¿Cómo conseguir un aprendizaje profundo en el alumnado?

Por Ángel Fidalgo

Hace tiempo, un profesor me comentó que, durante la impartición de una clase, mientras escribía en la pizarra, se paró, miró lo que había escrito y dijo en voz alta: «Por fin lo he entendido». Realmente no sé si se refería exactamente a lo que estaba explicando o a alguna idea derivada de la propia explicación. En cualquier caso, mientras estaba explicando se produjo también en él un proceso de aprendizaje.

Hace unos días me pasó algo parecido. Hace tiempo ideé dos técnicas para que el alumnado tuviese un mecanismo que le permitiera programar, en un lenguaje de programación, prácticamente cualquier fórmula, además de una forma de integrar ambas técnicas para abordar las fórmulas más complejas. Ahora estoy escribiendo unos apuntes de algoritmia y, al tratar de explicar esas dos técnicas, me he dado cuenta de que realmente son una sola técnica, pero con una variante en uno de sus pasos.

Tratar de explicar algo puede convertirse en un proceso de creación de conocimiento y, por tanto, favorecer un aprendizaje profundo, sobre todo cuando no nos limitamos a repetir algo que ya sabemos perfectamente. Para explicarlo tenemos que seleccionar lo importante, relacionar conceptos, organizar las ideas y buscar la forma de que otra persona pueda comprenderlas. No es casualidad que las distintas adaptaciones de la taxonomía de Bloom sitúen «crear» en la zona más alta de la pirámide.

Y si explicar puede producir ese efecto en nosotros, ¿cómo hacemos para que ocurra lo mismo con nuestro alumnado? Una posibilidad es muy sencilla: pedirle que trate de explicar a otros estudiantes un conocimiento, o una aplicación del mismo, que se haya trabajado en clase. Y aquí se produce una situación interesante: el aprendizaje puede ser mayor precisamente cuando aquello que tiene que explicar no lo ha comprendido completamente. Si ya lo domina, puede limitarse a reproducirlo; pero si le resulta complejo, no lo entiende bien o no sabe aplicarlo, tendrá que trabajar sobre ese conocimiento antes de poder explicárselo a otra persona.

A grandes rasgos, el método que yo sigo para hacerlo es el siguiente:

• Se establecen grupos de trabajo.
• Cada semana los grupos se reúnen e identifican los conocimientos trabajados durante esa semana.
• Etiquetan esos conocimientos: fácil, complejo, no lo he entendido, no sé aplicarlo…
• Se reparten las tareas para explicar esos conocimientos.
• Se realiza un control de calidad para asegurar que el conocimiento esté correctamente explicado.
• Finalmente, todo el conocimiento generado se comparte con el resto de la asignatura.

En mi caso, el alumnado escribe esas explicaciones en un blog al que hemos incorporado un sistema de búsqueda sencillo. De esta forma, el conocimiento creado no solamente sirve al grupo que lo ha elaborado, sino que queda disponible para todo el alumnado y para cursos posteriores. Y lo cierto es que algunas de esas explicaciones han trascendido incluso la propia asignatura: para determinados conocimientos aparecen en la primera página de resultados de Google.

Aquí dejo el enlace al blog:

https://cooperativo.liti.digym.upm.es

Seleccionar, relacionar, crear, explicar y compartir. Cinco acciones que hacen que el alumnado no se limite a recibir conocimiento, sino que tenga que trabajar con él, reorganizarlo y explicarlo a otras personas. Y es precisamente durante ese proceso cuando podemos conseguir algo más que aprender un contenido: conseguir aprendizaje profundo.

Tomado de Innovación educativa 

Inteligencia Artificial como metáfora en educación

 Por Cristóbal Cobo

 

La Inteligencia Artificial (IA) no solo es una herramienta potente que la sociedad acaba de entronizar, sino que es además un filtro conceptual que media nuestra relación con el mundo, las personas y con nosotros mismos. La educación no es ajena a este devenir y junto a la importante función didáctica que se le pueda adjudicar para renovar, si cabe, los procesos de enseñanza y aprendizaje, es preciso reflexionar sobre qué aporta la dimensión simbólica –no tecnológica- de la IA. Aquí se propone examinar la IA como metáfora para entender y atender la educación.

Hablar de las metáforas en un trabajo sobre la IA, puede parecer un punto de vista “inútil” si se compara con la gran versatilidad, y la cada vez  más prolija, gama de soluciones tecnológicas basadas en IA. Pero, desde la teoría sociocultural, es preciso recalcar que la tecnología instrumentaliza la mente aportado una caja de herramientas simbólicas para pensar con una forma de hacer, y este proceso, como se acaba de revelar no es reciente y se calcula que empezó hace más tres millones  de años; lo propio de la humano es transformar y ser trasformado con tecnología. La IA es un estadio  más de la historia del desarrollo  humano, ¿pero qué aporta la IA en esa instrumentalización de la mente? Sin duda, enumerar lo que puede hacer la IA puede resultar amplio, pero aquí hace falta pensar sobre lo educativamente posible desde esa función tecnológica “inteligente”. Para eses fin puede servir las metáforas.

Cada herramienta, como la IA, es una  invitación a hacer algo (affordance). No se trata solo de dar una acción hacia afuera, sino también de otra acción hacia dentro ya que, en una transacción entre mente e IA, no habría una relación unidireccional y cabe hablar de efectos de carácter estratégico, como la creación de metáforas. Es común emplear metáforas de base tecnológica en la vida diaria, por ejemplo, el corazón como motor o la mente como ordenador. Pero, lejos de ser recursos líricos, las metáforas tecnológicas, incluida la IA, suponen puntos de apoyo simbólicos para “capturar” la complejidad desde un sistema de acción tecnológico.

Las metáforas, esos recursos del lenguaje que se usan para dar sentido a hechos y procesos complejos a través de conceptos concretos, reconfiguran la realidad. Los propios creadores de tecnología echan mano para “alumbrar” o  “esconder” hechos confusos en sus respectivas creaciones y, en el campo de la educación, hay trabajos muy solventes que dan cuenta del empleo de esta serie de recursos prestados de la tecnología. Por ejemplo, Weller, afirma que las metáforas EdTech merecen ser estudiadas ya que, además de proporcionar un punto de apoyo útil de comprensión, implican un desafío para el pensamiento original aportando una herramienta –simbólica- útil para ir más allá de la rutina hacia procesos más imaginativos y lúdicos. La IA, dada su complejidad, ya dispone de una serie de metáforas que van desde asistente o copiloto hasta loro estocástico o Shoggoth.

Pero, ¿qué metáforas presta la IA a la educación y el aprendizaje? La principal, desde que se acuñó el término “Inteligencia Artificial” en 1956, es el mismo concepto de inteligencia, tema denso, sin respuesta clara para los propios especialistas. Para Suzuki, el concepto de inteligencia, como el de aprendizaje, se han readaptado para describir la IA, hecho que ha generado un cambio semántico. Para Innerarity, “la inteligencia artificial tiene inteligencia refleja, no reflexiva”, es más, desde la visión de Morozov, la IA ni es inteligente ni es artificial. Estos, y otros cuestionamientos a la inteligencia de la IA, permitirían asumir que incluso la propia noción de inteligencia en la IA es una metáfora. Tomar literalmente lo “inteligente” de la IA puede provocar visiones, normalmente aupadas en la prensa y redes sociales, que no hacen otra cosa que estrechar la visión de lo humano a un conjunto, eso sí eficiente, de operaciones lógicas. Esta antropomorfización ocurre también cuando se dice que la IA sufre “alucinaciones” o “miente”. En realidad, no es así, el “percibir mal” o el “faltar a la verdad” son procesos de comprensión y conciencia que están muy distantes de sola reescritura de textos que puede generar, por ejemplo, ChatGPT. Ya que la inteligencia que simula y la inteligencia que comprende no son las mismas, es preciso cuidar esos recursos de lenguaje con que se cifran procesos que al final pueden llevar falsas expectativas, para mal o para bien. La metáfora de la inteligencia, mal atendida, puede llevar a equívocos entre la relación persona-máquina.

Pues bien, si la “inteligencia” de la IA es limitada y no puede ser tomada como literal, sino como una metáfora que permite una caja negra cargada de intrincados procesos matemáticos, ¿qué papel puede tener en la educación? La IA, como metáfora, puede tener un papel importante en la práctica que permitiría percibir, problematizar y dar valor -o no- a ciertos procesos educativos, que permiten repensar el aprendizaje con IA, por ejemplo, como personalización o como algortmización. De esta misma comprensión sobre el poder de la “inteligencia” de la IA también dependen los debates, o bien tecnooptimistas o tecnopesimistas. Pero, como apunta White, hay que estar atentos sobre dónde entronizamos la inteligencia de la IA. Si la IA se pone en la cumbre del pensamiento y el aprendizaje donde cabe la creatividad infinita de la inteligencia humana, o si esa misma IA se pone como apoyo de ese proceso sin fin. Poner la “inteligencia” de la IA como la cúspide infinita de la creatividad mermaría los intentos de desarrollo educativo que, siendo así orientados, no pasarían de ser simulaciones conocidas, creatividad sin novedad.

En general, además de estar atento, y mucho, a lo que puede hacer la IA, hay que estar atentos a lo que pensamos sobre ella, a nuestra narrativa sobre la IA que, dicho sea de paso, debe ser más exigente que la “inteligencia” de la IA. Las metáforas, junto a los mitos EdTech, son parte de ese ese mundo no-tecnológico de la IA que también forma parte de la visión educativa actual.

Fuente:

Suárez-Guerrero, C. (2024). Inteligencia Artificial como metáfora en educación. Dirección Y Liderazgo Educativo, DYLE, 22, 4-5.  

Tomado de Educación y virtualidad

Aprender, desaprender y mantener la curiosidad en tiempos de inteligencia artificial

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz y Carlos Bravo Reyes

Durante muchos años, los docentes tuvimos cierto margen para conocer una nueva tecnología antes de incorporarla al aula. Llegaba una plataforma, una aplicación o un recurso digital; aprendíamos a utilizarlo, explorábamos sus posibilidades y, con el tiempo, decidíamos si realmente aportaba algo a nuestra enseñanza. Con los años este plazo se fue acortando cada vez más. Algunos medios y equipos llegaron al aula desde “abajo”, fueron los estudiantes los que lo insertaron y después los profesores los “descubrimos”. El mejor ejemplo es el celular.

Con la inteligencia artificial generativa, esa sensación de estabilidad parece haberse reducido. Cuando apenas comenzamos a comprender una herramienta, aparece una nueva versión con más capacidades. Lo que ayer parecía novedoso hoy puede convertirse en una función habitual. Esta velocidad tecnológica nos coloca frente a una situación poco común: enseñamos con herramientas que nosotros mismos todavía estamos aprendiendo a utilizar.

El reto, por tanto, no consiste únicamente en dominar aplicaciones. Ningún docente podría conocer todas las herramientas de inteligencia artificial que aparecen cada semana. El verdadero desafío es desarrollar capacidades que nos permitan movernos con criterio en un entorno tecnológico que seguirá cambiando.

Tres de ellas parecen especialmente importantes: aprender a aprender, atrevernos a desaprender y mantener viva la curiosidad.

Aprender a aprender también es parte de ser docente

Ser experto en una disciplina sigue siendo fundamental. Un profesor de matemáticas necesita conocer matemáticas; uno de medicina debe dominar los fundamentos de su campo; quien enseña marketing debe comprender mercados, consumidores y estrategias.

Pero hoy ese conocimiento necesita complementarse con otra capacidad: saber aprender continuamente.

La investigación sobre el aprendizaje ha mostrado que las personas aprenden a lo largo de toda la vida y que este proceso depende de sus experiencias, conocimientos previos y contextos. También sabemos que aprender mejor implica observar nuestro propio proceso: reconocer qué comprendemos, identificar errores, ajustar estrategias y buscar nueva información cuando es necesario (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2018).

En tiempos de inteligencia artificial, esta capacidad adquiere una importancia especial.

Un docente no necesita dominar cada nueva aplicación. Puede seguir un proceso mucho más sencillo identificar una necesidad educativa, explorar si alguna herramienta puede ayudar, probarla en pequeña escala, revisar los resultados y decidir si realmente mejora la experiencia de aprendizaje.

La pregunta importante deja de ser “¿qué herramienta está de moda?” y pasa a ser “¿qué problema educativo quiero resolver?”.

También podemos hacer visible este proceso frente al alumnado. Cuando un profesor muestra cómo verifica una respuesta producida por una inteligencia artificial, detecta un error, contrasta una fuente o modifica una pregunta, está enseñando algo más valioso que el funcionamiento de una aplicación: está mostrando cómo piensa una persona que aprende de manera crítica.

Desaprender no significa olvidar

La experiencia docente es una ventaja, pero también puede convertirse en una limitación cuando repetimos prácticas simplemente porque siempre las hemos realizado de la misma manera.

Por eso necesitamos aprender a desaprender, esto no significa borrar conocimientos ni despreciar la experiencia acumulada. Significa revisar prácticas, supuestos y rutinas cuando dejan de responder adecuadamente a las nuevas condiciones.

De la sorpresa a la curiosidad

Existe otra capacidad que a veces olvidamos cuando hablamos de tecnología: la curiosidad.

Las nuevas herramientas generan sorpresa. Una inteligencia artificial puede redactar un texto, analizar documentos, producir imágenes, organizar información o proponer soluciones en pocos segundos. Esa sorpresa puede conducir a dos caminos diferentes.

El primero es aceptar el resultado sin cuestionarlo, el segundo es preguntar:

¿Cómo llegó a esa respuesta?
¿Qué información utilizó?
¿Qué podría estar equivocado?
¿Qué falta comprobar?
¿Existe otra explicación?

Ahí comienza la curiosidad.

La investigación ofrece razones interesantes para tomársela en serio. En un conocido estudio experimental, Gruber, Gelman y Ranganath (2014) encontraron que las personas recordaban mejor cierta información cuando se encontraban en estados de mayor curiosidad.

Esto no significa que cualquier tecnología novedosa produzca automáticamente mejores aprendizajes. Pero sí recuerda algo importante: tener preguntas puede preparar nuestra mente para aprender.

En el aula, podemos aprovechar esta capacidad antes de proporcionar respuestas.

Por ejemplo, podríamos plantear un problema y pedir primero a los estudiantes que anticipen una solución. Después pueden consultar una herramienta de inteligencia artificial, comparar ambas respuestas, identificar diferencias y buscar evidencias para decidir cuál resulta más sólida.

La IA deja entonces de funcionar como una máquina de respuestas y se convierte en un objeto de análisis.

La sorpresa abre la puerta. La curiosidad nos invita a atravesarla.

¿Qué cambia con modelos de IA cada vez más capaces?

Los modelos actuales de inteligencia artificial pueden realizar tareas cada vez más complejas: analizar documentos, utilizar diferentes herramientas, organizar información, generar alternativas y participar en procesos compuestos por varios pasos.

Para los docentes esto abre posibilidades interesantes, pero ninguna de ellas debería adoptarse automáticamente.

Una herramienta de IA puede ayudar a revisar la coherencia entre objetivos, actividades y evaluaciones de un curso. Puede proponer ejemplos con diferentes niveles de dificultad, construir borradores de casos profesionales o elaborar comentarios preliminares a partir de una rúbrica.

También puede convertirse en material de trabajo para desarrollar pensamiento crítico.

Imaginemos una clase de marketing. El profesor solicita a una herramienta de inteligencia artificial una propuesta de campaña para una pequeña empresa. En lugar de entregar esa campaña como producto terminado, los estudiantes reciben el documento y deben analizarlo.

¿Los datos son confiables?
¿El presupuesto es realista?
¿La propuesta comprende verdaderamente al público?
¿Qué información debería verificarse?
¿Qué modificarían y por qué?

El aprendizaje no proviene entonces de aceptar lo producido por la herramienta, sino de evaluarlo, cuestionarlo y mejorarlo.

Innovar también significa poner límites

La curiosidad tecnológica necesita acompañarse de responsabilidad.

La UNESCO ha señalado la importancia de que la utilización educativa de la inteligencia artificial generativa mantenga un enfoque centrado en las personas y considere cuestiones como privacidad, equidad, transparencia y validación pedagógica (Miao & Holmes, 2023).

En la práctica, esto significa algo bastante concreto.

No deberíamos introducir información sensible de estudiantes en cualquier plataforma sin revisar previamente las políticas institucionales y las condiciones de privacidad. Tampoco deberíamos considerar verdadera una respuesta simplemente porque está redactada con seguridad y fluidez.

Los contenidos producidos por inteligencia artificial necesitan ser verificados.

También existe un problema de acceso. Si una actividad depende de una herramienta que requiere una suscripción costosa, algunos estudiantes pueden encontrarse en desventaja.

Innovar responsablemente implica preguntarnos no solo qué puede hacer una tecnología, sino también qué aporta al aprendizaje, qué riesgos introduce y quién podría quedar excluido.

Una pequeña práctica para comenzar

No necesitamos transformar todo un curso para empezar a experimentar.

Podemos elegir una actividad que ya utilizamos y hacernos cuatro preguntas:

¿Qué dificultad tienen actualmente mis estudiantes?
¿Cómo podría ayudar la inteligencia artificial?
¿Qué tendría que seguir haciendo necesariamente el estudiante?
¿Cómo sabré si la modificación realmente mejoró el aprendizaje?

Después podemos probar el cambio en pequeña escala.

Al finalizar, conviene observar los resultados: ¿los estudiantes comprendieron mejor?, ¿formularon mejores preguntas?, ¿aparecieron nuevos errores?, ¿la retroalimentación fue más útil?, ¿cuánto trabajo de revisión exigió la herramienta?

Registrar estas observaciones y compartirlas con otros docentes puede ayudarnos a construir algo que necesitamos con urgencia: conocimiento basado en experiencias reales y no únicamente en expectativas sobre la tecnología.

Seguir aprendiendo mientras enseñamos

Probablemente la inteligencia artificial continuará cambiando con una rapidez difícil de anticipar. Por eso, preparar a los docentes para el futuro no significa enseñarles a dominar una herramienta específica, lo que se busca es:

Fortalecer capacidades que sigan siendo útiles cuando esa herramienta desaparezca o sea reemplazada.

·         Aprender a aprender nos permite explorar lo nuevo sin depender de cada novedad.

·         Desaprender nos ayuda a cuestionar prácticas que dejaron de cumplir su propósito.

·         La curiosidad mantiene abiertas las preguntas que impulsan el conocimiento.

·         Mostrar que seguimos aprendiendo, incluso cuando nos corresponde enseñar.

Referencias

Gruber, M. J., Gelman, B. D., & Ranganath, C. (2014). States of curiosity modulate hippocampus-dependent learning via the dopaminergic circuit. Neuron, 84(2), 486–496. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2014.08.060

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2018). How people learn II: Learners, contexts, and cultures. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/24783 

Tomado de 366-días

MOOC – UNED: Educación a Distancia en el siglo XXI-I: fundamentos, planificación y acción docente (1ed. 2026)

 Por Lorenzo García Aretio

Este MOOC forma parte de la oferta formativa de la Cátedra UNESCO de Educación a Distancia, destinada a preparar a profesionales del diseño, la gestión y la impartición de acciones formativas mediadas por tecnologías digitales. La formación aborda el diseño, la planificación, la implementación y la evaluación de estas acciones desde una perspectiva aplicada, innovadora y sistémica. Este es el primero de dos MOOC que, en conjunto, cubren todo el espectro de la educación a distancia. No obstante, ambos están diseñados para cursarse de manera independiente, en función de los intereses del estudiantado.

Este primer MOOC ofrece una visión introductoria de la educación a distancia actual: su evolución histórica, sus fundamentos teóricos y pedagógicos, sus principales modelos y escenarios de atl forma que comprendan e identifiquen cuáles son los requisitos y exigencias que debe atender toda acción formativa a distancia.

Además, introduce al estudiante en la planificación y diseño de las propuestas formativas apoyadas en la educación a distancia, desde la guía didáctica y los objetivos hasta los recursos, actividades y competencias. También analiza el papel del profesorado, los diferentes agentes educativos que convergen en estos diseños, junto con la tutoría y el acompañamiento como elementos clave para una enseñanza a distancia de calidad.

En conjunto, proporciona las bases para comprender, diseñar y desarrollar una educación a distancia bien fundamentada, coherente y centrada en el estudiante.

Inscripción al Mooc

Equipo docente

Directora del curso

• Ruiz Corbella, Marta

Co-director del curso

• García Aretio, Lorenzo

Equipo docentes

• Sánchez-Elvira, Ángeles
• Gil Jaurena, Inés
• López González, Aitor

Objetivos

• • Objetivo general
    Comprender los fundamentos, principios pedagógicos y elementos clave de la educación a distancia contemporánea para planificar, diseñar y desarrollar propuestas formativas de calidad centradas en el estudiante.

• Resultados de aprendizaje
  
  Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

1. Analizar la evolución histórica de la educación a distancia y su papel en los actuales escenarios de aprendizaje digital y permanente.
2. Comprender los principales conceptos, modelos y fundamentos teóricos que sustentan la educación a distancia contemporánea.
3. Identificar las características, necesidades y perfiles del estudiante en contextos de aprendizaje a distancia y digital.
4. Aplicar principios de planificación y diseño pedagógico para estructurar propuestas formativas en entornos no presenciales.
5. Diseñar elementos básicos de una acción formativa en educación a distancia, incluyendo objetivos, competencias, contenidos, actividades y recursos.
6. Reconocer el papel del profesorado, la tutoría y el acompañamiento pedagógico como factores clave para favorecer el aprendizaje y la permanencia del estudiante.
7. Valorar criterios de calidad e innovación para el desarrollo de experiencias educativas a distancia eficaces, inclusivas y sostenibles.

Área de Conocimiento

Educación y Calidad

Temario

Este MOOC I consta de 4 módulos

1.- Historia, evolución y sentido de la EaD. Nacimiento y desarrollo de la EaD, sus hitos históricos, su perspectiva internacional, su vinculación con la educación permanente y el caso paradigmático de la UNED.

2.- Fundamentos, teorías y conceptos de la EaD actual. Teorías pedagógicas, el Diálogo Didáctico mediado, el concepto de educación a distancia, modelos y escenarios, principios pedagógicos permanentes, perfil del estudiante adulto, terminologías asociadas a la EaD digital y ventajas, resistencias y marcos de referencia que explican su creciente relevancia.

3.- Planificación y diseño de propuestas formativas en EaD. Planificación, fases de un plan de formación, modelos de diseño, guía didáctica, unidades didácticas, objetivos, competencias, taxonomía de Bloom, selección de contenidos, objetos de aprendizaje y recursos educativos abiertos.

4.- Docencia, tutoría y acompañamiento. Profesorado en EaD, sus distintos agentes educativos, la profesionalización docente, la tutoría, las modalidades de acompañamiento, la presencia pedagógica y las competencias docentes fundamentales para una enseñanza a distancia de calidad.

Requisitos recomendados

Para garantizar el logro de los objetivos de este MOOC recomendamos que el estudiantado sea capaz de autogestionar su proceso de aprendizaje. Se requiere un dominio de la competencia digital a nivel de usuario para la búsqueda de información, acceso y manejo tanto de la plataforma del curso, como de las aplicaciones tecnológicas y documentales actualmente que se utilizan en el ecosistema de formación a distancia. Asimismo, atendemos las recomendaciones de accesibilidad universal que garantiza el acceso a todos y todas.

Público objetivo

Este curso está abierto a toda persona interesada en la educación a distancia, en general. Y, de forma específica, a profesorado, tutores, diseñadores instruccionales, gestores académicos e investigadores interesados en las metodologías, tecnologías, entornos, procesos de evaluación y criterios de calidad que caracterizan hoy a una EaD madura y en transformación en la que las tecnologías configuran el medio y el escenario de la educación.

García Aretio

Catedrático Emérito de la UNED. Director/Editor de la RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia. Presidente de Honor - Cátedra… Leer más

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Crear una base sólida desde la que el alumnado pueda crecer. Uno de los principales principios de la formación

 Por Ángel Fidalgo

Hace unos días estuve hablando con un chico que conozco y me contó en qué consistía su trabajo actual. Trabaja en una empresa innovadora en el ámbito de la inteligencia artificial, manejando grandes volúmenes de datos, motores de inteligencia artificial y otras tecnologías bastante avanzadas.

Una de las cosas que me contó me llamó especialmente la atención. Trabajan con un sistema capaz de analizar documentos, páginas web y otras fuentes de información, establecer ontologías y, a partir de ellas, realizar clasificaciones. Es un problema complejo y me pareció especialmente interesante el trabajo que estaba haciendo.

Lo curioso es que su anterior trabajo, también relacionado con la informática, era bastante diferente. Se ocupaba de tareas mucho más cerradas, con procedimientos y protocolos muy definidos. El salto entre aquel trabajo y lo que hace actualmente me pareció considerable, así que le hice una pregunta bastante sencilla:

¿Cómo te has formado para poder hacer todo esto?

Su respuesta me sorprendió. Su directora le había recomendado dos o tres buenos libros. Los leyó y, a partir de ahí, comenzó a probar, experimentar y profundizar por su cuenta.

En esta pequeña historia hay tres elementos que me parecen importantes. El primero es su directora. Una persona con el conocimiento y la experiencia suficientes para orientarle y decirle por dónde podía comenzar. El segundo es él mismo, su interés, su dedicación, sus ganas de aprender y de probar. Y el tercero son esos dos o tres buenos libros.

Quizá sea precisamente este último elemento el que más llame la atención. Estamos hablando de inteligencia artificial, un ámbito en el que el conocimiento y las tecnologías evolucionan a una velocidad enorme. Frente a otras fuentes de información mucho más ágiles y actualizables, el libro parece partir con desventaja. Desde que se escribe hasta que se publica pueden haber cambiado muchas cosas y, sin embargo, en este caso unos pocos buenos libros sirvieron como punto de partida para enfrentarse después a problemas mucho más avanzados.

Probablemente aquellos libros no contenían la solución a los problemas que está resolviendo actualmente. Su valor estaba en otra parte: le proporcionaron una formación profunda, una buena base sobre la que después pudo seguir aprendiendo, experimentando y construyendo nuevo conocimiento.

Así pues, podemos sacar una primera conclusión: un buen libro sigue teniendo su papel y probablemente lo tendrá siempre.

La segunda conclusión tiene que ver con el papel del profesorado y tiene, al menos, dos partes. La primera es proporcionar una buena base. En la anécdota esa base estaba en unos libros que alguien con conocimiento y experiencia supo recomendar. La segunda es acostumbrar al alumnado a crecer a partir de esa base, a utilizarla para seguir aprendiendo cuando ya no tenga al profesor delante.

Y creo que este es uno de los papeles a los que, tanto profesorado como alumnado, no estamos prestando toda la atención que merece. Cada vez ponemos más medios para conseguir que el alumnado supere las asignaturas, pero superar una asignatura y adquirir una buena base no son necesariamente la misma cosa.

Muchas veces acabamos preparando, entre alumnado y profesorado, todo un entorno orientado a aprobar. Quizá deberíamos preguntarnos si estamos poniendo el mismo empeño en crear un entorno orientado a adquirir una buena base desde la que poder seguir aprendiendo y creciendo.

Tomado de Innovación educativa