PIE_18-19

Portal del Proyecto - Aplicación de la Computación Cognitiva en la Educación (ACCE)

Grupo Especializado de Innovación Educativa en la Aplicación de Primitivas Computacionales Humanas en el desarrollo del currículum universitario utilizando capacidades computacionales del cerebro (lenguaje, procesado de imágenes, mapeo espacial y reconocimiento de objetos).

Resumen

Este proyecto propone la utilización de las capacidades computacionales del cerebro humano para el aprendizaje y la enseñanza en la universidad.

Estas capacidades computacionales se desarrollan a través de procesos de aprendizaje no supervisados. Encontramos estas capacidades en áreas como: 1) el lenguaje: la producción y el reconocimiento del lenguaje; 2) procesamiento de imagen: reconocimiento facial, extrapolación de volumen sólido; 3) mapeo espacial: mapeo de espacios a pequeña escala( como objetos de casa), o espacios a gran escala (como la distribución de una casa o una ciudad); 4) secuencias largas de encadenamiento de eventos: historias orales o escritas, cadenas visuales de eventos reales o eventos creados por multimedia (películas); 5) clasificación de objetos usando propiedades generales: reconocimiento de nuevos elementos de familias conocidas, como un nuevo perro o una nueva pieza de mobiliario; 6) reconocimiento de objetivos y propiedades en objetos externos: lo que otra persona puede pensar o sentir en un entorno determinado; 7) la manipulación espacial mental de objetos: rotar, escalar, mover objetos en la mente.

El cerebro humano nace y desarrolla sin enseñanza formal procesos cognitivos manipuladores de información. Denominamos a estos procesos, Procesos Cognitivos Evolutivos (PCE). Son procesos que se desarrollan de forma ‘natural’ en el humano: andar, lengua materna, intuición, sentido común, etc. Son procesos cognitivos computacionales considerados poco importantes en la educación tradicional, quizá porque sea un conocimiento aprendible y no enseñable. Los conocimientos enseñables son los conocimientos que se enseñan explícitamente en el sistema educativo como puede ser el teorema de Pitágoras o la estructura sintáctica de una frase subordinada.

La enseñanza tradicional no utiliza de forma sistemática estos procesos cognitivos evolutivos (PCE) en el aprendizaje y la enseñanza de las materias curriculares (tanto de los programas de estudio de nuestras universidades como de las escuelas de Educación Primaria y Secundaria). Estos procesos congénitos al cerebro humano son manipuladores de información que desarrollan procesamientos y cálculos de datos de la información sin aparente esfuerzo y con gran eficacia para la obtención de la solución de un problema o situación.

El sistema educativo actual basa su metodología en utilizar el sistema2 del cerebro para procesar la información utilizando la memoria a corto plazo (Kahneman). El sistema educativo determina el nivel de dificultad de un problema con el porcentaje de alumnos que lo resuelven correctamente (un ejemplo prueba PISA). Los problemas que se estudian tienen una lógica similar a las preguntas de los test de Raven (Matrices Progresivas).

Un procedimiento más adecuado para determinar el nivel de dificultad de un problema es aquel que asigna a cada problema un nivel de dificultad determinado por las capacidades cognitivas necesarias en su resolución.

El proyecto de innovación propone incorporar los PCE en los procesos de enseñanza-aprendizaje en la universidad. La metodología se basa en utilizar el sistema1 del cerebro para procesar la información utilizando la memoria permanente a largo plazo (Kahneman). Este método ofrece al alumnado un modelo computacional para la resolución del problema a través de problemas isomorfos (problemas equivalentes representados con otros datos y reglas).

El conjunto de experimentos incluidos en este proyecto de innovación analiza formalmente el nivel de complejidad de varios problemas estándar resueltos por alumnos/as universitarios/as y compara el nivel de eficacia de dos modelos de educación: el modelo tradicional y un modelo isomorfo en el que el/la alumno/a describe el problema, sus datos, y sus procesos de un modo formal. La hipótesis del proyecto estipula que el rendimiento de los alumnos es sustancialmente superior cuando el alumno posee un modelo computacional para la resolución del problema.

Introducción

Los sistemas educativos actuales, en particular en las áreas de ciencia y matemáticas, se basan en un modelo obsoleto de cómo el cerebro humano aprende y piensa.

Este modelo obsoleto se caracteriza por una capacidad intrínseca, medida mediante pruebas del cociente intelectual, como Raven, y una memoria muy limitada a corto plazo.

Este modelo se basa en procesos mentales que requieren atención indivisible y se ven interrumpidos por la presencia de otras actividades mentales.

En la literatura, esto se conoce como Sistema-2.

Ejemplos de estos procesos en la educación actual: resolución de problemas mediante lenguaje algebraico, operaciones aritméticas (PISA,problemas tipo A, área de un cuadrado)

Desarrollos fundamentales en las áreas de Ciencia Cognitiva y Psicología Evolutiva describen los procesos cognitivos superiores en la mente humana como procesos paralelos que operan en una gran memoria a largo plazo, en una forma que es automática y no interfiere con otros procesos mentales.

La mente humana tiene una red muy grande de sistemas computacionales, sistemas que manipulan datos, como espacio, movimiento, fuerza, lenguaje, emociones, etc., que permiten a una persona navegar con éxito en la sociedad.

Este proyecto propone la identificación y descripción formal de algunos de estos sistemas computacionales humanos existentes, que llamamos primitivas, e incorporarlos en algunas materias del currículo educativo actual con el fin de optimizar las tareas cognitivas que un estudiante necesita realizar.

El uso de estas primitivas cognitivas en el plan de estudios proporcionará varios resultados: los estudiantes retendrán los conceptos en la memoria a largo plazo (con acceso inmediato, automático, seguro y sin esfuerzo); manipularán los datos en un modo paralelo, confiable y sin esfuerzo; y podrán explicarse a sí mismos y a otros los procesos utilizados para llegar a sus decisiones.

Objetivos

El objetivo  es analizar, crear e implementar material educativo para fomentar la utilización de las capacidades computacionales del cerebro humano para el aprendizaje y la enseñanza de materias curriculares de nuestros estudiantes universitarios. Además de crear sinergías de contextos educativos donde se realiza un trabajo colaborativo interdisciplinar. Esto es, creación y fomento de metodologías activas y colaborativas entre profesorado y alumnado de diversas ramas de conocimiento. Todo ello impregnado del desarrollo de competencias y estrategias para el trabajo en línea y a distancia. Se pretende que todos los agentes implicados en este proyecto se conviertan en personas expertas en la utilización de herramientas de comunicación online sincrónicas y asincrónicas para desarrollar proyectos colaborativos en educación superior.

De este modo, en el proyecto el alumnado se va a familiarizar con el uso Procesos Cognitivos Evolutivas (PCE) en materias de cursos de su plan de estudios (IKT, Control Digital, Control por Computador). Además los estudiantes participarán en el desarrollo de nuevas metáforas o máquinas virtuales para que las utilicen otros estudiantes.

Los objetivos específicos son:

  1. Creación de materiales didácticos PCE para su uso tanto a nivel universitario como en Educación Primaria y Secundaria.
  2. Fomentar la colaboración y el trabajo en proyectos entre alumnado de diferentes niveles y áreas del saber.
  3. Desarrollar sistemas para el trabajo colaborativo, basados en el uso de herramientas para la comunicación online, entre profesorado de diversas áreas de conocimiento y niveles educativos, que se encuentran a distancia geográfica.
  4. Crear una red de profesorado experto, de diversas áreas de conocimiento (educación e ingeniería) en el desarrollo del PCE a nivel universitario.
  5. Difusión y formación a otro profesorado de la UPV/EHU interesado en el desarrollo de este tipo de aprendizaje y creación de una red entre alumnado y profesorado interesado.

Propuesta de acción y plan de trabajo

1.- DISEÑO Y PRODUCCIÓN DE CONTENIDOS FORMATIVOS PCE (Procesos Cognitivos Evolutivas)

1.1.-Autoformación: los miembros del equipo del proyecto (profesores de la Escuela de Magisterio y de la Escuela de Ingeniería) se autoformarán en el estudio de los Procesos Cognitivos Evolutivos aplicados a materias curriculares.

1.2.- Creación Contenidos PCE: posteriormente el equipo diseñará y producirá contenidos formativos  PCE en el contexto de la formación universitaria para los alumnos de Magisterio e Ingeniería. El proyecto será colaborativo entre profesorado y alumnado  para atender propuestas coordinadas entre todos.

 2.- IMPLEMENTACIÓN EN EL AULA. 

2.1.- Impartición Contenidos PCE: el equipo docente impartirá los Contenidos PCE en el aula para que el alumnado como receptor de material docente con PCE se familiarice y haga uso de materiales docentes diseñado con PCE para el desarrollo de su proceso de aprendizaje. Al alumnado se le pasarán varios cuestionarios para que apliquen los PCE en diferentes problemas y situaciones. También se les preguntará su valoración de  la calidad, utilidad y el nivel de aprovechamiento del material.

2.2.- Alumnado creador de Contenidos PCE: el alumnado como productor de material didáctico con PCE  diseñará y creará material didáctico con PCE destinado a otro grupo de alumnos/as implicados en el PIE. A cada grupo de estudiantes se les presentará un reto unido a las necesidades de otros aprendices. Así deberá investigar, preguntar y crear dando solución a ese reto planteado.

Además alumnado tanto de ingeniería como de educación de forma colaborativa y conjunta, bajo la dirección del profesorado en el PIE y profesores/as de Enseñanza Secundaria de República Dominicana, creará material didáctico PCE para alumnado de Secundaria de centros educativos de República Dominicana. El profesorado encargado de dicho país pondrá en práctica real los materiales con su alumnado en diversas áreas del conocimiento (matemática, robótica, etc.).

2.3.- Impartición Contenidos PCE  realizados por el alumnado. El alumnado se volverá a convertir en receptor de material docente con PCE. Un material construido por otros alumnos y que los autores presentarán y guiarán en su uso. Para ello se crearán vías de comunicación online, salvando la distancia física que caracteriza al grupo de alumnado de Grado y Posgrado implicado en el PIE. Al alumnado se le pasarán varios cuestionarios diseñados por el equipo docente y alumnado para que apliquen los PCEs en diferentes problemas y situaciones. También se les preguntará su valoración de  la calidad, utilidad y el nivel de aprovechamiento del material. Además todos los estudiantes implicados describirán el nivel de satisfacción hacia la tarea general realizada y su grado de motivación en relación al reto y a la utilidad de emplear y construir material didáctico con PCE. El alumnado de Enseñanza Secundaria se convertirá en receptor del material creado bajo la guía de su profesorado.

3.- ANÁLISIS Y RESULTADOS: Se realizarán análisis estadísticos de los registros recogidos en los diferentes cuestionarios realizados durante las tareas de la Implementación.  Los datos tanto cuantitativos como cualitativos sobre la innovación planteada serán tratados y analizados con herramientas tipo SPSS.  Se analizará la eficacia de los contenidos con PCE y el nivel de satisfacción y motivación en relación al reto propuesto y a la utilidad de emplear y construir material didáctico de los contenidos con PCE para aprender en la universidad.

En este apartado creemos que es importante resaltar que el alumnado y el profesorado trabajará fundamentalmente coordinado en grupos interdisciplinares y se comunicará de forma virtual. De este modo se pretende formar a todas las personas participantes en la utilización de nuevos formas de comunicación y trabajo colaborativo online, competencias clave para la sociedad actual y futura. Destaca que tanto el profesorado como alumnado de la UPV/EHU que participa se encuentra en sedes alejadas dentro del campus (Leioa/Bilbao) y la colaboración externa será con profesores en activo y alumnado de diferentes etapas educativas de la República Dominicana.

4.- DIFUSIÓN RESULTADOS: Se redactará un informe final de descripción del diseño, implementación y resultados publicitado a la comunidad universitaria;  se difundirá en congresos y en artículos en revistas de innovación educativa la experiencia realizada y los resultados obtenidos.

Mejoras esperadas en los resultados de aprendizaje

  1. Favorecer el uso de primitivas evolutivas (estructuras cerebrales distintas a las lecto-escritoras) en los estudiantes  para abordar problemas y situaciones (D. Kahneman 2011) del aprendizaje.
  2. Conseguir una mayor motivación para aprender en el alumnado universitario, implicándolos de forma activa en el proceso de aprendizaje, tal y como recomiendan en sus obras autores como Yang, 2012 por Wojciechowki y Cellaty, 2013.
  3. Obtener del alumnado implicado altos niveles de satisfacción y valoraciones positivas en relación al material docente con PCE y a la experiencia de aprendizaje basada en el reto de elaboración de material docente con PCE, y comparar estos resultados con otras experiencias e investigaciones realizadas por los expertos Di Serio et al., 2013; Neven, et. Al., 2011; De la torre et al., 2013;  Kamaraienen et al., 2013 y Cubillo et al.,2014.
  4. Mejorar los resultados de aprendizaje dentro de las asignaturas implicadas siguiendo como referencia los estudios de Redondo et. Al., 2012; Ongiovani, 2013;  Kamarainen et al., 2013; Pei-Hsun y Ming-kuan, 2013
  5. Potenciar las posibilidades interactivas en la utilización de material docente con PCE dirigido a alumnado de diferentes niveles universitarios.
  6. Mejorar los resultados de aprendizaje eficaz de diversas materias curriculares implicadas en el proyecto. Los estudiantes adaptarán estrategias y métodos para aplicar PCE a nuevas materias, y transferirán a otros estudiantes sus experiencias en la utilización de PCE.
  7. El número de alumnado implicado en el PIE será aproximadamente de 370 en grado/posgrado y 250 en Educación Secundaria y Primaria, y 4 departamentos. Tendrá influencia en el Grado de Educación Primaria como en el Máster Tecnología, Aprendizaje y Educación que se imparte en Chile. En lo que se refiere al ámbito de la ingeniería, en el Grado de Ingeniería en Tecnología Industrial como en el Máster en Ingeniería de Control, Automática y Robótica.

Divulgación y Publicaciones

1.- Divulgación

  • Taller: "Computación cognitiva en el aula"  (Redes - Innovaestic-2018  Alicante-Spain)
  • Keynote: "Using the Computational Model of the Mind to Design Educational Methodologies: Solving Problems More Efficiently in the Classroom"    (ICEDL-2018  Niza-France)
    • Abstract: The developed countries of the world have a unified curriculum for primary and secondary schools. The performance of the educational systems of these countries is evaluated every three years with the global Pisa Test. This Test is of great research value. It allows to draw two fundamental conclusions: the curriculum is obsolete, and the performance of the students around the world is extremely poor. Recent developments in cognitive sciences provide resources that can ameliorate these two deficiencies. A computational model of the mind provides the framework for the development of a new school curriculum and a new set of educational methodologies. Our research team presents in this keynote the fundamental ideas of a computational model of the mind and its implications in the development of new school content and school teaching and learning methods. We use a set of examples to illustrate the new framework and its effects in a more effective classroom.

 

2.- Publicaciones

 

Design of Educational Methodologies Using Principles of Cognitive Computation

Propuesta de Artículo (Redes - Innovaestic-2018  Alicante-Spain)

RESUMEN
Modern design of teaching methodologies is based on the statistical analysis of how efficient they are. Students in the classroom are exposed to alternative methodologies under experimental conditions, and the results are compared. This paradigm is limited because it cannot address fundamental questions such as: what is the computational complexity of the material being learned; what are the computational capabilities of the mind; how does the mind encode knowledge; and how does the mind produce new knowledge.
Learning is a computational process and it requires a computational framework to describe it. Learning starts when the mind represents knowledge with symbols. Then, the mind manipulates these symbols to produce other symbols in a process that we call thinking (Kahneman, 2011; Horst, 2011).
The design of a teaching methodology must be guided by two complementary foundations: the structure used by the mind to encode symbols and to processes them, and the structure -symbols and processes- of the knowledge to be learned.
This paper introduces some fundamental principles of cognitive computation -principles of how the mind encodes and manipulates symbols- that foster the design of efficient educational methodologies.
These principles create a framework for the study of two research questions: 1) what are the cognitive limits of the human mind? And, 2) is it possible to overcome these limits by teaching students virtual cognitive machines –mental systems to encode and manipulate symbols?
In this paper we review the international PISA test in Mathematics. This test provides quantitative data on how students from around the world perform when solving math problems. Because the PISA test is a global standard, it has profound implications on world governments and educational systems.
Analysis of the PISA test prompts questions such as: 1) is the human mind intrinsically limited to solve type-A problems –the only type of problems in the PISA test? 2) What cognitive parameters limit human computation (for example: the number and type of data to be encoded in the mind; the inability of the mind to manipulate complex symbols?) The first problem of the PISA math test (OECD, 2009) asks: A square has a side of 12 meters. What is its area? (The correct answer is: Area=12 * 12 = 144.) This problem has a PISA index of difficulty of 492 (because 39%, 2 out of 5 of students, failed to solve the problem. An intuitive analysis of the complexity of this problem suggests: 1) all 15-year old students should correctly solve this problem; 2) the mind is capable of processing much more complex problems; 3) The PISA index of difficulty of 492 does not describe accurately the scope of human cognition.
There is a wide gap between the simplicity of the PISA problems and the poor performance of the students of the world. This gap suggests questions such as: 1) what is the real computational complexity of the problems (What does 492 really mean?); 2) what are the cognitive limits of students (Can’t they really calculate the area of a square?); and 3) Are teaching methodologies efficient?
This paper introduces some fundamental computational principles, and illustrates their application using examples of PISA test problems, college level biology and physics, in order to provide a framework to study these and other research questions. In addition, this paper describes how these principles can be used to create efficient educational systems.


PALABRAS CLAVE: New approaches to problem solving, Cognitive computation, Education methodologies.


REFERENCIAS
Horst, S. (2011). The computational theory of mind. Stanford Encyclopedia of Philosophy.


Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Macmillan.

OECD (2009). Take the Test, sample Questions from OECD’s PISA Assessments. OECD 2009. Recuperado de [https://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/Take%20the%20test%20e%20book.pdf]