LA
INNOVACIÓN PENDIENTE – Cristóbal Cobo (2016)
Belén Menéndez, Ignacio Molina, Laura Montoya, Laura Moratilla
Informe
“Students, Computers and Learning”, de la OCDE:
o
Recursos en tecnología digital en
escuelas mejoran las “habilidades digitales” y otras, muy valoradas por el
mundo laboral.
o
Las escuelas deben educar a los alumnos
a ser consumidores críticos de internet.
o
Las tecnologías digitales deberían
servir de apoyo para lograr una educación mucho más personalizada.
Hoy en día parece haber
una creciente aceptación de que el aprendizaje ocurre en todo momento y lugar
gracias a la gran abundancia de contenidos y contenedores que contribuyen a que
existan más contextos de aprendizaje, por tanto el desafío está ahora en ser capaces de ver, reconocer y aprovechar esos posibles espacios de aprendizaje:
para ello resulta útil crear
instrumentos de seguimiento y evaluación que nos ayuden a comprender mejor aquellos aprendizajes que ocurren en
contextos que trascienden lo escolar o bien para conectar los escolar con otros
entornos, todo ello para identificar y favorecer el reconocimiento y
aprovechamiento de estos aprendizajes permanentes y continuos.
El conocimiento que se
valoraba en las sociedades predigitales se ha transformado, así como los
contextos y los lenguajes a través de los que se vehiculaba el conocimiento. En
esta línea, se empieza a hablar de una nueva ecología del aprendizaje, que sugiere una serie de desafíos a la
educación formal y escolar, tanto a nivel conceptual como operacional. Se
delinea bajo tres parámetros:
o
El aprendizaje se produce a lo largo y
ancho de la vida.
o
El aprendizaje está modelado por las TICs,
ofreciendo posibilidades de aprender más allá de contextos determinados.
o
El desarrollo de habilidades y
competencias genéricas y transversales para seguir aprendiendo en diversas
situaciones y contextos jugarán un papel clave.
En EE.UU existía en 2015 una preocupación de los
profesores debido al excesivo peso de la evaluación, como por el tiempo que
ocupaba la misma en las horas de clase. Se deben
encontrar nuevos instrumentos de evaluación debido a la gran sobreinformación,
ya que los usados en el siglo XX no deben ser iguales a los del siglo XXI.
Las típicas evaluaciones dan lugar a problemas, como
por ejemplo los estudiantes asocian la evaluación con la escuela, los docentes
dejan de gustarles enseñar, se pierden recursos y tiempo, también dan lugar a
la trampa y no se evalúan otros aspectos importantes.

Los estudiantes deben de trabajar de forma conjunta
ya que estimula el pensamiento crítico, la motivación y la metacognición. Se desarrolla el pensamiento crítico debido a que se
estimula el conflicto cognitivo ya que los estudiantes se encuentran con nueva
información o experiencias que entran en conflicto con sus informaciones
previas. Se favorece la combinación de habilidades cognitivas y la generación
de evidencias para ser evaluadas, se desarrollan gracias a la capacidad de
juzgar o evaluar gracias a la tomad e decisiones.
Para poder medir estos nuevos aprendizajes, y los
autores Lai y Viering pretenden combinar diferentes técnicas como pueden ser:
- reportes personales, el estudiantes elabora una bitácora de su experiencia de aprendizaje.
- escalas de calificación, padres y educadores usan un sistema de clasificación completado por ellos.
- evaluaciones estandarizadas, mediciones mediante preguntas de selección múltiple tradicionales o indicaciones más abiertas.
- medidas de observación, para la catalogación de los comportamientos de los estudiantes correspondientes a las habilidades del siglo XXI, se ajustan según el contexto porque puede ser el aula, laboratorio, trabajo de campo…
Si solo se utilizara una medida podría dar lugar a
un riesgo de sesgo o ambigüedad por lo que es bueno la combinación de
diferentes mediciones. Las tareas deben
basarse en tareas auténticas, problemas del mundo real que resulten
significativos para los estudiantes.
La educación del futuro
Dan Schwarts, un profesor de la universidad de
Stanford, imagina como podría ser la educación en el año 2030, habla de que los
exámenes no serán la principal herramienta de evaluación de los estudiantes y
habla de ciertas mejoras como son:
· La ciencia habrá mejorado enormemente su
comprensión del proceso de aprendizaje y de las condiciones adecuadas para
optimizarlo: las nuevas tecnologías de enseñanza recogerán los datos precisos
para determinar cuáles aspectos favorecen el aprendizaje; habrá una mejora
continua de la enseñanza y de las teorías en la que esta se basa.
· Las evaluaciones medirán la preparación
de los estudiantes para aprendizajes futuros y no tanto el conocimiento
aprendido; también se medirá la capacidad de estos de aprender nuevos
contenidos o materiales que no han sido enseñados en clase; finalmente se
evaluara su capacidad de seguir aprendiendo. Se favorecerá el aprendizaje
basado en problemas.
Se han desarrollado 7 vectores para mejorar la
implementación de nuevas estrategias de evaluación:
- En vez de valorar lo que mides, mejor mide lo que valoras
- Reconocer, valorar y promover un mosaico de habilidades no cognitivas extracurriculares.
- Más que el tiempo en clases, lo que cuenta es como aplicas lo aprendido.
- Crear nuevos mecanismos de reconocimiento social de saberes y destrezas.
- No todos lo que cuenta es contable ni todo lo que es contable cuenta
- El error como una buena solución: retroalimentación positiva y reforzamiento.
- Transitar del equipamiento 1:1 hacia una enseñanza (más) individualizada

· Pasaportes de habilidades
· Reconocimiento entre pares
· Las rúbricas: Facilitan la evaluación y
la recopilación de información del proceso de aprendizaje del alumno
· Las insignias digitales: Símbolo o
indicador de logros vinculados a una habilidad
Análisis de datos y analíticas de aprendizaje
ÚTILES PARA:
- · Personalizar servicios
- · Analizar el aprendizaje
- · Ajustar
DESAFÍOS:
- Correcta y
ética utilización de datos
- Fiabilidad
- estrategias de muestreo y procesamiento
- Representar
la naturaleza de las conexiones entre los datos y las personas
El problema es que se valore lo que se mide, como el
número de clics, en vez de medir lo que se valora, como la capacidad de
negociar o crear conocimientos con otros.
Antes de analizar datos
es necesario contar con las preguntas clave; los datos no son suficientes para
dar información de utilidad
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