Nuevos Conceptos en el proceso de E-A

Anotações:

• Estamos viviendo una era de constantes cambios de paradigmas de acción educativa, por lo que se requiere iniciar un cambio paradigmático de pensamiento. Dejemos que sean los estudiantes  quienes generen el conocimiento, que sean ellos quienes asuman el protagonismo. Propiciemos prácticas educativas innovadoras.  

1. Aprendizaje Basado en
   1. Proyectos

      Anotações:

      • Es un método docente basado en el estudiante como protagonista de su propio aprendizaje. 

      Anexos:

      • APRENDIZAJE BASADO EN PROYECTOS
   2. Retos

      Anotações:

      • Es un enfoque pedagógico que involucra activamente al estudiante en una situación problemática real, significativa  y relacionado con su entorno, lo que implica definir un reto e implementar para este una solución. 

      Anexos:

      • Poniendo en Práctica el Aprendizaje Basado en Problemas
   3. Estudio de Casos

      Anotações:

      • Es un instrumento de investigación, que es utilizado en la sociología, especificamente en el área  educativa como método de evaluación.  

      Anexos:

      • ESTUDIO DE CASO
   4. Gamificación

      Anotações:

      •  Incorpora dinámicas del juego (puntos, rankings, insignias,  reglas de juego, etc) a pocesos que de por si no son muy "jugables". 

      Anexos:

      • Aprendizaje Basado en la Gamificación
   5. Simulación

      Anotações:

      • Es una metodología de E-A en la que los estudiantes están en contacto directo con lo que van aprender en lugar de estar simplemente pensando en ello.

      Anexos:

      • Simulacion
2. Clase Invertida

   Anotações:

   • Es un modelo pedagógico que plantea la necesidad de transferir parte del proceso de E-A  fuera del aula con el fin de utilizar el tiempo de clases para el desarrollo de procesos cognitivos.

   Anexos:

   • Clase invertida
3. Deeper Learning

   Anotações:

   • Aprendizaje profundo (en ingles, Deeper Learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitectura compuestas de transformaciones no-lienales múltiples. 

   Anexos:

   • Deeper Learning