Y viene a
cuento, por último, como pequeño homenaje a los países asiáticos que tan notoriamente
están situados en los rankings de
rendimiento educativo en todos los niveles, por el uso de metodologías basadas
en el dominio (Mastery learning) y
por el auge de metodologías desenchufadas para la adquisición del pensamiento
computacional. Por supuesto no pretendemos hacerlo con más fundamento que el
horóscopo chino además de por lo leído y escrito por quien les escribe, además
de por su experiencia directa como profesor.
Después, cuando la pandemia se extendió a partir de Wuhan, creímos conveniente quitar las alusiones a este hecho.
Tendencias.-
1. Ecologías del aprendizaje. Bajo este
denominador se agrupan diversas tendencias con un factor común: la premisa de
que el contexto en el que tiene lugar el aprendizaje ejerce una enorme
influencia en los alumnos y en su desarrollo educativo. Está explicado en The Ecology of Learning. Several Streams of Research Take a Broad
Approach to Understanding the Learning Process. Esta perspectiva no
es nueva, ahora la diferencia es que está estructurada en su abordamiento y cobra un sentido nuevo con los entornos
tecnológicos de aprendizaje. Tiene sus raíces en la producción de pensadores
seminales como John Dewey, Jean Piaget, Lev Semenovich Vgotsky y Kurt Lewin. E implica poderosas novedades sobre cómo se maneja la enseñanza y se logra el
aprendizaje cuando transciende del individuo, en su origen, como causa de su
formación, en su proyección y en su naturaleza interactiva. Ahí incluimos
perspectivas pedagógicas como son el desarrollo
en contexto y el aprendizaje situado.
Posteriormente organizaré todo esto en un esquema.
2. En relación con lo anterior, se abrirá paso una versión de
la Inteligencia Artificial que
tiene que ver con entornos inteligentes de
aprendizaje (considerados estos como una evolución de los entornos adaptativos y
de los entornos sensibles de contexto) y con los algoritmos
de recomendación.
3. Pensamiento computacional. De forma
efímera el pensamiento computacional tendrá una vigencia fuerte considerado como el aprendizaje precoz de la programación, de
la codificación. Pero cada vez se irán imponiendo modalidades de pensamiento
computacional que tendrán sentido como una nueva alfabetización en una nueva
cultura y como una competencia clave, en el sentido que hemos descrito en otros
lugares, en la línea que por ahora preconizamos Grove y un servidor: Como
acumulación de diversas habilidades conexas por el sentido que les atribuye ser
útiles a este tipo de pensamiento, el que sirve para hacer cosas y que funcionen. Igualmente vendrán
otras iniciativas colaterales o básicas, como el unpplugged,
la robótica educativa o el desarrollo de habilidades de algoritmia próximas a
la IA. Pero siempre encaminadas al desarrollo de un pensamiento computacional
de estas características.
4. En general se van a marcar
más las diferencias entre aprendizaje superficial y aprendizaje profundo.
En la Sociedad del Conocimiento, en una primera etapa de Internet y las redes, una característica notable de su desarrollo ha consistido en un auge de la banalidad y la relevancia. Los mitos, incluso
los educativos han proliferado en la red y han permeabilizado las instituciones
educativas y las investigativas, contaminándolas de distinta forma. Una en la aplicación de
supuestos principios y procedimientos educativos derivados de ella, y otra en
la naturaleza de los propios contenidos. Tradicionalmente la diferencia entre
lo que llaman aprendizaje "profundo" y "superficial" se
basa en que el aprendizaje profundo se acepta como un aprendizaje que va más
allá de la memorización y llega a una comprensión más completa de los conceptos
y las ideas, los resultados de las decisiones fundamentales que los
instructores toman sobre cómo funcionarán sus cursos (por ejemplo, el tipo de
tareas y exámenes que se plantean). Pero actualmente la frontera no está sólo
en la asimilación puramente memorística, o incluso en una comprensión débil o lineal, en contraposición a la auténtica adquisición de conocimiento, la que conlleva atribución de sentido y ejecución
con autonomía de lo aprendido, sino que también abarca el sentido crítico, el
discernimiento entre lo consistente y lógico de lo que no lo es o la metacognición.
No es sólo una aplicación a los humanos de un concepto, el deep learning, que se definió pensando en las
máquinas, sino una forma de aprender que va más allá de la memorización y la
aplicación de patrones triviales en el aprendizaje.
5. En la educación universitaria tendrán cada vez más vigencia las microacreditaciones como evolución de las tendencias disruptivas que tuvieron su primera y efímera manifestación con los MOOC. Ahora estamos entrando en la fase de adopción temprana de las microacreditaciones por los primeros sistemas formales.
5. En la educación universitaria tendrán cada vez más vigencia las microacreditaciones como evolución de las tendencias disruptivas que tuvieron su primera y efímera manifestación con los MOOC. Ahora estamos entrando en la fase de adopción temprana de las microacreditaciones por los primeros sistemas formales.
6. Declive de los LMS que son sustituidos por nuevas formas de
gestionar la docencia y el aprendizaje. Por sistemas de tipo social e inteligente. Ver Por qué las universidades
empiezan a no utilizar los campus virtuales tradicionales (los LMS) de forma
relevante. ¿Cómo están siendo sustituidos?
7. Y siempre y en todos los casos se impondrá la necesidad del diseño instruccional como forma de afrontar los demás desafíos.
(Ver El entorno virtual de aprendizaje y
el diseño instruccional)
8. Por último cobrará cada vez más importancia la necesidad, que aflora ahora como emergencia, de nuevas Learning
theories, que sistematicen y den sentido a experiencias y a
investigaciones educativas con todos estos medios y entornos. Ver el próximo
número de RED: Theories of learning andinstructional theory for digital education.
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