Mi visión de cierre: EaD, una educación mejor para más (C.EaD-93)

 Por Lorenzo García Aretio

AUDIO   –   VÍDEO

Todas las entradas de la serie “80 años. Compendio EaD”, VER AQUÍ

El XXI Encuentro de la Asociación Iberoamericana de Educación Superior a Distancia (AIESAD) se celebró los pasados 20-22 de octubre de 2025 en la sede de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Este Encuentro tenía un lema: “Mejor educación para más”, en recuerdo de quien lo plasmó, el Dr. Pablo González Casanova, exrector de la UNAM y creador de la modalidad a distancia en esta universidad. En torno a ese lema giraron buena parte de las conferencias, foros, conversatorios y ponencias del congreso.

Pues bien, dos momentos en ese encuentro/congreso, una participación en un Foro y una Conferencia Magistral, condensaron en mi persona una vida de diálogo didáctico mediado y compromiso público con la educación en general y con la EaD en particular. Además, en este encuentro tuve el honor de participar también en la entrega del Premio García Aretio a la “Trayectoria de Vida”, ligada a la educación a distancia.

En la UNAM, durante ese XXI Encuentro de AIESAD (20–22 de octubre de 2025), como digo, tuve el privilegio de compartir dos intervenciones que, a mi juicio, condensan la promesa y la responsabilidad de esa educación a distancia (EaD) de hoy, que glosaba el Dr. González Casanova: ser, de veras, una educación mejor para más personas, objetivo que también puede glosar mi trayectoria profesional en este campo:

• Primero, en el Foro “Educación como bien público, equitativa e inclusiva”, subrayé la evidencia y el compromiso:
  • La EaD no es un atajo, es un bien público que amplía derechos cuando se diseña con rigor y justicia.
  • La EaD no es un plan B, es la infraestructura pública del aprendizaje en sociedades diversas.
• Después, en la conferencia magistral “La nueva EaD: materializando la promesa de ‘mejor educación para más’”, articulé, desde la Teoría del Diálogo Didáctico Mediado (TDDM), una hoja de ruta clara:
  • presencia, capacidad del estudiante para actuar y decidir y feedback como tríada operativa;
  • diseño basado en evidencias;
  • tecnología al servicio de la pedagogía; y
  • evaluación que enseña mientras evalúa.

A quienes estuvieron allí, y a los muchos que lo siguieron en línea, les debo la emoción de ese sonoro, y lleno de afecto aplauso final con la sala puesta en pie, a la conclusión de mi conferencia. Y ese gran aplauso, entiendo que no fue a una persona, a mi persona solamente, sino al trabajo de una comunidad que cree que se puede. Dejo aquí ambos vídeos, un mapa breve de ideas y, además, para quien lo prefiera, el enlace a los textos completo de ambas intervenciones.

1. FORO “EDUCACIÓN COMO BIEN PÚBLICO, EQUITATIVA E INCLUSIVA (Y DE CALIDAD)”

Las ideas-faro de esta primera intervención:

• Bien público: garantizar, no racionar el derecho a aprender por renta, distancia u horarios.
• Equidad: dar más apoyos a quien más lo necesita para el logro de aprendizajes valiosos equivalentes.
• Inclusión: diseño desde el origen para la diversidad (DUA, accesibilidad, subtítulos, transcripciones, navegación clara).
• Calidad: diseño intencional, mejora continua, profesionalización docente y tecnología con sentido pedagógico.
• Mitos fuera: la EaD de calidad no se improvisa; la soledad es efecto de mala docencia, no de la modalidad; el fraude se mitiga con tareas auténticas y trazabilidad didáctica.
• Estrategia: si la EaD no está en el centro del proyecto universitario, difícilmentehabrá bien público, equidad, inclusión… y calidad.

Citas destacadas de esta intervención

• “La Educación, se garantiza, no se raciona, ni por renta, ni por distancia.”
• “Si la educación es un bien público, no puede depender del código postal, los horarios laborales o el saldo en la cuenta.”
• “La EaD no es plan B: es el sistema circulatorio de esa infraestructura pública.”
• “‘El estudiante está solo’ → La soledad es mala docencia, no modalidad.”
• “Si la EaD universitaria no está en la estrategia central, no habrá bien público, equidad e inclusión reales… ni calidad.” 

El texto completo de mi intervención en este Foro, AQUÍ

2. CONFERENCIA MAGISTRAL: “La nueva EaD: materializando la promesa de ‘mejor educación para más’”

Resumen de la conferencia

La consigna de Pablo González Casanova, mejor educación para más, no es un lema tecnocrático, es una interpelación ética y política contra la desigualdad. Esta consigna refrenda en mi persona una biografía académica enteramente volcada en demostrar que cantidad y calidad no son opuestos, sino metas simultáneas cuando la EaD se diseña con rigor. Hoy, por primera vez, disponemos de herramientas y modelos pedagógicos para integrar ambas dimensiones: alcance y excelencia.

Tras una breve genealogía de la EaD (correspondencia, radio/TV, digital), la pandemia recordó que la continuidad educativa no se improvisa. La EaD de calidad exige diseño pedagógico, formación docente, recursos adecuados y sistemas de apoyo.

Las nuevas fronteras de exclusión incluyen la brecha digital, las competencias necesarias para aprender en entornos distribuidos, los costes de oportunidad y la sobrecarga informativa. La respuesta es un ecosistema digital centrado en el estudiante, con hibridación bien pensada (no simple sustitución por videoclases), microcredenciales serias, reconocimiento de aprendizajes previos y trayectorias flexibles que dialogan con el aprendizaje a lo largo de la vida.

La inclusión real no es solo abrir la puerta: es garantizar permanencia con éxito mediante acompañamiento, tutoría proactiva y servicios de apoyo.

El núcleo es la Teoría del Diálogo Didáctico Mediado (TDDM). Triple diálogo (con materiales “vivos”, con pares y con docentes) guiado por intencionalidad pedagógica y mediado por recursos (tecnológicos, humanos, institucionales y culturales). La tríada presencia–agencia–feedback opera como brújula práctica. La IA generativa, diseñada con garantías éticas, potencia ese diálogo (no sustituye al humano):

• personaliza explicaciones y andamiajes,
• libera tareas mecánicas y
• devuelve al docente su misión insustituible de mentor y provocador intelectual.

Con IA al servicio de la pedagogía, el rol docente se agiganta.

Como llamada a la acción, propuse tres compromisos para el espacio iberoamericano:

• un Observatorio de IA y Ética en EaD;
• una plataforma compartida de REA de alta calidad, revisados por pares; y
• un marco común de microcredenciales que dé confianza pública.

El Compendio EaD que vengo elaborando a lo largo de todo 2025, lejos de ser punto final, aspira a ser legado abierto y mapa para seguir construyendo juntos esa “mejor educación para más”.

Citas destacadas de la Conferencia

• “Afirmo que la dicotomía cantidad/calidad es una falacia superada o a punto de superarse.”
• “La revolución es demostrar que es posible escalar la excelencia sin diluirla.”
• “El derecho a aprender no debe ser racionado; debe ser universalizado con garantías de calidad.”
• “La EaD de calidad no se improvisa: se diseña, se acompaña y se evalúa para mejorar.”
• “Cuando activamos el Diálogo Didáctico Mediado, la tecnología deja de ser fin para ser medio con intencionalidad pedagógica.”
• “Con la IA al servicio de la pedagogía, el rol del docente se agiganta.”

AQUÍ, TEXTO ÍNTEGRO DE ESTA CONFERENCIA

AGRADECIMIENTOS Y PUENTE AL CIERRE

Gracias a la UNAM por la hospitalidad, a AIESAD por el espacio de diálogo y a quienes sostienen la EaD con su trabajo diario: profesorado, equipos técnicos, personal de apoyo y, sobre todo, estudiantes que confían y perseveran. Esta entrada abre el Epílogo del Compendio · Legado, voces y horizonte de la EaD. La siguiente (94) sintetiza la contribución teórica de la TDDM como hilo conductor de todo el proyecto. Sigamos conversando.

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (4 de diciembre de 2025). Mi visión de cierre: EaD, una educación mejor para más (C.EaD-93). Contextos universitarios mediados. Recuperado 7 de diciembre de 2025 de https://doi.org/10.58079/15a0w

La era de la industria superinteligente

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz y Carlos Bravo Reyes

Escucha el pódcast en este enlace

La educación superior se encuentra ante una encrucijada histórica. La acelerada transformación tecnológica –impulsada por la Cuarta Revolución Industrial o Industria 4.0– está dando paso a lo que algunos expertos llaman la era de la industria superinteligente, marcada por la integración masiva de la inteligencia artificial (IA) avanzada en todos los ámbitos productivos. Esta nueva tendencia no solo involucra fábricas inteligentes e Internet de las Cosas, sino también sistemas capaces de tomar decisiones autónomas y colaborativas junto con los seres humanos.

En este contexto, las universidades desempeñan un papel crítico: deben reinventarse para formar a profesionales competentes en un mundo hipertecnológico, al tiempo que aprovechan estas tecnologías para mejorar sus propios procesos académicos.

Industria superinteligente: más allá de la Industria 4.0

El término Industria 4.0 se refiere a la integración de tecnologías digitales, físicas y biológicas en los procesos industriales mediante IA, IoT (Internet de las Cosas), biotecnología y nuevos modelos de negocio. Esta cuarta revolución industrial sentó las bases para una economía del conocimiento y la productividad automatizada, transformando la educación y la formación de talento humano.

Sin embargo, los avances de la inteligencia artificial en la última década están llevando esta tendencia aún más lejos, a lo que están llamando industria “superinteligente”, un concepto que enlaza con la visión de Sociedad 5.0 propuesta en Japón: una sociedad superinteligente que va más allá de Industria 4.0 colocando a la persona en el centro de la transformación tecnológica.

En la era de la industria superinteligente, la colaboración sinérgica entre humanos y sistemas inteligentes es la norma. No se busca solo automatizar tareas, sino combinar la cognición humana con capacidades avanzadas de IA y robótica para resolver problemas complejos de forma creativa y mejorar el bienestar general. Por ejemplo, la llamada Industria 5.0 enfatiza la interacción hombre-máquina: robots colaborativos (cobots) trabajando junto a operarios humanos, analítica de datos en tiempo real apoyando la toma de decisiones, y personalización masiva de productos gracias a IA avanzada (European Commission, 2021; Cabinet Office, Government of Japan, 2016).

Para las universidades, entender este concepto implica reconocer que los objetivos formativos ya no pueden limitarse a conocimientos estáticos. La “industria superinteligente” demanda profesionales con habilidades híbridas: dominio tecnológico de punta, capacidad para colaborar con máquinas inteligentes, y al mismo tiempo, sólidas competencias humanas como creatividad, pensamiento crítico y ética.

De hecho, este nuevo paradigma industrial plantea desafíos y oportunidades significativos para los sistemas educativos y los futuros profesionales, haciendo esencial adaptar las competencias y habilidades a las exigencias tecnológicas y éticas emergentes. En resumen, la industria superinteligente representa un salto cualitativo en la relación entre tecnología y sociedad, y las universidades deben evolucionar en paralelo para seguir siendo relevantes.

Implicaciones para la educación superior

La irrupción de la industria superinteligente tiene profundas implicaciones en la misión y en las prácticas de la educación superior. Las universidades están llamadas a convertirse en motores de innovación que alimenten este nuevo ecosistema tecnológico. Ya en el marco de la Industria 4.0 se advertía la necesidad de que las instituciones de educación superior (IES) se “reinventaran” para no quedar rezagadas, promoviendo la investigación científica, la innovación tecnológica y nuevas metodologías de enseñanza. Si en la era 4.0 resultaba inviable sostener modelos tradicionales, con mayor razón lo es en la era superinteligente, caracterizada por la velocidad exponencial de los avances.

Una implicación clave es que la universidad debe actuar con doble protagonismo: formar talento y generar conocimiento. Por un lado, necesita brindar a los estudiantes todas las habilidades necesarias, no solo para el presente inmediato, sino para enfrentar los trabajos del futuro. Esto significa actualizar constantemente los planes de estudio incorporando contenidos sobre IA avanzada, ciencia de datos, automatización, ciberseguridad, realidad virtual y demás tecnologías emergentes. Pero además implica desarrollar destrezas transferibles –aprender a aprender, resolución de problemas complejos, colaboración interdisciplinaria– que permitan a los graduados adaptarse a ocupaciones que quizá aún ni existen.

Por otro lado, la universidad misma debe convertirse en un laboratorio de innovación, donde la investigación científica y tecnológica produzca nuevos conocimientos, y a su vez la investigación educativa redefina las prácticas de enseñanza. Este dinamismo de retroalimentación asegura que la academia contribuya tanto al avance tecnológico (ej. desarrollando algoritmos, emprendimientos de base tecnológica, patentes) como a la transformación pedagógica (ej. incorporando herramientas de IA en el aula, métodos activos de aprendizaje, educación en línea de alta calidad).

También se destaca la necesidad de una apertura institucional y trabajo colaborativo. En la era superinteligente, la innovación ocurre frecuentemente en la intersección entre academia, industria y gobierno. Las IES deben estrechar vínculos con empresas tecnológicas, centros de investigación y organismos públicos para mantenerse al día y transferir conocimiento. Además, la visión educativa se expande más allá de la formación inicial: la educación continua se vuelve imperativa. Las universidades tendrán un rol en la re-capacitación constante de la fuerza laboral, ofreciendo programas flexibles para que profesionales en ejercicio adquieran las nuevas competencias que la revolución superinteligente exige.

En suma, la educación superior tiene que repensar su oferta académica, sus metodologías y su gestión institucional a la luz de la industria superinteligente. A continuación, profundizamos en cinco desafíos clave que enfrentan las universidades en esta transformación, seguidos de las oportunidades que pueden capitalizar en los ámbitos de enseñanza, gestión y formación de competencias.

Desafíos de la educación superior ante la industria superinteligente

Las instituciones universitarias enfrentan múltiples desafíos para adaptarse a este nuevo escenario tecnológico. A continuación, se analizan cinco retos principales: 

Estos desafíos también son estímulos para que las universidades evolucionen. Cada reto encierra la semilla de una transformación positiva si es abordado con visión estratégica. Es necesario tomar en cuenta las oportunidades emergentes que la era superinteligente ofrece en la docencia, la gestión académica y la formación de competencias, las cuales pueden ayudar a enfrentar dichos desafíos y fortalecer el rol de la universidad en la sociedad digital.

Conclusión

La llamada era de la industria superinteligente plantea un escenario desafiante pero lleno de promesas para la educación superior. Como hemos visto, la convergencia de la inteligencia artificial avanzada con los sistemas productivos, más allá de la Industria 4.0, obliga a las universidades a adaptarse profundamente en su forma de educar, investigar y gestionar. Los desafíos identificados (desde la reinvención del modelo académico hasta las consideraciones éticas de la IA) requieren de las instituciones una respuesta proactiva, creativa y centrada en la calidad educativa.

No obstante, por cada reto existe una oportunidad equivalente: la personalización del aprendizaje, la optimización de procesos, la formación de nuevos perfiles profesionales y la expansión del acceso al conocimiento son logros al alcance si se aprovechan inteligentemente las tecnologías emergentes.

En última instancia, las universidades siguen siendo el espacio privilegiado para anticipar el futuro. En la era superinteligente, su papel será más crucial que nunca: deberán nutrir el diálogo entre la humanidad y sus máquinas, asegurando que el avance tecnológico se encauce hacia el bienestar común y el desarrollo sostenible. Como sugiere la visión de Sociedad 5.0, se trata de poner a la persona en el centro, que nadie se quede atrás, y la educación superior es la herramienta por excelencia para lograrlo. Con liderazgo, inversión estratégica y una vocación innovadora, las instituciones de educación superior pueden convertir los vientos de cambio tecnológico en aliados para renovarse y fortalecer su misión formativa. La era de la industria superinteligente no desplaza a la universidad, sino que la invita a trascender sus límites tradicionales y a seguir siendo faro de conocimiento en tiempos de transformación acelerada.

Referencias

Pérez-Rojas, J. G. (2020). Retos de las instituciones de educación superior para su articulación en la Industria 4.0. Revista CEA, 6(11), 9–11. https://doi.org/10.22430/24223182.1584.

Rojas-Arenas, I. D., Jiménez-Medina, E., & Yepes-Callejas, R. (2021). Competencias profesionales e Industria 4.0: análisis exploratorio para ingeniería industrial y administrativa en Medellín. Revista Interamericana de Investigación, Educación y Pedagogía, 14(2), 169–194. https://doi.org/10.15332/25005421.6299.

Fidalgo-Blanco, Á., Sein-Echaluce, M. L., & García-Peñalvo, F. J. (2022). Método basado en Educación 4.0 para mejorar el aprendizaje: lecciones aprendidas de la COVID-19. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(2), 49–72. https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32320.

Virtual Educa. (2025a, 17 de febrero). Oportunidades y desafíos de la IA en la educación superior: un análisis desde la UNESCO. https://virtualeduca.org/mediacenter/oportunidades-y-desafios-de-la-ia-en-la-educacion-superior-un-analisis-desde-la-unesco/.

Virtual Educa. (2025b, 22 de enero). Guía de la UNESCO para el uso de la IA generativa en educación: herramientas y recomendaciones para docentes universitarios. https://virtualeduca.org/mediacenter/guia-de-la-unesco-para-el-uso-de-la-ia-generativa-en-educacion-herramientas-y-recomendaciones-para-docentes-universitarios/.

López, J. (2024, 8 de septiembre). Desafíos y potencial de la Industria 5.0 en la economía global. Inspenet. https://inspenet.com/articulo/industria-50-en-la-economia-global/.

Resumen Módulo 8. Evaluación de la calidad en EaD (C.EaD-92)

 Por Lorenzo García Aretio

Todas las entradas de la serie “80 años. Compendio EaD”, VER AQUÍ

Este octavo módulo del Compendio EaD ha dado un giro deliberado respecto al anterior. Si el Módulo 7 se centró en la evaluación del aprendizaje, en cómo las evidencias ayudan a enseñar mejor mientras se evalúa, este Módulo 8 ha desplazado el foco hacia la evaluación para la calidad de los sistemas de EaD. Es decir, hacia cómo la institución, sus programas y su profesorado utilizan la evaluación para diseñar mejor, acompañar mejor y aprender de lo que ocurre en los entornos digitales. Cuatro entradas lo componen:

• el marco y principios de la calidad en EaD,
• la evaluación de la actividad docente,
• la evaluación de recursos, asignaturas y programas y
• el aseguramiento de la calidad y la mejora institucional.

Las cuatro, forman un conjunto compacto. A través de ellas, se ha buscado articular un marco operativo que conecte tres niveles (micro, meso y macro), integre referentes internacionales (ESG, E-xcellence, Quality Matters, Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web –Web Content Accessibility Guidelines, WCAG–, Diseño Universal para el Aprendizaje –Universal Design for Learning, DUA/UDL–, ISO/IEC 40180, etc.) y mantenga como brújula el Diálogo Didáctico Mediado (DDM).

Este resumen pretende, por tanto, integrar y poner en perspectiva las principales ideas trabajadas en el Módulo 8, mostrando la coherencia entre los cuatro textos y su papel dentro del conjunto del Compendio EaD.

MARCO Y PRINCIPIOS DE LA CALIDAD EN EaD

La entrada inicial, Marco y principios de la calidad en EaD, parte de dos constataciones. Por un lado, que el término “calidad” es plural (excelencia, ajuste al propósito, perfección, valor por dinero, transformación, etc.) y que conviene evitar que una sola dimensión (por ejemplo, la mera “satisfacción” del estudiantado) capture todo el significado. Por otro, que en educación a distancia esa pluralidad se hace todavía más patente debido a la mediación tecnológica, la asincronía y la diversidad de perfiles de estudiantes.

Leído desde el DDM, el texto propone entender la calidad como el resultado de la articulación de tres engranajes inseparables:

• un diálogo educativo (humano, asistido o automatizado) que acompaña, orienta y retroalimenta;
• una intencionalidad pedagógica explícita, que diseña y desarrolla metas valiosas, actividades coherentes y evaluación pertinente con criterios transparentes; y
• una mediación de recursos, tecnologías y apoyos humanos e institucionales que hace posible ese diálogo sin co-presencia, garantizando accesibilidad y continuidad.

Desde esta perspectiva, la calidad en EaD no se reduce a demostrar que todo funciona o que se cumplen estándares externos, sino a evidenciar que ese entramado permite lograr aprendizajes valiosos, ganar autonomía y progresar con equidad, con independencia de las circunstancias del estudiantado. Sobre este fundamento se construye un marco en tres niveles:

• Micro (curso, recurso, experiencia del estudiante): diseño, claridad de itinerarios, criterios visibles, feedback oportuno, accesibilidad efectiva y usabilidad.
• Meso (asignaturas, cursos, programas): coherencia curricular, alineamiento constructivo, mapa de evidencias, equidad de resultados y revisión sistemática.
• Macro (políticas, aseguramiento, cultura): sistema interno de calidad, relación con agencias externas, gobernanza de datos y ética.

La entrada muestra cómo los Estándares y Directrices para el Aseguramiento de la Calidad en el Espacio Europeo de Educación Superior (Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area, ESG), el Manual E-xcellence de EADTU, la Rúbrica de Quality Matters para Educación Superior (Quality Matters Higher Education Rubric), el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA/UDL), las Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web (WCAG) y la norma ISO/IEC 40180 pueden leerse no como listas de verificación, sino como herramientas para orientar ciclos de mejora continua (PDSA/PDCA). Se subraya que la calidad deja de ser un evento puntual (una visita de pares externos) para convertirse en una práctica cotidiana que documenta qué se cambia, por qué y con qué efecto.

En síntesis, esta primera entrada fija la estructura conceptual del módulo, o sea, qué entendemos por calidad en EaD, qué miramos en cada nivel y con qué principios transversales (enfoque en el aprendizaje valioso, evidencias pertinentes, inclusión y accesibilidad desde el diseño, mejora continua, transparencia y coherencia micro-meso-macro).

EVALUAR LA ACTIVIDAD DOCENTE EN CONTEXTOS DIGITALES

La segunda entrada, Evaluación de la actividad docente en la EaD, desplaza el foco al profesorado. Parte de una idea ampliamente reconocida, la de que la evaluación docente en la educación superior tiene, como mínimo, una doble finalidad:

• favorecer la mejora continua de la enseñanza (dimensión formativa);
• sustentar la rendición de cuentas en procesos de acreditación, reconocimiento, promoción o incentivos (dimensión sumativa).

Cuando esta evaluación se traslada a contextos de educación a distancia, emergen particularidades y desafíos que el texto pone de relieve, tales como la mayor dependencia de la mediación digital, la mezcla de interacciones síncronas y asíncronas, la visibilidad de ciertos aspectos (por ejemplo, el diseño del aula virtual o la trazabilidad de algunas interacciones) y la invisibilidad de otros (tiempos de preparación, coordinación de equipos, tareas de cuidado no registradas). Desde nuestra perspectiva, evaluar la docencia en EaD significa, sobre todo, valorar:

• la calidad del diseño (claridad, alineamiento, coherencia actividades-evaluación);
• la presencia docente en la plataforma (orientaciones, síntesis, feedback significativo y orientado al siguiente paso);
• la capacidad para generar presencia social y cognitiva en entornos virtuales (dinamización de foros, andamiaje de tareas colaborativas, actividades que promuevan aprendizajes valiosos y comprensión profunda);
• el cuidado de la accesibilidad y la inclusión desde el origen (instrucciones, recursos, apoyos); y
• el uso formativo de las evidencias para mejorar sucesivas ediciones del curso.

La entrada advierte contra el reduccionismo métrico que se produce cuando la evaluación docente se limita a encuestas de satisfacción genéricas, poco contextualizadas o desalineadas con los objetivos del curso, y propone, en su lugar, un enfoque de múltiples fuentes de evidencia:

• autoevaluación del propio docente,
• revisión por pares,
• análisis del diseño del aula virtual,
• lectura interpretada de los datos de participación, y
• rendimiento, voz del estudiantado recogida con instrumentos bien diseñados, etc.

En definitiva, se afirma que una evaluación docente justa y útil en EaD debe ser:

• contextualizada (considerar la especificidad de la modalidad y el tipo de estudiantes);
• formativa (debe devolver al docente criterios claros y oportunidades de mejora, no solo calificaciones o rankings);
• dialogada (permitir contraste y revisión, evitando juicios opacos); y
• coherente con los principios de calidad definidos en la primera entrada del módulo.

EVALUAR RECURSOS, ASIGNATURAS Y PROGRAMAS: DEL MICRO AL MESO

La tercera aportación, Evaluación de recursos, asignaturas y programas en EaD, se sitúa en la frontera entre el nivel micro y el nivel meso. Retoma la idea de que la calidad se hace visible allí donde el DDM se concreta en recursos, tareas, entornos y experiencias, y que por ello evaluar bien es condición para diseñar bien, acompañar mejor y aprender más como institución.

1. En el plano micro ponemos el foco en:

• la claridad pedagógica de cada aula virtual: itinerarios comprensibles, objetivos medibles, consignas sin ambigüedades, ejemplos modelo, presencia de rúbricas en el “punto de acción”;
• la accesibilidad efectiva según las WCAG y el DUA/UDL: no basta con declaraciones, hay que verificar en tareas críticas que el estudiantado puede actuar sin barreras;
• la usabilidad y experiencia de usuario (User Experience, UX): rutas claras, consistencia de etiquetas, mensajes de error que enseñan a corregir, diseño que prioriza el reconocimiento frente al recuerdo, etc.;
• la infraestructura técnico-funcional: estabilidad, interoperabilidad, trazabilidad suficiente para aprender de incidencias respetando la privacidad.

La Rúbrica de Quality Matters para Educación Superior se presenta como un instrumento poderoso para traducir estos elementos en estándares observables, siempre que se use con sentido pedagógico y no como una mera lista de casillas.

2. En el nivel meso, el foco se amplía a asignaturas y programas. La entrada destaca:

• la importancia del mapa curricular (introducir–desarrollar–dominar) para visibilizar la coherencia horizontal y vertical del programa;
• la centralidad de tareas integradoras, proyectos y portafolios como evidencias de comprensión y transferencia, más allá de promedios de calificaciones;
• la necesidad de analizar la equidad: brechas por subgrupos, efectos de la conectividad, franjas horarias, compatibilización con trabajo, etc., y de actuar con diseño universal, apoyos específicos y vías equivalentes de demostración del logro;
• el valor de pocos indicadores accionables (claridad de criterios, oportunidad de feedback, desempeño en tareas clave, persistencia, brechas en puntos críticos, etc.), frente a la inflación de métricas que no informan decisiones.

3. En cuanto a métodos e instrumentos, la entrada reivindica:

• la revisión por pares apoyada en marcos explícitos (QM, Manual E-xcellence);
• las pruebas con usuarios y la voz estudiantil como evidencias insustituibles para detectar fricciones que el profesorado no ve;
• el uso de la analítica del aprendizaje con finalidad pedagógica, proporcionalidad y lectura humana.

El mensaje final es claro: evaluar recursos, asignaturas y programas no es un fin en sí mismo, sino un medio para cerrar el bucle de mejora. Cuando la evaluación se concibe así, se diseña mejor porque se evalúa mejor, se acompaña mejor porque se escucha y se mide con sentido, y se aprende mejor porque se conectan las decisiones del programa con lo que ocurre en el aula virtual.

ASEGURAMIENTO INSTITUCIONAL Y MEJORA CONTINUA EN EaD

La cuarta entrada, Aseguramiento de la calidad y mejora institucional en EaD, eleva la mirada al nivel macro. Aquí la preocupación ya no es solo el curso, el programa o el docente, sino el sistema institucional de calidad y su relación con las agencias externas y con los marcos regionales e internacionales. Se insiste desde el inicio en que asegurar la calidad en EaD no es coleccionar documentos ni superar auditorías aisladas. La calidad se reconoce cuando la institución:

• diseña bien (políticas, programas, cursos, recursos);
• acompaña mejor (apoyos al estudiantado y al profesorado, accesibilidad, usabilidad); y
• aprende de sus propias evidencias (ciclos de mejora que cierran el bucle con cambios observables).

Se retoman los ESG como marco de referencia para integrar la EaD en el sistema ordinario de garantía interna y externa, sin derivarla a circuitos paralelos. Se subrayan las recomendaciones de ENQA sobre la necesidad de incorporar peritaje en docencia digital, accesibilidad, integridad académica y lectura de datos, y se introduce el trabajo de CALED y el Sello Kalos Virtual Iberoamérica como instrumentos de armonización regional, útiles para ordenar rutas de evidencia y profesionalizar equipos.

En el plano interno, la entrada perfila los componentes de un sistema institucional de calidad aplicable a la EaD:

• una política única de calidad que explicite cómo se aplica a la modalidad digital, evitando duplicidades y “carriles” separados;
• roles y foros de diálogo bien definidos (coordinaciones, comisiones mixtas académico-técnicas con participación estudiantil, etc.);
• procedimientos de revisión por pares estructurados y un calendario de mejora realista, con qué se revisa, cuándo, con qué evidencias y quién es responsable de cada acción.

De nuevo, se pone el acento en la proporcionalidad y la accionabilidad de las evidencias: mejor pocos indicadores claros, gobernanza de datos con finalidad pedagógica y bitácoras de cambio que documenten problema, acción, evidencia, resultado y aprendizaje.

Un apartado específico matiza el uso de los ciclos PDSA (Plan–Do–Study–Act) y PDCA (Plan–Do–Check–Act). Se sugiere que el PDCA ayuda a garantizar la conformidad y la estabilidad de procesos (¿se cumple lo acordado?), mientras que el PDSA impulsa el aprendizaje organizativo y la mejora pedagógica (¿qué hemos aprendido?, ¿qué hipótesis ajustamos?). En la práctica, ambos coexisten y se nutren de la analítica institucional cuando esta se utiliza con criterio, sin fetichismo de datos y combinada con evidencias cualitativas.

Finalmente, se ofrecen respuestas institucionales a problemas frecuentes: fragmentación por modalidades (presencial vs. en línea), evaluaciones formales que no “ven” la experiencia digital, inflación de indicadores, brechas persistentes, dependencia de tecnologías opacas… En todos los casos, la solución pasa por integrar la EaD en la política general de calidad, diseñar rutas de evidencia que muestren lo que sucede en las aulas virtuales y preservar la finalidad pedagógica y ética de la recogida y uso de datos.

CONCLUSIÓN

Con este Módulo 8 se cierra el recorrido de los módulos de contenidos del Compendio EaD. La evaluación, que en el Módulo 7 se abordó principalmente desde el aprendizaje del estudiante, aparece ahora como palanca de calidad sistémica en la educación a distancia.

Las cuatro entradas han mostrado que:

• la calidad en EaD no puede reducirse a un sello ni a un expediente, sino que se construye en la articulación del diálogo, la intencionalidad pedagógica y la mediación tecnológica accesible;
• la actividad docente en entornos digitales debe ser evaluada con criterios específicos, múltiples fuentes de evidencia y una clara vocación formativa;
• la evaluación de recursos, asignaturas y programas requiere marcos sólidos, pero también lectura humana, voz del estudiantado y analítica proporcionada, siempre orientadas a mejorar el diseño y la equidad;
• el aseguramiento institucional debe integrar la EaD en el sistema general de calidad, apoyarse en estándares reconocidos y marcos regionales, y cultivar una cultura de mejora continua donde los datos sirvan al aprendizaje organizativo.

Desde el prisma del Diálogo Didáctico Mediado, este módulo ha reafirmado que evaluar es, en el fondo, otra forma de enseñar y de aprender:

• enseña al estudiante porque le ofrece criterio y dirección;
• enseña al profesorado porque le devuelve una lectura interpretada de su mediación; y
• enseña a la institución porque la obliga a mirarse con honestidad, a ajustar sus hipótesis y a documentar sus avances.

Con este cierre del Módulo 8, el Compendio EaD completa el arco que va de los fundamentos y la historia de la educación a distancia hasta la calidad de sus sistemas. El siguiente paso, en el Módulo de Cierre, será mirar en perspectiva este itinerario, sintetizar sus aportes y proyectar la educación a distancia –y al propio DDM– hacia los desafíos que se abren en la nueva universidad digital.

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (1 de diciembre de 2025). Resumen Módulo 8. Evaluación de la calidad en EaD (C.EaD-92). Contextos universitarios mediados. Recuperado 7 de diciembre de 2025 de https://doi.org/10.58079/15939