martes, 4 de agosto de 2015

¿Por qué "pensamiento computacional"? (y XI): Metacognición.

Con esta entrada, la undécima, concluimos la serie que sobre este tema, el pensamiento computacional y sus componentes, iniciamos el  5 de noviembre de 2014.
Con los contenidos que hemos venido publicando en este blog,  estructurados y el formato adecuado, pensamos publicar un artículo en RED. Revista de Educación a Distancia. En un número especial dedicado a pensamiento computacional cuya aparición está prevista en la segunda quincena de Septiembre.

Esta entrada se publica originalmente en el blog Pensamiento computacional y alfabetización digital


En las tareas de codificación los aspectos procedimentales en cómo afrontar un problema y cómo resolverlo por los alumnos adquieren una importancia clave.
Hace siete años decíamos que, cuando el concepto de estrategias se incorpora a la psicología del aprendizaje y a  la educación, inevitablemente se ve resaltado el carácter procedimental que tiene todo aprendizaje (Esteban y Zapata-Ros, 2008).Con ello además se está aceptado que  los procedimientos utilizados para aprender constituyen una parte muy decisiva del propio aprendizaje y del  resultado final de ese proceso. Eso no quiere decir que con anterioridad se ignorase la importancia decisiva de las formas de aprender aportados por el aprendiz, sobre todo por los buenos “maestros”. Simplemente no existía una formulación ni una conceptualización tan explícita y con términos específicos sobre las operaciones cognitivos que se ponen en marcha. El concepto de estrategia de aprendizaje es, pues, un concepto que se integra adecuadamente con los principios de la psicología cognitiva, desde la perspectiva constructivista del conocimiento y del aprendizaje. Lo hace además con la importancia atribuida a los elementos procedimentales en el proceso de construcción de conocimientos y, asimismo, teniendo en cuenta aspectos diferenciales de los individuos. Aspecto tan caro a la psicología cognitiva sobre todo en el caso del aprendizaje en adolescentes, adultos, expertos y  novatos.
Conviene pues destacar en primer lugar esta visión del aprendizaje de las habilidades propias del pensamiento computacional.
Hay  algunos de los aspectos de las estrategias que pueden resultar más relevantes: El propio concepto de estrategia implica una connotación finalista e intencional. Toda estrategia conlleva, de hecho es, un plan de acción para realizar  una tarea que requiera una actividad cognitiva en el aprendizaje. No se trata, por tanto, de la aplicación de una técnica concreta, por ejemplo de aplicar un método de lectura o un algoritmo. Se trata de un plan de actuación que implica habilidades y destrezas –que el individuo ha de poseer previamente- y de una serie de técnicas que se aplican en función de las tareas a desarrollar, sobre las que el alumno decide y sobre las que tiene una intención de utilizar consciente. Por tanto  lo más importante de esta consideración es que para que haya intencionalidad ha de existir conciencia de: 
a) la situación sobre la que se ha de operar (problema a resolver, datos a analizar, conceptos a relacionar, información a retener, etc.). Esta consciencia y esta intencionalidad presupone, como una cuestión clave desde el punto de vista del aprendizaje, la representación de la tarea que se realiza, sobre la que el aprendiz toma la decisión de qué estrategias va a aplicar; y 
b) de los propios recursos con que el aprendiz cuenta, es decir, de sus habilidades, capacidades, destrezas, recursos y de la capacidad de generar otros nuevos o mediante la asociación o reestructuración de otros preexistentes.
En todos estos puntos, decisiones y representaciones, ha de existir en definitiva la conciencia de los propios recursos cognitivos con que cuenta el aprendiz. Eso es lo que se ha denominado metacognición. 
Así pues no es sólo una estrategia o un conjunto de estrategias. Es la condición necesaria para que pueda darse cualquier plan estratégico. Lo contrario serían simplemente algoritmos o incluso estrategias pero donde, al no haber intencionalidad, no habría la valoración  que conlleva la adopción de un plan con previa deliberación de la situación y de los recursos.

La metacognición y el estudio de los estilos de aprendizaje son dos cosas que van íntimamente ligadas.

Los psicólogos del aprendizaje descubrieron que los alumnos tenían distintas estructuras cognitivas que afectaban a sus formas personales de aprender, a los procedimientos que cada individuo ponía en marcha de forma espontánea cuando intentaba aprender algo, que determinaba, en definitiva, las estrategias de aprendizaje de los alumnos. Descubrieron además que estos procedimientos constituían racimos (clusters) que se repetían con frecuencia de forma análoga o parecida en distintos individuos. Estas estructuras tenían un origen en el que no entraron en polémica, se habían formado a lo largo de su vida en función de distintos factores ambientales, genéticos, culturales… y de experiencias personales, que se aceptaba sin más. Formaba parte de la identidad, de la configuración cognitiva, por así decirlo, del alumno. Les llamaron estilos de aprendizaje.
Y se han definido de forma consistente con esta idea
Un estilo de aprendizaje es una forma consistente que tiene un estudiante de responder a los estímulos que se producen en un contexto de aprendizaje (Clark, 2014).
Keefe (1979) define los estilos de aprendizaje como la
"combinación de características cognitivas, afectivas, y de  factores fisiológicos que sirven como indicadores relativamente estables de cómo un aprendiz percibe, interactúa con él, y responde al ambiente de aprendizaje."
Stewart y Felicetti (1992) definen los estilos de aprendizaje como lo que determina las
"condiciones educativas en las que un estudiante es más probable que aprenda."
En todos los casos los autores ponen énfasis en que los estudios de los estilos de aprendizaje no están realmente preocupados por lo que los alumnos aprenden, sino más bien por la forma en que prefieren aprender. Como decíamos anteriormente, hay un factor de intencionalidad.
El paso siguiente fue intentar determinar de manera eminentemente mecanicista qué formas de organizar la instrucción era la más eficiente para cada uno de estos estilos, al menos para los más frecuentes, con el propósito de mejorar los aprendizajes. Lo cual constituye por otro lado el principal objetivo de la calidad de la enseñanza. En ese planteamiento se consideró a los estudios y a los resultados de las investigaciones sobre estilos de aprendizaje como uno de los principales conjuntos de elementos que iluminaban, informaban y fundamentaban el diseño instruccional.
En nuestro ámbito de trabajo, y en esa hipótesis tendría sentido plantearse qué estilos de aprendizaje son los más propicios para el pensamiento computacional o van ligados a él, y adaptar el diseño instruccional a esos estilos de aprendizaje, y a los alumnos que presentan estos perfiles de aprendizaje. Afortunadamente las investigaciones han ido por otro lado y han puesto en evidencia que ésta era una idea equivocada.

La expresión “afortunadamente” se justifica cuando supusiéramos, por ejemplo, que ciertos estilos de aprendizaje fuesen asociados a estereotipos humanos. Pensemos que hay estilos vinculados con el género (por ejemplo estilos de aprendizaje femeninos) o con componentes étnicas, o de clase social. Esto nos llevaría a distintos tipos de exclusiones.
No obstante los estilos de aprendizaje se han manifestado como de utilidad en otro sentido: son los puntos a lo largo de una escala que nos ayudan a descubrir las diferentes formas de representaciones mentales. Sin embargo, no son buenas como caracterizaciones de lo que los alumnos son o de cómo son. Las conclusiones de los estudios como veremos, no  deben llevarnos a dividir a la población en un conjunto de categorías estancas con respecto a cómo organizar la educación  o a elaborar las estrategias educativas (como sucede por ejemplo en casos esterotipados: educación para “individuos visuales”, educación para “individuos auditivos”, etc. De esta forma se ha intentado asignar a las personas un punto en un continuo, similar a la medición de la altura o peso).
En otras palabras: se trata de no encasillar a los alumnos, y de dejar claro que todos somos capaces de aprender a partir de casi cualquier estilo de aprendizaje, no importa cuales sean nuestras preferencia sobre como representar el conocimiento, o de cómo aprender,  de forma inicial.
Finalmente se demostró con evidencias empíricas que adaptando el diseño  instruccional a los distintos estilos de aprendizaje o teniéndolo como referencia de alguna forma para organizar la enseñanza no se obtenían mejores resultados (Marzano, 1998) (Coffield, et. al., 2004).
La literatura especializada básicamente indica que hay un amplio consenso y aceptación del concepto de estilos de aprendizaje. Incluso hay un estudio que demuestra que existen los estilos de aprendizaje (Thompson-Schill, Kraemer, Rosenberg, 2009). Sin embargo, no hay acuerdo sobre cuáles son los mejores estilos de aprendizaje en función de los objetivos de aprendizaje deseados para cada caso, ni de la forma de establecer un criterio de eficiencia (Coffield , Moseley, Hall, Ecclestone, 2004). Así mientras que los especialistas han reconocido desde hace tiempo la necesidad de actividades de enseñanza innovadoras que se relacionen con los diversos estilos de aprendizaje de los alumnos (lo cual los haría útiles en la mentorización), hay dudas razonables en cuanto a que sean significativos y en cómo lo sean a la hora de determinar el ambiente de aprendizaje. 
Es decir, la mayoría de los investigadores coinciden en que los alumnos tienen diferentes estilos de aprendizaje, sin embargo, la investigación manifiesta  un claro acuerdo en que es relativamente poco importante en el diseño de programas de aprendizaje. Es mucho más importante para  este fin temas tales como la naturaleza de los contenidos, de las actividades, la significatividad general, la relevancia, la complejidad de la tarea, etc. y utilizar estrategias y contextos adecuados que emparejar métodos de enseñanza con preferencias o estilos individuales (Coffield, et. al., 2004).
Como ejemplos de estudios empíricos se pueden citar:
En un gran meta-estudio realizado por Marzano (1998) se  encontró que ciertas representaciones de los contenidos tuvieron efectos positivos en los resultados del aprendizaje, independientemente de las modalidades con que los alumnos aprender, de sus preferencia o del estilo de aprendizaje.
También se cita el estudio de Constantinidou y Baker ( 2002) donde se demostró que la presentación visual mediante el uso de imágenes adecuadas  era ventajoso para todos los adultos, independientemente de su estilo de aprendizaje. Incluso en el caso de aquellos con una fuerte preferencia por el procesamiento verbal.
Sin embargo, como hemos dicho, eso no significa que los estilos de aprendizaje no sean importantes. Como escribió Coffield (Coffield, et. al., 2004): “La unidad de consideración y de uso didáctico de los estilos de aprendizaje  debe ser el individuo más que el grupo".
Por lo tanto, aquellos que son responsables de ayudar a otros a aprender, tales como mentores, instructores o entrenadores debieran atender a los estilos y ajustarse en algunos casos a ellos, mientras que los que diseñan la instrucción o enseñan a grupos, debieran ver los estilos de aprendizaje con relativa importancia.
Y aquí es donde entra la metacognición. Si los alumnos son conscientes, primero, de su propio estilo de aprendizaje, fuesen conscientes, segundo, de la necesidad del cambio de los  procedimientos que constituyen su estilo o de consolidarlos y potenciarlos, y por último de sus propias capacidades para llevar de forma autónoma ese cambio o de la necesidad de adquirirlas (capacidades metacognitivas) estaríamos en presencia de la cuestión clave para abordar el resto de competencias del pensamiento computacional para la mayor parte de los alumnos.
El argumento para señalar la importancia de la metacognición, su papel clave, en palabras de David Merrill (2000) es que la mayoría de los estudiantes no son conscientes de sus estilos de aprendizaje y si se deja a sus propios medios, no es probable que empiecen a aprender de nuevas maneras. Por lo tanto, el conocimiento de los estilos de aprendizaje de uno mismo puede ser utilizado para aumentar la auto-conciencia acerca de las fortalezas y debilidades como aprendices que cada uno tiene y por consiguiente para mejorar en el aprendizaje.
Si bien todas las ventajas que se atribuyen a la metacognición (ser consciente de los propios procesos de pensamiento y aprendizaje) pueden ser adquiridas alentando a los estudiantes a adquirir conocimientos acerca de su propio aprendizaje y el de los demás (Coffield, et. Al., 2004), lo importante es estudiar e investigar cómo los alumnos pueden adquirir este conocimientos, formar en habilidades cognitivas.
En el caso del pensamiento computacional la cuestión es cómo los estudiantes pueden adquirir las habilidades metacognitivas específicas, cuáles son las mejores estrategias y cómo pueden detectar cuales son las debilidades y las fortalezas de sus propios estilos y cambiarlas o potenciarlas.
Establecer en qué medida es posible formar en estas habilidades y cómo llevar a cabo este meta-aprendizaje.
Con este apartado dedicado a metacognición  concluimos la serie de los catorce elementos/componentes del pensamiento computacional reseñados en la fig. 1

Fig. 1

Como dijimos al principio queda por desarrollar pormenorizadamente los contenidos en un corpus útil a las distintas modalidades y niveles de formación, así como para la formación de maestros y profesores que los impartan.

Referencias.-



Referencias.-

Clark, D. (2014) Learning Styles & Preferences. http://www.nwlink.com/~donclark/hrd/styles.html
Coffield, F., Moseley, D., Hall, E., Ecclestone, K. (2004). Learning Styles and Pedagogy in Post-16 Learning: A systematic and critical review. www.LSRC.ac.uk: Learning and Skills Research Centre. Retrieved from: http://www.lsda.org.uk/files/PDF/1543.pdf
Constantinidou, F., Baker, S. (2002). Stimulus modality and verbal learning performance in normal aging. Brain and Language, 82(3), 296-311.
Esteban, M. y Zapata, M. (2008, Enero). Estrategias de aprendizaje y eLearning. Un apunte para la fundamentación del diseño educativo en los entornos virtuales de aprendizaje. Consideraciones para la reflexión y el debate. Introducción al estudio de las estrategias y estilos de aprendizaje. RED. Revista de Educación a Distancianúmero 19. Consultado el 04/08/2015 en http://www.um.es/ead/red/19
Keefe, J.W. (1979) Learning style: An overview. NASSP's Student learning styles: Diagnosing and proscribing programs (pp. 1-17). Reston, VA. National Association of Secondary School Principles.
Marzano, R.J. (1998). A theory-based meta-analysis of research on instruction. Mid-continent Regional Educational Laboratory, Aurora, CO.
Merrill, D. (2000). Instructional Strategies and Learning Styles: Which takes Precedence? Trends and Issues in Instructional Technology, R. Reiser and J. Dempsey (Eds.). Prentice Hall.
Stewart, K.L., Felicetti, L.A. (1992). Learning styles of marketing majors. Educational Research Quarterly, 15(2), 15-23.
Thompson-Schill, S., Kraemer, D., Rosenberg, L. (2009). Visual Learners Convert Words To Pictures In The Brain And Vice Versa, Says Psychology Study. University of Pennsylvania. News article retrieved from http://www.upenn.edu/pennnews/news/visual-learners-convert-words-pictures-brain-and-vice-versa-says-penn-psychology-study

No hay comentarios:

Publicar un comentario