- Ley General de Educación (LGE) de 1970.
- Ley Orgánica del Derecho a la Educación (LODE) de 1985.
- Ley Orgánica de Reforma Universitaria (LRU) de 1983.
- Ley Orgánica de Ordenación General del Sistema Educativo (LOGSE) de 1990.
- Ley Orgánica de Participación, Evaluación y Gobierno de los Centros Docentes (LOPEG) de 1995.
- Ley Orgánica de Universidades (LOU) de 2001.
- Ley Orgánica de Calidad de la Educación (LOCE) de 2002.
- Ley Orgánica de Educación (LOE) de 2006.
- Ley Orgánica para la Mejora de la Calidad Educativa (LOMCE) de 2013.
- Ley Orgánica de Modificación de la LOE (LOMLOE) de 2020.
- Ley Orgánica del Sistema Universitario (LOSU) de 2023.
- Ley Orgánica de Ordenación e Integración de la Formación Profesional de 2022.
¿Qué hace una sociedad civilizada? Primum non nocere. En educación, hay que ser conservador. Hay que introducir cambios sólo cuando sean imprescindibles (p. ej., prohibir a los maestros que den palizas a los estudiantes, como ocurría cuando yo era pequeño, o que les impongan sanciones degradantes). Porque todo puede ir a peor. De manera que los cambios basados en "teorías" pedagógicas no deben aplicarse - y menos de manera generalizada desde arriba - hasta que no existan pruebas obtenidas de acuerdo con el método científico que aseguren que su introducción producirá una mejora en el 'sistema-educativo-realmente-existente'. Por ejemplo, de poco sirve dar cursillos de formación a los maestros si luego nadie comprueba que van a clase (el problema más grave en la India o Perú).
Ninguna de las leyes enumeradas tenía detrás buena ciencia (quizá la más sensata era la de Villar Palasí precisamente porque era fácil mejorar las cosas en 1970). Las leyes universitarias han tenido resultados malos en términos de gobernanza de las universidades e incentivos para el profesorado y el alumnado por alcanzar la excelencia. Sin embargo, no ha habido gobierno que no haya intentado cambiar el modelo. Y siempre con la misma escasa base científica.
De manera que deberíamos liberarnos de la tutela de los pedagogos nacionalistas catalanes y empezar a pensar en cómo mejorar el aprendizaje de nuestros alumnos. En esta misión, la siempre competente Olga SanMartín publica hoy una entrevista con Ferrán Ballard en EL MUNDO que no tiene desperdicio. Extracto algunos - bastantes - párrafos.
Sin conocimiento previo no hay pensamiento crítico. Yo defiendo el conocimiento y defiendo la memoria. Memorizar es importante porque proporciona un contexto y permite atar el conocimiento. Cuanto más recuerdas, más sabes.
«La evocación», responde Ballard, que, como los autores del estudio, es firme defensor de esta práctica consistente a rescatar de la memoria lo aprendido, como en un simulacro del futuro examen. El alumno puede autoevaluarse con preguntas, dejar que le tomen la lección, explicársela a un compañero o hacer esquemas, pero lo más importante es que no mire los apuntes.
(Los alumnos que aprenden)... piden previamente al profesor las presentaciones del tema para llegar a clase con cierto conocimiento del mismo. Al terminar el día, se leen los apuntes y les dan coherencia, a diferencia del resto de alumnos, que normalmente dejan pasar varios días. Por otro lado, tienen mucha capacidad de síntesis: sólo se aprenden los conceptos generales y, a partir de palabras clave, desarrollan ideas secundarias. No memorizan palabra por palabra, porque se forma una cadena inestable, sino que se hacen mapas mentales donde asocian unas cosas con otras y las conectan con sus conocimientos previos.
Las bibliotecas sirven para ligar pero no para estudiar, porque para memorizar bien hay que leer el texto en voz alta (depende del coste de oportunidad. Si en casa es más difícil todavía concentrarse...)
No conozco ningún caso de fracaso académico por la forma en que se toman los apuntes. Lo importante es el trabajo que se hace con ellos. Eso sí, tener el ordenador delante durante el estudio distrae y es importante que el alumno lo haga en un lugar monacal, con la mesa libre de objetos que puedan captar su atención.
el cerebro tiene una memoria de trabajo limitada y parte de ella se dispersa si hay música o preocupaciones
hacerse chuletas es una buena forma de aprender... porque es un trabajo de síntesis que permite reflexionar sobre el texto para llegar a lo fundamental. La clave es sacar una palabra clave de cada párrafo, esa palabra que te diría tu compañero si te estuviera chivando una respuesta en un examen.
Los alumnos dicen que Ballard les han enseñado técnicas mediante las cuales pueden recordar cualquier información... Funciona crear pictogramas con las palabras de cada párrafo para memorizar un texto.
Hacer una primera lectura general del tema a trabajar, sin subrayar nada en ese momento. Subrayar manteniendo la coherencia del texto, que se entienda lo que se subraya. Extraer los conceptos clave de cada párrafo y hacer un resumen que mantenga la coherencia del subrayado, usando las propias palabras... recitar en voz alta el esquema que visualiza mentalmente, explicándolo como si fuera un profesor. Además, debe autoevaluarse con preguntas concretas, sin tener los apuntes delante. Descansar cada 50 minutos.... repasar... es la clave, porque es cuando se consolida la información... Recuperar información después de haberla olvidado parcialmente refuerza su consolidación, ya que el esfuerzo por recordarla la hace más resistente al olvido», afirma.
A Copilot le he hecho escribir este ensayo: La Educación en la Era Digital: Active Recall, Retroalimentación e Inteligencia Artificial. A pesar de que le he corregido siete u ocho veces, el resultado es muy pobre. Incluso aunque le he indicado los temas que debía abordar. Emplea un lenguaje de madera con cualificaciones, restricciones y muchas obviedades ("uso excesivo de la IA" "comprender claramente") lo que me hace pensar que el material de entrenamiento es de pedagobos en mayor medida que de científicos. Además, se empeña en utilizar fuentes en español que, en casi todas las materias, son peores que las fuentes disponibles en inglés (en promedio, claro). Para que me hablara de los efectos negativos de utilizar IA por los alumnos, he tenido que repetir la petición para que tratara la cuestión y para que integrara los resultados en el ensayo. Y, en fin, esa manía de la IA por incluir un resumen al final del texto con independencia de la longitud o complejidad de éste sin ahorrar ni una sola palabra inútil. Tras un par de nuevos intentos y siendo muy "delicado" (si no lo eres, Copilot acaba diciéndote que se "ha llegado al límite" en esta conversación), me ha dado esto (prueben a tachar o borrar todo lo prescindible):
El active recall es una técnica de estudio que se basa en recordar la información sin consultar los apuntes. Este método fortalece la memoria y el pensamiento crítico, ya que obliga al cerebro a trabajar más para recuperar la información, reforzando así las conexiones neuronales. La técnica consiste en leer el material, cerrar los apuntes y tratar de recordar lo aprendido. Posteriormente, se revisan los errores y se repite el proceso en intervalos crecientes. Esta práctica mejora la retención de la información y prepara a los estudiantes para enfrentar exámenes sin depender de sus apuntes.
Proporcionar a los estudiantes información específica y oportuna sobre su desempeño (retroalimentación) les permite identificar áreas de mejora y ajustar sus estrategias de estudio. La retroalimentación debe centrarse en el trabajo realizado y no en la persona, para que los estudiantes comprendan claramente qué aspectos necesitan mejorar. La combinación de active recall y retroalimentación crea un ciclo de aprendizaje continuo donde los estudiantes pueden evaluar su progreso y reforzar su conocimiento de manera efectiva.
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa en el ámbito educativo. La IA puede personalizar el aprendizaje, adaptándose a las necesidades individuales de cada estudiante. Por ejemplo, los sistemas de tutoría basados en IA pueden proporcionar asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana, respondiendo a las consultas de los estudiantes y ofreciendo explicaciones detalladas. Además, la IA puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y ofrecer retroalimentación personalizada, ayudando a los estudiantes a mejorar su desempeño académico.
Sin embargo, la dependencia excesiva de la IA en el aprendizaje también presenta inconvenientes. La tecnología puede llevar a una pérdida de habilidades básicas, como la capacidad de realizar cálculos mentales o escribir correctamente sin ayuda. Además, confiar en la IA para resolver problemas puede limitar el desarrollo del pensamiento crítico y la creatividad, ya que los estudiantes pueden no desarrollar las habilidades necesarias para analizar y comprender profundamente el material. Por lo tanto, es crucial equilibrar el uso de la IA con métodos que promuevan el esfuerzo cognitivo y la retención a largo plazo, como el active recall.
La retroalimentación proporcionada por sistemas de inteligencia artificial (IA) puede ser inmediata y específica, lo que a primera vista parece beneficioso para el aprendizaje. Sin embargo, esta característica también puede tener efectos negativos si no se maneja adecuadamente. Cuando los estudiantes reciben retroalimentación inmediata y específica de la IA, pueden volverse dependientes de esta asistencia constante. Esto puede reducir su esfuerzo cognitivo, ya que no necesitan esforzarse tanto para identificar y corregir sus errores por sí mismos. La falta de esfuerzo cognitivo puede llevar a una menor retención de la información y a una comprensión superficial del material.
La retroalimentación inmediata puede limitar el desarrollo del pensamiento crítico. En lugar de analizar y reflexionar sobre sus errores, los estudiantes pueden simplemente corregirlos basándose en la retroalimentación de la IA sin entender realmente el porqué de sus errores. Esto puede impedir que desarrollen habilidades de análisis y resolución de problemas, que son esenciales para el aprendizaje profundo y significativo.
El aprendizaje efectivo a menudo implica enfrentarse a la frustración y aprender de los errores. La retroalimentación inmediata puede reducir la oportunidad de experimentar y superar esta frustración, lo que es crucial para el desarrollo de la resiliencia y la perseverancia. Los estudiantes pueden volverse menos tolerantes a los desafíos y más propensos a buscar soluciones rápidas en lugar de trabajar a través de problemas complejos.
Aunque la retroalimentación de la IA puede ser específica, carece del contexto y la empatía que un educador humano puede proporcionar. La interacción humana en la retroalimentación permite una comprensión más profunda de las necesidades individuales del estudiante y puede motivar y guiar de manera más efectiva. La falta de esta interacción puede hacer que el aprendizaje se sienta más mecánico y menos personal.
Imagina un estudiante que utiliza una plataforma de aprendizaje basada en IA para estudiar matemáticas. Cada vez que comete un error en un problema, la IA le proporciona la respuesta correcta y una explicación inmediata. Aunque esto puede parecer útil, el estudiante puede no tomarse el tiempo para entender realmente por qué cometió el error. En lugar de reflexionar sobre su proceso de pensamiento y corregir su enfoque, simplemente acepta la corrección de la IA y sigue adelante. Con el tiempo, esto puede llevar a una comprensión superficial y a una falta de habilidades de resolución de problemas.
Aunque la retroalimentación inmediata y específica de la IA tiene sus beneficios, es crucial que se utilice para complementar, y no reemplazar, las técnicas de estudio tradicionales. Los estudiantes deben ser alentados a reflexionar sobre sus errores, desarrollar pensamiento crítico y enfrentar desafíos de manera independiente para lograr un aprendizaje profundo y duradero.
No hay comentarios:
Publicar un comentario