A través de redes como edX, la plataforma educativa cofundada por la Universidad de Harvard y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), los MOOC (cursos masivos abiertos en línea) son ya habituales, y gran parte del aprendizaje se ha digitalizado.
Ya sea de forma directa (totalmente en línea) o híbrida (un curso presencial que utiliza un sistema de gestión del aprendizaje para tareas administrativas básicas o funciones más sofisticadas, como evaluaciones o foros de debate), el profesorado y el alumnado trabajan en un nuevo tipo de aula.
Pero el campo es joven, y el aula de nueva generación a menudo funciona también como laboratorio. Con millones de estudiantes y docentes de todo el mundo que aprovechan una amplia oferta de cursos en línea gratuitos o de bajo coste, los investigadores estudian el rastro de información que resulta, desde los clics del ratón hasta las publicaciones en los foros, para comprender qué, cómo e incluso si el alumnado está aprendiendo.
Andrew Ho, profesor de la Escuela de Posgrado en Educación de Harvard y presidente del comité de investigación de HarvardX , e Isaac Chuang, profesor de Física y de Ingeniería Eléctrica del MIT y vicedecano asociado de aprendizaje digital, han estado a la vanguardia de este campo interdisciplinar, habiendo coescrito varios estudios de investigación de referencia sobre los estudiantes de MOOC. Al inicio del curso académico, respondieron conjuntamente a preguntas sobre las oportunidades y los retos de la ciencia del aprendizaje.
GAZETTE: El aprendizaje en línea e interactivo no es nuevo, como tampoco lo es la investigación educativa. Sin embargo, con el auge de los MOOC existe la sensación de que algo ha cambiado. ¿Por qué? ¿En qué se diferencia esta investigación de lo que se haría o podría hacerse en un aula presencial?
HO AND CHUANG: El aula de los MOOC no se parece a ningún aula física del mundo. Ha reducido las barreras del aprendizaje en el espacio y el tiempo. Como resultado, no solo tenemos muchos estudiantes, sino una diversidad y una asincronía increíbles. Y los datos que tenemos sobre su comportamiento son más ricos que los de la mayoría de las aulas convencionales. La diversidad de formación y de motivaciones de los estudiantes supone un reto para el análisis, porque los objetivos de un docente y de una institución pueden no coincidir, ni tienen por qué hacerlo, con los del estudiante. En nuestra propia investigación, en lugar de partir de la premisa de que los estudiantes de MOOC constituyen un bloque monolítico, partimos de la pregunta: ¿quién es cada uno de ustedes y por qué está cada uno aquí?
GAZETTE: Más allá de los estudiantes, ¿qué es diferente en la forma en que se produce el aprendizaje en un entorno digital? Por ejemplo, ¿cuál es la situación de las funciones novedosas (y a veces controvertidas) como la calificación automática y la evaluación entre pares?
HO AND CHUANG: La calificación automática de los problemas es una característica central de los cursos de MITx y HarvardX en edX, para una amplia variedad de tipos de problemas, que incluyen no solo preguntas de opción múltiple, sino también ecuaciones matemáticas sofisticadas, el etiquetado de imágenes y código de programación informática. Más allá de una calificación precisa, muchas de las tareas de evaluación también están diseñadas para fomentar la retroalimentación y el aprendizaje. El aprendizaje automático ha sido útil para ello, por ejemplo, para analizar patrones dentro de respuestas comunes y generar pistas y orientaciones automáticas personalizadas para cada estudiante. Al principio, los MOOC también experimentaron con el aprendizaje automático para calificar ensayos de texto libre, pero la evaluación entre pares ha sustituido en gran medida a este método, con el reconocimiento de que una de las mejores formas de aprender es enseñar a otros, incluidos los compañeros.
GAZETTE: Más allá de las afirmaciones exageradas como «los robots se están haciendo cargo de la enseñanza», ¿cuáles son algunos de los riesgos de la evaluación en línea y de los cursos abiertos en línea en términos más generales? Ustedes dos coescribieron recientemente un informe de investigación sobre nuevas formas en que los estudiantes pueden hacer trampa.
HO AND CHUANG: Solo hay riesgos si hay algo en juego. Lo que hemos observado es que algunos estudiantes se toman muy en serio las certificaciones de MOOC, tan en serio que están dispuestos a hacer trampa para obtenerlas. Nuestra investigación sobre lo que denominamos CAMEO (copiar respuestas utilizando múltiples existencias en línea) orientará el cambio de las políticas de asignación de certificados (detección), así como el diseño de los cursos y de la plataforma (prevención). Por ejemplo, es posible que los códigos de honor se muestren y apliquen de forma más destacada, o que la supervisión virtual de los exámenes se generalice. Y los cursos pueden optar por utilizar más aleatorización, presentando a cada estudiante problemas distintos. El reto consiste en equilibrar el coste y el diseño de las medidas preventivas con la oferta de oportunidades para aprender. Muchas técnicas que previenen la trampa también restringen las oportunidades de aprendizaje.
GAZETTE: Por el lado positivo, con las plataformas de educación digital hay más formas de que el profesorado y el alumnado sigan el progreso o realicen análisis a través de los llamados «paneles de aprendizaje». ¿Cómo se pueden utilizar mejor estos paneles?
HO AND CHUANG: La mayoría de los paneles asumen que los estudiantes están presentes y comparten intenciones concretas de aprender. Esto suele representar un subconjunto muy pequeño de la población de MOOC. El reto consiste en diseñar tareas de aprendizaje que se perciban como agradables y valiosas, e integrar la retroalimentación como parte de esa experiencia. Idealmente, no tendríamos que hacer clic para llegar a un panel. Sabríamos dónde estamos y qué necesitamos hacer gracias a la retroalimentación inmediata durante el proceso de aprendizaje.
GAZETTE: Y, sin embargo, aunque estas nuevas herramientas pueden resultar estimulantes, no todo el profesorado ni todos los docentes son expertos en aprendizaje o en minería de datos. ¿Cuáles son algunas formas sencillas de incorporar la retroalimentación digital en el aula universitaria?
HO AND CHUANG: Empiece por utilizar los datos para responder a preguntas que a los docentes o a los estudiantes les importan. ¿Están prestando atención los estudiantes? ¿Por qué estudiantes debería preocuparme? ¿Cómo voy? ¿Qué recursos han ayudado a estudiantes similares? Necesitamos que las respuestas a estas preguntas sean precisas y visibles. Una de nuestras esperanzas es que plataformas de aprendizaje en línea como edX faciliten a los docentes el uso de contenidos bien diseñados, guiados por estas respuestas, para mejorar su enseñanza en el aula.
Este artículo se publica en colaboración con Harvard Gazette. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
Para mantenerse al día con la Agenda suscríbase a nuestro boletín semanal.
Autor: Andrew Ho es profesor de la Escuela de Posgrado en Educación de Harvard y presidente del comité de investigación de HarvardX. Isaac Chuang es profesor de Física, profesor de Ingeniería Eléctrica y vicedecano asociado de aprendizaje digital del MIT.
Imagen: Un niño de primer grado utiliza un portátil nuevo como parte del proyecto Canaima en una escuela bolivariana en Caracas, el 23 de septiembre de 2009. REUTERS/Jorge Silva
