por Dardo Adolfo Esteban Papalia

Introducción

En las últimas décadas han surgido nuevos métodos de enseñanza que en 2020 incluyen el aprendizaje en la nube; algunos ejemplos característicos son: adaptativo (a-), combinado (b-), colaborativo (c-), juego (g-), móvil (m-), aprendizaje transformativo (t-), en la nube (Cl-) y ubicuo (u-), entre otros. El aprendizaje en línea (sincrónico y asincrónico) mejora el acceso a la educación y la formación, con el objetivo de reducir los problemas temporales y espaciales que se pueden encontrar en el modelo tradicional de educación.¹ Sin embargo todas las formas de e-learning se basan en los métodos de enseñanza en el aula sean tradicionales o modernos. La nube se comporta como un sumidero que lo absorbe todo.

Paralelamente, el aprendizaje en línea se ha convertido en una de las actividades con más rápido crecimiento, con una tasa de crecimiento superior al 900% desde 2000. Además, los cursos de aprendizaje en línea tienen un consumo medio del 90% menos de energía y un 85% menos emisiones de CO₂ comparado con el producido por el traslado de los estudiantes a las escuelas de ladrillos. ³
Los sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) son un entorno de aprendizaje digital donde el comportamiento de aprendizaje del usuario como su evaluación necesitan ser mejorada. En realidad, los LMS (p. ej., Moodle, https://moodle.org/) son sistemas embebidos dentro de Entornos de Aprendizaje en Línea (OLE por sus siglas en inglés Online Learning Environment) que ofrecen un acceso rápido, una gran gestión de datos y una variedad de aplicaciones basadas en la Web.

a-Learning

El aprendizaje adaptativo se puede rastrear hasta la noche de los tiempos y en todas las civilizaciones. Existen innumerables ejemplos que van desde el aprendizaje del hilado de la seda en India y China o los instrumentos musicales adaptados para los niños hasta las primeras máquinas de enseñar⁴ de principios del Siglo XX.

En los años '50 B.F. Skinner y Norman Crowder desarrollaron la Enseñanza Programada con la cual pretendían terminar con la pasividad del estudiante brindandole una enseñanza personalizada de acuerdo con sus niveles de partida.⁵ Sea a través de máquinas o libros especiales, los aprendizajes se logran a través de una secuencia de acciones programadas que termina en responder preguntas. En los '70 y '80, cuando aparecieron las primeras computadoras personales, se extendió un sistema llamado PLATO^** (Programmed Logic for Automatic Teaching Operations) que inició en 1960 en la Universidad de Illinois.^{6 7 8 9}

Actualmente, el aprendizaje adaptativo es un método educativo que utiliza inteligencia artificial para dirigir la interacción estudiante-computadora y ofrecer recursos personalizados o actividades de aprendizaje personalizadas.¹⁰ La principal aplicación de los sistemas de aprendizaje adaptativo es la educación pero también se usan en la formación empresarial. Se han diseñado como aplicaciones de computadora de escritorio, aplicaciones web y en los planes de estudio de muchas instituciones educativas.

b-Learning

La b corresponde a blended que significa combinado y es una mezcla de los mejores programas de aprendizaje: b-Learning. Muchas veces los programas de aprendizaje mixtos se integran en el aula de ladrillos con programas en línea.

Por ejemplo, un programa de aprendizaje combinado podría presentar como requisito previo el estudio de algún material a través de una actividad asincrónica a través de la web. La profundización del tema se hace en el salón de clases con la condición previa de haber aprobado la evaluación del trabajo en línea. Una variación del b-learning es el Aula Invertida.¹¹

Pero el aprendizaje combinado también puede integrar materiales en otros formatos. Por ejemplo, un programa de aprendizaje combinado podría comenzar presentando el material de requisitos previos en un formato en línea asíncrono, luego presente el siguiente conjunto de contenido a través del Aula Virtual con una videoconferencia y luego una actividad en el aula física. El b-Learning combina diferentes programas tanto en el aula física como en línea.

c-Learning

La letra c muchas veces se la usa para indicar cooperativo y en otros casos colaborativo. Existe cierta confusión acerca de cuál es la diferencia entre estos dos tipos de aprendizaje. En el cooperativo, los participantes son responsables de una parte específica de su propio aprendizaje y también del grupo en su conjunto. Deben utilizar sus conocimientos y recursos para asegurarse de que todos los miembros del equipo entiendan los conceptos. Muchas veces necesitan de una dirección que administre las reglas de participación y responsabilidades asumidas por cada uno. Los roles y la estructura del aprendizaje cooperativo están predefinidos. Se compara con el elenco y el equipo de una producción teatral: el éxito del espectáculo depende de que todos los roles interconectados se apoyen entre sí aunque haya un director que supervise el proyecto de cerca. El aprendizaje cooperativo es un tipo de aprendizaje colaborativo aunque a primera vista pueden parecer similares.

En el aprendizaje colaborativo los participantes individuales también asumen la responsabilidad de que su equipo aprenda pero sus roles, recursos y organización quedan en sus manos. Puede ser innecesario un director que administre las reglas de participación, por lo que el grupo debe autodirigirse. El aprendizaje colaborativo se puede comparar con el desarrollo de software, un grupo de desarrolladores tiene la tarea de resolver un problema para luego desarrollar las partes de un programa. Cada desarrollador tiene su propia parte del código pero su trabajo solo tendrá éxito si todos aprenden del otro y realizan su parte correctamente. Aunque cada persona tiene un papel separado en el trabajo, todo el grupo tiene interés en el éxito de los demás.

El aprendizaje colaborativo c-Learning tiene antecedentes que se pierden en la historia de todas las civilizaciones. Los pueblos originarios de mesoamérica como los andinos tuvieron preceptos similares para educar a los niños.¹² Siglos después, el aprendizaje colaborativo o la instrucción entre pares es el fundamento del sistema de enseñanza que desarrolló en Londres Joseph Lancaster a fines del siglo XVIII. Tenía por objetivo enseñar a la mayor cantidad de niños en el menor tiempo posible a través de la enseñanza mutua. El maestro enseñaba a un grupo de niños que luego enseñaban a otros. El sistema de Lancaster se aplicó en toda América Latina, a través de la Sociedad Lancasteriana, durante el siglo XIX. Así se pudo resolver el problema de la escasez de educadores puesto que con un maestro por escuela era suficiente. Pero sus principios pedagógicos siguen teniendo vigencia desde hace más de dos siglos incluyendo a la educación en línea.^{13 14}

Actualmente los investigadores han redescubierto que, a través de la instrucción entre pares, los estudiantes enseñan y aprenden entre ellos a partir de la confianza para abordar los malentendidos y aclarar los conceptos erróneos. Por otra parte, las experiencias educativas activas, sociales, contextuales, interesantes y propias conducen a un aprendizaje más profundo. Diversos estudios demuestran que el trabajo en grupos con integrantes elegidos al azar tienen mejores resultados que los elegidos por afinidad o cercanía.¹⁵

El aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL por las sigles en inglés de Computer Supported Collaborative Learning) es una rama emergente de las ciencias del aprendizaje que se ocupan de estudiar cómo las personas pueden aprender con la ayuda de las computadoras. La educación a distancia ha problematizado la noción misma de aprendizaje, en particular durante el aislamiento por la pandemia de COVID. Más que promover que los estudiantes aprendan juntos en pequeños grupos a través de la web se impuso por necesidad.

Sin embargo, el aprendizaje utilizando tecnología resulta bastante complejo. En primer lugar, porque empíricamente se comprobó que la publicación sola de contenidos como diapositivas, textos o videos, generan aprendizajes inciertos, incluso si los estudiantes los utilizan. Los contenidos pueden proporcionar recursos insustituibles para los estudiantes, al igual que los libros de texto lo hicieron en el pasado, pero sólo pueden ser efectivos dentro de un contexto motivacional e interactivo más amplio.

En segundo lugar, la enseñanza en línea requiere tanto o más esfuerzo por parte de los profesores que en las aulas físicas. Además de preparar los materiales y ponerlos a disposición en los LMS debe motivar y guiar a cada estudiante a través de una interacción continua que indique presencia. Si bien la enseñanza en línea posibilita participar a estudiantes de todo el mundo y a los profesores les permite trabajar desde cualquier lugar con conexión a Internet, aumenta significativamente el esfuerzo docente por alumno.

La CSCL enfatiza la colaboración entre los estudiantes para evitar que reaccionen en soledad ante los materiales publicados puesto que el aprendizaje tiene lugar en gran medida a través de interacciones entre estudiantes, preguntando, indagando, consultando, enseñando y viendo cómo aprenden los demás, etc. Los principios de la escuela lancasteriana son de gran ayuda para entender qué es necesario tener en cuenta.

El soporte informático para dicha colaboración es tan fundamental como el diseño y planificación de las actividades de c-learning que estimulen y sostengan el trabajo de los estudiantes. Si la interacción para el aprendizaje muchas veces resulta difícil de lograr en un aula física cuanto más a través de la web. Pensar solamente en el uso de la computadora como un medio de comunicación limita los aprendizajes.

m-Learning

El aprendizaje móvil es diferente a la tecnología móvil, con o sin conexión a la nube, que ofrece diferentes funcionalidades: teléfonos inteligentes, tabletas, Chromebooks, laptop, eReaders, etc. El m-Learning se refiere al desarrollo tecnológico aplicado a la educación para brindar acceso instantáneo, bajo demanda y en forma personalizada.¹⁶ Para muchos significa tener una Escuela de Bolsillo.¹⁷

El acceso a un mundo personalizado y lleno de recursos para aprender también tiene sus limitaciones. Grandes sectores sociales carecen de acceso a la nube, la sobre estimación de los recursos disponibles sin distinguir la veracidad y pertinencia de los contenidos a los que acceden los estudiantes, la falta de presupuesto para diseñar programas de aprendizaje en línea, el exceso de trabajo que implica trabajar con educación híbrida son algunos de los problemas más difíciles de resolver.

Muchas organizaciones están pensando en utilizar el m-Learning en países que carecen de infraestructura escolar puesto que les llevaría décadas construirla, incluso si tuviesen los recursos para invertir. El bajo costo que tiene instalar una red de comunicación inalábrica y entregar un teléfono inteligente a cada niño para que se conecte a la nube frente a la construcción y equipamiento de edificios escolares, formar maestros y profesores, etc. pone en debate las decisiones políticas.¹⁸

Queda claro que el m-Learning es apropiado para diseñar entornos de aprendizaje en una variedad de contextos de educación formal. Pero también es necesario e imprescindible conocer los alcances y limitaciones de los dispositivos para el desarrollo de programas de aprendizaje apropiados.

g-Learning

El uso de elementos de juego en contextos de aprendizaje explica en parte el g-Learning. La g es de gamificación y exige una apropiación del término en lugar de traducirlo como ludificación porque existe un cuerpo de conocimiento teórico en el que intervienen casi todas las disciplinas científicas y tecnológicas desde hace, al menos, un siglo.^{19 20}

En idioma castellano, la categoría juego abarca un amplio espectro de actividades que obstaculiza las implicaciones del concepto gamificación que viene de game de la cultura anglosajona. Por lo tanto vamos a extender nuestro campo de estudio categorizando un amplio conjunto de actividades con juego y game.^{21 22 23} Desde la filosofía a la ingeniería pasando por la antropología y la matemática (por nombrar algunas disciplinas) el tema sigue siendo objeto de estudio. Por lo tanto se hace necesario dejar de lado, por el momento, todo lo aprendido sobre el juego y la educación como sus clasificaciones típicas de juego-reglado, juego-trabajo, juego-libre, etc.

Siguiendo el planteo de Bo Kampmann Walther, el juego es un campo donde interaccionan la fantasía y la construcción del mundo.²⁴ El game es un campo que implica tanto interpretación como optimización de reglas y tácticas. Adoptaremos el planteo de Caillois²⁵ quien afirma que el juego debe definirse en términos de actividad libre y voluntaria, fuente de alegría y diversión ya que si fuese obligatorio dejaría de ser juego. El game consiste en la necesidad de encontrar una solución pero dentro de los límites establecidos por las reglas y es verdadero durante el período que va entre las señales de inicio y final. Sin embargo hay games que carecen de reglas fijas como el de policías-ladrones en el cual la ficción genera las propias reglas que separan a los participantes de la realidad. El game está acompañado del conocimiento sobre cómo fingir asumiendo un rol. En el caso del ajedrez, damas, naipes, etc. el cumplimiento de las reglas separa a los participantes de la vida real. Sin embargo, queda un número de actividades y entretenimientos que resultan imposible de clasificar como juego o game lo que da cuenta que las delimitaciones son arbitrarias y permiten definir sistemas.

La gamificación en el aprendizaje combina mensurabilidad, desafíos y recompensas para establecer un campo de trabajo activo. Es el uso de elementos de los games en contextos distintos como en la escuela, empresa, industria, comercialización, logística, etc.²⁶

Defensores y críticos coinciden en que se trata de algo más que aprender jugando. Las simulaciones por software³⁴, la construcción de modelos de interacción social al estilo Second Life²⁷ y otros similares tratan de utilizar la motivación y el diseño de comportamientos para construir aprendizajes que suman puntos, insignias o barras de progreso.²⁸ Ahora surge una extensión prolífica de la industria de games (nacida en los '70 con las aventuras no lineales)²⁹ pero con una variedad casi infinita de posibilidades que hoy dan lugar a las experiencias inmersivas que se aplican en todos los ámbitos sociales: educación, entretenimiento, arte, salud, economía, industria, etc.³⁰

u-Learning

El concepto de computación ubicua o Ubicomp fue propuesto por Mark Weiser en 1988 en el Computer Science Lab Xerox PARC (Palo Alto Research Center). También afirmó que las tecnologías más profundas asociados con la computación ubicua son aquellas que desaparecen a medida que se incorporan en el marco de nuestra vida cotidiana. El Ubicomp de Weiser sería la tercera ola de la computación. La primera ola transcurrió entre los '40 y los '80, con el uso de los mainframes. La segunda, es la que corresponde al uso de la computadora a personal conectadas entre sí a través de redes. La tercera ola corresponde a la nube donde todo el planeta está interconectado y la tecnología se convierte en el soporte de la vida cotidiana en forma invisble.³¹ El ejemplo paradigmático es el uso cotidiano de los buscadores como Google que se perciben sólo cuando falta conectividad.

Traslandando el concepto al campo del aprendizaje implica su adaptación a diferentes contextos. Mientras que en un aula tradicional el maestro es la principal fuente de información y comparte con los estudiantes el mismo espacio físico donde participan simultáneamente en la misma actividad, en el aprendizaje ubicuo (u-Learning) se rompe con el paradigma del aula física. El material didáctico está disponible en todo momento y es accesible desde cualquier dispositivo; las interacciones entre los participantes pueden ser sincrónicas o asincrónicas por lo que la experiencia de aprendizaje está distribuida en el tiempo y el espacio por ende los estudiantes puede aprender sin estar plenamente consciente del hecho. La tecnología móvil hace que la conexión sea permanente como una forma de vida con todas las implicaciones en el campo cultural como en el de la salud. Los límites entre trabajo-juego, aprendizaje-entretenimiento, acceder-crear información, público-privado, formal-informal son distinciones que conceptualmente desaparecen día a día.³²

Las teorías del aprendizaje consideradas para construir entornos de e-Learning en cualquiera de sus formas son el conductismo, el cognitivismo y el constructivismo. George Siemens propone que se hace necesario desarrollar una teoría que considere que «el aprendizaje puede residir fuera de nosotros mismos (dentro de una organización o una base de datos) y se centra en conectar conjuntos de información especializados y las conexiones que nos permiten aprender son más importantes que nuestro estado actual de conocimiento» que denomina conectivismo.³³ Sin embargo, el planteo de Siemens ha sido muy criticado aunque para muchos se trata de una teoría de la enseñanza muy relacionada al u-Learning.

Referencias

^* Todos los estudios sobre maduración y desarrollo del niño desde Henri Wallon a Jean Piaget (por indicar dos visiones antagónicas) consideran que la interacción con el medio ambiente natural y social permite la formación de la inteligencia. Los juegos y los deportes permiten desarrollar la tolerancia a la frustración y el respeto al otro. Véase Inhelder, Bärbel and Jean Piaget. De la lógica del niño a la lógica del adolescente: ensayo sobre la construcción de las estructuras operatorias formales. Buenos Aires: Paidós, 1972.

^** Platón, el filósofo griego, se escribe Plato en inglés y se usó como el acrónimo de Programmed Logic for Automatic Teaching Operation.

¹ Negash, Solomon. Handbook of Distance Learning for Real-Time and Asynchronous Information Technology Education. Hershey, PA: Information Science Reference, 2008

² Papalia, Dardo Adolfo Esteban. Formas ignoradas de enseñar, Buenos Aires: Campus Tecnológico, 2016

³ Pappas, Christopher. Top 20 eLearning Statistics For 2019 You Need To Know [Infographic] e-Leaning Industry September 24, 2019 https://elearningindustry.com/[...]ning-statistics-2019

⁴ Watters, Audrey The First Teaching Machines Hack Education February 3, 2015 https://hackeducation.com/2015[...]st-teaching-machines

⁵ UNESCO. New trends in the utilization of educational technology for science education. Paris: Unesco Press, 1974

⁶ Etherington, Cait. How PLATO changed the World…in 1960 Elearning Inside June 03, 2017 https://news.elearninginside.c[...]d-the-world-in-1960/

⁷ Jones, Steve. «PLATO». Encyclopedia Britannica, Invalid Date, https://www.britannica.com/topic/PLATO-education-system. Accessed 16 May 2022.

⁸ Watters, Audrey. Teaching machines. The history of personalized learning London: The Mit Press, 2021

⁹ Halff, Henry M. Instructional Applications of Artificial Intelligence.Educational Leadership, v43 n6 Mar. pp. 24-31, 1986

¹⁰ Keengwe, Jared. Handbook of Research on Digital Content, Mobile Learning, and Technology Integration Models in Teacher Education Hershey, PA: Information Science Reference, 2018

¹¹ Kennedy, Kathyrn Ferdig, Richard E. (Editors) Handbook of research on k-12 online and blending learning. 2nd Edition. Pittsburgh, PA: ETC Press, 2018

¹² López Austin, Alfredo. Educación mexica: Antología de documentos sahaguntinos. México: UNAM, 1985

¹³ Lancaster, Joseph. Improvements in Education; Containinig a Complete Epitome of the System Education Invented and Practised by the Author Joseph Lancaster. London: Printed y Sold by J. Lancaster, Freeschool, 1808. Disponible en: https://books.google.com.ar/bo[...]#v=onepage&q&f=false

¹⁴ Jáuregui, Ramón M. El método de Lancaster Educere, vol. 7, núm. 22, julio-septiembre, 2003, pp. 225-228 Universidad de los Andes Mérida, Venezuela. Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=35602213

¹⁵ UNESCO. New trends in the utilization of educational technology for science education. Paris: Unesco Press, 1974 p. 42-47

¹⁶ Scott McQuiggan, Jamie McQuiggan, Jennifer Sabourin, Lucy Kosturko Mobile Learning: A Handbook for Developers, Educators, and Learners. Wiley, 2015

¹⁷ Fumero Reverón, Antonio. La Red en el móvil. Telos N°83 pp. 43-49. 2010. Disponible en: https://telos.fundaciontelefon[...]e_id=3602&output=pdf

¹⁸ Isaacs, Shafika. Turning on mobile learning in Africa and the Middle East: illustrative initiatives and policy implications. UNESCO working paper series on mobile learning, 2012 Disponible en https://unesdoc.unesco.org/ark[...]0000216359.locale=es

¹⁹ Stéphane Le Lay, Emmanuelle Savignac, Pierre Lénel, Jean Frances (editors) The Gamification of Society: Towards a Gaming Regime? Great Britain: Wiley, 2021

²⁰ Coonradt, Charles. The Game of Work. Utah, Gibbs Smith, 1997

²¹ Huizinga, Johan. Horno Ludens, México, Fondo de Cultura Económica, Buenos Aires: Emecé, 1968

²² Caillois, Roger. Man, Play and Games. University of Illinois Press, 2001

²³ Breda, Emilio. Juegos y deportes entre los indios del Río de la Plata Buenos Aires: Ediciones Theoria, 1962

²⁴ Bo Kampmann Walther. Playing and Gaming Reflections and Classifications. The international journal of computer game research Volume 3, issue 1 may 2003 Obtenido el 12 de enero de 2020 en http://www.gamestudies.org/0301/walther/

²⁵ Caillois, Roger. Man, Play and Games. University of Illinois Press, 2001 pp 6-15

²⁶ Kapp, Karl M. The Gamification of Learning and Instruction. Fieldbook: Ideas into Practice. San Francisco, CA: Wiley, 2013

²⁷ Es una Comunidad Virtual lanzada en junio de 2003, desarrollado por Linden Lab https://secondlife.com

²⁸ Stéphane Le Lay, Emmanuelle Savignac, Pierre Lénel, Jean Frances (editors) The Gamification of Society: Towards a Gaming Regime? Great Britain: Wiley, 2021

²⁹ Lebling, P. D., Blank, M. S. & Anderson, T. A. Zork A Computerized Fantasy Simulation Game. IEEE Computers Magazine, April, 1979. pp. 51-59 Disponible en https://mud.co.uk/richard/zork.htm

³⁰ Sims Bainbridge, William (editor). Online Worlds: Convergence of the Real and the Virtual. London: Springer-Verlag, 2010

³¹ Howard, Nicholas. Ng, Wan Ubiquitous Learning and Handhelds en Rogers, Patricia L., Berg, Gary A., Boettcher, Judith V., Howard, Caroline, Justice, Lorraine, Schenk, Karen D. (editors) Encyclopedia of Distance Learning, Second Edition. Hershey: Information Science Reference, 2009 p. 2171

³² Gros, Begoña, Kinshuk, and Marcelo Maina. The Future of Ubiquitous Learning: Learning Designs for Emerging Pedagogies. Berlin: Springer-Verlag, 2016.

³³ Siemens, George. Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 2005. Disponible en https://itdl.org/Journal/Jan_05/article01.htm

³⁴ Samira Abdel Masih, Hugo Colombo, Fernando Lagomarsino, Dardo Papalia, Rodolfo Sciancalepore. Arduino y Mathematica: Simulaciones más allá del proceso de enseñanza y aprendizaje. XVII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Salta, 2015 Obtenido el 20 de julio de 2022 del Repositorio Institucional de la Universidad Nacional de La Plata http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/46376