Enseñanza y aprendizajes híbridos: diseño, gestión, modelos y secuencias (C.EaD-62)

 Por Lorenzo García Aretio

RESUMEN PÓDCAST-AUDIO

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

En la entrada anterior, establecimos que el verdadero valor del blended learning radica en la integración pedagógica de las diferentes variables, no en la simple mezcla de tiempos o espacios. Ahora, damos un paso adelante para explorar cómo materializar esa integración en el complejo y dinámico escenario actual. Se habla hoy de aprendizajes híbridos, nosotros de aprendizajes integrados (García Aretio, 2004a, 2018, 2020a, 2020b) términos que reflejan una evolución conceptual hacia modelos más flexibles, personalizados y digitales. Si la primera generación del blended se centró en combinar lo presencial y la distancia, la era híbrida se enfoca en disolver las fronteras entre ambos, creando experiencias de aprendizaje fluidas, ubicuas y convergentes.

La pandemia de COVID-19 actuó como un catalizador global, forzando una adopción masiva de soluciones remotas e híbridas. Sin embargo, la respuesta de emergencia, en bastantes ocasiones caótica, debe dar paso a un diseño intencional, reflexivo y de alta calidad. El desafío ya no es sobrevivir digitalmente (como lo fue en la pandemia), sino prosperar pedagógicamente. Hoy, la pregunta que se hacen los equipos docentes y gestores institucionales no es si adoptar los aprendizajes híbridos o integrados, sino cómo diseñarlos, implementarlos y evaluarlos con garantías de calidad.

En este contexto, hoy, la irrupción de tecnologías como la inteligencia artificial generativa, las analíticas de aprendizaje y las realidades extendidas (XR) no es un factor más, sino un agente de cambio con el potencial de redefinir lo que entendemos por un aprendizaje híbrido eficaz. Esta entrada traduce esa inquietud a una propuesta que pretende ser operativa que recoja modelos reconocidos y secuencias didácticas contrastadas. Para ello, partimos de tres premisas:

• Diseño intencional que no es simple reparto de horas. Parece que los buenos resultados del blended dependen de una alineación profunda entre objetivos, resultados de aprendizaje, actividades y evaluación, y de un rediseño deliberado de la experiencia formativa (Biggs, 1996; Garrison y Vaughan, 2008). Además, los metanálisis han mostrado que, en promedio, las condiciones blended logran resultados superiores a la docencia puramente presencial, si bien el efecto depende de la calidad del diseño (Means et al., 2010/2013).
• Coordinación dinámica. Marcos reconocidos, como el K-12 Blended Teaching Readiness (Graham et al., 2019) y el Multimodal Model de Picciano (2009), enfatizan el rol del docente como diseñador y coordinador de experiencias que cambian de ritmo, espacio y tecnología, alineando modalidades con propósito y seleccionando la combinación más adecuada las finalidades de aprendizaje (Graham et al., 2019; Picciano, 2009).
• Innovaciones emergentes. La irrupción de la IA generativa en tutoría, retroalimentación y creación de recursos obliga a rediseñar flujos, interacciones y roles de soporte; esto se alinea con análisis recientes sobre IA en educación (Holmes y Tuomi, 2022) y con la Guía de la UNESCO (2023), que propone principios y medidas para su uso pedagógico y regulatorio responsable (Holmes y Tuomi, 2022; UNESCO, 2023).

TIPOLOGÍAS DE MODELOS HÍBRIDOS

Uno de los marcos más conocidos proviene del Clayton Christensen Institute for Disruptive Innovation, que distingue las cuatro familias de experiencias híbridas que pueden ofrecerse, según el lugar y el momento en que se produce la interacción presencial-digital y quién controla la transición entre modos. A continuación, se describen brevemente con algún ejemplo de integración de IA.

• Modelo de Rotación. Los estudiantes rotan entre diferentes espacios de aprendizaje, al menos uno de las cuales es online. El “Aula Invertida” (Flipped Classroom) es la variante más conocida. Su principal ventaja es la estructura predecible; la IA puede reforzarla mediante tutorización adaptativa, por ejemplo, un modelo de lenguaje monitoriza el progreso en línea y decide si el alumno debe acudir a un pequeño grupo presencial, en línea o a un microvídeo personalizado
• Modelo Flexible: La mayor parte del aprendizaje es online, y los docentes ofrecen apoyo y tutorización presencial a demanda, según las necesidades. La analítica y la IA generativa pueden desempeñar su papel: algoritmos de rutas predictivas recomiendan mentorías presenciales cuando detectan un patrón de riesgo de deserción.
• Modelo a la Carta: Los estudiantes cursan una o más asignaturas de forma completamente online para complementar su formación presencial. Su éxito depende de la autogestión; por ello, algunos centros incorporan “copilotos de metacognición” basados en IA que ayudan al alumno a planificar su carga semanal y equilibrar agendas. En la entrada siguiente nos referiremos a la autorregulación.
• Modelo Virtual Enriquecido: El foco es un programa online que se complementa con sesiones presenciales obligatorias, pero de baja frecuencia. La IA interviene generando gemelos digitales de las prácticas en realidad extendida (XR) y ofreciendo tutoría sintética entre encuentros.

Sin embargo, estos modelos son solo estructuras. Su eficacia depende de cómo se llenan de contenido y, sobre todo, de interacción. Desde la perspectiva de nuestra propuesta del Diálogo Didáctico Mediado (DDM), un modelo blended será exitoso si logra facilitar un diálogo continuo y fructífero entre el docente y el estudiante, y de los estudiantes entre sí, a través de los distintos medios. El diseño debe garantizar que la separación transaccional (la distancia psicológica y comunicativa) se minimice. La clave es la arquitectura de ese diálogo a lo largo de toda la experiencia de aprendizaje.

Como criterios de elección, seleccionar un modelo híbrido implica evaluar:

• el grado de autonomía y madurez digital del alumnado;
• la infraestructura disponible (campus espejo, conectividad, visores XR);
• el objetivo competencial (teórico-conceptual o práctico-social); y
• la capacidad institucional para desplegar IA de forma ética y transparente, siguiendo las directrices del GEM Report (2023) y el Hybrid Education Reader de la UNESCO (2023).

Esta taxonomía concuerda con el Multimodal Model de Picciano (2009), que propone “mezclar con propósito” modalidades de enseñanza, advirtiendo que el éxito depende de alinear cada modalidad con un objetivo de aprendizaje claramente definido. El libro de Horn y Staker (2015) popularizó este enfoque disruptivo en educación escolar, destacando asimismo que la implementación del modelo de Rotación Individual ha mostrado mejoras significativas en el rendimiento estudiantil en matemáticas en múltiples contextos.

NIVELES DE INTEGRACIÓN

Para graduar la profundidad del híbrido proponemos una escala de cinco niveles—adaptada de nuestro trabajo sobre convergencia (García Aretio, 2018) y alineada con la taxonomía de Garrison y Vaughan (2008), que va del presencial dominante al virtual dominante:

1. Presencial enriquecido. El aula física es núcleo; los recursos digitales sirven de apoyo (pizarra virtual, micro-vídeos).
2. Rotación estructurada. Horario fijo de paso entre espacios on-line/off-line: estación, laboratorio o aula invertida.
3. Equilibrado 50/50. Actividades clave se diseñan para que puedan completarse indistintamente en campus o en línea; la interacción síncrona se reparte.
4. Flex focalizado. La parte on-line articula el curso; los encuentros presenciales se activan según necesidad o para hitos de alta socialización.
5. Virtual dominante con presencias intensivas. Mayoritariamente remoto, con bootcamps o prácticas presenciales puntuales de alto valor.

Una de las centenares de diapositivas que hemos venido ofreciendo en numerosas conferencias sobre los aprendizajes integrados, que hablan más allá de combinar espacio y tiempo, es el que les ofrezco debajo. En el que se trata de integrar numerosas variables, en función de las necesidades y objetivos propuestos.

DISEÑO Y SECUENCIAS DIDÁCTICAS HÍBRIDAS

Un aprendizaje híbrido de calidad no se improvisa, se diseña. Superar la práctica del volcado de contenidos de un formato a otro exige adoptar marcos de diseño pensados para la flexibilidad y la inclusión. El Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) se presenta como una propuesta muy a considerar, al instarnos a ofrecer múltiples formas de representación de la información, múltiples formas de acción y expresión por parte del estudiante, y múltiples formas de motivación e implicación (CAST, 2018). Aplicado a un entorno híbrido, esto significa, por ejemplo, que un concepto clave puede presentarse en un vídeo interactivo online, discutirse en un seminario presencial y evaluarse mediante un proyecto práctico o un pódcast.

El diseño de una secuencia híbrida auténtica debe responder a la pregunta: ¿cuál es el mejor entorno para cada actividad de aprendizaje? No se trata de una división 50/50, sino de una asignación estratégica y modulada.

Diseñar una secuencia híbrida exige definir con claridad qué ocurre pedagógicamente en cada momento y decidir en qué modalidad, presencial, en línea síncrona, en línea asíncrona o inmersiva, resulta más eficaz. Para ello, conviene alinear finalidades de aprendizaje con modalidades y actividades y proceder a un rediseño deliberado de las asignaturas o curso, principio central del blended learning en educación superior, aplicando además el diseño inverso. Con este marco, es posible organizar el itinerario en cinco fases inspiradas y adaptadas del modelo 5E (Bybee, 2006) y en sintonía con la progresión de cinco etapas para aprendizaje en línea descrita por Salmon (2000/2004). A ello añadimos, como actualización, elementos vinculados con inteligencia artificial, analítica del aprendizaje y realidades extendidas, ausentes en dichos marcos clásicos. Veamos esas cinco fases adaptadas de las fuentes citadas.

1. Activación. Breve encuentro presencial o sesión síncrona para presentar un reto, activar saberes previos y realizar un sondeo inicial.
2. Exploración. Introducción autónoma a los contenidos mediante vídeos interactivos y lecturas anotadas; los estudiantes indagan y generan preguntas, en línea.
3. Construcción. Elaboración colaborativa del conocimiento (talleres, “break-out” síncronos, foros). Se explicitan significados y se profundiza.
4. Aplicación. Transferencia a contextos reales o simulados (laboratorio físico, simulador remoto o entorno XR). Esta fase exige seleccionar la modalidad que mejor sirva a los resultados esperados.
5. Cierre y metarreflexión. Reencuentro presencial o por videoconferencia para sintetizar hallazgos, contrastarlos con criterios de evaluación y planificar mejoras.

Hoy, asistentes conversacionales, analíticas de participación o feedback generativo pueden enriquecer cada fase (p. ej., diagnóstico inicial, andamiaje durante la exploración, alerta temprana en construcción, escenarios “¿qué pasaría si…?” en aplicación, y resúmenes automáticos en el cierre).

METODOLOGÍAS ACTIVAS Y ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS PARA ENTORNOS HÍBRIDOS

Los entornos híbridos son el hábitat natural de las metodologías activas, ya que permiten combinar la flexibilidad del trabajo individual online con la potencia de la interacción social síncrona.

• El Aula Invertida (Flipped Classroom) es el modelo híbrido por antonomasia. Los estudiantes adquieren los conocimientos teóricos a través de materiales online (vídeos, audios, lecturas) antes de la sesión síncrona. El tiempo juntos, ya sea físico o virtual, se dedica a resolver dudas, debatir y aplicar ese conocimiento en tareas de orden superior, transformando al docente de “sabio en el estrado” a “guía en el camino”.
• El Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) se enriquece enormemente. Las fases de investigación, planificación y documentación pueden realizarse de forma asíncrona y colaborativa en plataformas online, mientras que los hitos de construcción, presentación de prototipos y defensa final pueden tener lugar en el espacio físico para un mayor impacto.
• La Gamificación puede extenderse a lo largo de toda la experiencia. Los puntos, insignias y tablas de clasificación pueden gestionarse en el LMS, mientras que los “retos” o “misiones” pueden combinar tareas online con actividades a realizar en el campus o en el entorno profesional.

LA TUTORÍA COMO EJE DEL APRENDIZAJE HÍBRIDO

En un modelo híbrido, con múltiples espacios y ritmos, la figura del tutor se vuelve más crucial que nunca para dar cohesión y apoyo al estudiante. El rol del tutor se expande y diversifica, convirtiéndose en el sostén y facilitador del aprendizaje. Sus funciones clave, tal como he detallado en trabajos anteriores, incluyen:

• Curador de contenidos: Ayuda a los estudiantes a navegar la abundancia de información online.
• Dinamizador de la comunidad: Fomenta la interacción tanto en los foros asíncronos como en las sesiones síncronas.
• Proveedor de feedback: Ofrece retroalimentación constante y personalizada, utilizando herramientas automatizadas cuando es posible, pero priorizando siempre el toque humano y motivador.
• Guía del proceso de aprendizaje: Ayuda a los estudiantes a planificar su tiempo, a autorregularse y a conectar las diferentes partes de su itinerario formativo.

Esta labor tutorial es el pegamento que une las distintas piezas del puzle híbrido, garantizando que ningún estudiante se quede atrás.

CONCLUSIONES

El futuro de la educación es, sin duda, híbrido. Pero no cualquier hibridación servirá. Hemos superado la fase de la respuesta de emergencia para entrar en la era del diseño intencional. Un aprendizaje híbrido eficaz no es el que mezcla porcentajes, sino el que integra estratégicamente las actividades de aprendizaje en los entornos más adecuados, creando un ecosistema coherente, flexible e inclusivo. Las metodologías activas florecen en este terreno, y el rol del tutor se magnifica como el agente que da cohesión y humanidad a la experiencia.

Esta entrega ha convertido la convergencia presencia-distancia, explicada teóricamente en la entrada anterior, en una hoja de ruta operativa para equipos docentes y gestores. Partimos de un marco de diseño que fusiona la Comunidad de Indagación con el Diálogo Didáctico Mediado y el diseño inverso; lo concretamos en cuatro modelos híbridos (Rotación, Flexible, A la Carta y Virtual Enriquecido) y los vinculamos a oportunidades reales de IA generativa. Mostramos cómo graduar la integración en diferentes niveles y, finalmente, describimos una secuencia en cinco fases capaz de adaptarse a cualquier disciplina o nivel educativo. Tres ideas centrales articulan el discurso:

• Propósito pedagógico por encima de la tecnología. La eficacia del híbrido depende de la alineación entre objetivos, actividades y evaluación, no del porcentaje on-line/off-line. La IA aporta valor si se integra como andamiaje transparente y ético
• Orquestación dinámica basada en analítica. El docente debe interpretar datos y reconfigurar la experiencia en tiempo real.
• Evaluación holística. Los mayores beneficios del blended emergen cuando la fase de aplicación incorpora feedback inmediato en línea; de ahí la necesidad de rúbricas que combinen desempeño, presencia y bienestar.

Adoptar este enfoque integral supone: rediseñar calendarios para alternar períodos presenciales de alto valor social con tramos virtuales personalizables; formar al profesorado en analítica, IA generativa y metodologías activas, siguiendo estándares de calidad abiertos, y garantizar infraestructuras inclusivas  y políticas de protección de datos que otorguen confianza a la comunidad.

En definitiva, la hibridación consciente no es un mero parche post-pandemia, sino la arquitectura base sobre la que se construye una educación flexible, equitativa y centrada en la persona.

CUESTIONES PARA LA REFLEXIÓN Y EL DEBATE

• Al diseñar nuestros programas híbridos, ¿aplicamos un modelo de diseño específico o simplemente “volcamos” contenidos y actividades a un LMS?
• ¿Estamos preparando a nuestro personal docente y tutorial con las competencias necesarias para facilitar metodologías activas y utilizar eficazmente las nuevas tecnologías (IA, analíticas) en un entorno híbrido?

FUENTES

• Bybee, R. W. (2006). The BSCS 5E instructional model: Origins and effectiveness. BSCS.
• Biggs, J. (1996). Enhancing teaching through constructive alignment. Higher Education, 32(3), 347–364.
• CAST. (2018). Universal design for learning guidelines version 2.2. http://udlguidelines.cast.org
• García Aretio, L. (2004a). Blended  learning, ¿enseñanza y aprendizaje integrados? BENED.
• García Aretio, L. (2004b). Blended  learning, ¿es tan innovador? BENED.
• García Aretio, L. (2011). Blended, ¿mezcla o integración?
• García Aretio, L. (2012). ¿Desde dónde llegó el blended? García Aretio, L. (2012). Convergencia Presencia-Distancia.
• García Aretio, L. (2018). Blended learning y la convergencia entre la educación presencial y a distancia. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 21(1).
• García Aretio, L. (2020a). Formatos educativos digitales en tiempos de pandemia. Los aprendizajes integrados (híbridos). Contextos universitarios mediados.
• García Aretio, L. (2020b). La tutoría en educación a distancia digital: sostén y facilitación de aprendizajes flexibles e híbridos. Contextos universitarios mediados.
• García Aretio, L. (2021). Ambientes educativos a distancia, híbridos o combinados, ¿igualan o desigualan? Y llegó el COVID. Contextos universitarios mediados.
• García Aretio, L. (2022). Tutoría y aprendizajes híbridos e integrados en educación a distancia. Contextos universitarios mediados.
• Garrison, D. R., y Vaughan, N. D. (2008). Blended Learning in Higher Education: Framework, Principles, and Guidelines. Jossey-Bass.
• Graham, C. R., Borup, J., Pulham, E., y Larsen, R. (2019). K–12 blended teaching readiness: Model and instrument development. Journal of Research on Technology in Education, 51(3).
• Holmes, W., y Tuomi, I. (2022). Generative AI and the future of intelligent tutoring (JRC137025). Publications Office of the European Union.
• Horn, M. B., y Staker, H. (2015). Blended: Using disruptive innovation to improve schools. Jossey-Bass.
• Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M., y Jones, K. (2010). Evaluation of evidence-based practices in online learning: A meta-analysis and review of online learning studies. U.S. Department of Education.
• Picciano, A. G. (2009). Blending with Purpose: The Multimodal Model. Journal of Asynchronous Learning Networks, 13(1).
• Salmon, G. (2000, 2004), diferentes ediciones de E-moderating: The key to teaching and learning online. Routledge.
• UNESCO (2023). Hybrid education, learning and assessment: A reader: An overview of frameworks, issues and developments in light of COVID‑19 and the way forward. UNESCO.
• UNESCO. (2023). Global Education Monitoring (GEM) Report  (2023: Technology in education: A tool on whose terms? UNESCO.
• UNESCO (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research.UNESCO Publishing.
• Wiggins, G., y McTighe, J. (2005). Understanding by design (Expanded 2nd ed.). ASCD.

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (18 de agosto de 2025). Enseñanza y aprendizajes híbridos: diseño, gestión, modelos y secuencias (C.EaD-62). Contextos universitarios mediados. Recuperado 7 de septiembre de 2025 de https://doi.org/10.58079/14hfg