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1950- Cibernética y Teoría de Sistemas
Surge la cibernética con Norbert Wiener, que influyó en la visión de los sistemas de aprendizaje como redes de información y retroalimentación.
Enfoque: Se consideraba que los procesos de aprendizaje podrían modelarse como sistemas automáticos de procesamiento de información. -
1960 -Conductismo
Teórico principal: B.F. Skinner.
El conductismo influyó en el desarrollo de sistemas de enseñanza asistida por computadora (CAI, por sus siglas en inglés). -
1970- Cognitivismo
Teórico principal: Jean Piaget y Jerome Bruner.
El cognitivismo desplaza el conductismo al centrar la atención en los procesos internos de la mente, como el pensamiento, la memoria y la resolución de problemas.
Enfoque: Se desarrollan tecnologías educativas centradas en apoyar la construcción de esquemas cognitivos mediante actividades guiadas en entornos de aprendizaje computacional. -
1980- Constructivismo
Teórico principal: Seymour Papert (basado en Piaget).
Papert desarrolla la idea de “aprender haciendo” con su lenguaje de programación Logo. Se promueve que los estudiantes sean constructores activos de su conocimiento utilizando las computadoras como herramientas de exploración y creación. -
1990- Constructivismo Social
Teóricos principales: Lev Vygotsky y Jean Lave.
El constructivismo social subraya la importancia de la interacción social en el aprendizaje, destacando cómo el conocimiento es construido a través de la colaboración.
Enfoque: Las plataformas colaborativas y las redes informáticas promueven entornos donde los estudiantes construyen su conocimiento en interacción con otros -
2000- Conectivismo y Aprendizaje en Red
Teóricos principales: George Siemens y Stephen Downes.
En la era de Internet, el conectivismo postula que el aprendizaje no se encuentra en la mente individual, sino en la red de conexiones que establecemos, tanto tecnológicas como sociales.
Enfoque: Las plataformas online, los MOOCs y las redes de conocimiento abierto son los nuevos escenarios de aprendizaje. -
2010- Inteligencia Artificial y Big Data en Educación
La IA y los algoritmos de aprendizaje automático permiten personalizar el aprendizaje según las necesidades individuales de cada estudiante. Enfoque: El análisis de grandes cantidades de datos educativos (Learning Analytics) y la implementación de tutores inteligentes redefinen el campo de la informática educativa. -
2020- Educación Adaptativa y Realidad Extendida (AR/VR)
Se incorporan tecnologías emergentes como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR) y la educación adaptativa basada en algoritmos avanzados. Enfoque: Estas tecnologías permiten crear experiencias de aprendizaje inmersivas y personalizadas, mejorando la participación y el aprendizaje contextualizado.