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Índice

  • Portada
  • Agradecimientos
  • Prólogos
  • Introducción
  • Índice
  • Sobe el autor
  • Licencia y donativos

Capítulo 1. Evolución del eLearning en el Ejército de Tierra

 1.1. Los ordenadores personales

1.2. El Centro de Ayudas a la Enseñanza (CAE)

1.2.1. La sección de vídeo

1.2.2. La sección de gráficas

1.3. La Subdirección de Entornos Virtuales de Aprendizaje de la Academia de Logística del E.T.

1.4. El Campus Virtual Corporativo del Ministerio de Defensa

1.5. El proyecto formativo de la Subdirección de Entornos Virtuales de Aprendizaje

1.5.1. Curso Avanzado en Tecnologías de la Información y de la Comunicación Aplicadas a la Enseñanza a Distancia

1.5.2. Curso de Tecnologías de la Información y Comunicación Aplicadas a los Recursos Didácticos en Sistemas Gestores de Aprendizaje

1.5.3. Curso Básico para la Enseñanza en Entornos Virtuales de Aprendizaje

1.5.4. Curso de Producción de Recursos Multimedia para Entornos Virtuales de Aprendizaje

1.5.5. Aula de Competencias Digitales Docentes

1.6. El proyecto Gnoss

1.6.1. El proyecto

1.6.2. Objetivos y principios

1.6.3. Fases de implementación

1.6.4. Implantación de la competencia digital en las Fuerzas Armadas

1.6.5. Modelo híbrido

1.6.6. Impacto

1.6.7. Síntesis

1.7. Formación online y valores militares

1.8. Conclusiones

1.9. Trayectoria profesional del autor

Capítulo 2. Fundamentos del aprendizaje en entornos virtuales

 2.1. Teorías del aprendizaje

2.1.1. El conductismo

2.1.1.1. Condicionamiento clásico

2.1.1.2. Condicionamiento operante

2.1.1.3. Aplicaciones del conductismo en entornos virtuales

2.1.2. El cognitivismo

2.1.2.1. Teoría del procesamiento de la información

2.1.2.2. Teoría del aprendizaje significativo o teoría de la asimilación cognoscitiva

2.1.2.3. Aplicaciones del cognitivismo en entornos virtuales

2.1.3. El constructivismo (o también referenciado como 3.1.3. El constructivismo en la estructura del texto)

2.1.3.1. Teoría del aprendizaje por descubrimiento

2.1.3.2. Teoría de la zona de desarrollo próximo

2.1.3.3. El socioconstructivismo

2.1.3.4. Aplicaciones del constructivismo en entornos virtuales

2.1.4. El conectivismo

2.1.4.1. Aplicaciones del conectivismo en entornos virtuales

2.1.5. Pedagogías de la incertidumbre

2.1.5.1. Aplicaciones de las pedagogías de la incertidumbre en entornos virtuales

2.2. Concepto de competencia

2.3. El diseño instruccional

2.3.1. Modelos de diseño instruccional

2.3.1.1. Modelo ADDIE

2.3.1.2. Modelo 4C/ID

2.3.1.3. Modelo SAM

2.4. Formación continua y metacognición

2.5. Neurociencia, emociones y aprendizaje: concepto de plasticidad cerebral

2.5.1. Plasticidad cerebral

2.5.2. Motivación

2.5.3. Emociones y aprendizaje

2.6. Diferencia entre informar y formar

Capítulo 3. La enseñanza a distancia

3.1. Enseñanza por correspondencia

3.2. Enseñanza mediante soporte audiovisual

3.3. Enseñanza asistida por ordenador

3.4. eLearning 1.0

3.5. eLearning 2.0

3.6. eLearning 3.0

3.7. El eLearning en la actualidad

 Capítulo 4. El tutor online (TOL) 

4.1. Introducción

4.2. Definición de tutor online

4.3. Competencias del tutor online

4.3.1. Competencia científico-disciplinar

4.3.2. Competencia tecnológica

4.3.3. Competencia didáctica

4.3.4. Competencia comunicativa

4.3.5. Capacidades de liderazgo y de gestión de la interacción

4.3.6. Competencias evaluadora y de gestión de la calidad

4.4. Buenas prácticas para la tutoría online

4.5. Propuesta de workflow para la personalización y dinamización de acciones formativas online

4.5.1. Diagnóstico inicial

4.5.2. La interacción en acciones formativas online

4.5.2.1. Interacción forzada

4.5.2.2. Interacción dirigida

4.5.2.3. Interacción espontánea

Capítulo 5. Diseño gráfico aplicado a la creación de contenidos formativos

 5.1. Introducción

5.2. Tipografía

5.3. Color

5.4. Composición

Capítulo 6. La inteligencia artificial aplicada a la formación

6.1. Introducción

6.2. ¿Qué es la inteligencia artificial? Capacidad de la IA para aprender y razonar

6.2.1. La capacidad para aprender de la inteligencia artificial. Aprendizaje automático o machine learning

6.2.2. La capacidad para razonar de la inteligencia artificial

6.3. Tipos de inteligencia artificial

6.4. ¿Qué es un algoritmo?

6.5. Redes neuronales artificiales

6.6. Aprendizaje profundo (deep learning). Redes neuronales generativas

6.7. La inteligencia artificial generativa

6.8. Modelos de inteligencia artificial

6.9. La inteligencia artificial en la educación

6.10. Riesgos y limitaciones de la IA en la formación

6.11. Uso ético y responsable de la inteligencia artificial en la formación

6.12. Prompt: concepto y componentes

6.13. Aplicación de la inteligencia artificial generativa en la formación

6.13.1. Generar textos

6.13.2. Generar imágenes

6.13.3. Generar vídeos

6.13.4. Generar locuciones

6.13.5. Generar música

6.13.6. Generar infografías

6.13.7. Generar avatares

  • Conclusiones
  • Referencias bibliográficas