Este documento explora varios temas clave relacionados con la innovación pendiente en la educación superior. En particular, discute 1) cómo la desintermediación y las nuevas tecnologías están diversificando los mecanismos tradicionales de producción y distribución del conocimiento, 2) el aumento de la demanda de educación superior debido al crecimiento demográfico, 3) las nuevas formas de producir y reconocer el conocimiento como resultado de la ciencia ciudadana y las métricas alternativas, y 4) la creciente mercantilización del conoc

1. “La innovación pendiente en la educación superior”
@cristobalcobo

2. ¿Cómo afecta a las las universidades la redefinición
de la producción y distribución del conocimiento?
1

3. ¿Cómo crear sistemas de acreditación más explícitos
que deN cuenta de los aprendizajes continuos
y multi-contexto de los estudiantes?
2

4. ¿Para qué problemas las TIC son la solución?
¿Qué nuevos problemas pueden ser creados
resolviendo los viejos?
3

5. ¿Puede la universidad brindar un aprendizaje MÁS personalizado?
¿cómo impulsar el aprendizaje a lo largo de la vida?
4

6. ¿Puede la universidad responder
a la creciente demanda de formación
sin sacrificar la calidad por la escala?
5

7. ¿Qué competencias clave deben fomentarse
mediante el aprendizaje? ¿Están preparados los
estudiantes para la vida laboral?
6

8. ¿Tienen futuro las universidades?
7

9. factor clave del cambio
1. Descentralización y desintermediación
12,844,500 views

10. The most reproduced New Yorker cartoon in the magazine’s history.
(by PETER STEINER/The New Yorker magazine, 1993)
Educador,
Profesor,
Académico,
Escritor,
InvesKgador
Experto…

11. 1st transmission
ARPANET (1969):
University of California,
Los Angeles (UCLA); the
University of California,
Santa Barbara; and the
University of Utah.
Desintermediación es una forma de
conceptualizar la actual transición que las
instituciones de educación superior enfrentan
en la era digital

12. New agents and technologies are
diversifying
Nuevos agentes y tecnologías diversifican los
mecanismos tradicionales para producir y
distribuir conocimiento

13. factor clave del cambio
2. Masividad y una creciente demanda

14. • 1/3 población mundial tiene
menos de 15 años de edad.
• Hoy hay registrados cerca de 165 millones
de estudiantes en educación terciaria.
Fuentes; ISCED levels 5 & 6 UNESCO InsKtute of StaKsKcs figures. BriKsh Council and IDP Australia projecKons
h]p://www.obhe.ac.uk/conferences/the_2011_global_forum__canada/Uvalic_Trumbic.pdf
• La proyección es que la enseñanza
terciaria sea 263 millones en 2025.
• Sumar 98mm. estudiantes = 4 Ues.
grandes (30 mil) semanalmente x 15 años.
LATAM: 21% (2000) al 43% (2013) jóvenes (18 y 24 años) que asisten a
institución de educación superior. Mayor cantidad de CSE medios y bajos.

15. factor clave del cambio
3. Nuevas formas de producción del conocimiento

16. “Ciencia Ciudadana”: Colección de datos generados por los ciudadanos basados en
preguntas específicas. Pueden ocurrir a cualquier escala.
Sophielabs.com:
o Amazon Mechanical Turk (micro-trabajos) permite parKcipar en experimentos de
interacción humana en Internet.
o Permite ejecutar experimentos en línea (fácil, rápido, bajo costo).

17. www.eyewire.org
Eyewire: juego de computación basado en "ciencia
ciudadana", permite que jugadores categorizar neuronas 3D.
200.000 jugadores de 150 países.
Sebastian Seung's Lab at MIT

18. F1000Research:
* Publica artículos de acceso abierto tras ser revisado por pares.
* Los autores colaboran como referees de otros trabajos.
• Publicación Inmediata
• Revisión de pares Transparente
• Sin sesgo editorial
• Datos incluidos
• Indexado en PubMed

19. síntoma y laboratorio

20. Visualization of daily Wikipedia edits created by IBM

21. Every day 2.5 quintillion
bytes of data are created
About 75% of data is
unstructured, coming from
sources such as text, voice and
video
Source: Giuseppe Futia, Nexa Center for Internet & Society
“Si pones toda la información en el formato de libros
y haces una pila de libros, harías 8 o 9 mil pilas que llegan hasta el Sol”
(MarKn Hilbert)

23. h]p://www.tylervigen.com/about

24. h]p://www.tylervigen.com/about

25. h]ps://pdos.csail.mit.edu/archive/scigen/
✘ uso de bots

26. factor clave del cambio
4. Nuevos formas de reconocer el conocimiento

27. by @cristbalcobo at @LeuvenU Nov.2014 [CC0 “No Rights Reserved”]
Challenges:
• Licensing
• Funding
• Recognition

28. Informe de citas: 44
(de Colección principal de Web of Science)
Buscó: Tema: (heutagogy) ...Más
Este informe refleja las citas de los elementos origen indexados dentro de Colección principal de Web of Science. Hacer una búsqueda de referencia citada para incluir citas de
elementos no indexados dentro de Colección principal de Web of Science.
Elementos publicados cada año
Se muestran los últimos 20 años.
Citas cada año
Se muestran los últimos 20 años.
Resultados encontrados: 44
Total de veces citado [?] : 79
Total de veces citado sin citas propias [?] : 56
Artículos en que se cita [?] : 67
Artículos totales en que se cita sin citas propias [?] : 51
Promedio de citas por elemento [?] : 1.80
h­index [?] : 5
Ordenar por: Página 1 de 5
2013 2014 2015 2016 2017 Total Promedio
de citas
por año
Use las casillas de verificación para eliminar elementos individuales de este informe de
citas
o restrinja la búsqueda a elementos publicados entre
y
10 6 18 19 11 79 7.90
Heutagogy and Lifelong Learning: A Review of Heutagogical
Practice and Self­Determined Learning
Por: Blaschke, Lisa Marie
INTERNATIONAL REVIEW OF RESEARCH IN OPEN AND DISTANCE
LEARNING Volumen: 13 Número: 1 Páginas: 56­71 Fecha de publicación:
2012
4 2 9 11 6 33 5.50
Web of Science TM InCites TM Journal Citation Reports ® Essential Science Indicators SM EndNote TM Iniciar sesión Ayuda Español
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Veces citado ­­ de mayor a menor frecuencia
1945 2017
1.
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29. El ranking de las universidades
incluye: premios Nobel,
Distinciones a Científicos,
Investigadores altamente
Citados, ... Cantidad de artículos
indexados por Science Citation
Index-Expanded (SCIE) y Social
Science Citation Index (SSCI).
shanghairanking.com
Combinar diferentes indicadores en
un solo número es como reducir
espacios multidimensionales a una
sola dimensión…
✘ reudcciomismo

31. o Editores predadores son explotan los modelos
de pago de acceso abierto (gold) para obtener
ganancias.
o Busca obtener el dinero de los autores, por lo que
hacen todo lo posible para que parezcan legítimos.
o Se necesita una ética de publicación colectiva
(crowdsourced) para reportar casos de mala
conducta.
Wilson, Kristen. “Librarian vs.(open access) predator: An interview with Jeffrey Beall.” Serials Review 39.2 (2013): 125-128.
‘Questionable, scholarly OA publishers‘
by Jeffrey Beall
h]p://scholarlyoa.com/2014/01/02/list-of-predatory-publishers-2014/
✘ journals Kpo spam

32. Jeffrey Beall: “Predatory Publishers” MediaLab UGR MediaLab UGR
h]ps://www.youtube.com/watch?v=c75N4RcEHSs
Blog Personal: h]ps://scholarlyoa.com/

33. Los trabajos científicos abarcan física, biología, química, matemáticas, medicina clínica,
investigación biomédica, ingeniería, tecnología y ciencias de la tierra y el espacio.
El tamaño del territorio muestra la proporción de ‘
todos los trabajos científicos publicados en 2001
Worldmapper.org

34. Subject Area: Social Science
h]p://www.excellencemapping.net/#/view/measure/top10/calculaKon/a_ohne_kovariable/field/social-sciences/significant/true/org/
Excellencemapping.net/

36. h]ps://ec.europa.eu/research/openscience/pdf/report.pdf
¿Cuál es el potencial de Altmetrics?
Un incenCvo para la ciencia abierta, adicionalmente a las citas
podrían uKlizarse para medir el impacto en la sociedad.
¿Cuáles son los requisitos?
Transparencia, apertura, diversidad, velocidad y reproducibilidad.
No hay "cajas negras" o algoritmos ocultos a medida.
Marzo 2017

37. La web dio lugar a
nuevos espacios de
discusión / difusión de
información académica.
Shema, et al (2014)
citaKon counts
represent less
than 1% of
usage for an
arKcle

38. > Ninguna métrica
individual puede revelar
suficientemente el
impacto completo de la
investigación.
by @cristbalcobo at @LeuvenU Nov.2014 [CC0 “No Rights Reserved”]
> ‘‘Enfoque multi-
métrica’’ resulta
necesario
“much is downloaded and never read, just as
much used to be photocopied and never read”
(Buschman & Michalek,’13)
Cuando la comunicación
académica migró a la web,
también lo hicieron las citas

39. by @cristbalcobo at @LeuvenU Nov.2014 [CC0 “No Rights Reserved”]
Focus on research outputs
www.youtube.com/watch?
v=RzVxoUx9{c
Almetrics: herramientas que ofrecen los indicadores alternaKvos.
[Supply]
[Demand]

40. Perez-riverol, Y. (2014, febrero 19). BioCode’s Notes: In the ERA of science communicaKon, Why you need Twi]er, Professional Blog and ImpactStory?
Recuperado a parKr de h]p://computaKonalproteomic.blogspot.com.co/2014/02/in-era-of-science-communicaKon-why-you.html

41. Fuente: Altmetrics El uso de indicadores alternativos en la medición del impacto de producción científica de la
region | Agricultural Information Management Standards. Recuperado 1 de mayo de 2017, a partir de http://
aims.fao.org/es/capacity-development/webinars/altmetrics-el-uso-de-indicadores-alternativos-en-la-medici%C3%B3n-del

42. factor clave del cambio
5. Mercantilización del conocimiento

43. Fenómeno de la mercantilización del conocimiento:
el conocimiento es utilizado, producido o
mercantilizado solo como un producto.

45. h]p://www.elespanol.com/ciencia/invesKgacion/20161014/162983991_0.html
“…En 2013, Voinnet
estaba en pleno
apogeo. Había
recibido €2,3M del
Consejo Europeo de
Investigación,….”
PubPeer: permite a invesKgadores comentar de forma anónima errores o manipulaciones
en otros estudios, aportando o no pruebas convincentes.
✘ plagio y manipulación

46. Las universidades entregan bonos en efectivo
a sus académicos por sus publicaciones
(indexadas en revista de alto impacto).
Artículos en Nature y Science se pagan a
$ 30.000 por publicación.
Melbourne Business School paga $ 12,000 en
efectivo por cada artículo publicado en la lista
Top 40 compilada por el Financial Times.
Source: Macdonald, Stuart, and Jacqueline Kam. 2007. “Ring a Ring O?
Roses: Quality Journals and Gamesmanship in Management Studies.”
Journal of Management Studies 44 (4): 640–55. doi:10.1111/j.
1467-6486.2007.00704.x.

47. • Transferir el costo de la educación del Estado
a los estudiantes.
• Entender educación únicamente como una
fuente a mejores salarios.
• Convertir la producción científica en una
competencia individual (número de citas,
fondos de investigación, número de patentes).
• Competición nacional/internacional por
prestigio, ranking y financiamiento.
The Knowledge for Sale: The Neoliberal Takeover of Higher Education Book by Lawrence Busch

48. factor clave del cambio
6. Inteligencia Artificial

49. Algoritmos: sistemas simbólicos
(fórmulas, procesos
computacionales) que operan en la
intersección entre cognición y
realidad.
Teocracia computacional: generan
nuevas realidades
Los incorporación masiva de
algoritmos generan una “economía
de la abstracción” que filtra,
prioriza, simplifica, recomienda…
Google – Amazon – Tinder – Google Map – Uber – Netflix – Facebook - Snapchat
¿Quéquierenlosalgoritmos?(EdFinn)

50. o 100 predice personalidad (orientación
sexual, origen étnico, opinión religiosa y
política, nivel de inteligencia, sustancias
adictivas o padres separados).
o 150 algoritmo predice tu personalidad
mejor que tu pareja.
o 250 el algoritmo conoce tu personalidad
mejor que tú.
Youyou, W., Kosinski, M., & SKllwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans.
Proceedings of the Na1onal Academy of Sciences, 112(4), 1036-1040. h]ps://doi.org/10.1073/pnas.1418680112
¿con cuántos "likes” un algoritmo (IA) detecta tu personalidad?
Tests de personalidad (Facebook)
Sample: 86,220 volunteers (completed a 100-item personality quesKonnaire)
applymagicsauce.com
50

51. “Dataismo”: Filosofía o ideología, entiende la especie humana como un
único sistema de procesamiento de datos.
Objetivo: maximizar el flujo de datos mediante la conexión entre más
medios (produce, graba, sube, consume comparte información).
≠ Aumentan los datos escépticos (critican la obsesión de los datos).
Espada de doble filo, grandes volúmenes de datos traen peligros (privacidad).
“Dataismo”: promete el “Santo
Grial científico”, una única teoría
general que unifique todas las
disciplinas científicas.
51

52. 52

53. No vamos a programar más tecnología, sino entrenar la tecnología ("educar").
(reconocimiento de voz, de texto, e imagen)
53

54. Competencias exclusivamente humanas ahora son tercerizadas (lenguaje, racionamiento,
adaptación, aprender-entrenamiento, identificación de patrones)
54

55. Frey, C. B. y Osborne, M. A. (2013). The future of employment:
Inteligencia Artificial reemplazará tareas (más que empleos),
y también creará nuevos tipos de trabajos
(https://ai100.stanford.edu/2016-report/section-ii-ai-domain/employment-and-workplace)

56. 56

57. La inteligencia artificial incide en los inputs (aprendizaje adaptativo) y en los outcomes
(selección de capacidades). Generando profundas implicancias éticas.
57
Kronos (software de recursos humanos) ... “ayuda a filtrar,
contratar, los mejores candidatos para a la empresa".

58. moralmachine.mit.edu
¿Moral Artificial?

59. 4 ideas finales

60. 1. La Universidad existe en el encuentro de miradas
(virtual/presencial; básica/aplicada. negocio/servicio
público, formal/informal; masiva/personalizada).
Una estructura heterárquica es necesaria.

61. 2. A pesar de la abundancia de información y de
oportunidades para (re)aprender surgen nuevas
formas de inequidad cognitiva.

62. 3. Preparar ciudadanos autónomos capaces de
auto-administrar su aprendizaje permanente,
descubrir nuevos problemas y de combinar áreas del
conocimiento con un sentido ético de la realidad.

63. 4. Los problemas sociales derivados de la
tecnología no se resuelven con más tecnología
(Lewis Mumford). 63

64. innovacionpendiente.com
64
@cristobalcobo