HIPÓTESIS

1. Toda educación es hoy digital, independientemente de su formato de entrega, sincronicidad o presencialidad … Esto significa que los procesos de aprendizaje (y las interacciones entre los diferentes agentes que participan) están mediadas en todo o en parte por interfaces digitales, bien sean interacciones directas entre personas o a través de “objetos” digitales.

2. La tecnología provoca el desensamblaje de la experiencia educativa. En la universidad tradicional la sincronía y presencialidad (el campus provoca que se compartan espacio y tiempo) implica la posibilidad de emergencia de comunidades y acompañamiento de forma orgánica, sin necesidad de un diseño explícito … ni siquiera de una intencionalidad de la institución. En un contexto de educación digital, se produce en numerosas ocasiones una desconexión (las personas dejan de compartir en todo o en parte espacios y tiempos) que fuerza a que la vivencia, la generación y gestión de comunidades y las experiencias de aprendizaje “fuera de programa” deban necesariamente provocarse por diseño.

3. El aprendizaje se expande y se convierte en una necesidad y oportunidad para nuevos públicos. Por una parte, vivimos en una época de cambios continuos en los mercados de trabajo y las necesidades asociadas de competencias y perfiles profesionales. Este proceso se sigue acelerando y no parece que vaya a “estabilizarse” en un futuro próximo. Por otra parte, por ejemplo en Latinoamérica, los cambios socioeconómicos y la mayor accesibilidad de la educación generan que grandes sectores sociales que tradicionalmente estaban excluidos de la educación superior puedan ahora acceder a ella.

Estos nuevos públicos son mucho más numerosos, necesitan aprender por más tiempo (a lo largo de la vida) y sus contextos y necesidades son mucho más diversos. Esta ampliación de impacto requiere de modelos con altas dosis de flexibilidad (en tiempos, espacios, procesos …) y personalización. La tecnología es parte esencial de la respuesta a ese reto, especialmente si buscamos un impacto masivo. Además, la innovación que surge en estos nuevos contextos puede tener un enorme valor para la transformación de los modelos y programas académicos tradicionales.

EXPANDIR Y CAMBIAR PARADIGMAS

1. Del diseño instruccional al diseño estratégico y de servicios. Los aprendedores y experiencias de aprendizaje deben situarse en el centro de los procesos de diseño integrando el diseño instruccional tradicional como parte de la caja de herramientas (pero no como la solución completa).

2. Experiencias de aprendizaje, programas, cursos … deberían pensarse y diseñarse como productos o servicios digitales, dado que:

  • La tecnología debe entenderse y utilizarse como un posibilitador, y no solo como habilitador, y por tanto los procesos de innovación deben contar desde el inicio con una perspectiva tecnológica, frente a la lógica más convencional en la que a una innovación pedagógica le sigue su habilitación mediante tecnología.
  • En proyectos que buscan un impacto masivo, es esencial diseñar la tecnología para la eficacia y escalabilidad desde el inicio.

3. Datos. Es esencial generar datos de los procesos de aprendizaje y gestión y extraer inteligencia de ese flujo de datos de forma efectiva para obtener:

  • Inteligencia en tiempo real para toma de decisiones (que afectan a la continuidad y desempeño de los estudiantes), o para implementar estrategias efectivas de aprendizaje adaptativo.
  • Inteligencia de datos como principal vía de mejora continua y de una parte de los procesos de innovación.
  • Evidencias robustas de las demandas de perfiles profesionales y los skillsets asociados (perfiles de habilidades o competencias), explotando grandes volúmenes de datos públicos y privados combinados con enfoques cualitativos. Esta información puede ser esencial en el diseño de los catálogos de programas, de sus currículos y de las experiencias de aprendizaje. Las universidades siguen basando estas decisiones en procesos muy endogámicos y sesgados asumiendo que gran parte del conocimiento lo poseen los académicos.

4. Soberanía tecnológica para poder controlar tanto los datos como la experiencia del aprendedor y de aprendizaje (que incluye los procesos pedagógicos en sentido estricto, la vivencia y la comunidad). Solo de este modo es posible diseñar y operar al servicio de la misión y modelo educativo de la institución.

Datos y experiencia son los principales elementos diferenciales de una propuesta de valor educativa. Depender de plataformas de terceros significa casi siempre perder por completo ese control. En este sentido cabe preguntarse si son las plataformas externas (de tecnología y de agregación de ofertas educativas) commodities o se están en realidad convirtiendo las universidades en las commodities de las plataformas tecnológicas (datos) o de ofertas educativas (cursos y programas).

5. Diseñar y construir tecnología es principalmente un trabajo de integración. Controlar tecnología y datos no significa desarrollar desde cero ni grandes inversiones. Implica integrar y adaptar recursos ya existentes a nuestras necesidades. 

6. Las organizaciones educativas necesitan talento y capacidades internas de diseño e innovación. Normalmente la innovación educativa se encuentra dispersa en múltiples áreas (escasamente conectadas) y está desconectada del liderazgo y la toma de decisiones estratégicas por lo que en raras ocasiones es capaz de escalar dentro de la organización generando una transformación efectiva. La lógica de “laboratorio de innovación” es una solución que permite integrar acciones de innovación educativa, áreas diversas y maximizar las capacidades internas en diseño y tecnología. Ese laboratorio debe ser una una estructura definida y autónoma pero parte de su trabajo consiste en conectar agentes internos y externos para generar un ecosistema de innovación. Para lograrlo, por tanto, además de establecer “labs”, es esencial contar con frameworks de innovación y una gobernanza efectiva a nivel de toda la organización.

7. Nuevas fronteras (IA y web 3):

La IA puede provocar (o lo está haciendo ya) múltiples transformaciones radicales sobre cómo aprendemos, cual es el rol de profesores y acompañadores, cómo diseñamos experiencias de aprendizaje y … sobre qué debemos aprender. Algunos ejemplos:

  • Expandir las capacidades de diseño y de los diseñadores mediante la integración de herramientas de LMS e IA a la vez que se optimizan los tiempos y costes de diseño y producción.
  • Automatización de la evaluación basada en portafolios de evidencias (o sea colecciones de documentos en diferentes formatos que hoy en día requieren de una dedicación de tiempo importante por parte de expertos).
  • Sistemas de acompañamiento verdaderamente efectivos (que atienden los problemas reales de los aprendedores) y escalables mediante automatización y herramientas de apoyo a los acompañadores humanos.

La web3 (notas), desarrollada mediante tecnologías cripto / blockchain, posibilita la creación de DAOs, organizaciones descentralizadas y autónomas que podrían facilitar la apertura (segura y ágil) de múltiples procesos de aprendizaje (ejemplo: evaluación de competencias), y puede acabar por poner en cuestión muchos de los papeles actuales de las instituciones.

Este texto es una síntesis de ideas compartidas en la mesa redonda sobre Digitalización en que participé el pasado 18 de Enero como parte del III CEU International Congress of Educational and Teaching Innovation, en Madrid.

Un comentario

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