Éste post, como sucede en los anteriores y en los siguientes, recoge un aspecto
particular de lo tratado en el artículo La universidad inteligente (Zapata-Ros, 2018) de RED: Revista de Educación a Distancia.
1. La evolución de la enseñanza abierta
universitaria
Estamos hablando, en esta serie de
post, de la universidad inteligente. Y lo primero que asumimos, como después
justificaremos, es que no se puede excluir la universidad inteligente, la que
incorpora los sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje, del contexto de
la universidad y de la enseñanza, en general, abierta. Está
dentro de lo que Willey (2006) llama la itinerancia hacia la apertura (iterating toward openness). Y como tal se inserta dentro de la
evolución de la universidad abierta, desde la propia lógica de su concepción
original.
En 1997 ya el Further Education
Funding Council (FEFC, 1997 p.25; Zapata-Ros, , 2001 p.1) de Gran Bretaña
define la educación a distancia como:
"those on
which students study with specially prepared learning materials for their
private study and are provided with a marking and comment service for their
written work which may be accompanied by some counselling or tutorial support
This definition is intended to cover situations where study is essentially home
based and there is only occasional contact with the institution"
La educación abierta universitaria
tiene tradicionalmente como fin el que se superen las dificultades de
condiciones y organización para el aprendizaje (Zapata-Ros, 2001 p.1). Y esto
se ha constituido en un objetivo para los sistemas educativos universitarios en
las sociedades desarrolladas. Las instituciones, las experiencias que se
desarrollan en ellas y centros de investigación se esmeran en indagar qué
modalidades de organización, con los usos más adecuados de aplicaciones ---affordances---
son más eficaces para obtener los resultados de aprendizaje propuestos para
cada modalidad de estudio, o de rendimiento profesional. Se trata de ofrecer a
los profesores y gestores docentes de la enseñanza superior modalidades de
diseño instruccional que consigan estos objetivos, que faciliten en definitiva
la itinerancia de las situaciones actuales a una enseñanza universitaria
abierta.
La evolución de la enseñanza
abierta universitaria ha sido objeto de estudio en varios trabajos
anteriores. En un artículo (Zapata-Ros, 2017; Zapata-Ros, 2017, December) y en
varios posts (Zapata-Ros, 2017)
Tras lo aparecido en ese
artículo, los herederos de los MOOC finalmente han evolucionado hacia un nuevo
modelo de enseñanza formal universitaria. De forma que tras pasar por varias
fases, han llegado a una situación completamente distinta a la inicial: Se han
convertido en formas de enseñanza universitaria que otorga títulos oficiales de
grado y postgrado, como sucede en los tradicionales. En nada se
diferencian de ellos, si pensamos en todos los efectos que aquellos
conllevaban.
Lo han hecho la
Universidad de Londres y el Imperial College de Londres (a través de Coursera,
con su plataforma y su metodología, y The Open
University a través de Future Learn. En el primer caso son
grados formales y en el segundo son postgrados (másteres) también formales. La
universidad disruptiva es un hecho. Cualquier alumno en Alcalá o en Murcia, o
en Buenos Aires, o México capital puede obtener un grado (licenciatura ) en el
Imperial College de Londres como si fuera un MOOC.
Este post está escrito a partir
de la noticia de Times Higher
Education el 07/03/2018 (Bothwell, March 6,
2018) titulado Coursera ofrecerá títulos de universidades
del Reino Unido.
En él se informa (Bothwell,
March 6, 2018) de nuevos cursos de la Universidad de Londres y del
Imperial College de Londres que incluyen el primer programa de
licenciatura de la plataforma y de másteres oficiales también con el soporte y
la metodología de Coursera.
En particular la plataforma de
aprendizaje en línea Coursera se nos dice está lista para ofrecer sus primeros
títulos de universidades del Reino Unido, incluido su primer programa de
licenciatura: Un grado en Ciencias de la Computación de la Universidad de
Londres (Goldsmiths)
y un nuevo máster de salud pública en el Imperial
College de Londres. Además de cuatro nuevos títulos de máster de
instituciones estadounidenses, incluidos programas de informática de la
Universidad Estatal de Arizona y la Universidad
de Illinois en Urbana-Champaign , y títulos de ciencias de la
información y salud pública de la Universidad
de Michigan. Coursera igualmente anuncia que el número de grados
disponibles a través de su plataforma se elevará a diez, a lo largo de este año
y en 2019.
Con respecto a esta plataforma,
esto significa la culminación de un proceso que se inició con los MOOC,
continuó con los MOOC con diseño instruccional de Fink (2003) y clásico, y por
último con Credentials, College Credits y Microdegrees. Reflejan pues la
evolución de las plataformas de aprendizaje en línea desde sus raíces,
ofreciendo cursos gratuitos masivos abiertos en línea, hasta ahora que
ofrecen programas acreditados y pagados de títulos oficiales
universitarios completos.
Este punto, en el que Coursera
lanza un grado, significa un hito, marca la culminación de una fase clave en un
proceso. Después vendrán otros grados que ya se han iniciado. Pero antes ya
existían títulos oficiales universitarios sobre marcos y con metodologías de
plataformas de estudios abiertos online. Antes que los grados del Reino Unido
puestos en marcha por Coursera, la gran plataforma con sede en el Reino
Unido Future Learn, propiedad de The Open
University, lanzó una serie de
postgrados en su plataforma y con su estilo, en la Universidad
de Coventry el año pasado. Future Learn también
ofrece títulos oficiales de másteres en las universidades Deakin y Murdoch en
Australia.
Así el esquema de la evolución de
la enseñanza abierta universitaria, ahora quedaría pues completo, en este
ciclo, con la inclusión de estudios formales de grado y postgrado, en esta
línea del tiempo:
Fig. 1 (Hacer clic sobre la imagen para ver tamaño original)
Con
lo visto en el apartado anterior el esquema de la evolución de los entornos
inteligentes de aprendizaje quedaría:
Fig.
2
2. Cómo la inteligencia artificial puede beneficiar a
las universidades
La IA en general, y los sistemas
inteligentes de gestión del aprendizaje, como caso particular de los sistemas
de aprendizaje adaptativo, en particular, se espera que tengan un enorme efecto
a largo plazo en tres campos de la educación universitaria: En la docencia, en
el rendimiento de los alumnos y en el abandono escolar.
Como veremos en el apartado de
experiencias, estas expectativas han sido confirmadas por los resultados de los
cursos realizados en la Universidad Estatal de Arizona en otoño de 2015, y por
el correspondiente informe (Clark, February 19, 2016) donde el
curso Biology 100 (BIO100), realizado como aprendizaje mixto en
la plataforma CogBooks, se estudió en detalle.
Las evidencias obtenidas fueron
sobre los objetivos siguientes, que por otro lado constituyen la preocupación
principal de las autoridades y gestores universitarios:
- aumentar el logro individual
- reducir las tasas de deserción escolar
- mantener la motivación del estudiante
- aumentar la efectividad del docente
Respecto del primero, mejorar los
resultados del aprendizaje, esta gráfica con expresión del tamaño de la muestra
es elocuente:
Fig.
3
Respecto del abandono
Fig.4
A la disminución del abandono, el
aumento del éxito en el rendimiento en el aprendizaje, la satisfacción y el rendimiento
docente habría que añadir obviamente lo que se supone objetivo implícito de las
universidades: Aumentar la eficiencia de los aprendizajes obtenidos por los
alumnos más allá del límite actual, superando barreras y dificultades que de
otra forma no desaparecerían.
Pero no solamente están los
beneficios que se derivan del uso de los entornos inteligentes para la mejora
del rendimiento educativo que directamente proporciona la ayuda pedagógica. Hay
otros beneficios que podríamos resumir en los cuatro ítems siguientes:
La Educación Superior (ES) en nuestro entorno está en una posición
ideal para preparar a los estudiantes para el mundo de la Inteligencia
Artificial
Hay muchos nichos profesionales
emergentes bajo el paraguas de la IA. Tradicionalmente la Universidad ha provisto
de capacitación para los nuevos roles profesionales, máxime estos tan cercanos
a ciencias y desarrollos teóricos básicos. En primer lugar, hay un nuevo rol
para que la Educación Superior dote de equipamiento a los graduados para que
trabajen efectivamente junto con sistemas artificialmente inteligentes.
Por lo tanto, los profesores
universitarios deben garantizar, no solo para las titulaciones nuevas, sino
también para las que tienen dominios de actuación tradicionales, que los
estudiantes ingresen al lugar de trabajo con una comprensión de las
competencias y de las limitaciones de AI, y la capacidad de continuar
aprendiendo a medida que AI desarrolla y continúa cambiando los roles y las
expectativas del lugar de trabajo.
La universidad no puede quedar al
margen de esta oportunidad. Conlleva un riesgo similar al que las ingenierías
no hubiesen adoptado los temas concernientes a los nuevos medios de transporte
o los nuevos materiales como objetivos de capacitación y de investigación.
La IA puede ayudar a resolver grandes desafíos que la ES tiene en la
Sociedad del Conocimiento, particularmente los que plantean las innovaciones
disruptivas
En el terreno estratégico de la
política universitaria, la Inteligencia Artificial puede proporcionar parte de
la solución a los grandes desafíos con los que habitualmente se enfrenta la
toma de decisiones de las universidades. Por ejemplo, el proceso de la
enorme cantidad de datos educativos, cada vez mayor, sobre estudiantes. Datos
que tienen disponibles las universidades.
Numerosos trabajos (Parr,
February 28, 2013) han investigado los patrones sobre la actividad de los
estudiantes, sobre datos que rutinariamente son registrados y analizados por
las universidades usando "análisis de patrones de aprendizaje". Hasta
ahora, estos análisis se usan principalmente para predecir qué estudiantes
podrían fallar o abandonar. Pero, como hemos visto, el potencial principal es
en el apoyo a la tutoría, que a partir del análisis de los procesos de
aprendizaje de los alumnos individualmente, proporcione intervenciones
oportunas en tiempo real para ayudarles.
La investigación que se realice en la universidad sobre IA, puede ser
una parte clave y estratégica de la revolución de la IA en España, o en el país
y en la sociedad, en particular, donde se desarrolle. En particular en el
ámbito de la Educación
Los investigadores y los
educadores de la universidad son las personas y poseen los recursos de
conocimiento clave para ayudar al país donde se ubiquen y a su economía a
desarrollar el tipo correcto de sistemas de inteligencia artificial en los
distintos ámbitos y servicios pero también en particular para su uso en
educación, y debe hacerse sin demora.
Las universidades están ubicadas en el contexto correcto para
investigar la IA
El contexto es una variable clave
para la adquisición del conocimiento y es por tanto un factor básico en la
efectividad de la educación. Los partidarios del aprendizaje situado señalan
que es el factor más importante y algunas universidades de excelencia como Cambridge
u Oxford así lo estiman.
El contexto, en este sentido, se
puede definir como la combinación de personas, entornos, conocimiento,
tecnología y recursos que constituyen una parte esencial de las
interacciones de cada estudiante con el resto y con el mundo real. Son
variables relevantes que intervienen en el éxito educativo de cada
estudiante. Los desarrolladores de la IA deben conocer y trabajar por
tanto el modelado contextual que permita a las herramientas de IA
determinar cómo y por qué lo que funciona en una universidad no funciona en
otra. Y no trasplantar esquemas y patrones de forma mecánica
La Educación Superior debe
enfrentarse pues al desafío de la investigación de modelado contextual.
Resumiendo, la Inteligencia
Artificial tiene el potencial de aportar grandes beneficios a la universidad. Sin
embargo, solo cosecharemos estos beneficios si desarrollamos y usamos la IA
como una innovación, es decir de una forma eficiente (Linden
& Fenn, 2003).
Referencias
Bothwell, E. (March 6, 2018).
Coursera to offer degrees from UK universities. Times Higher Education
https://www.timeshighereducation.com/news/coursera-offer-degrees-uk-universities.
Clark, D. (February 19,
2016) 10 powerful results from Adaptive (AI) learning trial at ASU. Plan B.
http://donaldclarkplanb.blogspot.com.es/2016/02/10-powerful-results-from-adaptive-ai.html
Clark, D. (JANUARY 13, 2016). 5 level taxonomy of AI in learning (with real
examples). Plan B.
http://donaldclarkplanb.blogspot.com.es/search?q=ai+taxonomy
FEFC (1997). How to Apply for
Funding. Bristol: Further Education Funding Council.
Linden,
A., & Fenn, J. (2003). Understanding Gartner’s hype cycles. Strategic
Analysis Report Nº R-20-1971. Gartner, Inc.
Parr, C.
(February 28, 2013). Universities mine institutional data in search of gold
Analysis of information on staff and students can help to improve recruitment
and retention. Times
Higher Education. https://www.timeshighereducation.com/news/universities-mine-institutional-data-in-search-of-gold/2002053.article.
Wiley, D. (2006). Open source, openness, and higher
education. Innovate: Journal of Online
Education, 3(1), 1. https://nsuworks.nova.edu/cgi/viewcontent.cgi?referer=https://scholar.google.es/&httpsredir=1&article=1112&context=innovate
Zapata-Ros, M. (2001). Formación abierta ya distancia a través de redes
digitales: Modelos de redes de aprendizaje. RED: Revista de Educación a Distancia, (1).
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la sociedad del conocimiento. Desafíos y disrupciones. Virtualidad,
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Zapata-Ros, M. (2017).
Latinoamérica y la educación superior en la encrucijada de la Sociedad del
Conocimiento. Desafíos y disrupciones. RED de Hypotheses. Retrieved from
https://red.hypotheses.org/1011
Zapata-Ros, M. (2018). La universidad
inteligente. RED. Revista de Educación a
Distancia, 57(10). Consultado el (dd/mm/aaaa) en http://www.um.es/ead/red/57/zapata2.pdf
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