Smart Lifelong Learning

Unidad Mixta de Investigación

Subvencionado por la Agencia Gallega de Innovación mediante el Programa Unidades Mixtas de Investigación 2016, cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder) en el marco del Programa Operativo Feder Galicia 2014-2020. Número de expediente IN853A- 2016/03, Resolución de la Axencia Galega de Innovación el 17 de xunio de 2016.

Apoyado por la Consellería de Economía, Empleo e Industria de la Xunta de Galicia.

 

¿Qué es Smart Lifelong Learning?

De acuerdo a Vedrenne-Cloquet, cofundador de EdTechXGlobal: “el 50% de los trabajos actuales no existirán en 2025, por lo que habrá una necesidad global de re-entrenar a la fuerza de trabajo y potenciar esquemas de aprendizaje continuo”. Conscientes de esta amenaza y del potencial de las tecnologías Learning Analytics, Gradiant y Netex han suscrito un acuerdo mediante el cual, con el apoyo de la Axencia Galega de Innovación (Gain), pondrán en marcha una Unidad Mixta de Investigación (UMi) llamada “Smart Lifelong Learning para la Industria del Futuro y la Sociedad del Conocimiento”. Esta futura UMi desarrollará soluciones smart innovadoras para favorecer el aprendizaje individualizado y adaptativo, tanto en entornos corporativos como educativos, y contribuir a un modelo de formación continuado e inteligente para entornos del nuevo paradigma de Industria 4.0.

 

Avances

Anualidad 2016

Las actividades llevadas a cabo en la primera anualidad se centran en dos tareas principales:

  • Dentro de la línea de investigación (L1) Learning Analytics & Talent Management se ha centrado la investigación en Learning Analytics, revisando los trabajos de investigación, analizando conjuntos de datos de interés y explorando propuestas en el ámbito de Smart Education. Así mismo, se ha comenzado una fase de diseño y prototipado para validación y evaluación de resultados.
  • Dentro de la línea de investigación (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction se ha comenzado la investigación en ciencia cognitiva, adaptación y teorías de representación del conocimiento.

Para poder llevar a cabo las distintas actividades se ha puesto en marcha un mecanismo de planificación, supervisión, gestión, administración y toma de decisiones basado en metodologías ágiles.

Anualidad 2017

Durante la anualidad 2017 se han consolidado las estructuras de control establecidas previamente, se ha continuado la ejecución de las líneas de trabajo iniciados durante el 2016 y se ha comenzado la ejecución de la tercera de ellas (L3) Smart Content Factory. Entre las principales tareas realizadas podemos destacar:

  • En la línea  (L1) Learning Analytics & Talent Management se han ejecutado fundamentalmente en dos tareas: (1) investigación y desarrollo en Learning Analytics (e.g. modelos IRT, aplicaciones para el soporte al aprendizaje continuo, learning analytics aplicado al Learning Design); y (2) desarrollo de prototipos orientados a evaluar algunos frameworks de interés o, ya en términos más funcionales, a clasificar estudiantes en en base a la relación confianza-habilidad.
  • En la línea (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction se han continuado también las investigaciones de la anualidad anterior y sobre la base de dichos estudios se ha desarrollado un producto mínimo viable (MVP) de la solución Smarted. En concreto, podemos destacar desarrollos en tres módulos:
    • SmartClassroom Web Application: plataforma que permite al profesor ofrecer contenidos digitales interactivos y, a través de las experiencias de aprendizaje que sobre ellos se genera, atender a la diversidad del aula a través del análisis de análisis inteligente del rendimiento individual y grupal, la asignación de tareas o la personalización de contenidos.
    • Contenidos inteligentes/adaptativos: contenidos que complementan las capacidades adaptativas de la plataforma anterior, refuerzan la estrategia de aprendizaje autorregulado y ofrecen una experiencia de aprendizaje personalizada.
    • SmartClassroom Desktop Application: cliente de escritorio para la aplicación web SmartClassroom
  • En la línea (L3) Smart Content Factory se ha comenzado la conceptualización de una solución de creación de contenidos inteligentes válida para aplicar diferentes capas de valor sobre el contenido, i.e. autoría embebida, analítica de datos, conectividad, gamificación, adaptatividad, colaboración, etc.

En base a dichas tareas, hemos avanzado en los siguientes objetivos específicos:

  • O1 – Investigación y desarrollo de nuevos modelos cognitivos para la medición del aprendizaje

Se han realizado estudios y primeros experimentos para la “medición del conocimiento” en base a teorías de la ciencia cognitiva y la psicometría

  • O3 – Investigación y desarrollo de soluciones formativas que faciliten el lifelong learning y el aprendizaje por competencias. 

Se ha desarrollado una propuesta válida para el “Smart Lifelong Learning” fundamentada en el uso combinado de una plataforma adaptativa para gestión del aprendizaje y contenidos digitales inteligentes. Con estas ideas se han desarrollado los primeros prototipos de ambas.

  • O4 – Implementación del concepto Smart Content Factory

Se ha lanzado el desarrollo de contenidos que complementan las capacidades adaptativas de la plataformas de gestión del aprendizaje (realizada también en el marco del proyecto), refuerzan la estrategia de aprendizaje autorregulado y ofrecen una experiencia de aprendizaje personalizada (“libros adaptativos”).

  • O5 – Investigación y desarrollo de mecanismos de instrucción adaptativa

Se ha desarrollado una plataforma de instrucción adaptativa En versión web y escritorio, para uso online y offline) y un prototipo de contenido inteligente que complementa las capacidades adaptativas de la plataforma y enriquece la experiencia de usuario con funciones más propias de un LMS (Learning Management System) que de un contenido digital.

  • O7 – Propuestas de proyectos de I+D+i a nivel europeo

Se ha presentado un proyecto en una convocatoria europea y se ha trabajado en otras propuestas de ámbito nacional e internacional

Anualidad 2018

Con un avance importante de los trabajos de investigación y una base sólida de los desarrollos iniciados en la anualidad 2017 en el marco de la Unidad Mixta, el foco de esta anualidad 2018 ha estado en la mejora de los prototipos (con refactorizaciones y nuevas funcionalidades), en la formalización de un proceso de análisis de estado del arte y en la optimización de los procesos de prototipado y prueba de soluciones analíticas. Así, entre las principales tareas de cada paquete de trabajo, podemos destacar:

  • En (L1) Learning Analytics & Talent Management, podemos destacar dos líneas de trabajo. Por un lado, se han continuado las  tareas de investigación y desarrollo pero poniendo ya el foco en el Talent Management (como complemento de la investigación en Learning Analytics todavía abierta). Por otro, se han realizado los primeros estudios y prototipos orientados a evaluar la ROI de un programa instruccional.
  • En (L2) Adaptive Learning & Adaptative Instruction se han continuado también las investigaciones de la anualidad anterior, sobre todo las referentes a la estimación del conocimiento. Al margen de esto, se ha hecho un profundo refactorizado de las soluciones desarrolladas en la anualidad anterior para potenciar su funcionalidad y facilitar su mantenibilidad en los escenarios de aplicación con cliente reales que tenemos abiertos actualmente.
  • En (L3) Smart Content Factory se han mantenido las líneas de diseño y conceptualización y, a partir de dichos trabajos, ya se ha comenzado el desarrollo del prototipo de una herramienta de creación de contenidos inteligentes centrada en la adaptabilidad y la facilidad de uso.

En base a dichas tareas, hemos avanzado en los siguientes objetivos específicos:

  • O1 – Investigación y desarrollo de nuevos modelos cognitivos para la medición del aprendizaje

Se han realizado los primeros estudios y desarrollos para la medición de la ROI de un programa formativo y la identificación de patrones en dicho proceso. Además se han continuado los trabajos orientados a la “medición del conocimiento”.

  • O2 – Investigación y desarrollo de soluciones que faciliten la gestión del talento en el ámbito empresarial

Se ha realizado un estudio de soluciones para la evaluación competencial y se ha profundizado en los conceptos de Talent Management y People Analytics.

  • O3 – Investigación y desarrollo de soluciones formativas que faciliten el lifelong learning y el aprendizaje por competencias

Se han puesto en producción los prototipos que habilitan la propuesta de “Smart Lifelong Learning” diseñada en la anualidad anterior.

  • O4 – Implementación del concepto Smart Content Factory

Además de continuar el desarrollo de los contenidos inteligentes, se ha comenzado la implementación de una creación adaptable y automatizada para dichos contenidos.

  • O5 – Investigación y desarrollo de mecanismos de instrucción adaptativa

Se ha continuado la investigación en este campo y además se han puesto en producción tanto la plataforma de instrucción adaptativa como los contenidos inteligentes que complementan dicha adaptatividad.

  • O6 – Evaluación de las tecnologías en casos de prueba

Durante esta anualidad de han puesto en producción las soluciones desarrolladas para su evaluación en escenario real con diferentes clientes y mercados (educación secundaria, educación universitaria, formación corporativa). Los trabajos realizados hasta la fecha nos han permitido medir el interés del mercado, explorar vías de comercialización y, en algunos casos, empezar a trabajar en futuros contratos de explotación de los resultados.

  • O7 – Propuestas de proyectos de I+D+i a nivel europeo

Una de las propuestas en las que se había trabajado en la anualidad anterior cristalizó en la concesión de un proceso de compra pública innovadora para la gestión del conocimiento en el ámbito sanitario. Al margen de ella, durante esta anualidad hemos participado también en la presentación de un proyecto a una convocatoria H2020.

 

Objetivos

Dos son los objetivos generales que se plantea esta nueva Unidad Mixta: en primer lugar, mejorar la competitividad de la industria 4.0 a través de soluciones de aprendizaje personalizado y continuo para los trabajadores de la Industria 4.0 (Smart LifeLong Learning). Por otro lado, la Unidad Mixta también dedicará sus esfuerzos a mejorar la competitividad de las industrias creativas, a través del concepto Smart Content Factory.

Objetivos específicos

  • Investigación y desarrollo de nuevos modelos metacognitivos para la medición del aprendizaje
  • Investigación y desarrollo de soluciones que faciliten la gestión del talento en el ámbito empresarial.
  • Investigación y desarrollo de soluciones formativas que faciliten el lifelong learning y el aprendizaje por competencias
  • Implementación del concepto Smart Content Factory
  • Investigación y desarrollo de mecanismos de instrucción adaptativa
  • Evaluación de las tecnologías desarrolladas en casos de prueba.
  • Propuesta de proyectos I+D+i a nivel europeo.

 

Líneas de investigación

La UMi se centrará en tres grandes líneas de investigación:

  1. Learning Analytics & Talent Management. Esta línea de investigación estará orientada a desarrollar nuevas técnicas, modelos y algoritmos que permitan medir el proceso de enseñanza-aprendizaje en entornos lifelong learning, incluyendo tanto la formación en el puesto de trabajo como la formación reglada.
  2. Adaptive Learning & Adaptive Instruction. Esta línea de investigación estará orientada a construir soluciones de aprendizaje personalizado fundamentadas en conocimientos propios de la ciencia de los datos, la teoría del aprendizaje y la ciencia cognitiva
  3. Smart Content Factory. Esta línea de investigación estará orientada a diseñar y desarrollar mecanismos de optimización del proceso de producción de grandes volúmenes de contenidos digitales.

 

Un gran equipo

Netex es una empresa especialista en formación eLearning con soluciones específicas para el mercado corporativo (con grandes clientes como Repsol o Inditex) y el educativo (donde la acción comercial se enfoca en grandes editoriales, universidades y administraciones públicas). Las soluciones de Netex tienen un amplio bagaje internacional y se desarrollan siguiendo las guías de buenas prácticas y últimos estándares internacionales del ámbito del elearning. Su personal dispone de amplia experiencia en los procesos de diseño y producción de contenidos digitales, herramientas de autoría, desarrollo de plataformas de aprendizaje altamente escalables y construcción de soluciones formativas a medida para editoriales y empresa.

Gradiant, por su parte, dispone de un equipo transversal especializado en el desarrollo de soluciones de Data Analytics. El equipo tiene una enorme experiencia y un gran historial de éxitos en la captura, el filtrado, la transformación y el procesado de datos de fuentes heterogéneas; el análisis de datos procedentes de humanos o de máquinas; la aplicación de arquitecturas de analítica Big Data (en tiempo real o en batch); y en la definición e implementación de algoritmos de procesado masivo de información para diversos objetivos, como el procesado de lenguaje natural o la detección de eventos anómalos en sistemas complejos.

Gracias a esta experiencia, al esfuerzo por traducir al mundo real las más recientes investigaciones, y sobre todo al trabajo en equipo con sus clientes y partners, Gradiant ha desarrollado soluciones que abordan la problemática de la analítica de datos en diversos entornos de aplicación (banca, industria, marketing, educación, etc.).

 

Impacto socioeconómico previsto

Esta nueva Unidad Mixta tendrá impacto en varios sectores económicos y sociales del país. Por una parte, sus desarrollos ayudarán a las empresas, tanto grandes como PYMES, a generar materiales formativos de rápida caducidad o enorme volumen de forma ágil, reduciendo ineficiencias y eliminando procesos de poco valor. Para las industrias creativas, la analítica avanzada proporcionará información precisa e inmediata sobre el impacto de sus productos en los estudiantes y en los destinatarios de su producto.

Además, la UM tiene un impacto potencial significativo en la mejora de tres de estas líneas contempladas en la Axenda Digital de Galicia:

Servicios públicos digitales – La integración de los trabajos de la UM con la estrategia de aula digital de la Xunta de Galicia (programa EDIXGAL) permitirá crear mejores servicios públicos educativos digitales.

Administración eficiente – Las soluciones de Business Intelligence que se pueden desarrollar en el marco de este trabajo ayudarán a identificar ineficiencias en la gestión de los recursos digitales y, en consecuencia, generar una administración más eficiente y transparente en cuanto al uso de la información.

Impulso al sector de la economía del conocimiento – Al ligar el ámbito educativo y corporativo con la explotación de tecnologías Big Data para extraer información de los datos, los desarrollos de la UMi encajan directamente con las prioridades de la nueva economía del conocimiento.

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Esta iniciativa ha recibido financiación del Programa Unidades Mixtas de Investigación 2016 cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder) en el marco del Programa Operativo Feder Galicia 2014-2020, convocadas por Resolución de la Axencia Galega de Innovación el 17 de xunio de 2016. Con número de expediente IN853A- 2016/03