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Sistemas de Apoyo al Aprendizaje y al Rendimiento (Learning and Performance Support Systems: LPSS)

Stephen Downes fue el creador junto con George Siemens de los MOOC, a los que después, para diferenciarlos de los MOOC de escala o xMOOC, se les llamó cMOOC o MOOC conectivistas. Sucintamente decían que existía una nueva forma de aprender, la que se producía en entornos conectados: Se basaba en  la interacción a escala, aunque significativa, en una red de pares distribuida. En ellos se alentaba a que los participantes utilizaran una variedad de affordancestecnológicas para reflexionar sobre su aprendizaje y para interactuar con los demás.

En el trabajo 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” hicimos una crítica pormenorizada y razonada al conectivismo. Donde, si bien  reconocíamos su  virtud de poner en escena los nuevos entornos y la necesidad de una nueva pedagogía, señalábamos su carencia de rigor como teoría, el desconocimiento cuando no la confrontación con principios validados por estudios e investigaciones sobre la forma de organizar la enseñanza y su importancia para que los alumnos consiguieran mejores aprendizajes, principios en definitiva válidos universalmente..

Posteriormente, tuvimos discusiones en los foros sobre el sentido del aprendizaje como algo que se produce en el individuo. cuando éste le otorga sentido al conocimiento y lo transfiere a situaciones distintas, Downes hizo, coincidiendo con este reconocimiento, unas declaraciones que lo separaron de la línea seguida por George Siemens, su compañero en la creación de los MOOC.

Podemos citar lo que dijimos el 30 de agosto de 2012 en el post ¿Es el “conectivismo” una teoría? ¿Lo es del aprendizaje? (y IV) :

En una formulación posterior de Downes (2012) se experimenta un giro radical aceptando que no sólo hace falta que sea el individuo quien en un  entorno conectado sea el que establezca enlaces y como resultado se produzca el conocimiento sino que para ello es imprescindible la atribución de significado:

I don’t want to spend a whole lot of time on this, but I do want to take enough time to be clear that there are, unambiguously, numerous types of meaning. Why is this important? When we talk about teaching and learning, we are often talking about meaning. Consider the classic constructivist activity of ‘making meaning’, for example. Or even the concept of ‘content’, which is (ostensibly) the ‘meaning’ of whatever it is that a student is being taught. 

Downes se ratifica en estas conceptualizaciones singulares en sus trabajos anteriores, qu erecojo en el post El viaje a Damasco de Stephen Downes como consecuencia del suyo Whose Connectivism?

Pero no es esta la cuestión, sino todo lo que se pone de relieve en el excelente post (hay que reconocerlo) de Downes del pasado 12 de diciembre (hace tres días) titulado significativamente Open Education, MOOCs, and Opportunities.

Pero vayamos por partes, Hasta hace un par de meses he estado publicando una serie de posts titulados “Los MOOC han muerto”, lo decía en función de que estos cursos ya han dejado de ser lo que eran y han dado paso a una serie de modalidades o de formatos nuevos de cursos que configuran lo que creo que va a ser la educación universitaria de nuevo cuño. El espíritu o una parte del espíritu de los cMOOC pasa junto con Siemens a los másteres o MOOC de doble capa, de EDX, Por otra parte tras la confesión del fracaso de estos cursos por Sebastian Thrun, Udacity constituye, con el plan de Obama OEA, los nuevos nanodegrées, y Coursera crea los nuevos MOOC como cursos tradicionales con un diseño instruccional clásico.

Otra constante de la evolución previsible es la de la enseñanza universitaria personalizada con ayuda pedagógico como alternativa viable en nuestras universidades a los MOOC.

En el post del dia 12 Downes nos da una visión de la evolución de la educación abierta y no spresenta una modalidad de entornos para la educación abierta avalados por el National Research Council de Canadá. Son los

Learning and Performance Support Systems (SPSS) / Sistemas de Apoyo al Aprendizaje y al Rendimiento:

Dice:

Cuando el Consejo de Investigación Nacional se reorganizó en 2012-2013 (…) se centró en un conjunto más pequeño de los programas de investigación. Uno de ellas, se estructuró en torno a la idea del ambiente de aprendizaje personal, es el sistema de apoyo al aprendizaje y el rendimiento (LPSS). Se trata de una iniciativa de cinco años y $ 20 millones para promover e implementar tecnologías básicas PLE y, al mismo tiempo apoyar el desarrollo comercial de las tecnologías relacionadas y el cumplimiento de los objetivos clave de política, tales como el aumento de la empleabilidad en las poblaciones desfavorecidas.

El LPSS no sustituye a los LMS o el MOOC. Más bien, estos continúan siendo proporcionados por los empleadores, instituciones académicas, fundaciones y gobiernos con el fin de servir a los entornos de aprendizaje, de formación y de desarrollo importantes. Estas agencias tienen la opción de crear y hacer que los recursos educativos abiertos disponibles, recurran a la comunidad pertinente para localizar y crear recursos educativos abiertos, o para complementar estos materiales con contenidos comerciales y aplicaciones de software personalizado. El entorno personal de aprendizaje está diseñado como un medio para permitir a un alumno, estudiante o miembro del personal individual a acceder a estos recursos de múltiples proveedores.

Por lo tanto, al igual que un MOOC conectivista se basa en el concepto de sindicación de contenidos para reunir los recursos de varios proveedores en torno a un solo tema, LPSS emplea la misma tecnología, llamada la red repositorio de recursos (RRN), para permitir a una persona obtener distintas partes de su educación de múltiples proveedores. En su versión más simple, un LPSS puede ser pensado como un entorno de visualización para múltiples MOOCs. De esta manera, un LPSS es mucho más un navegador web personal de un recurso o un servicio.

Finalmente toda la evolución de la educación abierta puede verse de esta forma:

Referencias 

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.

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria.
Miembro de INTCODE, agencia consultiva de ONU sobre educación a distancia, y representante en la sede de New York.
Doctor en Ingeniería Informática.

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Presentación del libro “Los MOOC en la crisis de la Educación Universitaria. Docencia, diseño y aprendizaje”

Karl Steffens.

Profesor e investigador de la Universidad de Colonia. Instituto de Didáctica e Investigación Educativa. Alemania

 

El presente  libro es una colección de 16 ensayos que Miguel Zapata publicó entre 2011 y 2014 como posts y artículos sobre MOOC. En su obra, el tema de los MOOC está relacionado con la situación en la Universidad que el autor describe como una crisis. Según él, es imprescindible que cambie el paradigma de la educación superior para resolver esta crisis. Mientras que el paradigma todavía existente supone una educación basada en estándares (unidad de lugar, de situación, de edad), el nuevo paradigma propone una educación basada en logros individuales. La tecnología permite un tratamiento personalizado y provee una potente analítica de aprendizaje que se puede aplicar a los procesos de enseñanza y en el aprendizaje. Al mismo tiempo, el nuevo paradigma destaca la importancia de una pedagogía de ayuda, una teoría de aprendizaje adecuada para explicar los procesos de aprender en entornos potenciados por las tecnologías digitales, de una teoría de instrucción basada en los principios teóricos que rigen el aprendizaje y en las informaciones que nos pueden suministrar las analíticas de aprendizaje. Todas estas consideraciones constituyen el transfondo para la discusión del papel que los MOOC están jugando en la universidad y en su desarrollo.

En los primeros dos capítulos, Miguel Zapata presenta y discute las teorías de aprendizaje, presentación y discusión que culminan en una crítica profunda y diferenciada  del conectivismo que George Siemens introdujo en 2004 como una teoría de aprendizaje para la era digital.

En los siguientes capítulos, el autor se dedica a los MOOC. En el capítulo 3 describe la  situación actual en las universidades caracterizado por un descenso de la demanda y los cambios demográficos, la devaluación de los títulos académicos y los costos de los estudios. Según el autor, todos estos factores han contribuido al desarrollo de una nueva forma de estudiar: el estudio mediante los MOOC. En contraposición a la gran ola de entusiasmo que han desencadenado los cursos masivos en una parte de la educación, el autor presenta una visión critica del propio concepto de los cursos masivos, que termina con una propuesta para una nueva visión  del aprendizaje, de manera que éste sea individualizado, ayudado por las tecnologías digitales y enfocando en los logros de los individuos. Como alternativa a los cursos masivos tradicionales, en el capitulo 5 el autor presenta una guía para diseñar y implementar uno curso abierto y en línea. Como destaca en los capítulos siguientes, un curso de este tipo debería ofrecer oportunidades para la interacción entre el profesor y los alumnos y entre los propios alumnos, una opción de la cual carecen muchos MOOC (capítulo 6). Además, un curso de éste tipo debería ser evaluable, en el sentido que debería mostrar la ganancia de aprendizaje y la ganancia educativa (capítulo 7).

Investigación y enseñanza son los dos pilares de la universidad. De esta manera, en los capítulos que van del 8 hasta el 13, el autor analiza la situación de la enseñanza y del aprendizaje en la universidad y propone nuevos caminos para mejorar estos procesos.  En el capítulo 8, el autor se refiere a estudios realizados por Bloom (1984) que mostraron que los estudiantes con tutores individuales  alcanzaron resultados de aprendizaje mucho mejores que los estudiantes con métodos convencionales. Lograron resultados de dos sigmas por encima de la medida de los otros grupos. Quedó pues de evidencia que el rol del profesor como tutor es un rol muy importante en el proceso de aprendizaje. Al mismo tiempo, podemos preguntar si no hay métodos que puedan ayudar a los estudiantes a lograr un resultado de dos sigmas por encima. El aprendizaje divergente y la creatividad son competencias importantes para estudiar en la Universidad. Como el autor muestra en el capitulo 9, referiendose a datos de Jordan (2013), existe una correlación directa entre aprendizaje divergente y creatividad, por un lado, y permanencia o éxito en el MOOC por otro, dado que el aprendizaje ha sido auto-evaluado. Si la evaluación ha sido hecha por pares, se obtiene una correlación inversa con el aprendizaje divergente. Otro punto de consideración es que hoy en día existe una gran diversidad entre los estudiantes, tanto más en los cursos masivos (capítulo10). Entonces, la interaccion entre profesores y estudiantes, y entre estudiantes, requiere una competencia intercultural. El autor también destaca que, para mejorar la enseñanza y el aprendizaje, es imprescindible  proveer a los estudiantes con un feedback adecuado (capítulo 11). Desde el punto de vista del profesor Zapata,  las analíticas de apredizaje  constituyen un instrumento privilegiado para esta tarea. No obstante, la evaluación debería orientarse a la enseñanza basada en la teoría instruccional para el nuevo paradigma de la educación de Reigeluth (2012). Las analíticas de aprendizaje van unidas con la idea de la personalización de aprendizaje (capítulo 12) porque estas técnicas de análisis de datos masivos nos permiten dar un feedback muy diferenciado a los estudiantes y ayudarles a adaptar y personalizar su forma de aprender y el entorno de su aprendizaje. La personalización de aprendizaje también se aplica a la configuración de los espacios personales físicos y los espacios personales virtuales así como en las redes sociales (capítulo 13).

En los últimos tres capítulos (14 al 16) el autor se dedica otra vez al desarrollo de los MOOCs y su posible futuro. Como él mismo destaca, en estos momentos los cursos masivos han llegado a un punto de inflexión en su devenir después de una fase de desarrollo importante y un entusiasmo acrítico: están en el valle de desilusión (capítulo 14). Parece que los MOOC se van a convertir en programas universitarios (capítulo 15). En realidad, las universidades van a ofrecer nanogrados (nanodegrees) para mini-cursos, tal como está haciendo Udacity. Desafortundamente, no es probable que estás cursos sean basados en teorías de aprendizaje y de instrucción. Desde del punto de vista del autor, hay dos caminos para el desarrollo de los MOOC. Uno es el reclutamiento de los talentos basado en los datos masivos de los estudiantes, como destaca Ferenstein que está convencido que el uso de los MOOC va a crear una nueva meritocracia en la educación superior. El otro camino tiene la perspectiva de una pedagogía de ayuda, un camino que ayude a los estudiantes para mejorar su manera de aprender utilizando las affordances de las tecnologías digitales.

El libro está dirigido a profesores, tutores y estudiantes de la universidad. Les ofrece muchas informaciones sobre el tema de los MOOC, su desarrollo y el papel que juegan en la enseñanza y en el aprendizaje universitario. Muestra que es un tema que tiene una gran variedad de aspectos. Al mismo tiempo, el autor ofrece una perspectiva crítica y propone un modelo de cursos abiertos y en línea, junto con una guía para diseñar e implementar cursos de  este tipo. Es un libro que une consideraciones pedagogicas como teorías de aprendizaje y de instrucción con propuestas prácticas. Es el libro, de un experto en el campo del uso de las tecnologías digitales en la educación, dedicado a la idea de que estas tecnologías deberían empoderar a los estudiantes a mejorar su aprendizaje, ayudar a los profesores a mejorar su enseñanza y facilitar la interacción intercultural entre ambos grupos.

Karl Steffens

Referencias.-

Bloom, B. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as ffective as One-to-One Tutoring, Educational Researcher, 13:6(4-16). Consultado el 29/05/2014 en http://www.comp.dit.ie/dgordon/Courses/ILT/ILT0004/TheTwoSigmaProblem.pdf

Jordan, K. (2013). Synthesising MOOC completion rateshttp://moocmoocher.wordpress.com/2013/02/13/synthesising-mooc-completion-rates/

Reigeluth, C. (2012). Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación. RED, Revista de Educación a Distancia. Número 32. 30 de septiembre de 2012. Consultado el 16/05/13 en http://www.um.es/ead/red/32

 

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria.
Miembro de INTCODE, agencia consultiva de ONU sobre educación a distancia, y representante en la sede de New York.
Doctor en Ingeniería Informática.

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Anotaciones, secuenciación y diseño instruccional (y II)

En la anterior entrada hemos visto las anotaciones como un recurso que, en el contexto de diseño instruccional, puede cumplir el papel asignado a los metadata en los objetos de aprendizaje. Lo que sucede es que el panorama de la educación y de la tecnología utilizada para el aprendizaje ha cambiado sustancialmente.

New York Time califica el año 2012 como el año de los MOOCs, sin embargo estos cursos no aparecen de forma espontánea, son la evolución natural, en una condiciones sociales, económicas y tecnológicas  determinadas, de las capsulas de contenidos en la red que son los objetos de aprendizaje, no generalizados nunca, pero que se transformaron en los OER (o REA) cuyo uso sí es muy general por estar libremente disponibles en la red con los potentes mecanismos de gestión, búsqueda y acceso que son los repositorios. Y que en una posterior fase constituyen materiales privilegiados por su calidad: el Opencourseware. Este panorama y la disposición libre y abierta en la red de esta proliferación de recursos de calidad es la que hace posible, junto con las condiciones que hemos señalado, los MOOCs.

Su evolución constituye una de las líneas de desarrollo que representamos en el siguiente esquema, la de las flechas verdes:

esquema0

Sin embargo, en esta línea de progreso hacia lo que entendemos que puede ser una opción y un escenario de la educación y la docencia en la sociedad del conocimiento, estamos en un principio. Con el concurso de la tecnología, las analíticas y los entornos ubicuos y sociales de aprendizaje, es inevitable una personalización. Khan Academy, Coursera, Google-GOORU y EDX ya la ha comenzado de alguna forma como veremos, cada uno a su manera. Lo que estamos viendo, las anotaciones es posible que sea otra aportación en ese camino. Pero ésta sería una línea espontánea, casi por la fuerza de los acontecimientos, y fruto de una evolución del marketing en contacto con la necesidad de la práctica.

Otra línea más elaborativa, más teórica, es la que se produjo a partir de los objetos de aprendizaje y los metadata. El progreso es el mismo que para OER–>  MOOCs–> Khan,… Pero en este caso la influencia se produce con un efecto cada vez más amplio en la educación formal. Los metadata, y ahora es posible que las anotaciones, de forma muy teórica, casi de laboratorio en un principio, pero cada vez de forma más extensa, se introducen como herramientas muy valiosas que la tecnología aporta al diseño instruccional.

La secuenciación de contenidos ya hemos visto que encuentra en estos recursos una ayuda eficaz, pero también la evaluación, si la entendemos como el conjunto de procedimientos que nos correlaciona objetivos, práctica docente y actividad del alumno. Es decir, como lo que nos responde a la pregunta  ¿qué recurso sirve para cada objetivo y cómo? Este mismo principio operativo sirve para armar estrategias docentes.

Sobre la necesidad del diseño instruccional para integrar estas iniciativas disruptivas como el aula volteada, la Academia Khan , o los MOOCs en la educación llamémosle formal, la universidad con créditos o la enseñanza primaria y secundaria ya han sido analizados (http://parkwan.wordpress.com/2012/03/20/a-position-paper-on-khan-academy/). En el caso de Khan Academy hay dos niveles, uno espontáneo que es el que consiste en utilizar las etiquetas, puramente nominativas que no añaden información educativa, o bien los esquemas radicalmente formales para adaptar los contenidos a las exigencias de un diseño oficial estricto y tradicional. O bien atendiendo a mapas conceptuales hechos sobre un criterio disciplinar 

 esquema

Pero hay un ejemplo paradigmático, es el de Coursera (Zapata-Ros, 2013). Un modelo de diseño instruccional para los MOOCs.

Está desarrollado por el CIT Centre for Instructional Technology  CIT,  (2013). a partir del modelo propuesto por Fink (2003).

coursera

 

coursera2

 

De forma muy escueta, sin desarrollos académicos nos está hablando de técnicas y conceptos centrales de la secuenciación y del diseño instruccional:

       De secuenciación: creación de unidades, se supone que consecutivas

       De análisis de contenidos: considere el orden lógico,

       De análisis de la tarea: compromiso de tiempo y con la dificultad de contenido.

       Y si sintetizamos todo lo que dice, nos están hablando de “elaboración”: cómo los materiales están relacionadas

       De temporización: La frecuencia de la guía debe de ser de una unidad cada semana.

       De guías didácticas: Es posible que desee considerar la inclusión de estas unidades en un documento.

       Y en lo que sigue es fácil ver el resto de elementos del diseño: Objetivos, evaluación en relación con los objetivos, evaluación formativa (dice: basta con considerar qué tipos de enfoques de evaluación que le satisface que los estudiantes habían logrado sus objetivos) etc, etc, etc.

Es fácil desde aquí iniciar un camino que permita trabajar todo esto utilizando recursos y unidades (Eso es un punto central en algunos trabajos que hemos desarrollado (Zapata-Ros, 2010)) e integrarlos con anotaciones del tipo descrito en la entrada anterior.

Otro tema clave es la secuenciación de contenidos, de tareas y de actividades. La secuenciación tiene como fin ir propiciando un acercamiento progresivo desde la situación inicial de aprendizaje de los alumnos hasta los objetivos propuestos para el programa formativo. El proceso es distinto para cada colectivo de alumnos destinatarios de la formación y para cada individuo. Para cada programa formativo y para cada institución. La información que se suministra y la acción pedagógica deben estar en correspondencia con cada una de las situaciones en las que se produce la acción educativa. Hay pues una necesidad de metadata y anotaciones de secuenciación que reflejen y hagan posible trabajar el diseño de unidades, bloques y recursos teniendo en cuenta que

  • —Los contenidos de enseñanza de un área determinada son interdependientes. El puzleorden en que son propuestos a los alumnos no es indiferente para el aprendizaje.
  • Un mismo objeto de aprendizaje/OER, colocado en un contexto, dentro de un orden y para ser utilizado en un momento determinado, cuenta con una situación de conceptos y procedimientos previos desarrollados que será distinto de cualquier otra situación.
  • La situación de aprendizaje de los alumnos es distinta — en cuanto al andamiaje  cognitivo: organizadores previos, conceptos inclusores, ideas implícitas etc.—  para contextos formativos, grupos de destinatarios y para individuos distintos.

Si trabajamos con técnicas de secuenciación (con cualquiera de ellas: Análisis de contenidos, análisis de la tarea, Teoría de la Elaboración,…) En cualquiera de las fases obtenemos una información operativa que es útil para recuperarla, vinculada a un recurso, cuando trabajamos en una secuencia. Por ejemplo: En el trabajo Secuencias de contenidos. Especificaciones para la secuenciación instruccional de objetos de aprendizaje (Zapata-Ros, 2010), nos planteábamos el uso de derivadas en matemáticas de bachillerato utilizando un mismo recurso en distintas situaciones. En esa situación podemos vincular distintas  informaciones en cada fase del procedimiento en la que estemos:

Fase del procedimiento en el que estemos Qué implica (criterio a obtener para  metadata y anotaciones)
Descubrir y destacar los ejes vertebradores En la información que se acompaña a los objetos/OER/multimedia y a su diseño instruccional (actividades propuestas, referencias, ejemplificaciones, etc.) se ha de tener en cuenta el eje que vertebra el programa donde va incluido. Por ejemplo, no es lo mismo tratar el tema de derivadas en matemáticas para la representación de funciones, para resolver problemas de máximos y mínimos, o para ajustar curvas por el método de mínimos cuadrados.
Descubrir y destacar los contenidos fundamentales y organizarlos en un esquema jerárquico y relacional Que el objeto vaya provisto de un esquema (mapa) de contenidos organizados de forma jerarquizada según el eje vertebrador elegido.

De esta forma, con técnicas así aplicadas en detalle, el diseñador puede asociar etiquetas a recursos que permitan insertarlos en secuencias de distinta naturaleza, lineales, ramificadas,…:

 esquema2

 

Referencias.-

García-Castro, R., & García-Silva, A. (2009). Anotación de contenidos en la Web del futuro. Novática, (197), 28-32.

Gruber, T. (2009). Ontology, by Tom Gruber, in the Encyclopedia of Database Systems, Ling Liu and M. Tamer Özsu (Eds.), Springer-Verlag, 2009. http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm

Gruber, T. (1992) What is an Ontology?. This definition was originally proposed in 1992 and posted as shown below. See an updated definition of ontology (computer science) that accounts for the literature before and after that posting, with links to further readings. Tom Gruber gruber@ksl.stanford.edu http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html

CIT,  (2013). Building a Coursera Course. Version 2.0 – March, 2013. URL for this document:http://bit.ly/dukecoursera https://docs.google.com/document/d/1ST44i6fjoaRHvs5IWYXqJbiI31muJii_iqeJ_y1pxG0/edit

Fink, L.D. (2003). A Self-Directed Guide to Designing Courses for Significant Learning. L. Dee Fink, PhD   2003 http://www.deefinkandassociates.com/GuidetoCourseDesignAug05.pdf

Marquès, P. (1995). Metodología para la elaboración de software educativo en Software Educativo. Guía de uso y metodología de diseño. Barcelona Estel.

Squires, D., & McDougall, A. (1997). Cómo elegir y utilizar software educativo: guía para el profesorado. Ediciones Morata.

Zapata-Ros, M. (1994). “Cuestionario para la evaluación de software educativo y aplicaciones” 

Zapata-Ros, M. (2008). Un cuarto de siglo de ayuda pedagógica en ordenadores y en redes. De la EAO-CAI a los objetos de aprendizaje, al diseño instruccional ya los patrones de elearning. Quaderns digitals: Revista de Nuevas Tecnologías y Sociedad, (51), 10.

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

Zapata Ros, M. (2010). Secuencias de contenidos. Especificaciones para la secuenciación instruccional de objetos de aprendizaje.  p. 174 https://www.educacion.gob.es/teseo/imprimirFicheroTesis.do?fichero=16137

Zapata-Ros, M. (2013). El diseño instruccional de los MOOCs y el de los nuevos cursos online abiertos personalizados (POOCs). http://eprints.rclis.org/19744/

 

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria.
Miembro de INTCODE, agencia consultiva de ONU sobre educación a distancia, y representante en la sede de New York.
Doctor en Ingeniería Informática.

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Enseñanza Universitaria en línea: MOOC, aprendizaje divergente y creatividad (y IV)

Análisis de variación y de covariación de datos entre conclusión del curso y aprendizaje divergente.

En las tres entradas anteriores hemos expuesto elementos teóricos, conceptualizaciones e ideas que permiten relacionar y atribuir sentido a la relación que existe entre evaluación, metodología docente e indice de conclusión con aprendizaje divergente y creatividad. En esta cuarta confirmaremos lo expuesto con la obtención de la correlación y veremos que la tendencia observada se produce para los distintos valores de los parámetros de entorno del trabajo de referencia y para todas los intervalos de la variable.

En primer lugar vamos a estudiar la covariación entre la permanencia y el grado de autoevaluación o, como hemos visto, el aumento de divergencia en el aprendizaje.

Para ello utilizamos la tabla que nos proporciona Jordan (2013b), en la infografía:

tabla1

 Tabla 1

Para procesarla pasamos los datos a una hoja de cálculo. Consideramos dos variables correspondientes a las columna “% completed”, variable X, y “Assessment type”, Variable Y. Esta última no es numérica, para que lo sea definimos una variable estadística discreta creciente teniendo en cuenta la tabla del segundo post (Evidentemente en un proceso más riguroso podríamos emplear otros valores más ponderados y posiblemente saldría un  Índice de correlación de Pearson mayor aún):

Variable Y Valor
Peer grading only 1
Auto and peer grading 2
Auto grading only 3

Prescindimos de valorar los casos donde la evaluación es desconocida al no poder integrarlos en una posición precisa de esa gradación.Con lo cual la tabla quedaría de la forma siguiente (estas son las primeras filas de las 154 que constituyen la tabla):

tabla2Tabla2

De esta forma obtenemos el valor del Índice de Correlación de Pearson:  0,66884678.

Este valor indica que hay un variación clara en el mismo sentido entre el porcentaje de conclusión, y por tanto de exíto en el curso, y la progresión en el carácter divergente de la modalidad de evaluación.

Es claro que el coeficiente de correlación no implica una relación funcional de ningún tipo, sólo nos pone ante una variación coincidente de dos variables. Lo que procedería sería en este punto hacer una investigación con su correspondiente diseño experimental para confirmar esta hipótesis.

Es razonable pues, como decíamos en la entrada anterior, pensar que existe una correlación entre aprendizaje divergente y creatividad por un lado y permanencia o éxito en el MOOC por otro, que más allá del análisis a partir del indice de Pearson, podemos pensar que se se basa en la cualificación de los maestros y en la interacción de estos con los alumnos. La evaluación de pares, al tener justamente una correlación inversa con el aprendizaje divergente, la inhibe.

Hasta aquí las conclusiones más importantes de esta serie de entradas, pero el trabajo de Jordan (2013b) permite obtener más pistas sobre lo que está pasando en esta cuestión, así como una posible forma de proceder para descartar que este efecto fuera causado por otra variable.

De esta forma alguien podría pensar que intervienen otros factores en la permanencia de alumnos como es la masificación. Es claro en la gráfica que al aumentar la masificación disminuye el porcentaje de permanencia, la recta de regresión de x sobre y tiene una pendiente negativa:

permanenc_masif

Pero esto sucede de igual medida para los tres tipos de evaluación, lo que se podría ver  en las gráficas de cada una de las modalidades de evaluación:

peer_only

auto-pares

O también estimando la recta de regresión y obteniendo el coeficiente de correlación entre porcentaje de conclusión y número de inscritos. O número de concluidos.

Al no haber escalas homogéneas de las dos variables renunciamos a calcular la regresión de Y sobre X, y la recta de regresión. Sin embargo sí es significativa la correlación entre el número de inscritos (X) y el porcentaje de alumnos que completan el MOOC (Y). El coeficiente de correlación de Pearson es -0,78053832. Por tanto es cierto y podemos decir que existe una variación conjunta inversa entre número de inscritos y el porcentaje de alumnos que concluyen. Sin embargo podríamos ver que no afecta al resultado anterior porque esa variación se produce con igual intensidad en los tres tipos de evaluación: Por pares, mixta y autoevaluación. Dejamos al lector que compruebe esto.

Esto es cierto y podríamos plantear la cuestión de otra forma, concluyendo que el aprendizaje divergente correlaciona con la menor masificación. Sin embargo podemos rebatir fácilmente esta objeción viendo que en todos los intervalos los cursos de autoevaluación están por encima claramente de los de evaluación por pares en el porcentaje de conclusión:

20-6060-100100-230

Igual sucede si filtramos por universidad, como podemos ver en las de Edimburgo, Stanford o en la de:

edimburgo

stanford

georgia

Igual sucede si el filtro lo hacemos por plataforma:

coursera

 

La idea que se expone en estas entradas es que  existe una correlación directa entre aprendizaje divergente y creatividad, por un lado, y permanencia o éxito en el MOOC por otro, y que la evaluación de pares, al tener justamente una correlación inversa con el aprendizaje divergente, la inhibe. Sin embargo lo que se ha expuesto no constituye una prueba de que sea así, solo son ideas y reflexiones hechos a partir del análisis de los datos ofrecidos por el estudio de Jordan (2013b), que tampoco tiene carácter de prueba en cuanto a que la muestra no se ha obtenido con una metodología estadística que garantice aleatoriedad, equiprobabilidad, intervalo de confianza, etc. Pero sí son datos fidedignos. Hay una realidad que se ha investigado y hay un registro organizado de esos datos, con un estimable sistema de filtrado. Igual sucede con las afirmaciones que hemos hecho vinculando aprendizaje divergente con motivación y permanencia en el MOOC, y con otras estimaciones: no tienen carácter de prueba, solo son estimaciones.

Sin embargo tienen el valor de constituir, bajo mi punto de vista, un conjunto de ideas con sentido y cohesión lógica Harían pues falta por tanto investigaciones hechas con el rigor que dan las herramientas y métodos de análisis, validación y contraste de hipótesis para que:

a) El estudio que suministra los datos tenga las garantías señaladas de  representatividad de la muestra.

b) Evidencie el vínculo entre permanencia, motivación y aprendizaje divergente de los alumnos creativos o que adquieren competencias creativas.

c) Realizar los cálculos que pongan de relieve que la influencia de  la masividad en la permanencia es común a todos los casos independientemente del tipo de evaluación que se produzca en el MOOC,

d) Realizar cálculos y estudios gráficos y analíticos que validen el resto de estimaciones que se han expuesto, y valoren el grado en el que se producen.

Esperamos por último haber suministrado a centros, y a equipos de profesores y de diseñadores instruccionales, algunas claves, o al menos algunos elementos de reflexión, para un trabajo y unos resultados más eficientes cuando se planteen poner en marcha programas formativos que incluyan como objetivos el desarrollo de competencias creativas.

Referencias.-

Jordan, K. (2013a). Synthesising MOOC completion rates. http://moocmoocher.wordpress.com/2013/02/13/synthesising-mooc-completion-rates/

Jordan, K. (2013b). MOOC Completion Rates: The Data.  http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria.
Miembro de INTCODE, agencia consultiva de ONU sobre educación a distancia, y representante en la sede de New York.
Doctor en Ingeniería Informática.

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Enseñanza Universitaria en línea: MOOC, aprendizaje divergente y creatividad (III)

El pensamiento divergente y el pensamiento convergente son tratados en relación con la creatividad por Mihály Csíkszentmihályi (1998) en su libro Creativity: Flow and the psychology of discovery and invention, traducido y publicado por Paidós como Creatividad: el fluir y la psicología del descubrimiento y la invención (págs. 83 y 84). El libro no es solo un estudio sobre una amplia variedad de comportamientos, hábitos, e ideas de individuos que han realizado aportaciones sustanciales sobre las cuales hay consenso de su carácter creativo, sino que establece un marco epistemológico y teórico de lo que es la creatividad como facultad humana y como fenómeno (un requisito de la creatividad es su validación social).

Csikszentmihalyi, como hemos visto que lo hace Pólya, coincide en que la creatividad no es consecuencia exclusivamente del pensamiento divergente sino de una combinación de ambos pensamientos, el convergente y el divergente, y desde luego sin el primero no podría producirse aunque el insight lo produzca el segundo. Señala que los creativos, “quienes producen una novedad aceptable en un campo, parecen capaces de usar bien dos formas opuestas de pensamiento: el convergente y el divergente.” Éste sería uno de los principales rasgos de la creatividad. EI pensamiento convergente es el pensamiento que sirve para estructurar los conocimientos de una forma lógica y para aplicar sus leyes. Por decirlo de forma simplificada es el  que se mide por los test de CI, y es condición indispensable para establecer modelos donde se resuelven los problemas bien definidos, que tienen soluciones validables, mediante un procedimiento sin ambigüedades. Pero hay otro pensamiento, es el que guía la acción investigadora hacia las soluciones, y sobre todo el que conduce a unas soluciones no convencionales, e implica fluidez y capacidad para generar una gran cantidad de visiones e ideas sobre el problema que se trabaja, para cambiar de unas a otras, y para establecer asociaciones inusuales. Es el pensamiento divergente, como hemos visto. Estas variables —capacidad de orientar la indagación, fluidez, facicilad para generar ideas, para cambiar de marco y para establecer asociaciones inusuales—  son las que se tienen en cuenta y se miden en los test de creatividad, y las habilidades que se trabajan en la mayoría de los talleres de  creatividad.

Pero hay otros factores que también tienen que ver en la forma como se organiza la atención docente. Nos referimos por ejemplo a la valoración de las opciones que se eligen o de las soluciones para los problemas. Es importante que, en un sistema orientado a captar más la creatividad, un alumnos cuyo pensamiento sea fluido, flexible y generador de soluciones originales, tiene más probabilidad de ofrecer creaciones. Por tanto, tiene sentido cultivar el pensamiento divergente en el aula y en talleres y laboratorios. Pero es igualmente importante que exista alguien, un profesor adecuado,  capaz de escoger y orientar hacia la práctica las ideas más apropiadas de entre las que se generan.

Conviene aclarar en este contexto que el objetivo principal de un programa de este tipo no es la generación de novedades, sino crear un clima donde las innovaciones significativas se produzcan, o al menos no sean inhibidas por el propio sistema.

Csikszentmihalyi (1996) lo explica con claridad:

Sin embargo, sigue existiendo la sospecha persistente de que en los niveles más elevados de logro creativo la generación de novedad no es la cuestión principal. Un Galileo o un Darwin no tuvieron tantas ideas nuevas, pero aquellas a las que se aferraron fueron tan fundamentales, que cambiaron la cultura entera. Así mismo, los individuos de nuestro estudio a menudo afirmaban que sólo habían tenido dos o tres buenas ideas en toda su trayectoria profesional, pero que cada idea fue tan fecunda que los mantuvo ocupados durante toda una vida de pruebas, hallazgos, elaboraciones y aplicaciones.

Sin embargo para que estas ideas se produzcan es necesario: Un contexto adecuado donde haya un enlace con el aprendizaje convergente, un contexto que pueda hacer posible que fructifiquen. Es como una huerta, hace falta allanar un campo, labrarlo, abonarlo, regarlo, sembrar, luchar contra las heladas,…para al final recoger la cosecha. Solo que en este caso la cosecha es tan escasa como importante.

Hace falta igualmente, además de los maestros, que bien éstos o bien otros profesores, con la capacidad suficiente y adecuada, puedan distinguir una idea buena de otra mala. Y aquí vuelve a aparecer la necesidad de un pensamiento convergente asociado: Para realizar la selección con criterios de prueba y de validación basados en un pensamiento académico, lógico, convergente en definitiva.

Hace falta pues una interacción específica y cualificada para que en estos contextos fructifique la creatividad.

Podemos pues pensar, además de lo importante que es establecer estas condiciones, que existe una correlación entre aprendizaje divergente y creatividad, que se basa en una cualificación de los maestros y en la interacción con los alumnos. Y que la evaluación de pares, al tener justamente una correlación inversa con el aprendizaje divergente, la inhibe.

En definitiva podemos establecer la progresión que señalábamos para el aprendizaje divergente, asociado a la evaluación o a la metodología docente, como aplicado ahora a la progresión en situaciones que favorecen el desarrollo de competencias creativas.

creativ

Esta progresión sobre las condiciones, metodológicas y de evaluación, que favorecen la creatividad explicaría por otro lado (y esta es otra hipótesis que ofrecemos para investigar), a través de un mecanismo de motivación asociado, la permanencia en los MOOCs, que podemos observar en las distintas gráficas que se obtienen filtrando datos.

Hasta aquí lo sustancial de las ideas que hemos desglosado en estas tres entradas. En la cuarta veremos que la tendencia observada se produce para los distintos valores de los parametros de entorno que utiliza el trabajo de Jordan y para todas los intervalos de número de inscritos.

 

Referencias.-

Barrows, H. S. (1986). A taxonomy of problem‐based learning methods. Medical education20(6), 481-486.

Barrows, H.S. (1985), How to Design a Problem-based Curriculum for the PreclinicalYears, New York: Springer.

Barrows, H. S. (1992). The tutorial process. Springfield, IL: Southern Illinois University School of Medicine

Bono, E. D. (1968). New think: the use of lateral thinking in the generation of new ideas. Basic Books.

Bono, E. D. (1970). Lateral Thinking. A Textbook of Creativity. Londres: Ward Lock Educational,[1970].

BONO, E. DE (1986):El pensamiento lateral: manual de creatividad. Editorial Paidós.

Csikszentmihalyi, M. (1996). Creativity: Flow and the psychology of discovery and invention.

Csikszentmihalyi, M. (2009). Creativity: Flow and the Psychology of Discovery and invengtion. Harper Collins.

Csikszentmihalyi, M. (1998). Creatividad: el fluir y la psicología del descubrimiento y la invención. Ed. Paidós.

Jordan, K. (2013a). Synthesising MOOC completion rates.http://moocmoocher.wordpress.com/2013/02/13/synthesising-mooc-completion-rates/

Jordan, K. (2013b). MOOC Completion Rates: The Data. http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html

Pólya, George (1945). How to Solve It. Princeton University Press.

Pólya, G. (1989). Como plantear y resolver problemas Ed. Trillas. (Primera edición 1965)

Savery, J. R., & Duffy, T. M. (1995). Problem based learning: An instructional model and its constructivist framework. Educational technology35(5), 31-38. http://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=mpsHa5f712wC&oi=fnd&pg=PA135&dq=Learning+problems+based&ots=sXibvd9-Kn&sig=hpOSFx18liLSRV8FXqYufDtfF7c.

Thrun, S. y Norvig, P. (2012). Online Introduction to Artificial Intelligence (based on Stanford CS221, Introduction to Artificial Intelligence). Information for students. https://www.ai-class.com/overview.

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria.
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Los MOOCs, génesis, evolución y alternativa. Génesis (I). La crisis de la universidad como legitimadora social del conocimiento.

Esta entrada es anterior a otra con el mismo título pero con subtituloEl contexto de la Sociedad Postindustrial del Conocimiento y la naturaleza de los MOOCs” que publicamos ya, pero que después se perdió por cuestiones de edición del blog.

La configuración y la naturaleza de la Sociedad Postindustrial del Conocimiento hacen que se provoquen innovaciones disruptivas (Christensen, 1997) prácticamente en todos los sectores económicos. La Universidad no puede quedar excluida de esta dinámica. El fenómeno que es esta fase es conocido como MOOCs puede ser analizado en clave de innovación disruptiva en la Enseñanza Superior (ES), que progresivamente se manifiesta en las actividades económicas de la educación o en la parte económica de las actividades. Este hecho lo describíamos diciendo que el núcleo no extensible, donde reside el valor (Zapata-Ros, 2013) está en la matriz, donde se crea el conocimiento original, y no en el ejemplar, es decir en el núcleo extensible, aquello que su producción o reproducción no aumenta el coste. Este hecho está en la base de nuevos modelos de negocios. El más conocido es el de Google, pero es también el que subyace en el modelo de los MOOCs, fenómeno que también se analiza como innovación disruptiva en el mundo de la universidad, considerada como actividad económica y sociológica.

En este caso el ejemplar son los “Materiales y recursos para el aprendizaje. El soporte y la representación  del conocimiento”. Pero alrededor de ellos, en su génesis, acceso y proceso, y consecuencias, hay otros elementos que constituyen la “matriz” del conocimiento y de su incorporación al individuo y a situaciones operativas de lo que externamente se conceptualiza como MOOC. Son la elaboración, la ayuda pedagógica, la metacognición, la investigación y la evaluación formativa, la acreditación y la transferencia a un contexto laboral, profesional o personal.

No puedo evitar citar el pasaje “Quiero ser como tú”[1] de la película “El Libro de la Selva” de Disney. En él, King Louie, el rey de los orangutanes, quiere ser como  Mowgli. Ya está aburrido de ser mono, aunque sea el rey de los monos, y ya haya llegado a lo más alto: Desea ser hombre. E identifica ser hombre con la posesión del fuego. Quiere pues el secreto del fuego. Eso le sucedo porque es lo más visible y espectacular. Es el ejemplar.  Ignora que el valor no está en el ejemplar, sino en la matriz, en milenios de evolución y de adaptación al medio, de lo que no son conscientes, ni siquiera Mowgli. Así sucede en los MOOCs muchos quieren apropiarse de la sabiduría de los expertos de MIT o de Stanford con sólo poseer sus escritos.

Algunas de las condiciones económicas y sociales que determinan  el contexto, la situación de la Educación Superior en el contexto global, que inevitablemente es el nuestro, vienen dadas por: a) El descenso de la demanda.-

En nuestro país, pero sobre todo en Reino Unido y Estados Unidos, donde los datos alcanzan el nivel de alarma social: Habrá[2]  un 10% de caída en la proporción de estudiantes del Reino Unido en estudios de grado este año, la mayor caída en los últimos 30 años. En concreto se prevé una caída de 70.000 matrículas. Sin contar los estudiantes extranjeros que constituyen un tercio de la demanda: el número de estudiantes  indios cayó un 23,5% en conjunto, con una caída del 28% en postgrado,  los estudiantes paquistaníes caen en un 13,4%, con una caída del 19% en postgrado. Y así sucesivamente.

En España: tabla1

Fig. 2.  Fuente Datos y cifras del sistema universitario español. Curso 2012/ 2013   Pág. 14 http://www.mecd.gob.es/prensa-mecd/dms/mecd/prensa-mecd/actualidad/2013/01/20130118-datos-univer/2012-2013-datos-cifras.pdf

b) Los cambios demográficos

La disminución de la población constituye, a igualdad de las demás variables, la que tiene una repercusión más clara en la disminución de matrícula, y en cuya variación menos se puede intervenir mediante la gestión de la ES.

tabla2

Fig. 3. Variación de 2009 a 2049. Fuente: INE. Proyección de la Población de España a Largo Plazo, 2009-2049 http://www.ine.es/prensa/np587.pdf pág.3

Se puede observar que el intervalo que experimenta mayor descenso, de 34,67%, corresponde al de los sujetos que en 2049 tendrán entre 30 y 34 años, los que nacerán entre  2019 y 2014, que es el punto de máximo descenso.  Pero el descenso fuerte comienza antes, en el intervalo de los que nacen entre  1995 y 1999. Justo los que ahora van a ingresar en la Universidad.

tabla3

Fig. 4. Fuente.- Donald Clark. Blog Plan B. Student cliff – 7 reasons for plummeting student numbers.  http://donaldclarkplanb.blogspot.ca/2013/01/student-cliff-7-reasons-for-plummeting.html (Clark, 2013)

En el Reino Unido la población de 18 años disminuirá en los próximos diez años en un 11% (Clark, 2013). Y en Estados Unidos las proyecciones del Departamento de Educación de EE.UU. muestran que las cifras de matrícula de 2010-2021  disminuyen por debajo del 46% de las experimentadas entre 1996-2010   c) Trivialización de los estudios

“La escasez crea valor, la mercantilización destruye valor” (Clark. 2013). Actualmente en los países desarrollados se está produciendo un doble fenómeno. Por un lado el desempleo en jóvenes  graduados universitarios ha experimentado un ascenso espectacular  en algunos de los países, y sigue creciendo tanto en ellos como en el resto de Europa, en EE UU, Canadá y en Japón. Por otro lado la amenaza de un grado universitario de alto costo junto con un futuro de bajo salario se está hacienndo una realidad. Como consecuencia la meta de los jóvenes y de sus familias ya no es tener un título, sino la marca del título, la institución que lo concede y su prestigio. La consecuencia es que una amplia franja, y cada vez mayor, de los estudios superiores se han convertido en una opción trivial, se han devaluado,… Por otro lado  los empleadores también están menos interesados ​​en el valor del título por sí mismo.

Esto no es un hecho aislado. Ha sucedido, o está sucediendo lo mismo, que en la música, en la prensa, en el entretenimiento y en el comercio en general, se ha producido  una devaluación del bien al suprimir las entidades intermediarias. A este fenómeno se le conoce como la napsterización[3]. Ahora este proceso se está produciendo en el mundo de la enseñanza universitaria y del  aprendizaje en general.

La consecuencia y la conclusión es que no se asume sin más el valor de la ayuda pedagógica.   Referencias.- Zapata-Ros, M. (2013). MOOCs, una visión crítica y una alternativa complementaria: La individualización del aprendizaje y de la ayuda pedagógica. Revista Campus Virtuales. Volúmen II,  dedicado a los MOOCs http://issuu.com/revistacampusvirtuales/docs/revista_campus_virtuales_01_ii


[2]  El rector de la Universidad de Worcester a The Guardian (Jessica Shepherd, education correspondent), Monday 30 January 2012. http://www.guardian.co.uk/education/2012/jan/30/uk-univeristy-applications-fall [3] El fenómeno de la napsterización hace alusión a un programa, Napster, que adquirió mucha fama y uso hace unos años y que permitía a los usuarios intercambiar, mediante un repositorio, música, libros, vídeos y otras obras soportadas en ficheros de ordenador. Entre nosotros fue más conocido un sucesor suyo: eMule. El fenómeno consiste en una trivialización de contenidos al prescindir de la mediación tanto de especialistas como de servicios. Según los autores que han hecho popular el término (Clark, 2012) este proceso tiene tres fases: La democratización, la descentralización y la desintermediación. Sin embargo no acaba aquí, en otros casos ha posibilitado además la aparición de un modelo de negocio. Clark (2012) sostiene que los programas tipo Naspster y eMule allanaron  el camino para el iPhone de Apple y el iPad y tiene razón, ya que condujo a la desintermediación en la industria musical. La cuestión es cómo se producirá la mapsterización del aprendizaje, y sobre todo cuáles serán los efectos en este caso de la trivialización de los contenidos de aprendizaje.

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
Editor de RED, Revista de Educación a Distancia y de Docencia Universitaria.
Miembro de INTCODE, agencia consultiva de ONU sobre educación a distancia, y representante en la sede de New York.
Doctor en Ingeniería Informática.

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El diseño instruccional de los MOOCs y el de los nuevos cursos abiertos personalizados (I)

elaboraciónEn esta serie de entradas vamos a exponer sucintamente una propuesta justificada y fundamentada de un procedimiento para diseñar un curso que eventualmente pueda ser un MOOC pero también para diseñar un curso en línea, abierto y personalizado.

Éste es el comienzo de un trabajo que esperamos desarrollar de forma completa y detallada en otros trabajos de naturaleza adecuada, como son artículos y guías.

 

Han cobrado extraordinaria vigencia los debates sobre la naturaleza y sobre las características del nuevo modelo de enseñanza superior,  del nuevo modelo general, pero también de los subdebates, o delas proyecciones del debate general sobre otras discusiones: el modelo de negocio, las condicionantes sociales, y económicas, el contexto de sociedad en cambio donde se produce, el de los recursos, su naturaleza abierta. Pero más allá de estos debates y del discurso sobre las metodologías docentes emergentes-recurrentes, lo cierto es que hay dos circunstancias innegables en presencia, dos hechos constatados:

a)      La evolución de los modelos nacientes de MOOCs, o de los cursos en línea en general,  hacia opciones que evolucionan muy rápidas. Se han catalogado hasta 10 tipos, según Clark (2013), o un número indefinido según el sistema de 12 dimensiones propuesto por Conole (2013).

b)      La regresión sobre su línea inicial de ausencia de diseño instrucional, o si lo queremos el avance desde situaciones casi de anarcopedagogía que significan los primitivos cMOOCs , hasta y hacia modelos de diseño instruccional cada vez más apoyados en los avances de la moderna pedagogía, de las teorías del aprendizaje, de los modelos sobre cómo se aprende, se evalúan los aprendizajes y del diseño instruccional (Ver Good post by Martin Weller [@mweller] on Coursera’s new plans – The Ed Techie: You can stop worrying about MOOCs now , en castellano traducido por mí Usted puede dejar de preocuparse por los MOOCs ahora), que anunciamos en el esquema incompleto), y que Coursera manifiesta en su guía Building a Coursera Course (CIT, 2013) un manual ortodoxo sobre diseño instruccional, secuenciación, elaboración de guías didácticas, etc.  y también en su apuesta por el método de tutoría, evaluación y docencia Mastering learning.

En cualquier caso los nacientes cursos masivos en cuanto su abertura indiscriminada y por tanto abierto, pero igualmente en algún nivel o medida personalizados, sea cual sea esta, hay un núcleo que no es afectado por esta naturaleza. Es igual sea cual sea el grado de apertura o de personalización. Nos referimos a la secuencialización.

Para todas las modalidades de MOOCs o de cursos en línea personalizados  los contenidos han de ser secuencializados según las técnicas clásicas, que atribuyen un papel central en cómo se organizan a la forma de aprender o de representarse el conocimiento que tiene los alumnos, a sus preferencias, objetivos personales, concepciones , etc. Esto constituye una base común de diseño.

¿Qué fuentes y que referencias y conocimientos teóricos podemos utilizar? No podemos despreciar, como hemos insistido en más de una ocasión, todo el bagaje de investigaciones y de evidencias sobre la eficiencia de métodos docentes,  de sistemas de evaluación y sobre todo lo que conocemos acerca de cómo los individuos construyen su conocimiento y los rasgos de éste para que sea un auténtico aprendizaje y para que sea eficaz en la práctica de su aplicación, de su transferencia y para que sirva de base  a nuevos conocimientos y destrezas.

En un esquema ya visto, podemos considerar para la práctica delos sistemas de formación una organización de este tipo:

fig1

Fig. 1 Fuente: Las teorías del aprendizaje y el diseño instruccional. El esquema incompleto. 

Que guarda un cierto paralelismo con el esquema de Coursera  (CIT,2013) y del de Fink (2003)

fig2

Cambiando “Actividades de Enseñananza Aprendizaje” por “Práctica. Actividades de Enseñananza Aprendizaje”, “Objetivos de aprendizaje” por “Diseño instruccional” (más completo y complejo) y “Feedback y evaluación” por “Evaluación formativa”. Evidentemente el esquema de Coursera-Fink sería incompleto porque faltan las bases teóricas, las teorías.

Astutamente en su documento Fink (2013) nos priva de citas y de referencias ¿Es que todo es original suyo? Es evidente que no. En la parte que más conocemos, la secuenciación está tomado todo literalmente de la “Teoría de la elaboración” de Reigeluth/Merrill.  No nos extraña pues que en la guía nos prive también de las bases teóricas.

Avanzando un poco podríamos decir que, sin embargo en un contexto investigativo, el esquema sería diferente al ya propuesto:

fig3

Pero para lo que sigue y con carácter general aceptaremos el primero.

Para el diseño instruccional de cursos on line es imprescindible tener un conocimiento claro del carácter que tienen las teorías y no solamente de los elementos más interesantes para aplicar. De esta forma, de acuerdo con sus rasgos pero no de una forma estricta o alternativa las teorías están enmarcadas en tendencias y hay referencias e influencias inevitables a constructos centrales para el diseño instrucional. Podemos señalar (Zapata-Ros, 2013) que existe una línea de continuidad en la adaptación de las estrategias docentes, de la ayuda pedagógica, poniendo los bienes del conocimiento cerca de las distintas formas de aprender y de integrar los conocimientos en los esquemas y en las representaciones individuales. Esta línea arranca en los trabajos que hace Reigeluth, que le llevan a formular en sus distintas versiones la Teoría de la Elaboración, y en los trabajos previos sobre el andamiaje cognitivo, la significación de los contenidos de aprendizaje, los esquemas cognitivos, y las distintas teorías de secuenciación que realizaron Ausubel, Gagné, Merril y Novak, continúa en la definición de técnicas del diseño instruccional, a la luz de estas teorías, que permiten diseños de programas formativos centrados en los alumnos y en el aprendizaje. Estos como otros constructos operativos y otros que también son operativos los señalamos en el esquema más completo siguiente.

El situar la perspectiva conectivista aparte, en el esquema, es el resultado de nuestro análisis (Zapata-Ros, 2012) de considerar  al conectivismo, tal como lo presenta su autor original (Siemens, 2004), como una interpretación de algunos de los procesos que se producen en el seno de la Sociedad de la Información y del Conocimiento, relacionados con la educación, en la que se atribuye un significado y una proyección de estos cambios en el ámbito de la práctica educativa y de su organización. No obstante este corpus de ideas ha tenido y tiene en la actualidad un gran impacto en el mundo académico y en la evolución posterior de los cursos online y de los recursos abiertos hacia los MOOCs, de los primero de los cuales, los cMOOCs, son el sustento pedagógico.

fig4

Cabe decir que el conectivismo es un conjunto de ideas conectado directa e implícitamente, como una influencia o una inspiración, sin mediación reflexiva o explícita en el diseño (Zapata-Ros, 2012)

Coherentemente con lo dicho en todo este trabajo hay que señalar, también en relación con el esquema, la importancia que cobran las perspectivas teóricas que tienen que ver con la “personalización del aprendizaje”. Y conferir a este la naturaleza de un nuevo dominio de las teorías del aprendizaje que engloba aquellas perspectivas clásicas, o a las más recientes que pueden ser útiles a la hora hacer un diseño nuevo: el que tiene que ver con la adaptación del diseño a los individuos con puntos comunes.

Se está produciendo un tránsito entre dos conceptualizaciones, y las teorías que las sostienen y las justifican. Suponen dos paradigmas en el desarrollo de las teorías educativas y del aprendizaje y en la práctica  de la educación: En el primer caso, la perspectiva imperante en la Sociedad Industrial,  las teorías y la práctica de la organización educativa están orientadas a describir y a clasificar a los alumnos desde la perspectiva de sus capacidades, en el segundo caso, la perspectiva de la nueva Sociedad Postindustrial, del Conocimiento, tanto  las teorías como las prácticas están orientadas a maximizar el aprendizaje de todos los alumnos. Y en cada uno de los casos  se hace con distintos valores: En el primero el progreso se mide en función del tiempo (de pautas y ciclos temporales: Cursos, clases, etc.), y en el segundo se basa en los logros individuales (Reigeluth, 2012).

Un rasgo de este cambio es  que el aprendizaje es un fenómeno no solamente personalizado sino un fenómeno situado. Por tanto el nuevo diseño instruccional tiene que tener presente aquellas conceptualizaciones  

En este nuevo esquema de ideas sobre el aprendizaje y el diseño instruccional, aquél aparece con una nueva conceptualización: Es un aprendizaje situado. Hay principios que, aun siendo universales, dan lugar a aplicaciones distintas según las situaciones de que se trate. Este hecho tiene otra repercusión: El que los métodos educativos sean situados supone un alto protagonismo de los profesores y de los diseñadores instruccionales. Se introduce un nuevo parámetro: La precisión del método.

De hecho así lo reconoce Fink (2003) en su esquema que sirve de referencia a Coursera para su guía para diseñadores intruccionales de MOOCs.

flink

Esto hace que, como establecemos en el esquema, tengan especial relevancia en esta perspectiva de la personalización del aprendizaje elementos teóricos tales como: Los tradicionales ZDP y los racimos de competencias, o más recientes como los métodos situacionales, el problema 2 sigma o  los que derivan del pensamiento divergente.

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Referencias

CIT (Center for Intructional Technologie) (2013) Building a Coursera Course  Version 2.0 https://docs.google.com/document/d/1ST44i6fjoaRHvs5IWYXqJbiI31muJii_iqeJ_y1pxG0/edit?pli=1

Clark, D. (2013). MOOCs: taxonomy of 8 types of MOOC. Donald Clark Paln B. http://donaldclarkplanb.blogspot.com.es/2013/04/moocs-taxonomy-of-8-types-of-mooc.html

Conole, G. (2013). MOOCs as disruptive technologies: strategies for enhancing the learner experience and quality of MOOCs.  http://eprints.rclis.org/19388/

Fink, L.D. (2003), A Self-Directed Guide to Designing Courses for Significant Learning. http://www.deefinkandassociates.com/GuidetoCourseDesignAug05.pdf

Reigeluth, C. (2012).  Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación. RED, Revista de Educación a Distancia. Número 32. 30 de septiembre de 2012. Consultado el (dd/mm/aaa) en http://www.um.es/ead/red/32

Weller, M. (2013) Good post by Martin Weller [@mweller] on Coursera’s new plans – The Ed Techie: You can stop worrying about MOOCs now http://ow.ly/1WTQCf, http://nogoodreason.typepad.co.uk/no_good_reason/2013/05/you-can-stop-worrying-about-moocs-now.html

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/

Zapata-Ros, M. (2013) Charles Reigeluth: la personalización del aprendizaje y el nuevo paradigma de la educación para la sociedad postindustrial del conocimiento., http://eprints.rclis.org/19406/

Zapata-Ros, M. (2013b). Las teorías del aprendizaje y el diseño instruccional. El esquema incompleto. http://redesabiertas.blogspot.com.es/2013/04/las-teorias-del-aprendizaje-y-el-diseno.html

 

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario de Economía Internacional. Profesor Externo en la Universidad de Alcalá de Henares, miembro del programas de doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, distinguido con Mención hacia la Excelencia por el Ministerio de Educación (Referencia: MEE2011-0159).
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