El aprendizaje adaptativo en cinco preguntas

¿En qué consiste?
Imaginemos una clase con 15 estudiantes. Cada uno sentado en silencio delante de un ordenador. Si nos asomamos por encima de sus hombros, podremos ver cómo cada uno está trabajando en un problema diferente. Mientras, en el ordenador de su profesor, se despliega un panel en el que este puede seguir, en tiempo real, el progreso de cada uno de sus alumnos. Si estos tienen dudas en el desempeño de su tarea, ellos se acercan y las resuelven. Esto podría ser una típica escena representativa del aprendizaje adaptativo, un método de instrucción que crea una experiencia personalizada de aprendizaje para los estudiantes, empleando un sistema computacional basado en datos que identifica las necesidades específicas de cada alumno y les ofrece diferentes posibilidades basadas en estas necesidades.

El Observatorio de Innovación Educativa del Tecnológico de Monterrey identifica dos tipos de aprendizaje adaptativo (Observatorio de Innovacion Educativa, 2014):

• El aprendizaje adaptativo impulsado por el contenido. Este modelo se basa en el monitoreo del desempeño, las interacciones y los metadatos que se generan de la interacción entre los estudiantes con el contenido. Esta información y su relación con los objetivos de aprendizaje se concentra en un tablero o dashboard que el profesor consulta para identificar qué es necesario ajustar, cambiar o modificar en la instrucción; contenidos o caminos de aprendizaje.
• El aprendizaje adaptativo impulsado por la evaluación. Generalmente es el modelo con el que comúnmente se asocia al aprendizaje adaptativo. En este enfoque, el sistema realiza, casi en tiempo real y de manera dinámica, los ajustes en la instrucción, los recursos de aprendizaje y los caminos del curso, basándose en la evaluación continua del desempeño y dominio del estudiante. Aquí no es necesaria la intervención del profesor.

¿Cuáles son sus orígenes?
Aunque, naturalmente, su universalización se ha producido en los últimos años debido al gran desarrollo de la inteligencia artificial y a la popularización de las nuevas tecnologías, el aprendizaje adaptativo hunde sus raíces en los años 50 e incluso antes. Sus precursores y sus bases pueden encontrarse en:

• Las escalas de niveles y capacidades de los psicólogos Alfred Binet y Théodore Simon, quienes diseñaron, por encargo del Ministerio de Educación francés de la época, el primer test para medir la inteligencia de los niños, cuando acababa de universalizarse la educación en su país.
• La teoría del aprendizaje programado y la máquina de enseñanza de Burrhus Frederic Skinner. En el año 1954 este célebre conductista desarrolló el paradigma del condicionamiento operante, empezó a diseñar una “máquina de enseñanza” que pudiera promover el aprendizaje de forma más eficaz que los métodos educativos tradicionales, que consideraba altamente ineficaces. Partiendo de su teoría del aprendizaje programado, diseñó una máquina de enseñanza a la que llamó Glider. Se trataba de un aparato mecánico que permitía un control automático del proceso de aprendizaje, dado que éste se encontraba estrictamente planificado siguiendo una progresión lineal. De este modo desarrolló programas para la enseñanza de Ortografía, Matemáticas y otras materias académicas.
•  Los sistemas tutoriales programados de enseñanza inteligente. Por ejemplo, el sistema PLATO de Donald Bitzer, creado en los años 60, y el Scholar del informático Jaime Carbonell.

Como ya hemos dicho, con la evolución de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación y gracias a que las computadoras se han vuelto más pequeñas y potentes y menos costosas, el aprendizaje adaptativo es ahora aplicable a la enseñanza en el aula, a distancia y en los escenarios de tutoría. Es más, nos encontramos en un momento especialmente idóneo, gracias a la convergencia de tres elementos (Lemke, 2014):

1. El acceso a la tecnología necesaria por parte de los educadores.
2. La disponibilidad de una sofisticada analítica de datos y del aprendizaje.
3. La investigación emergente sobre cómo aprenden las personas.

Fuente: Observatorio de Innovación Educativa del Tecnológico de Monterrey.

• Los estudiantes son protagonistas de su propio aprendizaje.
• Retroalimentación individualizada y en tiempo real.
• Mejora el diseño instruccional, al combinarlo con el modelo híbrido.
• Monitorea y analiza constantemente el desempeño y el progreso del estudiante.
• Libera tiempo de clase para actividades retadoras y discusiones de alto nivel.
• La evaluación es adaptativa según los resultados.
• Ofrece una mayor autonomía del alumnado en la realización de sus tareas.
• Permite una adquisición eficaz de los conocimientos y el desarrollo de las capacidades de cada alumno.
• Aumenta la motivación de los estudiantes.
• Ahorra tiempo en las tareas del profesorado.
• Genera datos para la elaboración de modelos predictivos

¿Cómo aplicarlo en el aula?
¿Cómo aplicar el aprendizaje adaptativo en el aula? En el portal Inspiratics nos ofrecen algunas herramientas diferenciadas por nivel educativo para disfrutar de los beneficios del aprendizaje adaptativo en el salón de clases.

Aprendizaje adaptativo en Infantil y Primaria

En esos niveles educativos, en los que se están aprendiendo nuevos conocimientos en todas las materias, las plataformas de aprendizaje adaptativo relacionadas con las competencias lectoras o de matemáticas resultan de gran utilidad.

• LightSail fomenta la lectura a involucra a los estudiantes en la práctica lectora. El objetivo es que, poco a poco, lean durante más tiempo gracias a una biblioteca de libros adaptada a las preferencias y necesidades de cada alumno. Mediante un método de clasificación se aumenta la motivación del alumnado que invierte cada día unos minutos más en la lectura.
• i-Ready se basa en el aprendizaje individualizado de las Matemáticas y la lectura. Se divide en lecciones y cuenta con distintos personajes animados que animan al estudiante a conseguir sus objetivos marcados.

Aprendizaje adaptativo en Secundaria y Bachillerato

En estos cursos superiores, en los que hay que prestar atención a otras cuestiones como la concentración, la memoria o la motivación por el estudio, estas plataformas ayudan a afianzar los contenidos haciendo uso de la gamificación o a través de retos.

• El software Mathia, de Carnegie Learning, que ofrece un ‘entrenador’ individual y personalizado para la asignatura de Matemáticas, hace uso de la gamificación y la inteligencia artificial.
• La plataforma Smartbook, de McGrawHill, analiza la forma de leer y aprender del alumnado de Secundaria y Bachillerato adaptando de manera personalizada los contenidos de su libro interactivo.
• Por último, Knewton personaliza el aprendizaje según las propias interacciones de los estudiantes registrados en la plataforma, y crea una especie de currículo para cada alumno que va cambiando según su progreso. El material didáctico proviene del contenido ofrecido por diversas editoriales (asociadas a la plataforma), lo que facilita su inclusión en el aula.

¿Es útil en entornos vulnerables?
Ya hemos hablado aquí sobre cómo la educación digital y las nuevas tecnologías, bien utilizadas, pueden servir para generar más y mejores oportunidades para niñas, niños y jóvenes vulnerables. La educación apoyada en las nuevas tecnologías permite democratizar el aprendizaje, ya que permite un acceso fácil y económico a contenidos y recursos educativos, en múltiples formatos y que pueden ser utilizados en diferentes lugares y momentos.

La evidencia nos dice que las intervenciones EdTech centradas en el aprendizaje autónomo son las que mejor funcionan para mejorar las prácticas de enseñanza o el aprendizaje de los estudiantes en contextos de ingresos bajos y medios (Rodríguez Segura, 2020).

Sin embargo, para que funcionen correctamente, deben darse varias condiciones habilitantes (Wilichowski y Cobo, 2021):

1. Deben estar alineados al plan de estudios. Los sistemas adaptativos requieren un mapeo detallado del plan de estudios así como el desarrollo de contenidos para apoyar los objetivos de aprendizaje descritos en dicho plan de estudios. Los docentes deben estar involucrados desde el inicio del proceso. Así se ha demostrado una mayor aceptación y compromiso durante la implementación.
2. Infraestructura. Requieren de una infraestructura digital adecuada para garantizar su adopción generalizada.
3. Formación docente. Para que los sistemas adaptativos puedan desplegarse eficazmente debe incluirse la capacitación de los maestros. La disposición de los maestros a adoptar nuevas prácticas y a aceptar estos sistemas juega un papel clave para la eficacia de estos programas.
4. Compromiso de los estudiantes. Además de la capacitación de maestros, los sistemas adaptativos deben lograr una efectiva participación de los estudiantes. Al igual que los maestros, es importante hacer participar a los estudiantes en el proceso de implementación. Las iniciativas de participación dirigidas a los estudiantes han de crear incentivos intrínsecos y extrínsecos para que utilicen la plataforma de manera constante.

La aplicación adecuada de estos sistemas de tutorización inteligente pasa por tener en cuenta dos posibles “contraindicaciones”:

• Los supuestos que incorporan se fundamentan en enfoques de enseñanza basados en la incorporación de conocimientos, pero no necesariamente asumen las posibilidades de otros enfoques valorados por las ciencias del aprendizaje, como el aprendizaje colaborativo, el aprendizaje por descubrimiento guiado y el fracaso productivo (Dean Jr. y Kuhn, 2007).
• Su uso extensivo genera el problema de reducir el contacto humano entre estudiantes y docentes y estudiantes y compañeros, o el empleo, por parte de los docentes, de excesivo tiempo en su mesa para observar el tablero de interacciones de los estudiantes.

El aprendizaje adaptativo es una gran herramienta tecnológica para mejorar la calidad de los aprendizajes. Bien implementados, los sistemas adaptativos tienen el potencial de mejorar la forma en que los maestros instruyen, de mejorar el aprendizaje de los estudiantes y de ayudar a los responsables de políticas a comprender mejor lo que sucede en las aulas.

Sabemos, desde hace ya tiempo, que el aprendizaje “de talla única” no funciona en la sociedad del siglo XXI. La inteligencia artificial y la analítica de datos pueden suponer un salto cuántico en el aprendizaje personalizado. Hagámoslo posible.

REFERENCIAS:

Dean Jr, D. y Kuhn, D. (2007). Direct Instructions vs. Discovery. Science Education. Volume 91, Issue 3. P. 384-397.

Inspiratics. Todo lo que debes saber sobre el aprendizaje adaptativo. Consultado el Consultado el 31 de marzo de 2022. Recuperado de https://inspiratics.org/es/recursos-educativos/todo-lo-que-debes-saber-sobre-el-aprendizaje-adaptativo/

Lemke, C. 2014. Intelligent Adaptive Learning: An Essential Element of 21st Century Teaching and Learning. En Dreambox Learning. Consultado el 31 de marzo de 2022. Recuperado de https://www.dreambox.com/resources/white-paper/intelligent-adaptive-learning-an-essential-element-of-21st-century-teaching-and-learning

Observatorio de Innovación Educativa. (2014). Aprendizaje y evaluación adaptativos. Reporte EduTrends. Tecnológico de Monterrey. Disponible en https://static1.squarespace.com/static/53aadf1de4b0a0a817640cca/t/611289bd7a11e63e81fa831b/1628604863592/02.+Edu+Trends+AE-A.pdf

Rodríguez Segura, D. (2020). Educational Technology in Developing Countries: A Systematic Review. University of Virginia. Working Paper.

Wilichowski, T. Y Cobo, C. (Enero, 2021). ¿Está considerando un sistema de aprendizaje adaptativo? Una hoja de ruta para los responsables de políticas. Education for Global Development. Banco Mundial Blogs. Consultado el 1 de abril de 2022. Disponible en https://blogs.worldbank.org/es/education/esta-considerando-un-sistema-de-aprendizaje-adaptativo-una-hoja-de-ruta-para-los