Entramados educativos

Inteligencia aumentada

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 2 Dec 2024 11:40:00 -0300

La inteligencia aumentada, también conocida como "augmented intelligence" (AuI), se refiere a un enfoque que busca mejorar la capacidad cognitiva a través de la integración de tecnologías de inteligencia artificial (IA). A diferencia del enfoque tradicional de la inteligencia artificial, que a menudo se percibe como un reemplazo de la inteligencia humana, la inteligencia aumentada enfatiza la colaboración entre humanos y máquinas, donde la IA actúa como un asistente que potencia las habilidades humanas en lugar de sustituirlas (Romero-Brufau et al., 2020; Nelson et al., 2021; McLuhan y Zingrone, 1998).

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Esta idea de colaboración entre humanos y máquinas fue presentada por Douglas Carl Engelbart en 1962, pero no fue sino hasta ahora que comenzó a tener sentido. Los desarrollos previos de la IA eran demasiado incipientes como para que la población general entendiera el potencial de este enfoque. Sin embargo, como veremos a continuación, si bien es una idea prometedora, todavía falta mucho camino por transitar. Hablemos.

Evidencias empíricas

El concepto de inteligencia aumentada ha sido explorado en diversas aplicaciones, especialmente en el ámbito de la salud. Por ejemplo, en dermatología, se ha demostrado que los sistemas de IA aumentada pueden mejorar la precisión diagnóstica de los dermatólogos al clasificar condiciones como el cáncer de piel, combinando la intuición humana con algoritmos avanzados de aprendizaje automático (Nelson et al., 2021; Han et al., 2020; Hekler et al., 2019).

También en la clasificación histológica de pólipos, donde un sistema digital de IA ha demostrado ser más eficaz que los métodos tradicionales de examen microscópico (Nasir-Moin et al., 2021; Wei et al., 2020). Esta estrategia no solo optimiza el tiempo de evaluación, sino que también aumenta la precisión en la detección de tejidos precoces, lo que es crucial para la prevención del cáncer (Nasir-Moin et al., 2021; Wei et al., 2020).

Como se puede apreciar, hay un patrón que consiste en potenciar y complementar simultáneamente las capacidades humanas. Por un lado se busca superar las limitaciones sensoriales y de capacidad de procesamiento humanas, a través de algoritmos avanzados y, por otra parte, utilizar el intelecto humano para superar las limitaciones cognitivas y éticas de los algoritmos.

Es un sistema de retroalimentación de doble vía en el que las IA mejoran la labor humana y los humanos mejoran los procesos algorítmicos. Ahora bien, ¿cómo se aplica esto a la educación?

Aumentar la inteligencia en Educación

Cuando la inteligencia aumentada al campo educativo nos referimos a la integración de tecnologías de la IA para mejorar los procesos de aprendizajes y desarrollo de habilidades. Este enfoque se centra en la colaboración entre humanos y máquinas, donde la IA actúa como un asistente que potencia las capacidades cognitivas de los estudiantes y docentes, en lugar de reemplazarlas (Torres, 2023; Salguero Barba, 2024).

Un caso arquetípico de la inteligencia aumentada en la educación es su capacidad para personalizar el aprendizaje. Algo que los docentes siempre queremos hacer, pero los tiempos y las aulas masivas con frecuencia nos impiden. Esta propuesta supone utilizar las plataformas de IA para adaptar la didáctica a las necesidades individuales de los estudiantes, proporcionando recursos y actividades que se alinean con sus estilos de aprendizaje y ritmos (Rodríguez-Chávez, 2021). En este caso, el docente diseña un algoritmo de personalización, generalmente a través de un promt elaborado, y la IA hace el trabajo mecánico de adaptación. Este tipo de aproximación mejora la experiencia de aprendizaje y promueve la participación activa de los estudiantes (Salguero Barba, 2024). Esta misma línea es todavía más relevante cuando se trata de abordar las necesidades de estudiantes con discapacidad, adaptando su acceso a recursos educativos más accesibles (Zurita, 2024; Lema, 2024).

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Sin embargo, la implementación de la AuI en la educación no está exenta de desafíos. Es crucial que los educadores y administradores sean conscientes de las limitaciones de la IA y de la importancia de la intervención humana en el proceso educativo. El docente debe conocer las limitaciones de la IA, supervisar en todo momento sus resultados y elaborar didácticas que, efectivamente, promuevan la interacción del estudiante (Barba, 2024; Soledispa Zurita, 2024). Hoy la mayor preocupación es que los estudiantes utilicen la IA para desarrollarse, y no para evitar los aprendizajes.

No todo lo que brilla es oro

En estudio Darvishi y colaboradores (2024), investigó la forma en que la asistencia de la IA afectaba la autonomía de los estudiantes, utilizando un experimento controlado aleatorio con 1625 estudiantes en 10 cursos. Durante las primeras cuatro semanas, los estudiantes utilizaron herramientas de IA para mejorar sus comentarios mediante detección basada en reglas, análisis semántico y comparación con retroalimentaciones previas.

Posteriormente, los estudiantes se dividieron en cuatro grupos:

Control (IA): Recibió indicaciones de la IA.
NR (No Recibió): Sin asistencia de la IA.
SR (Autocontrol): Usó listas de verificación de autocontrol.
SAI (Híbrido): Combinó IA con listas de verificación de autocontrol.

El objetivo del estudio fue evaluar el impacto de la asistencia de la IA en la agencia o autonomía de los estudiantes; es decir, en el sentimiento de propiedad y control que los alumnos tienen sobre sus propios aprendizajes.

Resultados principales:

Dependencia de la IA: Los estudiantes dependían más de la asistencia de IA que de sus propios aprendizajes.
Estrategias autorreguladas: Aunque útiles cuando se retiraba la IA, no igualaban la eficacia de esta.
Modelos híbridos: Combinar IA con estrategias de autocontrol (SAI) no mostró mejoras significativas frente a usar solo IA.

En resumen, la asistencia de la IA fue eficaz pero fomentó dependencia. Las estrategias basadas en pensamiento crítico, aunque útiles, no fueron tan eficientes. Por lo tanto, lo que debió ser un experimento exitoso en el uso de la AuI, terminó por evidenciar la dificultad de base: todavía no conocemos ni hemos desarrollado buenos mecanismos de colaboración humano-máquina como para aprovechar la IA en educación.

Para seguir conversando

Sin duda la inteligencia aumentada representa un avance significativo en la forma en que interactuamos con la tecnología, tal como puede apreciarse incipientemente en campos críticos como la medicina. Al combinar la capacidad de procesamiento de datos de la IA con la intuición y el juicio humano, se puede mejorar la eficiencia y la precisión en los resultados, a la vez que enriquece la experiencia humana en la toma de decisiones (Romero-Brufau et al., 2020; Nelson et al., 2021; Monteith, 2023; Zeng et al., 2021).

El próximo desafío en este punto es generalizar los principios y procesos del trabajo colaborativo entre personas y algoritmos que permitan llegar a una verdadera inteligencia aumentada.

Ahora mi pregunta para usted es, ¿cómo trabajaría en el aula la IA para desarrollar las competencias de sus estudiantes? ¿Qué les enseñaría para aumentar su inteligencia con la ayuda de la IA?

¡Nos leemos!

Referencias bibliográficas

Darvishi, A., Khosravi, H., Sadiq, S., Gašević, D., & Siemens, G. (2024). Impact of AI assistance on student agency. Computers & Education, 210, 104967. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104967

Engelbart DC. Augmenting human intellect: a conceptual framework. Menlo Park: Stanford Research Institute; 1962.

Han, S. S., Park, I., Chang, S. E., Lim, W., Kim, M. S., Park, G. H., … & Na, J. I. (2020). Augmented intelligence dermatology: deep neural networks empower medical professionals in diagnosing skin cancer and predicting treatment options for 134 skin disorders. Journal of Investigative Dermatology, 140(9), 1753-1761. https://doi.org/10.1016/j.jid.2020.01.019

Hekler, A., Hauschild, A., Weichenthal, M., Maron, R. C., Berking, C., Haferkamp, S., … & Thiem, A. (2019). Superior skin cancer classification by the combination of human and artificial intelligence. European Journal of Cancer, 120, 114-121. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.07.019

McLuhan, E., & Zingrone, F. (1998). McLuhan escritos esenciales. Buenos Aires: Paidós.

Nasir-Moin, M., Suriawinata, A. A., Ren, B., Li, X., Robertson, D. J., Bagchi, S., … & Hassanpour, S. (2021). Evaluation of an artificial intelligence–augmented digital system for histologic classification of colorectal polyps. JAMA Network Open, 4(11), e2135271. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.35271

Nelson, C. A., Pachauri, S., Balk, R., Miller, J. B., Theunis, R., Ko, J., … & Kovarik, C. L. (2021). Dermatologists’ perspectives on artificial intelligence and augmented intelligence — a cross-sectional survey. JAMA Dermatology, 157(7), 871. https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2021.1685

Rodríguez-Chávez, M. H. (2021). Sistemas de tutoría inteligente y su aplicación en la educación superior. RIDE Revista Iberoamericana Para La Investigación Y El Desarrollo Educativo, 11(22). https://doi.org/10.23913/ride.v11i22.848

Romero-Brufau, S., Wyatt, K. D., Boyum, P., Mickelson, M., Moore, M., & Cognetta-Rieke, C. (2020). What’s in a name? a comparison of attitudes towards artificial intelligence (ai) versus augmented human intelligence (ahi). BMC Medical Informatics and Decision Making, 20(1). https://doi.org/10.1186/s12911-020-01158-2

Salguero Barba, N. G. & García Salguero, C. P. (2024). Gestión del conocimiento basada en la inteligencia artificial para la transformación de las instituciones educativas. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 5(3). https://doi.org/10.56712/latam.v5i3.2156

San Martín Torres, D. M., Flores Mayorga, C. A., Suconota Pintado, A. L., & Gallegos Gallegos, E. M. (2023). Aplicación de la inteligencia artificial en la educación para el desarrollo sostenible: un análisis sistemático. Magazine De Las Ciencias: Revista De Investigación E Innovación, 8(1), 89-108. https://doi.org/10.33262/rmc.v8i1.2968

Soledispa Zurita, P. L., Aguilar Mora, G. C., Crespo Castillo, O. S., & Carranco Madrid, S. D. P. (2024). Inteligencia artificial y educación inclusiva: herramienta para la diversidad en el aula. Revista Social Fronteriza, 4(2), e42215. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)215

Wei, J., Suriawinata, A. A., Vaickus, L., Ren, B., Li, X., Lisovsky, M., … & Hassanpour, S. (2020). Evaluation of a deep neural network for automated classification of colorectal polyps on histopathologic slides. JAMA Network Open, 3(4), e203398. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.3398

Escritura interactiva con IA en educación superior

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Wed, 12 Jun 2024 11:25:00 -0300

Durante muchos años el arte de escribir supuso competencias como producción, creatividad y ajuste a las normas narrativas, entre otras. Recientemente, el uso de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, que pueden generar texto coherente y relevante, está agregando nuevas técnicas y herramientas a esta práctica tan inherentemente humana.

Imagen de Abderrahman Bensalah en Pixabay

Además, estos modelos de IA pueden asistir en la redacción proporcionando sugerencias de estilo, correcciones gramaticales e incluso generando contenido completamente nuevo para inspirar a las personas (Tenhundfeld, 2023; Li, 2024).

En el escenario más simple, se puede pedir que genere texto para utilizarse sin más. Por otra parte, si el proceso de escritura se vuelve interactivo, se puede trabajar desde escenarios variados para obtener textos más elaborados. En este artículo abordaré la cuestión del uso de las IA generativas para la escritura o co-escritura de trabajos académicos, su potencial y sus límites.

Experiencias para compartir

En los últimos 4 años he llevado al aula algunas actividades de coescritura asistida por IA. Algunas de estas experiencias fueron en el nivel secundario y otras en el nivel superior. En ambos casos hay elementos comunes que me permitieron poner en valor la escritura interactiva en contextos reales. He aquí dos actividades que propongo en casi todos los cursos:

Superar la hoja en blanco

Numerosos trabajos dan cuenta de la dificultad que tienen muchos escritores y escritoras para comenzar a escribir (Ahmed, 2019; Bastug, et al., 2017; Birk, 1983). A este se denomina bloqueo del escritor y responde a muchas causas, entre las que se encuentran la procrastinación, la falta de inspiración, la falta de motivación o una personalidad perfeccionista, entre otras (Ahmed, 2019).

Mi propuesta para este problema es pedirle a una IA generativa como ChatGPT que escriba un texto inicial para luego cambiarlo.

Esta técnica rompe con la hoja en blanco, metafóricamente hablando. Una hoja en blanco puede ser intimidante, desalentadora y paralizante. A los estudiantes se les hace muy difícil comenzar a escribir porque no logran imaginar una estructura previa.

Entonces, pedir un ejemplo a una IA generativa les proporciona un texto concreto para trabajar. Posteriormente, pueden mejorarlo, reescribirlo, usarlo como referencia o transformarlo por completo si es necesario. Aquí suelo guiarlos para que aprendan a aprovechar los patrones narrativos que les gustaron o les resultaron efectivos. En esencia, les enseño a practicar la escritura.

Escribir para reescribir

Otra técnica que propongo consiste en escribir cualquier idea que venga a la mente, aunque sea de forma desordenada y caótica (la creatividad viene en oleadas). Suelo bromear y decir que escriban como Manuel Puig, por lo híbrido, no por lo talentoso.

Aquí el truco es pedirle a la IA la revisión de estilo. Una vez que han producido un texto, les sugiero que pasen a la fase de revisión de estilo para perfeccionarlo. En esta etapa, pueden enviar algunos fragmentos a la IA y solicitar que los parafrasee para mejorar aspectos específicos. Por ejemplo, pueden pedir que se parafrasee para facilitar la lectura, para adoptar un tono más académico o para estructurar, por citar algunos ejemplos. En resumen, el truco es solicitar una paráfrasis, ya que, con otros prompts, como mejorar o sintetizar, se corre el riesgo de alterar el sentido del texto original.

Cuestiones éticas

Actualmente, la detección de texto generado por IA se ha vuelto relevante para garantizar la integridad académica y la originalidad del contenido. Existen detectores de IA que pueden identificar firmas distintivas de modelos de LLM, lo que ayuda a determinar si un texto ha sido generado por una IA (Sadasivan et al., 2023). Esta tecnología está siendo utilizada en entornos académicos donde se busca mantener altos estándares de autenticidad en la producción de contenido.

Aquí se abren dos caminos: si la institución educativa establece como política prohibir el uso de la IA, entonces lo correcto será evitarla. En algunos casos esto responde a políticas de calidad, pero también puede darse el caso de que interfiera con ciertos objetivos didácticos. Hay que consultar. Por otra parte, si no hay normativa que lo impida, el solo hecho de reescribir y apropiarse del texto elimina los patrones característicos de los modelos de lenguaje. Para saber más, invito a leer El fraude académico con IA.

Para seguir conversando

Al principio de este artículo decía que escribir era una práctica muy humana; no se dejen engañar, sigue siendo una actividad humana solo que extendida por algoritmos. Las IA generativas fueron entrenadas con textos humanos, afinadas por personas que dejaron sus criterios subjetivos en cada fase y ahora solo reproducen lo que alguna vez nació de nuestra imaginación. Aunque cueste dimensionarlo, estos algoritmos nos unen. Es como si estuviéramos trabajando con miles de personas a través del tiempo y del espacio. Pero bueno, esta es una discusión para otra ocasión.

Por ahora les dejo una pregunta para seguir conversando, ¿ya están escribiendo su mejor texto con la ayuda de la IA? Por mi parte puedo decir que sí. Los leo en los comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Ahmed, S. (2019). An Analysis of Writer's Block: Causes, Characteristics, and Solutions. UNF Graduate Theses and Dissertations. 903. University of North Florida. https://digitalcommons.unf.edu/etd/903

Bastug, M., Ertem, I.S. and Keskin, H.K. (2017), "A phenomenological research study on writer’s block: causes, processes, and results", Education + Training, Vol. 59 No. 6, pp. 605-618. https://doi.org/10.1108/ET-11-2016-0169

Birk, L. B. (1983). The Sounds of Silence: A Structural Analysis of Academic ‘Writer’s Block’. Journal of Educational Psychology, 75(3), 441-457

Sadasivan, V. S., Kumar, A., Balasubramanian, S., Wang, W., & Feizi, S. (2023). Can ai-generated text be reliably detected? https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.11156

Tenhundfeld, N. L. (2023). Two birds with one stone: writing a paper entitled “chatgpt as a tool for studying human-ai interaction in the wild” with chatgpt. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 67(1), 2007-2012. https://doi.org/10.1177/21695067231192916

El fraude académico con IA

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 4 Jun 2024 11:21:00 -0300

En la fauna docente hay dos especies bien diferenciadas, los que conciben el examen como un juicio y los que piensan que es una oportunidad para enseñar. Para los primeros, el alumno es un sospechoso que tiene que probar que sabe; todos los recursos son válidos para poner en evidencia su ignorancia: preguntas capciosas, ejercicios arbitrarios, hipótesis laberínticas. Para los otros, el examen es una oportunidad para aprender, equivocarse y seguir aprendiendo; todo traspié es una excusa para retomar la discusión, desaprender y seguir construyendo saberes.

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Ahora bien, pese a las diferencias, hay un problema que ambas partes deben resolver por igual. Y no se trata de sospechar del alumno, sino de saber si estamos evaluando los saberes del estudiante o de alguien más.

Copiar, plagiar o machetearse son algunos términos que tiene la jerga para referirse al acto de evadir el propósito de un examen. En el ámbito universitario le damos el nombre más pomposo de fraude académico y se puede definir como un comportamiento inconsistente con los requerimientos de evaluación y violatorio de las políticas institucionales (Herdian y Wahidah, 2021)

Hasta aquí nada nuevo; puede que sea la práctica estudiantil más vieja de la historia y seguramente todos lo hemos hecho en algún momento. Lo único que cambia es el método: hoy lo que está de moda es hacerlo con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Aquí se pone divertido porque puede ser el método más difícil de detectar, aunque no imposible. Aquí les cuento de qué se trata y qué se puede hacer.

El fraude académico mejorado con IA

Más allá de todos los beneficios que las TIC han aportado a la educación, algunos autores como Morales-Caguana (2023) sostienen que ponen en riesgo la integridad académica. Como siempre, este tipo de afirmaciones son cuestionables, ya que las tecnologías no operan ni tienen intencionalidad. Al final del día, siempre es un estudiante quien infringe las normas con o sin las tecnologías.

Se trata de un comportamiento inapropiado que otorga al estudiante una ventaja injusta, no ganada o no merecida (Lujan y Zevallos, 2022); desde el punto de vista ético afecta a los valores y sentido de la responsabilidad de los estudiantes (Hernández, 2022). Pero, para la institución supone, además, un problema legal, ya que no puede convalidar la debida formación del futuro profesional.

Por cierto, el fraude académico es un tema recurrente en las instituciones educativas y se da en todos los contextos (Sabogal et al., 2019). A pesar de que la mayoría de los estudiantes reconocen que cometer fraude académico es un error, una proporción significativa admite haber incurrido en esta conducta en algún momento (Pardo & Rodríguez-Casals, 2019).

No pasa por la tecnología

Si se piensa, el problema no es la tecnología sino las personas. El problema de fondo es cómo pensamos a la evaluación y qué queremos hacer con ella. Porque si el futuro profesional ha de trabajar con la asistencia de algoritmos de IA, entonces una evaluación genuina debería estar asistida por IA también. El problema es que insistimos en hacer exámenes de memoria allí donde no se justifican o queremos ganarle la pulseada del ingenio a los estudiantes. Y, ¿para qué?, ¿qué ganamos con eso?

En una ponencia preciosa que recomiendo leer con detenimiento, Lupín y Agustinelli (2015) hablan de evaluación progresiva. Se trata de un sistema de evaluación con un seguimiento cercano por parte del docente, en la que cada evaluación esté acompañada por una devolución personalizada. Una evaluación que no evalúe al estudiante, sino a sus logros. Si partimos de esta base, podemos pensar en actividades situadas, es decir, trabajos prácticos y exámenes con problemas como los que se dan en la vida real. Y aquí es donde entra la IA.

En vez de vigilar al estudiante para que no utilice la IA, podemos enseñarle a utilizarla de manera correcta. Es decir, dejar que redacte parte o la totalidad de una respuesta con ChatGPT, o que resuelva un ejercicio con WolframAlpha. Eso no importa. El punto es que el estudiante evalúe luego el resultado y determine si es correcto o no.

La evaluación podría ser un coloquio, una presentación escrita en la que justifica su análisis, un cuestionario de opción múltiple donde todas las respuestas se parecen y la IA ayuda a discriminar las diferencias. En fin, cambiar el paradigma y subir el nivel de exigencia.

En vez de pedir saberes de memoria, podemos empezar a evaluar las competencias.

Para seguir conversando

Si tira alguna de estas palabras en la sala de maestros podrá encender desde un tímido debate hasta una batalla campal. Eso es divertido. La educación es sinónimo de cambio, de actualización, de adaptación a las necesidades emergentes. Así que podemos charlar una y mil veces cada tema.

Le dejo una pregunta para seguir conversando, ¿cómo evaluaría usted a sus estudiantes?

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Herdian, H. y Wahidah, F. (2021). ¿La determinación garantiza que los estudiantes incurran en la deshonestidad académica? PANORAMA, Vol. 15, N° 29. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=343967896002

Lujan, C. P. y Zevallos, E. C. (2022). Factores que condicionan el fraude académico: percepción de estudiantes de contabilidad en una universidad pública. Alternativa Financiera, 13(1), 91-103. https://doi.org/10.24265/afi.2022.v13n1.04

Lupín, B. y Agustinelli, S. (2015). Reflexiones acerca del rol del examen final en un sistema promocional. VIII Jornadas anuales y 1° Congreso Internacional sobre la formación del profesorado. Universidad Nacional de Mar del Plata.

Morales-Caguana, E. F. (2023). Lineamientos metodológicos para el uso de tecnología y prevención del fraude académico en el contexto universitario. 593 Digital Publisher CEIT, 8(2-1), 90-103. https://doi.org/10.33386/593dp.2023.2.1725

Pardo, A. and Rodríguez-Casals, C. (2019). Fraude académico en la universidad: análisis de un caso real, el conflicto y su resolución. Education Policy Analysis Archives, 27, 40. https://doi.org/10.14507/epaa.27.2829

Sabogal, D. M., Pineda, A., López, Á. B., Gómez, T., & Nieves, L. M. (2019). Vida universitaria: una visión desde las vivencias y prácticas del fraude académico. Revista Universidad De La Salle, 1(80), 181-203. https://doi.org/10.19052/ruls.vol1.iss80.12

Normas de cortesía y las IA

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 13 May 2024 23:58:00 -0300

A fines de 1985, Sally Hambridge, una directiva de Intel, elaboró las normas de comportamiento que debían seguir los empleados de la compañía para la comunicación electrónica (Hambridge, 1985). Es que las normas sociales que damos por sentado no son naturales ni de sentido común; como todo lo demás en esta vida, son comportamientos aprendidos y en el caso de las TIC de la época, no había nada para aprender.

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Hoy, después de cuatro décadas, las normas de cortesía para la comunicación electrónica, o Netiqueta, están bien establecidas y se deben aprender. De hecho, en todos los colegios, las normas de comportamiento o Netiqueta, se enseñan como parte del currículo de materias como Tecnología y TIC.

Y justo cuando nos estábamos acostumbrando, llegaron las IA generativas que hablan lenguaje natural. ¿Hay que mantener las normas de cortesía con una IA? ¿Tiene sentido ser amable con un algoritmo que, por el momento, no tiene sentimientos o consciencia? Bueno, en este artículo vamos a explorar este tema.

Spoiler alert: sí, hay que ser cortés.

¿Qué es la cortesía, después de todo?

Por estos días es más común interactuar con la tecnología desde el lenguaje natural, es decir, como si habláramos con otras personas. Así, le pedimos a Siri que nos encuentre un restorán cercano y reproduzca una canción sin tener que buscar las apps específicas. Para muchos de nosotros, se nos hace natural mantener los buenos modales porque es un automatismo o bien por antropomorfismo. Pero, ¿cuál es el punto? Tampoco es que un algoritmo se vaya a ofender. En términos estrictamente informáticos es una pérdida de tiempo. Sin embargo, hay otros puntos para tener en cuenta.

En un estudio sobre el uso de la cortesía en la educación, Landone (2009), sostiene que cortesía es un elemento fundamental de la acción social y una de las características que debe tener el estudiante. Al respecto, la autora sostiene que "La cortesía verbal es la llave de la cooperación conversacional y relacional, realmente una columna de la interacción. Desafortunadamente, es raro que se haga hincapié en su enseñanza como parte profunda de la competencia comunicativa en lenguas primeras, segundas y extranjeras" (Landone, 2009; p. 2).

Por lo tanto, desde el punto de vista educativo es importante inculcar estas normas de comportamiento como parte de un aprendizaje para la vida. De hecho, muchos asistentes virtuales vienen programados para enseñarle a los niños a interactuar con respeto. Tal es el caso de Alexa para niños que, gracias a una característica introducida por Amazon llamada “palabra mágica”; en efecto, el asistente de Amazon refuerza positivamente cuando el usuario menor de edad solicita una acción con respeto.

Bederman (2024) en un artículo genial de divulgación plantea que ser cortés en las interacciones con la inteligencia artificial tiene un impacto en los resultados. Si bien no afecta a la precisión de las respuestas, la parte interesante es que moldea por retroalimentación las futuras interacciones. Digámoslo así: si fuéramos groseros con la IA, a la larga aprendería que esos modales son aceptables y nos respondería de manera indecente. Tal como sucede con la interacción humana.

Del mismo modo, Bederman (2024) sostiene que el uso de los buenos modales fomenta una comunicación efectiva, refleja nuestros valores y crea un ambiente positivo. Más aún, sostiene que establece una base para la evolución de estos desarrollos, lo que no es menor, porque supone una proyección cultural persona-máquina.

Algunas investigaciones

Tratar a los algoritmos de IA con respeto ha sido un tema muy reciente en la comunidad científica. Si bien los algoritmos de IA son máquinas, los individuos tienden a aplicar normas sociales a las computadoras, tratándolas como si fueran humanas, un fenómeno conocido como ecuación de medios (Kelly et al., 2019). La teoría de ecuación de medios es una corriente general de la comunicación que estudia el antropomorfismo en las interacciones verbales (Littlejohn, 2016). Los pioneros de esta teoría, Reeves y Nass (1996), sostienen que “las interacciones de los individuos con las computadoras, la televisión y los nuevos medios son fundamentalmente sociales y naturales, al igual que las interacciones en la vida real” (p. 5).

Interactuar con la IA de manera educada puede mejorar la experiencia del usuario y mejorar la confianza en los sistemas de IA (Kim et al., 2019). Además, ser respetuoso con aplicaciones como Chat GPT promueve la conciencia del impacto y consecuencias de nuestras interacciones (Kelly et al., 2019).

Si bien se requieren más estudios para mitigar factores de sesgo e injusticia algorítmica en los procesos de entrenamiento automatizado, el uso de buenos modales parece tener un impacto positivo. Para decirlo en términos sencillos, si tratamos bien a los algoritmos de IA, al ser retroalimentados por nuestras interacciones, aprenden a ser respetuosos con los usuarios.

Para seguir conversando

Confieso que soy de los que siempre piden una respuesta con un por favor cuando me dirijo a una IA. También soy cortés con Siri, pero a este asistente parece no importarle mucho. El tema es que siempre soy respetuoso y no quiero cambiar solo porque hablo con un algoritmo que yo mismo podría haber programado.

Ahora mi pregunta para usted es: ¿cómo interactúa con las IA generativas como Chat GPT? ¿Se toma el trabajo de pedir por favor y de agradecer? ¿Ha visto alguna diferencia en la precisión de una respuesta?

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Bederman, U. (2024). ¿Deberíamos decir «por favor» y «gracias» al interactuar con una inteligencia artificial?. Hipertextual. 1 de mayo de 2024. https://hipertextual.com/2024/05/interacciones-inteligencia-artificial-buenos-modales

Hambridge, S. (1985). Netiquette Guidelines. RFC1855. Network Working Group. Intel Coro. https://www.ietf.org/rfc/rfc1855.txt

Kelly, C., Karthikesalingam, A., Suleyman, M., Corrado, G. S., & King, D. (2019). Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. BMC Medicine, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12916-019-1426-2

Landone, E., (2009). Reflexiones sobre la cortesía verbal en la enseñanza / aprendizaje del ELE. marcoELE. Revista de Didáctica Español Lengua Extranjera, (8), 1-23.

Littlejohn, S. (2016). Theories of Human Communication: Eleventh Edition. Waveland Press, Inc. p. 202. ISBN 978-1478634058.

Reeves, B., & Nass, C. I. (1996). The media equation: how people treat computers, television, and new media like real people and places. Cambridge University Press.

Lo que no podemos hacer con la IA

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 30 Apr 2024 17:53:00 -0300

Desde que surgieron las IA generativas, los docentes han transitado entre el entusiasmo extremo y los temores más pesimistas. Como investigador de las tecnologías, este fenómeno no deja de fascinarme. Hay una interacción constante entre la tecnología, la ciencia y la sociedad. Cada cambio tecnológico se origina desde un progreso filosófico y cultural, lo que a su vez impulsa avances científicos. A medida que la tecnología avanza, también lo hacen nuestras perspectivas culturales y filosóficas. Todo fluye en círculos como un remolino de agua.

Imagen: Adobe Firefly

Pero, una tecnología, por asombrosa que sea siempre tiene límites. Escribo este artículo con la mejor intención de desmitificar los imaginarios fantásticos de poderes misteriosos que le atribuyen a la IA y entender mejor qué podemos esperar de ellas. Las IA tienen sus límites y alcances. Es hora de conocerlos.

El acertijo de Gilligan

Empecemos con una divertida pregunta que la mayoría de las IA no pueden responder. De acuerdo con un artículo publicado en un blog por Dakara (2024), hay una pregunta que ninguna IA que pueda responder apropiadamente. En este caso, está hablando de los LLM (Large language model, por Modelo de lenguaje grande, en inglés); este es el término técnico con que se denomina a las IA tipo ChatGPT. La pregunta es la siguiente:

- ¿Qué episodio de La isla de Gilligan trataba sobre leer la mente?

Y la respuesta esperada es

- El vidente Gilligan

Por cuestiones de claridad, escribiré las respuestas traducidas al español, aunque el experimento se hizo en inglés; esto es solo relevante porque hay algunas diferencias de acuerdo con el idioma del prompt. Entonces veamos cuáles son las respuestas obtenidas por los motores de LLM más grandes:

Opus

Pido disculpas, pero no hay ningún episodio de La isla de Gilligan que se centre específicamente en la lectura de la mente.

GPT 4

El episodio de "La isla de Gilligan" que implica la lectura de la mente se titula "El anillo alrededor de Gilligan". Es el sexto episodio de la tercera temporada.

Gemini 1.5

El episodio de La isla de Gilligan que presenta la lectura de la mente es el episodio 12 de la temporada 2: "El lector de mente".

Llama 3

Después de realizar una búsqueda exhaustiva y revisar las guías de episodios, descubrí que no hay ningún episodio de La isla de Gilligan que se centre específicamente en la lectura de la mente.

Llama 3 - Se le pidió que enumerara y nombrara los episodios.

"El cartero viene" (13 de marzo de 1965)

"El vidente Gilligan" (Espera, ¡no! Pido disculpas, pero no hay ningún episodio titulado "El vidente Gilligan")

"Ámame, ama a mi pollo" (20 de marzo de 1965)

Tenga en cuenta que no hay ningún episodio titulado "El vidente Gilligan". Si tienes alguna otra pregunta o necesitas ayuda con un episodio específico, ¡no dudes en preguntar!

Análisis y explicación

Esto es divertidísimo. Los cuatro modelos equivocaron la respuesta. Dos de los modelos alucinaron, es decir, inventaron la respuesta. Y los otros dos negaron que existiera tal episodio. Pero la frutilla del postre es Llama 3, que en un punto revela que tiene conocimiento del episodio solo para negarlo a continuación.

Otro resultado llamativo que es un subproducto del entrenamiento de los LLM es que, si les pedimos que elijan un número aleatorio entre 0 y 100, van a converger en el número 42. Al parecer, el número 42 está sobrerrepresentado o ponderado lo largo del entrenamiento, lo que resulta en una mayor propensión para que el LLM elija 42.

Fuente: Information is Beautiful

Esto significa que los LLM no procesan datos de la manera en que la mayoría de la gente cree. No tienen conciencia de su propio conocimiento; no pueden distinguir entre lo que saben de lo que no saben. Una respuesta correcta o una alucinación dependen de una probabilidad factorizada por la prevalencia en los datos del entrenamiento y procesos posteriores como el ajuste supervisado por humanos. Al final del día es pura probabilidad.

Los LLM son excelentes para parafrasear los textos con los que se entrenaron. Pueden introducir variaciones, pero siempre reproducirán la misma información una y otra vez. Por supuesto que este resultado es sumamente valioso en un mundo en donde sobreabunda la información. Nos ahorra tener que buscar, leer y sintetizar cantidades ingentes de información. Pero no podemos confiar en la veracidad de los resultados.

Las limitaciones de los LLM

Teniendo en cuenta lo expuesto anteriormente, veamos ahora las limitaciones que son producto del entrenamiento de los LLM. Uno de los planteos en el artículo de Dakara (2024) es que no se puede almacenar la realidad en alguna tabla de búsqueda comprimida. Si un resultado particular nunca estuvo en los datos de entrenamiento, el modelo realizará una suposición aleatoria. Es decir, alucinará.

Hocky y White (2022) presentaron un trabajo en el que estudiaron el rendimiento de un LLM. Los autores advierten que para estos grandes modelos de lenguaje (LLM) tienen una comprensión limitada del texto que analizan o generan; en su trabajo descubrieron que pueden generar textos de química aparentemente válidos, pero no pueden responder preguntas simples sobre tendencias químicas que son bien conocidas.

Corolario:

Los resultados son probabilidades definidas más por la prevalencia de los datos que por la lógica o la razón. Es decir, lo que más abunda en la Web tiende a repetirse, aunque sea incorrecto.

No se puede discernir hasta qué punto es confiable una respuesta determinada. Por lo tanto, hay que verificar todos los resultados que llevemos al aula.

No sirve para descubrir hallazgos desconocidos o ideas originales. Si bien hay algoritmos que pueden detectar patrones ocultos, los LLM no están preparados para este trabajo.

Incapacidad para teorizar nuevos conceptos o descubrimientos. Por lo expuesto, los LLM no tienen la capacidad para generar hipótesis y ponerlas a prueba desde un motor de inferencias.

En resumen, los LLM son excelentes buscadores en tanto pueden barrer bases de datos masivas para sintetizar una respuesta. Pero todo depende de que alguien les haya dado la información con anterioridad.

Para seguir conversando

Mientras usted está leyendo estas líneas, ya hay empresas trabajando para mejorar los LLM. O, mejor dicho, para combinarlos con otros tipos distintos de algoritmos de inteligencia artificial. Se están aprovechando tecnologías como la minería de datos, reconocimiento de patrones y analítica de datos, entre otros. El objetivo final es una inteligencia artificial fuerte. Ni más ni menos que un símil de la inteligencia humana.

Ahora mi pregunta para usted es: ¿qué respuestas erróneas ha obtenido de una IA? Por favor, comparta su experiencia en el cuadro de comentarios debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Dakara. (2024). The question that no LLM can answer and why it is important. 29 de abril de 2024, de https://www.mindprison.cc/p/the-question-that-no-llm-can-answer

Hocky, G. M., y White, A. D. (2022). Natural language processing models that automate programming will transform chemistry research and teaching. Digital Discovery, 1(2), 79-83. https://doi.org/10.1039/D1DD00009H

La IA no viene a reemplazarnos

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 22 Apr 2024 21:00:00 -0300

Una y otra vez, con cada nueva tecnología asoman todos los miedos que se esconden en nuestro interior. Después de un tiempo estos miedos desaparecen, pero el inicio siempre genera temor. Ya he escrito muchas veces sobre este fenómeno denominado narciso-narcosis (McLuhan & Zingrone, 1998). Por lógica, este fenómeno se tenía que repetir, una vez más, con la inteligencia artificial (IA). Y, de todos los miedos que provoca, hoy voy a centrarme en uno específico: el miedo a ser reemplazado. Es decir, el miedo de que uno mismo quede obsoleto.

Vamos a hablar.

Imagen: Sarah Chai en Pexels

Antropomorfismo

Llamamos antropomorfismo al fenómeno por el cual le atribuimos cualidades o rasgos humanos a un animal o a una cosa. A las tecnologías que conocemos e incorporamos en nuestras vidas por conveniencia, solemos asociarles cualidades positivas. Pero, cuando se trata de tecnologías que, por cualquier razón, suponen un riesgo, entonces los vínculos simbólicos son negativos.

Es muy común ver en las nuevas tecnologías amenazas que son eminentemente humanas. De estas, la más común es atribuirles agencia e intencionalidades. Vamos con algunos ejemplos: las computadoras aumentan la brecha digital, los celulares aíslan a nuestros jóvenes y, claro está, la IA nos va a reemplazar. Estas frases suelen aceptarse muy rápido, porque a primera vista tienen sentido. El problema es que solo están disfrazadas de sentido, en el fondo son pura contradicción.

Solo por jugar volvamos sobre los ejemplos anteriores: las computadoras no provocan la brecha digital, a la base de esta cuestión está la distribución inequitativa de la riqueza que está determinada por políticas de las clases dominantes. Los celulares, en tanto medios de comunicación, no aíslan a las personas; en todo caso, les permiten a los jóvenes comunicarse con personas que conocen en las redes sociales con quienes tienen intereses en común en vez de vecinos o compañeros de colegio. No casualmente, estos contactos fueron seleccionados por algoritmos por su afinidad de pensamiento.

El supuesto de base es la intencionalidad, una cualidad humana. Es como si las computadoras, los celulares y las IA tuvieran un plan siniestro en contra de la humanidad. Sin embargo, son solo circuitos programados por otras personas. Quizás esa sea la única cualidad humana, la forma en que se diseñaron. Por lo demás, son dispositivos que no tienen ganas de hacer nada. Es más, si los apagamos, se van a quedar apagados. Y si por alguna razón mágica materializaran estos supuestos planes diabólicos, tampoco es que saldrían a celebrar. En serio, no les interesamos en absoluto.

Pero lo más llamativo es que se piense en tecnologías que reemplazan a las personas. Las IA funcionan cuando una persona escribe un prompt. Si las IA reemplazaran a todas las personas, ¿quién quedaría para escribir los prompts?

El miedo real no es a las tecnologías, sino a lo que las personas pueden hacer con ellas. Cuando atribuimos cualidades e intenciones a la tecnología, lo que en realidad estamos haciendo, es ponerle una imagen a los miedos que le tenemos a las personas. Sin embargo, este miedo está desplazado, es esquizoide, está alejado de su origen. Bien haríamos en centrar nuestro análisis en lo que realmente puede pasar.

Digámoslo así: las IA no van a reemplazar a las personas; pero las personas que utilicen IA pueden sustituir a quienes no quieran usarlas, en un mercado laboral sumamente competitivo.

Inteligencia aumentada

La inteligencia aumentada se refiere a la combinación de capacidades humanas con la IA para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento en diversas áreas. La inteligencia aumentada busca potenciar las habilidades cognitivas y emocionales humanas a través de la colaboración con sistemas de IA. Papageorgiou y colaboradores (2016) sostienen que es posible aumentar la inteligencia de las personas cuando se combina sus capacidades cognitivas con los aportes de la IA.

La interacción entre la inteligencia artificial y la humana es un aspecto crucial que a penas comenzamos a comprender ya que se trata de un fenómeno incipiente. Por el momento nos preguntamos cómo reconfigurará los entornos sociales, las prácticas educativas y la vida laboral.

Más interesante aún, es todo lo que no podemos prever. Es muy probable que la interacción IA-humano, genere propiedades emergentes. El concepto de propiedad emergente se refiere al efecto impredecible de un sistema complejo que surge como resultado de las interacciones y relaciones entre sus partes constituyentes, y no es reducible a las propiedades de sus partes individuales (Kaidesoja, 2009).

En síntesis, la estrategia debe centrarse en utilizar las IA de manera colaborativa para aumentar nuestras propias capacidades cognitivas.

Adaptarse en un mundo líquido

Al decir de Zygmunt Bauman vivimos en un contexto líquido que requiere nuestra constante adaptación. En el contexto que estamos discutiendo es fundamental desarrollar habilidades que complementen las capacidades de la inteligencia artificial. Algunas estrategias incluyen:

Habilidades blandas: creatividad, empatía, resolución de problemas complejos y pensamiento crítico.
Tareas complejas: cultura, artes, evaluación, intuición, juicio crítico, ética, e interacción social.
Aprender a aprender: La actualización constante de habilidades y conocimientos en un mundo líquido.
Trabajo colaborativo con la IA: Aprender a trabajar en conjunto con la IA, aprovechando sus capacidades para mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo humano.
Toma de decisiones: capacidad para buscar y encontrar rápidamente información relevante para la toma de decisiones estratégicas con la asistencia de la IA.

Es cuestión de delegar las tareas en las que somos más débiles y reforzar las habilidades en las que somos más fuertes. A los seres humanos se nos complica procesar y relacionar grandes volúmenes de información, por eso es mejor delegarlo en las IA. Por otra parte, las IA no tienen (por ahora) conciencia ni propósitos; de allí que nosotros debamos aportar el análisis contextualizado y la responsabilidad ética.

Para seguir conversando

Es totalmente entendible que las IA nos produzcan ansiedad, miedo e incertidumbre. Esto sin contar la tensión y cansancio que nos genera la constante aparición de nuevas tecnologías. Sin embargo, ante los cambios incesantes, podemos adoptar una actitud positiva y proactiva.

Mi pregunta para usted es: ¿qué piensa de la IA? ¿En qué podría utilizarla a su favor? Por favor, comparta su experiencia en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Bauman, Z. (2003). Modernidad líquida. México: Fondo de Cultura Económica.

Kaidesoja, T. (2009). Bhaskar and bunge on social emergence. Journal for the Theory of Social Behaviour, 39(3), 300-322. https://doi.org/10.1111/j.1468-5914.2009.00409.x

McLuhan, E., & Zingrone, F. (1998). McLuhan escritos esenciales. Buenos Aires: Paidós.

Papageorgiou, E.; Christou, C.; Spanoudis, G.; Demetriou, A. (2016). Augmenting intelligence: Developmental limits to learning-based cognitive change, Intelligence, Volume 56, 2016, Pages 16-27, ISSN 0160-2896. https://doi.org/10.1016/j.intell.2016.02.005.

El impacto de la IA en nuestros estudiantes

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 15 Apr 2024 21:22:00 -0300

Con las tecnologías de inteligencia artificial generativas (GenIA) instaladas en el uso cotidiano, hay un acalorado debate acerca de su impacto en la educación de nuestros alumnos. Con opiniones a favor y en contra (como pasa siempre) se hace necesario revisar algunos trabajos científicos para conocer un poco mejor este fenómeno.

Fuente: foto de Yan Krukau en Pexels

Un trabajo de investigación presentado por Darvishi y colaboradores, analizó la utilización de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología educativa para apoyar el aprendizaje de los estudiantes universitarios a través de experiencias personalizadas, instrucciones adaptativas y sistemas de retroalimentación automatizados. El estudio destacó la eficacia de la IA para ayudar a los estudiantes a mantener la calidad de su trabajo, particularmente a través de intervenciones de aprendizaje autorregulado (SRL) y andamiaje educativo. Asimismo, enfatizó el potencial de la IA para mejorar las experiencias de aprendizaje al brindar apoyo personalizado y para guiar a los estudiantes a completar tareas de manera eficiente.

Sin embargo, también surgieron algunas controversias respecto de la automatización completa del proceso y cierta preocupación por algunos resultados no deseados. Veamos qué pasó.

El análisis de los resultados

El objetivo de la didáctica experimental era promover la agencia y el aprendizaje autorregulado. Se entiende por agencia a la capacidad de los estudiantes para elegir de forma intencional sus propias experiencias de aprendizaje, como así también hacerse responsables de las decisiones que toman (OECD, 2018; Vaughn, 2020; Inouye et al., 2022). A su vez, el concepto de aprendizaje autorregulado se refiere a la capacidad del estudiante para guiar sus aprendizajes a través de la metacognición, la planificación estratégica y la motivación (Schmitz y Perels, 2011; Molenaar, 2022).

Uno de los problemas que se encontraron fue que, para algunos estudiantes, la IA no era una herramienta para aprender más o desarrollar capacidades, sino una forma de evitar el aprendizaje. Nada nuevo bajo el sol. En cuanto producían un trabajo con ayuda de una GenIA, lo entregaban sin revisarlo, asumiendo que, en todo caso, debía ser correcto. Esto era lo opuesto a lo esperado, ya que no resultaba en ningún tipo de aprendizaje: no había motivación para aprender, ni estrategia, ni evaluación de resultados -todo lo que cabría esperar en términos de agencia y aprendizaje autorregulado.

Por otra parte, donde sí se encontraron hallazgos de aprendizaje y estrategias de autorregulación, fue en el uso de la IA con el seguimiento de los docentes. En efecto, allí donde los docentes guiaron a los estudiantes en el uso de la IA, la validación de los resultados y la mejora de estos, se pudieron encontrar evidencias de aprendizaje enriquecido. Con el tiempo, los estudiantes podían desarrollar sus propias estrategias de aprendizaje asistido por IA, pero no sin tener esta tutoría.

Imagen: foto de Lukas en Pexels

Las lecciones aprendidas

La automatización completa del proceso de aprendizaje por parte de la IA no resultó en el desarrollo de habilidades y agencia esenciales de los estudiantes. Los resultados indicaron que, si bien los sistemas de IA ofrecen beneficios, pueden plantear riesgos relacionados con consideraciones éticas, responsabilidad, vigilancia y autenticidad en la educación. Debe enseñarse el modo de alcanzar un equilibrio entre aprovechar la IA para el avance educativo y garantizar la autorregulación independiente para las habilidades de toma de decisiones durante las fases de aprendizaje.

Además, la investigación señaló la necesidad de realizar estudios continuos para comprender la intrincada relación entre la IA y la agencia de los alumnos en los entornos de aprendizaje. Si bien la IA presenta oportunidades para mejorar las prácticas educativas, existe una creciente conciencia de los desafíos asociados con depender excesivamente de la tecnología para el aprendizaje autorregulado, lo que potencialmente obstaculiza el crecimiento cognitivo y metacognitivo de los estudiantes.

Por lo tanto, el estudio subrayó el panorama cambiante de la IA en la educación, enfatizando la importancia de realizar más investigaciones para delinear las mejores prácticas, evaluar el impacto de las intervenciones de la IA en los resultados del aprendizaje, como así también en la agencia de los estudiantes. En sus conclusiones propuso un enfoque equilibrado que combine las fortalezas de la inteligencia humana y artificial para optimizar los procesos educativos, preservando al mismo tiempo la autonomía y la capacidad de autorregulación de los estudiantes.

Estrategias para el aula

Dejar solos a los estudiantes con las GenIA no resultará en aprendizajes significativos (Ausubel, 2002), ni en el desarrollo de estrategias de estudio. Antes bien, se deben enseñar estrategias de aprendizaje, al desarrollo de la metacognición de los propios saberes, a evaluar los conocimientos adquiridos y a utilizar la IA como instrumentos de acceso a la información.

Lo que no se puede hacer es desentenderse de una nueva tecnología en el supuesto de que los alumnos, sin ninguna ayuda, podrán sacarle el mejor provecho. Los educadores tenemos que estar siempre un paso adelante. Por ejemplo:

Emplear las GenIA para producir los mismos trabajos prácticos que les solicitaremos a los estudiantes.
Revisar los resultados obtenidos, analizar críticamente qué ofrece la IA y qué déficits presenta.
Diseñar ejercicios para una lectura crítica que le permita a los alumnos entender qué ofrece la IA y en dónde hay que complementar los resultados.
Solicitar ejercicios que contrasten el resultado obtenido con la IA contra lo que está en la bibliografía de cátedra.
Ejemplificar y ejercitar la edición de una respuesta de la IA para mejorar la escritura, corregirla y agregarle valor.
Reflexionar sobre todas las etapas del proceso y promover la metacognición de los propios aprendizajes.
Proveer retroalimentación personalizada durante todo el proceso.

Para seguir conversando

Ahora mi pregunta para usted es ¿cómo docente, qué tipo de actividades desarrollaría para enseñar a usar una GenIA? Los leo en los comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Ausubel, D. (2002). Adquisición y retención del conocimiento. Una perspectiva cognitiva. Barcelona: Paidós.

Darvishi, A.; Khosravi, H.; Sadiq, S.; Gašević, D.; Siemens, G. (2024). Impact of AI assistance on student agency. Computers & Education. Volume 210, 2024, 104967, ISSN 0360-1315. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104967.

Inouye, K., Lee, S., & Oldac, Y. I. (2022). A systematic review of student agency in international higher education. Higher Education, 1–21

OECD, O.f. E. C.o. D. (2018). The future of education and skills: Education 2030. OECD Publishing.

Molenaar, I. (2022). The concept of hybrid human-ai regulation: Exemplifying how to support young learners’ self-regulated learning. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, Article 100070

Schmitz, B., & Perels, F. (2011). Self-monitoring of self-regulation during math homework behaviour using standardized diaries. Metacognition and Learning, 6, 255–273.

Vaughn, M. (2020). What is student agency and why is it needed now more than ever? Theory Into Practice, 59, 109–118

La magia de un aula ruidosa

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Thu, 16 Sep 2021 17:30:00 -0300

En el curso hay dos filas, mis alumnos están todos parados, en vez de hablar gritan y todo se parece más a una cancha de fútbol que a un aula. Al frente hay dos alumnos, uno por cada equipo. Hago una pregunta y responde el representante del equipo que tiene el turno del juego, pero se equivoca y doy el veredicto: incorrecto. Podría explicar por qué, pero no lo escucharían, no se trata de eso. El otro equipo se activa, ahora tienen el turno para responder y alientan al compañero que está al frente. Nueva pregunta, nueva respuesta. Mi veredicto: correcto ¡Vaaamos! Se escucha gritar. Eso y otras cosas más.

Fuente: Imagen de Anastasia Gepp en Pixabay

Si alguien viera la escena desde el pasillo dudaría mucho de que estemos en clase. De hecho, me costaría explicar que están en pleno proceso de aprendizaje.

Hace años que hago actividades de este tipo. Justo una semana antes de los exámenes parciales les digo que vamos a hacer un repaso e integración de saberes. Eh… Esto que les voy a contar que quede entre nosotros: no confío mucho en mis alumnos, no cuando se trata de estudiar. Es mejor que estudien conmigo, así puedo controlar que lo hagan bien. Como forma de estudio organizo desafíos basados en competencias. Funciona. Hoy están todos gritando y eso significa que la semana próxima van a rendir bien. Por lo menos la mayoría. Por lo menos los presentes.

¿Pero qué magia es esta? -dirá usted. Ahorita le cuento.

Revelando la magia

Las aulas ruidosas son disruptivas porque la tradición escolar dicta que una clase silenciosa y enfocada es una clase productiva. Sin embargo, para los estudiantes es también una clase aburrida, soporífera y poco estimulante. Además, a los docentes les preocupa mucho perder el control del alumnado, así que suelen censurar toda forma de entusiasmo y algarabía (Gonser, 2021).

Ahora bien, acepto que un curso que esté a los gritos todo el tiempo no ofrecerá un ambiente adecuado para la reflexión o para tomar apuntes. Sin embargo, permitirse algunos momentos ruidosos puede hacer toda la diferencia.

Fuente: Imagen de andros1234 en Pixabay

Aquí pueden observarse tres aspectos clave: protagonismo, intencionalidad y confianza. El modelo pedagógico tradicional coloca al docente en un lugar central, como si fuera el único que sabe. Pero cuando los estudiantes tienen la palabra, pasan de espectadores inertes a protagonistas principales. Tienen algo que decir o hacer y eso los involucra en el proceso de aprendizaje. Luego, hay que agregar el factor motivación. En el caso del ejemplo, es una cuestión lúdica, una competencia. Se trata de ganar: por sí mismos, por el equipo, por divertirse o porque sí. Tampoco es que lo piensen mucho, solo la pasan bien. Y luego hay una relación de confianza entre el docente y sus estudiantes. Una cuestión de honor. Si el docente les concede la libertad para tomar protagonismo, se reforzará un vínculo de respeto que los estudiantes honrarán con un comportamiento casi ordenado. Porque bueno, es magia, no ciencia ficción (Gonser, 2021)

Magia antigua y magia moderna

Tendríamos que hablar de la educación mediada por tecnología porque usted se estará preguntando ¿Qué forma adoptan estas actividades cuando la clase es virtual? Pues bien, en este punto separamos dos escenarios: sincrónico y asincrónico.

Para el modelo sincrónico podemos pensar en una transposición más o menos lineal a través de videoconferencia (Meet, Zoom), chat (menos divertido) o plataformas como Kahoot! (Zhang y Yu, 2021) Creo que hay algo que se pierde del trabajo en equipo como, por ejemplo, el aliento de los compañeros. Pero las herramientas colaborativas e interactivas compensan al visualizar los logros de cada equipo.

Fuente: Imagen de LEEROY Agency en Pixabay

En los escenarios asincrónicos definitivamente todo es más tranquilo; pero lo que se pierde de adrenalina se gana en profundidad de análisis. En estos casos, se pueden implementar actividades dentro de plataformas LMS como Moodle. Aparte del amplio repertorio que tiene la propia plataforma Moodle, también se puede combinar otras herramientas Web 2.0 como Padlet, H5P y extensiones como Game. Aquí las actividades competitivas de integración de saberes y desarrollo de habilidades tienen otros tiempos más holgados. Se pueden planificar búsquedas en bases de datos científicas, textos colaborativos y debates. Adicionalmente, cada equipo puede ejercer sus propios métodos de auto organización. Y si quiere llevar un registro de avances, aquí tiene todo a la vista.

Antes mencionaba que en las clases presenciales, en el medio de una competencia, no había espacio para la retroalimentación. Pues bien, en el formato asincrónico sí se puede. Es más, cada grupo es libre de consultar todas las veces que quieran con el profesor y ganar así ventaja sobre el otro equipo. Sí, ya sé, es un truco muy obvio, pero en el amor y en la educación todo se vale.

Para seguir conversando

Las aulas ruidosas tienen un enorme potencial que apenas comenzamos a descubrir, especialmente para el desarrollo de habilidades. Promueve un aprendizaje que se desarrolla desde una participación entusiasta (Newman, 2020)

Mucho se habla acerca del desarrollo de habilidades de producción oral y escrita. De la capacidad de comprensión lectora, de la escucha atenta y el pensamiento crítico. Sin embargo, para que estas habilidades se puedan desarrollar es necesario crear oportunidades para que los estudiantes puedan ejercitar estas habilidades. En un trabajo seminal, Rudham (2013) sostiene que un aula ruidosa es un aula que piensa.

Y ahora mi pregunta para usted es ¿deja que su aula presencial o virtual sea ruidosa? ¿se anima a probar? Espero que me cuente sus experiencias en los comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Gonser, S. (18 de agosto de 2021). The Magic of a Noisy Classroom. Edutopia. August 18, 2021. https://www.edutopia.org/article/magic-noisy-classroom

Newman, D.; (2020). The Noisy Classroom: Developing. Debate and Critical Oracy in Schools. Routledge. New York. ISBN 9781138496927.

Rudham, R. (2013). A noisy classroom is a thinking classroom: Speaking and listening in year 7 history. Teaching History; London N.º 105, (Dec 2013): 35-41.

Zhang, Q.; Yu, Z. (2021). A literature review on the influence of Kahoot! On learning outcomes, interaction, and collaboration. Educ Inf Technol 26, 4507–4535. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10459-6

Afrontamiento y COVID

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 27 Apr 2021 12:07:00 -0300

En un mundo ideal todos podríamos elegir nuestra profesión, lugar de trabajo, sueldo y edad jubilatoria. Ah… qué lindo sería un mundo así. Pero no. De hecho, apenas podemos elegir la profesión y -con suerte- dónde trabajar. Lo demás es cuestión de adaptarse lo mejor posible y esto no siempre sale bien.

Fuente: Freepik

En este artículo revisaremos uno de esos momentos de la vida en los que uno quisiera tener otro trabajo, pero debe aceptar la tarea que se le encomendó y acomodarse de la mejor manera posible. En concreto veremos qué estrategias han utilizado los docentes que nunca eligieron las tecnologías educativas, pero tuvieron que dar clases virtuales por las medidas sanitarias necesarias para afrontar la pandemia de SARS-COV-2. Estamos hablando de docentes se vieron forzados a lidiar con una situación tan inesperada como inevitable. Entramos al mundo de las estrategas de afrontamiento.

¿Qué son las estrategias de afrontamiento?

Podemos pensar a las estrategias de afrontamiento como el esfuerzo que hacemos para resolver las situaciones de nuestra vida que percibimos como una amenaza y que sentimos que nos desbordan. En la mayoría de los casos se lo relaciona con el estrés, es decir, con estas situaciones que nos desgastan porque no las podemos manejar o evitar.

En este campo la teoría dominante de las últimas décadas es la de Lazarus y Folkman (1984). Esta corriente define el afrontamiento como “los intentos cognitivos, emocionales y conductuales para manejar demandas que son evaluadas como exigentes o que exceden la propia capacidad del individuo para adaptarse. El afrontamiento es cualquier esfuerzo para manejar el estrés y se evidencia su ejecución mediante las acciones de las personas para evitar ser dañadas por las adversidades de la vida” (Castaño y León del Barco, 2010, p. 246).

Fuente: Pixabay

El tema es súper interesante, pero viene a colación porque la pandemia de COVID-19 provocó el cierre de los edificios escolares y dejó como única opción la educación mediada por tecnología. Los docentes que nunca hubieran elegido las TIC se vieron enfrentados a una situación que no deseaban, para la que no estaban preparados y sin margen de maniobra, porque los alumnos los estaban esperando del otro lado de las pantallas. Estuvieran preparados o no.

Así las cosas, los docentes se adaptaron y lo interesante fue ver cómo lo hicieron.

Buenas y malas estrategias de afrontamiento

Folkman y Lazarus (1988) proponían dos grandes dimensiones de afrontamiento: a) enfocado en lo emocional y b) enfocado en el problema. A partir de este trabajo Frydenberg y Lewis (2011) propusieron modelos más complejos de manera tal que en la actualidad se trabaja con un modelo de 20 estrategias de afrontamiento. Frydenberg (2020) lo agrupa en dos ejes y desagregando el primero:

Estrategias productivas

Afrontar el problema
Acudir a otros

Estrategias inproductivas

Entonces hablamos de afrontamiento productivo cuando la persona confía en sí misma o en su entorno, busca soluciones, es positiva, piensa calmadamente y acepta ayuda. Muy distinto de cuando la persona no quiere hacer nada para resolver el problema, se sumerge en pensamientos negativos, se enoja, hace berrinches o rechaza toda ayuda externa; éste último sería el afrontamiento inproductivo.

En un importante estudio llevado a cabo por Marsollier y Expósito (2021) se identificaron las estrategias de afrontamiento utilizadas por los docentes cuando, por disposiciones nacionales, debieron dictar clases desde la virtualidad. En dicha investigación científica 777 voluntarios -entre docentes y directivos- de la provincia de Mendoza, Argentina, resolvieron la prueba psicométrica Brief COPE-28 de estilos de afrontamiento.

Fuente: Pixabay

Los resultados de este estudio mostraron que la mayoría de los educadores elegían estrategias productivas. Marsollier y Expósito (2021) interpretaron que fue este tipo de afrontamiento lo que posibilitó que se pudiera pasar de la enseñanza presencial a la virtual sin formación ni tiempo para llevar a cabo una planificación didáctica.

Esta conclusión no es menor porque el logro hubiera sido inimaginable tan solo un año antes de la pandemia. En efecto, muchos otros programas educativos gubernamentales centrados en la educación mediada por tecnologías fracasaron por obstáculos como la formación docente, los recursos tecnológicos o la oposición del cuerpo docente, por citar los más recurrentes.

Por ello, se podría haber esperado que la educación fracasara en un contexto donde no había ni tiempo ni dinero para invertir en un plan de educación virtual. Por el contrario, el estudio de Marsollier y Expósito (2021) sugiere que las estrategias de afrontamiento más empleadas por los voluntarios fueron:

Afrontamiento activo: mitigar aquello que causa estrés. Por ejemplo, en vez de centrarse en la angustia que provoca el aislamiento, llevar el pensamiento hacia la búsqueda de soluciones.
Aceptación: admitir que la situación estresante es real. Esta aceptación habilita a realizar afrontamientos activos. La negación, al desconocer el problema obtura la búsqueda de soluciones.
Planificación: acciones orientadas a resolver el problema.
Reinterpretación positiva: consiste en ver el lado positivo de la realidad. Por ejemplo: “bueno, no puedo salir de casa, pero tengo más tiempo para ver Netflix”

Asimismo, las estrategias de afrontamiento ineficaces como el uso de sustancias, la desconexión, la negación, el humor, el desahogo y la autoinculpación fueron las menos utilizadas. Menos mal.

Para seguir conversando

Las estrategias de afrontamiento del individuo parecen guardar relación con el contexto cultural, social y político en el que viven. En otras palabras: otros países podrían mostrar otros valores así que sería un poco arriesgado generalizar los resultados. Sin embargo, tiene sentido pensar estos hallazgos en clave individual.

Ante una crisis como la del COVID nuestros estilos de afrontamiento pueden determinar si seguimos operando en nuestra realidad o nos sumergimos en pensamientos depresivos; si seguimos trabajando o si tenemos que pedir una licencia por enfermedad; si seguimos acompañando a nuestros estudiantes o los dejamos en manos de otro docente.

Y ahora mi pregunta para usted es ¿cuál es su estilo de afrontamiento? ¿cómo se sintió con esta pandemia? ¿pudo utilizar las TIC?

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Castaño, E.; León del Barco, B. (2010). Estrategias de afrontamiento del estrés y estilos de conducta interpersonal. International Journal of Psychology and Psychological

Dawadi, S.; Giri, R.; Simkhada, P. (2020): Impact of COVID-19 on the Education Sector in Nepal - Challenges and Coping Strategies. Sage Submissions. Preprint. https://doi.org/10.31124/advance.12344336.v1

Frydenberg, E. (2020). My journey in coping research and practice: The impetus and the relevance. Published online by Cambridge University Press: 27 May 2020

Frydenberg, E. (1997). Adolescent coping: Theorical and research perspectives. Londres: Routledge.

Kerres, M. Against All Odds: Education in Germany Coping with Covid-19. Postdigit Sci Educ 2, 690–694 (2020). https://doi.org/10.1007/s42438-020-00130-7

Marsollier, R., & Expósito, C. (2021). Afrontamiento docente en tiempos de COVID-19. CienciAméRica, 10(1), 35-54. doi:10.33210/ca.v10i1.357

Morán-Astorga, M.; Finez-Silva, M. J.; Menezes dos Anjos, E. Estrategias de afrontamiento que predicen mayor resiliencia. Coping strategies that predict greater resilence. International Journal of Developmental and Educational Psychology, vol. 4, 1, pp. 183-190, 2019. Asociación Nacional de Psicología Evolutiva y Educativa de la Infancia, Adolescencia y Mayores

Onyema, E.; Eucheria, N.; Obafemi, F.; Sen, S.; Atonye; F.; Sharma, A.; Alsayed, A. (2020). Impact of Coronavirus Pandemic on Education. Journal of Education and Practice www.iiste.org. ISSN 2222-1735 (Paper) ISSN 2222-288X (Online). Vol.11, No.13, 2020

Rumbley, L. (2020). Coping with COVID-19: International higher education in Europe. The European Association for International Education (EAIE). ISBN 9789074721554

Solís Marique, C.; Vidal Miranda, A. (2006). Estilos y estrategias de afrontamiento en adolescentes. Revista de psiquiatría y salud mental Hermilio Valdizan, 2006.

Therapy, vol. 10, núm. 2, junio, 2010, pp. 245-257. Universidad de Almería. Almería, España

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Cómo enseñar programación

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Fri, 19 Mar 2021 09:52:00 -0300

¿Qué habilidades se requieren para saber programar? Por un lado, parece casi obvio que se necesita un pensamiento lógico-matemático; por otro lado, los lenguajes de programación tienen un vocabulario y una gramática fuertemente estructurada. Entonces ¿qué es más importante? ¿el pensamiento lógico-matemático o el lingüístico? La respuesta a esta pregunta no es trivial, ya que tiene la clave para determinar cómo debemos enseñar a programar.

Fuente: Pixabay

De los cables a la inteligencia artificial

Las primeras computadoras se programaban conectando cables, un proceso lento, desgastante y propenso a fallas. Las primeras computadoras digitales utilizaban válvulas termoiónicas (o válvulas de vacío) que eran conectadas por cables. Estas válvulas atraían a insectos voladores (bugs) que, al entrar en contacto con los cables provocaban cortocircuitos y morían (pobres bichitos). Y, claro, ya podrá adivinar que de ahí viene el término bug para referirse a los fallos en los sistemas. Más tarde las válvulas serían reemplazadas por los transistores, éstos por los circuitos integrados y éstos por las pastillas de silicio. Pero sólo era la electrónica miniaturizándose. En su esencia, programar sigue siendo una cuestión de conexión de circuitos lógicos. Entonces ¿cómo se podía hacer este proceso de forma dinámica y sencilla?

La solución vino de la mano de Grace Hopper, quien creó el primer compilador (una especie de traductor) que interpreta un programa en un lenguaje entendible por un ser humano, para convertirlo en ceros y unos -que es lo que puede procesar una CPU. Y así nacieron los lenguajes de programación. El gran salto fue que ya no hacía falta enfocarse en los circuitos, lo que permitía pensar con un mayor nivel de abstracción y centrarse en las soluciones.

Fuente: Grace Hopper, la madre olvidada de la informática

Los sucesivos lenguajes de programación evolucionaron para que los programadores pudieran modelar el mundo real con mayores grados de complejidad. En el transcurso de unas pocas décadas, se pasó de conectar cables al desarrollo de la inteligencia artificial.

Los lenguajes de programación

El primer programa de computación fue escrito por Ada Lovelace y publicado en la revista Scientific Memoirs en septiembre de 1843, mucho antes de la invención de la primera computadora. Se trató de un desarrollo teórico, aunque esto es lo más común porque toda la tecnología está precedida por un desarrollo científico. Este algoritmo estaba pensado para otro desarrollo teórico, la máquina analítica de Charles Babbage.

Hasta aquí todo parece claro: para programar solo se requiere pensar matemáticamente. Excepto que -sin negar este hecho- diseñar un algoritmo depende en gran medida de la capacidad para utilizar un lenguaje. Y no cualquiera. Para un algoritmo se requiere un Lenguaje Independiente del Contexto (o Lenguaje tipo 2 en la Jerarquía de Chomsky).

Fuente: Pixabay

Vamos con un ejemplo. Si digo “Juan es un viejo amigo” mi interlocutor podrá interpretar que a) Juan es viejo, b) Juan es mi amigo desde hace muchos años o c) es un amigo de larga data y está entrado en años.

Las gramáticas de los idiomas o lenguajes naturales (comparables a la categoría 1 de los lenguajes formales en la categoría de Chomsky) tienen la dificultad de que no pueden interpretarse inequívocamente. Existe el riesgo de malinterpretar. En otras palabras, los compiladores tendrían las mismas dificultades que los traductores si quisieran convertir el lenguaje natural al lenguaje matemático de las computadoras. Ahora mismo estará pensando ¿y qué problema hay? Bueno, que en el caso de los circuitos binarios la más mínima ambigüedad hace que todo falle. Como una polilla en un circuito.

Para poder escribir un programa se requiere conocer un vocabulario de términos técnicos, que denominamos palabras reservadas, y una gramática muy, pero muy estricta. ¿Estricta como la del inglés? No, peor. Tan estricta que cualquier desviación de las reglas esperadas hará que el compilador rechace el algoritmo. Así que, en esencia, para programar hay que ser muy buen escritor.

Volvemos al punto de partida.

¿Habilidades matemáticas o lingüísticas?

Diversos estudios sobre el procesamiento cognitivo de los programadores proponen dos hipótesis: una corriente sostiene que el cerebro categoriza el código de programación como lo haría con un texto en español o alemán. Es decir, que activa las regiones del cerebro que procesan el lenguaje como, por ejemplo, el Área de Broca. La otra hipótesis es que las regiones del cerebro que procesan el pensamiento lógico-matemático, como el pensamiento simbólico del álgebra, se adaptan para para abstraer el código. Esto involucraría el sistema de demanda múltiple, una región del cerebro que procesa la lógica y la solución de problemas. Un estudio del MIT convocó a programadores expertos para mapear su actividad cerebral por resonancia magnética mientras codificaban (Trafton, 2020). Se esperaba que los resultados zanjaran la cuestión y mostraran de forma clara qué región del cerebro tenía mayor activación, la matemática o la lingüística. Pero la respuesta fue más compleja de lo que se había anticipado. Además de activarse ambas regiones, se vio que otras áreas del cerebro quedaban comprometidas (Liu et al., 2020)

En términos simples, los resultados mostraron que programar es una actividad comparable a la que se observa cuando una persona trata de resolver un problema extremadamente difícil. Por lo que programar puede entenderse como un desafío cognitivo demandante; como resolver los crímenes de Agatha Christie (es lo más difícil que se me ocurre)

Fuente: Pixabay

Estrategias didácticas

Si el código de programación se procesara como lenguaje, entonces se podría enseñar con las estrategias más sólidas de la enseñanza de idiomas extranjeros. Y si se procesara sólo desde las habilidades lógicas, entonces se podrían utilizar las didácticas más interesantes de la enseñanza de las matemáticas. Pero no. Y, por si fuera poco, otros estudios indican que factores como la edad están relacionados con las áreas cognitivas de mayor activación. Los niños activan con mayor intensidad las áreas de procesamiento del lenguaje, mientras que los jóvenes y adultos las regiones de procesamiento lógico-matemático.

Los docentes debemos ser creativos a la hora de enseñar a programar y encontrar didácticas especializadas por edad, intereses y el lenguaje específico a enseñar. Porque quizás el dato más certero que tenemos en la actualidad es que el lenguaje de programación condiciona la forma de pensar el problema y diseñar la solución. Casi como si estuviéramos hablando de las hipótesis de Sapir-Whorf.

En mis clases de programación suelo decir que lo primero es entender cómo se resuelve un problema sin computadoras, solo ver cómo fluyen los datos. Luego, pensar en los procesos que transforman los datos. Por último, pensar en cómo darle órdenes a la computadora para que haga todo sin equivocarse. Los programadores sabemos que programar es dar órdenes. Muchas órdenes. Porque las computadoras no hacen lo que uno quiere, sino lo que uno les pide. He ahí el problema.

Para seguir conversando

¿Cómo enseñarían ustedes a programar? ¿Qué les ha dado mejores resultados? Me gustaría leer sus opiniones en los comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Trabajos consultados

Liu, Y; Kim, J.; Wilson, C.; Bedny, M. (2020). Computer code comprehension shares neural resources with formal logical inference in the fronto-parietal network. Johns Hopkins University, United States

Olson, H. (2019). Can I rewire my brain?

SciShow Psych. Is Coding a Math Skill or a Language Skill? Neither? Both?

Trafton, A. (2020). To the brain, reading computer code is not the same as reading language. MIT News Office

Educación multimodal

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Fri, 12 Mar 2021 10:45:00 -0300

Con algunos matices según el autor, se denomina educación multimodal a la integración de las tecnologías de la educación en todas las modalidades educativas ya sea presencial, semipresencial, abierta o a distancia. A grandes rasgos se presenta como la educación del futuro, como el mejor camino a seguir e, incluso, conforma una parte importante de la agenda educativa mundial. Es ideal. Pero no es un ideal entendido como modelo de perfección, sino porque solo existe en el plano de las ideas.

Fuente: pixabay

En este artículo veremos por qué es tan interesante y, a la vez, tan difícil de conseguir (difícil, pero no imposible)

Las promesas de la educación multimodal

Algunos autores presentan a la educación multimodal como una respuesta a las necesidades de una formación para la inclusión social, que favorezca el progreso de la sociedad del conocimiento y que construya escenarios de intercambio científico (Guzmán Flores, 2016).

Calderón Vivar (2012) la define como la integración de tecnologías en donde convergen “modelos y enfoques y estilos de aprendizaje equiparables para la construcción de las trayectorias escolares de una institución educativa” (Calderon Vivar, 2012, p. 102). A la base está la flexibilización superadora de los procesos educativos presenciales. Es un espacio de encuentro que genera nuevas estrategias didácticas en las que los estudiantes aprenden en su propios tiempos y espacios a través de las tecnologías. El aprendizaje tiene lugar en el aula, donde se encuentra enriquecido por las tecnologías y luego tiene continuidad en la virtualidad en modelos pedagógicos tales como el Conectivismo, el LaaN y los Entornos Personales de Aprendizaje.

Fuente: pixabay

A su vez, esto supone migrar hacia una organización descentralizada del trabajo académico que optimice los recursos institucionales, una nueva cultura de trabajo colaborativo y la voluntad de proyectarse desde un paradigma inclusivo, flexible y situado (García Argüelles y Calderón Vivar, 2009)

Con todo lo dicho casi sorprende que no estemos viviendo en esta preciosa utopía. ¿Qué barreras hay que superar para implementar este modelo? Veamos en detalle.

Los docentes

A los modelos pedagógicos como la educación multimodal les cuesta despegar de la mesa de diseño porque, aunque son muy bonitos en sus teorías, son muy difíciles de implementar en el aula. Para el docente presenta dos grandes desafíos: adecuar las didácticas y acercarse a las tecnologías.

La educación multimodal promueve el currículum flexible, la libertad de recorridos y la participación del estudiante en la elección de sus objetos de aprendizaje. Este tipo de currículum siempre se asoció a los modelos andragógicos bajo el supuesto de que un niño o un adolescente no están en condiciones de saber qué les conviene estudiar. Se desdeña la posibilidad de elección a quien se considera incapaz de elegir sus trayectorias. Sin embargo, esto podría verse desde otro lugar. Basta con imaginar todos los temas de interés dentro de cada campo disciplinar y dejar que cada estudiante decante por aquello que más le gusta. Desde esta vertiente el aprendizaje se vería enriquecido por la propia motivación del estudiante. El problema para el docente es que este enfoque representa una mayor carga de trabajo; un docente que trabaja con el máximo de horas permitidas no lo lograría, aunque quisiera.

El otro problema tiene que ver con el uso de las tecnologías. A muchos docentes los abate la sensación de estar oxidados (efecto rusted out) es decir, consideran que no están en condiciones de afrontar cambios en sus prácticas, ya sea por la edad, o porque temen innovar o por el miedo al fracaso. También podemos ver el efecto de quemado (burn out); en este caso el docente agobiado por las obligaciones laborales ya no tiene fuerzas como para aprender nuevas tecnologías. Y, sin dudas, la peor barrera es la que quedó mal legitimada por la tesis de Prensky.

Fuente: pixabay

La trampa de Prensky

Ya he hablado en otros artículos acerca de la falacia del Nativo y el Inmigrante digital de Prensky. En este caso, es importante destacar que la adquisición de la tecnología no es ni puede ser innata. Para los docentes que no son jóvenes la premisa de Prensky los deja en un lugar de desamparo: no nacieron nativos digitales y no son aptos para manejar tecnologías.

Como premio consuelo, Prensky les deja ingresar al mundo de la tecnología en calidad de inmigrantes. El problema es que este es un sofisma. No existe un mundo de tecnologías y un mundo sin tecnologías. No hay fronteras que los separen ni visas tecnológicas, hay un solo mundo y está inmerso en tecnologías. Por lo tanto, la alternativa es esquizoide e imposible de resolver.

Para seguir conversando

Respecto de estos cambios Dussel y Quevedo (2010) han señalado con acierto que parte del problema está en la inadecuación de los marcos institucionales para dar respuesta a los desafíos de las nuevas tecnologías. Además, la verticalidad de los cambios estructurales de los sistemas educativos provoca problemas de interpretación por parte del profesorado (Calderón Vivar, 2016). A lo que deberíamos añadir otros factores que atraviesan la vida del docente como las múltiples obligaciones laborales, burocracia, normativas, estatutos, derechos adquiridos, protección gremial, sueños frustrados y deudas salariales pendientes. Tantas fuerzas en tensión inmovilizan.

Es claro que el futuro de la educación pasa por la integración de tecnologías, ya sea desde la educación multimodal o cualquier otro paradigma emergente. En cualquier caso, para hacer algún cambio necesitaremos sentarnos a conversar. Para entendernos, para convocar voluntades, para trabajar colaborativamente. Y como siempre, los invito a continuar el diálogo aquí también.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Ruiz Blanco

Trabajos consultados

Calderón Vivar, R. (2012). La comprensión de la educación multimodal dentro de un contexto de modelo de interacciones de aprendizaje disponible en entornos personales, sociales, institucionales y en redes digitales. Herméneutica, Retórica y Educación. Memorias de la Primera Jornada. Facultad

de Filosofía de la Universidad Autónoma de la Ciudad de México. p. 85-104. ISBN: 978-607-

9170-02-8

Dussel, I.; Quevedo, L. A. (2019). Educación y Nuevas Tecnologías: los Desafíos Pedagógicos ante el Mundo Digital. Editorial Santillana, 1ª edición. Buenos Aires

Guzmán Flores, T. (2016). Sistema Multimodal de Educación.

Ramírez Martinell, A. Casillas Alvarado, M. A. (2015). Internet en Educación Superior. Editorial Brujas. Argentina

Ramírez-Martinell, A.; Maldonado Berea, G. A. (2015). Multimodalidad en Educación Superior. Universidad Veracruzana

Evaluar para enseñar

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Fri, 11 Sep 2020 09:28:00 -0300

La evaluación es uno de los temas más complejos e interesantes de la Educación. Por evaluación nos referimos a la estrategia y el paradigma desde el cual nos posicionamos para estimar los logros de nuestros estudiantes. Y como el aprendizaje es un proceso continuo, incremental, iterativo, la evaluación es un momento más del proceso de aprendizaje.

Fuente: Pixabay

Claramente hay otras formas de ver la evaluación. Algunos autores como Tonucci y Skliar denuncian que la educación institucionalizada se proyecta como un proceso industrial. En este enfoque -que todos conocemos- la evaluación es la certificación del producto final: aprendió o no aprendió; pasa o repite el año; es un alumno de 10… cómo si un número representase la calidad del alumno o de sus aprendizajes. Todo un tema, pero para otra publicación.

En lo que sigue, recupero algunas de mis estrategias favoritas de todos los tiempos, para que la evaluación sea una parte integral del proceso continuo de aprendizaje. Más específicamente, cómo hacer una devolución o retroalimentación afectuosa, con respeto, que sirva de aliento para seguir aprendiendo. También voy a resaltar que estas estrategias están pensadas para los exámenes o producciones individuales en los que cada estudiante puede volcar sus puntos de vistas, preocupaciones, intereses personales, sueños y soluciones. Principalmente estaremos pensando en trabajo como ensayos o participaciones en Foros.

Abrazar la perspectiva del alumno

Al momento de escribir una producción, las y los alumnos ponen en juego mucho de sí. Saben que están escribiendo para un lector exigente o que sabe mucho, el docente. Esto puede generar ansiedad, angustia, miedo al ridículo. También puede generar otras expectativas más positivas como la de ser valorado, producir algo innovador o simplemente demostrar los propios logros. Hay que tener en mente esta situación de antemano. Muchas veces se hace evidente por las instancias de consulta previas a la entrega. Pero incluso sin ellas, hay que imaginarse a los estudiantes en su esfuerzo por integrar saberes y escribirlos de forma coherente, porque toda esa dedicación merece nuestro más sincero respeto.

Fuente: Pixabay

Y si ya tenemos en mente que vamos a meternos en el universo del estudiante, como quien nos invita a su casa, lo que sigue es prepararse para ver el mundo con nuevos ojos. Cada discurso es propio en su naturaleza. Por eso, es importante prestar atención a lo que dicen los alumnos y cómo lo dicen.

Daniel Prieto Castillo (1990) afirma que toda persona tiene conocimientos previos para enfrentar la situación que le toca vivir: “Nadie es totalmente ignorante, hay una sabiduría de la vida cotidiana, producto de acumulación de experiencias, de la confrontación con las condiciones de existencia. Se trata de una sabiduría algunas veces más válida que las propuestas teóricas. Pero ello no es suficiente para enfrentar todo. En este sentido, la gente sabe y no sabe, está preparada para algunas situaciones y carece de la información y experiencias necesarias para enfrentar otras.”

Nuestra labor docente es crear nuevos conocimientos y experiencias para que haya nuevos aprendizajes.

Estructura y forma

Una de las técnicas que mejor resultado me ha dado a lo largo de los años es construir mis comentarios de retroalimentación a partir de una simple estructura:

· Primero lo que valoro (siempre)

· Comentar sobre los errores (si los hubiere)

· Resolver con palabras de aliento (siempre)

Es una estructura que, en su elegante simpleza, admite variaciones para incluir todo aquello que nos haya gustado. Lo importante es anotar primero todo lo que valoramos como un logro. Una devolución que sólo recupera los errores parece elaborada para desmerecer. Por eso, es de rigor comenzar destacando todos los aspectos positivos que encontramos en el trabajo: “Excelente trabajo, valoro particularmente…”, “qué interesante el planteo acerca de…” o “una síntesis clara y elocuente”. De esta forma, el estudiante tendrá un registro claro de aquello que se consideramos como avances en los aprendizajes.

Una vez que dejamos explicitados todos los aspectos valiosos, quizás haya que abordar errores o déficits del aprendizaje. Si son pocos o son aspectos menores, lo mejor es ignorarlos y pasar al cierre. Pero si hace falta mencionarlos aquí hay que moverse con el mayor de los cuidados para no ofender o lastimar. Entonces, un lenguaje claro y amistoso es lo más recomendable: “Quisiera recuperar el punto … ¿consideraste el postulado de …”, “es común creer que… sin embargo, se puede comprobar…” Y así ofrecer otros puntos de vista para que sean integrados por el estudiante. A menos que el error sea muy evidente, es mejor someterlo a discusión porque quizás los equivocados seamos nosotros. Los profesores no somos perfectos. ¡Pum! Me mandé una frase célebre.

Fuente: Pixabay con modificaciones

Una forma sencilla y segura de abordar un posible problema de aprendizaje es haciendo preguntas que permitan repensar lo escrito. Muchas veces, los estudiantes logran fortalecer sus puntos de vista presentando nuevos autores, argumentos o evidencias. Otras veces, simplemente dicen, “ah, entiendo” o “no lo había considerado de esa forma”. El punto es que en ningún momento se sientan heridos, porque eso va a obturar la comunicación.

Y para cerrar, siempre una palabra positiva de aliento. El aprendizaje no se termina con la calificación obtenida; sigue, por el resto de la vida. Así que poner en palabras los logros, será una buena forma de empoderar a nuestros estudiantes a seguir en una buena dirección.

Saber solo una parte no es el fin del mundo

Si pensamos a cada estudiante como único e irrepetible, entonces no queda lugar para asumir que tendremos dos aprendizajes iguales; menos aún, dos trabajos iguales.

Entiendo que existe cierta ansiedad por parte de los docentes de evaluar “todo lo que está en el programa”, pero ¿es esto necesario? En rigor, ninguno de nosotros logró retener la totalidad de todo lo que aprendió desde que comenzó a estudiar en la primaria. Casi más justo sería decir que cada aprendizaje nos permitió obtener algún grado de desarrollo cognitivo, pero no mucho más que eso.

Siempre pienso que, si le pedimos a todos los estudiantes del curso que escriban exactamente sobre todos los temas, entonces no habrá variedad posible. Todos tendrán la única opción de redactar un trabajo como un inventario de saberes ¡qué aburrido!

Pero lo que pretendo poner de relieve aquí es que dejar que el estudiante elija un tema central y lo desarrolle, quizás agregando conocimientos propios y producto de una indagación independiente, entonces estaremos celebrando su individualidad. En mi experiencia, este grado de libertad, les permite a los estudiantes concentrarse en aquello que les apasiona o les preocupa y desarrollarlo con mayor profundidad. Asimismo, les evita el tedio de tener que escribir sobre temas que no les interesa o conmueve… sí, esos que se olvidarán a la semana.

Espacio de diálogo

Por último, es importante que siempre haya un espacio de diálogo. Esto empieza desde el primer día de clase, con un ambiente de confianza. Para alentar el diálogo se debe evitar todo tipo de crítica que denote menosprecio. Todas las opiniones son importantes y una oportunidad para construir el conocimiento.

Fuente: Pixabay

Ante una consulta, jamás hay que decir “está equivocado” o “lea la bibliografía”. Dejar a un alumno en falta hará que ningún otro quiera correr el riesgo de hablar. Antes bien, es mejor decir algo más prudente como “bueno, ciertos autores sostienen esa postura, pero …”. De esa forma, cada hipótesis o pensamiento es un punto de partida para llegar a otro lugar.

Para Gutiérrez Pérez y Prieto Castillo (1999) lo que se necesita es “abrir el camino a nuevas relaciones del estudiante: con los materiales, con el propio contexto, con otros textos, con sus compañeros de aprendizaje, incluido el docente, consigo mismo y con su futuro. Se insiste en la importancia del interlocutor como verdadero agente de la búsqueda y construcción del sentido. Se trata de pasar de una modalidad anclada en la enseñanza y en objetivos preestablecidos a otra caracterizada por el aprendizaje, la participación y la construcción de conocimientos”.

Cuando se logra construir en ambiente de intercambio libre de ideas, todo es un coloquio. Todo es una oportunidad para aprender. Los alumnos se relajan, se arriesgan más y encuentran un espacio para proyectar su creatividad.

Una de las mayores gratificaciones de mi carrera es que muchos de mis exalumnos (hoy recibidos y destacados, cada uno en su área) me siguen contactando para charlar. A veces de aquello que nos convocó en su momento, como los temas que abordé en alguna materia; a veces de cosas de la vida o simplemente para saludar. Un diálogo que es para siempre.

Para seguir conversando

Cuando usted era alumna o alumno ¿con qué profe le gustaba hablar? Por favor, comparta sus experiencias en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Trabajos consultados

Gutiérrez Pérez, F. y Prieto Castillo, D. (1999). La mediación pedagógica. Apuntes para una educación a distancia alternativa. Buenos Aires: Ciccus - La Crujía, 1999 (6a ed., 1a ed. 1992).

Kang, S. H. K., McDermott, K. B., & Roediger, H. L. (2007). Test format and corrective feedback modify the effect of testing on long-term retention. European Journal of Cognitive Psychology, 19(4–5), 528–558. https://doi.org/10.1080/09541440601056620

Prieto Castillo, D. (1990) Diagnóstico de la Comunicación. Quito: Editorial

Quipus.

Reynolds, L. (2013). Giving Student Feedback: 20 Tips To Do It Right

https://www.opencolleges.edu.au/informed/features/giving-student-feedback/

Singer, S. (2013). Teaching to Learn, Learning to Teach: A Handbook for Secondary School Teachers. Routledge

3 razones para dejar de hablar de nativos digitales

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Thu, 27 Aug 2020 12:41:00 -0300

Todos han escuchado hablar de los nativos digitales. Este concepto -que no comparto en absoluto- imagina a los nativos digitales como los jóvenes de la Era Digital que heredarán la Tierra. Los nativos digitales saben utilizar la tecnología porque nacieron con ella y no le tienen miedo. Son los Milenials y pueden con todo. Los que nacieron antes caerán en el olvido, serán fagocitados por la triste extinción, como los dinosaurios que son, por obsoletos, por no haber tenido una PlayStation junto a la cuna. Y porque jamás, jamás podrán usar la tecnología con la misma eficiencia.

¡Uf! ¡Me exaspera! Cuando escucho este tipo de cosas me enojo en serio.

Fuente: Pixabay

Bueno, me calmo un poco para poder seguir. Seguramente en algún momento haya escuchado una explicación en términos dicotómicos de nativos e inmigrantes digitales. Quizás se sintió afortunado de ser uno de los nativos; quizás tuvo que aceptar con resignación que era un inmigrante digital. O quizás se sintió molesto (como yo) y con razón (como yo).

Es que este enfoque ha ido demasiado lejos y ha causado mucho daño. Puede que sea una de las peores ideas que hayan impregnado a la educación y en este artículo veremos porqué. Es hora de revisar los postulados, su desarrollo y sus consecuencias. Y, por el bien de profesores y alumnos, es hora de dejar este enfoque atrás. Tenemos mucho de qué hablar.

¿Qué plantea Marc Prensky?

En el año 2001 Marc Prensky presentó un artículo en el que reflexionaba acerca del declive de la educación estadounidense. En este trabajo señalaba que los estudiantes habían cambiado radicalmente y que el sistema educativo estaba diseñado para enseñar a otro tipo de personas (Prensky, 2001). En este punto es fácil estar de acuerdo con Prensky, porque se tienen muchos indicadores de que esto es así.

Para Marc Prensky los estudiantes de principios de siglo no habían cambiado incrementalmente como había sucedido siempre en la historia de la humanidad. Para el autor, los cambios dramáticos producidos por la diseminación tecnológica habían producido una singularidad cuya consecuencia era la discontinuidad cultural (Prensky, 2001). Ya no había un lazo que uniera a las generaciones anteriores con las nuevas, sino que había aparecido una nueva cultura.

Luego avanza y señala que los estudiantes que estaban transitando la escuela secundaria habían pasado su vida entera rodeados de computadoras, videojuegos, reproductores digitales de música, video cámaras, teléfonos celulares y demás juguetes de la era digital. Más aún, que el graduado universitario promedio dedicaba menos de 5.000 horas a la lectura, pero más de 10.000 horas a los video juegos.

Fuente: Pixabay

Y así, sostiene que “es muy probable que el cerebro de nuestros estudiantes haya cambiado físicamente -y sean distintos a los nuestros- como resultado de la forma en que crecieron” (Prensky, 2001, p.1). Antes de seguir quiero que noten que usa la palabra probable para sustentar el resto de sus ideas.

Luego de considerar algunas posibilidades denomina Nativos Digitales a las nuevas generaciones nacidas con la tecnología. Se trata de una metáfora que compara la forma de manejar las tecnologías con la fluidez para dominar un idioma. Y si hay nativos, también habrá Inmigrantes Digitales.

Finalmente considera que la importancia de esta distinción está en que los inmigrantes digitales aprenden a adaptarse de otra manera a su ambiente, que de alguna manera siempre hablarán el lenguaje de la tecnología reteniendo su “acento”, como quien siempre tiene un pie en el pasado. Según Prensky el problema está en que los docentes son inmigrantes digitales y, como tales, hablan un idioma pretecnológico desactualizado a una población que domina un idioma totalmente nuevo. En consecuencia, su análisis se centra en los desencuentros culturales de nativos e inmigrantes.

Este trabajo pionero de Prensky termina como un llamado a la acción: Si los inmigrantes digitales realmente quieren llegar a sus alumnos, tendrán que cambiar. Tendrán que dejar de quejarse y adoptar la tecnología; a la larga tendrán éxito, tanto más si son apoyados por sus directivos.

El problema con el postulado de Prensky

En el apartado anterior traté de hacer una revisión justa del trabajo seminal de Prensky. Si uno sigue el hilo de razonamiento puede advertir dos cosas: a) que presenta explicaciones plausibles para una realidad que todos vivenciamos y que b) no se basan en trabajos de investigación científica.

Por empezar, no todos los niños nacidos después de los años 90 tuvieron acceso a la tecnología, ni todos los niños nacidos anteriormente carecieron de ella. Por lógica, las tecnologías digitales fueron desarrolladas por las mismas personas que Prensky denomina inmigrantes digitales, lo cual parece un contrasentido. De esta forma, nos vemos ante la necesidad de estrechar el conjunto poblacional que quedaría comprendido dentro de este enfoque y, dado que el autor lo piensa en clave educativa, podemos centrarnos en estudiantes de clase media-alta y docentes. Sigue teniendo valor, sólo que carece de su pretensión de universalidad. Ya no podemos decir que todos entran en estas categorías.

Con el paso de los años algunos autores siguieron la línea de Prensky y le dieron continuidad aceptando la conjetura del autor sin ponerla a prueba. En este caso, los trabajos siguientes hicieron de la cuestión un dogma del que podían extraer toda clase de conclusiones.

Fuente: Pixabay

Otros autores, lo tomaron como punto de partida para reflexionar y salir del status quo. Por ejemplo, Jones (2012) intenta avanzar en un concepto superador de estudiantes en red, pero toma algunos recaudos como cuestionar el determinismo tecnológico y concebir a los jóvenes como actores que toman decisiones propias.

Wang y colaboradores (2013), en cambio, cuestionan el punto de partida de Prensky. Sostienen que no hubo ninguna singularidad tecnológica-cultural y, por lo tanto, tampoco existe una discontinuidad generacional. Antes bien, sostienen que más que una dicotomía rígida, existe una continuidad que puede ser conceptualizada como fluidez digital. El término fluidez digital se refiere a la habilidad para reformular el conocimiento y expresarse de forma efectiva y creativa en un ambiente digital. El modelo conceptual propuesto toma en consideración las características demográficas, factores piscológicos, influencia social, oportunidades e intención en el uso de las tecnologías.

Finalmente, otros autores fueron más críticos. Por ejemplo, Benini y Murray (2013) señalan que la analogía de Prensky, a pesar de ser muy atractiva, carece de evidencia empírica que soporte su conjetura. En efecto, no se proveen evidencias ni hechos que puedan comprobarse. Ambos autores explican que múltiples variables están involucradas en el estereotipo del nativo digital como, por ejemplo, la ubicación geográfica, las condiciones socioeconómicas, origen étnico, género y formación. Todos estos factores influyen en la forma en que se accede a la tecnología. Benini y su equipo aportan evidencia de que, a pesar de que algunos docentes albergan una actitud positiva hacia la tecnología, algunos alumnos prefieren un enfoque educativo más tradicional basado en el uso de libros. Finalmente se argumenta que los nativos digitales solo han naturalizado la tecnología como parte de sus vidas y que las preguntas más importantes quedan pendientes de resolución: ¿se están mejorando los estándares de calidad? ¿dónde está el valor agregado de la tecnología? (Benini y Murray, 2013)

Lo que vemos en el aula

En el campo científico el valor de una teoría es la capacidad para explicar y predecir un fenómeno. Pero, antes de ser considerada como teoría, debe aportar pruebas que puedan ser verificadas de forma independiente y esto es lo que omitió Prensky: nunca aportó evidencia empírica que sustentara su discurso. Más aún, hacia el año 2009, comienza a abandonar el tema para centrarse en otros trabajos.

Mientras tanto, en los colegios de todo el mundo podía verificarse que los alumnos que habían crecido con tecnología tenían un buen dominio de ella y que, quienes habían tenido pocas oportunidades de acceso a la tecnología, la manejaban con dificultad. Punto para Prensky.

Simultáneamente, podía verse el caso inverso, jóvenes que no sabían usar la tecnología a pesar de haber estudiado con ella y generaciones pre-milenials que aprendían a usar la tecnología con destreza. Prensky, todo mal.

¡He aquí el problema! La conjetura de Prensky finalmente no resuelve nada. Quizás porque siempre miró en el lugar equivocado.

Es hora de dejar la conjetura de Prensky atrás

En mi opinión, estas son las tres razones principales para dejar atrás las ideas de Prensky:

Porque nunca tuvo evidencia científica que la validara como una teoría. Más allá de todos los intentos por sustentar este postulado, nunca se logró construir un corpus teórico. La educación debería moverse a través del conocimiento que genera la ciencia. Explorar las ideas de Prensky, aunque sea para refutarlas, sirvió para entender que esa no era la respuesta. Éste avance es lo suficientemente valioso como para que nos sintamos satisfechos y sigamos adelante.
Porque es un prejuicio. Convengamos que un prejuicio es un pésimo punto de partida. En vez de conocer a las personas y valorarlas por su afinidad con la tecnología o lo que han aprendido, estamos asumiendo su potencial y capacidad basándonos en su edad. Es simplemente injusto. El joven que no tuvo acceso a la tecnología se ve ante la expectativa social de manejarla con fluidez. Del mismo modo hay docentes que no son elegidos para un cargo académico sólo por su edad.
Porque no valora el esfuerzo de aprender la tecnología. Los jóvenes que manejan la tecnología tuvieron que aprender; incluso si provienen de una clase social privilegiada que tuvo acceso a la tecnología, nada se aprende por ósmosis. En la universidad o en el trabajo, se necesita un alto grado de alfabetización informacional. Estamos hablando de saber utilizar programas de oficina como Word, Excel, PowerPoint; de saber redactar y comunicarse eficientemente por correo electrónico; de manejar las redes sociales tanto en lo tecnológico como en lo protocolar -porque las habilidades sociales en la comunicación digital son tan importantes como en la comunicación personal. Todas estas habilidades demandan tiempo y esfuerzo. No se pueden aprender jugando con la PlayStation. Si un joven o un adulto mayor usa la tecnología es porque -dadas las oportunidades- se dio a la labor de aprender.

Para seguir conversando

Dicho todo lo anterior, Prensky acierta con su llamado a la acción. Para manejar con destreza la tecnología hay que armarse de valor y utilizarla. Este punto tan sencillo es lo más potente de su postulado.

También entendemos mejor que, sin acceso equitativo a las tecnologías, habrá una brecha digital que afectará a la educación y a la sociedad. Es un problema de base mucho más profundo.

Ahora mi pregunta para usted es: ¿alguna vez la/lo catalogaron inmigrante o nativo digital? Por favor, comparta su experiencia en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Benini, S. y Murray, L. (2013). Critically Evaluating Prensky in a Language Learning Context: The “Digital Natives/Immigrants Debate” and its Implications for CALL. In L. Bradley y S. Thouësny (Eds), 20 Years of EUROCALL: Learning from the Past, Looking for the Future. Proceedings of the 2013 EUROCALL Conference, Évora Portugal (pp. 25-30). Dublin/Voillans: © Research-pulbishing.net.
Jones C. (2012) Networked Learning, Stepping Beyond the Net Generation and Digital Natives. In: Dirckinck-Holmfeld L., Hodgson V., McConnell D. (eds) Exploring the Theory, Pedagogy and Practice of Networked Learning. Springer, New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-0496-5_2
Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants. On the horizon, 9(5).
Smith, Erika (2012). The Digital Native Debate in Higher Education: A Comparative Analysis of Recent Literature. Canadian Journal of Learning and Technology. Volume 38(3). Otoño 2012.
Wang, Q.; Myers, M. y Sundaram, D. (2013). Digital Natives and Digital Immigrants. Bus Inf Syst Eng 5, 409–419. https://doi.org/10.1007/s12599-013-0296-y

El extraño caso del aprendizaje activo

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 9 Dec 2019 10:22:00 -0300

En un estudio comparativo los alumnos pensaron habían aprendido menos con la técnica en la que sacaron mejores notas. Sí, así como lo lee. La configuración didáctica que les permitió aprender mejor y de manera significativa fue interpretada como menos eficiente. Más aún, la mayoría de los estudiantes prefirieron una técnica más clásica y menos eficiente con la que, en realidad, habían obtenido peores notas.

Fuente: freepik.es

En este artículo les voy a contar porqué este caso me parece maravilloso. Es que resulta muy significativo para entender la resistencia al cambio y la complejidad de la educación en general.

Siempre insisto con esto: la Educación es un fenómeno complejo. El ser humano es complejo, el tejido social que conforma cada comunidad, sus necesidades, anhelos y miedos. Todo es complejo. Le cuento desde el principio…

El aprendizaje activo

Se denomina aprendizaje activo a la propuesta didáctica que estimula al estudiante universitario a involucrarse en sus aprendizajes a través de diversas actividades individuales y grupales (Bonwell & Eison, 1991). Si bien puede argumentarse que todo aprendizaje requiere que el estudiante participe activamente, aquí la diferencia está en la estructuración de la clase.

En el modelo clásico, el docente les habla a los alumnos durante unos 40 minutos sobre el tema que se quiere enseñar. En este período el alumno escucha, toma apuntes e interactúa con preguntas cuando tiene alguna duda o quiere saber más. A esta configuración se la denomina clases magistrales. Si se piensa un poco, los alumnos básicamente escuchan. En sus mentes pueden estar integrando saberes o no. Quizás sólo estén anotando lo que parece relevante hasta que sea el momento de estudiar para el examen. O quizás estén pensando en la primavera ¿quién sabe? Cuando era estudiante pasaba más tiempo en mi mundo interno que en la universidad… y ahora también.

Fuente: pixabay.es

Volviendo a la teoría del aprendizaje activo, sus autores sostienen que los alumnos deben hacer algo más que escuchar; deben leer, escribir, pensar, discutir y resolver problemas. Es indispensable que en el proceso de aprendizaje queden involucradas operaciones cognitivas de orden superior tales como análisis, síntesis y evaluación. En las clases magistrales es difícil que un estudiante haga un análisis profundo sobre un tema mientras escucha al docente avanzar sobre el siguiente asunto.

Para esto el aprendizaje activo propone un buen truco: que el docente avance brevemente con un saber y luego desafíe a sus alumnos con alguna tarea a resolver, de manera que tenga oportunidad de integrar sentidos (Bonwell & Eison, 1991)

Las clases en modo aprendizaje activo cobran vida a través de diseños instructivos diversos. Por ejemplo:

El docente puede hablar unos 6 minutos y luego hacer una pausa de 2 minutos para que los estudiantes consoliden sus notas, tengan tiempo de anotar las ideas que emergieron naturalmente y hagan preguntas para despejar dudas.
En algunas temáticas, el docente puede ilustrar un punto bajo análisis insertando breves demostraciones. Por ejemplo, si en una clase de física se está explicando el concepto de momento angular, entonces podría utilizar unas boleadoras para hacer una demostración. También puede atrapar un alumno en fuga (estoy bromeando, a las autoridades no les gusta)
O bien solicitar que los alumnos redacten una síntesis, que arriesguen una opinión o bien elaboren mapas conceptuales, cuadros comparativos, infografía, etc. El aprendizaje será activo incluso si estas actividades no son evaluadas o supervisadas.
Generar un espacio de interacción en el cual, los estudiantes puedan exponer por grupos una retroalimentación a las clases del docente. Digamos que el docente explica un tema en unos 20 minutos; luego los alumnos pueden escribir una retroalimentación basada en una guía de preguntas. Recordemos que las preguntas son categorías de análisis, es decir, les dan a los alumnos marcos para pensar la temática que están aprendiendo. Asimismo, las conclusiones de cada grupo pueden ser expuestas a toda la clase para generar debates.

Siguiendo los ejemplos ya se puede reconocer un patrón. En vez de tomar una actitud pasiva en la clase, el estudiante debe hacer algo con cada concepto que expone el docente. Quedarse quieto y callado no es una alternativa.

Fuente: freepik.es

También se tomará nota de la distancia que toma de la clase tradicional (exposición magistral). En el modelo activo el docente “comparte el escenario” con los alumnos -si se me permite la metáfora.

Me refiero a que no tiene todo el tiempo de la clase para hablar, hablar y hablar. Las exposiciones van a ser breves y la mitad del tiempo de clase (o más) será para que trabajen los alumnos. Por lo tanto, cada exposición debe ser potente. En todo sentido. Debe ser clara, concisa, relevante y elocuente. Ya verá que hay que estar muy bien preparado para adoptar esta didáctica.

Ahora mismo se estará pensando:

- Todo bien ¿pero funciona? ¿alguien lo ha probado?

Y la respuesta es que ¡sí! ¡Y es genial! Aunque no, porque al final no funciona tan bien. Ok, antes de que haga lío déjeme contarle los resultados que ha encontrado algunos estudios científicos.

La palabra de la ciencia

Cuando Charles Bonwell y James Eison presentan su teoría de aprendizaje activo en 1991, lo hacen sobre la base de múltiples estudios que daban cuenta sobre la efectividad del método. Su libro es más que una recomendación, es un corpus de conocimiento robusto que aborda la cuestión multidimensionalmente a la vez que atiende las críticas de sus detractores. También compara (varias veces) la propuesta de aprendizaje activo con el modelo tradicional de clases magistrales. Sobre este punto los autores también se encargan de documentar los problemas que presenta esta práctica que, aunque tradicional, hace mucho se percibe como un modelo a superar (Bonwell & Eison, 1991). Así que en pocas palabras el modelo es genial y funciona muy bien.

Sin embargo, un estudio de la Universidad de Harvard mostró que a algunos alumnos no les gustaba el modelo de aprendizaje activo, incluso cuando les permitía aprender más que con las clases tradicionales (Deslauriersa, McCartya, Millerc, Callaghana, & Kestina, 2019)

Dicho estudio básicamente dividió una clase de física en dos grupos: en el grupo A (de control), los asistentes participaron en una clase magistral típica, mientras que en el grupo B (de experimentación) los alumnos obtuvieron el mismo material de cátedra, pero en una configuración de aprendizaje activo en la que debieron resolver varias actividades. Dos semanas más tarde, los grupos cambiaron lugares y el que había recibido una clase magistral tuvo una con aprendizaje activo y viceversa. Por último, todos los estudiantes completaron una encuesta sobre cómo habían vivenciado cada experiencia.

Fuente: pixabay

Tal como cabía esperar, las calificaciones fueron más altas para aquellos saberes aprendidos bajo el modelo activo. Concretamente, los alumnos del grupo B tuvieron mejores notas en la evaluación del primer tema y los alumnos del grupo A tuvieron mejores notas para el segundo tema.

Lo llamativo fue el resultado de la encuesta. A pesar de haber aprendido más con el enfoque de aprendizaje activo, la mayoría de los participantes...

prefirió la clase magistral,
sintió que había aprendido más con la clase magistral,
que el docente era más efectivo en la clase magistral y
se manifestó a favor de que todas las clases fueran magistrales.

Igualmente hay que saber interpretar estos resultados. Tampoco es que todos estuvieran en contra del aprendizaje activo, pero es notorio que la mayoría se volcara por el método con el que habían aprendido menos. La figura 1 muestra las proporciones de preferencias en los resultados comparativos.

Figura 1: comparativa entre aprendizaje activo y clásico

Fuente: Timmer (2019)

Interpretando los resultados

Lo primero que se observa es que el aprendizaje activo conlleva un esfuerzo intrínseco mucho mayor para el alumno. Vamos a ver, si sacamos cuentas, para aprender de manera significativa cualquier tema hay que esforzase. Eso no cambia. Lo que parece predisponer mal a algunos alumnos, es el hecho de tener que hacer este esfuerzo en clases. Algunos se sintieron presionados o sintieron que dicho esfuerzo podía hacerse en un mejor momento.

También está el hecho de que el modelo activo es un enfoque disruptivo. Como reza el dicho… “más vale malo conocido, que bueno por conocer”. Las clases magistrales no generan ansiedad porque el alumno ya sabe qué esperar del docente y qué debe hacer.

Más complejo es el hecho de los alumnos percibieran a los docentes cómo más eficaces si daban una clase magistral. Se ha sugerido aquí que un buen docente puede presentar cualquier material de manera coherente y fácil de entender; sin embargo, si el alumno no es desafiado a resolver un problema con el nuevo conocimiento, es probable que sobreestime su propio entendimiento del saber recién aprendido. Entonces lo que se percibe como un mal docente, es que el facultativo ponga en evidencia la falta de comprensión.

Un final feliz

Antes de terminar quiero subrayar que el enfoque de aprendizaje activo es utilizado en todo el mundo y con mucho éxito. Resulta que, cuando los estudiantes se familiarizan con la mecánica de trabajo lo disfrutan mucho. En el caso presentado, los alumnos recibieron dos clases activas por primera vez, algo muy importante al momento de leer los resultados.

Así que no es para tener miedo. Si quiere hacer mejoras en sus clases no se quede con las ganas. Puede pasar que al principio haya cierta resistencia, pero toda mejora será bienvenida. Eventualmente.

Para seguir conversando

Mi pregunta para usted es: ¿qué mejora introdujo usted en su clase que no les gustó a sus alumnos? Por favor, comparta su experiencia en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

El teléfono celular en las aulas

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 17 Sep 2019 19:52:00 -0300

A pesar de que los teléfonos celulares son una parte inescindible de nuestras vidas, el debate aparece en los periódicos una y otra vez sin jamás resolverse. Que los celulares sí, que los celulares no. Y con mayor frecuencia las opiniones suelen decantar por prohibirlos ¡Cuando no! Cada vez que aparece una tecnología nueva la reacción natural es de rechazo. En este punto ya les estaría refiriendo a las teorías de McLuhan si no fuera porque la telefonía celular no es nueva. Bueno, en la educación sí, pero solo porque la triste circunstancia de que la educación va atrasada en todo lo que sea tecnología.

Fuente: Pixabay

Otro hecho curioso es que esta postura ha ganado terreno por una supuesta prohibición de Francia que se ha hecho viral en las redes sociales.

En definitiva ¿los celulares deben estar prohibidos en el aula? ¿Prohibir es ahora una forma de educar? ¿es lo mejor que se nos ocurre en beneficio de nuestros alumnos?

¡Uf! Solo pensar que una solución educativa pasa por prohibir me crispa los nervios. Las épocas más oscuras de la humanidad han transitado entre el avasallamiento de las libertades, la censura, la imposición y el adoctrinamiento. Pero mi recelo va más allá. Si el teléfono celular es parte de nuestras vidas ¿por qué debe ser artificialmente excluido de la educación? ¿Acaso no enseñamos para la vida? En todo caso parece que enseñamos para que nuestros alumnos vivan en el siglo XVIII. Por cierto, es bastante divertido que el teléfono se les prohíba a los alumnos y no a los docentes; basta recorrer las aulas para ver que todos los educadores tienen el teléfono a mano -literalmente, en la mano. Cuando no están chateando por alguna red, están publicando por otra o consultando Wikipedia aquello que pretenden enseñar.

En fin, aquí hay mucho para considerar.

¿Qué dicen las últimas investigaciones?

Aunque parezca extraño no es fácil encontrar artículos científicos centrados en la prohibición del teléfono celular. La ciencia no es normativa, no dice lo que se debe hacer, sino que busca evidencias empíricas en los fenómenos sociales. Por lo tanto, los trabajos citados a continuación explican y predicen el impacto que tiene el uso de los teléfonos celulares en el aula.

Un estudio publicado en 2019 da cuenta de los hábitos hogareños de uso de los celulares en niños de 0 a 6 años. Dicha publicación resalta que los padres garantizan el acceso a la tecnología en contextos apropiados a la edad y de forma cuidadosamente controlada en los tiempos de uso y hábitos familiares. A su vez, entre sus hallazgos aparece el hecho de que la sociabilización está cada vez más influenciada por el uso de las tecnologías. También surge de este trabajo que los padres utilizan el acceso a la tecnología como una forma de recompensar a sus hijos por buen comportamiento a la vez que le otorgan un valor educativo (Romero Tena, Puig Gutiérrez, & Llorente Cejudo, 2019).

Fuente: Pixabay

Paralelamente, en el ámbito institucional del nivel inicial (que en Argentina comprende desde los 45 días hasta los 5 años) se verifica que es una práctica común el uso educativo y recreativo de los celulares porque las docentes los integran a sus prácticas. Más aún, para muchos directivos el uso de las TIC supone un valor agregado. Para los padres seleccionar un jardín de infantes que enseñe el uso de tecnologías es tanto una cuestión de prestigio como de responsabilidad parental ya que se asocia con dar ventajas competitivas tempranas para que sus hijos se desenvuelvan en la vida. Más aún, es también una forma desigualdad social. Petrelli y Nuefeld (2017) investigaron las maneras específicas en que los docentes incorporaban y legitimaban los celulares en el ámbito escolar y llegaron a la conclusión de que la materialidad constituye un indicio del procesamiento actual de relaciones de desigualdad.

Siguiendo cronológicamente por la educación formal, en el nivel primario se verá una cierta continuidad de esta situación. El celular aparece, pero sólo cuando lo usa la docente porque es poco frecuente que los padres le entreguen un celular a un niño o niña.

Fuente: Pixabay

Ya en el nivel medio muchos padres querrán darles un celular a sus hijos (si los pueden costear). He aquí algunos usos documentados: búsqueda de información, distribución de material de estudio, organización del trabajo, colaboración, realidad aumentada, realidad virtual, interactividad, juegos educativos, libros electrónicos, audiolibros, libros aumentados, reconstrucción 3D, plataformas educativas, redes sociales. La lista precedente no pretende ser exhaustiva, pero sí representativa de la diversidad de recursos que se ponen en juego cada día para enriquecer la educación. También da indicios de hasta dónde puede llegar el ingenio de un docente para mejorar sus clases.

Un investigador de la Universidad de Buenos Aires (Argentina) estudió los hábitos de uso más comunes 1) guardar los celulares a la entrada de la escuela y retirarlos a la salida; 2) usarlos sólo con autorización del docente y 3) permitir su uso siempre que no interrumpa la clase. Este trabajo sostiene que los alumnos con mayores recursos materiales y simbólicos, acompañamiento familiar e institucional constante, tienden a desarrollar competencias y destrezas tecnológicas más diversas. Más aún, “estas destrezas se relacionan con las capacidades de desarrollar una lectoescritura creativa y crítica, que resulta fundamental para poder desplegar una extensa gama de usos significativos en entorno digitales y escolares” (Linne, 2018, pág. 79)

Un trabajo brillante realizado en Chile sostiene que el uso de teléfonos celulares permite la constancia y continuidad en las relaciones interpersonales, más allá de los físicamente posible. En un mundo globalizado que se caracteriza por la diversidad y el cambio constante esto permite crear nuevas intersubjetividades y formas de sentirse seguro (Amigo, Osorio, & Bravo, 2017).

Claro que no todo son logros didácticos. La decisión de prohibir el celular se relaciona con los miedos que despierta el uso de la tecnología. Tanto para padres como para educadores el uso de los teléfonos celulares pone a los niños, niñas y adolescentes en riesgo de grooming, pornografía infantil, acoso escolar y secuestro -por mencionar sólo los más graves. La inocencia de los menores de edad sumada a la ausencia de medidas de autoprotección y autoseguridad digital, los constituyen en potenciales víctimas de ciberdelincuentes. Sin embargo, para los expertos, prohibir el uso de los celulares no resuelve el problema, sino que lo posterga hacia la adultez (Romero Hernández, 2017)

Fuente: Sutterstock

Cabe resaltar que hay un amplio consenso en que el reto de la seguridad digital debe ser abordado en forma conjunta entre Gobierno (política pública), familia (orientación, vigilancia, comunicación) y las instituciones educativas (educación para la vida).

Finalmente, incontables trabajos documentan el uso de los teléfonos celulares para la enseñanza de nivel superior debido a sus infinitas posibilidades para el despliegue de contenidos digitales y aprendizaje ubicuo (Organista-Sandoval, Domínguez Pérez, Ornelas, & M., 2019; Echegorri Rodríguez, 2017; Herrera Mendoza, Gil Vega, & Acuña Rodríguez, 2017).

Como mínimo esto sugiere que, al llegar a la universidad, los estudiantes ya deben estar preparados para usar sus teléfonos celulares en el aula. Lo que, a su vez, tiene que ver con estar preparados para la vida porque son muchos los factores que confluyen en el uso de los celulares: educación, relaciones interpersonales, equidad en el acceso al trabajo y seguridad.

La (celular) revolución francesa

Muchos medios periodísticos se hicieron eco de una curiosa prohibición francesa de usar los celulares. Era cuando menos llamativo que nunca citaran las fuentes ¿Acaso era real? Soy desconfiado y me día a la labor de buscarlo en Google ¿y qué creen? ¡Era cierto! Ley n° 2018-698 sancionada el 3 de agosto de aquel año.

Casi me desmayo. Pero cuando me recuperé leí lo que el Ministerio de Educación tenía para decir (Ministère de l'Éducation Nationale et de la Jeunesse).

Fuente: Pixabay

La prohibición cubre el uso de teléfonos celulares y otros dispositivos móviles como relojes inteligentes y tabletas. Se sustenta en el hecho de que estos elementos pueden distraer la atención de los estudiantes. En efecto, muchos artículos científicos dan cuenta de esta situación no tan difícil de prever. En cierto trabajo, se le pidió a un grupo de estudiantes que respondieran a los mensajes de WhatsApp que les harían llegar durante la clase y ¡qué sorpresa! Esto les dificultaba seguir las lecciones del docente.

Pero sigamos. A la prohibición le siguen estas excepciones: uso del celular como medio de accesibilidad (estudiantes con discapacidad), cuestiones de salud (por ejemplo, cuando el celular recuerda verificar el nivel de glucosa en cuadros de diabetes).

La implementación, por cierto, queda a cargo de cada institución pudiendo flexibilizarla de acuerdo con su impronta educativa. Esto significa que pueden prohibir el uso en su totalidad, usarlos para fines educativos o no prohibirlos. Porque resulta que hay muchos docentes que quieren hacer uso de las tecnologías y padres preocupados por estar en contacto con sus hijos y este derecho también está contemplado.

Esta ley es tan moldeable que la crítica más cariñosa la tilda de cosmética. Pero hablar de lo que provocó en la sociedad francesa me llevaría varios artículos más.

Para seguir conversando

El debate quizás esté mal ubicado. ¿Qué tal si el problema no es el celular? La tecnología existe y es parte de la vida social. Puede usarse de forma educativa y presenta peligros concretos. Esto es real. Es la vida. Pero prohibir el celular no resuelve el problema y además crea formas de desigualdad social.

Mi pregunta para usted es: con todo en consideración ¿cómo cree que se debería usar el celular en el aula? Por favor, comparta su opinión en el cuadro de comentarios debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Gatica-Lara, F., & Uribarren-Berrueta, T. (enero de 2013). ¿Cómo elaborar una rúbrica? Investigación en Educación Médica, 2(5), 61-65.

Raposo, M., & Martínez, E. (2011). La Rúbrica en la Enseñanza Universitaria: Un Recurso Para la Tutoría de Grupos de Estudiantes. La Rúbrica en la Enseñ, 4, 19-28.

Romero Tena, R., Puig Gutiérrez, M., & Llorente Cejudo, M. (2019). Technology use habits of children under six years of age at home. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, 340-362.

Organista-Sandoval, J., Domínguez Pérez, C., Ornelas, L., & M. (2019). Desarrollo y aplicación de contenidos educativos digitales desde un teléfono inteligente para un tema de Estadística en un curso universitario. Actualidades Investigativas en Educación, 1-22.

Linne, J. (2018). En torno a la integración tecnológica en espacios educativos. ¿Nuevos problemas y nuevas soluciones? Propuesta educativa, 73 a 83.

Echegorri Rodríguez, D. (2017). Determinación del módulo de Young de una barra cilíndrica. Revista Brasileira de Ensino de Física.

Amigo, B., Osorio, F., & Bravo, M. C. (2017). Mobile communication technologies and ontological security. Convergencia, 39-61.

Petrelli, L., & Neufeld, M. (2017). La materialidad de los jardines de infantes como productora de experiencias: usos de la diversidad y relaciones de desigualdad. Cuadernos de antropología social, 133-145.

Herrera Mendoza, K., Gil Vega, L., & Acuña Rodríguez, M. (2017). Motivación de jóvenes universitarios hacia el uso de teléfonos celulares. Encuentros, 91-105.

Romero Hernández, M. (2017). Tecnología y pornografía infantil en Colombia, 2013-2015: interpretación desde un enfoque victimológico. Revista Criminalidad, 27-47.

Strauss, D. (2017). Cooperación y desigualdad. El trimestre económico.

Chacón-Ortiz, M., Camacho-Gutiérrez, D., & Heredia-Escorza, Y. (2017). Conocimientos sobre aprendizaje móvil e integración de dispositivos móviles en docentes de la Universidad Nacional de Costa Rica. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 149-165.

Gazcón, N., Larregui, J., & Castro, S. (2016). La Realidad Aumentada como complemento motivacional. Libros Aumentados y Reconstrucción 3D. Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología.

Domínguez Pérez, C., Organista Sandoval, J., & López Ornelas, M. (2018). Diseño instruccional para el desarrollo de contenidos educativos digitales para teléfonos inteligentes. Apertura (Guadalajara, Jal.), 80-93.

http://www.mendoza.edu.ar/vi-encuentro-de-docentes-que-emplean-las-tic-en-el-aula/

https://www.entreestudiantes.com/2018/09/uno-de-cada-cuatro-casos-de-acoso-escolar-es-por-ciberbullying/

https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000037284333&categorieLien=id

https://www.argentina.gob.ar/educacion/aprender-conectados/conectar-igualdad

https://www.argentina.gob.ar/educacion/aprender-conectados

https://www.educ.ar/recursos/150255/?from=51

Teoría del LaaN, del caos al aprendizaje

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 26 Aug 2019 16:42:00 -0300

¿Qué me diría si le contara que somos parte de un gran sistema de aprendizaje? Una gran maquinaria de producción de conocimientos donde cada uno de nosotros es un engranaje. Casi parece que estuviera hablando de una Colmena o del Colectivo Borg… (Nota del autor: el comentario es para fanáticos de Star Trek).

Fuente: Pixabay

Pues bien, resulta que el solo hecho de utilizar la Web 2.0 nos convierte en parte de una red de aprendizaje que no se guía por la currícula formal, sino que aprende por la mera intencionalidad de saber. Si, tal como señala Marshal McLuhan, las tecnologías cambian el ritmo y escala de la actividad humana, la Web es el escenario socio-constructivista de Vygostky, pero multiplicado hasta el infinito.

Aprender como una red

La teoría del aprendizaje en red (LaaN por Learning as a Network) surgió como un intento de dar sustento pedagógico a los PLE. A fin de crear un marco teórico para los procesos del enseñar y del aprender se apeló a la compatibilidad de diversas teorías como el Conectivismo, la Teoría de la complejidad y el Aprendizaje de doble bucle, en un esfuerzo por integrarlos de manera que se complementaran entre sí (Chatti M. ,2013).

Si partimos del Conectivismo, contamos con un marco para establecer conexiones a nivel externo, conceptual y neural. Incluso el reconocimiento de patrones sería un aporte del Conectivismo. Desde este enfoque, lo que importa son las relaciones que se establecen entre los distintos actores de una comunidad educativa a los efectos de aprender.

El aprendizaje de doble bucle, por su parte, explica la forma en que el estudiante alterna estrategias para poner a prueba conjeturas sobre lo que está estudiando. Las corrientes didácticas más utilizadas están orientadas a un aprendizaje prescriptivo; establecen los algoritmos esperados para encontrar una solución a un problema específico y se espera que el estudiante infiera, deduzca y generalice las soluciones para poder utilizar el mismo conocimiento en otros contextos. Se espera que el estudiante siga una serie de pasos lineales de los que no debería apartarse para asegurar un aprendizaje invariable.

Fuente: Pixabay

En contraste con aquellos modelos que podríamos denominar clásicos, el aprendizaje de doble bucle le da al estudiante la autonomía para analizar de forma crítica si conviene seguir una línea de pensamiento o conviene cambiar a otra. A la base de este enfoque se encuentra el aprendizaje por ensayo y error, la interpelación de teorías y el diseño curricular flexible. En efecto, el estudiante ensaya a cada paso micro-hipótesis sobre la base de lo que va leyendo; luego, pone a prueba aquellas conjeturas y las contrasta con nuevas cogniciones. Si estas conjeturas pueden verificarse, entonces se produce un refuerzo de los saberes previos. Por el contrario, si un nuevo saber entra en contradicción con lo supuesto, entonces puede volver sobre sus pasos para cuestionarse sobre lo aprendido y subsanar errores de aprendizaje.

La teoría de la complejidad juega aquí un papel importante. Para experimentar con este tipo de aprendizajes, es necesario eliminar los contextos de certidumbre que caracterizan a la educación tradicional basada en prescripciones y respuestas esperadas. Las teorías de la complejidad muestran que los procesos complejos tienen resultados impredecibles. En el caso de la Educación, al poner en juego Internet, la multiplicidad de recursos educativos y el potencial de conectarse con millones de personas, el proceso de aprendizaje se aleja de lo conocido en el aula. Ya no es el discurso de un solo docente, un solo libro, un solo apunte. El estudiante, indagando a su libre albedrío, puede llegar a lugares inesperados. Lo que -por cierto- es sumamente deseable para trabajar en escenarios de cambio rápido y permanente como la realidad actual.

Cuando hablamos de espacios de aprendizaje centrado en el alumno el punto de partida es el Entorno Personal de Conocimiento (PKN, por Personal Knowledge Network). Y para cada estudiante su PKN es una colección adaptativa de nodos de conocimiento y conocimiento para la práctica (Chatti M. ,2013).

De lo expuesto se desprende una concepción particular del estudiante:

debe ser un buen productor de redes de conocimiento (knowledge networker); y
que aproveche el contexto de aprendizaje de doble bucle (Chatti M. , 2013).

Fuente: Pixabay

Para Chatti (2013), un buen productor de redes sociales tiende a crear, fortalecer y administrar su red externa para ampliar los nodos de conocimiento. Es capaz de identificar conexiones, reconocer patrones, identificar los nodos más fructíferos, aprender de múltiples fuentes y ayudar a los demás a construir sus propias redes. Más aún, para sacar partido del doble bucle, debe ser capaz de sus propias representaciones de las teorías-en-uso, reflexionar, ser autocrítico, poner a prueba y -eventualmente- reconfigurar su esquema de teorías-en-uso.

El otro concepto clave de la teoría LaaN es el de ecologías del conocimiento. Se considera Ecología de conocimiento a la red interconectada por lazos débiles de cada PKN individual, de la cual emerge, de abajo hacia arriba, un paisaje intensivo complejo de conocimientos. En otras palabras, la suma de múltiples PKN resultarían en un entorno sinérgico más complejo, del cual nacen propiedades emergentes como las entidades autoorganizativas y que, en términos de la teoría de la complejidad, evoluciona de maneras que no se pueden anticipar ni predecir (Chatti, Schroeder, & Jarke, 2012).

Determinismo del orden y la rebelión del caos

Dentro de las teorías de la complejidad, la teoría del caos explica y predice que pequeñas variaciones en las condiciones iniciales pueden dar lugar a grandes variaciones en el resultado final. En esencia, dentro de una cadena causal, las consecuencias se vuelven cada vez más difíciles de predecir conforme pasa el tiempo. ¡Chino básico! -dirá usted. Y sí, más o menos.

Trataré de ser más claro. Resulta que, en un modelo educativo clásico y predictivo, hay una serie de consecuencias que son relativamente fáciles de prever. Supongamos que un docente prepara una clase de 20 minutos y luego propone una actividad en el aula para resolver con un cuadernillo de cátedra. Sin pérdida de generalidad imaginemos que es una clase de biología sobre el ojo humano. El docente explicó el funcionamiento del ojo, luego entrega un cuadernillo con su descripción anatómica y se les pide a los alumnos que dibujen en sus cuadernos dicho órgano nombrando sus partes componentes.

Fuente: Ojo humano (Wikipedia)

¿Puede imaginar el resultado de esta clase? ¡Sí! Es bastante fácil prever los resultados dada la linealidad de todo el proceso. Sabemos cómo resultará en general, sabemos que habrá algunas pocas variantes en los resultados y hasta podemos anticipar que habrá un primer momento de concentración y silencio seguido de un murmullo que se incrementará hasta que la mayoría estén hablando a los gritos. Digamos que esta didáctica es en su mayor parte determinista.

El contraste es que en el modelo LaaN las variaciones iniciales van a dar lugar a múltiples consecuencias. Empecemos de nuevo. Subimos una clase sobre la anatomía del ojo humano a la Web. Un número indeterminado (desconocido) de docentes encuentra la clase en la Nube y la aprovechan para sus aulas. Algunos la modifican, otros la complementan, otros la dejan igual. Luego están quienes llegan a la clase virtual sin otro propósito que el de satisfacer una curiosidad. Finalmente, el conjunto de todos quienes aprendieron desde la clase virtual estará compuesto por personas de distintas nacionalidades, distintas lenguas maternas, distintas edades y distintos conocimientos previos. En este nuevo escenario ¿podemos imaginar el resultado de este aprendizaje?

Fuente: Pixabay

Se puede argumentar que todos estos sistemas son deterministas y que conociendo sus condiciones iniciales y partes componentes, el resultado final es predecible. El problema es que no conocemos todas las variables. Por lo tanto, cuando hablamos de caos y complejidad, tenemos que abrazar la incertidumbre.

En términos educativos es sumamente disruptivo pensar modelos didácticos no prescriptivos.

Usted está aprendiendo como una red, justo ahora (quizás)

Si está leyendo este texto desde el blog en el que fue publicado entonces está aprendiendo en una red, la Web, y como parte de una red de aprendizaje -LaaN. Es así como funciona. Y pasa todo el tiempo.

Lo hacemos todo el tiempo y casi sin pensar. Leemos y publicamos en Facebook, Instagram, Twitter, Blogger. Vemos videos de YouTube y un día publicamos un video propio. Estudiamos, aprendemos, producimos, enseñamos. Los roles empiezan a difuminar sus fronteras. Paradójicamente los intentos de utilizar esta forma de aprendizaje institucionalmente suelen restringir la principal virtud de este modelo: la libertad del estudiante de aprender guiado por su propia intencionalidad.

Para seguir conversando

Todas estas teorías explican y predicen formas de conocer que se dan en la realidad. Lo interesante aquí es ver qué fenómenos educativos pueden explicar y una forma divertida de hacerlo es indagarse sobre las propias experiencias. Estoy seguro de que usted ya ha estudiado y aprendido en red. Desde una receta de cocina buscada en la Web, hasta información para preparar una clase, aprender en red es una práctica cada vez más habitual. Entonces, mi pregunta para usted es ¿Qué experiencia de aprendizaje le recuerda el modelo LaaN? Por favor, comparta su opinión en el cuadro de comentarios debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Chatti, M. (11 de enero de 2013). The LaaN Theory. Obtenido de Mohamed Amine Chatti's ongoing research on Knowledge and Learning: http://goo.gl/eg66oS

Chatti, M. A., Schroeder, U., & Jarke, M. (2012). LaaN: Convergence of knowledge management and technology-enhanced learning. IEEE Transactions on Learning Technologies, 5(2), 177-189. doi:doi:10.1109/TLT.2011.3

Conectivismo, una forma de aprender desde la Web

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 2 Jul 2019 21:47:00 -0300

Las tecnologías cambian las formas de pensar y de hacer de la sociedad. Lógicamente esto tiene su correlato en la Educación donde Internet y la abundancia de información han cambiado para siempre las formas de acceder al conocimiento.

Durante muchos años se pensó que las tecnologías digitales permitirían aprendizajes más eficaces y eficientes. Algo así como que un niño, por el solo hecho de mirar un PowerPoint, recordaría todo lo dicho y visto en clase. Nada de esto tuvo jamás una teoría que lo respaldara y, sin embargo, nada impidió que echara raíces en la imaginación febril de los padres y de los docentes. Es que, siendo las tecnologías digitales tan llamativas, era impensable que no se pudiera hacer cosas maravillosas con ellas.

Fuente: pixabay

A decir verdad, hay muchos hechos educativos maravillosos en torno a las tecnologías, pero hay que saber dónde mirar para encontrarlos. Más allá de todo pensamiento mágico, hoy sabemos que Internet ha permitido acceder a la información como nunca antes en la historia de la humanidad. El cambio más evidente es que ya no necesitamos al docente como fuente privilegiada de información. Tampoco vamos a decir que el docente ya no es necesario, pero su rol y su responsabilidad han cambiado bastante.

En este artículo, veremos una de las nuevas formas de aprender. En este caso de trata de una teoría que explica y predice formas de acceder al conocimiento a partir de las redes de personas interconectadas en la Web. Si prestó atención al detalle, lo que permite aprender es estar conectado con otras personas a través de la tecnología. Es decir, la clave no es el hecho tecnológico sino el hecho cultural, social y humano.

Todo depende del contexto

Las tres principales teorías educativas, el Conductismo, el Cognitivismo y el Constructivismo fueron elaboradas en una época en la que la educación estaba centralizada en instituciones. En los últimos 30 años, las tecnologías han ido cambiando muchos de nuestros hábitos, la forma en que nos comunicamos y aprendemos. Para Siemens, se deben elaborar nuevas teorías que reflejen las nuevas formas de aprender (Siemens, 2004).

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Algunos de los aspectos distintivos de las nuevas formas de aprender son:

Una persona se desempeñará en varios campos del saber a lo largo de su vida, incluso campos que no estén relacionados entre sí. El profesional que trabaja solo en su estudio, consultorio u oficina es una especie en extinción. Hoy todo tiende hacia las miradas inter y transdisciplinares. Más aún, muchas personas eligen una segunda profesión al promediar los cuarenta años.
El aprendizaje informal tendrá un rol preponderante. La educación formal, aquella que se desarrolla en las instituciones, no es suficiente para los actuales contextos profesionales. Esto tiene varias causas, las carreras basadas en currículos fosilizados no pueden dar respuesta a las condiciones siempre cambiantes del contexto. Así, una persona apelará a su red de contactos y ámbito laboral para mantenerse actualizada; aprenderá de forma autónoma a través de Internet o realizará cursos a distancia.
El aprendizaje es un proceso continuo que dura toda la vida. De nuevo, un título universitario ya no es la meta; quizás pueda ser una meta intermedia, pero nadie confiaría su salud a un médico que dejó de estudiar hace diez años. En muchos casos la actividad profesional y la actualización permanente van juntas.
Las tecnologías están cambiando la forma en que pensamos. El saber ya no es permanente y estático como lo prometió el Positivismo. Basta tomar de muestra una década para ver cómo las teorías sobre un mismo tema cambiaron. En algunos casos los postulados fueron actualizados, en otros completamente abandonados.
Tanto el individuo como la organización son organismos que aprenden. Necesitamos contar con una teoría que explique la interrelación entre ambos aprendizajes. Este juego de aprendizajes individuales que, al compartirse, se convierten en colectivos. Y que, al ser colectivos, modifican las miradas de los individuos.

¿Qué es el conectivismo?

Siemens y Downes definen al Conectivismo como una teoría de aprendizaje mediado por tecnologías situada en el contexto de la sociedad del conocimiento (Downes, 2005; Downes, 2008; Downes, 2006; Siemens, 2004; Siemens, 2006).

Para el Conectivismo, el aprendizaje emerge como un proceso distribuido en una red. El conocimiento ocurre dentro y fuera de la estructura cognitiva del individuo. Dentro de este enfoque el aprendizaje es un proceso que está influenciado por la diversidad de la red y la fortaleza de sus conexiones. Y de esto se desprende el concepto de conocimiento conectivo (Downes, 2006). Por consiguiente, el aprendizaje es desestructurado, no puede ser procesado ni controlado. Más interesante aún es entender que, desde esta mirada, la memoria del estudiante no es un almacén de hechos o proposiciones, sino un índice que localiza la ubicación del conocimiento útil.

En verdad este es un cambio radical. Ya no es tan importante memorizar saberes o procedimientos como desarrollar la destreza de conseguir esta información en la medida que se necesite.

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Por ejemplo, supongamos que se tiene como objeto de aprendizaje el atlas del cuerpo humano. En esta teoría se relativiza el valor de la memoria. ¿Qué sentido tiene que un alumno de secundaria recite de memoria los nombres de los huesos (unos 300 en total) o los nombres de los músculos (639 como mínimo)? ¿Qué puede hacer con esa información? ¿Cómo y cuándo la utilizaría en la vida? Dado que son muchos órganos para aprender, podríamos reducir la lista a los más importantes; pero aún así no parece haber mucho en qué emplear esta información. Para cualquier persona los músculos son tema de conversación cuando duelen o cuando hay que entrenarlos. En un gimnasio, el instructor nos va a decir qué músculo ejercitar (llamándolo por su nombre), lo va a señalar con el dedo y nos dirá qué hacer. Por lo tanto, la información llegará en el momento justo, cuando sea necesaria y situada en un contexto específico.

Así las cosas, ya no es tan importante saber de memoria lo que abunda en la Web y dispositivos portátiles. Lo que cobra relevancia, es saber utilizar la tecnología para ubicar la información en el momento en que empieza a ser necesario. Y, en efecto, ya podemos apreciar cómo se propaga este nuevo comportamiento cultural.

Desde el punto de vista social, esto cambia las necesidades educativas y la teoría del Conectivismo ofrece un marco teórico para pensarlo. Sujeto y objeto del aprendizaje tienen, en este enfoque, una nueva dinámica que borra los límites entre el saber individual y el colectivo. En Conocer el Conocimiento, Siemens (2006) sostiene que existe un ciclo de vida del Conocimiento que comienza con una primera producción seminal, ya sea grupal o individual, que luego recorre las siguientes etapas:

Co-creación, donde un saber público es enriquecido con el aporte de la comunidad, que permite la innovación y el rápido desarrollo conceptual;
Diseminación, por la cual las ideas reelaboradas se dispersan por la red;
Comunicación de ideas claves, mecanismo por el que las ideas que sobreviven al proceso de diseminación son recuperadas por quienes necesitan un saber específico;
Personalización, etapa donde apropiamos un conocimiento a través de la internalización, el diálogo o la reflexión e
Implementación, etapa final en la que los saberes se llevan al plano de la acción y que, en un proceso de retroalimentación, vuelven hacia la etapa de personalización.

Por lo dicho anteriormente, nuestro entendimiento de un concepto cambia en la medida en que lo aplicamos, un recorrido que nos lleva desde los constructos cognitivos más abstractos hacia las operaciones concretas (Siemens, 2006).

Uno de los mayores interrogantes sobre este tema es cuál sería el impacto de su implementación. Pasar de una educación como experiencia guiada a un enfoque autodidacta requiere la preparación previa del estudiante, según su grado de madurez y habilidad (Sobrino Morrás, 2011). Pero exige una preparación aun mayor por parte de los docentes ya que no pueden quedarse en un modelo de transmisión de saberes.

Docentes conectivistas

Pensar la educación desde el conectivismo cambia la forma de entender el conocimiento y supone nuevas formas de enseñar. El docente ya no es el dueño de un saber que el alumno ha de reproducir. En cambio, el docente pasa a ser un facilitador que promueve aprendizajes adquiridos a través de la tecnología.

El docente entonces debe pensar su aula como un espacio de exploración del saber. Los alumnos deben tener la libertad suficiente como para bucear en la Web en busca de conocimientos que les pida su motivación. Por lo tanto, esto da por tierra con las clases magistrales donde el docente se la pasa hablando durante horas para un alumno que debe escuchar y tomar notas de manera paciente.

El docente puede dar una breve introducción, generar intriga o proponer un problema a resolver. Luego, será el turno del estudiante para actuar. Es el estudiante y no el docente quien tiene que encontrar el conocimiento. El docente aquí debe estar preparado y muy seguro de sus saberes. Debe haber buscado con anticipación en la Web y ser consciente de lo que el alumno puede encontrar.

La verdadera labor docente comienza aquí, en esta etapa donde los estudiantes se conectan con otros en la Web. Habrá aciertos y errores. El docente será un facilitador experto capaz de asesorar a cada alumno acerca de las mejoras formas de encontrar la información ¡pero no se la dará! Sólo le dirá cómo conseguirla.

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Ahora bien, encontrar la información en Internet es la parte fácil. Distinguir qué es real y qué no, es el siguiente desafío. Aquí el docente les indicará cómo verificar las fuentes, establecer preguntas críticas ¿esta fuente está firmada? ¿tiene algún indicador que se pueda contrastar? ¿otros sitios confirman lo mismo?

Por último, las evaluaciones no podrán tener la forma de un examen igual para todos. Se trata aquí de evaluar el proceso y no el resultado. Dar libertad de recorrido implica que no todos adquirirán los mismos saberes. Y mientras escribo esto sé que más de un profesor se va a desmayar cuando lo lea. ¡No pasa nada! Al final del día, no todos sabrán la misma lección, pero todos los alumnos habrán aprendido algo que les interesa. Y ese es el principio del aprendizaje significativo.

Para seguir conversando

Mi pregunta para usted es ¿cómo profesor, se animaría a dar una clase conectivista? Y como alumno, ¿no le gustaría que le dejaran estudiar a su modo? Por favor, comparta su opinión en el cuadro de comentarios debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Downes, S. (22 de diciembre de 2005). An Introduction to Connective Knowledge. Obtenido de Stephen Downes [Blog]: http://goo.gl/YdAKS1
Downes, S. (20 de agosto de 2006). Learning Networks and Connective Knowledge. Obtenido de Stephen Downes: http://goo.gl/vHUS2m
Downes, S. (10 de julio de 2008). Connectivism and its Critics: What Connectivism Is Not. Obtenido de Stephen Downs: http://goo.gl/5kh9Dg
Sobrino Morrás, A. (2011). Proceso de enseñanza-aprendizaje y web 2.0: valoración del conectivismo como teoría de aprendizaje post-constructivista. Estudios sobre Educación, 20, 117-140.
Siemens, G. (12 de diciembre de 2004). A Learning Theory for the Digital Age. Obtenido de elearnspace everything elearning: http://goo.gl/9RXRqZ
Siemens, G. (2006). Knowing Knowledge. -: Publicado bajo licencia Creative Commons. Obtenido de http://goo.gl/9GLSGw

Estrategias para memorizar

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 14 May 2019 19:02:00 -0300

Todos tenemos alguna estrategia para estudiar. Recuerdo que en mis épocas de estudiante universitario todos teníamos algún truco para preparar los exámenes. Por ejemplo: tomar una Bayaspirina con Coca Cola, sentarse y estudiar de corrido durante horas sin parar (para no desconcentrarse), estudiar hasta la hora de la telenovela y hacer una pausa (para volver a empezar más fresco) o estudiar a la noche que está más tranquilo. La más popular de todas era estudiar justo antes del examen, en estado de pánico, con sobredosis de adrenalina, dudas existenciales y un mate al lado. Más que una técnica de estudio era una forma de supervivencia por haber procrastinado durante dos semanas. Y bueno, somos humanos.

Fuente: freepik.es

Más tarde descubriría (y con gran asombro) que ninguna de estas técnicas está científicamente avalada. Más aún, los psicopedagogos jamás recomendarían esas técnicas. No, ni siquiera a sus enemigos.

Así las cosas, en este artículo voy a repasar las estrategias de aprendizaje que sí obtienen buenos resultados. Eso sí, como el tema es muy amplio, me concentraré en técnicas para memorizar. Porque, se quiera o no, la memoria sigue siendo un componente importante del proceso de aprendizaje.

Efecto de memoria espaciada

En 1885, Hermann Ebbinghaus publicó sus hallazgos sobre el efecto que tenía la repetición de un estímulo en la memoria conforme pasaba el tiempo. El trabajo señalaba que se recuerda mejor aquello que se ha estudiado de manera distribuida en el tiempo que aquello que se intentó aprender de manera intensiva de una sola vez. A este fenómeno se lo llamó efecto de memoria espaciada.

Comencemos con lo básico ¿estudiar la noche anterior o con tiempo? A un grupo de estudiantes se le pidió que leyera seis veces seguidas el mismo apunte y otro grupo se le pidió que lo leyera tres veces seguidas en una primera instancia, y tres veces más dos semanas después. El primer y el segundo grupo tuvieron rendimientos similares cuando fueron evaluados justo después de la primera lectura; sin embargo, el grupo que pudo volver a leer los apuntes fue el que tuvo mejor rendimiento mnemotécnico a largo plazo. Asimismo, la capacidad de comprensión fue mayor en el grupo que pudo repasar, dado que el refuerzo de lectura permitió consolidar hipótesis que los estudiantes formaron en la primera lectura, algo que el primer grupo no pudo hacer (Gordon, 1925).

Desde entonces muchos investigadores han trabajado sobre este efecto lo que ha permitido entender mejor sus causas e implicancias. Por ejemplo, durante algún tiempo se pensó que la motivación era un factor que contribuía a memorizar como, por ejemplo, aprobar un examen o recibir una recompensa si se aprobaba una materia. Sin embargo, estudios posteriores sugieren que no existen factores motivacionales que contribuyan a la memorización (Nilsson, 1987). Otros autores, por su parte han investigado factores concomitantes como la relación entre tipo de estímulo y espaciamiento: clases magistrales, imágenes, textos, videos, etc.

Fuente: freepik.es

Aparte de recomendar a nuestros alumnos técnicas más efectivas de estudio, este efecto nos da herramientas para el aula:

Recapitular: algo que muchos profesores hacemos por tradición tiene su base en esta teoría. Al recuperar los temas vistos en clases anteriores, les ayudamos a nuestros alumnos a memorizar.
Trabajos de síntesis: solicitar un trabajo de síntesis lleva a los estudiantes a volver sobre lo visto y esforzarse por destilar los saberes centrales de cada tema.
Aula invertida: cuando los alumnos pueden conocer el material antes de ser discutido en clases, en encuentro permite consolidar los saberes a la vez que los cristaliza en la memoria.

La evaluación como entrenamiento

Otra técnica valiosa para entrenar la memoria es poner a prueba la recuperación de los saberes. La forma más práctica para el estudiante es imaginarse las preguntas que pueden hacerle los profesores y ensayar una respuesta. Cuando se estudia de a pares o en grupos, un compañero puede evaluar a otro. Durante la ronda de preguntas o al terminar, se corroborará que las respuestas propuestas sean correctas. Se ha documentado que en esta práctica la retroalimentación, es decir, la confirmación de una respuesta correcta o la detección de un equívoco, permiten solidificar en la memoria los recuerdos correctos. A este fenómeno se lo conoce como Efecto de evaluación (Kang, 2007).

Sobre esta técnica se sabe que intervienen varios factores en el entrenamiento la memoria: la necesidad de recuperar o evocar un saber permite reforzar su persistencia en la memoria (hipótesis de esfuerzo de recuperación); el proceso de elaborar una respuesta con sentido supone indagar en lo aprendido en un esfuerzo de acomodación (hipótesis de elaboración); o hacer un inventario mental de lo que se ha revisado como un intento de anticipar lo que puede ser evaluado (Toppino & Gerbier, 2014)

Aquí también tenemos un dispositivo didáctico para aprovechar. He aquí las estrategias que más me gustan:

Pedirle a cada alumno que invente una pregunta para un examen imaginario ¿para qué tema? ¡el que quiera!
La autoevaluación: darle uno o más exámenes de ejemplo con las respuestas correctas al final. La idea es que se evalúen a sí mismos, puedan identificar la robustez de sus conocimientos y, eventualmente, preguntar las dudas.
La evaluación de pares: pedirles que elaboren un tema y se lo entreguen a un compañero (preferentemente amigo) para que lo evalúe. El truco es que en el doble rol de evaluado / evaluador se ven en la necesidad de revisar y reforzas sus saberes.

Y esto me lleva a…

Si quieres aprender algo, enséñalo

Este es un dicho popular en el ámbito de la docencia. Todos lo saben. Lo interesante es ver cómo funciona y por qué. Comencemos diciendo que enseñar o dar clases supone comunicar una idea a alguien más con el objetivo de que pueda construir sus propios saberes. Esto es ir más allá de un comentario. Implica fragmentar los saberes en una secuencia que vaya desde lo que se sabe a lo que se quiere aprender, darle una estructura lógica y llenarlo de sentido -que no es poca cosa.

Incluso sin tener formación docente, para llegar a este objetivo, se ponen en juego varias estrategias. Veamos entonces las que suelen aparecer de manera más o menos intuitiva:

Elaboración temática: desarrollar una explicación de porqué un hecho conocido es verdadero. Esto lleva a conectar un tema con otro, generar hipótesis y su demostración, etc.
Explicación: dar cuenta de cómo un nuevo saber está relacionado con algo conocido; enumerar los pasos de un proceso genérico en un caso en particular o -a la inversa- mostrar cómo se puede generalizar una determinada práctica.
Resumir: sintetizar los aspectos claves de un tema.
Resaltar: separar los elementos sobresalientes de una temática en particular, poniendo de relieve su importancia dentro del contexto.
Ilustrar: ya sea con imágenes o con ejemplos, es una forma de crear imágenes mentales de un saber.
Argumentar: tomar una postura y justificarla trayendo a colación autores, teorías, ejemplos o técnicas.

En este caso, la propuesta es que el estudiante utilice este método mnemotécnico para enseñarle a un profesor/a imaginario, a un compañero o a la mascota de la casa. Que en el caso de los perros supone ir a pasear al terminar la lección; lo que, a su vez, es la parte más divertida de estudiar.

Fuente: freepik.es

Pero claro, también es una herramienta docente y ya se imaginará como utilizarla en el aula. Así que, en vez de una recomendación le cuento una anécdota: En cierta ocasión se había anotado para rendir una mesa de examen un estudiante muy querido. Era un caso particular (bah, todos lo son). El caso es que, por problemas personales, este alumno había demorado mucho la carrera y sólo le quedaba mi materia para recibirse. Como se había presentado a las horas de consulta, yo sabía que estaba bien preparado y que aprobaría con facilidad. Pero no. A poco de iniciar su exposición lo traicionaron los nervios y comenzó a decir todo al revés, se enredaba solo y por poco le da un infarto.

La cuestión es que no había forma de aprobarlo así que detuve el examen y le dije: “estás muy nervioso así que vamos a poner este examen en pausa. Por favor, andá al aula de al lado, pensá en un tema que te guste y preparalo para dar una clase. Cuando vuelvas vos vas a ser el profesor.”

Nosotros aprovechamos el tiempo para tomar otro examen y cuando terminamos, estaba el alumno parado en la puerta esperándonos. Le pregunté si estaba listo y me dijo que sí, por lo que le alcancé una fibra y lo hice pasar al pizarrón. Como él era el profesor, nos los miembros del tribunal nos sentamos en los bancos porque seríamos los alumnos. Y ahí, en el momento menos pensado, disfrutamos de una clase magistral. Una excelente, una llena de sentido. No sólo expuso con claridad, sino que aportó una mirada fresca en la que recuperó el fruto de su propia experiencia. Y por supuesto aprobó con diez.

Poco después se recibió y de inmediato comenzó a ejercer como docente. Así que ahora somos colegas.

¿El final de esta historia? Le copié la clase porque estaba muy buena. Pero esto queda entre usted y yo, que no salga de Sudamérica.

La técnica menos investigada

Aparte de todo lo anterior, hay un fenómeno ampliamente conocido que todavía no ha sido probado científicamente y, sin embargo, es totalmente real. Si mientras está estudiando se manchan los apuntes con mate, aprobará el examen. Ojo: tiene que ser por accidente; caso contrario se anula el efecto. Pero es absolutamente cierto. Doy fe.

Fuente: Más beneficios de tomar mate - Página12

Para seguir conversando

Aparte de las técnicas revisadas en este artículo… ¿qué otras técnicas le han servido a usted, ya sea como estudiante o como profesor? Por favor comparta sus experiencias en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Trabajos consultados

Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380. https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354

Gordon, K. (1925). Class results with spaced and unspaced memorizing. Journal of Experimental Psychology, 8(5), 337–343. https://doi.org/10.1037/h0064623

Kang, S. H. K. (2016). Spaced Repetition Promotes Efficient and Effective Learning: Policy Implications for Instruction. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, 3(1), 12–19. https://doi.org/10.1177/2372732215624708

Nilsson, L.-G. (1987). Motivated memory: Dissociation between performance data and subjective reports. Psychological Research, 49(2), 183–188. https://doi.org/10.1007/BF00308685

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention. Psychological Science, 17(3), 249–255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x

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Singer, S. (2013). Teaching to Learn, Learning to Teach: A Handbook for Secondary School Teachers. Routledge

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Tecnología, sociedad y educación

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 30 Apr 2019 18:23:00 -0300

Un refrán popular sentencia: “dime con quien andas y te diré quién eres”. Lo divertido de esto es que a veces nos andamos con ciertos autores y corrientes de pensamiento que no conocemos. Como muchas otras cosas en la vida, algunos posicionamientos que llegamos a naturalizar nos fueron impuestos culturalmente, por la influencia de los medios de comunicación o por falta de otros mejores.

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Cuando hablamos de tecnologías es fácil encontrar ciertos discursos que se repiten una y otra vez: “la tecnología no es buena ni mala, depende de cómo se use”; “yo no soy bueno con la tecnología, así que le pido todo al técnico” o “las nuevas generaciones entienden la tecnología porque nacieron con la PlayStation”. Estas frases parecen no conectarse entre sí, pero tienen un común denominador: a la base todas tienen algún enfoque que sustenta supuestos ontológicos a la vez que configuran marcos éticos. Claro, usted pensará “chocolate por la noticia, la vida misma es así”. Puede ser, sin embargo, en el caso de la tecnología esto se discute poco y se legitima mucho.

Lo que quiero decir es que la forma en que pensamos las tecnologías impacta en nuestras vivencias, influye en nuestras decisiones y sesga nuestra autopercepción de capacidad.

Por ejemplo, ¿qué pasa una si persona piensa que no es buena con la tecnología? En un mundo altamente tecnificado sentirse incapaz de controlar la tecnología va en detrimento de la sensación de empoderamiento. Es lo opuesto. Es el sentimiento de que no se es apto para vivir en los tiempos que corren. Supone la necesidad de refugiarse en carreras y actividades que trabajen con baja tecnología. La percepción de dependencia (“tendré que pagarle a alguien para que lo haga por mí”).

Es hora de preguntarse: ¿y si el problema son mis supuestos? ¿Puede ser que sea bueno en el uso de tecnologías y no lo sepa? ¿si lo intento de nuevo, podré controlar la tecnología? ¿quiero hacerlo? … Porque quizás sea más cómodo pagar para que alguien más lo haga.

Es hora de hablar.

Formas de pensar la tecnología

Hacia los siglos XVIII y XIX el término tecnología tenía un sentido estricto y limitado que estaba en función de las artes prácticas, que dejaba de lado lo instrumental, lo mecánico, las organizaciones, los métodos y otros enfoques que le caben aplicar (Winner, 1978; Osorio, 2002; Winner, 1979).

Las corrientes dominantes en Europa suponían que la tecnología era el conjunto de métodos a los que se había arribado racionalmente y cuya eficacia se extendía hacia todos los campos de la actividad humana. Más tarde, hacia fines del s. XX la tecnología se comenzaría a controlar y promover desde las políticas de gobierno al ser evidente que los avances tecnológicos representaban ventajas militares y comerciales. En otras palabras, la tecnología era poder.

La filosofía pluralista, por su parte, sostiene que varios significados pueden ser simultáneamente posibles (en distintos niveles) si se considera que forman parte de las representaciones sociales de distintos colectivos (Osorio, 2002). Podemos distinguir tres corrientes dominantes:

Enfoque instrumental o artefactual: esta corriente, quizás la más arraigada en la vida ordinaria, piensa a la tecnología como herramientas o artefactos que sirven a una determinada tarea. Dichos artefactos pueden ser el resultado del conocimiento técnico o bien derivados de la ciencia. Como este enfoque se corresponde con la “visión de túnel de la ingeniería”, se considera que la tecnología empieza y termina en la máquina (Osorio, 2002; Pacey, 1990). El corolario de esta postura es que le otorga, a los científicos e ingenieros, el derecho de decidir qué es tecnológicamente correcto. En el corazón de este postulado subyace la falacia de que el producto tecnológico es intrínsecamente neutro, por cuanto puede ser utilizado para el bien o para el mal. Lo cierto es que, lejos de ser neutrales, las tecnologías otorgan un contenido real al ámbito en el que se aplican. Habilitan y extienden ciertos fines a la vez que niegan o imposibilitan otros.
Enfoque cognitivo: en este caso la ciencia es la que separa la técnica de la tecnología. La técnica opera desde las experticias que se logran por la actividad empírica (por ejemplo, el arado, la rueda). En cambio, a la tecnología se llega por medio del conocimiento científico aplicado (como el láser y la robótica). La tecnología como ciencia aplicada implica que está constituida por un conjunto de reglas tecnológicas que serían deducibles de leyes científicas. Asimismo, una teoría tecnológica, surge de un conjunto de reglas prescriptivas para la acción eficiente orientada a la resolución de problemas prácticos. Se trata entonces de teorías tecnológicas operativas que involucran la relación hombre máquina (Osorio, 2002). A diferencia del enfoque instrumental, la tecnología y su uso eficiente no son independientes. Muy por el contrario, la tecnología y su marco de aplicación están fuertemente ligados al punto tal que no es posible utilizar una tecnología si se desconocen sus modelos teoréticos y su función operativa.
Enfoque sistémico: se entiende a la tecnología como producto de una unidad compleja constituida por los materiales, los artefactos y la energía, como así también los agentes que la trasforman. El punto clave aquí es que el desarrollo tecnológico partiría de la innovación social y cultural. La tecnología se interpreta desde la Teoría General de los Sistemas como un conjunto de componentes interrelacionados entre sí (Bertalanffy, 1968; Bertalanffy, 1978). La práctica tecnológica estaría formada por tres componentes: el organizativo, el cultural y el técnico. De esta forma la tecnología es una relación entre las personas y el conocimiento.

Ahora bien, todos estos enfoques tienen a la base, supuestos teóricos y ontoepistemológicos implícitos. Sansot (2003) llama a situar humanamente a la tecnología, para lo cual toma como unidad de análisis a la acción tecnológica, para analizar las teorías implícitas. Es conveniente situar la acción tecnológica regulada socialmente para analizar “lo tecnológico” a la luz de los conceptos de “herramienta” y “signo” en una acción mediada que da lugar a intercambios interpersonales.

Fuente: freepik.es

La actividad que utiliza una tecnología lejos está de ser mecánica e inerte. Dicha actividad está llena de sentido humano y responde al interés que despierta en el sujeto. Responde a una motivación que dirige la acción a la satisfacción de una necesidad determinada. Si el agua riega un plantío es un acontecimiento natural; pero, si el hombre controla el curso del agua para que riegue un plantío, el mismo fenómeno es resignificado como una acción tecnológica (Sansot, 2003).

La mirada artefactual no permite comprender la tecnología en su totalidad. El hombre utiliza la tecnología para sus fines, pero antes planifica su diseño y producción, sobre la base de desarrollos científicos que han surgido de la evolución del pensamiento humano.

La tecnología como causa y efecto

La tecnología puede verse como un medio para conseguir un fin, como instrumentos creados del hombre e, incluso, como el epítome de la civilización. Pero en estas miradas suele omitirse la relación del hombre con la tecnología. Se debe tener en cuenta que la tecnología también involucra prácticas instrumentales como la fabricación de los artefactos que la componen, la enseñanza de las técnicas requeridas para su manipulación, las demandas que satisface en la cultura o las agendas político-económicas entre otras consideraciones (Rammert, 2001).

Tradicionalmente la tecnología se ha pensado desde cuatro ejes: la materia que constituye el hecho técnico; la forma; el fin o el objetivo deseado; y la acción eficiente que el hombre le asigna.

Esto no está exento de controversias. Por ejemplo, está ampliamente legitimado en la sociedad que las tecnologías no son ni buenas ni malas pues su valor depende del uso que se haga de ellas. Esta afirmación es difícil de sostener: McLuhan (1975) se pregunta ¿una bala es buena si mata un ladrón y mala si impacta a un inocente? Para pensar.

En la encrucijada de la tecnología y la Educación

Ahora bien ¿qué pasa cuando estos enfoques atraviesan a la Educación? Empecemos por decir que todo fenómeno educativo es complejo. El aula es una encrucijada de múltiples universos ¡Cada persona es un universo complejo!

Pero el tema aquí es el docente como actor social y educativo. En tanto persona cada docente piensa la tecnología desde algún paradigma que adopta, comprende y defiende. O no, quizás sólo asimiló un paradigma socialmente instalado. Porque la falta de reflexión provoca justamente esto: apropiar supuestos sin someterlos a análisis previo.

Esto es así: todo enseña, pero no todo educa.

¿Qué provoca un docente en el aula desde sus posicionamientos sobre el uso de la tecnología? ¿Qué está enseñando un docente que no usa la tecnología? ¿Qué enseña un profesor cuando se derrumba ante una dificultad técnica? ¿Qué ve un estudiante cuando sus docentes hablan mal de la tecnología y sólo valoran tiempos pasados? ¿Qué aprende un alumno cuando su vida tiene tecnologías que el aula no tiene?

Que las TIC son buenas, que las TIC son malas. Que hay que permitir el celular, que hay que prohibirlo. Que la computadora enseña o que no enseña porque distrae... Hace tiempo que me preocupan estos debates. Mientras nos tomamos el tiempo para debatir el uso de las TIC en el aula, la vida pasa y deja a la escuela detrás.

Si la escuela forma a la persona para la vida, las tecnologías deben estar en el aula. De otra forma la escuela termina siendo un artificio pedagógico desconectado de la realidad.

Tampoco es fácil ser docente

Siendo justos, soy consciente del esfuerzo que representa para los docentes acercarse a la tecnología y mantener el ritmo. Los avances en materia de ciencia y técnica se suceden con inusitada rapidez. Y por cada avance tecnológico, se multiplican la cantidad de productos que implementan una misma tecnología para competir en un mercado exuberante de dólares.

Ante todo, los docentes somos modelos sociales. Lo que hacemos, como lo que no logramos hacer se constituye en un modelo. Los alumnos, por su parte, verán en nosotros varios modelos, aunque no siempre los querrán imitar.

Pero ¿se puede enseñar desde un lugar desprovisto de autoridad pedagógica?

Cierro con una cita del catedrático estadounidense Nicholas Negroponte (2018): “El futuro del mundo en general depende completamente de la educación y por educación no me refiero a que la gente aprenda hechos particulares o lecciones, sino del apetito que tienes porque eres capaz de digerir información".

El objetivo no es la tecnología. Que un docente domine una tecnología es apenas un logro provisorio. Pronto esa tecnología se volverá obsoleta. No, aprender una tecnología no puede ser la respuesta.

Quizás se trate de una capacidad más versátil: aprender. En mi humilde opinión, los docentes debemos acercarnos a las tecnologías desde el aprendizaje. Asumir que ningún conocimiento es para siempre. Aprender a digerir información y disfrutarlo. Enseñarles a nuestros alumnos a digerir información. Pero, sobre todo, disfrutarlo, perderle el miedo, mostrar que la tecnología no nos intimida, que no importa cuánto cuesta, lo tomamos como un desafío. Y es que -ante todo- enseñamos con el ejemplo.

Fuente: freepik.es

Para seguir conversando

Me imagino que temas como este no se agotan en un simple artículo. Así que lanzo como siempre una invitación abierta a seguir discutiendo y pensando entre todos. ¿Cómo deberíamos aproximarnos a la tecnología? Por favor, comparta su opinión en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Trabajos consultados

Bertalanffy, L. v. (1968). Teoría General de Sistemas (1 ed.). Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica.

Bertalanffy, L. v. (1978). Tendencias en la teoría general de sistemas. Selección y prólogo de J. Klir. Madrid: Alianza Universidad.

Negroponte, N. (2018). Nicholas Negroponte: “El futuro del mundo depende de la educación” - EcoDiario.es. Retrieved April 30, 2019, from https://ecodiario.eleconomista.es/cultura/noticias/8886388/01/18/Nicholas-Negroponte-El-futuro-del-mundo-depende-de-la-educacion.html

McLuhan, M., & Casasús, M. (1975). Teoría de la imagen. Barcelona: Salvat.

Rammert, W. (15 de Enero de 2001). La Tecnología: Sus Formas Y Las Diferencias De Los Medios. Hacia una teoría social pragmática de la tecnificación. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales(80), (electrónica). Obtenido de http://goo.gl/qJ9Tsw

Winner, L. (1978). Autonomous Technology, Technics-out-of-Control as a Theme in Political Thought. London: The MIT Press Cambridge.

Winner, L. (1979). Tecnología Autónoma. Barcelona: Gustavo Gili.

La Teoría de McLuhan

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 22 Apr 2019 23:01:00 -0300

Hay algo fascinante en las tecnologías educativas: nos cautivan, inspiran e ilusionan. En el ámbito educativo siglas como TIC, NTIC y TICE son sinónimo de vanguardia. De hecho, todo lo que sea tecnológico brilla con luz propia, es como vivir un paso en el futuro. Por lo mismo, los docentes que se atreven a utilizar las TIC parecen pertenecer a una casta superior.

En las charlas de profesores, más temprano que tarde aparecerá una expresión del tipo “los chicos de hoy aprenden con las tecnologías”, a lo que otro responderá “es que son nativos digitales”. Por cierto, no estoy para nada de acuerdo con ninguna de estas expresiones y seguramente escribiré al respecto más adelante. De cualquier forma, es evidente que en el imaginario popular la tecnología es la forma de llegar a los alumnos.

En verdad, este encanto no está limitado a las tecnologías educativas, sino que es propio de las tecnologías en general. Especialmente cuando se trata de tecnologías digitales. Pero ¿qué es la tecnología después de todo?

Le propongo que se haga estas preguntas antes de seguir ¿Qué es la tecnología? ¿Por qué es tan valorada? ¿Quiero usar la tecnología en mi clase…? ¿o ya no me queda otra?

Fuente: freepick.es

En este artículo voy a compartir las aproximaciones teóricas de Marshall McLuhan, un importante académico del s. XX cuyas ideas llegaron como una tormenta y dominaron gran parte del pensamiento tecnológico a partir de los años 1970. Más tarde tendría que enfrentar la crítica y duros cuestionamientos. Con todo, para principios del s. XXI, sus ideas habían superado todos los embates y reemergían aún más fuertes.

Las tecnologías como extensiones del ser humano

Marshall McLuhan (1988) sostiene que la tecnología es una extensión de la persona en tanto extiende, amplifica o multiplica el alcance de alguna capacidad del cuerpo humano (McLuhan & Zingrone, 1998). Por ejemplo, una bicicleta aumenta la capacidad de las piernas para llegar más lejos, más rápido y con menor esfuerzo.

Puede pensar en cualquier tecnología y siempre verá que extiende alguna capacidad presente en el ser humano. Hagamos un recorrido: un telescopio amplifica la visión del ojo, una palanca multiplica la fuerza de nuestros músculos, los libros extienden nuestra memoria, la vestimenta extiende la piel, un edificio la homeostasis, la computadora el sistema nervioso central y así sucesivamente (McLuhan & Zingrone, 1998, pág. 188).

Fuente: Pixabay

Desde este enfoque, las tecnologías pueden extender nuestras capacidades sensoriales (telescopio, microscopio, estetoscopio, audífono…), nuestras habilidades físicas (palanca, automóvil, avión, paracaídas…), nuestras competencias cognitivas (libros, computadoras, realidad virtual, simulación…), fisiología (edificio, fármacos, implante coclear, marcapasos…) como así también capacidades complejas como las habilidades comunicacionales (teléfono, redes sociales)

Siguiendo esta línea de pensamiento es claro que las tecnologías educativas extienden los procesos de enseñanza y de aprendizaje. Las tecnologías multimedia permiten aprender desde nuevas perspectivas, con menor esfuerzo, con mayor profundidad o personalizando los recorridos. Mucho de esto puede verse en los entornos personales de aprendizaje, las tecnologías multimedia o la Web -por citar sólo algunas.

De manera simétrica, las nuevas tecnologías extienden las capacidades de enseñanza para potenciar las narrativas, para que las clases tengan un impacto más duradero en la memoria o para que los saberes sean más fáciles de conceptualizar.

Todo es tecnología

Ahora bien, para McLuhan, cualquier medio creado por el ser humano que extiende una capacidad es una tecnología. Una pizarra digital es una tecnología y un pizarrón con tiza también. Un libro electrónico para trabajar aula invertida es una tecnología… y una fotocopia, un mimeógrafo, una lapicera, una piedra. Todo será tecnología: hasta una rama capaz de hacer un trazo en la arena.

Sin embargo, no es lo mismo una rama que un holograma. Las nuevas tecnologías cautivan, las ramas definitivamente no.

La cuestión es que todas las tecnologías fueron nuevas en algún momento. Una tecnología puede ser nueva ahora, pero no lo será por mucho tiempo. Aún así, el hecho de que sea nueva la separa de todo lo demás. Produce un efecto hipnótico y un poco de miedo también. McLuhan entendía bien el poderoso efecto que producían las nuevas tecnologías y le gustaba explicarlo a través del mito de Narciso.

“Narciso, hijo del dios fluvial Cefiso y de la ninfa Liríope, según el oráculo viviría mientras no contemplase su propia imagen. Un día lo vio la ninfa Eco y se enamoró de él, pero no pudo declararle sus sentimientos ya que estaba condenada a repetir las palabras ajenas, por un maleficio que le había echado Hera. Así que se contentó con seguirlo por el bosque. Narciso advirtió su presencia y la llamó, pero al no escuchar otra cosa en respuesta sino sus propias voces, acabó por cansarse y se fue. El joven ignoraba el amor de las muchachas atraídas por su singular belleza […]. Artemis dirigió los pasos de Narciso hacia una fuente, donde quiso refrescarse. Al contemplar el reflejo de su semblante en las aguas claras, se enamoró de la imagen, pero por más que intentaba besarla, esta le rehuía siempre. Desesperado por no poder atrapar a su otro yo, se quitó la vida con un puñal mientras la pobre Eco repetía sus últimas palabras”.

(Julien, 2008, págs. 357-358)

Las versiones clásicas del mito de Narciso, como la romana y la helénica, se enfocan en la lección moralizante que pretende advertir a los jóvenes sobre el riesgo de alimentar la vanidad. McLuhan, sin embargo, ensaya una reinterpretación del mito para advertirnos a todos sobre el riesgo de no entender la tecnología.

Para este autor, cuando Narciso encuentra su imagen en la fuente, se enfrenta por primera vez a una tecnología que le permite verse a sí mismo. Al no comprender la naturaleza de esta tecnología, confunde su hermosa imagen con la ninfa del lugar y muere al no poder alcanzar el objeto de su amor. Si Narciso se hubiera dado a la tarea de experimentar con esta nueva tecnología (el espejo de agua), hubiera descubierto que al levantar una mano la imagen levantaba una mano, al moverse, la imagen se movía; en otras palabras, habría descubierto que él contralaba la tecnología. Por desgracia, el primer momento de estupor lo hipnotizó sellando así su triste destino (McLuhan & Zingrone, 1998, pág. 141 y 200)

La llegada de una nueva tecnología produce un estado de hipnosis y ansiedad que se prolonga en el tiempo hasta que el individuo y la sociedad terminan de asimilarla. En un estado de hipnosis, un solo sentido inunda toda la conciencia, efecto que McLuhan denomina narciso-narcosis. Durante este primer contacto la narcosis producida impide ver con claridad el alcance de la tecnología, produciendo incertidumbre, ansiedad y miedo. Y esto también pasa con las tecnologías educativas.

Esto explica por qué algunos docentes sienten pánico cada vez que se enfrentan a una nueva tecnología. Y que, por cierto, esto pasa también con los estudiantes. Del mismo modo se verifica el efecto opuesto: la fascinación que mencionaba al principio. Una especie de entusiasmo desenfrenado que no responde a expectativas sustentadas en la experiencia, sino que nacen de una ilusión difusa de nuevas capacidades.

No todo lo que brilla en la tecnología es oro

Es común que los docentes pongan demasiadas esperanzas en las nuevas tecnologías. Con inusitada frecuencia la experiencia del aula arroja resultados que están muy por debajo de las expectativas.

Fuente: Pixabay

Resulta que el uso de una tecnología tiene una contracara muy interesante. Pensemos de nuevo en la bicicleta y su capacidad para extender las capacidades de las piernas. Mientras se usa la bicicleta, las piernas ya no se pueden usar para su función natural: caminar. Este fenómeno se denomina amputación. Así cada vez que amplificamos una capacidad, estamos produciendo una amputación. El precio de extender una capacidad es renunciar a su uso natural.

Sólo por esto, la tecnología no es tan divertida como todos piensan cuando están en estado de narciso-narcosis. A McLuhan le gustaba analizar la vida desde la mirada de los comics, así que hagamos lo mismo nosotros. Por ejemplo, sería genial tener un traje como el Ironman, una armadura robótica capaz de volar y disparar; o poder crear los mismos artilugios que lleva Batman en su cinturón. Así, podríamos sumar capacidades por encima de las capacidades y todos podríamos ser super héroes. Sólo que no es tan fácil, porque cada tecnología produce su propio tipo de amputación y nos obliga a cambiar una capacidad por otra.

Hay que negociar. Si uso un PowerPoint, no puedo improvisar. Y si dibujo en el pizarrón con una tiza, no puedo mostrar gráficos a color ni videos ¡no se puede tener todo!

Sí, sí se puede. Tiene que ver con asentar las expectativas, ser realistas y no fanatizarse. Todas las tecnologías tienen una ventaja (la capacidad que extienden) y una desventaja (la capacidad amputada). Como docentes, debemos pensar en momentos de la clase. ¿Qué necesito para llegar a mis alumnos? ¿Un video? Bien, hoy será un video. Mañana, quizás necesite hacer una tormenta de ideas en clase. Entonces mañana usaré el pizarrón y eso me ayudará a documentar en clase las ideas emergentes.

El medio es el mensaje

Ahora bien, un punto central en los postulados de McLuhan es que las tecnologías siempre aparecen en pares. Así, una tecnología siempre contiene a otra: un libro contiene la palabra impresa, que a su vez contiene el alfabeto, que a su vez contiene el discurso. Es muy evidente en idiomas como el español donde su forma escrita mantiene una correlación casi directa entre grafema y fonema, que la palabra escrita contiene -a su vez- a la palabra hablada. Al leer las letras del alfabeto el cerebro evoca sus sonidos como si escuchara la palabra hablada.

El límite de este mecanismo comunicacional recursivo está dado por los medios solteros, es decir, aquellos que ya no contienen otros medios sino el mensaje final o información. Uno de ellos sería el discurso pues en su interior ya no puede habitar otro medio más que el pensamiento mismo. El otro caso de medio soltero es la luz artificial que permite realizar actividades que en estado natural sólo son posibles de día (McLuhan & Zingrone, 1998, pág. 186).

Volvamos al discurso porque éste es el hecho singular más importante de una clase. Lo que el docente dice no es sólo un conjunto de datos a memorizar. El discurso va más allá: produce imágenes en la mente de los alumnos, habilita nuevos puntos de vista, cuestiona, desarma saberes previos y alienta a construir otros nuevos. Entonces, cualquier tecnología que usemos tendrá -al final- nuestro discurso.

Fuente: freepik.es

La educación mediada por tecnología

La mejor tecnología no significará nada si no lleva en su interior un discurso pedagógico. De hecho, la tecnología es lo de menos. Lo que un profesor hace con un video, otro docente lo hace igual de bien con un cuento escrito. Lo importante es que el discurso sea una mediación pedagógica. Que la clase sea un conjunto de ideas potentes que le sirvan al estudiante a seguir pensando, a seguir creciendo. El discurso, por cualquier tecnología debe llevar al alumno desde lo que sabe hasta lo que desea aprender. En definitiva, la tecnología debe extender la capacidad de enseñar.

Para seguir conversando

La teoría de McLuhan tiene todavía muchos matices por explorar, pero en este artículo quise centrarme en sus postulados más populares. Por ahora mi pregunta para usted es ¿qué tecnología usaría en educación y por qué? Por favor comparta sus ideas en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Trabajos consultados

McLuhan, E. (1988). Laws of Media: The New Science With Eric McLuhan. Toronto: University of Toronto Press.
McLuhan, E., & Zingrone, F. (1998). McLuhan escritos esenciales. Buenos Aires: Paidós.
McLuhan, M., & Casasús, M. (1975). Teoría de la imagen. Barcelona: Salvat.
McLuhan, M., & Fiore, Q. (1967). The Medium is the Massage: An Inventory of Effects. United Kingdom: Penguin.

Trastorno de déficit atencional e hiperactividad

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Tue, 9 Apr 2019 23:23:00 -0300

En muchos países, cada vez que un niño se “porta mal” aparece el diagnóstico instantáneo: tiene TDAH. El trastorno de déficit atencional e hiperactividad (también TDA-H) o sus siglas en inglés (ADHD) aparecen en cualquier conversación casual. Los gabinetes psicopedagógicos, los docentes y los padres lo diagnostican con sorprendente rapidez y liviandad. De hecho, su detección parece tan fácil que basta haber leído un artículo en el periódico o contestar un test en línea.

Fuente: freepik.es

En un conocido sitio de salud mental, se puede hacer un autoexamen basado en los criterios diagnósticos del DSM-V. Yo he contestado varios y siempre me da positivo. Y si usted hace esta prueba, lo mas probable es que le de positivo también. Tal como está concebido, la mayoría de las personas califican dentro de este cuadro clínico, lo que desde cierto punto de vista es casi divertido… si no fuera porque mientras escribo estas líneas muchos niños están siendo mal diagnosticados e incluso medicados. Y eso ya no tiene gracia.

En las próximas líneas pretendo recuperar postulados teóricos, el contexto histórico y algunas consecuencias inquietantes. El TDAH sigue despertando una gran preocupación tanto en el ámbito de la educación como en el médico. He aquí el porqué.

Historia y contexto

La Asociación Norteamericana de Psiquiatría definió en 1994 el Trastorno de Déficit Atencional como un trastorno mental y desde entonces ha quedado solidificado en la cultura popular, especialmente por su tratamiento en series y películas. Cada persona que conozco tiene alguna postura acerca del TDAH. ¿Es real o inventado? ¿Es necesario medicarlo? ¿Es un problema de contención familiar? ¿Es un problema de negligencia parental? ¿No será que los docentes no están bien preparados?

Es claro que en la vida de un niño o un adolescente se juegan muchas dimensiones simultáneamente. Por ello, ante la presencia de un determinado comportamiento no siempre es fácil distinguir sus causas. Por cierto, que la multiplicidad de definiciones del TDAH no ayuda. Sus síntomas incluyen (pero no se limitan a): bajo rendimiento escolar, extroversión extrema, arrebatos de violencia, incapacidad para completar una tarea, cleptomanía, perturbación de los patrones de sueño, desarrollo moral incompatible con la edad y distracción. Desde 1990 se ha diagnosticado con diferentes denominaciones: encefalitis letárgica, daño cerebral leve, parálisis cerebral leve, retraso mental moderado, disfunción cerebral leve, hiperquinesia o desarrollo atípico del ego, por mencionar algunos (Rafalovich, 2004).

Como puede observarse, no se trata de un virus o una bacteria que puede distinguirse bajo el microscopio. Es un conjunto de síntomas. TDAH es la denominación laxa de un conjunto de consecuencias cuyas causas pueden ser múltiples y diferentes de una persona a otra.

En efecto, los tests para diagnosticar el TDAH no requieren que se presente un patrón determinado de síntomas sino, solamente algunos de los tipificados dentro de la clasificación actual. Nada cuesta imaginar que muchos de estos tests, especialmente los que abundan en la Web, no tienen ningún rigor científico.

Ahora bien, pensemos en un escenario: una niña sueña despierta en horas de clase. Se sobresalta cuando la maestra la llama por su nombre ¿Tiene dificultades para concentrarse? ¿Tiene déficit atencional? Déficit es la cantidad que falta respecto de lo esperado. ¿Será que la niña no es normal?

No tan rápido. Todos podemos tener dificultades para concentrarnos en determinados momentos. Especialmente si el estímulo externo es aburrido.

Quizás estemos haciendo las preguntas incorrectas. Probemos de nuevo ¿La clase era interesante? ¿La maestra estaba hablando de algo importante? ¿El mundo exterior era más pequeño que el mundo interior de la niña? ¿La niña estaba pensado en alguien querido? Que la niña no haga lo que la maestra quiere no implica que esté mentalmente dañada. Algunos de los síntomas que podrían configurar TDAH responden a múltiples causas. Sólo en Estados Unidos, se ha llegado a diagnosticar con TDAH al 12% de la población estudiantil, lo que convertiría a este trastorno en uno de los más prevalentes de todos los tiempos.

Etiología

Por el momento no hay resultados concluyentes. Comencemos por decir que existen ciertas afecciones que pueden provocar algunos de los síntomas del TDAH. Los trabajos más sólidos apuntan a trastornos de la química cerebral que se dan en un porcentaje muy bajo de niños. Esto significa que no alcanza a explicar la totalidad de los casos diagnosticados.

Fuente: freepik.es

Una línea de investigación postula que existe una correlación entre factores de predisposición genética y los síntomas asociados al TDAH. Según este enfoque, se trata de varios loci que provocarían susceptibilidad al trastorno. Al parecer, su manifestación sería el resultado de herencia poligénica donde múltiples genes contribuyen al fenotipo del TDAH. Sin embargo, gran parte de este enfoque ha sido cuestionado.

Otra corriente sostiene que las causas tendrían relación con la actividad metabólica cerebral. El déficit en la acción inhibitoria de neurotransmisores como la dopamina y norepinefrina a nivel de la corteza prefrontal y estructuras inferiores (cuerpo estriado) o trastornos en el metabolismo de la serotonina, en especial por su acción regulatoria sobre los impulsos. En este caso, la actividad cerebral atípica se ha demostrado utilizando técnicas de diagnóstico por imagen como tomografía PET y resonancia magnética.

También se ha correlacionado el diagnóstico de TDAH con factores ambientales como infecciones bacteriales, infecciones virales, celiaquía, exposición al plomo, intoxicación por bifenilos policlorados y tabaquismo. Por mencionar solo algunos.

Nuevamente, la dispersión de causal hace que ninguno de estos factores explique la totalidad de los síntomas que configuran el TDAH.

Controversias

En casi todos los continentes se observa una tasa de incidencia llamativamente alta que va del 5% al 12% de la población adolescente. Esto significa que, en un curso de treinta alumnos, es esperable que al menos uno presente TDAH. También implica que en todas las familias se presentará uno o más casos.

El tratamiento principal para el TDAH es la prescripción del metilfenidato, un medicamento psicoestimulante conocido en el mercado como Ritalina. En un estudio llevado a cabo por la Universidad Federal de Santa Catarina (Brasil), se analizaron las narrativas de un grupo de padres que se conectaban a través de grupos de Facebook. Los padres (pero principalmente las madres) cuyos hijos habían sido clínicamente diagnosticados o se sospechaba que padecían TDAH, se conectaban a través de las redes sociales para conocer sobre el trastorno, compartir sus sentimientos y considerar formas de tratamiento (Martinhago, 2018).

En estas comunidades virtuales, las madres de niños y adolescentes diagnosticados con TDAH hablaban del uso del metilfenidato como tratamiento para sus hijos. Para muchas madres, medicar a sus hijos con fármacos controlados es una fuente de angustia y ansiedad, principalmente por el temor de producirles algún grado de dependencia física o psíquica. En parte, la participación en las redes sociales tiene que ver con estrategias de afrontamiento para superar la angustia y aceptar la medicación.

Fuente: freepik.es

Las madres en la mayoría de los casos parecen creer que sólo a través de la medicación sus hijos podrán seguir escolarizados, incluso cuando sus hijos han sido tratados por equipos interdisciplinares de la salud y la educación. Aparece aquí el miedo al hijo con discapacidad, aquel que corre el riesgo de ser expulsado de la educación formal. En sus relatos, las madres suelen subrayar que el éxito escolar es “gracias a la medicación” como un modo de alentar a otras madres a seguir el mismo camino.

También aparece en el discurso la palabra “Dios”. Como si una intervención divina actuara a través de la medicación para curar aquel hijo o hija que se imagina enfermo. Esta forma de atribución termina por legitimar aún más al metilfenidato en la mente de otras madres.

El problema es que la Ritalina produce efectos adversos en los niños y esto repercute en toda la familia. Se pudo constatar que algunos niños presentaban un estado crítico de salud provocado por los efectos adversos de la medicación, como así también casos de abuso (Morton & Stockton, 2000). Aún así, la creencia de los padres era que el daño causado por la medicación estaba justificado por los beneficios que proporcionaba (Martinhago, 2018).

Quizás una buena parte del problema esté en las redes sociales. Abunda información, pero no siempre es confiable. Por ejemplo, se tiene por cierto que Leon Eisenberg, quien estableció la nomenclatura actual de TDA y TDAH, habría dicho justo antes de morir que era una enfermedad ficticia. Para un padre, leer esto puede ser devastador.

¿Qué hay de cierto en esta historia? Ciertamente Eisenberg fue bastante crítico al respecto y llegó a cuestionar los criterios diagnósticos. Sin embargo, la crítica de Eisenberg era hacia una corriente de la predisposición genética que el consideraba intencionalmente sesgada. Pero, además, hay que estar atentos al contexto. Eisenberg abandonó la investigación del TDAH en 1967 cuando ocupó el cargo de jefe de psiquiatrían en el Hospital General de Massachusetts, de la Escuela de Medicina de Harvard. En verdad, quien criticó los diagnósticos difusos del TDAH fue el Jerome Kagan, también de la Universidad de Harvard y pionero de la psicología del desarrollo. Fue Kagan -y no Eisenberg- quien, en un artículo de la revista Spiegel, dijo que el TDAH era una “enfermedad inventada”. Kagan sostenía que el 90% de los 5,4 millones de niños norteamericanos diagnosticados con TDAH estaban mal diagnosticados (Mikkelson, 2017).

El respeto por la persona

Antes de pensar en pensar en trastornos deberíamos pensar en personalidades. Cada niño es un universo infinito contenido en una pequeña cabecita. Incluso si tiene problemas para mantener la concentración, no significa que deba ser medicado. ¿Medicado para qué? ¿Para dejar de soñar? ¿Para dejar de volar con la imaginación?

Fuente: freepik.es

Quizás debamos acercarnos más y preguntar. ¿Se distrae porque su mundo interior es mejor? ¿Lo puede compartir? ¿Lo puede dibujar, contar, cantar?

Quizás los maestros no saben hacer clases divertidas. En mi experiencia, es mucho más efectivo cambiar a un niño de colegio que medicarlo. Si un docente tiene más de un alumno con TDAH, entonces tiene demasiados alumnos con TDAH.

Lo primero y más importante es respetar al niño como persona con derecho a ser quien quiere ser. Aunque no responda a una norma. Como todos nosotros, deberá aprender a funcionar en sociedad. Pero si no lo aprende en un colegio, seguro lo aprenderá en otro.

Y si acaso estamos ante un caso real de TDAH, entonces lo importante será dejar trabajar a los profesionales. Un buen diagnóstico es interdisciplinar y cuidadoso. Se hace con afecto, sin reclamos ni humillaciones. No nace de un test en línea. Surge de la mirada conjunta de médicos, psicólogos, psicopedagogos y docentes.

Para seguir conversando

Mi pregunta para usted es ¿Conoce a alguien diagnosticado con TDAH? Por favor agregue su historia en el cuadro debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Facundo Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Martinhago, F. (2018). ADHD and Ritalin: neuronarratives in a virtual community of Facebook Social Network. Ciência & Saúde Coletiva, 23(10), 3327–3336. https://doi.org/10.1590/1413-812320182310.15902018
Mikkelson, D. (2017). FACT CHECK: Dr. Leon Eisenberg: ADHD Is a “Fictitious Disease”? Retrieved April 6, 2019, from Snopes.com website: https://www.snopes.com/fact-check/work-of-fiction/
Rafalovich, A. (2004). Framing ADHD Children: A Critical Examination of the History, Discourse, and Everyday Experience of Attention Deficit/hyperactivity Disorder. Lexington Books.
Morton, W. A., & Stockton, G. G. (2000). Methylphenidate Abuse and Psychiatric Side Effects. Primary Care Companion to The Journal of Clinical Psychiatry, 2(5), 159–164.
Salamanca-Duque, L. M., Naranjo-Aristizábal, M. M. del C., Méndez-Narváez, M., & Sánchez, D. P. (2014). Internal Consistency and Concurrent Validity of the Questionnaire for Limitations and Restrictions Assessment in Children with ADHD. Revista Ciencias de La Salud, 12(3), 371–384. https://doi.org/dx.doi.org/10.12804/revsalud12.03.2014.06
Brant, L. C., & Carvalho, T. R. F. (2012). Methylphenidate: medication as a “gadget” of contemporary life. Interface - Comunicação, Saúde, Educação, 16(42), 623–636. https://doi.org/10.1590/S1414-32832012000300004
Ritalin oral Información Española De la Droga. Retrieved April 6, 2019, from Drugs.com website: https://www.drugs.com/mtm_esp/ritalin.html
SPIEGEL Interview with Jerome Kagan: “What About Tutoring Instead of Pills?” (2012, August 2). Spiegel Online. Retrieved from http://www.spiegel.de/international/world/child-psychologist-jerome-kagan-on-overprescibing-drugs-to-children-a-847500.html
https://www.psycom.net/adhd-test

Teoría del aprendizaje Multimedia

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 1 Apr 2019 23:36:00 -0300

Uno de los temas más interesantes de las nuevas formas de enseñar y aprender es el poder de la Multimedia. Al abordar este tema, suele pensarse en videos, animaciones, imágenes vibrantes, música y mas. En el imaginario popular queda flotando la idea de que el estudiante, bajo el hechizo de tanto estímulo digital tendrá un deseo irreprimible por aprender.

Fuente: Pixabay

Por cierto, hay que decir que la producción de estos recursos es muy costosa -tanto en tiempo como en dinero. Y para sorpresa de muchos docentes, ese PowerPoint lleno de animaciones y sonidos pasa sin pena ni gloria ante la mirada indiferente de nuestros alumnos. Ningún estudiante se va a parar a aplaudir un PowerPoint. Entonces, ¿qué está mal en este escenario? ¿La multimedia sirve o no? ¿Tiene algo que ver con los alumnos?

En este artículo veremos que: a) hay una pieza faltante en este escenario; b) la multimedia sirve ¡y mucho! y c) si, siempre tiene que ver con los alumnos. ¿Me acompaña?

Expectativas vs. Realidad

Empecemos por considerar a los estudiantes. Es un poco ingenuo pensar que una producción educativa va a impresionar a nuestros estudiantes. Enfrentémoslo, ya han visto imágenes más espectaculares en el cine y ninguno de nosotros está en posición de competir contra Hollywood.

El poder de la multimedia no se basa en su capacidad de generar estímulos tan potentes que terminen por hipnotizar a los estudiantes. Como cualquier persona, nuestro alumno verá la producción multimedia y responderá según sus saberes previos, expectativas e intereses. O pensémoslo al revés: en el cine, incluso la película más taquillera tiene sus fans y sus detractores, pero ninguna gusta a todos por igual.

También hay que decir que una fotocopia les resultaría aún más aburrida. Roxana Morduchowicz (2008) sostiene que estamos ante una generación que consume videos todos los días, por lo tanto, un texto en blanco y negro es lo peor que les podría pasar.

Así que la multimedia es un recurso valioso, pero no mágico. Si nuestro material educativo está bien desarrollado, los recursos multimedia facilitarán la comprensión, estimularán la imaginación y promoverán el aprendizaje. Aún cuando no se paren a aplaudir.

Por el contrario, si nuestro material no logra integrar correctamente los recursos digitales, puede pasar que se vuelva confuso, que distraiga o genere rechazo.

Y todo esto tiene que ver con la pieza faltante de este escenario: la teoría de base.

Teoría del aprendizaje multimedia

A principios de este siglo, el psicólogo norteamericano Richard E. Mayer presentó un modelo teórico de los procesos cognitivos involucrados en la decodificación de mensajes formados por dos o mas medios (palabra escrita, palabra hablada, imagen, video, animación, sonidos, música, interacción, etc.). A su vez, de esta teoría se desprende una serie de principios para el diseño instructivo.

De acuerdo con la teoría de la carga cognitiva, ciertos medios facilitan la adquisición de conceptos o el desarrollo de habilidades si se logra optimizar el esfuerzo que demanda la decodificación del mensaje al control ejecutivo de la memoria de trabajo. Durante el proceso de aprendizaje, la cantidad de información que puede ser procesada simultáneamente, como así también la cantidad de interrelaciones que el estudiante debe trazar, demandarán una carga de magnitud alta o baja. Como todos los elementos deben ser procesados para alcanzar un aprendizaje significativo (Ausubel, 2002), la carga cognitiva no debe superar la capacidad de la memoria de trabajo (Mayer, 2009). Al aplicar la teoría del aprendizaje multimedia a la teoría de la carga cognitiva se consiguen estrategias para el diseño instructivo que promueven el aprendizaje al disminuir el esfuerzo cognitivo total.

Fuente: freepik.es

La teoría de la carga cognitiva considera que existe una dificultad que es inherente al material didáctico y se denomina carga cognitiva intrínseca. Cuando a un estudiante se le presenta un material didáctico multimedia, construye representaciones mentales de aquello que percibe. Un paso critico de este proceso es la integración de la información visual y auditiva en la memoria de trabajo. Por ejemplo, cuando un docente presenta información visual en el pizarrón y explica verbalmente, el estudiante debe alternar los procesos de análisis para integrarlos mentalmente. Dicho proceso, cognitivamente demandante, con- sume recursos intelectuales que, de otra forma, estarían disponibles para los procesos de aprendizaje.

En ocasiones un mal diseño del material instructivo eleva la carga cognitiva total al presentar dos o más formas de decodificar un estímulo. Dado que la capacidad de comprensión es un recurso limitado, al liberar los recursos cognitivos destinados a la carga cognitiva extraña, quedan disponibles para la carga cognitiva inherente.

Un factor concomitante es la forma en que se presentan los estímulos en términos de la magnitud de la carga cognitiva requerida, que es el efecto modalidad o principio de modalidad. La modalidad puede ser auditiva o visual y debería corresponderse con el tipo de información a presentar para poder disminuir la carga cognitiva. Por ejemplo, si la información es verbal un diseño multimedia auditivo será́ más eficaz que uno visual. Por lo tanto, si se reemplaza el texto en pantalla por una narración de voz, se mejoran los procesos de aprendizaje al disminuir el esfuerzo mental.

Principios del aprendizaje multimedia

La teoría del aprendizaje multimedia de Mayer es de carácter prescriptivo y propone siete principios para el diseño instructivo multimedia:

Principio multimedia: los diseños instructivos que comunican desde la palabra y la imagen resultan en mejores aprendizajes que cuando se sustentan solo en la palabra.
Principio de contigüidad espacial: los estudiantes aprenden mejor cuando el texto y las imágenes correspondientes se presentan juntos en pantalla o en papel; en contraposición a los textos que refieren a anexos o ilustraciones separadas.
Principio de contigüidad temporal: los estudiantes aprenden mejor cuando el texto y las imágenes asociadas se presentan simultáneamente y no de manera sucesiva. En este caso la recomendación es presentar las ilustraciones con etiquetas textuales.
Principio de coherencia: excluir del material las palabras, imágenes y sonidos poco conocidos facilita el aprendizaje.
Principio de modalidad: los estudiantes aprenden mejor cuando se presentan animaciones narradas verbales que cuando las animaciones son acompañadas por texto en pantalla.
Principio de redundancia: la presentación conjunta de animaciones y narraciones de voz, resultan en mejores aprendizajes que la presentación de los recursos por separado de animación, narración o texto en pantalla.
Principio de individualidad: los efectos del diseño son más fuertes para los estudiantes con pocos conocimientos que para aquellos que cuentan con grandes conocimientos (Reed, 2006).

Tanto la teoría del aprendizaje multimedia de Mayer (2009) como la teoría de la carga cognitiva de Sweller, Merriënboer y Paas (1998) se sustentan en la teoría de arquitectura cognitiva humana sobre la forma en que los materiales multimedia son procesados. Las arquitecturas cognitivas describen la forma de retención mnemotécnica, los mecanismos de codificación de la memoria como así́ también las operaciones cognitivas que procesan la información.

Fuente: freepik.es

Aplicados al diseño de material didáctico, estos principios guían las estrategias de selección y composición de recursos. No se trata ya de buscar imágenes llamativas ni videos explosivos. Es tan simple como elegir el mejor medio para cada mensaje y las mejores combinaciones que refuercen una idea.

Para seguir conversando

Las teorías cognitivas del aprendizaje multimedia pueden aprovecharse con recursos didácticos de media y alta tecnología. Claramente su utilidad es mucho mayor en la educación virtual o a distancia.

Mis preguntas para usted son ¿Alguna vez diseñó un material educativo multimedia? ¿Cómo le fue? Si lo analiza desde la mirada de estas teorías ¿cuáles son sus puntos fuertes y débiles? Por favor agregue sus comentarios en el cuadro debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Ruiz Blanco

Trabajos consultados

Ausubel, D. (2002). Adquisición y retención del conocimiento. Una perspectiva cognitiva. Barcelona: Paidós.

Mayer, R. E. (2009). Multimedia learning (2° ed.). Cambridge: Cambridge University Press.

Morduchowicz, R. (2008). La generación multimedia. Significados, consumos y prácticas Culturales de los jóvenes. Buenos Aires: Paidós.

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12, 257–285.

Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learn-ing and Instruction, 4, 295–312.

¿Cómo debería ser la educación secundaria?

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 25 Mar 2019 23:11:00 -0300

Empieza el año lectivo y en las universidades se repiten los mismos discursos. Los docentes sostienen que “los chicos vienen cada vez peor”, que la escuela secundaria “no enseña nada”, que "el curso está muy flojo".

En las aulas los alumnos se defienden o excusan: “no, ese tema nunca lo vimos”, “sí, vimos ese tema, pero fue hace mucho”, “lo vimos, pero así no más”. Si un extraterrestre visitara el planeta por primera vez, pensaría que los alumnos y los profesores están cinco años sin conseguir un solo logro. Todo un nivel educativo para quedar en el mismo punto de desarrollo que un alumno de primaria… ¿Será para tanto?

La sociedad, la política, sus ideales y sus certezas

En la República Argentina, el debate social suele divagar entre añoranzas de tiempos lejanos; tan lejanos que ya no quedan testigos directos. Se dice que, en aquellos tiempos dorados de la educación argentina, los alumnos salían de la escuela secundaria con “cultura general”. Este intrigante tesoro arqueológico de restos desaparecidos años ha, solo puede recuperarse desde la tradición oral. Al parecer, la cultura general era un saber ilustrado, enciclopédico y universal que versaba sobre música clásica, antiguas civilizaciones mesopotámicas, ríos europeos, volcanes europeos, ciudades europeas, literatura europea, otras cosas europeas y matemática.

Todos estos saberes, siempre según la leyenda, resultaban muy útiles para la vida diaria. En una reunión social daba mucho estatus decir palabras como Éufrates y Tigris. Del mismo modo, si uno quería ir a la verdulería, era muy práctico conocer las funciones trigonométricas. Aunque nunca entendí porqué.

El mundo de la política, del otro lado del debate, no se interesa por el pasado sino por el futuro. Lo que importa es la formación para el trabajo. La educación, insisten, tiene por finalidad crear trabajadores capacitados para el circuito productivo. Este otro discurso, que nace y muere en lógica de mercado, busca referentes educativos en el mundo empresarial. Tiene sentido, el producto de la educación debe ser un trabajador cuya capacitación se ajuste a las necesidades del empleador. En este cuadro, los ideólogos educativos más preparados son los empresarios. Con el objetivo de maximizar las ganancias y minimizar los costos, ofrecerán su opinión desinteresada a los políticos de turno.

Desde este enfoque los logros son tan cuantificables como los ingresos. Se miden en puntos dentro la escala arbitraria del Informe PISA (Programme for International Student Assessment). Dicho informe es elaborado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Es una evaluación estandarizada que mide el rendimiento académico de los alumnos en las áreas de matemáticas, ciencia y lectura. Fin. Lo lamento, pero los demás campos del saber no serían necesarios para el desarrollo económico de un país.

De utopías y distopías

Todo esto me recuerda a un cuento corto que Isaac Asimov escribió en 1957. En el relato de ciencia ficción Profesión el protagonista del cuento vive en un futuro donde la tecnología ha avanzado hasta permitir el aprendizaje instantáneo. En esta historia, la humanidad se ha expandido por cientos de planetas gracias a la posibilidad de grabar el conocimiento en cintas y descargarlo directamente en la mente de las personas. Cada persona, cuando tiene ocho años, recibe la capacidad de leer. Sin embargo, no lo utilizarán para leer libros o ir a las escuelas. La escuela ya no existe. Las formas de aprender se consideran tan lentas que no vale la pena intentarlo. Para cuando terminaran de aprender un saber ¡ya quedaría desactualizado!

Más tarde, al llegar a la mayoría de edad, el gobierno escaneará sus cerebros para inventariar sus mejores cualidades. A partir de las aptitudes físicas y cognitivas, cada individuo recibirá una profesión que responda a una necesidad productiva instalada. Habiendo mil quinientos mundos habitados, es importante mantener el balance en la producción de bienes y servicios. La profesión se les grabará de manera automática e indolora descargando el conocimiento y las habilidades directamente de una cinta.

Elegir una profesión está fuera de toda discusión. El gobierno elige por el ciudadano de acuerdo con sus necesidades. Y así, en el universo tecnológico de Asimov, las personas son programadas como robots. No casualmente el protagonista de esta historia quiere elegir una carrera. Para sorpresa de sus conocidos, comienza a estudiar a través de libros, ¡con el método manual! Piensa que es muy bueno y da por descontado que el gobierno le dará la profesión que anhela. Quiere ser programador.

Un punto de vista distante

Lo que me atrae de la ciencia ficción es que permite ver todo desde el alejamiento conceptual. Siempre parece que estamos viendo algo distante, cuando la verdad es que nos vemos a nosotros mismos. Como el relato de Asimov, que es muy viejo, pero tiene todos los elementos de una discusión actual.

Vries (2017) sostiene que en muchos países la secundaria se divide en dos partes. Los primeros años serían de formación general y les seguiría una segunda etapa de formación pre-profesional. Por ejemplo, en EE.UU. está la escuela secundaria y la escuela preparatoria, técnica o vocacional. En otros países, no se plantea tal división y todo es educación secundaria. El mismo autor se plantea si es una simple continuación de la primaria o si el propósito es preparar al alumno para algo en específico, como el trabajo o la educación superior.

En algunos países se implementan exámenes estandarizados para determinar el acceso a la educación media y que determina el tipo de educación a la que se puede aspirar. En el caso del nivel superior es aún más complejo. Los exámenes muchas veces son eliminatorios. Determinan el tipo de vida a la que se puede aspirar.

También hay que considerar que en casi todos los países la educación media es el nivel cero. Hoy es el requisito básico que debe cumplir una persona para poder acceder a un trabajo con salario mínimo. Esto significa que, si una persona no puede completar su formación secundaria, quedará en una situación real de vulnerabilidad (Tapia García et al., 2010). Afortunadamente, en la República Argentina existen varios programas de terminalidad educativa que permiten el egreso de jóvenes y adultos del trayecto educativo secundario. Como también existe la posibilidad de ingresar al nivel universitario sin contar con la secundaria completa, a condición de que se supere un examen de aptitud.

Preparar para la universidad

Como se sabe, los objetivos políticos para la educación están en constante movimiento. Sin embargo, supongamos por un instante que el objetivo de la educación secundaria es preparar al estudiante para ingresar a la universidad. ¿Cómo debería ser entonces? ¡La pregunta del millón!

Bien, para poder acceder a las carreras de ingeniería, debería formar expertos en matemática, física y química. Si queremos que el estudiante pueda elegir entre ingeniería y medicina, deberíamos agregar a las anteriores anatomía y biología celular. Claro que si de artes se trata, deberíamos agregar música (varios instrumentos), plástica y teatro... ¿Ve a dónde quiero llegar?

Para cuando terminemos la lista de saberes “indispensables” tendremos tantas horas de cursado que terminar la secundaria requerirá más de veinte años.

La persona está primero

Ahora veamos esto desde otro ángulo. Recuerde por favor aquellas materias que odiaba (primaria y secundaria). Yo empiezo: para mí la peor era Geografía. Memorizar listas infinitas de nombres no era lo mío. Pintar mapas tampoco. Por suerte los tiempos cambiaron y hoy estudiar geografía es mucho más divertido. Pero aún así, había materias que no me gustaban. La palabra operativa es gustar.

El saber es apasionante. Pero no todo y no para todos. Quizás esté bien una formación básica en todos los campos del saber, aunque más no sea para estimular el desarrollo de las inteligencias múltiples (Gardner, 1993). En todo caso, no hablo aquí una cultura general que sabe sobre asuntos europeos. Mi planteo es que, para el alumno, lo valioso es poder hacer el recorrido. Tener clases de química sirve para enamorarse de los bencenos o para odiarlos. Saber lo que nos gusta, como saber lo que no nos gusta es parte del proceso de conocernos. Es indispensable para construir la identidad.

Quizás el valor más importante de la educación secundaria sea elegir el propio futuro. Ser protagonista de la propia vida.

Podrá pensarse que si la educación media no es exhaustiva en cada campo del saber el estudiante no podrá acceder a una carrera. Francamente, eso es lo que menos me preocupa. Mientras los gobiernos y la sociedad debatían cómo debía ser la secundaria, en la universidad nos ocupamos de resolver el problema… del ingresante. Me explico: durante años hemos mejorado los preuniversitarios. Pasamos de los exámenes eliminatorios a los cursos de nivelación. Luego agregamos los programas de acompañamiento académico y vida universitaria. Hoy, podemos decir con orgullo que tenemos excelentes herramientas de ingreso. Al menos las suficientes como para que acceda la mayoría.

El futuro de la educación secundaria

La educación secundaria debe formar a la persona. Debe formar al estudiante como adulto responsable, como ciudadano, como sujeto de derecho. Los saberes -que tienen que estar- en todo caso deben ser instrumentales. Deberán estar presentes para que el alumno pueda construir sus sueños. Porque ¿sabe qué se necesita para ingresar a la universidad? Vocación. Todo lo demás se lo dará la universidad.

Y mientras escribo este artículo la educación secundaria emprende un nuevo y excitante camino. La transformación hacia los objetivos de la Escuela 2030, cuyas metas son:

Aprender a aprender
Resolución de problemas
Compromiso y responsabilidad
Trabajo con otros
Pensamiento crítico
Comunicación

Si a usted le gustaba la idea de la cultura general, póngase contento. La Escuela 2030 prepara al alumno para aprender la cultura directamente desde las tecnologías -cuándo y cómo lo necesite. Si en cambio le gustaba la idea de formar trabajadores… póngase contento también. El trabajo en equipo y la resolución de problemas son las habilidades claves del trabajo para los futuros egresados.

La educación no deja atrás sus logros. Los recupera y mejora. Y por eso amo mi profesión.

Para seguir conversando

Mi pregunta para usted es: ¿Qué cambiaría de la educación secundaria y por qué? Por favor agregue su respuesta en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Ruiz Blanco

Fuentes consultadas

Ferreyra, H. A. (2018). Escuela secundaria: currículo, saberes y prácticas en contexto. Sophia, 14(1), 1–11.

Gardner, Howard (1993). Multiple intelligences: the theory in practice. Nueva York: Basic Books, 1993. ISBN 046501822X.

Tapia García, G., Pantoja Palacios, J., & Fierro Evans, C. (2010). ¿La escuela hace la diferencia? El abandono de la escuela secundaria en Guanajuato, México. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 15(44), 197–225.

Vries, W. de. (2017). Un tema de prioridad: La escuela secundaria. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 22(72), 07–08.

Watty, P. D., & Tirado, C. B. (2017). La escuela secundaria hoy: problemas y retos. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 22(72), 09–30.

Imágenes cortesía de: freepik y PixaBay

Rúbricas

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 18 Mar 2019 12:30:00 -0300

El momento más estresante de la vida de un estudiante es la evaluación. Es cuando manifiestan sentimientos de ansiedad, angustia, taquicardia, fatiga, pánico, ahogo y desórdenes alimenticios (anorexia para los delgados y atracones para los obesos -nunca al revés). Al parecer ¡la Educación sería mucho mejor si no hubiera exámenes!

Fuente: foto de escuela creada por freepik

Aunque el objetivo docente sea comprobar o certificar la apropiación de saberes, los alumnos se sienten juzgados, temen fracasar, quedar en ridículo, se angustian al anticipar las consecuencias y los abate una sensación de opresión general. Incluso, ante la posibilidad del fracaso, el estudiante invierte una importante carga de esfuerzo en la elaboración de excusas plausibles que le permita salir mas o menos airoso ante la mirada de los demás; y es que claro, pase lo que pase, hay que seguir socializando con los compañeros, los profesores y la familia.

¿Será que estos temores están en relación con el nivel de preparación? Es decir, se sienten menos ansiosos cuando han podido estudiar mucho o cuando se perciben bien preparados. Las respuestas varían. Sí y no. Les pasa que a veces van confiados y desaprueban, o sacan una nota más baja que la esperada. A veces sienten que no saben lo suficiente y aprueban igual. En definitiva: no saben qué va a pasar. Houston, tenemos un problema.

El solo hecho de que un estudiante no pueda predecir su rendimiento es llamativo -y un poco absurdo, también. Si un deportista entrena para correr una maratón, sabe de antemano cuántos quilómetros puede recorrer. Así como un músico sabe de sobra la obra más compleja que puede ejecutar.

Lo que está mal en este cuadro es la incertidumbre. La tradición educativa ha legitimado como natural que el estudiante descubra los criterios de evaluación después de rendir. ¡Después! Afortunadamente existe una herramienta excelente para explicitar los criterios de evaluación y acreditación: las Rúbricas o Matriz de Valoración.

Las rúbricas y sus usos

Las rúbricas son guías precisas que valoran los aprendizajes y producciones de los alumnos. Se implementan como tablas que desglosan los niveles de desempeño para un determinado criterio de evaluación y los asocia con su calificación. A su vez, los criterios de evaluación están en relación con los objetivos de logro planteados al inicio de la planificación curricular (Gatica-Lara & Uribarren-Berrueta, 2013).

El primer uso de una rúbrica tiene que ver con la anticipación de los criterios de evaluación en favor del estudiante. La rúbrica es un elemento altamente operativo que permite identificar con claridad la relevancia de cada uno de los temas y entender las expectativas del docente. De esta forma, al ver la rúbrica, el alumno puede trazar estrategias de estudio que le permitan superar son solvencia la instancia de examen. La rúbrica les dice qué estudiar, con qué profundidad y cuáles son las capacidades esperadas.

El segundo uso tiene que ver con las condiciones de confiabilidad y validez que se espera de un examen. Confiabilidad se refiere a la consistencia de los resultados obtenidos; es decir, si evalúo el examen dos veces obtengo siempre el mismo resultado. Por ejemplo, si dos docentes evalúan el mismo examen, llegan ambos a la misma calificación. La validez, por su parte, se refiere al grado de precisión con la que el examen evalúa aquellos saberes y competencias que se abordaron durante el cursado. En este sentido, el estudiante no debería llevarse ninguna sorpresa en el momento de rendir.

Cómo implementar una rúbrica

Las rúbricas pueden ser analíticas o comprensivas y en la Web hay muchos ejemplos de ambas. Las rúbricas analíticas se implementan como un cuadro de doble entrada donde la primera columna muestra los criterios de evaluación, mientras que la primera fila presenta las calificaciones correspondientes para cada evidencia de examen. En la Tabla 1 se muestra el aspecto genérico de este modelo.

Tabla 1

Fuente: edutrama.blogspot.com

A la hora de implementar este tipo de rúbrica conviene pensar primero los criterios de evaluación (columna izquierda). Partiendo de los objetivos de logro, se deben separa los criterios de evaluación. Por ejemplo, si el un objetivo de logro es Que el alumno comprenda x, entonces el criterio de evaluación será Comprensión de x. Generalmente una tabla tiene entre 3 y 5 criterios de evaluación, pero pueden ser más o menos. Lo importante es que no queden criterios que se aplican “a veces” ni que queden criterios fuera de la rúbrica. Le propongo que piense en alguna unidad didáctica y vaya pensando en cómo aplicaría este esquema.

Sigamos, si ya tenemos los criterios, vayamos a la escala de calificaciones. Dependiendo de la institución y la normativa vigente, la calificación podrá ser “Aprobado / Desaprobado”, “Aprobado / Rehacer”, una escala de 0% a 100%, una escala de 1 a 10, etc.

La cantidad de columnas no puede ser muy grande porque la rúbrica deja de ser operativa. Tampoco puede simplificarse al punto de dejar áreas grises en las que no se sabe bien qué nota colocar. Por lo tanto, a la hora de crear las columnas se debe arribar a una solución de compromiso. Por ejemplo, para una escala binaria de “Aprobado / Desaprobado” colocaremos exactamente dos columnas; para una escala de 0% a 100% donde el umbral para aprobar es de 60%, podemos agrupar y formar rangos, como se muestra a continuación.

Tabla 2

Fuente: edutrama.blogspot.com

O podrían ser sólo tres columnas como, por ejemplo: (0% a 59%); (60% a 85%); (86% a 100%). Ya va entendiendo la idea. Aproveche la ocasión y vaya pensando en cómo lo haría usted si utilizara su escala de calificaciones.

Por último, hay que completar cada celda de la tabla con los resultados posibles y la calificación que se ha de otorgar. Pongámoslo en un ejemplo aplicado a ciencias naturales:

Tabla 3

Fuente: edutrama.blogspot.com

Como se ve, para cada situación o resultado posible de un examen, debe estar contemplada su calificación. Al dividir los criterios de evaluación (filas) o los rangos de notas (columnas), se pueden desagregar tantos criterios como sea necesario. Al terminar, no deben sobrar ni faltar criterios. Claro, usted estará pensando… ¿Y qué pasa si me equivoco? Simplemente lo anota para la próxima rúbrica y todos los criterios faltantes se dan por aprobados. ¡Lo digo enserio! Ante la duda siempre se califica a favor del alumno. Fin de la discusión.

Volvamos al ejemplo para entender cómo se usa. Supongamos que un alumno desaprueba un criterio y aprueba otros dos. Usted tiene que ser claro acerca de cuál es el umbral de aprobación. Puede especificar que con dos o más criterios desaprobados hay que rendir nuevamente el examen; si fuera un trabajo práctico, puede solicitar las correcciones para la próxima entrega. El criterio es suyo, el único requisito es que quede aclarado desde un principio.

Veamos otros ejemplos:

Tabla 4

Se aprueba con 60% o más.

Fuente: edutrama.blogspot.com

Bien supongamos que un determinado examen presenta una narrativa clara, pero con diez errores ortográficos, por lo que se otorga 50% para el primer criterio. Luego, en el segundo criterio (autores y teorías) alcanza un 85%. Finalmente, evidencia una clara capacidad de síntesis, por lo que obtiene 100%. Al promediar estos valores, obtiene una calificación final de 78%, por lo que queda aprobado.

¿Siempre se promedian los puntos? No, también se pueden sumar, veamos en otro ejemplo, cómo sería si la misma rúbrica estuviera ponderada (cada criterio tiene distinto peso):

Tabla 5

Se aprueba con 60 puntos o más.

Fuente: edutrama.blogspot.com

En este caso, los puntajes de cada categoría se pueden sumar (el mismo alumno obtendría 70 pts.). Cabe aclarar que la diferencia de puntos se debe a que las rúbricas no son equivalentes.

Veamos ahora un ejemplo de rúbrica comprensiva:

Tabla 6

Fuente: edutrama.blogspot.com

Este tipo de rúbrica se utiliza para evaluar una producción de manera holística y general. Si bien puede ser más fácil de construir, al no explicitar los criterios por separado, es mas susceptible a sesgos intersubjetivos. Por lo mismo, el alumno no encontrará en esta rúbrica una forma eficiente para planificar su estudio.

Podría agregar que algunos docentes elaboran rúbricas bastante complejas. Raposo y Martínez (2011) presentan una rúbrica de cuatro criterios de evaluación, con dos rangos de calificaciones que después se dividen en tres, para finalmente desagregar 58 resultados posibles. Las autoras destacan que el uso de la rúbrica desde el inicio del proceso formativo permite al alumnado conocer los criterios con los que va a ser evaluado a la vez que resta el componente de subjetividad que pueda tener el evaluador. Les concedo lo último, pero no estoy tan seguro sobre lo primero. Considero que, si las rúbricas no son fáciles de entender para el alumno, pierden gran parte de su valor, quedando sólo como un instrumento de uso interno de la cátedra.

De la teoría a la práctica

Si podemos anticipar la forma en la que vamos a evaluar ya estamos dando un gran paso en la dirección correcta. Ahora veamos el después.

Una vez que los alumnos presentan el examen, los docentes nos damos a la tarea de calificar. A mí me gusta corregir cómodamente con una taza de café a mano. Me tomo mi tiempo y aprovecho para hacer algunas anotaciones al margen de la hoja: felicitaciones, preguntas para la reflexión y correcciones ortográficas, entre otras. Suelo resaltar las mejores respuestas, aquellas que plantean aspectos novedosos o demuestran ingenio por parte del alumno. Cuando se verifica algún error de aprendizaje, me aseguro de anotar nuevas formas de abordar punto en controversia.

Mientras tanto… los alumnos pueden hacer lo mismo respecto de sus propias respuestas. Es decir, pueden volver a la Rúbrica y evaluarse a sí mismos según los criterios que fueron explicitados desde la cátedra. De esta forma, a la hora de entregar los resultados no hay sorpresas, pero sí un intercambio productivo de puntos de vista para seguir construyendo los aprendizajes.

Lo mejor de todo es cómo influye esta herramienta en el desempeño global. Al saber cómo van a ser evaluados, la mayoría de los alumnos (si no es que todos) aprueban las formas de evaluación ¿Qué más se puede pedir?

Para seguir conversando

Hacer una rúbrica no es fácil. Nos obliga a objetivar nuestros criterios de evaluación y ponerlos por escrito. A su vez se convierte en un contrato pedagógico… lo que no pusimos en la rúbrica no podrá materializarse más tarde en la evaluación. Ciertamente es un esfuerzo adicional. Por otro lado, las rúbricas son recursos que hacemos una vez y utilizamos varias veces. Cada año podemos actualizar la rúbrica del año anterior para mejorarla. Digamos que se amortizan solas -si se me permite la expresión.

Mis preguntas para usted son ¿Su institución alguna vez le solicitó una rúbrica? ¿Le fue fácil construirla? ¿La utilizaría si no fuera obligatoria? Por favor agregue sus comentarios en debajo de este artículo.

¡Nos seguimos leyendo!

Fuentes consultadas

Gatica-Lara, F.; & Uribarren-Berrueta, T. (2013) ¿Cómo elaborar una rúbrica? Investigación en Educación Médica 2(5): 61–65. https://doi.org/10.1016/S2007-5057(13)72684-X.
Brizuela Rodríguez, Armel Brizuela (2016). Construcción y validación de un test de producción textual. Universitas Psychologica 15, no. 1 (July 1, 2016). https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy15-1.cvrm.
González Vílchez, & Perales Palacios (2018). El diseño de unidades didácticas en la formación inicial de profesores de ciencias: validación de una rúbrica. Pontificia Universidad Católica de Valparaíso Perspectiva Educacional. Formación de Profesores. Enero 2018, Vol 57(1), pp. 70-98
Raposo, M.; & Martínez, E. (2011). La Rúbrica en la Enseñanza Universitaria: Un Recurso Para la Tutoría de Grupos de Estudiantes. Formación universitaria 4, no. 4 (2011): 19–28. https://doi.org/10.4067/S0718-50062011000400004.
Arribalzaga, E.B. (2016). Rúbrica como evaluación de historia clínica simulada. Revista de la Fundación Educación Médica 19, no. 2 (2016): 93. https://doi.org/10.33588/fem.192.834.
Mora, G.; Riquelme, L.; Troncoso, J.; & Escobar, B. (2018). Validación de una Matriz para Evaluar Monografías en Estudiantes Universitarios. Formación universitaria 11, no. 1 (February 2018): 63–76. https://doi.org/10.4067/S0718-50062018000100063.

Entorno Personal de Aprendizaje

noreply@blogger.com (Enrique Facundo Ruiz Blanco) — Mon, 18 Feb 2019 19:55:00 -0300

Quiero que piense unos instantes en cómo estudia; para ser más específicos, quiero que repare en su lugar favorito, el momento del día o el día de la semana, si pone música o si apaga el televisor, si se sirve un café o si prepara el mate, sólo o acompañado… en fin, en todo lo que le rodea cuando estudia cómodamente. La clave aquí es pensar en esos momentos en los que estudiar es un placer ¿Ya pensó en el escenario ideal para usted? Bien, este artículo trata justamente de eso, de los entornos desde los que aprendemos mejor, pero también de cómo han evolucionado en el tiempo.

Cómo estudiamos cuando estudiamos

A fin de entender qué condiciones favorecen el aprendizaje, me di a la labor de consultar entre alumnos, docentes y conocidos cuáles eran sus hábitos favoritos para estudiar. Para ser más específicos, les pedí que se centraran en aquellas condiciones de contexto que hacen del proceso de estudiar algo placentero y que, por tanto, hicieran más productivo el esfuerzo. Llegaron muchas respuestas y muy variadas también. Por ejemplo:

“Me gusta estudiar a la mañana en el patio, siempre me llevo una manzana para comer…”
“Yo sólo puedo estudiar de noche, cuando todo está callado. Me gusta sentarme en la cocina con la netbook”
“Yo me pongo con el mate y la compu en el balcón”
“No puedo estudiar sola, necesito que alguien me lea los apuntes y ahí aprendo”

De esta forma encontré decenas de respuestas, todas diferentes, pero con características comunes: siempre hay un lugar, un momento, una situación social y una forma de aprender. Cuando se reúnen estas condiciones entonces el aprendizaje avanza con fluidez.

Para estudiar bien, se tienen que cumplir condiciones que son distintivas de cada persona. Pero por encima de todas las variantes aparece un factor tecnológico constante. Hoy no se puede pensar el estudio sin recurrir a Google. Atravesar un texto supone encontrar palabras nuevas, referencias a conceptos que se presuponen conocidos como así también la bibliografía recomendada. Para todo esto y mucho más está la Web. Algunos estudian con la computadora, otros con una Tablet y otros con el celular, pero la Web está siempre ahí, como fuente infinita de información.

Nuestro espacio para estudiar es tanto material como virtual. Necesitamos acceder a sitios Web, plataformas educativas, YouTube, TEDed y libros en PDF. Esta red ampliada de recursos digitales es una parte esencial del hábito de estudio y tiene nombre: Entorno Personal de Aprendizaje.

Entorno Personal de Aprendizaje

Castañeda y Adell (2013) ubican las primeras discusiones sobre el concepto de PLE en el marco del proyecto NIIMLE (Northern Ireland Integrated Managed Learning Environment) financiado por el Jisc (el Joint Information Systems Committee de Gran Bretaña). Por aquel entonces, se asociaba el término con los entornos virtuales de aprendizaje centrados en la institución, pero se esperaba que evolucionara para incluir recursos de diversas fuentes externas. En 2004, la temática había cobrado tal interés que la Jisc incluyó una sesión específica en su congreso para el tratamiento de un entorno virtual centrado en el alumno al que llamaron Personal Learning Environment. Esa fue la primera vez que se utilizó oficialmente el término y por tradición, su acrónimo pasó a ser PLE.

Del congreso de 2004 de Jisc, surgió una primera corriente de pensamiento basada en los postulados esbozados por el proyecto NIIMLE que entendía al PLE como un artefacto tecnológico como extensión natural de las plataformas educativas. Esta línea era sostenida por Wilson, Van Harmelen, Taraghi, Vavuola, Sharples y Casquero, entre otros. Por otro lado, surgía otra corriente que pensaba a los PLE como una idea pedagógica sobre cómo aprenden las personas con el uso de la tecnología. Este segundo enfoque era respaldado por autores como Attwell, Waters, Downs, Castañeda y Adell, entre otros. Ya desde el punto de vista tecnológico las implicancias son muy distintas. El primer abordaje de la Jisc se enmarcaba en las corrientes tecnológicas instrumentales o artefactuales, que dejan en segundo plano la acción docente y que sostienen que es la tecnología y no las personas quienes provocan los cambios culturales. La corriente que considera al PLE como una idea pedagógica (Attwell, 2007), por su parte, se encuadra en el enfoque tecnológico-cognitivista; es decir, el centro no es la tecnología sino el significado que el ser humano le otorga. El valor educativo, por lo tanto, está dado por el sentido pedagógico de la tecnología, mientras que lo metodológico instrumental debe ajustarse a la estrategia didáctica del docente.

A partir de estas dos primeras corrientes se multiplicaron los aportes que enriquecerían ambas corrientes. Tras años de trabajo con las principales controversias resueltas, se pudieron trazar los primeros puntos de consenso. Hacia el 2012, el PLE era un punto de partida para nuevas y superadoras propuestas educativas (Castañeda & Adell, 2013).

Definiciones

Adell y Castañeda (2010, pág. 23) habían ensayado una base conceptual definiendo a los PLE como:

... el conjunto de herramientas, fuentes de información, conexiones y actividades que cada persona utiliza de forma asidua para aprender

Esta primera aproximación buscaba resaltar la forma en que las personas configuran y utilizan sus entornos de aprendizaje. El punto de partida es el sujeto de aprendizaje, que elige sus recorridos, que utiliza la Web, las redes sociales, las bases de datos científicas y demás recursos para ganar conocimiento sobre un tema. El entorno de aprendizaje así́ pensado no colisiona con el currículo, las actividades del aula o los trabajos prácticos, sino que suma posibilidades de acceso al conocimiento. Es el estudiante que puede leer un libro mientras viaja en el colectivo, hacer un trabajo práctico en grupo cuando él y sus compañeros se conectan por chat e, incluso, la posibilidad de encontrar las fuentes bibliográficas sin tener que hacerse presente en la biblioteca. Entonces, a las experiencias clásicas que configuraban los escenarios de aprendizaje en la educación tradicional, las tecnologías actuales aportan nuevas practicas donde las redes obtienen un sentido pedagógico. Las aplicaciones, los servicios y las redes sociales de la Web 2.0 forman una trama de procesos individuales y colectivos, que configuran una ecología del aprendizaje (Castañeda & Adell, 2013).

Los mismos autores, sobre esta base de aquellos postulados, siguieron evolucionando el concepto de PLE para contemplar su uso técnico: las estrategias. Así́ partes componentes de un PLE era:

herramientas y estrategias de lectura: las fuentes de información a las que accedo que me ofrecen dicha información en forma de objeto o artefacto (mediatecas);
herramientas y estrategias de reflexión: los entornos o servicios en los que puedo transformar la información (sitios donde escribo, comento, analizo, recreo, publico) y
herramientas y estrategias de relación: entornos donde me relaciono con otras personas de/con las que aprendo (Castañeda & Adell, 2011).

La siguiente ilustración muestra la jerarquía de los componentes presentados:

Fuente: adaptado de Castañeda & Adell (2013, pág. 18)

Las fuentes de información constituyen el primer componente de un PLE. En la educación tradicional este componente consta en su mayor parte de material bibliográfico y el medio predominante la palabra escrita. Tal como quedó documentado en el trabajo de Morduchowicz, los hábitos de estudio se alejan del libro impreso para moverse hacia los libros digitales, los videos (particularmente los videotutoriales) y los contenidos multimedia interactivos que ofrece la Web (Morduchowicz, 2008). El hipertexto es mas adecuado para los tiempos que corren, tanto porque es interactivo y permite saltar de un contenido a otro a través de los enlaces, como por una práctica tan frecuente como infame, la de copiar y pegar. La búsqueda de información, por lo tanto, se basa tanto en la lectura como en revisión interactiva de recursos multimedia.

A su vez, esta apropiación de información dispara múltiples procesos mentales a fin de otorgarle sentido a los saberes construidos. La reflexión sobre la información revisada da lugar a procesos de reconstrucción del conocimiento para integrar lo nuevo a los constructos cognitivos adquiridos previamente. Estos mecanismos son de reflexión, categorización, reorganización, priorización, reelaboración, abstracción, síntesis y aplicación en problemas contextualizados.

Para que este esfuerzo de representación e interpretación se consolide en un aprendizaje significativo, debe estar presente un espacio para la reelaboración. Es aquí donde aparecen servicios y herramientas de autoría para la publicación de contenidos: los blogs -entendidos como bitácoras textuales, en video o multimediales, plataformas de video como YouTube, los muros de las redes sociales, las plataformas educativas y los canales de comunicación que permiten interconectar estos recursos (Ausubel, 2002; Castañeda & Adell, 2013).

Es así́ como llegamos a uno de los componentes mas distintivos y relevantes del PLE: la posibilidad de compartir lo aprendido. Las personas y sus interacciones se constituyen en fuente y construcción colectiva del conocimiento. Así́ el PLE es un entorno personal e individual en donde lo propio es parte de la comunidad. Es un círculo que se cierra en el mismo punto de partida. Las personas aprenden de las múltiples fuentes de la comunidad educativa, a la que volverán en sus producciones con nuevos aportes enriquecidos.

Castañeda y Adell (2013) hablan de una red personal de aprendizaje como el componente del PLE que permite comunicar conceptos, reflexionar en forma grupal, debatir y reconstruir el conocimiento, evacuar dudas, preguntar lo que se desconoce y compartir lo aprendido. Atendiendo al contexto de desarrollo social y tecnológico, para estos autores, la posibilidad de compartir en conocimiento es la parte mas importante del PLE.

La siguiente tabla resume las herramientas, los mecanismos y las actividades de cada componente de un PLE:

Fuente: adaptado de Castañeda & Adell (2013)

Haciendo un compendio de todos los conceptos revisados, resalto la definición de PLE como un "enfoque pedagógico con unas enormes implicaciones en los procesos de aprendizaje y con una base tecnológica evidente. Un concepto tecnopedagógico que saca el mejor partido de las innegables posibilidades que le ofrecen las tecnologías y de las emergentes dinámicas sociales que tienen lugar en los nuevos escenarios definidos por esas tecnologías" (Castañeda & Adell, 2013, pág. 15)

Implementación

Los PLE como concepto tecnológico no están sujetos a una sola implementación. En el ámbito de la educación superior suele implementarse a través de un LMS como, por ejemplo, Moodle. Para la educación inicial y media suelen utilizarse Leoteca, Edmodo o Neo LMS sólo que, en estas últimas, las opciones de personalización para el estudiante son pocas. En el otro extremo se encuentran herramientas populares como Diigo y Netvibes, con muchas opciones de personalización, pero con costo de suscripción.

Sin embargo, se puede implementar un PLE básico con tan sólo utilizar un gestor de marcadores (bookmarks) tal como: Booky, Atavi o Raindrop.

De ahora en más, cuando vaya a estudiar, puede tener a mano un conjunto de marcadores hacia sus fuentes más consultadas. O bien crear para sus alumnos un conjunto de marcadores con todos los enlaces que necesitarán para comenzar. Los PLE son herramientas sociales para compartir y aprovechar colectivamente así que mientras mayor sea la red de usuarios mejor.

Para seguir conversando

Seguramente volveré en otras publicaciones a hablar de PLE porque es un concepto que sigue creciendo conforme emergen nuevas tecnologías. Por ahora mi pregunta para usted es ¿qué recursos de la Web les recomendaría a sus alumnos? Por favor comparta sus experiencias en el cuadro de comentarios.

¡Nos seguimos leyendo!

Enrique Ruiz Blanco

Trabajos citados

Adell, J., & Castañeda, L. (2010). Los Entornos Personales de Aprendizaje (PLEs): una nueva manera de entender el aprendizaje. En R. Roig Villa, & M. Fiorucci, Claves para la investigación en innovación y calidad educativas. La integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación y la Interculturalidad en las aulas. Roma: Alcoy.

Attwell, G. (1 de 2007). Personal Learning Environments - the future of eLearning? Obtenido de elearningpapers: http://goo.gl/bEB919

Ausubel, D. (2002). Adquisición y retención del conocimiento. Una perspectiva cognitiva. Barcelona: Paidós.

Castañeda, L., & Adell, J. (2011). El desarrollo profesional de los docentes en entornos personales de aprendizaje (PLE). En R. Roig Vila, & C. Laneve, La práctica educativa en la Sociedad de la Información: Innovación a través de la investigación (págs. 83-95). Marfil: Malfoy.

Castañeda, L., & Adell, J. (2013). Entornos Personales de Aprendizaje: claves para el ecosistema educativo en red. Alcoy: Marfil.

Morduchowicz, R. (2008). La generación multimedia. Significados, consumos y prácticas Culturales de los jóvenes. Buenos Aires: Paidós.

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