Este artículo es contenido original de la revista de Stanford Social Innovation Review publicado en la edición Invierno 2021.
Justin Reich sabe lo extraño que es escribir sobre el poder de la tecnología para transformar la educación en el contexto de una pandemia que ha exigido su uso incluso a los maestros más renuentes a adoptarla. “El mejor futuro posible,” sostiene Reich en el prólogo de Failure to Disrupt: Why Technology Alone Can’t Transform Education (Disrupción fracasada: Por qué la tecnología por sí misma no puede transformar la educación), “será uno donde reconozcamos la increíble importancia que nuestros sistemas educativos tienen para el orden social, y les proporcionemos financiamiento adecuado, apoyo y respeto. Nuestras tecnologías de aprendizaje son tan fuertes como la comunidad de educadores que orienten su uso”. Esta perspectiva de Reich resume de manera concreta el argumento del libro: las innovaciones educativas por sí solas, a pesar de sus promesas, no bastan para cambiar el mundo.
En este libro publicado en siniestra sincronía con la situación educativa durante la pandemia, el autor, quien es profesor de estudios audiovisuales comparados en el Massachusetts Institute of Technology (Instituto Tecnológico de Massachusetts), argumenta que las tecnologías educativas para la enseñanza a gran escala nunca cumplirán con las promesas exageradas de quienes las impulsan. Algunas innovaciones como los cursos en línea masivos y abiertos (MOOCs por sus siglas en inglés) y el software didáctico adaptable no han cumplido las predicciones acerca de su habilidad para transformar la educación o cerrar las brechas en los resultados del aprendizaje. En contraste, Reich afirma que se requieren cambios constantes y graduales, con un énfasis particular en construir una educación más equitativa.
Se necesita de un cambio sistémico, argumenta Reich, porque los sistemas educativos son conservadores. La estructura básica de la educación, en la que un único maestro trabaja en un aula llena de estudiantes, no se ha modificado en siglos. Reich explica que las tecnologías educativas para la enseñanza en masa como los MOOCs y el software didáctico adaptable no han cambiado sustancialmente la educación porque las personas enseñan de la manera en que fueron enseñadas. En otras palabras, la pedagogía no avanza al mismo ritmo que la tecnología. En cambio, el sistema educativo tradicional incorpora tecnología innovadora y la tuerce para ajustarla a los enfoques típicos del proceso de enseñanza y aprendizaje, pero en formato digital.
Por ejemplo, los partidarios de los MOOCs prometieron ofrecer a cualquier persona en el mundo una oportunidad educativa de bajo costo; pero en su estado actual, explica Reich, los MOOCs “son principalmente un complemento a la infraestructura existente de maestrías profesionales y programas de educación ejecutiva”. Quizlet, la aplicación de fichas educativas, es otro ejemplo dado por Reich para demostrar el potencial limitado que tienen las tecnologías de aprendizaje para reformar los sistemas de educación actuales. Quizlet, afirma, es popular y efectivo, pero no transformador; simplemente digitaliza un método ya probado.
FAILURE TO DISRUPT: Why Technology Alone Can’t Transform Education. Por Justin Reich 336 páginas, Harvard University Press, 2020.
Reich identifica tres clases de tecnologías de enseñanza a gran escala, o ambientes de aprendizaje en línea, para enmarcar su análisis: los guiados por un instructor, los guiados por algoritmos y los guiados por pares. Con estos tres formatos se pueden alcanzar una gran cantidad de estudiantes con solo unos pocos expertos orientando la enseñanza. Cada categoría la describe con relación a las dos filosofías líderes en el medio educativo: el enfoque instruccionista de “llenar la cubeta”, en el cual los alumnos son recipientes vacíos en los que los maestros vierten conocimiento e información; y el enfoque constructivista de “encender el fuego”, donde los maestros activan el interés y la curiosidad de los alumnos creando condiciones favorecedoras para un aprendizaje práctico.
Los MOOCs son un buen ejemplo de una tecnología de aprendizaje que es guiada por un instructor y es del tipo de “llenar la cubeta”. Los cursos se desarrollan con base en lo que un experto o maestro determina como la mejor manera de presentar secuencialmente el material educativo para facilitar el aprendizaje. La ruta es lineal, predeterminada y universal para todos los estudiantes.
Otra tecnología del tipo “llenar la cubeta” es la del ambiente de enseñanza guiado por algoritmos. Cada estudiante experimenta el material educativo a través de una ruta personalizada, la cual se configura a partir de la acumulación de interacciones con el sistema, las que revelan sus fortalezas y carencias en el tema. Los estudiantes que requieren de apoyo adicional son dirigidos a realizar ejercicios remediales o de repaso, y quienes han demostrado dominio pleno de la materia avanzan a conceptos nuevos o más retadores. De esta forma, las necesidades únicas de cada uno son cumplidas.
Los ambientes de aprendizaje guiados por pares, alineados a la filosofía constructivista de “encender el fuego”, son más apropiados para el aprendizaje informal. Reich describe la manía del Rainbow Loom de 2013, en el que una red global de usuarios subió a YouTube videos para mostrar a otros cómo crear brazaletes, entre otros diseños, de creciente complejidad utilizando ligas brillantes de colores. En este ejemplo, la gente enseña y aprende entre sí sin un sistema formal establecido. Aunque estos ambientes funcionan bien si se trata de interacciones sociales, son muy desestructurados para ser efectivos en un escenario escolar tradicional, diseñado para medir el aprendizaje individual y no el colaborativo. Reich argumenta que más allá de usarlo para un club extracurricular de programación, el aprendizaje guiado por pares no parece tener cabida en las escuelas.
Reich resalta otra categoría de reciente desarrollo: el aprendizaje basado en juegos, también conocido como ludificación. Esta categoría abarca ambos enfoques, tanto el de “llenar la cubeta”y el de “encender el fuego”. Además puede ser guiada por un instructor, como cuando se resuelven problemas de matemáticas disfrazados de una aventura divertida, o guiada por pares, como en Minecraft, en el cual puedes aprender trucos y recibir consejos de una comunidad que publica en línea. Al igual que en los MOOCs y el software didáctico adaptable, la ludificación ha fracasado en su intento por transformar radicalmente la educación. Reich cuestiona si las habilidades obtenidas a través del juego se pueden “traspasar con flexibilidad” a otros paradigmas o incluso a la vida diaria.
En la segunda parte del libro, Reich describe los complejos problemas que enfrenta cualquier ambiente de aprendizaje a gran escala en su misión de reducir desigualdades. Analiza la “maldición de lo familiar”, en la que no se saca el mayor provecho de tecnologías innovadoras para ajustarlas a los sistemas educativos existentes. Después explora cómo el efecto Mateo (“El éxito llama al éxito”), propuesto por el sociólogo Robert Merton, ha influido en la tecnología educativa. El “efecto Mateo de la tecnología educativa”, explica Reich, sucede cuando aquellos con privilegio y acceso a la tecnología se benefician más de las tecnologías para la educación a gran escala que las personas de contextos desfavorecidos. La “trampa de la evaluación rutinaria” describe cómo la evaluación computarizada es efectiva para evaluar las cosas que una computadora hace bien, sin embargo, los empleos del mañana requerirán de personas hábiles para hacer el trabajo sucio imposible de automatizar. El último dilema, el “poder tóxico de los datos y experimentos”, aborda las complicadas preocupaciones éticas en torno a la recolección de datos de alumnos sin su permiso explícito.
Con base en la revisión crítica anterior, Reich recomienda un compromiso a largo plazo orientado a diseñar y difundir estas tecnologías a través de colaboraciones con una variedad diversa de estudiantes, padres de familia, profesores e investigadores. Al estudiar la implementación de estas tecnologías, a la vez que se realizan pequeñas y constantes mejoras a lo largo del tiempo —lo que Reich llama “ajustes”—, se pueden esperar mejores resultados que con las típicas afirmaciones exageradas sobre las posibilidades de las tecnologías a gran escala para transformar la educación. Finalmente, se requiere de un compromiso para cambiar el sistema; de inversiones para crear una comunidad de educadores enfocada al desarrollo profesional; de mejoras en la infraestructura local, y de programas educativos para entrenar a los padres a guiar a sus hijos en el uso efectivo de la tecnología. En resumen, implementar tecnologías de aprendizaje a gran escala en escuelas y universidades no es una fórmula milagrosa. Se necesita el apoyar significativamente a las personas y los sistemas involucrados para que estas soluciones marquen una diferencia.
Si bien el análisis y las recomendaciones de Reich están basados en su larga experiencia, en su investigación robusta y en la información histórica factual, algo falta, no solo en el análisis, sino en la totalidad de las tecnologías de enseñanza a gran escala.
Ese algo son los maestros. Las tecnologías a gran escala fracasan porque intentan reemplazar a los maestros con programación computacional, la cual carece de la experiencia pedagógica necesaria para facilitar el aprendizaje. Los maestros aportan tanto su dominio en una materia como sus habilidades pedagógicas, y adaptan su conocimiento y experticia para satisfacer las necesidades de sus estudiantes; porque además, cada alumno individual también da forma a la experiencia grupal e influye en cómo el maestro enseña en un aula específica. El marco Tecnológico, Pedagógico y de Conocimiento del Contenido (TPACK por sus siglas en inglés), un enfoque que aborda los problemas de implementar tecnología en el aula, explica por qué las tecnologías educativas a gran escala nunca serán efectivas. Los maestros necesitan los tres tipos de conocimientos incluidos en el marco, y cada uno contribuye de forma distinta en el contexto educativo. Solo las personas pueden evaluar lo que se necesita en un momento específico. Eso no se puede programar. Los estudiantes no son robots. La tecnología no puede educar como lo haría una persona, con toda su capacitación, su sabiduría obtenida a través de la experiencia y su experticia profesional para adaptar tácticas según se requiera.
El análisis de Reich deja de lado el valor de los maestros para ayudar a los alumnos a aprender. Los estudiantes de grupos históricamente marginados no necesitan tecnología impersonal para ayudarles a aprender o a superar los retos de sus vidas. Necesitan conexión, orientación e inspiración.
Para entender por qué, es importante regresar al argumento de Reich acerca de la trampa de la evaluación rutinaria, es decir, lo que las computadoras no pueden hacer. Señala que el alcance de la evaluación automatizada es limitado. Las computadoras no pueden resolver problemas desestructurados o comunicarse más allá de cierto nivel de complejidad. Reich da el ejemplo de cómo se sigue necesitando de los empleados de las aerolíneas para apoyar a los viajeros a registrarse. El proceso computarizado de registro funciona para tareas rutinarias, pero una vez que el proceso requiere ir más allá de la comunicación o de un servicio básico, alguien del personal debe resolver el problema.
Lo mismo sucede en la educación. Aunque algunos aspectos de la evaluación y de cómo se muestra el contenido se pueden programar, hay un límite en la habilidad de la tecnología para facilitar el aprendizaje, en especial cuando se trata de pensamiento crítico, comunicación compleja y resolución de problemas desestructurados.
Reich no infiere que estas habilidades no automatizadas son precisamente las que los maestros pueden aportar con la interacción humana, con su involucramiento y al brindar el entusiasmo que los estudiantes necesitan para aprender cómo navegar, negociar y pensar críticamente. Ninguna tecnología puede proporcionar una orientación con ese nivel de complejidad.
En honor a la verdad, Reich sí reconoce que “la mayoría de los estudiantes requieren de apoyo y contacto humano” e insta a preparar mejor a los docentes para conseguir una implementación significativa de las tecnologías de enseñanza masiva. Argumenta a favor de un desarrollo profesional más robusto, en especial para escuelas en zonas de bajos recursos, y a favor de comunidades profesionales de aprendizaje sostenidas. Sin embargo, no señala la inhabilidad de las computadoras de enseñar, de comunicarse con complejidad y de resolver los complicados problemas humanos.
Reich propone cambios sistémicos suficientemente grandes como para impulsar un importante giro cultural en la educación. Sin embargo, no provee de medidas prácticas para aquellos comprometidos con el mundo educativo. Esta falta de medidas prácticas, combinada con el descuido de no destacar la importancia de los maestros, deja una brecha entre la teoría y la práctica. A pesar de afirmar este punto en el prólogo, no lo refuerza en el resto del libro. Las computadoras no pueden enseñar. Solo la gente puede. En consecuencia, los lectores quedan sin respuesta sobre qué pueden hacer para atender las insuficiencias de las tecnologías de aprendizaje remoto, que son cruciales durante esta, al parecer interminable, pandemia de COVID-19.
- Flower Darby es una académica y experta en enseñanza en línea. Es autora, junto con James M. Lang, de Small Teaching Online: Applying Learning Science in Online Classes. Su nuevo libro, The Spark of Online Learning: How Technology and Emotion Science Invigorate Every Class, sera publicado próximamente por West Virginia University Press.
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Traducción del artículo Learning Isn’t an Algorithm por Carlos Alejandro Calles Guerra. Novelista y coordinador de talleres de narrativa. Ha sido ganador del Premio Nuevo León de literatura, entre otros reconocimientos. Es profesor en el Tecnológico de Monterrey desde 2008.
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