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Tal vez a estas alturas algunos lectores os estaréis preguntando si el libro ofrece posibilidades en las que la tecnología sí mejora el aprendizaje.
Como suele ser habitual en esta autora, después de asentar las bases y dar caña a bastantes propuestas, en esta entrada trataremos de acercar las propuestas de Daisy Christodoulou a
utilización de la tecnología en la clase.
En primer lugar, es importante clarificar una idea que resuena una y otra vez en el blog: el alumnado aprende aquello en lo que está pensando. Eso quiere decir que tal vez en ese proyecto sobre la Guerra Civil que acaba con una presentación espectacular, lo que realmente han aprendido son características esotéricas del PowerPoint. ¿Cuánto tiempo pasan pensando en las causas y consecuencias de la Guerra Civil? ¿Cuánto en las transiciones entre diapositivas? El problema es que este tipo de actividades no solamente defienden que sirven para aprender a utilizar mejor el PowerPoint, sino que sirven para aprender mejor historia. Y mientras que el uso de ofimática es algo muy útil, lo que es no es deseable es que terminen aprendiéndola en cada hora lectiva en lugar de matemáticas, historia o biología. Todas las empresas tecnológicas han lanzado grandes campañas de inversión en este tema, y todavía estamos a la espera de que se publique resultados positivos. De hecho, la tendencia en algunos países como Francia o UK es precisamente el contrario: utilizar menos y mejor.
Una solución que ha propuesto Marcos Sanz al leer esta entrada (ver aquí) es:
«Cuando nos interesa que expongan algo o lo organicen en formato presentación, les damos una plantilla de @slidesgo cuyo diseño no pueden modificar. De este modo, se centran en cómo organizar la información. Tienen que escoger bien qué poner en la diapo y qué dejar en las notas del orador. Hacen síntesis, clasifican,… tareas con carga cognitiva, y no pueden elegir tipo de letra, colores ni efectos. «Pero es que…… se limita su creatividad». Ya, pero como dice el artículo, tienen decenas de ocasiones para practicar esa habilidad. Si quiero que se centren en la tarea, los objetivos son los que son.
Y propone un buen nombre para esta técnica: content-focused slide. Una aportación más que interesante, en mi opinión.
Además de eso, se dice que así se aprender habilidades que serán imprescindibles en el futuro. Efectivamente, la programación y la ciencia de datos parece que van a ser importantes fuentes de generación de empleo. Lo que no está tan claro es que lo sean iMovie o GarageBand, que aparecen como productos estrella del programa educativo de Apple.
El testing effect
En segundo lugar, lo que sí sabemos es el testing effect: preguntar algo sobre lo que nuestro alumnado ha aprendido es una manera eficiente de aprender. Se ha demostrado una y otra vez (aquí tenéis un artículo muy completo al respecto). Una crítica habitual de esta idea es que se acaba enseñando para realizar test. Sin embargo, ¿podemos mantener el potencial demostrado de los test eliminando sus efectos adversos? Muchos programas de aprendizaje de lengua y matemáticas online demuestran que sí, que es posible. Tienen bancos de millones de preguntan que intercalan entre las actividades para consolidar la comprensión. Una de las apps más conocidas incluso permite anotar las preguntas falladas para revisarlas después, lo que constituye una técnica de aprendizaje muy contrastada. En definitiva, se trata de realizar test no para medir continuamente el desempeño, sino para aprender.
Incluir test en cualquier material es una manera de hacerlo más interactivo, y a la vez dificultar el que los estudiantes desconecten. Además permite la práctica distribuida en el tiempo: una de las estrategias de aprendizaje que más pruebas a su favor acumula como podéis leer en esta entrada. Se trata de preguntar cosas que se han aprendido hace tiempo (los intervalos que transcurren entre el aprendizaje y la pregunta son importantes). Por eso es esencial identificar el momento perfecto: cuándo preguntar por algo hará que su efecto sobre el aprendizaje sea mayor, justo cuando se estaban empezando a olvidar. Esto es imposible que lo hagamos los docentes, pero ya hay aplicaciones que logran determinar cuáles son las mejores preguntas de algo trabajado en el pasado. Incluso las propias aplicaciones de flashcards (como Quizlet) podrían ser sensibles al tiempo que pasa entre revisión y revisión.
Por ejemplo, la famosa Duolingo ha publicado investigaciones mostrando cómo se adapta su algoritmo en función de los millones de usuarios que la utilizan y ha permitido identificar algunas palabras especialmente difíciles de aprender en función de la lengua materna (artículo original aquí). Ampliando esta idea a los test en general, también nos permitirían establecer patrones entre dificultades y materias, vinculando diferentes área de contenido.
El feedback
Otra de las área donde la autora no tiene dudas de la ayuda de la tecnología es en aportar feedback. Para empezar, comienza citando la fantástica web diagnosticquestions.com que ofrece miles de preguntas de opción múltiple sobre matemáticas. Lo bueno es que también aportan un razonamiento por el que eligieron la respuesta, de manera que las preguntas están diseñadas no sólo para diferenciar entre correcto / incorrecto, sino para ver qué es exactamente lo que falla. De esta manera, el proceso de pensamiento matemático se ha desglosado en pasos, y es posible dar un feedback específico sobre en qué paso de la secuencia ocurre el error. De esta manera, se cumplen los principios de Ericsson para la práctica deliberada: una habilidad compleja se rompe en pequeñas partes, en las que te puedes focalizar para mejorar en ellas. Otra de las ventajas de esta idea es que reduce la carga cognitiva.
Sin embargo, ¿cómo sabemos cómo descomponen esas habilidades complejas? ¿en qué partes las practicamos? Para eso la tecnología también podría ser de ayuda, generando patrones a partir de las respuestas de muchos estudiantes. Lo hemos visto en matemáticas, pero lo mismo pasaría en literatura: ¿en qué momento de la lectura se pierde la comprensión? ¿qué partes de un texto resultan más difíciles? Con preguntas automatizadas y frecuentes, se podrían generar patrones que informen luego de la mejor manera de abordar la lectura de determinados textos. También se podrían construir las mejores indicaciones posibles para esos patrones de respuestas equivocadas generando además preguntas de refuerzo. Es decir, un feedback personalizado a la trayectoria de respuestas.
Es decir, lo que la autora propone es utilizar la tecnología para aprender practicando a través de ejemplos y problemas cuidadosamente construidos. Empezar proponiendo las habilidades complejas que son nuestro objetivo, y luego sobre la mejor manera de lograrlas: los pequeños pasos en el camino del aprendizaje. Y esos pequeños pasos serán diferente a la meta, a medida que descomponemos estas habilidades complejas en el conocimiento y procedimientos que precisan. Este camino no será necesariamente recto ni directo: para aprender, necesitamos múltiples representaciones de una idea, espaciadas en el tiempo. En este sentido, la autora defiende que hablar de «conocimientos y competencias» es como hablar de «la mezcla del pastel y el propio pastel».
Si queremos enfocar la tecnología al aprendizaje, desarrollemos aplicaciones que sean capaces de generar millones de datos para averiguar cuáles son las mejores maneras de secuenciar la práctica. Cuántos caminos diferentes existen, y cuáles son los mejores caminos para cada estudiante. Eso sí que sería individualizar el aprendizaje, y atender a la situación personal de cada persona.