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A medida que el aprendizaje se vuelve digital, grandes datos pueden guiarnos

POR R.F. MACKAY

18 de febrero de 2013

A medida que el aprendizaje se vuelve digital, grandes datos pueden guiarnos
A medida que el aprendizaje se vuelve digital, grandes datos pueden guiarnos

En un discurso de apertura, Roy Pea señala el necesario matrimonio entre las ciencias del aprendizaje y la analítica del aprendizaje

«Miedo y temblor» acechan el paisaje educativo, según Roy Pea, que estaba en el podio con un horrible monstruo verde proyectado en el tobogán detrás de él. Es la histeria de MOOC , que se muestra en una escuela cercana: «Algo nuevo en la educación del terror».

Bueno, no del todo. Pero Pea, el Profesor de Educación David Jacks, dijo a una audiencia en la reciente reunión anual de la Iniciativa de Aprendizaje de la Educause (ELI) que faltar en medio de todo el revuelo y la preocupación por el advenimiento de los cursos masivos abiertos en línea (MOOCs) y el aprendizaje digital es cualquier consideración seria de los vínculos entre el diseño de los cursos y las ciencias del aprendizaje, y entre las ciencias del aprendizaje y el análisis.

Esas lagunas, y una exploración de lo que significa realmente «ciencias del aprendizaje», fueron el tema de su discurso principal, «Ciencias del aprendizaje y análisis del aprendizaje»: Time for a Marriage», entregado a los educadores y especialistas en tecnología educativa reunidos en Denver. [Visite aquí para ver la conferencia.]

El aprendizaje de las ciencias es un campo que surgió a finales del decenio de 1980 y que abarca varias disciplinas, entre ellas la psicología, la educación, la informática y la antropología. Su objetivo es comprender cómo se produce el aprendizaje en diferentes condiciones, y en los últimos años se ha dedicado especialmente al estudio de las innovaciones digitales en la pedagogía y el diseño de la instrucción. La Escuela de Educación de Posgrado de Stanford, donde Pea forma parte del cuerpo docente, tiene programas de maestría y doctorado que incluyen ciencias del aprendizaje. En la Universidad Northwestern, Pea fundó el primer programa de doctorado en ciencias del aprendizaje del mundo, en 1992, y pasó a dirigirlo, antes de trasladarse a Stanford en 2000.

«El ritmo es verdaderamente asombroso», comentó Pea en relación con los MOOCs, pero el modelo fundador del género, personificado en los vídeos de la Academia Khan o en las clases de Coursera centradas en conferencias y concursos, debe desarrollarse mucho más, dijo. Los vídeos cortos y los cuestionarios de respuesta corta no son suficientes, aunque reconoció que la evaluación por pares y las pedagogías más amplias están empezando a aparecer en los MOOC.

Pea fue miembro del Grupo de Trabajo de Tecnología del Plan Nacional de Tecnología Educativa (NETP) del Departamento de Educación de los Estados Unidos, que en 2010 elaboró una nueva visión para el K-12 y la educación superior impulsada por la tecnología. Los hallazgos y recomendaciones de ese grupo formaron la base de su discurso.

Por encima de todo, dijo, el aprendizaje digital debe colocar a los estudiantes y el aprendizaje en el centro. El NETP pidió un «marco centrado en el estudiante para un mundo siempre en red» que pudiera capacitar a los estudiantes para tomar el control de su propio aprendizaje. La tecnología daría tanto a los profesores como a los estudiantes una mayor flexibilidad para cambiar de vía o complementar las lecciones para que se adapten mejor a los intereses, necesidades y objetivos de los estudiantes, y podría abarcar no sólo las experiencias en el aula, sino también el aprendizaje «de por vida».

¿Cómo se hace esto? Necesitas datos, muchos, y ahí está la gran promesa del aprendizaje digital. La información sobre los hábitos de trabajo de los estudiantes y la eficacia de los exámenes y la retroalimentación puede ser cosechada, analizada y comparada, de manera similar a como las entidades comerciales privadas usan los datos de la web para conocer el consumo. Sin embargo, hacer esto de manera integrada en el mundo de la educación no es un asunto fácil. De hecho, el NETP se refiere al desarrollo de tal sistema como un «gran desafío».

La segunda parte del título del discurso de Pea se refiere a la analítica del aprendizaje, que Pea definió, citando a su colega el profesor Erik Duval de la Universidad de Lovaina (Bélgica), como «la recogida de las huellas que dejan los alumnos y la utilización de esas huellas para mejorar el aprendizaje». Esos rastros pueden reducirse a números. El matrimonio en el título, entonces, une los números con el diseño y la innovación.

La principal prioridad en este campo, dijo Pea, es desarrollar «mapas de aprendizaje» conectados entre los cursos y disciplinas, que se basen en estudios empíricos relativos a la progresión de las competencias de los alumnos y la integración coherente de los conocimientos, en lugar de hechos y procedimientos dispares. Los mapas de aprendizaje que incorporan la tecnología de la web pueden permitir el etiquetado de los recursos de aprendizaje, las evaluaciones periódicas y el seguimiento del rendimiento de los estudiantes. En otras palabras, el aprendizaje puede personalizarse ya que los mapas son interoperables y abiertos.

En la educación superior, a diferencia del K-12, el aprendizaje de los mapas está notoriamente ausente, y su desarrollo es una «prioridad urgente», dijo Pea. No es el único que piensa esto, señaló, pero eso también es parte del problema, porque muchos individuos y organizaciones sin fines de lucro y empresas de tecnología educativa están desarrollando sus propios mapas de aprendizaje. Es un poco como la tecnología de la web y el hipertexto en la década de 1980, dijo, cuando no había normas o criterios comunes. Así que los mapas de aprendizaje deben ser incorporados en la educación superior, y, en cierta medida, estandarizados para el K-12.

En su charla, Pea hizo un perfil de una alianza de educadores que representan a distritos, escuelas, organizaciones sin fines de lucro, organizaciones con fines de lucro y fundaciones anteriormente conocidas como Shared Learning Collaborative (y ahora como inBloom), que está trabajando para hacer del aprendizaje personalizado – la disponibilidad de acceso abierto, flexible, mapas de aprendizaje útiles y recursos de aprendizaje recomendados para los intereses y necesidades específicas de cada estudiante – una realidad en todas las escuelas de los Estados Unidos.

Siguió eso con una nota de advertencia de la Fundación Nacional de Ciencia: «De todos los catalizadores de transformación que traen Internet y la Web como infraestructuras tecnológicas», la NSF dijo, «quizás el más fundamental es que los innovadores y los empresarios pueden recurrir a servicios y plataformas compartidas e interoperables». Dejar que florezcan cien flores puede ser algo bueno por un tiempo, pero en algún momento ¾ y Pea pareció sugerir que ese punto es ahora ¾ es el momento de unirse y desarrollar estándares y plataformas coordinadas.

El matrimonio entre las ciencias del aprendizaje y la analítica del aprendizaje no sólo debe colocar al estudiante en el centro de las cosas, dijo Pea, sino que también debe diseñarse para el aprendizaje social comprometido. Esto es especialmente crítico con los MOOC, donde los estudiantes nunca están en la presencia real de su profesor y en su lugar participan a través de comunidades en línea, con la notable excepción de aquellos que utilizan modelos de «aula volteada». En estos casos, los estudiantes ven las clases y hacen actividades en la web a distancia y luego participan en discusiones con su profesor en un aula física más tarde.

Otra prioridad es desarrollar competencias amplias, más allá de los logros cognitivos para incluir las competencias interpersonales (como la colaboración) y las competencias intrapersonales (como la persistencia y el metacognición), que contribuyen colectivamente a lo que el Consejo Nacional de Investigación, en un informe de 2012, ha denominado «aprendizaje profundo» para la transferencia más allá de las clases y los salones de clase. Y, por último, las prioridades restantes son comprender los objetivos de los estudiantes, desarrollar equipos interdisciplinarios y utilizar modelos pedagógicos más ricos, como el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje basado en problemas, la modelización de sistemas complejos, los aprendizajes cognitivos, las comunidades de creación de conocimientos, los juegos de computadora, el aprendizaje en mundos virtuales y el aprendizaje inmersivo y encarnado, entre otros.

En el informe de la NETP, publicado por el Departamento de Educación en 2010, se describía cómo el aprendizaje en línea ofrece oportunidades para integrar la evaluación y el aprendizaje, de modo que la información sobre esos procesos se pueda reunir y luego formar parte de un sistema de retroinformación, con datos que alimenten el nuevo aprendizaje. Las conclusiones del grupo se elaboraron en un informe posterior sobre la extracción de datos sobre educación encargado por el Departamento de Educación.

Educause, el patrocinador de la reunión del ELI, es una organización nacional sin fines de lucro dedicada a la tecnología de la información en la educación superior.

R. F. MacKay es el gerente de comunicaciones de Stanford Online.