• Efecto Mcguffin

UNA RESPUESTA AL ARTÍCULO DE KIRSCHNER, SWELLER Y CLARK (1)


Tal como dijimos, es la hora de ver como el equipo de investigadores del Departamento de Psicología de la Educación de la Universidad de Rutgers, conformado por Cindy E. Hmelo-Silver, Ravit Golan Duncan y Clark A. Chinn, dan respuesta al artículo de Kirschner et al. que hemos ido traduciendo a lo largo de estas últimas semanas en el blog. Hoy tenemos una primera parte de esta extensa respuesta donde se intenta refutar la idea de que el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) y el Aprendizaje por Indagación o Investigación (AI) contengan poca guía de cara al alumnado. Esta tarea de traducción también nos llevará las próximas semanas en este blog. Ya veis, en la Educación Guiada por la Investigación también hay debate sobre muchos aspectos.





ANDAMIAJE Y LOGROS EN EL APRENDIZAJE BASADO EN PROBLEMAS Y POR INDAGACIÓN:


Muchos enfoques innovadores de la educación, como el aprendizaje basado en problemas (ABP) y el aprendizaje por indagación (AI), sitúan el aprendizaje en la resolución de problemas o en la investigación de fenómenos complejos.

Kirschner, Sweller y Clark (2006) agruparon estos enfoques junto con el aprendizaje por descubrimiento no guiado.


Sin embargo, el problema con su línea de argumentación es que los enfoques IL y PBL tienen muchos andamiajes.


En este artículo, primero demostramos que Kirschner et al. han combinado erróneamente ABP y AI con el aprendizaje por descubrimiento. Luego presentamos evidencia que demuestra que ABP y AI son modelos de aprendizaje poderosos y efectivos. Lejos de ser contrario a muchos de los principios del aprendizaje guiado que Kirschner et al. discutido, tanto ABP como AI emplean andamios ampliamente, lo que reduce la carga cognitiva y permite a los estudiantes aprender en dominios complejos. Además, estos enfoques del aprendizaje abordan objetivos importantes de la educación que incluyen el conocimiento del contenido, las prácticas epistémicas y las habilidades interpersonales, como la colaboración y el aprendizaje autodirigido.


POR QUÉ EL APRENDIZAJE BASADO EN PROBLEMAS Y EL APRENDIZAJE POR INVESTIGACIÓN NO SON MÍNIMAMENTE GUIADOS:

SOBRE SUPOSICIONES Y PRUEBAS


Todo aprendizaje implica la construcción de conocimiento de una forma u otra; es por lo tanto un proceso constructivista. La cuestión de qué tipo de prácticas educativas es probable que promuevan tal construcción de conocimiento o aprendizaje es el núcleo del argumento presentado por Kirschner, Sweller y Clark (2006).


Los autores definen vagamente la instrucción mínimamente guiada como un contexto de aprendizaje en el que “los alumnos, en lugar de que se les presente información esencial, deben descubrir o construir información esencial por sí mismos” (p. 1). Por el contrario, definen la instrucción de orientación directa como "brindar información que explica completamente los conceptos y procedimientos que los estudiantes deben aprender". En su argumento, Kirschner et al. contrastan los enfoques de instrucción mínimamente guiados con los enfoques que brindan una guía de instrucción directa y afirman que los enfoques de instrucción mínimamente guiados son ineficaces e ineficientes.



Hay dos fallas importantes en el argumento de Kirschner et al. El primero es pedagógico. Kirschner y sus colegas han agrupado indiscriminadamente varios enfoques pedagógicos distintos (constructivista, descubrimiento, basado en problemas, experiencial y basado en la investigación) bajo la categoría de instrucción mínimamente guiada. Argumentamos aquí que al menos algunos de estos enfoques, en particular, el aprendizaje basado en problemas (ABP) y el aprendizaje por indagación (AI), no son enfoques de instrucción mínimamente guiados, sino que brindan un amplio andamiaje y orientación para facilitar el aprendizaje de los estudiantes.


La segunda es una falla en su base probatoria. La afirmación de Kirschner et al. que los enfoques como el ABP y el AI son ineficaces es contrario a la evidencia empírica que, de hecho, respalda la eficacia del ABP y el AI como enfoques de instrucción. Esta evidencia sugiere que estos enfoques pueden fomentar un aprendizaje profundo y significativo, así como ganancias significativas en el rendimiento de los estudiantes en las pruebas estandarizadas.


En nuestro artículo, discutiremos cómo el ABP y el AI brindan orientación educativa y brindan evidencia que respalda la eficacia de estos enfoques pedagógicos. Examinaremos las afirmaciones de Kirschner et al. específicamente en el contexto del ABP y el AI, ya que estos enfoques proporcionan claramente un andamiaje para el aprendizaje de los estudiantes. Comenzamos con una breve discusión sobre las cualidades de algunos de los enfoques pedagógicos que Kirschner et al. han incluido bajo su paraguas “mínimamente guiado”.




¿SON EL ABP Y EL AI EJEMPLOS DE UNA INSTRUCCIÓN MÍNIMAMENTE GUIADA?


Las teorías constructivistas del aprendizaje enfatizan la importancia de que los estudiantes participan en la construcción de su propio conocimiento. (Mayer, 2004; Palincsar, 1998). Una suposición que conduce al enfoque de descubrimiento mínimamente guiado es que los estudiantes necesitan explorar fenómenos y/o problemas sin ningún tipo de guía. Esta suposición ha sido repetidamente demostrada tener defectos (Mayer, 2004). Estamos de acuerdo con Kirschner et al. (2006) que hay poca evidencia que sugiera que los enfoques no guiados y basados en la experiencia fomenten el aprendizaje. Sin embargo, el ABP y el AI no son enfoques de descubrimiento y no son ejemplos de instrucción mínimamente guiada, contrariamente a las afirmaciones de KIrschner et al. Más bien, el ABP y el AI brindan una guía considerable a los estudiantes.


Antes de discutir las formas en que el ABP y el AI no son mínimamente guiados, comenzamos aclarando qué se entiende por el ABP y el AI. En el ABP, los estudiantes aprenden contenido, estrategias y habilidades de aprendizaje autodirigido a través de la resolución colaborativa de problemas, reflexionando sobre sus experiencias y participando en investigación autodirigida. En el AI, los estudiantes también aprenden contenido como habilidades y prácticas de razonamiento específicas de la disciplina ( a menudo en disciplinas científicas) participando de forma colaborativa e investigaciones.


Tanto el ABP como el AI están organizados en torno a preguntas o problemas relevantes y auténticos. Ambos ponen mucho énfasis en la actividad y el trabajo colaborativo. En ambos, los estudiantes se involucran cognitivamente en la construcción del sentido, desarrollando explicaciones y comunicando sus ideas. El maestro desempeña un papel clave en la facilitación del proceso de aprendizaje y puede proporcionar conocimiento del contenido justo a tiempo.


La principal distinción que percibimos entre el ABP y el AI son sus orígenes. El ABP tiene sus orígenes en la educación médica y se basa en la investigación sobre la experiencia médica que enfatiza un proceso de razonamiento hipotético-deductivo (Barrows y Tamblyn, 1980). El ABP a menudo utiliza recursos basados en texto para tanto los datos del problema como el aprendizaje autodirigido. El AI tiene sus orígenes en las prácticas de la investigación científica y pone un fuerte énfasis en plantear preguntas, recopilar y analizar datos, y la construcción de argumentos basados en la evidencia (Kuhn, Black, Keselman y Kaplan, 2000; Krajcik y Blumenfeld, 2006).


Como hemos examinado la amplia variedad de instanciaciones del ABP y el AI, no hemos descubierto ninguna dimensión que distinga consistentemente a uno del otro. De hecho, pensamos que no hay rasgos distintivos claros. El ABP con frecuencia involucra a los estudiantes en exploraciones y análisis de datos, como cabría esperar que hagan los entornos de AI, y el AI con frecuencia plantea problemas y pide a los estudiantes que consulten varios recursos para resolverlos como lo hacen los entornos de ABP. Por ejemplo, los problemas en el ABP médico presentan a los estudiantes conjuntos ricos de datos de pacientes para analizar (Barrows, 2000; Hmelo-Silver, 2004).


De manera similar, los entornos de IL, como la web de entorno de ciencia integrada (WISE), brindan a los estudiantes problemas científicos problemas y los materiales de investigación que los estudiantes examinan para llegar a una conclusión sobre el problema (Linn & Slotta, 2006). Los estudiantes pueden leer una variedad de recursos además de leer sobre datos y realizar sus propios estudios.


Por lo tanto, en la práctica, los entornos del ABP y el AI a menudo son indistinguibles, a pesar de los orígenes divergentes, y así los tratamos como sinónimo en este artículo.


Como hemos señalado, los entornos de del ABP y el AI no están mínimamente guiados debido a las muchas formas de andamiaje proporcionadas.


Además, estos enfoques pueden incluir instrucción directa como una de las estrategias que emplean (Krajcik, Czerniak, & Berger, 1999; Schmidt, 1983; Schwartz y Bransford, 1998).

Sin embargo, en estos contextos, la instrucción directa puede proporcionarse justo a tiempo y, en general, una vez que los estudiantes experimentan la necesidad de conocer la información presentada (Edelson, 2001). Por lo tanto, una mini-conferencia o lección de referencia que presenta la información clave para los estudiantes se utiliza cuando los estudiantes entienden la necesidad de esa información y su relevancia para sus prácticas de investigación y resolución de problemas. Tal instrucción directa justo a tiempo promueve la construcción del conocimiento en una manera que hace que el conocimiento esté disponible para su uso futuro en contextos (Edelson, 2001).


Existe un extenso cuerpo de investigación sobre el aprendizaje andamiado en entornos basados en la indagación y la resolución de problemas. (Collins, Brown y Newman, 1989; Davis y Linn, 2000; Golán, Kyza, Reiser y Edelson, 2002; Guzdial, 1994; Jack son, Stratford, Krajcik y Soloway, 1994; Reiser, 2004; toth, Suthers, & Lesgold, 2002), y los investigadores han desarrollado pautas de diseño basadas en la teoría y empíricas para incorporar estrategias de andamiaje efectivas para apoyar el aprendizaje (Hmelo & Guzdial, 1996; Quintana et al., 2004; Reiser et al., 2001).


La investigación andamiada y los entornos basados ​​en problemas ofrecen a los alumnos oportunidades para participar en actividades complejas, tareas que de otro modo estarían más allá de sus habilidades actuales. El andamiaje hace que el aprendizaje sea más manejable para los estudiantes cambiando tareas complejas y difíciles, de manera que hagan estas tareas accesibles, manejables y dentro de la zona del desarrollo próximo del estudiante (Rogoff, 1990; Vygotsky, 1978). Quintana et al. (2004) concibió el andamiaje como un elemento clave del aprendizaje cognitivo, mediante el cual los estudiantes se vuelven solucionadores de problemas cada vez más competentes dada la estructura y orientación de mentores que sirven de andamiaje a los estudiantes a través de coaching, la estructuración de tareas y sugerencias, sin dar explícitamente a los estudiantes las respuestas finales. Una característica importante del andamiaje es que apoya el aprendizaje de los estudiantes tanto para cómo hacer la tarea como por qué la tarea debe hacerse de esa manera (Hmelo-Plata, 2006).


El andamiaje no solo guía a los alumnos a través de las complejidades de la tarea, también puede problematizar aspectos importantes del trabajo de los estudiantes para forzarlos a comprometerse con marcos y estrategias disciplinares (Reiser, 2004). Esos andamiajes actúan "meciendo el barco" y deteniendo el progreso sin sentido a través de la tarea, redirigiendo así la atención de los estudiantes a importantes objetivos de aprendizaje, como examinar las contrademandas, articulando explicaciones y reflexionando sobre el progreso.


El andamiaje a menudo se distribuye en el entorno de aprendizaje, a través de los materiales del plan de estudios o software educativo, los profesores o facilitadores, y los propios alumnos (Puntambekar y Kolodner, 2005). Los profesores juegan un papel importante en el andamiaje del compromiso consciente y productivo con la tarea, las herramientas y los compañeros. Orientan a los estudiantes en el proceso de aprendizaje, empujándolos a pensar profundamente y modelar el tipo de preguntas que los estudiantes deben hacerse a sí mismos, formando así un aprendizaje cognitivo (Collins et al. al., 1989; Hmelo-Silver & Barrows, 2006). En las siguientes secciones, consideramos cómo se implementa el andamiaje en el ABP y el AI.



ARTÍCULO ORIGINAL EN INGLÉS: https://www.researchgate.net/publication/277452339_Scaffolding_and_Achievement_in_Problem-Based_and_Inquiry_Learning_A_Response_to_Kirschner_Sweller_and_Clark_2006

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