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CONDUCTIVISMO
Es un enfoque teórico en la educación y psicología que se centra en la conducta observable de los individuos como principal indicador del aprendizaje, y que influenció notablemente el desarrollo de diversas áreas, incluida la informática en la década de 1970. -
COGNITIVISMO
En la informática se refiere al enfoque interdisciplinario que busca comprender y modelar los procesos cognitivos humanos utilizando conceptos y herramientas de la ciencia computacional. En este contexto, el cognitivismo tiene un impacto significativo en áreas como la inteligencia artificial (IA), la interacción humano-computadora (HCI), el aprendizaje automático y la representación del conocimiento. -
CONSTRUCTIVISMO
Es una teoría del aprendizaje que sostiene que los individuos construyen activamente su conocimiento y comprensión del mundo a través de la experiencia y la reflexión. En lugar de ser receptores pasivos de información, los aprendices son vistos como participantes activos que integran nueva información en sus estructuras cognitivas previas. -
CONECTIVISMO Y APRENDIZAJE COLABORATIVO
Esta plantea que el conocimiento no se encuentra en la mente de una sola persona, sino que se distribuye en una red de conexiones, tanto humanas como tecnológicas. Esta teoría es especialmente relevante en el contexto de la informática, donde el uso de redes y tecnologías digitales facilita la colaboración y el aprendizaje entre individuos, y donde el conocimiento se actualiza constantemente. -
TEORIA SOCIOCULTURALES Y EL APRENDIZAJE INMERSIVO
En informática tienen una fuerte conexión, especialmente cuando se aplican a entornos de enseñanza y aprendizaje mediados por la tecnología. Vamos a desglosar ambos conceptos y cómo se relacionan. -
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ANALITICA DEL APRENDIZAJE
Desde 2020, la Inteligencia Artificial (IA) y la Analítica del Aprendizaje han ganado protagonismo en el campo de la informática, impulsando avances significativos tanto en la educación como en la mejora de los sistemas informáticos. Estos desarrollos han permitido personalizar la experiencia de aprendizaje, mejorar el análisis de grandes cantidades de datos y crear sistemas adaptativos más eficientes. A continuación, se detallan algunos aspectos clave de cómo se ha dado esta evolución.