Si hablamos de tecnología educativa o simplemente de educación, nada mejor que este símbolo para ilustrar un post sobre innovaciones y tendencias. Lo hacemos pues como pequeño homenaje a los países asiáticos que tan notoriamente están situados en los rankings de rendimiento educativo en todos los niveles, por el uso de metodologías basadas en el dominio (Mastery learning) y por el auge de metodologías desenchufadas para la adquisición del pensamiento computacional.
Lo que sigue es sólo una percepción personal de cuáles van a ser las tendencias más relevantes. Por supuesto no tiene más fundamento que el horóscopo chino. Se basa exclusivamente en lo leído y escrito por el titular de este humilde blog, y por su interpretación, además de por su experiencia directa como profesor.
Tendencias.-
1. Ecologías del aprendizaje. Bajo este denominador se agrupan diversas tendencias con un factor común: la premisa de que el contexto en el que tiene lugar el aprendizaje ejerce una enorme influencia en los alumnos y en su desarrollo educativo. Está explicado en The Ecology of Learning. Several Streams of Research Take a Broad Approach to Understanding the Learning Process. Esta perspectiva no es nueva, ahora la diferencia es que está estructurada en su abordamiento y cobra un sentido nuevo con los entornos tecnológicos de aprendizaje. Tiene sus raíces en la producción de pensadores seminales como John Dewey, Jean Piaget, Lev Semenovich Vgotsky y Kurt Lewin. E implica poderosas novedades sobre cómo se maneja la enseñanza y se logra el aprendizaje cuando transciende del individuo, en su origen, como causa de su formación, en su proyección y en su naturaleza interactiva. Ahí incluimos perspectivas pedagógicas como son el desarrollo en contexto y el aprendizaje situado. Posteriormente organizaré todo esto en un esquema.
2. En relación con lo anterior, se abrirá paso una versión de la Inteligencia Artificial que tiene que ver con entornos inteligentes de aprendizaje (considerados estos como una evolución de los entornos adaptativos y de los entornos sensibles de contexto) y con los algoritmos de recomendación.
3. Pensamiento computacional. De forma efímera el pensamiento computacional tendrá una vigencia fuerte considerado como el aprendizaje precoz de la programación, de la codificación. Pero cada vez se irán imponiendo modalidades de pensamiento computacional que tendrán sentido como una nueva alfabetización en una nueva cultura y como una competencia clave, en el sentido que hemos descrito en otros lugares, en la línea que por ahora preconizamos Grove y un servidor: Como acumulación de diversas habilidades conexas por el sentido que les atribuye ser útiles a este tipo de pensamiento, el que sirve para hacer cosas y que funcionen. Igualmente vendrán otras iniciativas colaterales o básicas, como el unpplugged, la robótica educativa o el desarrollo de habilidades de algoritmia próximas a la IA. Pero siempre encaminadas al desarrollo de un pensamiento computacional de estas características.
4. En general se van a marcar más las diferencias entre aprendizaje superficial y aprendizaje profundo. En la Sociedad del Conocimiento, en una primera etapa de Internet y las redes, una característica notable de su desarrollo ha consistido en un auge de la banalidad y de la irrelevancia. Los mitos, incluso los educativos han proliferado en la red y han permeabilizado las instituciones educativas y las investigativas, contaminándolas de distinta forma. Una en la aplicación de supuestos principios y procedimientos educativos derivados de ella, y otra en la naturaleza de los propios contenidos. Tradicionalmente la diferencia entre lo que llaman aprendizaje "profundo" y "superficial" se basa en que el aprendizaje profundo se acepta como un aprendizaje que va más allá de la memorización y llega a una comprensión más completa de los conceptos y las ideas, los resultados de las decisiones fundamentales que los instructores toman sobre cómo funcionarán sus cursos (por ejemplo, el tipo de tareas y exámenes que se plantean). Pero actualmente la frontera no está sólo en la asimilación puramente memorística, o incluso en una comprensión débil o lineal, en contraposición a la auténtica adquisición de conocimiento, la que conlleva atribución de sentido y ejecución con autonomía de lo aprendido, sino que también abarca el sentido crítico, el discernimiento entre lo consistente y lógico de lo que no lo es o la metacognición. No es sólo una aplicación a los humanos de un concepto, el deep learning, que se definió pensando en las máquinas, sino una forma de aprender que va más allá de la memorización y la aplicación de patrones triviales en el aprendizaje.
5. En la educación universitaria
tendrán cada vez más vigencia las microacreditaciones como evolución de las tendencias disruptivas que tuvieron su primera y
efímera manifestación con los MOOC. Ahora estamos entrando en la fase de adopción temprana de las microacreditaciones
por los primeros sistemas formales.
6. Declive de los LMS que son sustituidos por nuevas formas de gestionar la docencia y el aprendizaje. Por sistemas de tipo social e inteligente. Ver Por qué las universidades empiezan a no utilizar los campus virtuales tradicionales (los LMS) de forma relevante. ¿Cómo están siendo sustituidos?
7. Y siempre y en todos los casos se impondrá la necesidad del diseño instruccional como forma de afrontar los demás desafíos. (Ver El entorno virtual de aprendizaje y el diseño instruccional)
8. Por último cobrará cada vez más importancia la necesidad, que aflora ahora como emergencia, de nuevas Learning theories, que sistematicen y den sentido a experiencias y a investigaciones educativas con todos estos medios y entornos. Ver el próximo número de RED: Theories of learning andinstructional theory for digital education.
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