80 años. Compendio EaD (14). Teorías del aprendizaje y su impacto en la educación a distancia

 Por Lorenzo García Aretio

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(Esta entrada se publica desplazada de la fecha que hubiese sido cronológicamente natural y lógica, con la intención de que sea integrada en el Módulo 1. Es un tema en el que no existen textos míos publicados. Sin embargo, en mis búsquedas de materiales guardados, sí que encontré “acetatos” y “ppt” de los años 80 y 90 del pasado siglo, y una más reciente, de 2011, al menos de cuatro conferencias o ponencias propias relativas a este tema. Por tanto en estos últimos días me dediqué a armar, recrear y actualizar, desde aquellos materiales “primitivos” una entrada que me parece más que importante y pertinente. La integramos en el Módulo 1 como nº 14 y se renumeran las restantes posteriores)

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Como venimos reiterando en esta serie, la mera disponibilidad tecnológica no garantiza la calidad ni la eficacia de los procesos de aprendizaje. En este contexto, resulta imperativo continuar mirando hacia los fundamentos psicopedagógicos que sustentan la práctica educativa, en este caso, las teorías del aprendizaje. Comprender cómo los individuos aprenden es condición sine qua non para diseñar, implementar y evaluar experiencias de EaD que sean significativas, efectivas y que promuevan un desarrollo integral (Moore & Kearsley, 2011).

Antes de seguir, conviene diferenciar entre las teorías del aprendizaje y las teorías pedagógicas específicas de la EaD. Mientras las primeras (conductismo, cognitivismo, constructivismo, etc.) buscan explicar los mecanismos universales mediante los cuales se adquiere o modifica el conocimiento, las habilidades o las actitudes, las segundas (como la Teoría de la Industrialización, de la Distancia Transaccional, la Teoría de la Conversación Didáctica Guiada…), ya estudiadas en esta serie, o la del Diálogo Didáctico Mediado, se centran en las características particulares de la relación educativa cuando docente y discente están separados física y/o temporalmente, abordando conceptos como la autonomía, la interacción o la estructura del diálogo (Simonson et al., 2019). El presente texto se centra en las primeras, explorando cómo las grandes teorías del aprendizaje han moldeado e influyen en el diseño instruccional, la mediación pedagógica y la evaluación en la EaD, desde sus orígenes hasta los desafíos planteados por la inteligencia artificial

PANORAMA GENERAL DE LAS TEORÍAS DEL APRENDIZAJE

Las teorías del aprendizaje actúan como una guía de la praxis educativa. Proporcionan marcos conceptuales para entender no solo qué se aprende, sino fundamentalmente cómo ocurre ese proceso. En el ámbito de la EaD, su rol es transversal:

• Diseño pedagógico/instruccional: Informan sobre cómo estructurar los contenidos, secuenciar las actividades, seleccionar los recursos y definir las estrategias didácticas más adecuadas para facilitar la adquisición de determinados tipos de conocimiento o habilidades en un entorno mediado por tecnología (Reigeluth, 1999).
• Mediación pedagógica: Orientan el rol del docente o tutor, el tipo de interacciones (estudiante-contenido, estudiante-docente, estudiante-estudiante) que deben promoverse y las formas de andamiaje y retroalimentación necesarias para apoyar el proceso de aprendizaje autónomo y/o colaborativo (Garrison & Anderson, 2003).
• Evaluación educativa: Sugieren qué aspectos del aprendizaje evaluar (productos observables, procesos cognitivos, competencias, conexiones) y qué instrumentos y criterios son coherentes con la concepción de aprendizaje subyacente (Dochy et al., 2006).

Históricamente, las teorías del aprendizaje se han agrupado en grandes familias o paradigmas. A continuación, se analizan las más destacadas, así como su impacto específico en la EaD.

Conductismo

El conductismo, dominante en la primera mitad del siglo XX, concibe el aprendizaje como un cambio relativamente permanente en la conducta observable, resultado de la experiencia y la asociación entre estímulos y respuestas. Sus principales exponentes, como Edward Thorndike (p. ej., con su ley del efecto; Thorndike, 1911), John B. Watson (fundador del enfoque conductista; Watson, 1913) y B. F. Skinner (desarrollador del condicionamiento operante; Skinner, 1954), sentaron las bases de una pedagogía centrada en la instrucción directa, el refuerzo y la medición objetiva de los resultados

En los albores de la EaD, particularmente en la enseñanza por correspondencia y las primeras formas de enseñanza asistida por ordenador (EAO), el influjo conductista fue notable. Se manifestó en:

• Enseñanza programada: Materiales auto-instructivos que descomponían el contenido en pequeñas unidades, presentaban información seguida de una pregunta y proporcionaban retroalimentación inmediata, permitiendo al estudiante avanzar a su propio ritmo (Skinner, 1968). Este modelo se adaptó fácilmente a formatos no presenciales.
• Objetivos de aprendizaje claros y medibles: Definición de comportamientos observables que el estudiante debe demostrar al finalizar la instrucción, vinculados a objetivos formativos específicos..
• Retroalimentación inmediata y refuerzo: Sistemas automatizados (ejercicios de opción múltiple, rellenar huecos) que confirmaban las respuestas correctas o indicaban los errores, buscando reforzar las conductas deseadas.
• En línea con lo señalado la Taxonomía de Bloom, que más adelante estudiaremos en esta serie, fue una herramienta destacada para definir objetivos observables y medibles cuantitativamente a través de una serie de indicadores, permitiendo la estructuración sistemática de cursos a distancia según niveles de complejidad cognitiva.

Aunque fue criticado por su visión mecanicista del aprendizaje y su dificultad para abordar procesos cognitivos complejos como la resolución de problemas o el pensamiento crítico, el conductismo no ha desaparecido de la EaD actual. Sus principios perviven en elementos de gamificación (insignias y puntos como refuerzos), sistemas básicos de tutoría inteligente que ofrecen práctica y corrección (drill and practice), y en la evaluación automatizada de conocimientos factuales. Su limitación principal radica en su incapacidad para explicar la construcción de significado y el aprendizaje profundo en entornos digitales ricos en información e interacción.

Cognitivismo

Emergiendo como reacción al conductismo a mediados del siglo XX, el cognitivismo desplazó el foco hacia los procesos mentales internos que median entre el estímulo y la respuesta, es decir, atención, percepción, memoria, lenguaje, razonamiento y resolución de problemas. El aprendizaje se entiende como un proceso activo de procesamiento de información, análogo al funcionamiento de un ordenador (entrada, procesamiento, almacenamiento, salida). Figuras clave incluyen a Jean Piaget, conocido por sus trabajos sobre desarrollo cognitivo y esquemas (Piaget, 1970), Jerome Bruner, con sus aportaciones sobre el aprendizaje por descubrimiento y la representación del conocimiento (Bruner, 1966), y Robert Gagné, por sus condiciones del aprendizaje y la jerarquía de habilidades (Gagné, 1985).

La influencia del cognitivismo en la EaD ha sido profunda, especialmente en el diseño instruccional de materiales y plataformas:

• Estructuración lógica de contenidos: Organización de la información siguiendo principios de carga cognitiva, secuenciación lógica (de lo simple a lo complejo), y uso de organizadores previos (Ausubel, 1968) para facilitar la conexión con conocimientos anteriores.
• Estrategias de procesamiento mental: Diseño de actividades que fomentan la codificación, elaboración y recuperación de la información (resúmenes, esquemas, mapas conceptuales, preguntas reflexivas).
• Diseño multimedia: Aplicación de principios como los de Mayer (2009) para combinar texto, imágenes y audio de forma que se optimice el procesamiento cognitivo y se evite la sobrecarga.
• Plataformas estructuradas (LMS): Muchos entornos virtuales de aprendizaje reflejan una lógica cognitivista: módulos secuenciados, itinerarios de aprendizaje predefinidos y herramientas para la entrega ordenada de contenidos y la evaluación de la comprensión.

El cognitivismo aportó una visión más rica del aprendizaje que el conductismo, pero a veces ha sido criticado por un excesivo énfasis en el procesamiento individual y por subestimar los factores sociales y contextuales. No obstante, sus principios siguen siendo fundamentales para el diseño de interfaces usables y materiales didácticos efectivos en EaD.

Constructivismo

El constructivismo agrupa diversas corrientes (constructivismo cognitivo, social, radical) que comparten la idea central de que el conocimiento no se recibe pasivamente, sino que es construido activamente por el sujeto a través de la interacción con su entorno físico y social. El aprendizaje es un proceso de dar sentido a la experiencia, integrando nueva información en las estructuras de conocimiento preexistentes. Figuras influyentes como Lev Vygotsky, con su teoría sociocultural y la Zona de Desarrollo Próximo (Vygotsky, 1978), David Ausubel, promotor del aprendizaje significativo (Ausubel, 1968), y Joseph Novak, conocido por la aplicación de los mapas conceptuales como herramienta de construcción del conocimiento (Novak & Gowin, 1984), son referentes clave.

El constructivismo ha impulsado un cambio significativo en la EaD, desplazando el foco del diseño centrado en el contenido al diseño centrado en el estudiante y la actividad:

• Aprendizaje significativo: Énfasis en conectar los nuevos aprendizajes con los conocimientos y experiencias previas del estudiante, promoviendo la comprensión profunda en lugar de la memorización.
• Andamiaje: El docente o tutor actúa como facilitador, proporcionando apoyo temporal (guías, pistas, modelos) que puede retirarse gradualmente a medida que el estudiante desarrolla autonomía. Las herramientas tecnológicas pueden diseñarse para ofrecer este tipo de soporte.
• Ambientes colaborativos: Uso intensivo de foros de discusión, wikis, proyectos grupales en línea, y otras herramientas de Comunicación Mediada por Computadora (CMC) para fomentar el diálogo, la negociación de significados y la co-construcción de conocimiento (Jonassen et al., 1999).
• Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) y Proyectos (ABP): Metodologías activas donde los estudiantes trabajan (a menudo en grupo) para resolver problemas auténticos o desarrollar proyectos complejos, construyendo su conocimiento en el proceso.

El constructivismo ha enriquecido enormemente la EaD, promoviendo enfoques más activos, sociales y contextualizados. Sin embargo, su implementación efectiva requiere un diseño pedagógico cuidadoso y una mediación docente experta, lo cual puede ser un desafío en entornos masivos o con recursos limitados.

Conectivismo y Heutagogía

Aunque ya hicimos una leve mención al conectivismo cuando analizábamos las Teorías pedagógicas de la EaD, conviene detenernos un poco más en esta propuesta, más válida aún en esta entrada.

En el contexto de la sociedad red y la explosión de información digital, George Siemens y Stephen Downes propusieron en 2005 el conectivismo como una teoría del aprendizaje para la era digital (Siemens, 2005). A diferencia de las teorías anteriores, el conectivismo postula que el aprendizaje reside no solo en el individuo, sino en la red de conexiones que este es capaz de crear, mantener y navegar. El conocimiento está distribuido a través de nodos (personas, contenidos, organizaciones, dispositivos) y el aprendizaje consiste en la habilidad para conectarse a fuentes especializadas y alimentar y mantener esas conexiones. Principios clave del conectivismo incluyen:

• Aprendizaje distribuido: El conocimiento reside en la diversidad de opiniones y fuentes conectadas.
• Importancia de las conexiones: La capacidad para ver conexiones entre campos, ideas y conceptos es una habilidad central.
• Actualización constante: El conocimiento cambia rápidamente; la habilidad para mantenerse actualizado (“saber dónde encontrar”) es más importante que el conocimiento actual (“saber qué”).
• Autonomía y gestión de redes: El aprendizaje es un proceso de formación de redes, toma de decisiones sobre qué aprender y gestión del flujo de información.

El conectivismo ha encontrado un caldo de cultivo ideal en los MOOC (especialmente los cMOOC), los Entornos Personales de Aprendizaje, las redes sociales educativas y el aprendizaje informal en red.

Junto al conectivismo, y empujando aún más los límites de la autonomía del aprendiz en respuesta a entornos complejos, ha ganado atención un enfoque contemporáneo, la heutagogía. Centrada en el aprendizaje genuinamente autodeterminado (Hase & Kenyon, 2000) con ideas, principios y prácticas relacionados con la andragogía. La heutagogía va más allá de la autodirección, para enfatizar la capacidad del individuo de determinar sus propios objetivos de aprendizaje, diseñar sus procesos y trayectorias, y evaluar sus resultados.

La heutagogía resulta pertinente para describir y fomentar el aprendizaje en la EaD con tecnologías avanzadas, el desarrollo profesional continuo y escenarios que demandan altos grados de iniciativa, creatividad y aprendizaje proactivo a lo largo de la vida.

No obstante, es relevante señalar que, a pesar de la indudable influencia y utilidad práctica tanto del conectivismo como de la heutagogía para comprender y diseñar experiencias en entornos digitales y de aprendizaje adulto, existe un debate académico significativo sobre si ambos deben ser considerados estrictamente como teorías del aprendizaje fundamentales, en el mismo sentido que el conductismo, el cognitivismo o el constructivismo que explican los mecanismos subyacentes del aprendizaje.

Alternativamente, a menudo son interpretados como valiosos marcos pedagógicos, enfoques instruccionales o descripciones de cómo el conocimiento se distribuye y cómo el aprendizaje autodeterminado puede manifestarse y ser fomentado en los complejos contextos tecnológicos y sociales contemporáneos.

Enfoques socioculturales y situados

Relacionados con el constructivismo social, pero con un énfasis particular en el contexto y la práctica, los enfoques socioculturales y situados argumentan que el aprendizaje es inseparable de la actividad, el contexto y la cultura en la que ocurre. Jean Lave y Etienne Wenger (1991) introdujeron el concepto de Aprendizaje Situado y Comunidades de Práctica (CoP). El aprendizaje se concibe como un proceso de participación creciente en una comunidad, moviéndose desde una “participación periférica legítima” hacia una participación plena. No se trata solo de adquirir conocimiento abstracto, sino de aprender a ser y hacer como miembro de esa comunidad. En la EaD, estos enfoques resaltan:

• Importancia de la interacción social: No solo para construir conocimiento (como en el constructivismo), sino para desarrollar una identidad y pertenencia a una comunidad de aprendizaje o profesional virtual.
• Tareas auténticas: Diseño de actividades que reflejen las prácticas reales de la disciplina o profesión, permitiendo a los estudiantes participar en ellas de forma significativa.
• Comunidades de aprendizaje virtuales: Fomento de la creación de grupos de estudio, cohortes estables, foros temáticos persistentes donde los estudiantes puedan interactuar, compartir experiencias y brindarse apoyo.
• Mentoría y modelado: El rol del docente y de pares más experimentados como modelos de práctica y pensamiento dentro de la comunidad virtual.

Estos enfoques son particularmente relevantes para la formación profesional y el desarrollo de competencias complejas en EaD, subrayando que aprender es un acto fundamentalmente social y contextualizado, incluso cuando está mediado por tecnología.

EL APRENDIZAJE EN LA ERA DE LA IA

La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) generativa y otras formas de IA en la educación plantea nuevos horizontes y desafíos para las teorías del aprendizaje y su aplicación en la EaD. La IA ofrece posibilidades inéditas para:

• Personalización y adaptación: Sistemas que ajustan el contenido, el ritmo y el tipo de actividades a las necesidades y progresos individuales, reminiscentes de la enseñanza programada, pero con una sofisticación mucho mayor (basados en modelos cognitivos del estudiante).
• Retroalimentación inteligente: Herramientas capaces de analizar producciones complejas (texto, código) y ofrecer retroalimentación formativa detallada, superando la simple corrección conductista.
• Tutoría automatizada: Tutores virtuales o chatbots que pueden guiar al estudiante en la resolución de problemas o la exploración de conceptos (enfoque constructivista).
• Analítica de aprendizajes (learning analytics): Identificación de patrones de interacción y aprendizaje en grandes volúmenes de datos para optimizar el diseño pedagógico y detectar estudiantes en riesgo (enfoques potencialmente conectivistas o cognitivistas).

Sin embargo, la creciente presencia de la IA también conlleva riesgos significativos:

• Descontextualización y estandarización: La personalización algorítmica puede obviar las dimensiones sociales, culturales y situadas del aprendizaje si no se diseña cuidadosamente.
• Dependencia tecnológica: Los estudiantes pueden volverse dependientes de la IA para obtener respuestas, lo que podría atrofiar habilidades de pensamiento crítico, resolución autónoma de problemas y búsqueda de información.
• Pérdida de mediación humana: La sustitución de interacciones humanas (docente-estudiante, estudiante-estudiante) por interacciones con máquinas puede empobrecer las dimensiones afectivas, éticas y sociales del aprendizaje.
• Sesgos algorítmicos y equidad: Los algoritmos pueden perpetuar o amplificar sesgos existentes si no se auditan y corrigen adecuadamente.

Ante este panorama, surge la necesidad de una ecología del aprendizaje integradora. Esta perspectiva no busca reemplazar las teorías existentes, sino articularlas de manera coherente con las potencialidades y riesgos de la IA. Se trata de aprovechar la IA para potenciar las capacidades humanas de docentes y estudiantes, automatizando tareas rutinarias, ofreciendo personalización escalable y obteniendo información de los datos, pero siempre preservando el papel insustituible del docente en la mediación crítica, el fomento de la colaboración significativa y el acompañamiento socio-afectivo.

La integración de la IA exige una reflexión pedagógica profunda, anclada en los principios de las teorías del aprendizaje, para asegurar que la tecnología sirva a fines educativos valiosos y no al revés (Selwyn, 2019).

CONCLUSIONES

Las teorías del aprendizaje han sido soportes conceptuales que han guiado el desarrollo de la EaD. Del conductismo al constructivismo, del cognitivismo al conectivismo y los enfoques situados, cada perspectiva ha ofrecido visiones distintas para comprender el aprendizaje mediado. La evolución de la EaD refleja en gran medida la evolución de estas teorías, transitando desde modelos transmisivos y centrados en el contenido hacia modelos más activos, colaborativos, conectados y situados. Un enfoque contemporáneo como la heutagogía apunta hacia niveles aún mayores de autodeterminación y desarrollo de la capacidad del aprendiz para navegar la complejidad, aspectos cruciales facilitados por los entornos digitales flexibles.

En el escenario actual de rápida disrupción tecnológica y emergencia de la inteligencia artificial, reivindicar el valor de las teorías del aprendizaje es más necesario que nunca. Constituyen un marco conceptual esencial para tomar decisiones pedagógicas informadas y éticamente responsables. Frente a la seducción de la novedad tecnológica, volver a los fundamentos psicopedagógicos permite discernir qué herramientas y enfoques realmente promueven un aprendizaje profundo, significativo y humano.

Finalmente, se invita a los docentes y diseñadores de EaD a no solo conocer estas teorías, sino a utilizarlas activamente como brújula para navegar la complejidad del presente y orientar la construcción de futuras experiencias de EaD que sean pedagógicamente sólidas y socialmente relevantes.

CUESTIONES PARA LA REFLEXIÓN Y EL DEBATE

• ¿Qué teoría o teorías del aprendizaje considera que influyen de manera más significativa en la práctica docente o en la de su institución? ¿Por qué?
• Considerando la diversidad de enfoques presentados (conductismo, cognitivismo, constructivismo, conectivismo, heutagogía, sociocultural), ¿cree que es posible y deseable una síntesis integradora que articule elementos de las teorías clásicas con los enfoques contemporáneos para guiar la práctica de la EaD? ¿Cómo podría materializarse dicha síntesis?

FUENTES

• Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: A cognitive view. Holt, Rinehart and Winston.
• Bruner, J. S. (1966). Toward a theory of instruction. Harvard University Press.
• Dochy, F., Segers, M., & Cascallar, E. (Eds.). (2003). Optimising new modes of assessment: In search of qualities and standards. Springer.
• Gagné, R. M. (1985). The conditions of learning and theory of instruction (4th ed.). Holt, Rinehart and Winston.
• Garrison, D. R., & Anderson, T. (2003). E-Learning in the 21st century: A framework for research and practice. RoutledgeFalmer.
• Hase, S., & Kenyon, C. (2000). From andragogy to heutagogy. Ultibase Articles, 5(3), 1-10.
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• Mayer, R. E. (Ed.). (2009). Multimedia learning (2nd ed.). Cambridge University Press.
• Moore, M. G., & Kearsley, G. (2011). Distance education: A systems view of online learning (3rd ed.). Cengage Learning.
• Novak, J. D., & Gowin, D. B. (1984). Learning how to learn. Cambridge University Press.
• Piaget, J. (1970). Structuralism (C. Maschler, Trans.). Basic Books. (Obra original publicada en 1968)
• Reigeluth, C. M. (Ed.). (1999). Instructional-design theories and models: A new paradigm of instructional theory (Vol. II). Lawrence Erlbaum Associates.
• Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
• Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 3–10.
• Simonson, M., Zvacek, S. M., & Smaldino, S. (2019). Teaching and learning at a distance: Foundations of distance education (7th ed.). Information Age Publishing.
• Skinner, B. F. (1954). The science of learning and the art of teaching. Harvard Educational Review, 24(2), 86–97.
• Skinner, B. F. (1968). The technology of teaching. Appleton-Century-Crofts.
• Thorndike, E. L. (1911). Animal intelligence: Experimental studies. Macmillan.
• Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
• Watson, J. B. (1913). Psychology as the behaviorist views it. Psychological Review, 20(2), 158–177.

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (24 de abril de 2025). (23). Resumen Módulo I. Claves para comprender el desarrollo y vigencia de la EaD en el siglo XXI. Contextos universitarios mediados. Recuperado 18 de mayo de 2025 de https://doi.org/10.58079/13swp