Introducción

1 La Ciencia del Aprendizaje

La Ciencia del Aprendizaje (CDA) es el campo de investigación que trabaja para comprender mejor y optimizar el aprendizaje – cómo ocurre, cómo puede ser facilitado, cómo se obstaculiza – fomentando el uso de enfoques de aprendizaje activo (Sawyer, 2006; Meltzoff y col., 2009). En su núcleo, la CDA se fundamenta en las teorías neurocientíficas del aprendizaje, pero su trabajo se ubica en la intersección de la neurociencia, la psicología, la educación, la informática y la tecnología de la educación e influye en todas las disciplinas académicas – las humanidades, ciencias sociales, ciencias, arte.

Aún queda mucho por entender sobre el cerebro y cómo se produce el aprendizaje. Comprender las complejidades del aprendizaje desde una perspectiva biológica es un desafío incluso para los científicos. El contenido escogido por el proyecto Illuminated es, por tanto, una simplificación y una generalización de conceptos, estudios y teorías seleccionados de la neurociencia.

Pese a lo mucho que queda por aprender, se ha avanzado mucho en comprender cómo funciona el cerebro y la base biológica del aprendizaje. Un ejemplo de lo lejos que hemos llegado es el posible titular del trabajo de Susumu Tonegawa en el MIT: podemos hacer que ratones recuerden cosas que nunca ocurrieron (Humphries, 2016). ¿Qué han logrado hacer? Han podido manipular sus recuerdos.  Han podido ver cómo se forma un recuerdo, rastrearlo y etiquetarlo, reactivar la memoria a su voluntad y hacer que el ratón realice un comportamiento concreto. Incluso han podido manipular su memoria – creando un falso recuerdo – y luego activarla para crear un nuevo comportamiento (Tonegawa y col., 2015).  Aunque todavía queda mucho camino por recorrer desde el laboratorio hasta la práctica y desde los ratones hasta los seres humanos, los mecanismos subyacentes al aprendizaje y la demostración del aprendizaje a través del comportamiento son cada vez más claros. Un buen número de publicaciones dirigidas a educadores destacan los hallazgos más relevantes y cómo aplicarlos para mejorar las prácticas de enseñanza [ver referencias: Science of Learning – Introduction to Evidence-based Practices].

Además de la CDA, los materiales del proyecto Illuminated incorporan el llamado Diseño de Aprendizaje, que es un enfoque que ayuda al profesorado a convertirse en diseñadores de experiencias de aprendizaje. El Diseño de Aprendizaje a menudo se basa en la tecnología que facilita a los/las docentes la documentación, ejecución, reflexión y mejora de sus diseños de aprendizaje a lo largo del tiempo (Dalziel, 2013; Mor, Craft y Hernández-Leo, 2013; Mor, Ferguson y Wasson, 2015). Diseñar para el aprendizaje implica tomar decisiones como la selección de los tipos de tareas de aprendizaje que se van a utilizar, la programación del contenido a través de las lecciones y dentro de ellas, o la determinación de las formas óptimas de presentar nueva información.

El objetivo del proyecto Illuminated no es enseñar biología o neurociencia, sino introducir los conceptos clave de la CDA que se pueden aplicar en la práctica, presentando estrategias basadas en la evidencia que ayuden durante el diseño de aprendizajes. En otras palabras, ayudar al profesorado a familiarizarse con estrategias que sean coherentes con la CDA y que estén respaldadas por pruebas empíricas. Un segundo objetivo es despertar el interés de los educadores en la CDA y en cómo se produce (o no) el aprendizaje, un campo fascinante de relevancia directa para ellos.

El concepto general de Illuminated es «iluminar las estrategias de enseñanza efectivas con la ciencia del aprendizaje». Como puede decirse que, si bien «la enseñanza se ve facilitada o dificultada por diferentes estrategias de aprendizaje», «el aprendizaje se ve potenciado o dificultado por diferentes estrategias de instrucción» (Hascher, 2010). Esperamos que los materiales de Illuminated puedan proporcionar ideas adicionales para investigar las dificultades que sufren los estudiantes y optimizar su aprendizaje. Además, los talleres permiten a los educadores aprender sobre las estrategias basadas en la evidencia y experimentarlas como lo harían los estudiantes, ya que algunas se han integrado en el diseño de los talleres.

¿Hay necesidad de Illuminated? A pesar del creciente consenso en la comunidad científica sobre los mecanismos cerebrales que subyacen al aprendizaje, probablemente no se pueda decir lo mismo de la comunidad educadora (Pomerance, Greenberg y Walsh, 2016; Beardsley, Martínez-Moreno y Hernández-Leo, 2020). Como parte de Illuminated, llevamos a cabo una encuesta en la que se preguntó a los educadores sobre los conceptos y la terminología básicos de la ciencia del aprendizaje, como neuroplasticidad, neuronas, sinapsis, etc. ¿Cuáles fueron los resultados? Muy variables. Los educadores encuestados tienen diferentes puntos de vista sobre estos conceptos básicos, así como diferentes niveles de familiaridad con los términos fundamentales. Esta variabilidad en las creencias de base sobre cómo aprenden los estudiantes representa un reto, dada la falta de una base común sobre la que construir una base de conocimiento colectivo.

Además, muchas escuelas están adoptando en mayor o menor medida métodos basados en la indagación (por ejemplo, el aprendizaje basado en problemas, el aprendizaje por descubrimiento, el aprendizaje experimental, el aprendizaje constructivista, el aprendizaje basado en proyectos). Una síntesis de 72 estudios empíricos demostró que la orientación es fundamental para el éxito del aprendizaje basado en la indagación y que dichos enfoques, sin dicha orientación, carecen de eficacia y rinden menos que los métodos tradicionales de aula (Clark, Kirschner y Sweller, 2012; Lazonder y Harmsen, 2016). Es posible que los principales beneficios de estos métodos residan en la forma en que impactan en la motivación y la emoción de los estudiantes – ambos aspectos críticos para el aprendizaje. Pero la orientación es necesaria para abordar los procesos cognitivos relacionados con el aprendizaje – procesos ligados al funcionamiento de nuestro cerebro y que son comunes a todos los estudiantes con un desarrollo normal.

Referencias

  • Meltzoff, A. N., Kuhl, P. K., Movellan, J., y Sejnowski, T. J. (2009). Foundations for a new science of learning. Science, 325(5938), 284-288.
  • Sawyer, R. K. (Ed.). (2006). The Cambridge handbook of the learning sciences. Cambridge University Press.
  • Humphries, Courtney. (2016, Oct. 14). Susumu Tonegawa studies how memories are stored and how they can be manipulated. MIT Technology Review. Retrieved from https://www.technologyreview.com/s/602558/tracing-a-memory/
  • Tonegawa, S., Pignatelli, M., Roy, D. S., y Ryan, T. J. (2015). Memory engram storage and retrieval. Current opinion in neurobiology, 35, 101-109.
  • Dalziel, J., Conole, G., Wills, S., Walker, S., Bennett, S., Dobozy, E., Cameron, L., Badilescu-Buga, E. and Bower, M.  (2013). The larnaca declaration on learning design–2013.
  • Mor, Y., Craft, B., y Hernandez-Leo, D. (2013). The Art and Science of Learning Design: Editorial. Research in Learning Technology, Vol. 21.
  • Mor, Y., Ferguson, R., y Wasson, B. (2015). Learning design, teacher inquiry into student learning and learning analytics: A call for action. British Journal of Educational Technology, 46(2), 221-229.
  • Hascher, T. (2010). Learning and Emotion: perspectives for theory and research. European Educational Research Journal, 9(1), 13-28.
  • Ericsson, A., y Pool, R. (2016). Peak: Secrets from the new science of expertise. Houghton Mifflin Harcourt.
  • Gooding, H. C., Mann, K., y Armstrong, E. (2017). Twelve tips for applying the science of learning to health professions education. Medical teacher, 39(1), 26-31.
  • Paas, F., Renkl, A., y Sweller, J. (2003). Cognitive load theory and instructional design: Recent developments. Educational psychologist, 38(1), 1-4.
  • Pashler, H., Bain, P. M., Bottge, B. A., Graesser, A., Koedinger, K., McDaniel, M., y Metcalfe, J. (2007). Organizing Instruction and Study to Improve Student Learning. IES Practice Guide. NCER 2007-2004. National Center for Education Research.
  • Schneider, M., y Stern, E. (2010). The cognitive perspective on learning: Ten cornerstone findings. The nature of learning: Using research to inspire practice, 69-90.
  • Pomerance, L., Greenberg, J., y Walsh, K. (2016). Learning about Learning: What Every New Teacher Needs to Know. National Council on Teacher Quality.
  • Beardsley, M., Martínez-Moreno, J. y Hernández-Leo, D. (2020). Comparing pre-service and in-service teacher perceptions of the science of learning. 11th International Conference on University Teaching and Innovation (CIDUI): Beyond competencies: new challenges in a digital society.
  • Clark, Richard E., Paul A. Kirschner, and John Sweller. «Putting Students on the Path to Learning: The Case for Fully Guided Instruction.» American Educator 36.1 (2012): 6-11.
  • Lazonder, A. W., y Harmsen, R. (2016). Meta-analysis of inquiry-based learning: Effects of guidance. Review of educational research, 86(3), 681-718.

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