23 febrero 2018

El impacto económico y las posiciones ante sus consecuencias de los actores principales en un ámbito universitario digitalizado






En el próximo número de RED aparecerá este artículo de Wolfram Laaser, Ex "Akademischer Direktor" de la FernUniversität en Hagen Alemania, y ahora emérito. 
Ahora, y siguiendo nuestros principios de autoarchivo previo (según el estándar verde que RED asume, de Sherpa-Romeo y Dulcinea), lo hemos publicado en el blog académico RED de Hypotheses, donde lo pueden encontrar.
Éste es el 




Resúmen

Actualmente predomina una sustancial inseguridad sobre el futuro del eLearning y sobre el futuro de las universidades y específicamente [WL1]  sobre el recién desarrollo de los MOOCs.. Muchos que al inicio se mostraron entusiastas ahora son más escépticos sobre el futuro desarrollo de la enseñanza mediada por tecnología. Algunos mantuvieron su actitud positiva y siguen buscando formas de promover e implementar su uso en las universidades. Numerosas instituciones han publicado pronósticos sobre la relevancia de las futuras innovaciones y el desfase hasta que seran applicadas en la educación. Menos discutidos son las implicaciones económicas y las reacciones y posturas de los actores frente a una universidad digitalizada.  Partiendo de la crítica sobre el criterio metodológico empleado en algunos estudios, se discutirá el posible impacto de la digitalización en una   futura universidad digital desde tres angulos diferentes: una perspectiva histórica, una perspectiva económica, y de las actitudes de los actores y sus caracteristicas.  En el pasado el analisis descriptivo de costos  y beneficios de  los cursos en linea era la forma predominante para analizar la eficencia comparativa de diferentes sistemas de educación. Al contrario queremos focalizar algunos puntos claves para incentivar un debate sobre la economia de recursos digitales y los respectivos actores principales (stakeholders). Además trataremos  perspectivas a largo plazo de los efectos de la digitalización  de contenidos educativos  en un mundo global. 
Concluyendo que la digitalización siguió un desarrollo continuo   pulsado especialmente por las universidades de educación a distancia y que fenómenos como los MOOC no son tan "disruptivos" como algunos pretenden. En su lugar, las políticas nacionales, la sostenibilidad económica y el impacto de la digitalización en las diferentes partes interesadas, determinarán la forma futura de la "Universidad Digital" en caso de que tal universidad existiera.

Eco en las redes sociales del preprint "Comment j’utilise les médias sociaux dans mes cours à l’université", de Pierre Lévy

Impacto del artículo de Pierre Lévy en Twitter. 
Se trata del artículo en forma de preprint ahora y que saldrá como artículo definitivo en RED el 31 de marzo.


Es un preprint de articulo sobre el uso de medios sociales para favorecer la inteligencia colectiva. 

Sigue la linea abierta por RED en el número anterior de incluir paper dentro del género Personal History as Educational Research,





22 febrero 2018

Presentation of special issue "Social Web and intelligent learning management systems in Higher Education"

Next March 31, the publication of number 57, special, of RED is planned. This is the presentation of the co-publishers.


We also raise the need for an analysis of the necessary conditions for the validation of their uses.
Finally, we propose to disseminate the analyses based on particular experiences, given the insufficiency of institutional policies that contemplate integration modalities and their  consequences.
We see necessary and accept proposals for indicators on quality in social learning environments. As results processed and conclusions obtained from research and experiences.

On the other hand, we are accustomed to a literature that emphasizes the possibilities of intelligent education, and of big data combined with response algorithms to create unique and unprecedented opportunities for academic organizations. Opportunities that promise training with higher standards and innovative approaches.
This issue tries to see what theoretical approaches, practices and experiences are present and available about
(1) learning and teaching strategies: intelligent pedagogy,
(2) highly technological and singular services based on environments of this type, both for local students, on campus, and for remote students, online,
(3) innovative smart classroom configurations with easy local / remote student interaction with teachers and centers. And also for local / remote collaboration between students,
(4) design and development of multimedia-enriched content based on the Web, with interactive presentations, videoconferences, questionnaires and interactive web-based tests that allow instant and intelligent knowledge evaluation
(5) other affordances and managed environments with technology and intelligent response software.
In this monograph we want to accommodate the results of research projects and ongoing experiences.
We will also give space to works that aim to create a taxonomy of intelligent university education and identify its main characteristics and components.



Pierre Lévy and Miguel Zapata-Ros

Web social y sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje en Educación Superior

El próximo día 31 de Marzo está prevista la publicación del número 57, especial, de RED. Esta es la presentación de los coeditores.
Presentación del número especial 








Este monográfico se plantea como una respuesta ante un hecho indiscutible: El uso de la web social como un medio de comunicación y un marco de relación y de convivencia entre estudiantes y profesores. En él queremos hacer énfasis en la necesidad de un marco de modelo pedagógico y de diseño instruccional que la integre. Planteamos igualmente la necesidad de un análisis de las condiciones necesarias para su validación. Por último, proponemos dar espacio de difusión, a través de análisis basados en experiencias, a respuestas concretas ante la insuficiencia de políticas instituciones que contemplen modalidades de integración y sus repercusiones.
De forma complementara, a partir de investigaciones sobre el tema, vemos necesarias y aceptaremos propuestas de indicadores sobre calidad en entornos sociales de aprendizaje, como resultados procesados y conclusiones obtenidas de investigaciones y experiencias.

Por otra parte, estamos acostumbrados a una literatura que enfatiza las posibilidades de la educación inteligente, y de los big data combinados con los algoritmos de respuesta para crear oportunidades únicas y sin precedentes a las organizaciones académicas para un capacitación en términos de estándares más altos y de enfoques innovadores.
Se trata de ver, a este propósito, qué hay en presencia y disponible en cuanto a enfoques teóricos, prácticas y experiencias sobre
(1) estrategias de aprendizaje y enseñanza: pedagogía inteligente,
(2) servicios altamente tecnológicos y singulares basados en entornos de este tipo, tanto para estudiantes locales, en el campus, como para estudiantes remotos, en línea,
(3) configuraciones de aulas inteligentes innovadoras con fácil interacción local/remota de alumno con profesores y centros y para la colaboración local/remota entre alumnos,
(4) diseño y desarrollo de contenidos multimedia-enriquecidos basado en la Web, con presentaciones interactivas, videoconferencias, cuestionarios y pruebas interactivas basadas en la web que admitan evaluación instantánea e inteligente del conocimiento
(5) otras affordances y entornos gestionados con tecnología y software de respuesta inteligente. 
En este monográfico queremos dar cabida pues a resultados de proyectos de investigación y de experiencias en curso. También daremos cabida a trabajos que tengan como objetivos crear una taxonomía de educación universitaria inteligente e identificar sus principales características y componentes.


Pierre Lévy y Miguel Zapata-Ros

12 febrero 2018

Índice H ¿Trabajo colaborativo o citas gratis?


La base de las métricas sobre edición científica y sobre la difusión de la investigación son las citas que cada trabajo recibe.

El índice H, la mediana H, y sus derivados H5 y mediana H5, tienen como base para su cálculo las citas.

Por su partes, las citas tienen como referencia el trabajo publicado (artículo, paper, libro, capítulo de libro, texto de la ponencia en un proceeding, etc.) y se asignan todas las un mismo trabajo a cada uno de sus autores, independientemente del número de estos que haya y de la participación que cada uno tenga en el trabajo.

El número de citas (citación), y los índices H, se aceptan universalmente porque son transparentes. Al menos en Google Scholar Metrics (GSM) se puede ver fácilmente de donde proceden todas y cada una de las citas, y se pueden impugnar cuando no sean correctas. El autor  también puede retractarse con una fácil operación. Y si no lo hace es igualmente visible... y sufre su reputación.

También el índice H es más aceptado que otros, como el índice de impacto, que utiliza JCR (por la comunidad, no por las autoridades españolas, ANECA, etc.), porque es visible su obtención, y sobre todo porque su cálculo no se limita exclusivamente a las citas de la agencia que los obtiene. En el caso de JCR, a las citas que se producen en las bases de datos de Clarivate (antes Thomson-Reuters).

Sin embargo la citación y sus derivados, los índices y medianas, y otros promedios H, tiene sus críticas, que básicamente se reducen a dos:

El sistema GSM mezcla, en español y en otros idiomas distintos del inglés, todas las especialidades. Y esto se reproduce en los rankings y listas que los toman como derivados, como es el caso del Ranking Web de Universidades y el de Investigadores en la web, del Cybermetrics Lab del CSIC. Sin embargo no es lo mismo la citación, por ejemplo, en Ciencias de la Salud, donde a la investigación básica, o simplemente a la investigación,  se atribuyen las citas procedentes de las prácticas profesionales y de las innovaciones en la práctica, que en Ciencias Sociales, particularmente en Educación, donde no es costumbre publicar prácticas e innovaciones profesionales, o no se fundamentan adecuadamente. Y como consecuencia, en este caso, no se publican como implementación de investigaciones en revistas científicas, ni en congresos homologados, y no contribuyen a la citación. Así pues la citación en Ciencias de la Salud es mucho más abundante que en Ciencias Experimentales, Matemáticas, Filosofía o en Ciencias de la Educación y del Aprendizaje. Este efecto, esta mezcla indiferenciada, no se produce así en los rankings de revistas en inglés de GSM, donde los dominios y áreas científicas están delimitadas, y las comparaciones se producen entre publicaciones homogéneas.
La otra crítica tiene su origen en que el índice H considera igual las citas que se producen como autores únicos y las que se producen como coautores. Como hemos dicho antes, la consideración  de las citas se hace por igual a todos los autores de un mismo trabajo, sea cual sea el número de estos y sea cual sea su contribución.

Vamos a dejar de lado, por ahora, lo primero y vamos a centrarnos en esto último.

No hay nada que garantice que la participación de todos los participantes en una publicación sea la misma, ni como requisito general ni en las prácticas editoriales. Tampoco de que, en un caso extremo, no haya coautores que no hayan contribuido nada  o lo hayan hecho en una porción irrelevante.

Así podría darse el caso de que cinco autores hiciesen cada uno una publicación y se pusieran de acuerdo de manera que cada uno de ellos figurase como autor en todas las demás. Esto llevaría a multiplicar por cinco, más o menos, las citas que obtendría si solo figurase cada uno como autor de su trabajo. No hay nada que nos asegure que esto no suceda, y sería una grave e injusta discriminación para autores que publican en correspondencia con su trabajo.

Pero por otro lado, en la investigación, como señalan Austin J. Parish, Kevin W. Boyack, John PA Ioannidis  (2018) y otros autores, es fundamental, en casi todas las modalidades, el trabajo colaborativo. Es indispensable. Por la complejidad de los procesos, por la división de funciones y tareas, lo cual todos aceptan que es un factor de productividad en la investigación y sobre todo por computar cuestiones como son la experiencia o las labores de coordinación. Por tanto se hace justo y es necesario tener en cuenta de forma efectiva estas situaciones, fomentarlas y valorarlas. También aportar procedimientos que garanticen de forma rigurosa qué modalidades de colaboración se producen, la relevancia de éstas y formas eficientes de asegurarlas.

Mientras eso no se produce o no se generaliza, planteamos un índice, al que provisionalmente llamaremos citación colaborativa, y una opción para utilizar de forma contextualizada que palíe y que tenga en cuanta ambas situaciones potencialmente distorsionantes. Sería un valor intermedio, para el caso que el número de autores sea dos o mayor, entre la asignación de todas las citas a todos y la fracción número de citas / número de autores (c/n) a cada uno de ellos.

El índice sería
Donde c es el número de citas atribuido al artículo, n es el número de autores, y b es la base de los logaritmos que se aplican al número de autores.

El utilizar la función logarítmica  es porque se trata de una función cuyo incremento va disminuyendo en la medida a que crece la variable. La variación en el impacto del número de autores varía muy poco cuando crece mucho el número de estos.

La base b debería ser mayor que 2.  Si fuese ésta, en el caso particular de que los autores sean dos no se vería primado el trabajo en grupo de dos, dado que el índice coincidiría con la fracción. No se vería pues premiado en este caso la colaboración.

Veamos pues varios casos:

A) Base b=3

Nº autores
Nº citas
Coeficiente
Fracción
1
10
10,00
10,00
2
10
6,13
5,00
3
10
5,00
3,33
4
10
4,42
2,50
5
10
4,06
2,00
6
10
3,80
1,67
7
10
3,61
1,43
8
10
3,46
1,25
9
10
3,33
1,11
10
10
3,23
1,00
Tabla 1

El coeficiente sería el equivalente al número de citas que se atribuiría a cada uno de los autores.  Obviamente sería un número racional (en expresión decimal), no un número entero, como sucede con las citas.

Las diferencias del coeficiente con el número de citas, tal como se atribuye ahora, o con la fracción de las citas repartidas entre todos daría lugar a un rico debate.

Otro ejemplo para este mismo caso podríamos verlo con otro número de citas, por ejemplo 20.  Adjuntamos la hoja de cálculo para que el lector interesado pueda hacer otras pruebas:


Nº autores
Nº citas
Coeficiente
Fracción
1
20
20,00
20,00
2
20
12,26
10,00
3
20
10,00
6,67
4
20
8,84
5,00
5
20
8,11
4,00
6
20
7,60
3,33
7
20
7,22
2,86
8
20
6,91
2,50
9
20
6,67
2,22
10
20
6,46
2,00
 Tabla2

B) Base b=5

Nº autores
Nº citas
Coeficiente
Fracción
1
10
10,00
10,00
2
10
6,99
5,00
3
10
5,94
3,33
4
10
5,37
2,50
5
10
5,00
2,00
6
10
4,73
1,67
7
10
4,53
1,43
8
10
4,36
1,25
9
10
4,23
1,11
10
10
4,11
1,00
Tabla 3


Vemos como primera consecuencia y más visible que, a medida que aumenta la base del logaritmo, el factor correctivo disminuye (Comparar tabla 1 y tabla 3). Sería pues un factor determinante a la hora de definir el coeficiente, y sería el parámetro clave para aplicar en distintos temas y dominios donde le trabajo colaborativo tenga una importancia y una significación mayor o menor. No sería igual en artes o ámbitos de creatividad donde la divergencia sea un factor básico, que en análisis empíricos complejos de ciencias sociales o de ciencias experimentales.

Referencias.-


Parish, AJ, Boyack, KW, and Ioannidis, JP (2018). Dinámica de la coautoría y la productividad en diferentes campos de la investigación científica. PloS uno , 13 (1), e0189742. http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0189742#pone-0189742-g002