Del LMS al ecosistema de aprendizaje conectado (C.EaD-69)

 Por Lorenzo García Aretio

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En la entrada anterior de este Compendio, se analizó la evolución del LMS hasta convertirse en una plataforma inteligente, el centro neurálgico de la actividad académica digital. Sin embargo, la propia dinámica de la innovación y las crecientes demandas pedagógicas nos obligan a dar un paso más. Durante la última década, la proliferación de herramientas de videoconferencia, laboratorios en la nube, servicios de autoría y aplicaciones de inteligencia artificial reveló un problema inesperado, cuantos más recursos se añadían al arsenal docente, más fragmentada y dispersa se volvía la experiencia del estudiante, obligado a saltar entre ventanas, identidades y contraseñas.

La respuesta institucional a este caos ha sido la construcción de un ecosistema de aprendizaje conectado, una visión que en el ámbito de la tecnología educativa se conoce como Next Generation Digital Learning Environment (NGDLE). El concepto de plataforma se queda corto; evoca un espacio cerrado. La idea de ecosistema (Brown et al., 2015), por el contrario, sugiere un entorno dinámico, interconectado y adaptable, donde el LMS no desaparece, sino que se transforma en un hub o centro de operaciones que organiza y coordina identidades, datos y calificaciones. Este cambio de paradigma representa una ampliación natural de la teoría del diálogo didáctico mediado (García Aretio, 2001, 2025) y es la piedra angular del NGDLE, cuyo objetivo es crear un entorno de aprendizaje centrado en el alumno. Si antes el diálogo se producía dentro del LMS, ahora se distribuye y enriquece a través de un abanico de herramientas externas pero interconectadas.

La infraestructura que materializa esta visión se sustenta en estándares abiertos. El consorcio 1EdTech encabeza este viraje con piezas clave como LTI 1.3/Advantage, el “enchufe universal” para herramientas; Caliper Analytics, que define un vocabulario común para los datos de uso; y la especificación xAPI de ADL, que amplía el registro de experiencias más allá de la plataforma. Sobre esta base, emergen las Learning Experience Platforms (LXP), sistemas que aplican algoritmos para construir rutas de aprendizaje personalizadas, un modelo que instituciones como Harvard ya han comenzado a implementar para integrar microcredenciales externas con sus cursos oficiales. El conjunto de estas tecnologías y la filosofía que las sustenta son los componentes clave que dan forma al Next Generation Digital Learning Environment (NGDLE).

El objetivo de esta entrada es, por tanto, doble, primero, explicar en detalle cómo el LMS actúa hoy como hub de un ecosistema de aplicaciones, datos y servicios basados en IA; y segundo, analizar en profundidad las oportunidades y riesgos que esta conectividad conlleva, desde la analítica predictiva hasta la sostenibilidad económica y ambiental, para que los equipos docentes puedan decidir qué integrar, cómo gobernarlo y con qué criterios de ética y transparencia.

DE LA PLATAFORMA AL ECOSISTEMA

En el modelo clásico e inicial, el LMS actuaba como un contenedor, alojaba materiales, facilitaba interacciones, registraba notas y poco más. El despegue de herramientas como la videoconferencia síncrona, los simuladores en la nube y los servicios de autoría pronto expuso la paradoja de que cuantos más servicios externos se añadían, más fragmentada y dispersa resultaba la experiencia del estudiante. La solución no ha sido agrandar el LMS, sino repensarlo como hub, es decir, como una pieza que autentica identidades, circula calificaciones y recoge datos de uso mientras aplicaciones especializadas, como laboratorios de RV, bancos de autoevaluaciones y portafolios se conectan y desconectan como módulos intercambiables. Esta arquitectura componible aporta tres beneficios pedagógicos directos:

• Coherencia de la experiencia. El estudiante navega con una sola credencial y ve sus progresos en un único panel, lo que evita la fatiga digital y la dispersión.
• Plasticidad didáctica. El docente puede sumar o quitar herramientas con agilidad, adaptando la tecnología a los objetivos pedagógicos sin tener que reconstruir el curso desde cero.
• Observabilidad de datos. La universidad puede vigilar qué herramientas se integran mejor y cuáles quedan infrautilizadas, permitiendo una toma de decisiones informada.

El punto de inflexión en la tecnología educativa se produjo cuando los grandes proveedores y desarrolladores acordaron adoptar estándares comunes, como LTI (Learning Tools Interoperability), en lugar de APIs propietarias, dando origen a un ecosistema de aprendizaje verdaderamente conectado. Un claro ejemplo de esta evolución es la Universidad de Harvard. En enero de 2025, la institución lanzó su propia Learning Experience Platform (LXP) para unificar su diverso ecosistema digital. Esta plataforma actúa como un punto de acceso centralizado que integra y coordina recursos de aprendizaje, incluyendo contenidos de las distintas facultades, programas de micro-credenciales y herramientas que buscan ofrecer una analítica más completa del proceso formativo del estudiante. El objetivo es superar la fragmentación de sistemas anteriores y crear una experiencia de aprendizaje más fluida y cohesionada.

LA INFRAESTRUCTURA DEL ECOSISTEMA CONECTADO

La funcionalidad de un entorno de aprendizaje digital no reside en la cantidad de herramientas, sino en su capacidad para interoperar. Para ello, es crucial que todas hablen el mismo idioma. Imagina que cada aplicación (el LMS, una herramienta para crear cuestionarios, un laboratorio virtual) fuera de un país distinto. Sin un lenguaje común, la comunicación sería un caos. La solución no ha sido construir una única “superplataforma” que lo haga todo, sino convertir la plataforma principal (el LMS) en un inteligente centro de operaciones que se conecta con otras herramientas gracias a unas reglas de juego claras y compartidas. Tres de estos estándares son clave para el ecosistema conectado:

LTI: El “enchufe” universal para tus herramientas educativas

Piensa en el estándar LTI (Learning Tools Interoperability) como un adaptador de corriente universal, con el que no importa en qué país te encuentres, con el adaptador correcto puedes usar tus dispositivos. De la misma forma, LTI permite “enchufar” una herramienta externa directamente en tu LMS, haciendo que parezca una parte más del curso.

• Para el estudiante, la magia de LTI es que todo funciona con un solo clic y sin pedir nuevas contraseñas. Cuando un profesor añade una actividad interactiva de H5P (una herramienta que permite crear desde vídeos con preguntas incrustadas hasta líneas de tiempo interactivas) o una simulación de Labster (un laboratorio virtual donde se pueden realizar experimentos científicos de forma segura), el estudiante accede directamente, como si siempre hubiera estado allí.
• Para el docente, LTI es un asistente de lujo. Le permite buscar e insertar una herramienta externa en su curso sin salir de la plataforma (Deep Linking), sincroniza automáticamente la lista de estudiantes (Names & Roles Provisioning) y, lo más importante, hace que la nota obtenida en esa herramienta externa viaje sola y aparezca, como por arte de magia, en el apartado de calificaciones del curso (Assignment & Grade Services).

Las capacidades del estándar continúan expandiéndose. Las especificaciones más recientes, con una adopción creciente a partir de 2024, están sentando las bases para interacciones más complejas, como la posibilidad de que una herramienta envíe notificaciones a un estudiante a través del ecosistema de la plataforma, incluso cuando no esté navegando en ella en ese momento.

Caliper Analytics: El “traductor” de nuestras acciones de aprendizaje

Si LTI es la tubería que conecta las herramientas, Caliper Analytics es el idioma que fluye a través de ella. Este estándar crea un diccionario común para describir lo que hacemos al aprender. Acciones como “ver un vídeo”, “empezar un test” o “entregar una tarea” se registran de una manera unificada, sin importar qué herramienta se esté usando.

Gracias a una nueva especificación llamada LTI Advantage Data, los datos que genera Caliper viajan de forma ordenada a través de la “tubería” de LTI. ¿El resultado? La universidad puede tener un panel de análisis donde ve una película completa y coherente del progreso de los estudiantes, en lugar de tener solo fotos sueltas e inconexas de cada aplicación.

xAPI: El “diario de aprendizaje” que lo registra todo

Mientras que LTI y Caliper se enfocan en lo que ocurre dentro del LMS y sus herramientas conectadas, xAPI (Experience API) amplía la mirada. Su misión es capturar cualquier experiencia de aprendizaje, sin importar dónde o cómo suceda, por ejemplo, en una simulación con gafas de realidad aumentada, practicando en una app del móvil o incluso durante unas prácticas en una empresa.

xAPI funciona con frases sencillas y directas con la estructura “Actor – Verbo – Objeto” (por ejemplo: “Lucía Pérez – completó – el módulo de seguridad en el laboratorio”). Todas estas frases se guardan en un Learning Record Store (LRS), una especie de diario digital personal que puede recopilar evidencias de aprendizaje de fuentes muy diversas, creando un historial completo y detallado de las competencias adquiridas por una persona.

En resumen, estas tres tecnologías trabajan en equipo: LTI abre la puerta de la herramienta y se encarga de que todo fluya. Caliper se asegura de que todos los datos sobre lo que pasa dentro de esas herramientas se entiendan y se puedan comparar. Y xAPI va más allá, capturando cualquier aprendizaje relevante, sin importar el lugar. Juntos, transforman el LMS en el verdadero cerebro de una experiencia educativa conectada, coherente y, por primera vez, verdaderamente integral.

HERRAMIENTAS QUE SOLEMOS AÑADIR

En este ecosistema, el LMS coordina servicios especializados que aportan un valor concreto. Entre las integraciones más frecuentes, destacan varias familias:

• Videoconferencia y aulas en directo: Zoom, Microsoft Teams o BigBlueButton se integran vía LTI. Esta conexión es fundamental porque sincroniza la lista de participantes, puede enviar métricas de asistencia y participación al panel docente y permite grabar la sesión, indexarla por contenido y publicarla automáticamente en el curso. Para el estudiante, la entrada es transparente, con un clic desde el LMS abre la sala con su identidad institucional.
• Creación de contenido y autoría interactiva: Plataformas como H5P o Genially habilitan al docente para crear desde pequeños objetos de aprendizaje (líneas de tiempo, vídeos con preguntas) hasta escenarios ramificados y presentaciones enriquecidas. Al integrarse vía LTI, la puntuación obtenida por el estudiante se archiva directamente en el apartado de calificaciones. Además, los datos de uso (tiempo, intentos, aciertos) alimentan las analíticas de progreso, permitiendo al docente detectar rápidamente qué conceptos o actividades exigen refuerzo.
• Sistemas de detección de plagio: Servicios como Turnitin o Unicheck, que se integran con la herramienta de tareas del LMS para analizar la originalidad de los trabajos entregados.
• Herramientas colaborativas: Pizarras virtuales como Miro o Mural para el trabajo en equipo y la lluvia de ideas en tiempo real, accesibles directamente desde el entorno del curso.
• Laboratorios virtuales y simuladores en la nube: En ingenierías, ciencias o salud, laboratorios que replican procesos complejos con realidad aumentada o motores de física son cada vez más comunes. Conectar, por ejemplo, Labster o PraxiLabs vía LTI evita la gestión de cuentas duplicadas y permite que las rúbricas de evaluación generadas automáticamente en el simulador se devuelvan al apartado de calificaciones del LMS, aportando una evidencia trazable de la adquisición de competencias prácticas.
• Servicios de inteligencia artificial generativa: Desde 2023, los LMS líderes ofrecen “copilotos” que redactan borradores de feedback, crean bancos de preguntas o resumen debates de foro. Al integrarse dentro del LMS, el sistema puede registrar qué prompts se utilizaron y cuándo, un requisito que varias universidades ya exigen para garantizar la transparencia académica y promover la reflexión metacognitiva del estudiante sobre su uso de la IA.

Estas familias comparten estos rasgos esenciales: a) inicio de sesión único, b) retorno automático de resultados y c) envío de eventos normalizados. Así se evita la dispersión de credenciales, se preserva la coherencia del libro de calificaciones y se alimentan paneles analíticos que ilustran el progreso del estudiante a lo largo de herramientas heterogéneas.

DEL LMS A LA LXP: ¿QUÉ CAMBIA PARA EL PROFESOR?

Esta explosión de herramientas y contenidos ha impulsado la evolución conceptual hacia la LXP (Learning Experience Platform). Si el LMS nació para gestionar cursos de forma descendente, la LXP invierte la lógica: parte del perfil y las metas del aprendiz para curar y recomendar recursos dispersos, sugiriendo rutas personalizadas mediante algoritmos. Como señala Bersin (2019), el foco se desplaza de la gestión a la experiencia.

Instituciones como Harvard, que en 2025 lanzó su propia LXP, ejemplifican este modelo híbrido: el LMS gestiona los cursos formales y la LXP actúa como una capa superior que agrega contenidos institucionales, recursos externos y microcredenciales. Para el profesor, este cambio implica una redefinición de su rol:

• De proveedor a curador-editor: El docente no es reemplazado por la tecnología, sino que su papel se eleva. Se convierte en un curador experto que revisa y valida las recomendaciones automáticas, añade contexto pedagógico y alinea los itinerarios con los resultados de aprendizaje, aportando el criterio que la máquina no posee (Bates, 2022).
• Fuentes de evidencia ampliadas: Mientras el LMS registra básicamente interacciones internas, la LXP puede capturar el consumo de recursos externos, ofreciendo una visión más completa del recorrido de aprendizaje que enriquece el panel docente.
• Gobernanza de los algoritmos: El docente debe ser consciente de los riesgos. Informes de referencia, como la guía de la UNESCO (2021) sobre inteligencia artificial en la educación, alertan de que una lógica de recomendación opaca puede reforzar sesgos o crear “burbujas” de contenido. Por ello, la explicabilidad de los algoritmos y la supervisión humana son requisitos éticos en toda implantación seria.

Bien diseñadas, LMS y LXP son complementarias porque la primera gestiona la estructura formal y la segunda amplía las trayectorias con recursos pertinentes. El riesgo aparece cuando la personalización algorítmica suplanta la planificación didáctica; el reto consiste en equilibrar la autonomía del estudiante y la coherencia curricular.

ANALÍTICAS PARA ACTUAR A TIEMPO

La convergencia de datos de múltiples herramientas permite crear paneles de control que ofrecen una visión completa del compromiso estudiantil. Visualizar la progresión puede mejorar la autorregulación del estudiante, un factor clave para evitar la procrastinación. El objetivo no es la vigilancia, sino la intervención pedagógica temprana y fundamentada (Siemens, 2013).

En este sentido, los sistemas de alerta temprana más avanzados ya no se basan únicamente en si un estudiante hace clic o no, sino en analizar la calidad de su participación. Estos modelos pueden identificar patrones de riesgo mucho más sutiles y alertar al docente cuando un estudiante, a pesar de estar conectado, muestra comportamientos como:

• Visitas muy breves y superficiales a los materiales de estudio.
• Participaciones en foros que son siempre réplicas mínimas (“estoy de acuerdo”) sin aportar ideas nuevas.
• Intentos fallidos y repetidos en cuestionarios formativos sin consultar los materiales de refuerzo.

Una alerta generada por este tipo de análisis cualitativo permite al tutor una intervención mucho más precisa, no se quedaría en un genérico “¿necesitas ayuda?“, sino un específico “he notado que tienes dificultades con este concepto, ¿revisamos juntos los materiales?“.

CREDENCIALES Y DESAFÍOS DEL ECOSISTEMA

La conectividad total del ecosistema abre un enorme potencial, pero también plantea responsabilidades críticas.

• Credenciales verificables. Para acreditar el aprendizaje distribuido han surgido los open badges y las microcredenciales verificables, a menudo basadas en tecnología blockchain. Estas representaciones digitales, seguras y portables permiten a los estudiantes acumular y mostrar evidencias de habilidades específicas, fomentando el aprendizaje a lo largo de la vida y conectando mejor la formación con las demandas del mercado. El desafío es doble, garantizar la interoperabilidad entre proveedores y evitar la “fatiga de credenciales”, definiendo taxonomías de competencias claras.
• Ética y gobernanza de los datos. Un ecosistema conectado comparte datos sensibles. La Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO (2021) exige explicabilidad algorítmica, supervisión humana y derecho a corrección. Las universidades deben constituir comités de ética que auditen sesgos y garanticen que la personalización no reproduzca desigualdades estructurales.
• IA explicable (XAI). A medida que la IA se integre en la evaluación, la transparencia será crucial. La IA de “caja negra” es pedagógicamente inaceptable. La IA explicable (XAI) será aquella que pueda justificar sus decisiones (Gunning et al., 2019). Un asistente de IA que evalúa un ensayo no solo dará una nota, sino que mostrará al estudiante por qué ha llegado a esa conclusión, señalando fragmentos y vinculándolos a la rúbrica. Esto construye confianza y convierte la evaluación automatizada en una verdadera herramienta formativa.

CONCLUSIONES

El paso del LMS aislado al ecosistema conectado es mucho más que una actualización tecnológica; es una profunda reconceptualización de nuestro entorno digital de enseñanza que redefine la práctica docente y la gestión institucional. Donde antes había un “curso contenedor”, hoy encontramos un hub de aprendizaje que conecta laboratorios virtuales, videoconferencias y servicios de IA, gracias a la madurez de estándares como LTI Advantage Data y xAPI. Estos no solo garantizan una experiencia de usuario fluida y con una sola credencial, sino que crean una radiografía completa del itinerario de cada estudiante, registrando evidencias de aprendizaje tanto dentro como fuera de la plataforma formal.

Desde el punto de vista pedagógico, el ecosistema favorece la plasticidad didáctica, dado que el docente puede organizar recursos dinámicos sin perder la visión global del progreso, mientras el estudiante transita por rutas flexibles apoyadas en recomendaciones algorítmicas, un modelo que se materializa en la complementariedad entre el LMS y las emergentes LXP. Las primeras evaluaciones a gran escala ya confirman que los paneles de control multimodales y la analítica bien implementada pueden catalizar la autorregulación del estudiante y mejorar su rendimiento.

Sin embargo, esta enorme conectividad multiplica las responsabilidades. En el plano ético, la recomendación de la UNESCO nos obliga a exigir explicabilidad, supervisión humana y salvaguardas para evitar que los algoritmos de recomendación y los modelos predictivos de alerta temprana reproduzcan sesgos. En el plano económico, la tendencia de crecimiento del gasto en licencias y servicios en la nube obliga a las instituciones a adoptar modelos de control del coste total de propiedad que incluyan métricas de uso real y de impacto pedagógico. Finalmente, en el plano ambiental, la creciente huella de carbono del streaming masivo y del entrenamiento de modelos de IA nos insta a medir el “CO₂ por crédito aprobado” y a exigir a los proveedores compromisos de eficiencia energética.

Mirando a 2028, las prioridades estratégicas se agrupan en cuatro verbos: conectar, consolidando la adopción de estándares abiertos; explicar, publicando la lógica de los algoritmos; sostener, vinculando presupuestos a métricas de uso y a indicadores de carbono; y empoderar, formando al profesorado en la lectura crítica de datos y en la curaduría de contenidos. El éxito del ecosistema conectado dependerá menos de la cantidad de integraciones que de nuestra capacidad de gobernarlo para alinear tecnología, pedagogía y sostenibilidad en un proyecto educativo coherente.

CUESTIONES PARA LA REFLEXIÓN Y EL DEBATE

• Pensando en su propia asignatura, ¿qué dos o tres herramientas externas (un simulador, una herramienta de debate, un creador de contenido interactivo, etc.) considera que serían las más valiosas para integrar en su LMS y por qué?
• El rol del docente como “curador” de experiencias en un ecosistema LXP, ¿lo percibe como una oportunidad para centrarse en un acompañamiento de mayor valor añadido o como una carga de trabajo adicional?

FUENTES

• Bates, A. W. (2022). Teaching in a Digital Age: Guidelines for designing teaching and learning (3rd ed.). Tony Bates Associates Ltd.
• Bersin, J. (2019). Learning Experience Platform (LXP) Market Grows Up: Now Too Big To Ignore. Josh Bersin.
• Brown, M., Deacutis, J., y Motz, B. (2015). The Next Generation Digital Learning Environment: A Report on Research. EDUCAUSE Learning Initiative
• García Aretio, L. (2001). La educación a distancia. De la teoría a la práctica. Ariel.
• García Aretio (2025). Diálogo Didáctico Mediado (DDM): Hacia una teoría superadora en educación a distancia. Contextos universitarios mediados.
• Gunning, D., Stefik, M., Choi, J., Miller, T., Stumpf, S., & Yang, G. Z. (2019). XAI—Explainable artificial intelligence. Science Robotics, 4(37), eaay7120.
• Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. American Behavioral Scientist, 57(10).
• UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing.
• UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (11 de septiembre de 2025). Del LMS al ecosistema de aprendizaje conectado (C.EaD-69). Contextos universitarios mediados. Recuperado 21 de septiembre de 2025 de https://doi.org/10.58079/14mix