contrario, de los errores se aprende; de allí, que busquemos las
fórmulas creativas para salir adelante de las situaciones, problemas, proyectos,
tareas, y más si trabajamos en equipo.
En el aula
de clase, esta metodología ofrece grandes frutos, ya que ayuda a los
estudiantes a utilizar su pensamiento lógico y crítico. Schank,
propone situar a los alumnos en situaciones que sean interesantes para ellos y
que les motiven a aprender y a investigar. Como docentes, nosotros podemos
poner en práctica esta metodología, utilizando algunas estrategias en la
escuela: colocándole trabajos de investigación a los estudiantes, donde ellos
puedan además de investigar, analizar, pensar, etc.; luego, estos trabajos que
ellos han desarrollado en casa, pueden exponerlos, o trabajar la práctica en
clase, sobre todo en las materias numéricas, como la estadística, la física o
la matemática. También es importante, plantearles nuevos retos y problemas a
nuestros alumnos.
Acá
les dejo un video interesante sobre esta metodología: Video
El
conectivismo es una teoría nacida en esta era digital, la cual ha sido creada
para superar las barreras encontradas en las otras teorías anteriores
(constructivismo, conductismo y cognitismo). Sus creadores, Siemens y Downes,
se basaron en la forma en que la tecnología ha incidido sobre los seres
humanos, acortando las distancias comunicacionales. Dichos autores, asemejan el
aprendizaje que adquiere un individuo con la forma como se interconectan los
nodos en una red.
En
esta teoría, se argumenta que el aprendizaje (que ellos llaman conocimiento
aplicable), ya no es individual, sino producto de la interrelación entre todos
los individuos que participan en esta sociedad del conocimiento, los cuales
pueden ser empresas, organizaciones, bases de datos, entre otros. Vale la pena
destacar, que esta nueva teoría emergente, nace de la integración de algunas ya
en aplicación como: la complejidad, la teoría del caos, las redes neuronales
artificiales, la auto-organización, entre otras.
Les comparto un link
sobre un artículo muy relevante al respecto:Artículo
Es un gráfico que se utiliza para representar datos cuantitativos organizados en distribuciones de frecuencias.El propósito de análisis de un histograma es identificar y clasificar la pauta de variación, también desarrollar una explicación razonable y relevante de la pauta. La explicación debe basarse en los conocimientos generales y en la observación de las situaciones especificas y debe ser confirmada mediante un análisis adicional. Las pautas habituales de variación mas comunes son la distribución en campana, con dos picos, plana, en peine, sesgada, truncada, con un pico aislado, o con un pico en el extremo.
CONSTRUCCIÓN DE UN HISTOGRAMA DE FRECUENCIA: Para su construcción se traza un eje horizontal y otro vertical, sobre el primero se coloca los intervalos de clases, y en el segundo eje se colocan las frecuencias absolutas, luego se levantan rectángulos perpendiculares al eje horizontal hasta llegar a la frecuencia respectiva.
Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras de un diagrama de barra mediante segmentos. También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.
Ejemplo 1. Las temperaturas en un día de otoño de una ciudad han sufrido las siguientes variaciones.
Polígonos de frecuencia para datos agrupados
Para construir el polígono de frecuencia se toma la marca de clase que coincide con el punto medio de cada rectángulo de un histograma.
Ejemplo 2
El peso de 65 personas adultas viene dado por la siguiente tabla:
Si se representan las frecuencias acumuladas (ojiva) de una tabla de datos agrupados se obtiene el histograma de frecuencias acumuladas o su correspondiente polígono.
Los gráficos XY o de dispersión muestran las series como un conjunto de puntos. Los valores se representan mediante la posición de los puntos en el espacio del gráfico. Las categorías, por su parte, mediante diferentes puntos del gráfico. Los gráficos de dispersión suelen utilizarse para comparar valores distintos de las categorías
Los Graficos de dispersión o diagrama de dispersión se emplea cuando existe una variable que está bajo el control del experimentador. Si existe un parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el experimentador, se le denomina parámetro de control o variable independiente y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal. La variable medida o dependiente usualmente se representa a lo largo del eje vertical. Si no existe una variable dependiente, cualquier variable se puede representar en cada eje y el diagrama de dispersión mostrará el grado de correlación (no causalidad) entre las dos variables.
Puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las variables con un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están correlacionadas). Se puede dibujar una línea de ajuste (llamada también "línea de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las variables. Una ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de ajuste es conocido como regresión lineal y garantiza una solución correcta en un tiempo finito.
Uno de los aspectos más poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo, es su capacidad para mostrar las relaciones no lineales entre las variables. Además, si los datos son representados por un modelo de mezcla de relaciones simples, estas relaciones son visualmente evidentes como patrones superpuestos.
Un gráfico XY (dispersión) muestra cada serie de valores como puntos de datos en el espacio del gráfico conforme a los valores X e Y de la serie de valores. Un gráfico de dispersión típico contiene expresiones que no son de agregado para los valores. La expresión para la X del área del gráfico de valores y la expresión para el grupo de categorías suele ser la misma. Aunque los grupos de series y categorías sean opcionales, será necesario uno de estos grupos, como mínimo, para poder mostrar datos significativos en el gráfico.
Dispersión con puntos de datos conectados por líneas
Un gráfico de dispersión con puntos de datos conectados por líneas es idéntico a un gráfico XY (dispersión), con la única diferencia de que los puntos de datos están conectados mediante líneas rectas.
Dispersión con puntos de datos conectados por líneas suavizadas
Un gráfico de dispersión con puntos de datos conectados por líneas es idéntico a un gráfico XY (dispersión), con la única diferencia de que los puntos de datos están conectados mediante líneas curvas.
Descripción
El gráfico de dispersión es similar al gráfico de líneas. Los puntos de los datos se trazan sin que se muestre una línea de conexión entre ellos.
Uso
Presentación de la manera en que puntos de datos se comparan entre sí.
Importante
Necesita por lo menos dos objetos de tipo indicador para la consulta (uno para el eje X y uno para el eje Y).
Puede utilizar varios objetos de tipo indicador en el eje Y siempre y cuando los objetos sean del mismo tipo y escala, por ejemplo, Número de clientes y Clientes futuros.
Sugerencias
Para obtener mejores resultados, no sobrecargue el eje X con muchos objetos de tipo dimensión
