Si en la anterior estrategia hablábamos de generar explicaciones por parte del alumno, otra estrategia de aprendizaje generativo toma el relevo hoy: la de generar predicciones. ¿Es positivo que el alumno aventure respuestas antes de conocer la verdadera, a pesar que aquellas primeras puedan ser erróneas? ¿Cómo funcionan? ¿A qué edad está demostrada su eficacia? ¿Existen diferencias en su eficacia relacionadas con la edad? Todo a partir del estudio de Garvin Brod "Generative Learning: Which Strategies for What Age?".
¿Como se supone que funciona?
En esta técnica, los profesores piden a los alumnos que generen una predicción (a menudo llamada hipótesis en las clases de ciencias) sobre un hecho o resultado específico antes de proporcionarles la información que deben aprender. Generar una predicción requiere acceder a conocimientos previos y conectarlos con la nueva información que se está aprendiendo (Schmidt et al. 1989). Además, generar una predicción puede estimular la curiosidad por la respuesta correcta (Brod y Breitwieser 2019; Potts et al. 2019 ) y si la respuesta correcta es diferente de la predicción, los alumnos se sorprenden (Brod et al. 2018). Tanto la curiosidad como la sorpresa son emociones epistémicas que se supone conducen a una mayor atención a la información por aprender, lo que fortalece el aprendizaje (D'Mello et al. 2014). Mientras que generar una predicción requiere recuperar conocimientos previos, aprender de una predicción requiere procesar la retroalimentación sobre esa predicción (Vaughn y Rawson 2012). Se ha demostrado que monitorear la retroalimentación sobre una predicción requiere al menos habilidades básicas de función ejecutiva (Brod et al. 2019).
¿Para qué edades está demostrada su eficacia?
Pedir a los estudiantes que generen predicciones ha tenido éxito en estudios en el aula que han investigado formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes en diversos campos de estudio, incluido el aprendizaje a partir del texto (Fielding et al. 1990 ; Palinscar y Brown 1984), física (Champagne et al. 1982 ; Inagaki y Hatano 1977; Liew y Treagust 1995 ), y biología (Schmidt et al. 1989). Además, pedir a los estudiantes que generen predicciones se ha demostrado que mejora la participación de los estudiantes en las conferencias universitarias y el aprendizaje de ellas (p. ej., Crouch et al. 2004). Sin embargo, estos estudios en el aula a menudo han utilizado la generación de predicciones junto con otras tareas destinadas a fomentar el aprendizaje, lo que hace difícil decir qué parte del beneficio observado se debió únicamente a la predicción. Un estudio de laboratorio reciente que examinó los efectos específicos de generar predicciones entre estudiantes universitarios reveló que esta estrategia condujo a un mayor aprendizaje de geografía que otra actividad generativa (Brod et al. 2018). Sin embargo, la falta de una condición de control que no participara en actividades generativas significa que el presente estudio no permite una evaluación de la efectividad de generar predicciones en relación con un aprendizaje más pasivo. Esta heterogeneidad en los estudios podría explicar aún más por qué no hay un metanálisis disponible que permita sacar conclusiones sobre la efectividad general de generar predicciones.
Sin embargo, muchos de los estudios sobre los efectos de generar predicciones se han realizado con niños y adolescentes. Inagaki y Hatano (1977) enseñaron a niños de cuarto grado sobre la ley de conservación en física y observaron los efectos beneficiosos de permitirles generar predicciones primero. Se revelaron efectos beneficiosos similares en estudios sobre la comprensión de textos (Fielding et al. 1990; Palinscar y Brown 1984/2012) donde evaluaron a niños de tercer a quinto grado en una tarea de revisión de creencias y descubrieron que una condición de generación de predicciones mejoraba la revisión de creencias en comparación con una condición de control sin generación. De manera similar, un estudio de aprendizaje de hechos con niños de segundo grado reveló beneficios para la memoria al generar una predicción antes de ver la respuesta correcta en comparación con las condiciones de control sin la predicción previa (Marsh et al. 2019), que se realizaron con estudiantes de tercer y séptimo grado, respectivamente.
¿Existen diferencias en su eficacia relacionadas con la edad?
Metcalfe y Kornell (2007) compararon a estudiantes de sexto grado y estudiantes universitarios en una tarea de aprendizaje de definiciones en la que los niños tenían que generar definiciones (principalmente incorrectas) antes de ver la correcta. De manera similar, para ambos grupos de edad, esta condición de predicción produjo un mejor aprendizaje que las condiciones de control en las que se presentó la definición correcta al mismo tiempo que la palabra o en las que no se presentó ninguna definición correcta (es decir, no hubo retroalimentación sobre la exactitud de la predicción). Un estudio reciente (Breitwieser y Brod 2020) comparó el aprendizaje de datos triviales de estudiantes de cuarto y quinto grado y estudiantes universitarios bajo dos condiciones; los participantes tuvieron que generar una predicción sobre el hecho o un ejemplo relacionado con el hecho. Aunque estas dos Estrategias de Aprendizaje Generativo fueron igualmente efectivas para los estudiantes universitarios, los niños de primaria claramente mejoraron más generando predicciones que generando ejemplos. Los hallazgos del presente estudio sugieren que, para los niños, los beneficios de generar predicciones se extienden más allá de la activación previa del conocimiento. Sin embargo, la falta de un grupo de control que no participó en actividades generativas significa que el presente estudio no permite una evaluación de las diferencias entre los grupos de edad en el beneficio de generar predicciones en relación con una condición de control pasivo.
Si bien los resultados de estos estudios ofrecen evidencia inicial contra las diferencias relacionadas con la edad en la efectividad de generar predicciones, también sugieren que el procesamiento de la retroalimentación sobre una predicción es crucial para el éxito de este método. Existe una gran cantidad de estudios que sugieren que el procesamiento de la retroalimentación aumenta durante la infancia y que este aumento está relacionado con el desarrollo de funciones ejecutivas (Crone et al. 2004; Zelazo et al. al.1996). El apoyo a esta conjetura proviene de un estudio en el que niños de preescolar a tercer grado tuvieron que estudiar pares de palabras completos o tuvieron que adivinar la segunda palabra del par basándose en la primera (Carneiro et al. 2018). Se demostró que el beneficio de adivinar sobre estudiar aumentaba con la edad, y que esto se debía en parte a una disminución en la interferencia de palabras adivinadas erróneamente. A medida que aumentaba la edad, los niños eran más capaces de utilizar la retroalimentación correctiva e inhibir su suposición inicial. En resumen, si bien se ha demostrado que la generación de predicciones es efectiva ya en los primeros grados de primaria, es tentador especular que todavía hay un aumento en la efectividad relacionado con la edad debido a aumentos en el procesamiento de retroalimentación. Sin embargo, las pruebas disponibles actualmente son insuficientes para llegar a tal conclusión.
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