Los educadores nos movemos entre tres verbos clave: aprender, enseñar y evaluar. Aunque pasamos mucho tiempo haciendo otras cosas, como mantener el orden o gestionar la clase, todo lo que hacemos en la escuela gira en torno a estas tres acciones.
Aprender y la paradoja de las máquinas y la IA
De los tres verbos, aprender es el más importante. Sin embargo, a menudo lo tomamos a la ligera. Por años, los maestros han creído que con solo enseñar, los estudiantes aprenderían automáticamente lo que se supone que deben saber. Además, las decisiones sobre si un estudiante ha aprendido o no se han basado en evaluaciones que no toman en cuenta cómo funciona realmente el cerebro humano. Estoy convencida de que esta forma equivocada de ver el aprendizaje y las evaluaciones es una de las principales causas de años de atraso educativo,repitencia y deserción escolar en muchos países.
Es curioso que, mientras los humanos luchamos por aprender, los algoritmos de la inteligencia artificial y los videojuegos se construyan basándose en una comprensión muy profunda de cómo aprende el cerebro humano. Aunque las máquinas aún no aprenden exactamente como nosotros, cada vez lo hacen mejor y más rápido. Mientras tanto, nosotros, los humanos con cerebro de verdad, parecemos aprender cada vez menos, dependemos más de ellas y hasta competimos con las máquinas.
El neurocientífico Stanislas Dehaene (2019) define el aprendizaje de una manera muy clara: es “construir un modelo interno del mundo exterior”. Usando ejemplos de la inteligencia artificial y los videojuegos, él describe siete procesos que explican cómo aprendemos.
- Construir y ajustar nuestros modelos internos: El cerebro es como un adivinador: siempre está creando modelos mentales que anticipan lo que va a pasar. Estos modelos cambian a medida que obtenemos información nueva. Por ejemplo, a penas en los años 80 los teléfonos eran fijos con un disco para marcar. Mi “modelo mental” de lo que era un teléfono cambió por completo cuando aparecieron los celulares.
- Organizar la información en capas: El cerebro descompone la información compleja en partes más pequeñas y las organiza de forma jerárquica. Por ejemplo, en el lenguaje, unimos sonidos para formar palabras, y palabras para formar frases. Con la práctica, este proceso se vuelve automático y nos permite entender y crear oraciones nuevas sin esfuerzo. Esto es lo que pasa cuando un niño de pronto “hace clic” y aprende a leer de forma fluida.
- Aprender de nuestros errores: ¡Equivocarse es una de las mejores formas de aprender! Cuando algo no sale como esperábamos, el cerebro se da cuenta y ajusta sus modelos. Esto se ve en todo: desde un músico que mejora con las críticas hasta un cocinero que perfecciona una receta al probarla. Cada vez que nuestra comida sabe un poco mejor, estamos recibiendo la “retroalimentación” que nos ayuda a perfeccionar esa habilidad.
- Aprender explorando: No solo aprendemos absorbiendo información. También aprendemos probando cosas, experimentando y jugando. Si piensas en un deporte o un videojuego, al probar distintas estrategias, el cerebro compara lo que esperaba que pasara con lo que realmente ocurrió y así mejora su enfoque.
- Aprender con recompensas: El cerebro tiene un sistema de recompensa que nos motiva a repetir acciones que nos dan un buen resultado. Si hacer algo nos hace sentir bien, el cerebro fortalece las conexiones neuronales para que volvamos a hacerlo.
- Aprender con una guía: La exploración es genial, pero una buena instrucción organizada nos ayuda a aprender más rápido. Un experto puede organizar la información de forma que se alinee con cómo el cerebro procesa el conocimiento, lo que nos permite aprender de manera más eficiente y evitar sentirnos abrumados.
- Aprender a partir de lo que ya sabemos: El aprendizaje no empieza de cero. Incluso antes de nacer, nuestro cerebro ya tiene algunas ideas sobre el mundo, como nociones de números y espacio. Esta base nos ayuda a construir conceptos más complejos. La ciencia funciona de la misma manera: se formulan ideas, se prueban y se ajustan los modelos si es necesario.
Los cuatro pilares para que el aprendizaje suceda
Aprender es un proceso complejo que recae en el estudiante. Basado en todo esto, Dehaene resume el aprendizaje en cuatro pilares. Si los tenemos en cuenta, podemos facilitar que el cerebro construya sus modelos internos de forma más eficiente y duradera.
1. Atención
La atención es como el guardián de lo que aprendemos. El cerebro solo puede procesar y guardar aquello en lo que se concentra. Por eso, tanto los profesores como los alumnos debemos crear un ambiente que capture y mantenga la atención, usando la novedad, la claridad y haciendo el contenido relevante. Sin atención, la información no llega a donde debe para ser recordada.
2. Participación Activa
Aprender no es un proceso pasivo. El cerebro necesita interactuar con el material. Esto significa que debemos generar ideas, probar predicciones y manipular la información, en lugar de solo escucharla. Por ejemplo, un niño que aprende un idioma experimenta con los sonidos y las palabras, dominándolas poco a poco con la práctica.
3. Retroalimentación de Errores
El cerebro siempre está comparando lo que predice con lo que realmente pasa. Cuando hay un error, lo usa para mejorar sus modelos. Este ciclo de retroalimentación es uno de los mecanismos de aprendizaje más poderosos. Ya sea en un deporte, la música o resolviendo un problema, cada error nos da información crucial sobre qué debemos ajustar, llevándonos a una mejora continua.
4. Consolidación
La información recién aprendida es frágil y necesita estabilizarse. Este proceso, que a menudo ocurre mientras dormimos, integra el nuevo conocimiento con lo que ya sabemos. La repetición, la práctica espaciada y los repasos bien organizados ayudan a que el aprendizaje sea más duradero.
Enseñar: Más que solo impartir cátedras
De los tres verbos de la educación —aprender, enseñar y evaluar—, la mayor parte de nuestro tiempo y formación como docentes se ha centrado en enseñar. Los programas para ser maestro están llenos de “didáctica”, que es el estudio de las técnicas para que los estudiantes aprendan de manera eficiente.
El problema es que estos programas se enfocan en las materias (como matemáticas o ciencias), no en cómo aprende el cerebro humano. Por eso, a los docentes nos enseñan “didáctica de matemática” o “didáctica de ciencias”. Consecuentemente, los cursos de evaluación son incongruentes con el logro de competencias en el aula y terminamos midiendo cosas que no siempre son útiles para la vida real de los estudiantes.
Así pues, creo que la enseñanza se ha entendido mal y la forma tradicional en que los maestros dan clases – enseñan- está siendo, de alguna manera, reemplazada por la inteligencia artificial.
Según la neurociencia, un maestro no debe simplemente “enseñar” un tema. Su trabajo es crear oportunidades de aprendizaje para que los estudiantes desarrollen habilidades relevantes para sus vidas. Esto significa que maestros y alumnos deben decidir juntos qué habilidades quieren dominar. La pregunta ya no es “¿qué ciencia debemos aprender?”, sino “¿qué queremos ser capaces de hacer?”. Esta última pregunta nos regresa a pensar nuevamente en verbos que ocurren en las aulas, verbos que concretizan lo que está ocurriendo en el cerebro de nuestros estudiantes.
Para ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades, los maestros deben centrarse en crear cuatro tipos de oportunidades de aprendizaje.
1. Instrucción directa y modelaje
Antes, los maestros eran los principales expertos que demostraban las habilidades básicas que se solían aprender en la escuela. Ahora, la inteligencia artificial también puede hacerlo. Sin embargo, el rol del maestro sigue siendo vital aunque debe repensarse. La instrucción directa es cuando el experto demuestra cómo hacer algo mientras lo explica. Es como mostrar a los niños cómo cortar una hoja de papel, paso a paso y con palabras claras. Estas demostraciones de los maestros siguen siendo valiosas, pero deben ser cada vez más eficientes para mantener la atención de los aprendices. Para que sean eficientes, es importante que el docente (experto) organice lo que sea aprender y no solamente se motiva a explorar el mar de información que está disponible en distintos temas.
2. Retroalimentación personalizada
Después de la demostración, los estudiantes necesitan intentar la tarea por sí mismos y recibir retroalimentación del maestro (experto). El maestro debe guiarlos para que corrijan sus errores, pero de forma constructiva, sin criticar ni castigar. El objetivo es que la retroalimentación sea rápida y específica. Así, cuando los estudiantes practiquen solos, cometerán menos errores.
3. Práctica autónoma y juegos
Una vez que los estudiantes han recibido retroalimentación, están listos para trabajar por su cuenta. La meta de esta práctica es que automaticen la habilidad para poder pasar a tareas más complejas.
Aquí es donde entran los juegos. Los juegos con reglas claras son una forma fantástica de practicar. Los juegos no solo hacen el aprendizaje divertido, sino que también fomentan la autonomía. Actualmente, hay muchas aplicaciones que favorecen prácticas en formatos de juego que son atractivos para los estudiantes.
4. Demostrar lo que se ha aprendido
Finalmente, los maestros deben crear oportunidades para que sus estudiantes demuestren que han alcanzado la habilidad esperada en un tiempo determinado. Esto no quiere decir que el maestro no observe durante las prácticas que el estudiante haya realizado mientras jugaba o en un ejercicio de clase o tarea. Sin embargo, estas serán evaluaciones formativas donde se proporcionará retroalimentación. Además, habrá una evaluación sumativa donde el alumno demuestre su desempeño y el docente lo certifique a través de una calificación o reporte.
¿Todos podemos aprender? La historia cuenta que no necesariamente, si seguimos enseñando de la misma forma
A lo largo de la historia, los educadores han buscado formas de hacer la enseñanza más efectiva. Estas ideas se basan en diferentes creencias sobre cómo aprendemos.
Antes de 1960, se pensaba que solo algunas personas eran buenas para ciertas materias. Se decía que un estudiante tenía aptitud para las matemáticas, pero no para la historia. Pero en 1963, John B. Carroll cambió esta idea. Él propuso que la “aptitud” no es algo fijo, sino la velocidad con la que alguien aprende.
Según Carroll, todos podemos aprender cualquier cosa si tenemos:
- El tiempo necesario: Que depende de nuestra perseverancia y de las oportunidades para aprender.
- La enseñanza adecuada: Que incluye la calidad de la instrucción y la rapidez para entender las lecciones.
Esta idea fue revolucionaria porque significaba que todos somos capaces de aprender.
El problema de la enseñanza tradicional
Un colega de Carroll, el famoso Benjamin Bloom, compartió esta visión. Bloom creía que si se les daba suficiente tiempo y una buena enseñanza, todos los estudiantes podían tener éxito.
Sin embargo, Bloom notó un problema en la forma tradicional de enseñar:
- El maestro enseña un tema a un grupo grande.
- Todos los estudiantes hacen la misma tarea al mismo tiempo.
Este método genera grandes diferencias en los resultados. En un grupo con estas condiciones, es probable que solo el 20% de los estudiantes logren el objetivo, porque si no entienden el primer tema, se retrasaron para el resto del año. Esto explica por qué en Guatemala, por ejemplo, solo un pequeño porcentaje de los estudiantes de secundaria alcanzan los estándares nacionales en matemáticas y lectura.
Yo he verificado este porcentaje en mi salón de clase con un pequeño experimento. He intentado enseñar de la forma tradicional cómo se construye un barco de papel usando técnicas de origami. Invariablemente, no más del 20% de mis estudiantes logra replicar el barco siguiendo la instrucción que dicté, aunque haya demostrado y verbalizado las instrucciones frente a ellos y hayan puesto su total atención. Sí, luego, intento implementar los otros tres pilares de aprendizaje de Dehaene (2019): intentar por sí mismo, retroalimentar y practicar hasta consolidar, he logrado que al menos 80% logre la tarea en un nivel esperado.
Evaluar: Hacer visible el aprendizaje
A lo largo de los años, he visto que el enfoque de Bloom es correcto. He comprobado que para mejorar los resultados educativos hay que invertir en cambiar “algo” en la enseñanza. Y para ver si esos cambios funcionan, necesitamos evaluaciones que hagan visible si los estudiantes están aprendiendo de verdad.
Para mí, la educación inclusiva se basa en la idea de que todos los niños pueden y deben aprender. Sin embargo, la acción de evaluar debe ser congruente con esta idea, porque negar el poder de la evaluación para dejar atrás a los estudiantes más vulnerables es un riesgo muy grande.
Por eso, este libro es sobre evaluación y buenas prácticas para que los docentes tengan la capacidad de visibilizar los aprendizajes de sus estudiantes. Mi objetivo es dar soluciones prácticas para los maestros, centrándome en dos puntos clave:
- Cómo medir lo que aprenden nuestros estudiantes.
- Cómo hacer visible ese aprendizaje a través de las calificaciones que ponemos.
Mi meta es mostrar cómo los educadores tenemos el poder de lograr que todos los estudiantes aprendan a través de las oportunidades que les damos para aprender y de la retroalimentación que entregamos a través de la evaluación.
Asimismo, para visibilizar lo que los estudiantes están aprendiendo necesitamos expandir el repertorio de verbos alrededor de los cuales nos movemos en nuestro salón de clase. Tanto Bloom otros educadores han realizado taxonomías de los verbos que concretizan aprendizajes en distintos niveles y con los cuales lograremos decidir metas de aprendizaje en el siguiente capítulo. Sin embargo, los educadores no debemos dejar de lado algunos verbos que constituyen nuestra razón de ser en este mundo. Aquí les lanzo algunos:
- Inspirar
- Educar
- Amar
- Servir
- Acompañar.
¿Puedes pensar otros? Lo cierto es que mientras más investigo y aprendo sobre la educación nacional, indistintamente de si es privada, pública, de élite, alternativa, etc, encuentro que muchas acciones (verbos) que están ocurriendo en las aulas de nuestro país son cada vez más irrelevantes, no solo por lo que ha venido a hacer la IA en los últimos meses, pero por la resistencia de nuestro gremio de adaptarse y de aceptar que de seguir haciendo lo mismo y obviando lo que las máquinas han venido a hacer, los cerebros humanos serán cada vez menos capaces.
Bibliografía
Dehaene, S. (2020). How we learn: The new science of education and the brain. Viking.
Guskey, T. R. (2023). Implementing mastery learning (3rd ed.). Corwin.