Desafíos y responsabilidades del profesorado en la innovación docente

 Por Ángel Fidalgo

Se afirma que la innovación sigue patrones comunes, sin importar el sector en el que se aplique. Esto es cierto en algunos aspectos, como su definición conceptual, donde se encuentran términos como cambio, planificación y mejora. A pesar de estas similitudes, la innovación en la educación tiene particularidades, siendo una de ellas la responsabilidad de tomar la decisión de innovar, la cual recae en el «trabajador», en el último eslabón de la organización, es decir, en el personal docente. Es el profesorado quien analiza, decide y aplica la innovación.

En cualquier otro sector, la toma de decisiones sobre la innovación, qué hacer en caso afirmativo y su ejecución, recae en los responsables de la organización, quienes cuentan con expertos para evaluar costos, oportunidades y esfuerzos. Sin embargo, en el ámbito educativo, la responsabilidad descansa en el trabajador, quien está directamente vinculado con los estudiantes a diario. Aunque la institución puede permitir la implementación de innovaciones, raramente decide qué hacer o proporciona financiación suficiente.

Es cierto que, para llevar a cabo una innovación que sirva para prestar un mejor servicio, los implicados en el mismo tienen mucho que decir: qué cosas no funcionan, cuáles llevan asociado mucho esfuerzo, qué mejoras serían deseables, qué recursos están obsoletos, etc. Pero, desde luego, no la llevan a cabo porque ni tienen recursos para ello, ni conocen cuál es el estado del arte a nivel mundial, ni tienen por qué saber cómo se hace la innovación.

A pesar de estos desafíos, muchos profesores llevan a cabo innovaciones en sus aulas y asignaturas, aunque a menudo lo hacen sin saber si dicha innovación ya se ha realizado (y por tanto no tienen que comenzar de “cero”), si realmente es innovación, o incluso, si es una primicia mundial. Esta situación contribuye a que la innovación docente tenga un impacto limitado en comparación con la innovación en otros sectores, progresando lentamente e incluso realizando esfuerzos duplicados por parte de diferentes profesores.

¿Cómo abordar esta situación? Una solución efectiva es seguir procesos que consideren estos desafíos. En nuestro caso, seguimos el método MAIN, que proporciona una secuencia de procesos diseñados para reducir el esfuerzo en la implementación de la innovación y garantizar el impacto en la mejora deseada.

De las tres palabras asociadas a la innovación: «decidir hacer el cambio» y «la mejora deseada» sigue siendo una decisión del propio profesorado; la tercera, «el cambio planificado que conduce a la mejora,» puede ser aportada por métodos como MAIN.

Tomado de Innovación educativa

Convocada la I edición del ‘Premio García Aretio a la Innovación en la Práctica Docente en la Educación Superior a Distancia y Virtual’

 

La Asociación Iberoamericana de Educación Superior a Distancia (AIESAD) ha lanzado la convocatoria para el I Premio García Aretio a la Innovación de la Práctica Docente en la Educación Superior a Distancia y Virtual, un galardón que nace como homenaje al catedrático emérito de la UNED Lorenzo García Aretio -reconocido por su incalculable contribución a la Educación Superior Abierta y a Distancia en el mundo- y que busca premiar y promover la innovación en la educación virtual en Iberoamérica. Las candidaturas podrán presentarse a título individual o promovidas por terceras personas hasta el próximo 15 de marzo. Según la AIESAD, el premio encarna su compromiso institucional con la promoción de la educación a distancia y virtual en la región y busca perpetuar el legado académico de García Aretio como ejemplo inspirador para los docentes de la región.

 

La convocatoria, dirigida a docentes de Educación Superior con estudios mínimos de maestría verificables, invita a los interesados a nominar candidatos que destaquen por su innovadora práctica docente en la Educación Superior a Distancia y Virtual. Los proyectos serán evaluados por un comité conformado por personalidades de reconocida trayectoria en Iberoamérica, quienes seleccionarán los tres mejores proyectos, premiándolos por su impacto y excelencia. Los galardones podrán reconocer tanto innovaciones individuales como colectivas en la práctica docente.

 

Un legado de excelencia en Educación a Distancia

 

El profesor Lorenzo García Aretio, catedrático emérito de la UNED, es una figura destacada en el ámbito de la educación a distancia. Además de su excelente labor académica, García Aretio ha sido titular de la Cátedra UNESCO de Educación a Distancia, de la que actualmente es presidente de honor, contribuyendo significativamente al avance de esta modalidad educativa a nivel internacional. Además, dirige la Revista Iberoamericana de Educación a Distancia (RIED), editada por la AIESAD, asociación con la que mantiene un sólido vínculo académico desde sus inicios y que le homenajeó, junto con la UNED, en noviembre de 2021.

 

Doctor en Ciencias de la Educación con premio extraordinario, García Aretio ha desempeñado varios cargos académicos de importancia en la UNED: decano de la Facultad de Educación de 2003 a 2012, director adjunto del Programa de Formación del Profesorado, coordinador general de Planes de Estudio y director del Instituto Universitario de Educación a Distancia (IUED), entre otros.

 

Con una extensa producción académica y una activa participación en proyectos de investigación a nivel internacional, que le han hecho valedor del nombramiento doctor honoris causa por varias universidades iberoamericanas, García Aretio ha dejado un legado imborrable en el campo de la educación a distancia, siendo un referente para generaciones presentes y futuras de educadores.

Tomado de UNED

Fomenta el pensamiento crítico sobre el uso de la IA en clase

Por Luis Andrés Villalón de EDUBITS

Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión

El Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión (ABPC) permite construir entornos de aprendizaje integradores y contextualizados sobre el contenido con base en una secuencia ordenada de preguntas que pueden ser preguntas fácticas, de comprensión y creativas (Sánchez Soto, 2017). Este método permite al estudiante explorar sus ideas previas, sintetizar la información adquirida (organizando y jerarquizando) para transferir y aplicar su conocimiento a nuevas situaciones. Además, desarrolla competencias de trabajo colaborativo y metacognitivas (aprender a aprender) (IPChile, 2023).

Por otro lado, el aprendizaje basado en instrucciones es una técnica de aprendizaje automático en la que el ordenador recibe una serie de instrucciones, o preguntas, y luego se le pide que aprenda de ellas. Esta técnica es similar a la forma en que los humanos aprenden, haciéndoles preguntas y tratando de encontrar las respuestas (TechEdu, 2023).

En cuanto al resurgimiento del Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión y su relación con la Inteligencia Artificial (IA), podemos decir que, el ABPC ha resurgido en el contexto de la educación moderna debido a su enfoque en el estudiante y su capacidad para fomentar el pensamiento crítico y la resolución de problemas. En la era de la información, donde el acceso a los datos es fácil y rápido, el ABPC ayuda a los estudiantes a aprender a aprender, una habilidad esencial para navegar en este mar de información.

La IA, por otro lado, ha adoptado técnicas similares al Aprendizaje Basado en Preguntas para mejorar sus capacidades de aprendizaje. Al igual que en el ABPC, la IA aprende a través de un proceso de hacer preguntas y buscar respuestas. Esto permite a la IA aprender de los datos de una manera más humana. En este sentido, el ABPC y la IA están intrínsecamente relacionados, ya que ambos se basan en el proceso de hacer preguntas para adquirir conocimiento.

Implementación del aprendizaje basado en preguntas con herramientas de IA en el aula

Un enfoque pedagógico basado en preguntas puede ser aplicado independiente del grado escolar de los estudiantes. Lo importante es conocer lo que los estudiantes asocian con inteligencia artificial en su vida cotidiana e ir moldeando un contexto a fin a las preguntas. Como profesor de tecnología en educación básica, he implementado este enfoque en mis clases de Tecnología, Filosofía y Lenguaje. A continuación, describo mi experiencia:

a. Integración de preguntas sobre la IA en las discusiones diarias en clase

En mis clases diarias integro preguntas que despierten la curiosidad de mis estudiantes sobre la inteligencia artificial, algunas preguntas podrían incluir:

• ¿Cómo crees que los asistentes virtuales como Alexa o Siri aprenden a comprender y responder a tus preguntas?
• ¿Pueden estas inteligencias artificiales aprender sin datos proporcionados por los humanos?

Estas preguntas cotidianas permiten a los estudiantes reflexionar sobre el proceso de aprendizaje de la IA y su dependencia de datos humanos.

b. Uso de tecnologías y estrategias variadas

Para enriquecer la experiencia de aprendizaje, he empleado diversas tecnologías y estrategias, como el uso de plataformas de aprendizaje en línea y actividades basadas en proyectos. Ejemplos concretos podrían incluir:

• Integración de simulaciones interactivas que permiten a los estudiantes experimentar con algoritmos de inteligencia artificial. Como PhET: Simulaciones gratuitas en línea. Es un portal que ofrece múltiples recursos para el trabajo con simulaciones interactivas de ciencias y matemáticas. Puedes explorar diferentes simulaciones sobre física, química, biología, ciencias de la tierra y matemáticas, y aprender de forma lúdica y experimental.
• Desarrollo de proyectos donde los estudiantes diseñan sus propios modelos de IA para resolver problemas específicos. ChatGPT brinda esta experiencia con su última actualización. Te permite configurar un bot basado en GPT al darle instrucciones para que se comporte de una manera determinada. En este contexto, los estudiantes aprenden conceptos básicos de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, qué es un modelo, cómo se entrena, qué es un corpus, cómo se evalúa, etc.; asimismo, competencias de comunicación y creatividad para definir un propósito, el público y el tono del bot para generar diálogos interesantes y coherentes.

Estas estrategias proporcionan un enfoque práctico para que los estudiantes comprendan los fundamentos de la inteligencia artificial.

c. Resultados positivos y mayor comprensión

Los resultados obtenidos fueron altamente positivos. Los estudiantes no solo demostraron un aumento en el interés por la IA, sino que también exhibieron una comprensión más profunda. Ejemplos de una mayor comprensión son:

• Explicar cómo los asistentes virtuales utilizan datos para mejorar sus respuestas.
• Identificar situaciones cotidianas donde la IA desempeña un papel crucial, por ejemplo, ¿por qué las redes sociales ofrecen recomendaciones cada vez más específicas a mis intereses y gustos?, ¿cómo pueden reconocer y tagear personas?, ¿por qué NETFLIX o SPOTIFY conocen tantos mis gustos?, ¿cómo es que las fotografías que se toman con ciertos dispositivos móviles toman automáticamente varias fotografías, las procesan y me dan la mejor opción para obtener la fotografía perfecta?, ¿será más común y confiable el uso de los carros autónomos en el futuro cercano?, ¿cómo aplicaciones como Google maps y Waze analizan el tráfico en tiempo real y dan recomendaciones.

Estos indicadores evidencian que el enfoque basado en preguntas ha logrado su objetivo de mejorar la comprensión de la inteligencia artificial.

d. Beneficios significativos para el aprendizaje

Los estudiantes reportaron beneficios significativos derivados del enfoque basado en preguntas. Algunos comentarios relevantes podrían ser:

• «Entiendo mejor cómo la IA afecta nuestras vidas diarias».
• «Ahora veo que la IA va más allá de lo que pensaba, es parte de todo».

Estos testimonios reflejan cómo el enfoque influyó positivamente en la percepción y comprensión de la IA por parte de los estudiantes.

e. Áreas de oportunidad para mejorar la implementación

Siempre hay espacio para mejorar la implementación, por ello identifiqué las siguientes áreas de oportunidad:

• Proporcionar recursos adicionales, como material educativo y herramientas, para respaldar la enseñanza con herramientas de IA.
• Ofrecer apoyo continuo a los profesores para abordar desafíos específicos y garantizar una implementación más efectiva.

Reflexión

Considero que la inteligencia artificial tiene un gran potencial para transformar la educación. Sin embargo, para aprovechar este potencial necesitamos encontrar maneras efectivas de enseñar la IA en nuestras aulas. Por ello, invito a otros educadores a implementar este enfoque en sus propias aulas. Creo que al hacerlo, podrán ayudar a sus estudiantes a entender mejor la IA y a ver su relevancia en la vida cotidiana.

Acerca del autor

Luis Andrés Villalón Vega (luisvillalon@uchile.cl) es investigador y comunicador científico, Máster en Evaluación, Licenciado en Educación. Diplomado en Diseño y Programación Web. Fellow Aspire Institute at Harvard University. Actualmente es coordinador científico y de comunicaciones en Center of New Drugs for Hypertension de la Universidad de Chile.

Referencias

UNESCO. (2022). Artificial intelligence in education. https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence

Duck Learning Opportunities in Education. (2022). 50 Cool AI and Machine Learning Projects for Students [For 2022]. https://ducklearning.com/blogs/parent-and-educator-resources/50-cool-ai-and-machine-learning-projects-for-students-for-2022

IPCHILE, Instituto Profesional de Chile (2023). Ficha Para Implementar Y Evaluar Metodología Aprendizaje Basado En Preguntas Para La Comprensión (ABPC). https://www.ipchile.cl/wp-content/uploads/2019/03/FICHA-IMPLEMENTAR-Y-EVALUAR-METODOLOG%C3%8DA-ABPC.pdf

Sánchez Soto, I. (2017). APRENDIZAJE BASADO EN PREGUNTAS Y SU IMPACTO EN LAS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE EN FISICA. Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas, 2017, n.º Extra, pp. 1903-1908. https://raco.cat/index.php/Ensenanza/article/view/336741/427526

TeachThought. (2021). What Is Question-Based Learning? What Is Question-Based Learning? (teachthought.com)

TechEdu (2023). Aprendizaje basado en preguntas. https://techlib.net/techedu/aprendizaje-basado-en-preguntas/

Turing, A. M. (1936). On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem. Proceedings of the London Mathematical Society, s2-42(1), 230–265.

Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, LIX (236), 433–460

Edición

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Edición por Rubí Román (rubi.roman@tec.mx) – Editora de los artículos Edu bits y productora de los Webinars del Observatorio- «Aprendizajes que inspiran» – Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey.

Tomado de EDUBITS del Tec de Monterrey.