En el artículo “Teorías y modelos sobre el aprendizaje en entornos conectados y ubicuos. Bases para un nuevo modelo teórico a partir de una visión crítica del “conectivismo” (Zapata-Ros, 2012) que estoy reelaborando para su publicación se hace un recorrido por distintas teorías del aprendizaje y aportaciones singulares de distintos autores, con objeto de, finalmente, en el futuro construir un modelo teórico sobre el  aprendizaje y la elaboración del conocimiento, en entornos conectados. Para ello partimos de una visión crítica del conectivismo a partir del documento fundacional de dicha corriente escrito por Siemens (2002), y de una premisa básica: el reconocimiento y el estudio de las aportaciones de las teorías existentes.

Comenzamos con el post dedicado a la metacognición y a la elaboración. Seguimos con esta entrada planteándonos ¿En qué situación se plantea la necesidad del conectivismo? (Punto 15.1 del documento).

Así, siguiendo con el análisis del documento podemos ver que Siemens (2004) señala como un antecedente de su trabajo y de la conceptualización del conectivismo, la definición de Driscoll (2000, p. 11) ya reseñada al principio. De esta forma considera el aprendizaje como un cambio duradero que es obtenido a partir de las experiencias y de las interacciones del aprendiz con otras personas. Esto no es nuevo para cualquiera que sea mínimamente estudioso del tema, ya se había planteado con más consistencia y detalle en los trabajos sobre socioconstructivismo, como hemos visto en el artículo de Onrubia (2005 p.6), Actividad conjunta y procesos de enseñanza y aprendizaje en entornos virtuales, pero también en las teorías de la Conversación (Pask, 1975) y en general por Vygotsky (1978).

Pero lo más importante es lo que sigue, donde cita igualmente a Driscoll (2000, p.14-17) para señalar las complejidades del aprendizaje no superadas por las corrientes anteriores: ¿Cuáles son las fuentes válidas del conocimiento? ¿Lo adquirimos a través de experiencias o es innato? ¿Lo adquirimos a través del pensamiento y el razonamiento? También plantea interrogantes sobre el contenido del conocimiento: ¿Es el conocimiento realmente cognoscible? (sic)[1]¿Pueden ser [el contenido] accesible a través de la experiencia humana?

Por último reseña las consideraciones finales, donde esquematiza todo lo desarrollado anteriormente en tres “tradiciones epistemológicas” con referencia al aprendizaje: objetivismo, pragmatismo, e interpretativismo. Haciéndolos coincidir con el conductismo, el cognitivismo y el constructivismo. De esta manera el objetivismo establece que “la realidad es externa y es objetiva, y el conocimiento es adquirido a través de experiencias”.

Estos puntos de debate no tienen actualmente vigencia ni para el propio conductismo que centra sus estudios en teorías sobre la teoría del aprendizaje social (Bandura, 1987 y 1999) muy cercanas  al sociocognitivismo, así como por haber postulado la categoría de autoeficacia y del aprendizaje por la observación o modelado, teorías de naturaleza muy próxima a las teorías cognitivas, solo que en vez de trabajar con funciones observables, como son las competencias, lo hace con la conducta como función igualmente observable. Nadie pues los reivindica.

En las teorías no conductistas, e incluso en los planteamientos actuales de éstas, carece de importancia conocer las actividades internas relacionadas con el aprendizaje para comprender los procesos de éste. El aprendizaje tiene sus leyes y principios propios y son independientes del soporte, sea este biológico, químico o mecánico (electrónico, digital, etc.) de igual forma a como sucede con otras facultades humanas o construcciones abstractas, como son la lógica o las matemáticas. Las Leyes de Morgan se aceptan independientemente de que estén soportadas en circuitos eléctricos, en circuitos impresos en chips o en circuitos integrados. Esto no afecta a su naturaleza ni a su validez. Podría ser válida una tecnología digital, incluyendo la implementación de la Lógica y de las Matemáticas, igualmente si tomásemos como orientación digital para el 1 la que actualmente se utiliza para el 0, o al revés.

Igual sucede con el texto. Una obra literaria puede ser una obra maestra o una mediocridad, pero depende más (se podría decir que exclusivamente) de facultades como la creatividad, la sensibilidad, la experiencia personal y la técnica expresiva del autor que del soporte, sea este biológico (memoria), escrito o mecánico,  a partir de unos mínimos.

Es más bien al revés: La ingeniería del conocimiento debe comprender estas funciones en sí mismas, en su propia naturaleza y dinámica para hacer más fluidos y eficientes sus procesos. Así ha sido en la computación, no solo en lo que respecta a la lógica (no solo simbólica o matemática) o a las matemáticas, sino al diseño gráfico, la animación, las finanzas, etc.

En lo que respecta al aprendizaje son líneas muy productivas en este sentido las que intentan implementar la generatividad en los objetos de aprendizaje (Zapata-Ros, 2009), o las que intentan adaptarlos a los distintos estilos o tipos de aprendizaje, agrupándolos por competencias (skill clusters). Son especialmente interesantes en este sentido las construcciones y trabajos sobre instructional transaction shells de David Merrill, de manera que estos constructos nos proporcionan algoritmos instruccionales independientemente del contenido (Merrill, Li & Jones, 1992). Estos desarrollos se plantearon para objetos de aprendizaje, pero son igualmente válidos para los contenidos de aprendizaje abiertos online, sea cual sea su naturaleza.  Esto está muy bien explicado en el artículo “Problem solving: The enterprise” de Jonassen, incluido como capítulo en el libro que, precisamente en honor de Merrill, preludia Driscoll: Innovations in instructional technology: Essays in honor of M. David Merrill (Spector, Ohrazda, Van Schaack & Wiley, 2005).

Entre los planteamientos de Driscoll, a los que Siemens sólo menciona como antecedentes de los suyos propios, se incluyen la crítica al cognitivismo y al constructivismo  por las limitaciones que suponen los esquemas simplificados que él mismo atribuye a estos enfoques teóricos: “El cognitivismo a menudo toma un modelo computacional de procesamiento de la información. El aprendizaje es visto como un proceso de entradas, administradas en la memoria de corto plazo, y codificadas para su recuperación a largo plazo” Desconoce todo lo concerniente a estrategias de selección, organización y elaboración.

En lo que sigue, Driscoll continúa enunciando aspectos muy generales de las teorías clásicas sin señalar claramente cuáles son las limitaciones. Por tanto podemos decir que no hay objeto de rebatirlo porque suponen una simplificación, por no decir un conjunto de lugares comunes, de lo que dicen los autores de esas corrientes. A  los que no cita, ni entra en detalle. Los autores y las visiones vigentes sobre el aprendizaje tienen un ingente desarrollo en conceptualizaciones, métodos y teorías, apoyadas todas ellas por investigaciones que arrojan evidencias que no son para ser tenidas en cuenta. En definitiva lo aportado por Siemens supone una simplificación que no se puede debatir por no tener elementos concretos en lo que es la dinámica de las investigaciones y de las teorías. Rebatirlas sería caer en la misma banalización, y ya no estaríamos en un terreno académico sino en otro ámbito del que lo menos que cabría decir es que es hermenéutico o interpretativo.

Sin embargo no podemos soslayar las afirmaciones centrales. Entre las limitaciones que atribuye a las corrientes ya citadas está la que señala Siemens:

Un principio central de la mayoría de las teorías de aprendizaje es que el aprendizaje ocurre dentro de una persona (learning occurs inside a person).

Esta afirmación así enunciada carece de contenido significativo preciso: Es un lugar común o una ambigüedad. ¿Qué quiere decir dentro de una persona? No es nada extraño que la afirmación sea expresada como tópico, estaríamos dentro de la tónica de irrelevancias que, por el simple hecho de serlo, son aceptadas sin discusión en las redes sociales, fenómeno del que no escapa este trabajo. O bien, si aceptamos que es ambigua — la expresión “dentro de una persona” es muy polisémica—, en un ejercicio de interpretación podemos aceptar que se refiere a lo que hemos tratado antes sobre “actividades internas relacionadas con el aprendizaje”, cuando hablábamos de la base biológica. Pero es difícil que así sea. Lo más probable es que haya querido decir que “el aprendizaje es exclusivo de las personas” (en el sentido “el aprendizaje no se produce fuera de las personas”: En los animales o en los artilugios). Lo cual coincide con lo visto, aunque Siemens lo considera como una limitación del resto de teorías. Y viene a confirmar, al considerar este principio como una limitación de las teorías existentes, lo que este autor considera como la principal aportación del conectivismo, en su principio tercero: El aprendizaje puede residir en dispositivos no humanos.

Esta interpretación, de que “el aprendizaje puede residir en dispositivos no humanos”,  contradice frontalmente todas las teorías y concepciones del aprendizajes, en función de  que cuestiona su misma base en el concepto central. Ver la primera parte del trabajo de referencia (Zapata-Ros, 2012). Pero no es casual ni hecha de forma ligera, se ve confirmada en otro punto: cuando señala que las teorías existentes tienen como limitación no contemplar esa posibilidad:

Estas teorías no hacen referencia al aprendizaje que ocurre por fuera de las personas (v.gr., aprendizaje que es almacenado y manipulado por la tecnología). También fallan al describir cómo ocurre el  aprendizaje al interior de las organizaciones.

Es obvio que confunde aprendizaje con contenidos e inferencia automática con elaboración.

Referencias.-

Bandura, A. (María Zaplana, trad.) (1987). Pensamiento y acción: Fundamentos sociales. Barcelona, Spain: Martínez Roca

Bandura, A. (1999)    Autoeficacia :   cómo afrontamos los cambios de la sociedad actual /    Bilbao, España :   Desclée de Brouwer,

Downes, S. (2012) Connectivism and Connective Knowledge. Essays on meaning and learning networks. Accedido en  http://www.downes.ca/files/Connective_Knowledge-19May2012.pdf el 25/08/12.

Driscoll, M. (2000). Psychology of Learning for Instruction. Needham Heights, MA, Allyn & Bacon.

Merrill, M. D., Li, Z., & Jones, M. K. (1992). Instructional transaction shells: Responsibilities, methods, and parameters. Educational Technology, 32(2), 5-27.

Onrubia, J. (2005, Febrero). Aprender y enseñar en entornos virtuales: actividad conjunta, ayuda pedagógica y construcción del conocimiento. RED. Revista de Educación a Distancia, número monográfico II. Consultado el 9 de Febrero de 2005 en http://www.um.es/ead/red/M2/

Pask, G. (1975). Conversation, cognition and learning. Amsterdam and New York: Elsevier. http://elib.tu-darmstadt.de/tocs/179449400.pdf

Siemens, G. (December 12, 2004). Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age Consultado el 18/8/2011 en http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.87.3793&rep=rep1&type=pdf el 30/08/2012

Spector, J. M., Ohrazda, C., Van Schaack, A., & Wiley, D. A. (Eds.). (2005).Innovations in instructional technology: Essays in honor of M. David Merrill. Routledge.

Vygotsky, L. (1932). El Desarrollo de los Procesos Psicológicos Superiores. México. Grijalbo, 1979.

Vygotsky, L. (1978). Mind in society. Cambridge: Harvard University Press.

Zapata-Ros, M. (2009). Objetos de aprendizaje generativos, competencias individuales, agrupamientos de competencias y adaptatividad. RED. Revista de Educación a Distancia [revista en Internet], 10. http://www.um.es/ead/red/M10/zapata_GLO.pdf

Zapata-Ros, M. (2012). Teorías y modelos sobre el aprendizaje en entornos conectados y ubicuos. Bases para un nuevo modelo teórico a partir de una visión critica del “conectivismo”. http://eprints.rclis.org/17463/

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