Teachers vs Tech (docentes vs tecnologías) – Investigación Docente

Educación

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Recomiendo leer:

Introducción al libro

Empezamos el comentario de un libro imprescindible, que os invito a leer al completo porque merece la pena. Su autora es Daisy Christodoulou, del que ya comentamos su también fantástico «Seven myths about education» (puedes leer las entradas dedicadas a este libro pinchando aquí). Al contrario de lo que puede parecer, el libro no es un alegato contra la tecnología, sino a favor de una correcta integración de la misma. Es decir, su tesis principal es que los docentes no tenemos que pasar el filtro de las TIC, sino a la inversa: las TIC deben pasar el filtro de los docentes. Veamos algunas ideas interesantes sobre ello.

Para empezar, la autora cita los datos sobre el uso de pizarras digitales en Reino Unido. Sólo en 2004, se gastaron 50 millones de libras en este tipo de dispositivos. En 2007, la media de pizarras digitales era de 22,7 por centro. Y sin embargo, casi todas estaban desconectadas y eran utilizadas únicamente como superficie blanca para proyectar. De hecho, Higgins y colaboradores (2007) ya demostraron que el impacto en el aprendizaje era nulo. ¿Cómo puede ser que después de una inversión tan grande los resultados fueran tan malos? Dos argumentos que no convencen a la autora:

  1. Los docentes son resistentes al cambios y cuando consiguen nueva tecnología la acaban usando de manera incorrecta. Sin embargo, los docentes que se incorporan a la profesión tampoco utilizan esta nueva tecnología, y sí otras. Es decir, cuando aporta algo y resulta fácil de aplicar, no hay barreras en el uso de las mismas más allá de las que ocurren en cualquier otra profesión.
  2. La educación es demasiado humana para utilizar la tecnología. Sin embargo, la tecnología aporta grandes mejoras en la salud y en aspectos tan humanos como conseguir citas. Parece un argumento endeble, o al menos dudoso.

Una vez dicho esto, la autora se lanza al reto de explicar en qué medida la tecnología sí puede ayudar a los docentes, y qué pruebas tenemos para optimizar su uso. El siguiente capítulo trata de resumir algunas ideas sobre la ciencia del aprendizaje que no reproduciré aquí porque hemos hablado de ellas muchas veces en el blog, por ejemplo aquí o aquí. En el fondo, lo que se expone es que los humanos tenemos muchas similitudes en nuestra manera de aprender. Algo que puede sonar polémico pero está tremendamente contrastado: nuestra manera de aprender es, en general, muy parecida. Las diferencias que percibimos en clase están casi siempre causadas por los diferentes niveles de conocimientos precios y de vocabulario. Esto afecta a la comprensión y al desarrollo de nuevos esquemas sobre ideas nuevas.

Tecnología y personalización del aprendizaje

En este sentido, cabe preguntarse: ¿puede la tecnología ayudar a la personalización del aprendizaje? El problema, nos advierte Daisy Christodoulou, es que el concepto «personalización del aprendizaje» puede significar muchas cosas distintas. De hecho, en 2017 RAND, un think tank estadounidense, afirmaba en un informe que «no hay una definición concreta de personalización y se puede entender de, al menos, cuatro distintas maneras: perfiles del alumno, caminos de aprendizaje personalizados, aprendizaje flexible o progresión adaptativa». En la misma línea se manifestaba un informe del parlamento británico en 2008: «se visitaron 67 escuelas distintas que afirmaban llevar a cabo la personalización de aprendizaje, detectándose 67 maneras distintas de entender este concepto».

A pesar de todo esto, resulta útil discutir la personalización del aprendizaje en torno a tres ejes fundamentales: los estilos de aprendizaje, la elección del alumno y el aprendizaje adaptativo.

En cuanto a los estilos de aprendizaje, ya hemos escrito muchas veces sobre este mito. En resumen: cuando aprendemos, lo que importa no es nuestro estilo de aprendizaje preferido, sino el mejor estilo de aprendizaje para ese contenido. Por ejemplo, un mapa puede ser la mejor manera de aprender los países vecinos. Y lo será para todos los alumnos, no existirá el caso de aquel que lo aprenda mejor sólo escuchando la lista de países. De igual manera, para aprender ideas como democracia o justicia podemos servirnos de imágenes, pero es el texto el que permitirá desarrollar ideas abstractas y complejas como estas.

Hablando de la elección del alumno, o de un entorno de aprendizaje cada uno a su ritmo, la autora comprende por qué suena bien: en una clase normal, muchos alumnos se aburren o pierden el ritmo. Los docentes sólo podemos dedicar una fracción de nuestro tiempo a cada uno. Nunca podemos saber cómo están comprendiendo el material que tienen delante. Pero la autora nos advierte: tampoco está tan claro, según la literatura científica, que los alumnos sepan tomar decisiones acorde a su aprendizaje, precisamente porque todavía están aprendiendo. Una vez más nos topamos con la dura realidad en la forma de efecto Duning-Kruger: los que saben más subestiman lo que saben, los que saben menos sobrestiman lo que saben. No es rara la persona que pasa pantallas en un curso online, porque piensa que ya sabe lo que pone. En jóvenes y niños, ¿realmente no puede ocurrir esto mismo con mucha frecuencia? Otras investigaciones apuntan a que las emociones y opiniones no son buenas consejeras. Podemos sentir que algo es aburrido, y abandonarlo. De eso hablamos en la entrada sobre «dificultades deseables».

Para los que hayáis perdido la esperanza, llega el optimismo con el tercer eje: el aprendizaje adaptativo. Porque las diferencias entre lo que se aprende depende más del conocimiento previo que de un estilo de aprendizaje, y la opinión subjetiva de un alumno no es la mejor guía para orientar este aprendizaje… pero seguimos necesitando personalizar el aprendizaje. Lo que pasa es que necesitamos personalizarlo en base a evaluaciones precisas de diferencias genuinas.

Esta idea no es nueva y se remonta a los años 60 y 70, bajo de la idea de «sistema de autorización», que eran diseñados para proponer preguntas y dar feedback en función de las respuestas. Sin embargo, hoy en día se utiliza más el término «aprendizaje adaptativo».

Las herramientas de aprendizaje adaptativo recogen información específica sobre los comportamientos y las respuestas de los alumnos. Dichas herramientas responden luego a cada estudiante modificando la experiencia de aprendizaje que mejor encara en las necesidades de cada persona, basado en su historial único de comportamientos y respuestas (Edsurge, 2016).

Más que ceder el control, estos sistemas tratan de imitar lo que los docentes haríamos con tiempo y atención ilimitadas; dando sugerencias concretas que además pueden irse perfeccionando si el sistema es capaz de aprender de la eficacia de su feedback anterior. De esta forma, además, son capaces de proporcionar diferentes caminos a través del currículum para cada alumno, con bancos de cientos de miles de preguntas a los que acceder en diferente orden.

Las pruebas a favor de estos programas son bastante positivas, aunque no completamente consistentes. En 2017 un estudió analizó 29 programas de este tipo y concluyó que 20 tenían un efecto positivo (Escueta et al., 2017). Un meta-análisis de 2014 analizó el impacto en diferentes asignaturas, países y edades (Ma et al., 2014). Por contra, otro meta-análisis parecido de 2013 (Steenbergen-Hu et al., 2013) obtuvo resultados no significativos. La realidad es que los sistemas adaptativos no son perfectos. Son caros y muy difíciles de desarrollar, sin embargo, tienen un potencial para la personalización del aprendizaje que otros usos de las TIC todavía no han demostrado como eficaces.

Acabamos aquí esta primera entrada dedicada a este gran libro y os emplazo a la siguiente que seguirá ahondando en este relación compleja entre la tecnología y la educación. Espero, como siempre, que os haya gustado y os haya hecho pensar.

Bibliografía

Edsurge, 2016. Decoding Adaptive. London, UK: Pearson

Escueta, M., et al., 2017. Education Technology: an evidence-based review. Working paper 23744. Cambridge, Massachusetts National Bureau of Economic Research, pp. 21-22

Higgins, S., Beauchamp, G., and Miller, D., 2007. Reviewing the Literature on Interactive Whiteboards, Learning, Media and Technology, 32 (3), pp. 213-25.

Ma, W., et al., 2014. Intelligent Tutoring Systems and Learning Outcomes: A Meta-Analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4), pp. 901-18

Steenbergen-Hu, S., and Cooper, H., 2013. A Meta-Analysis of the Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems on K.12 students´ Mathematical Learning. Journal of Educational Psychology, 105(4), pp. 970-87



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