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Land of Learning

Entorno de trabajo

Land of Learning

El Master Europeo en Estudios Urbanos Comparativos utiliza el software «Land of Learning» (en adelante, LOL) para la docencia online. Se trata de una plataforma para el provisión y utilización de servicios de e-learning online basados en la web.
Su característica distintiva es la introducción del innovador concepto de CHAT INTERACTIVO (al que denominamos CLASSROOM).
De hecho, gracias a este nuevo enfoque, los cursos o clases se desarrollan sobre la base de procesos activos de aprendizaje que reflejan en parte la forma real de discurrir de una clase presencial universitaria.
En la Classroom o aula virtual es posible hacer preguntas al profesor, comentar la clase y clarificar dudas.
Al final de la clase, se puede descargar inmediatamente su trascripción en formato .rtf. De este modo, los alumnos pueden recuperar las clases perdidas en cualquier momento.
Otra de las principales peculiaridades de la Classroom que hace posible LOL es la presencia de una pizarra en tiempo real (BLACKBOARD) sobre la que los usuarios pueden dibujar (incluso a mano) cualquier objeto (tanto imagen como texto). El resto de los alumnos del aula ven lo que en ella se escribe en tiempo real.
El profesor puede decidir incorporar a la trascripción de una lección contenidos de la pizarra Blackboard (por ejemplo, diapositivas, fórmulas, diagramas, etc.) para aumentar la eficiencia didáctica.
Para más información sobre LOL, por favor visiten http://www.landoflearning.it/en/

 

Supervisión y Evaluación

Además de las actividades normales del master, habrá un grupo de trabajo encargado de monitorizar y evaluar las actividades de aprendizaje. El objetivo principal de dicho grupo es doble: por un lado, desarrollar metodologías innovadoras para la docencia y aprendizaje online («Learning with Fun» y «Visual Search Engine») y, por otro lado, supervisar los intercambios comunicativos entre los participantes relativos a la docencia online y evaluar su efectividad. El grupo de trabajo también se encargará de supervisar el impacto del desarrollo de las innovaciones en metodología que se produzcan durante la docencia online.

El grupo de trabajo tiene cuatro ámbitos de actividad específicos:

 

Portfolio y E-urbs

Portfolio (y su versión digital más común, e-Portfolio) es una metodología educativa utilizada por un gran número de universidades avanzadas de la Europa del Norte y los Estados Unidos. Su desarrollo responde a la necesidad de afrontar la exigencia cada vez mayor de personalización del currículum, aprendizaje centrado en las competencias y educación orientada a un fin. Por esa razón, se aplica con mayor frecuencia en cursos avanzados, sobre todo en programas de master. Con Portfolio, los alumnos pueden decidir de forma crítica sus objetivos para asistir a un curso de master en particular y, sobre esa base, construir un archivo ordenado con los materiales más relevantes encontrados durante el curso. Portfolio es, en suma, un marco para la autorreflexión y la planificación estratégica que se ha demostrado muy útil para que el alumno explote todo el potencial que un programa puede ofrece para su desarrollo personal y profesional.
Dada la naturaleza de la metodología, parece que ésta permite obtener resultados óptimos en cursos orientados a un fin, como son los programas de master. Así pues, el Programa E-urbs utilizará Portfolio. Los principales motivos para la adopción de esta metodología son:

- Portfolio puede añadir tanto valor percibido como valor real al programa al convertirlo en una experiencia orientada a un fin.
- Portfolio aporta a E-urbs un carácter adicional más centrado en las competencias, lo que hace que el programa constituya una mejor herramienta para alumnos de orientación profesional.
- Gracias al análisis de los documentos de autorreflexión por los tutores, Portfolio ofrece una revisión permanente de las necesidades educativas de los alumnos.
- Portfolio puede hacer que los alumnos de E-urbs sean más competitivos en el mercado laboral, dado que éstos desarrollan una mayor conciencia de su identidad profesional y dado que Portfolio propicia la adquisición coherente y centrada de conocimientos y competencias.

Los alumnos de E-urbs dispondrán de un lugar de almacenamiento digital, así como de la tutorización adecuada para desarrollar su propio e-Portfolio en la plataforma utilizada por el curso online («Land of Learning»). Sobre la base de la metodología e-Portfolio, integrada en la estructura de E-urbs, el alumno podrá tomar decisiones estratégicas para alcanzar sus propios objetivos, identificar las competencias en las que debe centrarse y obtener feedback de los tutores y demás alumnos sobre el desarrollo en la práctica de dichas competencias. Las universidades asociadas, a través de tutorías seleccionadas y de programas innovadores de software (véase la sección «Learning with Fun») prestarán apoyo a los alumnos para alcanzar todos esos logros, no sólo durante el tiempo de clase, sino también durante el último periodo de formación del alumno, y le ofrecerán la posibilidad de trabajar con instituciones públicas y privadas.

 

Learning with Fun

Comunidad espontánea de aprendizaje y resolución de problemas en entornos virtuales a través del uso de paradigmas propios del juego.
El objetivo principal de la investigación de «Learning with Fun» pretende ser la compresión de los mecanismos que gobiernan las comunidades espontáneas y encontrar una relación entre la eficiencia social de las relaciones generadas y la capacidad de edificar una cultura de aprendizaje. También resultará interesante estudiar las conexiones y dependencias que las relaciones generadas tienen con las reglas técnicas y sociales que sirven de fundamento a la comunidad misma.
El principal resultado del análisis serán modelos relacionales y conductuales que describan las interacciones que se producen en la creación y gestión de una comunidad de aprendizaje.
A partir de los datos recogidos por el sistema, será posible:
- estudiar en términos tanto cualitativos como cuantitativos las interacciones sociales que permiten la creación y la persistencia de una comunidad de aprendizaje
- verificar que los principios normalmente aplicables a las comunidades virtuales son también de aplicación a las comunidades de aprendizaje (pertenencia, identidad, rituales, conocimiento compartido, participación de los éxitos y fracasos)
- describir y analizar las implicaciones de los mecanismos de enseñanza/aprendizaje y cómo éstos están influidos por la didáctica de los profesores y tutores online
- describir en qué medida el aprendizaje de un nuevo miembro se produce por auto-educación, en qué medida a través de la petición de ayuda y en qué medida a través de la observación silenciosa de los jugadores con mayor experiencia
- medir el nivel de conocimientos al que llegan los miembros a través de la utilización de índices y escalas de conocimientos

 

Visual Search Engine

Dentro del marco de la plataforma de e-learning los alumnos tendrán a su disposición un motor de búsqueda visual o visual search engine capaz de soportar indexaciones basadas en contenidos y de rescatar grandes conjuntos de imágenes digitales. El motor de búsqueda visual puede basarse directamente en el contenido de los archivos de imagen objeto de nuestra búsqueda, más que en su clasificación y descripción textual.
Una búsqueda visual se basa en una imagen (que se toma como ejemplo) y en una medición de la similitud. Los resultados que ofrece el motor de búsqueda visual consisten en un conjunto ordenado de imágenes distribuidas según el orden inverso de similitud con la imagen de búsqueda. El primer resultado que ofrece el motor de búsqueda es la imagen más parecida que contiene la base de datos, según la medida de similitud dada. Las imágenes de búsqueda las puede cargar el usuario o pueden obtenerse directamente de una base de datos. Se pueden realizar también búsquedas heterogéneas mediante la combinación de búsquedas visuales con criterios de búsqueda textuales y por categorías.
Las medidas de similitud también pueden utilizarse para inducir una clasificación automática del conjunto de imágenes, o para extraer las características distintivas de un subconjunto de imágenes.
Todas las medidas de similitud estarán a disposición de los usuarios. La efectividad del motor de búsqueda por ejemplos puede adaptarse a las necesidades del usuario al permitir a cada uno de éstos la elección de la mejor combinación de medidas de similitud a fin de utilizarla como criterio de búsqueda.
Además, se emplearán técnicas de inteligencia artificial para otorgar al sistema la capacidad de aprender automáticamente a partir de un conjunto de instrucción (es decir, de un conjunto de imágenes manualmente clasificadas por el usuario) los mejores valores para los criterios de búsqueda/clasificación.

 

Cuestionarios online

Durante todo el proyecto, se utilizarán cuestionarios online para supervisar y evaluar el proceso de aprendizaje y la satisfacción de los participantes. A tal efecto se utilizará un plugin de «Land of Learning» llamado Questionnaire Management Tool (QMT) o Herramienta de Gestión de Cuestionarios. En particular, QMT se empleará para confeccionar y proveer los siguientes cuestionarios:

1. Cuestionario de curva de aprendizaje: un cuestionario que cubre todos los temas del master, preparado con la contribución de todos los instructores. A cada instructor se le pedirá que prepare un conjunto temático de preguntas de su propia área de conocimientos. Los cuestionarios de curva de aprendizaje se generarán automáticamente y se distribuirán de forma aleatoria, con preguntas de cada uno de los conjuntos.
2. Pruebas de autoevaluación: pruebas temáticas de autoevaluación preparadas por los tutores e instructores y disponibles para los alumnos en la plataforma de e-learning.
3. Pruebas de evaluación: cuestionarios que podrán utilizar los tutores e instructores para evaluar la preparación de sus alumnos al final de una actividad docente específica.
4. Cuestionarios de satisfacción del cliente: cuestionarios que se utilizarán para monitorizar la percepción del sentimiento de comunidad, la satisfacción de los participantes y la adecuación de la metodología propuesta.
5. Clasificación de estilos de aprendizaje: cuestionarios que se utilizarán para inferir el estilo de aprendizaje de cada alumno.

Durante el curso intensivo presencial se organizará una clase sobre el QMT. Se prepararán informes sobre los resultados de cada cuestionario que estarán a disposición del Grupo de Trabajo de Supervisión y Evaluación.

 

 


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