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La inversión en tecnología educativa se multiplica por 4
A medida que la pandemia desplazó la educación de las aulas físicas a sus homólogas virtuales, la inversión en tecnologías educativas -o edtech- ha crecido exponencialmente. En 2021 se invirtieron 8.200 millones de dólares, casi cuatro veces más que en 2020.1
La aparición de la educación digital no sólo ha hecho más accesible el aprendizaje a gran escala, sino que ha creado nuevas posibilidades para impartirlo. Siete de cada diez profesores encuestados respondieron que el uso de las tecnologías educativas digitales en el aula les permite hacer "más cosas que nunca "2. Y solo han tenido una muestra de lo que está por venir.
El aprendizaje personalizado puede aumentar el éxito académico, siempre que demos el salto
De los muchos potenciales innovadores de la tecnología educativa en el horizonte, quizá el más prometedor sea el aprendizaje personalizado. La tecnología educativa permite un modelo flexible de aprendizaje personalizado mediante la evaluación continua del rendimiento y el suministro de información en tiempo real para ofrecer el material adecuado, de la forma adecuada y en el momento oportuno.
La personalización también ofrece a los alumnos más autonomía para determinar su propio itinerario de aprendizaje, permitiéndoles decidir por sí mismos qué aprenden y cómo hacerlo. Los alumnos prosperan cuando disponen de esta autonomía: un estudio realizado con 5.539 estudiantes reveló que el aprendizaje personalizado se tradujo en un aumento significativo de 3 percentiles en las puntuaciones de matemáticas.3
Sin embargo, la adopción de la tecnología educativa personalizada sigue siendo escasa. El sesenta por ciento de los profesores estadounidenses nunca o casi nunca utilizan tecnologías digitales que permitan a los alumnos aprender a su propio ritmo.4 Si los desarrolladores de tecnología educativa quieren que sus productos se adopten a gran escala, deben dirigirse a los profesores.
Pueden empezar con intervenciones pedagógicas personalizadas.
Superar el desfase en la aplicación proporcionando a los profesores una orientación clara
La personalización ofrece una visión audaz de lo que podría ser la educación. Imaginemos un aula en la que los alumnos puedan progresar a su propio ritmo, dedicarse a contenidos que les interesen y recibir una enseñanza personalizada para superar los obstáculos del aprendizaje. La personalización también puede tener un enorme impacto en los estudiantes marginados que se quedan al margen y, si se hace correctamente, puede motivarlos para que terminen la escuela y superen los límites socioeconómicos.
Los obstáculos del aprendizaje digital personalizado
Pero un informe de 2018 de CRPE, financiado por la Fundación Bill y Melinda Gates, descubrió que a los profesores no se les proporcionaban estrategias ni apoyo para implementar el aprendizaje personalizado en sus aulas.5 Al ser abandonados a su suerte, los profesores a menudo tenían que sacrificar enfoques de enseñanza más rigurosos por experimentar con estructuras de aula y estándares de enseñanza alternativos. Las incoherencias en la enseñanza personalizada debidas a la falta de directrices claras fueron fuente de frustración tanto para los profesores como para los alumnos, y como resultado, el aprendizaje personalizado no solía desarrollarse más allá de los estudios piloto iniciales.
Esta es una lección clara para los desarrolladores de tecnología educativa: para aumentar la eficacia y la adopción generalizada de sus productos, necesitan dotar a los educadores de estrategias claras para apoyar a los estudiantes de forma personalizada.
Para ello, el diseño de la tecnología educativa puede incorporar marcos conductuales que mapeen las barreras a los resultados educativos y diseñen estrategias de enseñanza personalizadas que las aborden.
Diseñar tecnología educativa adaptada al comportamiento
Incorporar conocimientos sobre el comportamiento a las tecnologías educativas mejora los resultados del aprendizaje y, de hecho, muchos productos de aprendizaje digital ya lo hacen. La tecnología educativa adaptativa adapta el ritmo y la dificultad del material de aprendizaje para mantener a los alumnos en su zona de desarrollo próximo. La tecnología educativa también puede aplicar estrategias de aprendizaje espaciado para mejorar la retención de conceptos y competencias clave.
Pero cuando se trata de aplicar los marcos de la ciencia del comportamiento para proporcionar a los educadores directrices claras sobre cómo impartir una enseñanza personalizada, la tecnología educativa sigue siendo deficiente. Entonces, ¿cómo puede la ciencia del comportamiento informar las intervenciones de enseñanza personalizada?
Aplicación del marco COM-B al diseño de intervenciones pedagógicas personalizadas
El modelo COM-B ofrece un marco flexible para diseñar intervenciones conductuales. Postula que hay tres motores principales para cualquier comportamiento:
- Capacidad: la habilidad física y psicológica para ejecutar un comportamiento.
- Oportunidad: los factores ambientales y sociales que permiten un comportamiento
- Motivación: el impulso interno para ejecutar un comportamiento
Dado que cualquier comportamiento depende de cada uno de estos factores, lograr un resultado educativo deseado implica identificar cuál de estos tres factores falta y, a continuación, poner en marcha una intervención que lo aborde.
Aplicado a un entorno educativo, el modelo COM-B funciona en sentido inverso, a partir de un resultado de aprendizaje que no se está alcanzando, como el escaso compromiso de los estudiantes o su bajo progreso en el aprendizaje, y especifica cómo superar la barrera que se ha identificado.
![flow of the COM-B model applied to edtech](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimages.prismic.io%2Fthedecisionlab%2Fa6657d24-1dcc-4831-959c-314c56563a7a_Images%2Bfor%2BInsights%2B%2528May%2B19%2529%2B-%2BE.png%3Fauto%3Dcompress%2Cformat%26rect%3D0%2C0%2C960%2C540%26w%3D960%26h%3D540&w=1920&q=75)
La ventaja de combinar el modelo COM-B con la tecnología educativa
Mediante el seguimiento del progreso de los alumnos y la identificación de patrones en sus hábitos y toma de decisiones, la tecnología educativa proporciona información detallada sobre los retos a los que se enfrenta un estudiante. La ciencia del comportamiento identifica entonces qué intervención pedagógica sería más eficaz, y puede proporcionar a los educadores recomendaciones personalizadas sobre cómo apoyar las necesidades de un estudiante.
Esto puede incluir sugerencias detalladas sobre qué intervención aplicar y cómo adaptarla al estilo de aprendizaje, los intereses y los rasgos de comportamiento del alumno. Tras aplicar una estrategia didáctica, el profesor y el alumno reciben información inmediata para evaluar el éxito de la intervención. Esto permite un proceso iterativo para dar a los estudiantes un apoyo personalizado, que proporciona a los educadores una mayor claridad y confianza en sus métodos de enseñanza.
En la práctica: Los microviajes pueden ayudar a perfeccionar las estrategias pedagógicas
¿Qué aspecto tiene la tecnología educativa aplicada y adaptada al comportamiento?
Imagine una tecnología digital que desglosa los objetivos de aprendizaje en "microviajes" que ofrecen a los profesores una visión panorámica del progreso de sus alumnos. Estos microviajes ofrecen una cronología de los progresos de un alumno en una asignatura, identificando los aspectos en los que ha tenido más dificultades y aquellos en los que ha necesitado apoyo.
En cada uno de estos puntos de contacto, se notifica al educador que el alumno necesita ayuda y se aplica una intervención pedagógica basada en una recomendación personalizada de la tecnología digital. La eficacia de esta intervención se evaluaría mediante el seguimiento del progreso posterior del alumno.
Y no olvides el marco.
Al llevar un registro histórico de los distintos métodos de enseñanza y de si tuvieron éxito, los educadores adquieren una valiosa perspectiva para saber cómo pueden ayudar mejor a sus alumnos. Con el tiempo, los profesores pueden llegar a intuir cómo tratar a los distintos tipos de alumnos y los retos específicos a los que se enfrentan.
La aplicación de marcos conductuales a la tecnología educativa ayuda a eliminar las conjeturas del aprendizaje personalizado. Pero para que estos productos sean aún más eficaces, los desarrolladores deben asegurarse de que sus soluciones integran la investigación de las ciencias del aprendizaje y los comentarios de sus principales usuarios: profesores y alumnos.
Utilizar los marcos de las ciencias del comportamiento para fomentar la participación de los profesores
El auge de las tecnologías de aprendizaje personalizado está dando a la educación una renovación muy necesaria. Para liberar todo el potencial de la personalización, los desarrolladores de tecnología educativa pueden aplicar el marco COM-B para diseñar intervenciones pedagógicas personalizadas que se adapten a las necesidades y preferencias de los alumnos. Al aprovechar las estrategias de enseñanza basadas en pruebas que incorporan las opiniones de los usuarios, las tecnologías educativas tienen la oportunidad de potenciar tanto a los profesores como a los alumnos.
The Decision Lab es una consultoría orientada a la investigación que utiliza la ciencia del comportamiento para promover el bien social. Trabajamos con líderes del sector de la tecnología educativa, como la Fundación Gates, para ayudar a estudiantes y educadores a prosperar en el futuro del aprendizaje. Si desea ayudarnos a ofrecer una educación de alto nivel a los estudiantes de todo el mundo, póngase en contacto con nosotros.
References
- Wan, T. (2022, 8 de marzo). US Edtech's roaring twenties begins with $8.2 billion invested in 2021. Medium. Recuperado el 5 de mayo de 2022, de https://medium.com/reach-capital/us-edtechs-roaring-twenties-begins-with-8-2-billion-invested-in-2021-99f01a662280.
- Servicio Público de Radiodifusión. (sin fecha). PBS survey finds teachers are embracing digital resources to propel student learning. PBS. Obtenido el 5 de mayo de 2022, del sitio Web: https://www.pbs.org/about/about-pbs/blogs/news/pbs-survey-finds-teachers-are-embracing-digital-resources-to-propel-student-learning/.
- Pane, John F., Elizabeth D. Steiner, Matthew D. Baird, Laura S. Hamilton y Joseph D. Pane. (2017). Cómo afecta el aprendizaje personalizado al rendimiento de los estudiantes?". Santa Mónica, CA: RAND Corporation https://www.rand.org/pubs/research_briefs/RB9994.html.
- Klein, A. (2021, 15 de enero). Datos: Esto es lo que piensan los educadores sobre el aprendizaje personalizado. Education Week. Obtenido el 5 de mayo de 2022, del sitio Web: https://www.edweek.org/leadership/data-heres-what-educators-think-about-personalized-learning/2019/11.
- Gross, Betheny, y DeArmond, Michael. (2018). Aprendizaje personalizado en una encrucijada: Early Lessons from the Next Generation Systems Initiative and the Regional Funds for Breakthrough Schools Initiative. CRPE. https://crpe.org/wp-content/uploads/crpe-personalized-learning-at-crossroads.pdf