👁 Las personas que ya estáis dentro de la lista de contactos eduHacking habréis podido observar que cuido mucho no duplicar la información que envío en los correos de cada sábado a las 10:15.

Una de las cosas que voy a ir enviando solamente por mail tiene que ver con las MasterClass eduHacking.

Sí, les voy a dar algo más de continuidad 🕺🏻

En el mail de mañana os contaré lo que estoy tramando ;)

SIGUIENDO ESTE ENLACE os podéis sumar a la lista de contactos comentada.

Buen fin de semana.

PD. Si todo va medio bien, la próxima semana, en el podcast, veremos como dar los primeros pasos en una investigación con una nueva entrevista.

Os comparto un ejemplo de uso que acabo de hacer con ChatGPT.

Me ha servido para concretar los cinco puntos principales del siguiente episodio y hacer el título.

Como podéis leer, sigo la idea de humano-máquina-humano.

En un ratito, publicaré la entrevista ;)
https://chatgpt.com/share/670d4795-e3c0-800a-a94b-ff0c4f81a5ef

🎧 Y ahora sí, la nueva entrevista con Iván Jorrín.
Una excelente oportunidad para descubrir la investigación desde una perspectiva que trasciende el ámbito universitario, los laboratorios, las batas blancas o la estadística.
https://joseluisserrano.net/podcast/modelo-rayuela-disenar-investigacion/

⚒️ ¡Aquí va una dosis de herramientas de IA para cacharrear!

Estas son las que estoy recomendando en mis cursos de formación y a estudiantes de Grado, Máster y Doctorado.
[No son nuevas, lo que considero un punto a favor]

Son especialmente útiles para planificar investigaciones y construir el marco conceptual. PERO, también sirven para diseñar un proyecto de innovación, redactar un artículo de blog, preparar material para oposiciones, organizar una charla, un curso e incluso una entrevista.

Aunque tienen sus limitaciones, nos permiten obtener visiones generales bastante precisas de los temas, acceder a los estudios más relevantes y explorar redes de grupos de autores.

Hoy en día, aprender sobre un tema usando solo los primeros resultados de Google no tiene sentido (si es que alguna vez lo tuvo...).

Estas herramientas se basan en contenido extraído de artículos publicados en revistas científicas, que representan la materia prima menos procesada del conocimiento académico.

Y es que, por muy bueno que sea un artículo de blog, un podcast o un vídeo, estos formatos suelen ser más sesgados y con mayor probabilidad de contener errores. Salvo, por supuesto, lo que se publica en eduHacking 😎

Por tanto, estas herramientas son excelentes para obtener una visión general (ver el gigantesco bosque) del conocimiento actual sobre un tema, permitiendo analizar las conexiones entre diferentes autores y estudios.

No obstante, es importante tener en cuenta que, cuando se necesita profundizar en aspectos específicos, sigue siendo necesario recurrir a bases de datos académicas más especializadas.

VAMOS CON LAS HERRAMIENTAS

Consensus: Permite encontrar rápidamente respuestas basadas en la literatura científica.
ResearchRabbit: Facilita la exploración de conexiones entre estudios y la creación de mapas de investigación.
VOSviewer: Herramienta para visualizar redes de coautoría y términos clave en la literatura científica.
Elicit: Asiste en la generación de preguntas de investigación y en la síntesis de información relevante.

Buen día.

Soy un firme convencido de la importancia de saber conversar, una habilidad que ganará cada vez más relevancia en un mundo en el que convivimos con máquinas que "saben" dialogar.

Os recomiendo un artículo de Mamen Horno (quien estuvo en el episodio 67 del podcast: Un cerebro lleno de palabras), en el que explica claramente cómo nuestro cerebro no espera a escuchar todo lo que nos dice una persona; desde la segunda palabra ya estamos prediciendo lo que va a decir, su intención, y comenzamos a elaborar una respuesta adecuada.

Puede que, después de todo, sigamos siendo más rápidos que la IA 😅
https://letraslibres.com/ciencia-y-tecnologia/conversar-no-es-cosa-menor/30/10/2024/

🎧 El pensamiento de diseño permite resolver problemas complejos que pueden tener múltiples soluciones y abordarse mediante diversos procedimientos, siendo el contexto un factor determinante.

Un ejemplo práctico de su aplicación en el sistema educativo es la elaboración de proyectos de educación digital en los centros, en los que se exploran soluciones adaptadas a las necesidades de cada comunidad educativa.

En el último episodio, profundizo sobre este tema y otros aspectos clave del diseño en la educación digital junto a Jesús Valverde, Catedrático de Tecnología Educativa en la Universidad de Extremadura, quien nos comparte su experiencia y conocimientos en el área.
https://joseluisserrano.net/podcast/pensamiento-diseno/

📕🤔 ¿Cómo afecta al rendimiento de los estudiantes tomar apuntes en digital mediante dispositivos móviles?

Respuesta rápida según estudio citado: mejora con el método de tomar apuntes en digital.


En un estudio cuasiexperimental publicado en 2019, en el que participaron 72 estudiantes de primer curso de bachillerato, se concluye los que utilizaron el método de tomar apuntes en digital mejoraron sus resultados de aprendizaje en la adquisición de conocimientos de programación.

La mejora se produjo tanto en los conocimientos declarativos (conceptos, definiciones...) como en los procedimentales (comprensión de métodos para resolver problemas) y en los condicionales (saber cuándo aplicar el conocimiento para resolver problemas).

Hay muchas variables no controladas, o al menos no están detalladas en el estudio, por lo que las conclusiones deben cogerse con pinzas.

🎧 Ya disponible un nuevo episodio en el que entrevisto a Pablo Vázquez, ingeniero informático, consultor y divulgador.

En esta conversación, profundizamos en las claves fundamentales para comprender la formación de la inteligencia artificial, ofreciendo estrategias para cualquier persona interesada en el tema independientemente del nivel que se tenga.

Además, exploramos cómo desarrollar un sentido crítico ante la avalancha de novedades y noticias sobre este apasionante campo.

Espero que os ayude a tener un buen día ;)
https://joseluisserrano.net/podcast/vida-inteligente-con-ia/

🛠 Vamos con un poquito de cacharreo...

Os recomiendo la herramienta de IA Quillbot.

Una extensión de Google Chrome que asiste la escritura académica.
En la imagen podéis verla en acción.

📢 Una de las próximas entrevistas que realizaré, si todo va medio bien, será con Manu Sola.

Es entrenador, autor de un extraordinario libro que cualquier persona debería leer, incluso si no es deportista: La naturaleza del entrenamiento. La ciencia de la complejidad aplicada al entrenamiento de resistencia y el creador de uno de los pocos podcast que llevo siguiendo durante años: Rendimiento Evolutivo

Manu es, además, un excelente ejemplo de equilibrio entre la creación de contenido para seguir aprendiendo, ayudar a muchas personas y fomentar el crecimiento de su negocio.

Y casi de lo mejor: se atreve a no gustar.

Dejo algunas citas textuales de su libro que sirven como pistas de los temas que me gustaría tratar en la entrevista:

"En un mundo complejo, lo más complicado es reconocer falsos patrones: ignorar cosas que son irrelevantes."
"Aprende fundamentos y principios, no métodos."
"Se puede ser el mayor experto mundial en árboles y no tener ni idea de cómo funciona un bosque."

🎤 Nueva entrevista en el podcast con Manu Sola como protagonista.

Manu es entrenador, escritor y divulgador.

Es autor de uno de mis podcast favoritos y de un maravillo libro, tal y como comenté en la publicación anterior.

Además de por su contenido de calidad, lo admiro por su capacidad crítica, por atreverse a no gustar y por encontrar el equilibrio entre divulgar y emprender para satisfacer su curiosidad y ayudar de verdad.

En tiempos de recetas, modas pasajeras y desinformación, estoy convencido del valor de este episodio.

¡Buen día y buena semana!
https://joseluisserrano.net/podcast/divulgar-emprender-aprender/

Para celebrar la llegada del nuevo año, vamos con una nueva reseña :)

📕🤔 ¿Cómo afecta a la comprensión INMEDIATA las técnicas de subrayar y tomar notas en un texto en papel o en un ordenador?

Respuesta rápida según estudio citado: subrayar y tomar notas no aumenta la comprensión inmediata, independientemente del formato del texto.

El estudio no se centra en la recuperación de información pasado un tiempo o el retraso del olvido de la nueva información.
Por lo tanto, si el objetivo es comprender y no nos preocupa la recuperación de esa información en el medio o largo plazo, da igual el formato del texto.
Además, subrayar y tomar notas solo servirá para gastar más tiempo.

Más detalle:
El estudio se publicó 2021. En la realización de dos experimentos, participaron 75 estudiantes universitarios de unos 19 años de edad media. Cuando lo textos en papel o en digital tienen un formato idéntico, los participantes tardaron un tiempo similar en leer. Una diferencia interesante está en que los participantes que leyeron en ordenador resaltaron con menos frecuencia, pero cuando lo hicieron, cubrieron más texto.

Por lo tanto, cuando son textos idénticos y no hay distracciones, no hay diferencias en la comprensión e incluso, tomar notas y subrayar serían técnicas ineficientes y que solo sirven para perder tiempo. Es importante insistir en que se midió solamente la comprensión inmediata.

El estudio deja en el aire el potencial de los libros de texto digitales, donde los métodos interactivos podrían provocar una mejor respuesta en el rendimiento de los estudiantes, aunque se debe analizar en paralelo la fatiga visual, la carga cognitiva, los cambios en la memoria de trabajo o la gestión de las distracciones.

🎤 Por qué y cómo hemos llegado a delegar nuestra capacidad de decisión en los algoritmos de IA es la gran pregunta que guía la entrevista que acabo de publicar.

En esta ocasión, repiten como invitados Ujué Agudo y Karlos Liberal.

Espero que el contenido de esta entrevista os lleve a reflexiones profundas y que os ayude a tomar decisiones mejores y más conscientes.
https://joseluisserrano.net/podcast/algoritmo-paternalista/

🤔 ¿Por qué creemos que tomar notas en papel es más beneficioso para aprender que hacerlo en un dispositivo electrónico?

En 2014 se publicó un estudio que "demostró" con la tecnología del momento que los estudiantes que tomaban notas con portátiles tenían un peor rendimiento que los que las tomaban a mano.

Se ha teorizado mucho en la idea de que escribir apuntes a mano requiere procesos cognitivos más complejos y que conducen a una mejor retención.

Sin embargo, todavía no son numerosos los estudios que han analizado el uso de toma de notas con tabletas y mucho menos con estudiantes no universitarios.

Un estudio publicado en 2022 (cuando el auge de herramientas para tomar notas como Notion u Obsidian estaba cerca de producirse), en el que participaron 68 estudiantes de medicina de la Universidad de California, revisó los hallazgos del estudio de 2014 y concluyó que:

tomar notas a mano no es superior a tomar notas en tabletas o portátiles, indicando que no hay diferencias significativas en el rendimiento.

A igualdad de eficiencia, según los investigadores, las tabletas resultan particularmente útiles para la toma de notas, ya que ofrecen mayor velocidad, capacidad de búsqueda, legibilidad, así como la posibilidad de dibujar, agregar color, imágenes y otros recursos.

Además (lo siguiente lo añado yo) ofrecen la posibilidad de conectar los nuevos apuntes con los anteriores, alimentando un principio básico del aprendizaje: conectar lo nuevo con los conocimientos previos.

Obviamente, tomar notas en tablet requiere un aprendizaje previo de las estrategias más adecuadas para hacerlo de manera eficiente.

Es importante señalar también que en estos estudios participan estudiantes universitarios, a quienes se les presupone un nivel de autorregulación óptimo, requisito fundamental para, entre otras cosas, limitar las distracciones frecuentes de los entornos digitales.

🛠 🧠 Os muestro en la imagen cómo estoy utilizando Obsidian y mis notas para dar forma a un curso que estoy desarrollando, titulado "Optimiza tu gestión del conocimiento con Inteligencia Artificial".

La pantalla la he dividido en cuatro secciones principales (ver números en color rojo):

1. Esta es una nota sobre gestión del conocimiento personal, donde he recopilado múltiples ideas sobre el tema. Funciona como una referencia general.

2. En esta sección, agrupo las notas de los correos que he ido enviando los sábados relacionados con el tema.

3. Aquí voy volcando las primeras ideas del contenido específico del curso. Esta nota es la principal, en la que iré creando y refinando el contenido del curso. Además, quedará almacenada de forma permanente en mi sistema.

4. En esta última sección, almaceno los artículos del blog ya publicados, así como algunas versiones que no llegaron a publicarse pero decidí guardar.

He marcado con cuadros rojos las partes de estas secciones donde se ven varias pestañas. Esto significa, por ejemplo, que dentro de la sección 2 hay cuatro notas que se corresponden a los correos enviados.

Gracias a esta organización, parto de mi conocimiento previo y puedo visualizar mis notas con facilidad.

Además, todo lo que voy creando se convierte en una nueva nota, que podré reutilizar de forma eficiente en el futuro. Esto refuerza mi sistema de gestión del conocimiento y evita el uso de documentos Word, que no se integran de manera tan fluida.

PD. Este mensaje también se convierte en una nueva nota, contribuyendo a enriquecer mi sistema y manteniéndolo vivo con cada nueva idea o reflexión :)

🎤 Nuevo episodio de podcast con la cuarta entrega de la colección Investigar en Educación desde Cero.

En esta ocasión, me centro en cómo elegir adecuadamente un tema de estudio.
https://joseluisserrano.net/podcast/elegir-tema-investigacion/

Comparto un prometedor canal de Youtube de Paco Moreno, maestro de Primaria y doctorando en tecnología educativa.

Por el momento, tutoriales muy directos para ir resolviendo cuestiones técnicas para poner en marcha un sistema de gestión del conocimiento.

Lo hemos visto en la MasterClass de hoy :)
https://www.youtube.com/@educarinvestigando

🔧 Aunque es pronto para hacer una completa valoración porque estoy en fase de pruebas, comparto una herramienta muy interesante de IA:

Se llama ASReview

Es útil y está pensada en el siguiente escenario:

Cuando tenemos un listado de estudios muy amplio que pensamos que nos pueden ser de utilidad para profundizar en un tema o hacer una revisión sistemática.

Utiliza técnicas de aprendizaje activo de Machine Learning. Es decir, una vez que hemos seleccionado un listado posible de artículos relevantes, se suben a la herramienta.

Después, seleccionamos una pequeña parte y le decimos si son relevantes o irrelevantes, además de poder decir el motivo. Esto último creo que es fundamental.

Tras esta fase de entrenamiento de la IA, la herramienta ordena toda la lista de artículos según su relevancia.

Además de que sea de código abierto y gratuita, me parece que muestra un uso realmente interesante de la IA para procesar información y determinar la calidad de los estudios ("tamizaje") al ser realmente un proceso compartido en el que no delegamos todas las decisiones a la máquina.

Algo que sí sucede bastante más con herramientas tipo Consensus, Elicit o Scispace. Que están muy bien y que para determinados usos son excelentes herramientas pero perdemos cierto control sobre la decisión de si un estudio es de calidad y si nos sirve según nuestros propósitos.

Os dejo un tutorial bastante completo: https://www.youtube.com/watch?v=O_Qh9HpwOeQ&t=915s

Si ayer os mostré una herramienta de IA potencialmente interesante para apoyar el proceso de selección de artículos, hoy os traigo un pequeño ejercicio que demuestra que, al menos por ahora, cuando queremos extraer información rigurosa y afinar en los detalles (que al final suele ser lo que marca la diferencia), no deberíamos delegar completamente en la IA la búsqueda de artículos.

Lo explico con un caso práctico.

En las imágenes dejo tres listados de referencias. Uno de ellos es el que estoy utilizando para un próximo artículo de blog. Lo seleccioné siguiendo métodos clásicos (bases de datos, alertas de novedades de revistas, tirando del hilo mientras leo un artículo...). El segundo listado es el generado por Scopus AI y el tercero por Consensus.

En los dos últimos casos, la pregunta fue: Is it better to take notes on paper or digitally?

Scopus AI (basado en Copilot) y Consensus (GPT-4) ofrecen además un resumen de las conclusiones, que, aunque no está mal, no matiza muchos aspectos clave de los estudios que estoy encontrando en el primer listado.

PRIMERA IDEA. Si queréis tantear un tema que no domináis, buscáis conclusiones rápidas y asumís un margen de imprecisión, este tipo de herramientas son un auténtico regalo.

Lo curioso de este ejercicio es que, en los tres listados, no se repite ninguna referencia.

El generado por Scopus AI tiene una limitación importante: hay varios estudios de 2016, 2015, 2010 y 2009. Y, claro, las tecnologías por esas fechas para tomar notas no son comparables a las de hoy. Los dispositivos, las aplicaciones y hasta los hábitos de los estudiantes han cambiado muchísimo.

He curioseado el listado de Consensus y he marcado dos artículos para revisar. En esto, punto para Consensus.

SEGUNDA IDEA: La llegada de este tipo de herramientas de IA como apoyo al proceso de búsqueda de trabajos académicos no debería sustituir el aprendizaje de las estrategias de búsqueda más tradicionales. Entre otras cosas, estas estrategias te permiten detectar las lagunas en las respuestas que da la IA. Pero la clave no está en buscarle los fallos, sino en aprovechar lo positivo que te pueden ofrecer.