Nuevas ofertas de trabajo:

Perfiles:

  • Computational Biologist Researcher.    Deadline: 15 Aug 2019
  •  PHP Backend Developer.                           Deadline: 15 Sept 2019
  •  UNIX / HPC Systems Administrator.      Deadline: 15 Sept 2019
  • PhD Position in Cancer Genomics.          Deadline: 15 Sep 2019

Ampliar información sobre las ofertas aquí.

Diferencias de género en la Wikipedia española

En una entrada anterior presentábamos lo interesante que resulta Wikipedia como laboratorio para realizar investigaciones multidisciplinares en diferentes ámbitos de conocimiento. Como artefacto construido colaborativamente por millones de usuarios de todo el mundo, Wikipedia es un reflejo de nuestra sociedad y, por lo tanto incorpora de forma implícita sus hábitos y sesgos, entre ellos la brecha de género, documentada por diversos autores, entre los cuales podemos destacar un trabajo reciente de Ford y Wajcman (2017). La mayoría de estudios sitúa el porcentaje de mujeres editoras alrededor del 10%, muy lejos del 50% esperado y muy por debajo también de los objetivos propuestos por la Wikimedia Foundation, la cual en 2011 se propuso llegar al 25% en 2015, sin conseguirlo.

En esta entrada no analizaremos los motivos y causas que hacen que este porcentaje sea tan pequeño, sino que utilizaremos Wikipedia como un escenario donde obtener datos para contrastar el estado actual de dicha brecha de género. Para ello plantearemos una serie de pasos en diferentes entradas en este blog, propuestos como ejercicios abiertos, de forma que usando diferentes herramientas del ámbito de la ciencia de datos sea posible responder a la siguientes preguntas: 

  • ¿Cuál es el porcentaje de mujeres editoras en la Wikipedia en castellano? Obviamente, nos referimos a usuarios registrados que indican su género en su perfil de usuario. Por otra parte, esta pregunta puede plantearse en otras versiones de idioma.
  • ¿Son hombres y mujeres igualmente activos en Wikipedia por lo que respecta a número de ediciones, número de páginas editadas, etc.? 
  • ¿Qué páginas editan hombres y mujeres en Wikipedia? ¿Son las mismas o hay diferencias significativas entre géneros?
  • De aquellos usuarios de los cuales no conocemos el género, ¿es posible deducirlo a partir de su actividad y de qué páginas editan?

Lo haremos paso a paso, de acuerdo a la siguiente planificación:

  1. Obtener los datos relativos a las ediciones realizadas por los usuarios registrados, los cuales pueden identificar en su perfil de usuario si son hombres o mujeres, que es lo que queremos analizar. Esto consistirá en:
    1. Descargar el último dump de la Wikipedia en castellano que contiene todas las ediciones realizadas, no el contenido sino sus metadatos, concretamente quién edita qué página en qué momento y con qué resultado (bytes añadidos o eliminados, supresión de páginas, etc.). El último dump se puede encontrar aquí, y se trata del fichero que tiene por nombre eswiki-latest-stub-meta-history.xml.gz, el cual tiene un tamaño ligeramente superior a 7 GB, y eso que está comprimido.
    2. Recorrer todo el fichero de ediciones y descartar todas aquellas realizadas por usuarios no registrados (incluyendo aquellas hechas por usuarios anónimos, y que quedan identificadas por una dirección IP o MAC).
    3. Descartar también las ediciones realizadas por bots, los cuales son un tipo especial de usuario registrado pero que pueden identificarse dado que se mantiene una lista de bots conocidos.
    4. Seleccionar solamente aquellas ediciones que se han realizado en un período de tiempo reciente, digamos por ejemplo 5 años, descartando las anteriores.
Wikipedia género

El objetivo de este primer paso es obtener un fichero de texto en un formato plano, como CSV, por ejemplo, que contenga solamente la información deseada (el orden de los campos no es relevante):

usuario;página;fecha y hora de la edición;bytes añadidos o suprimidos

De esta manera será posible saber qué usuarios han editado qué página, o que páginas ha editado un usuario, en función del orden escogido para este fichero intermedio.

  1. A partir del subconjunto de ediciones seleccionadas en el paso anterior, generaremos un fichero conteniendo, para cada usuario, un resumen de su actividad en la Wikipedia en castellano, aspecto que desarrollaremos en una entrada posterior.
  2. Seguidamente, para cada usuario accederemos a la API que proporciona Wikimedia Foundation, con el objetivo de conocer diversos datos sobre el mismo, como su género (si lo ha especificado), la fecha en la cual se registró y otros datos disponibles. De esta manera será posible tener una primera estimación del número de mujeres editoras y determinar si hay diferencias entre hombres y mujeres por lo que respecta a su comportamiento como editores. Este punto también lo desarrollaremos en una entrada posterior.
  3. Finalmente, para aquellos usuarios de los cuales ha sido posible identificar el género, intentaremos construir un modelo estadístico y/o de minería de datos que, a partir de su actividad en Wikipedia y las páginas que edita un usuario cualquiera, sea capaz de predecir su género. Una vez el modelo está construido y validado, lo usaremos para predecir el género de aquellos usuarios para los cuales no fue posible establecer su género a partir de la información presente en su perfil de usuario. De esta manera, y combinando los resultados obtenidos, podremos refinar la estimación anterior, añadiendo un margen de confianza a nuestra predicción.

Por lo tanto, os animamos a intentar resolver el punto 1, el cual plantea diversos retos:

  • Recorrer un documento enorme en formato XML.
  • Descartar usuarios no registrados identificados por una dirección IP o MAC, usando expresiones regulares.
  • Crear una lista de bots conocidos y filtrarlos.
  • Seleccionar aquellas ediciones realizadas en los últimos 5 años de los usuarios registrados restantes, generando el fichero deseado.

Para ello podéis usar cualquier combinación de herramientas, librerías (mejor si son de código abierto) y lenguajes de programación, aunque ya existen soluciones parciales a algunos de los problemas planteados implementadas en Python, especialmente para manipular dumps de Wikipedia, lo cual os puede servir de pista para empezar.

Esperamos que este reto que os hemos planteado sea de vuestro interés y que os sirva de ejemplo sobre cómo usar un escenario como Wikipedia para plantearse preguntas relevantes sobre su funcionamiento, mientras aprendemos a manipular ficheros de gran tamaño. En posteriores entradas de este blog iremos proporcionando soluciones a las preguntas planteadas y desarrollaremos los puntos descritos anteriormente para intentar alcanzar los objetivos planteados.

Julià Minguillón es profesor de los estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Su ámbito de conocimiento es el aprendizaje virtual (e-learning) y recursos educativos abiertos. También es investigador en el grupo LAIKA.


Inteligencia Artificial: revolucionando las redes 5G

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un concepto muy popular a lo largo de los últimos años. Su popularidad ha trascendido el ámbito de los profesionales TIC y ha llegado al gran público a través de aplicaciones de reconocimiento de imagen, voz, música, sistemas de recomendación de material audiovisual, etc., convirtiéndose en una auténtica revolución.

Las comunicaciones móviles, y la 5G en particular, no han quedado al margen de dicha revolución. Es evidente que la IA ha llegado a las aplicaciones que utilizamos en nuestros terminales móviles, pero su alcance va más allá.

Las redes 5G se caracterizan por una revolución tanto en la estructura de red como en el interfaz radio (el modo mediante el cual se comunica el terminal móvil y la estación base). En cuanto a la estructura de red, la red 5G ha sufrido una softwarización respecto a generaciones anteriores. El principal motivo para dicha softwarización es la necesidad de flexibilizarla y superar la osificación típica de este tipo de redes. Así, se consigue:

  1. La implementación de redes virtuales bajo demanda sobre una única red física y con las características adaptadas a un tipo concreto de tráfico. Cada una de estas redes virtuales se conoce como slice.
  2. La compartición de las redes entre distintos tenants (normalmente operadores o proveedores de servicios), permitiendo una disminución de los costes de capital.
  3. La actualización rápida de las redes y la adaptación de las redes al entorno (nuevas bandas espectrales, nuevos nodos desplegados, etc).

Dicha flexibilidad es, sin duda, el mayor potencial de las redes 5G para hacer frente al incremento de tráfico y a la diversidad de dicho tráfico. De todos modos, la potencialidad de estas redes sólo puede ser explotada si la red es suficientemente inteligente para detectar las necesidades de la red y reconfigurarla de un modo óptimo.

5G Inteligencia Artificial IA
La flexibilidad del 5G para hacer frente a un aumento del tráfico es uno de sus puntos fuertes. Foto: Flickr

Por otro lado, la nueva interfaz radio, conocida como 5G New Radio (5G NR), con el objetivo de ofrecer también mayor flexibilidad, define innumerables opciones. La elección de la opción óptima para cada terminal y, a su vez, la combinación de las opciones de todos los terminales es uno de los mayores retos de la gestión de recursos radio. Eso se traduce en algoritmos de scheduling, user association, etc. mucho más complejos. También en ese sentido, la multiplexación en espacio (beam forming), las nuevas bandas espectrales (en las bandas milimétricas) o el carrier aggretation (agregación de bandas espectrales, ya sean licenciadas o libres, ya sean en las frecuencias milimétricas o micrométricas) son algunos de los aspectos que le otorgan a la interfaz radio una mayor flexibilidad (mediante un mayor grado de libertad). 

Parece obvio, pues, que la flexibilidad de las nuevas redes 5G sólo podrá ser explotada en su plenitud si se integran algoritmos inteligentes capaces de optimizar la configuración de la red en función del entorno. Es precisamente en este entorno en el que la IA emerge como una tecnología clave para el funcionamiento de las redes 5G. En ese sentido, Ericsson concluye en [1] que algunos de los aspectos en los cuales los proveedores esperan un mayor impacto de las tecnologías asociadas a la IA son: la planificación y gestión de la red; la reducción del tiempo de despliegue; la reducción de la inversión; la mejora de la Calidad de Servicio; la mejora del funcionamiento de la red; la detección de problemas en la red; o la auto-(re)configuración de la red y la solución automática de problemas.

Así, la IA se ha convertido en uno de los campos de conocimiento que mayor impacto está teniendo sobre el diseño de las redes de comunicaciones móviles. Veremos, en el futuro, cuál el papel real que desempeña… 

Es posible encontrar más información en los siguientes documentos:

[1] Ericsson AB, “Employing AI techniques to enhance returns on 5G network investments”, 2019. Disponible en: https://www.ericsson.com/assets/local/networks/offerings/machine-learning-and-ai-aw-screen.pdf

[2] Y. Fu, S. Wang, C. Wang, X. Hong and S. McLaughlin, «Artificial Intelligence to Manage Network Traffic of 5G Wireless Networks,» in IEEE Network, vol. 32, no. 6, pp. 58-64, November/December 2018. 

[3] M. Yao, M. Sohul, V. Marojevic and J. H. Reed, «Artificial Intelligence Defined 5G Radio Access Networks,» in IEEE Communications Magazine, vol. 57, no. 3, pp. 14-20, March 2019. 

[4] R. Li et al., «Intelligent 5G: When Cellular Networks Meet Artificial Intelligence,» in IEEE Wireless Communications, vol. 24, no. 5, pp. 175-183, October 2017.

[5] N. Javaid, A. Sher, H. Nasir and N. Guizani, «Intelligence in IoT-Based 5G Networks: Opportunities and Challenges,» in IEEE Communications Magazine, vol. 56, no. 10, pp. 94-100, October 2018. 

Ferran Adelantado es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones e investigador senior del grupo de investigación WiNe (Wireless Networks) de la UOC. Es ingeniero en Telecomunicaciones y doctor por la UPC y graduado en Ciencias Empresariales por la UOC. Actualmente, es el director del programa doctoral NIT (Network and Information Technologies).

Ofertas de trabajo:

Perfiles:

–          Two PhD Student Positions. Deadline: July 31, 2019

–          Lab Manager/Technician – Epitranscriptomics and RNA Dynamics RNA laboratory. Deadline: August 15, 2019

–          PhD Position – Biology – Single cell genomics of tissue regeneration. Deadline: September 15, 2019

–          PhD Position – Bioinformatics – Single cell genomics of tissue regeneration. Deadline: September 15, 2019

–          PhD student in Computer Science and Bioinformatics (R1). Deadline: September 30, 2019

Podéis ampliar la información sobre estas ofertas aquí.

Ingeniería de la Educación (o el surgimiento de una nueva disciplina académica)

En esta entrada vamos a ver cómo surge una nueva disciplina o campo de conocimiento académico y da sus primeros pasos. Como caso de estudio, aprovecharemos para contar el nacimiento de una nueva disciplina académica llamada Ingeniería de la Educación (traducción provisional de Learning Engineering).

Muchas veces, una disciplina nace por la necesidad de cubrir un vacío académico donde, un número cada vez mayor de expertos en un ámbito, trabajan sin referentes claros, y tienen que lidiar entre varias disciplinas próximas y fuentes informales para encontrar los conocimientos y experiencias apropiadas que les ayude a resolver sus necesidades específicas. La causa principal de este vacío suele ser la siempre cambiante realidad tecnológica, social y económica. Y el método habitual para llenar este vacío suele pasar por crear asociaciones de expertos que generen comunidad, así como nuevos perfiles profesionales con la formación y experiencia adecuada para afrontar los retos y problemas existentes. 

El desarrollo de una nueva disciplina académica empieza con una definición clara, exhaustiva y sin ambigüedades de la disciplina, que fije sus objetivos y retos principales, sus fronteras de conocimiento y establezca las interacciones con otras disciplinas para lograr los objetivos que se persiguen. Para ello, se crea un marco de trabajo que incluye una metodología formal técnico-científica, así como fomentar una comunidad de expertos que compartan su conocimiento e inquietudes, hagan propuestas y las discutan, y finalmente consigan el máximo de consenso de las decisiones tomadas. Esta comunidad además facilita las interacciones entre los distintos sectores implicados (academia, industria, gobierno) y completar el marco de trabajo a nivel de difusión, aplicación, normativa y explotación de los resultados de investigación y de los productos desarrollados. Este proceso, sin ánimo de ser representativo, es iterativo y continuado en el tiempo para conseguir un desarrollo efectivo y actualizado de la nueva disciplina.

Inmerso en el proceso anterior se encuentra la nueva disciplina académica de la Ingeniería de la Educación que ha aparecido recientemente para adaptar la educación en línea (e-Learning) a la nueva realidad tecnológica, científica y socioeconómica. Efectivamente, el fuerte desarrollo de las TIC en las últimas décadas y su aplicación en la educación ha hecho que hoy día prácticamente todos los centros de formación y en especial las universidades ofrezcan una parte importante (si no la totalidad) de sus servicios docentes y de gestión de manera online. Sin embargo, las aproximaciones actuales de aprovechamiento de las TIC para la educación son unidisciplinarias, dispersas y poco profesionales lo que no permite conseguir la mejora completa que se pretende de la experiencia educativa. Ciertamente, existe un vacío importante en cuanto a integrar en un mismo grupo de trabajo a representantes de diferentes disciplinas (pedagogía, informática, ciencia de datos, ciencias empresariales, derecho, etc.), actores (profesores, alumnos, gestores, tecnólogos, empresas, etc.) y métodos y procesos (diseño instruccional, métodos científicos y de ingeniería, gestión de proyectos, procesos de negocios, jurídicos, explotación del producto, etc.), todos ellos interviniendo directamente y activamente en la mejora de experiencias educativas basadas en las TIC.

Existen innumerables ejemplos de docentes vocacionales que con toda su buena intención buscan optimizar la docencia en sus aulas incorporando herramientas educativas gratuitas que encuentran y usan por su cuenta y riesgo para, por ejemplo, mejorar la evaluación y el seguimiento del aprendizaje, lo que supone que los estudiantes también deben usarlas. Sin embargo, no se lleva a cabo ningún análisis previo de riesgos y costes de la herramienta: ¿hay licencia para su uso en las aulas?, ¿se protegen los datos privados?, ¿se recupera la información en caso de fallo?, ¿cuál es el coste del mantenimiento?, etc. Tampoco se lleva a cabo una evaluación posterior que permita medir el impacto en el aprendizaje: ¿cuál es la diferencia de rendimiento y satisfacción con el aprendizaje con la nueva herramienta?, ¿y en el abandono prematuro?, etc. Sin disponer de evidencias sólidas que respondan estas preguntas clave convierte en estéril el sobreesfuerzo del docente por incorporar nuevas tecnologías, e incluso se generan más problemas que soluciones. 

En esta misma línea también encontramos muchos proyectos de innovación docente donde un grupo pequeño de profesores de distintas disciplinas acuerdan trabajar conjuntamente y con apoyo económico y administrativo del centro para mejorar algún aspecto de la experiencia educativa. Aún siendo experiencias más profesionales y científicas, se encuentran limitadas a un ámbito de aplicación menor (normalmente, un aula) y no incorporan procesos profesionales (de negocio, jurídicos, explotación, etc.), lo que impide al centro disponer de información suficiente para tomar la decisión de integrar el producto en el entorno educativo y escalar la experiencia al resto de aulas y alumnos del centro. En definitiva, hablamos de proyectos y aproximaciones amateurs que no tienen continuidad más allá de la experiencia exitosa llevada a cabo en un ámbito muy limitado. 

Todo ello conduce a la Ingeniería de la Educación como una nueva disciplina que ayuda a superar estas limitaciones mediante profesionalizar el diseño, desarrollo, evaluación e implantación de experiencias educativas apoyadas por las TIC, con una visión unificada de todas las disciplinas y actores implicados, que incluya métodos y procesos científicos y de negocios, y con capacidad para trabajar de forma interdisciplinar y ofrecer soluciones verificadas a los diferentes colectivos y gestores de los centros educativos. Precisamente, esta visión y la consiguiente necesidad de crear esta nueva disciplina ya la sugirió el Premio Nobel en Economía Herbert A. Simon hace más de 50 años, aunque ha sido necesario que las TIC y su aplicación efectiva para la educación se desarrollara lo suficiente durante las últimas décadas para recuperar el espíritu innovador del visionario Simon. 

Herbert A. Simon ingeniería educación
La visión de Herbert A. Simon, plasmada en su artículo publicado en 1967 («The Job of a College President», Educational Record, vol. 48, pp. 68-78) sobre el amateurismo existente en las universidades y la necesidad de disponer de ingenieros de la educación para profesionalizar el desarrollo de entornos de educación, es totalmente vigente hoy día (Fuente imagen: Open Learning Initiative, Licencia: CC – BY-NC-SA 4.0)

El primer intento de recuperar la visión de Herbert Simon se produjo en 2013 de la mano de la asociación Open Learning Initiative (OLI) con una primera definición de la Ingeniería de la Educación. Poco después, en 2016, el grupo de trabajo Online Education Policy Initiative del MIT presentó su conocido informe sobre las implicaciones presentes y futuras de la educación online donde apoyaban la nueva profesión del ingeniero/a de la educación (learning engineer) y definieron sus competencias principales. Otros gurús en este ámbito también han justificado la necesidad de disponer de este nuevo perfil profesional. Finalmente, en enero de 2018 se formó la asociación IEEE IC Industry Consortium on Learning Engineering (ICICLE) como un movimiento transversal para el desarrollo efectivo de la Ingeniería de la Educación. Esta asociación ha conseguido el apoyo de amplios sectores del mundo académico, industrial y gubernamental (incluido el militar), liderando actualmente esta disciplina emergente. 

disciplina ingeniería educación
Miembros del mundo académico, industrial y gubernamental implicados en ICICLE para el desarrollo de la nueva disciplina Ingeniería de la Educación (Fuente imagen: ICICLE. Licencia: CC – BY-NC-SA 4.0)

Todos estos esfuerzos han logrado atraer el interés de toda la comunidad educativa mediante la discusión y compartición de muchas inquietudes y necesidades que llevaban largo tiempo sin una respuesta convincente, y que la Ingeniería de la Educación promete ayudar a resolver de forma efectiva. También han permitido ponerse de acuerdo en cuáles son los retos y objetivos principales que persigue esta nueva disciplina: diseñar, implementar, evaluar, administrar y gestionar de forma sistemática, predecible y repetible los procesos de negocios y administrativos, las metodologías científicas y de ingeniería, y las tecnologías educativas que intervienen en los entornos educativos con el objetivo de afrontar los retos de la educación y crear las condiciones para lograr una experiencia educativa robusta y efectiva. 

En este nuevo contexto de la educación online, el foco actual centrado en las ciencias sociales y en particular en la pedagogía, se amplía a otras áreas relacionadas con la tecnología (informática, ciencias de datos, multimedia), la economía, las ciencias empresariales y jurídicas, poniendo énfasis en la interdisciplinariedad, en los métodos de ingeniería y procesos de negocios, la aplicabilidad a gran escala y la explotación en el mercado de las herramientas e infraestructuras educativas desarrolladas y en general de los resultados de investigación. El fin último es contribuir a la profesionalización de los centros educativos (tanto para formación académica como corporativa) y el desarrollo de entornos de educación robustos, eficientes, seguros y rentables, es decir, más profesionales.

Siguiendo esta perspectiva, el marco de trabajo formal establecido por ICICLE para el desarrollo de la Ingeniería de la Educación se basa en la formación de Grupos de Interés Especial (SIGs por sus siglas en inglés), cada uno trabajando sobre una perspectiva distinta y relevante de la disciplina. Actualmente, ICICLE da cobertura a un total de ocho SIGs que estudian temas tan importantes como proponer programas de formación reglada para esta nueva disciplina; identificar las competencias que un/a ingeniero/a de la educación debe adquirir para diseñar experiencias educativas efectivas; implementar tecnologías innovadoras (IA, XR, etc) y tecnologías relacionadas con la ciencia de los datos (analíticas de aprendizaje y xAPI) para la mejora de la experiencia educativa y los resultados académicos; definir nuevos estándares de datos abiertos para tecnologías educativas; y ofrecer buenas prácticas sobre aspectos legales, de negocio, privacidad de datos y seguridad. 

Otro objetivo fundamental de ICICLE es poner en común y compartir el bagaje de los distintos grupos SIGs con toda la comunidad mediante la organización de la primera conferencia sobre Ingeniería de la Educación que se celebró recientemente. Tuve la oportunidad de asistir y poder comprobar el fuerte interés en esta nueva disciplina por parte de toda la comunidad educativa presente en el evento, con una gran afluencia de los distintos sectores de la comunidad (academia, industria y gobierno). Gracias a una efectiva agenda del evento, se provocó la discusión y la necesidad de consensuar una visión conjunta de los objetivos de la Ingeniería de la Educación para dar respuesta a los retos y dificultades actuales de la educación online. 

conferencia ingeniería educación
Sesión inaugural de la primera conferencia sobre Ingeniería de la Educación (Imagen: propia).

Los participantes en la conferencia ICICLE-2019 éramos desde ingenieros y tecnólogos puros hasta pedagogos y responsables de políticas educativas provenientes tanto de entornos académicos como también de numerosas empresas que llevan a cabo investigación y comercializan entornos y herramientas educativas, cada uno defendiendo sus propias ideas y proponiendo soluciones inicialmente muy alejadas del resto. El fuerte interés y alta participación, así como la necesidad de consenso en temas clave, se plasmó en largas e interesantes discusiones durante las sesiones.

En el evento quedó patente los vacíos que existen en materia de educación online, desde la falta de métodos pedagógicos, políticas y normativa específica para el uso de las nuevas tecnologías para educación (por ejemplo, el uso de dispositivos móviles en las aulas y la privacidad de los datos) hasta la desconexión entre las necesidades reales en educación online y las tecnologías educativas existentes, la mayoría desarrolladas sin una visión holística y sin evidencias sólidas sobre el grado de mejora de la experiencia educativa. Como resultado, todo el mundo abogó por la necesidad de crear un nuevo perfil profesional que tenga visión global y con capacidad de comunicarse con las distintas partes y colectivos de manera efectiva, disponga de conocimientos y experiencia para llevar a cabo de forma sistemática la transformación del concepto o idea inicial a la efectiva aplicación del producto desarrollado y su explotación, enfatizando la profesionalización de todo el proceso.

Estos nuevos profesionales, tal como se refería Herbert Simon, son los ingenieros/as de la educación que más pronto que tarde formarán parte de las plantillas de las universidades y centros formativos en general, y se normalizarán como personal indispensable y perfectamente integrado con el resto de profesionales que están a cargo de la docencia, investigación, administración y gestión. Para ello, primero hay que formar a los futuros ingenieros/as de la educación mediante la creación de nuevos programas académicos (Grado, Máster, Doctorado) que incluyan contenidos teóricos y prácticos adecuados que permitan adquirir la amplia gama de competencias técnicas y motivacionales necesarias para afrontar los objetivos y retos descritos. 

Muchas de las competencias que debe adquirir un ingeniero/a de la educación han sido definidas por el MIT y forman parte de los primeros programas académicos que existen en el mundo para formar estos nuevos profesionales, siendo todos ellos programas de máster de prestigiosas universidades americanas: The Learning, Design and Technology Program (Stanford), The Technology, Innovation, and Education Program (Harvard) y The Educational Technology and Applied Learning Science Program (Carnegie Mellon). 

Ingeniería de Educación
La universidad Boston College está a punto de lanzar el nuevo M.A. in Learning Engineering como el primer programa académico de máster específicamente diseñado para formar a los futuros ingenieros/as de la educación (Fuente: Trustees of Boston College).

Cada uno de estos programas académicos se basa en principios básicos similares: los ingenieros/as de la educación deben tener un conocimiento de base de las ciencias de la educación, estar familiarizados con la tecnología educativa moderna, y tener una comprensión y práctica de los principios de diseño. Preferiblemente, también deben tener una base profunda de una disciplina específica como física, biología, ingeniería, historia, etc., dado que la comprensión de los contextos para la educación también es importante ya que estos profesionales deben entender las culturas y las limitaciones de los entornos en los que diseñan. Aunque no se pretende que sean investigadores académicos, deben estar familiarizados con el lenguaje de varios campos de las ciencias de la educación para comunicarse con expertos y mantenerse actualizados sobre la investigación actual. Además de una base teórica, deben tener experiencia para trabajar en los entornos en los que se necesitarán, ya sea en escuelas, universidades o empresas de tecnología educativa. Por último, la mayoría de estos programas académicos proponen prácticas que requieren trabajar intensamente con educadores y diseñadores, así como hacer estancias en empresas del sector para conocer de primera mano como aprovechar la tecnología para mejorar la educación, tanto los productos comerciales como libres, y conocer procesos de negocio, técnicas de marketing y temas legales sobre accesibilidad y derechos de la propiedad intelectual.

Santi Caballé es ingeniero y doctor en informática por la Universitat Oberta de Catalunya y catedrático de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de esta misma universidad, donde dirige el grupo de investigación SmartLearn. Sus líneas de investigación más activas son: ingeniería de la educación, tecnologías distribuidas e inteligencia artificial para educación.