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Manuel de Jesús López Pérez. Ensayo de una Arquitectura de aprendizaje a distancia. México

CENTRO DE ESTUDIOS AVANZADOS DE LAS AMÉRICAS
DOCTORADO EN EDUCACIÓN
ASIGNATURA: Procesos y Herramientas
en la Innovación Educativa
CUATRIMESTRE: Segundo
TAREA No: 9.
TÍTULO: Ensayo de una Arquitectura de aprendizaje a distancia

NOMBRE DEL ALUMNO: Manuel de Jesús López Pérez
MATRÍCULA: M19030606182
ASESOR: Margarita Moreno Murillo
FECHA: 19 de noviembre de 2019.

Tarea 9.

Elaborar un ensayo (10 páginas aproximadamente) en que se combinen las ideas de las “nuevas técnicas estadísticas para evaluación” (tarea del módulo 4) y las propuestas de Mislevy y seguidores (investigación realizada en la tarea 8), para proponer una posible “Arquitectura de aprendizaje a distancia” aplicable en alguna área de enseñanza. El ensayo deberá contener una introducción, un breve “estado del arte del ECD”, la propuesta de ustedes de una “arquitectura de aprendizaje a distancia” (basada en los modelos ECD y las técnicas estadísticas para evaluación), conclusiones y referencias bibliográficas. En la presente tarea, deben desarrollar el “estado del arte” y algunos elementos de su propuesta de “arquitectura de aprendizaje a distancia”.

Introducción.

El ambiente tradicional de la enseñanza en el aula, está evolucionando, hoy en día, la necesidad del desplazamiento constante, el dinamismo contemporáneo de la ciencia y la tecnología, aunado al proceso permanente de aprendizaje, ha provocado que el espacio tradicional de la enseñanza cambie a entorno virtuales y a distancia, esto, genera el rediseño de los procesos evaluativos del aprendizaje del sujeto, pues los juicios de valor esperados en la relación profesor – alumno, en el contacto de persona a persona, se está transformando, ante la necesidad de implementar procesos de enseñanza en los entornos señalados.

Las herramientas de enseñanza también se reforman, van desde la digitalización de textos, imágenes, hipertexto o multimedia, pasando por el diseño gráfico e infográfico; hasta simuladores aplicando inteligencia artificial.

Los modelos de ítems, se ponen a prueba ante la dinámica, la diversidad y los diferentes entornos de aprendizaje, así como las técnicas estadísticas de evaluación y los recursos utilizados para ello, que irán evolucionando y transformándose en nuevos retos, al considerar la incorporación de la realidad virtual y aumentada a los procesos de enseñanza y evaluación del aprendizaje, considerando incluso, profesores o tutores artificiales.

Desarrollo.

El proceso para construir de manera creativa e innovadora el aprendizaje en el sujeto a distancia, requiere de nuevas formas, entre las que podemos mencionar: El Blended Learning, concepto que se conceptualiza como “Aprendizaje que combina el e-learning (encuentros asincrónicos) con encuentros presenciales (sincrónicos) tomando las ventajas de ambos tipos de aprendizajes”. (E-ABC Learning, 2017), en estos Entornos Virtuales de Aprendizaje, (EVA), se utilizan recursos multimedia, herramientas de comunicación virtual, video conferencias y Webinars, documentos y manuales que pueden ser descargados, Flipped classroom, educación por competencias, trabajos por proyectos; se brinda de manera presencial por medio de: Libros, artículos, clases magistrales, debates, Feedback, evaluaciones presenciales y de manera virtual, mediante explicación en videos, o archivos, wiki, glosarios, chat, foro, evaluaciones automáticas, administración de calificaciones.

Los Ambientes Virtuales de Aprendizaje, son entornos informáticos digitales e inmateriales que proveen las condiciones para la realización de actividades de aprendizaje. (Herrera, 2002, p.1), en ellos, predomina los documentos escritos, digitalizados (texto, imágenes, hipertexto o multimedia), resaltando el diseño gráfico e infográfico; también, están los Simuladores, que reproducen una situación real o no en un entorno virtual, en la que las diferentes variables evolucionan.

En el proceso de enseñanza técnico, que requiere ejercicio de prácticas con diversas variables, se pueden utilizar los Laboratorios virtuales, en el que el sujeto trabaja a distancia a través de elementos de comunicación, tanto tipo telemáticos como por videoconferencia, y por elementos de robótica. Los instrumentos y equipos son reales y lo que el estudiante hace es controlarlos a distancia desde su terminal u ordenador. Se lleva a cabo en un ambiente distante por videoconferencia y por elementos de robótica.

Otro recurso virtual es la Enseñanza aumentada, o Realidad aumentada, entendida como el conjunto de acciones que permiten ampliar, mejorar o resaltar la realidad del mundo físico mediante la aplicación de tecnología. (Villamarín, 2016), Los recursos periféricos que utiliza son por lo general, elementos de multimedia como video, imagen, audio y texto.

De igual manera, es relevante mencionar el Mobile Learning (m-learning), que es una rama del e-learning, que se lleva a cabo de manera virtual, se produce a través de diferentes dispositivos móviles. La interacción es inmediata gracias a los sistemas de mensajería instantánea o las redes sociales y, por tanto, el feedback es muy rápido. Posibilita que el alumnado contextualice el aprendizaje de manera natural y adquiera conocimientos y habilidades dentro de su entorno más inmediato.

En los EVA, se revoluciona el paradigma de la evaluación, al ser la enseñanza virtual y/o a distancia se requiere modificar los procesos de evaluación, en el cual se debe considerar lo descrito por Garza, que dice: “El proceso de evaluación es el Proceso dialéctico entre principios abstractos y ejemplos concretos, en donde quien evalúa verifica sus juicios contra aquellas situaciones particulares en las que se siente confiado de conocer sus resultados”. (Garza, 2004, p.808). De igual manera, Garza en relación a la evaluación cita:

“En su forma más simple, la evaluación conduce a un juicio sobre el valor de algo y se expresa mediante la opinión de que ese algo es significativo. Se llega a este juicio calificando qué tan bien un objeto reúne un conjunto de estándares o criterios. Así, la evaluación es esencialmente comparativa. Supone la adopción de un conjunto de estándares y la es- pecificación del grupo contra el cual el objeto es comparado.”. (Garza, 2004, p.807)

Por tanto, llegar a un juicio de lo aprendido por el sujeto a distancia, implica contar con nuevos diseños de evaluación.

“El diseño centrado en la evidencia (ECD) es un marco para el diseño y desarrollo de evaluaciones que garantiza la consideración y la recopilación de evidencia de validez desde el inicio del diseño de la prueba. La combinación de aprendizaje y evaluación requiere la integración de aspectos del aprendizaje al mismo nivel de rigor que los aspectos de las pruebas.”. (Arieli-Attali, Ward, Deonovic & Von, 2019).

Es decir, la evaluación está en función del rigor de la prueba que evalúe el aprendizaje.

“El ECD es un enfoque basado en principios que avanza a través de una serie de etapas interrelacionadas para respaldar la estrecha correspondencia entre las afirmaciones sobre el rendimiento del estudiante que una prueba está diseñada para evaluar y la naturaleza y calidad de la evidencia de la evaluación que se utiliza para extraer inferencias de las puntuaciones de los estudiantes.”. (Herman & Linn, 2015).

Lo que también es pertinente mencionar es que pocas veces la evaluación considera lo relacionado al aprendizaje, como lo señala (Arieli-Attali, Ward, Deonovic & Von, 2019), “… Si bien dentro del campo de la medición educativa, existen estándares y marcos establecidos para el desarrollo de evaluaciones confiables y válidas, estos rara vez toman en cuenta los aspectos de aprendizaje…”.

Se requiere patrones o moldes para encaminar las evaluaciones, Herman & Linn, hacen referencia a las especificaciones de la manera siguiente:

“Los modelos de elementos o tareas, también conocidos como especificaciones, se desarrollan para guiar el desarrollo real de los elementos. Los modelos proporcionan plantillas reutilizables para crear elementos y tareas alineados con cada posible objetivo de evaluación. Estos modelos de ítems y tareas se utilizan para generar los ítems y las tareas de prueba, que, a su vez, están sujetos a revisiones de contenido y sesgos, pruebas piloto y pruebas de campo, y revisadas según sea necesario para refinar la calidad y validez psicométrica.”. (Herman & Linn, 2015).

Los modelos psicométricos son el vínculo entre las construcciones teóricas y los resultados de las evaluaciones empíricas; proporcionan las reglas de medición mediante las cuales se asignan los puntajes de las pruebas en función del desempeño en situaciones de prueba. (Karoline, Johannes, Eckhard & Detlev, 2008, p.64)

En la teoría clásica de evaluación es pertinente mencionar a Spearman (citado por Muñíz, 1992), que dice: “La Teoría Lineal Simple, asume que las puntuaciones de los sujetos en un test vendrían afectadas por un error aleatorio, debido a causas varias e ignotas (que no se conocen), unas dependientes del sujeto, otras del ambiente externo, otras del instrumento de medida, y otras del propio proceso de medición.”. Es así que la aplicación del Modelo de las Ciencias Empíricas, que utiliza el método hipotético-deductivo, y que al encontrar causa ignotas, arroja problemas en la invarianza de las mediciones y de las propiedades de los instrumentos de medida.

La Teoría de respuesta al ítem (TRI), permite comparar estimaciones de habilidad y dificultades de ítems (Embretson, 2006), proporcionando así una base para modelos que incorporan características individuales y situacionales. Considerándose como una alternativa viable para el modelado de competencias; estos a su vez, presentan los modelos explicativos (Wilson y De Boeck, 2004; Wilson, De Boeck y Carstensen, en prensa) que incorporan predictores para las interacciones exitosas de una persona con un artículo. Estos predictores pueden ser atributos de la persona o características del elemento.

La incorporación de los efectos de las características del ítem en el modelo psicométrico es una forma muy adecuada de construir un modelo psicométrico de competencia que tenga en cuenta las demandas correspondientes; presentan una solución a los problemas conectados con la invarianza, al presentar un conjunto de avances tecnológicos para la construcción y análisis de los tests. Con esta Teoría, surge un nuevo modo de hacer psicometría (Rasch es completamente consciente de que su trabajo supone un cambio radical en el enfoque psicométrico, y en la introducción expone con claridad como su modelo viene a resolver los problemas de invarianza). (Muñíz, 1992, p.47)

Seguido, se mencionan los Modelos Logísticos, que son “Modelos expandidos de la TRI, los clásicos logísticos de 1, 2, 3 y 4 parámetros, y sus correspondientes de ojiva normal, se han ido sumando en la literatura actual modelos unidimensionales para respuestas politómicas (ordenadas, no ordenadas, o continuas), extensiones del modelo de un parámetro que permiten la incorporación de componentes cognitivos, modelos multidimensionales, asi como modelos en los que la unidad de análisis pasa a ser el grupo o clase en vez del sujeto individual. (Muñíz, 1992, p.49).

Se concluye que para las aplicaciones en las que es recomendable LOGIST (tests largos y grandes muestras, así como cuando algunos items se omiten o no llegan a contestarse), ambos programas generan estimaciones parecidas, por lo que atendiendo al coste podría preferirse LOGIST. (Muñíz, 1992, p.51)

Sin duda alguna una de las aportaciones mas relevantes, y que supone un cambio radical para la construcción y análisis de los instrumentos de medida, ha sido la Función de Información (FI), función que expresa la precisión con la que el test mide a lo largo de los distintos valores de la escala de la variable medida. (Muñíz, 1992, p.52). La FI del test (o del item) permitirá conocer para qué valores es más preciso el test (o el item). Surge asi el concepto de test adaptado al sujeto.

Los Bancos de ítems contienen los items parametrizados (calibrados en la misma escala) que definen operativamente la variable medida. (Muñíz, 1992, p.52), puede decirse que sin la existencia de un banco de items la TRI no reporta ninguna ventaja fundamental frente a la TC.

Los Test a Medida, también denominados tests adaptados al sujeto, tests de nivel flexible, tests ramificados, tests individualizados, tests programados, o tests secuenciales, tienen como característica definitoria fundamental que se construyen ajustados, adaptados, al nivel de los sujetos a los que se aplican, con lo que se gana en precisión (se minimiza el error de medida); consiguiéndose asimismo efectos colaterales deseables. (Muñíz, 1992, p.54)

Además del problema de la invarianza, la TRI vendrá a solucionar el otro problema central de los tests a medida, a saber, como elegir el test más adecuado para cada sujeto. (Muñíz, 1992, p.54)

El Modelo de prueba de logística lineal (LLTM), “Los hacen más flexibles para modelar datos empíricos de situaciones de rendimiento complejas, son típicamente unidimensionales. (Karoline, et al., 2008, p.65), de la misma manera, el Modelo TRI multidimensional, se aplica en lugar de una dimensión de habilidad, la probabilidad de dominar un elemento de prueba se modela en función de múltiples habilidades básicas.

Este modelo se ha aplicado a los datos de las evaluaciones educativas para tener en cuenta las relaciones entre el desempeño en diferentes ámbitos (por ejemplo, en los estudios PISA; Adams, 2005; Adams y Wu, 2002). (Karoline, et al., 2008, p.65).

Además es relevante mencionar el Modelo de diagnóstico cognitivo o modelos de clasificación múltiple, que según Karoline et al:

“Suponen múltiples variables de capacidad latente que se modelan como categorías latentes en lugar de dimensiones latentes. Se pueden caracterizar como modelos de clase latentes multidimensionales con restricciones específicas que definen qué elementos requieren qué habilidades y cómo se combinan las habilidades para un desempeño exitoso”. (Karoline, et al., 2008, p.65),

Una fortaleza conceptual es que están diseñados explícitamente para modelar mezclas de habilidades dentro de los ítems, y que los modelos y métodos de estimación para mezclas no compensatorias están disponibles. Ej., «Sabe» versus «no sabe».(Karoline, et al., 2008, p.65)

Dice Lezcano y Vilanova:

“Existen una gran variedad de recursos de evaluación de aprendizajes en entornos virtuales: pruebas objetivas, proyectos, rúbricas, creación de mapas conceptuales, foros, portafolios, wikis, etc. Autores como Lara (2003), Arango (2004), Quesada (2006) Sanz (2008); Villar y Alegre (2013), entre otros; proponen instrumentos de evaluación que pueden ser considerados como posibles ejemplos de lo desarrollado en este marco de referencia. (Ver Tabla 1)” (Lezcano & Vilanova, 2017, p.12).

Las etapas en el contexto general del desarrollo de la evaluación (Herman & Linn, 2015) se mencionan en la figura 1:

  • Reclamaciones y evaluaciones de objetivos. ¿Cuáles son los elementos básicos para el desarrollo?,
  • Ítem y especificación de la tarea. ¿Cuáles son los fundamentos para el ítem y la tarea?,
  • Desarrollo del ítem y la tarea. ¿Qué está sujeta a?,
  • Revisión y prueba piloto para establecer / refinar la calidad de la prueba.
  • Modelo de prueba, que se utiliza para asignar elementos y tareas a los formularios de prueba,
  • Pruebas de campo y estudios de validez para establecer / refinar la calidad psicométrica y la validez de las evaluaciones,
  • Prueba final para medir.

InstrumentoDescripción
Prueba objetivaSu ventaja está dada por la posibilidad de su calificación en forma automatizada y es posible establecer un banco de datos de este tipo de pruebas.
Preguntas intercaladasSe realizan a lo largo de una clase en la enseñanza tradicional o a lo largo del desarrollo de los módulos de la educación virtual. En este último caso están planeadas, tiene un propósito especial.
Prueba adaptativa y autoadaptadasMediante el uso de una computadora, la primera son pruebas individuales según el nivel de conocimiento y habilidad alcanzada. En el segundo caso el estudiante elige el nivel de dificultad de cada una de las preguntas que se le plantean. Ambas son pruebas objetivas.
Mapa conceptualSi bien se emplea en la enseñanza on line, no está tan difundido su uso, dado que su dificultad está dada por suponer que los estudiantes ya deben conocer los alcances de un mapa conceptual, sobre su elaboración y la forma de hacerlo a través de la computadora.
E-portfolios:Conocido como cuaderno de trabajo, reflejan el proceso de aprendizaje a través de la recopilación de “evidencias” de ese trayecto. Como instrumento de evaluación posee diversas aplicaciones. Colabora en la medición de aspectos del aprendizaje que no son medibles a través de pruebas escritas, favorece en el estudiante la toma de conciencia de sus logros, de los aprendizajes alcanzados, como así también de los obstáculos que se presentaron en el proceso. El portafolio permite que el estudiante sea protagonista de su aprendizaje y monitoree sus progresos y dificultades. Es una técnica relativamente reciente y de gran utilidad para la autoevaluación, coevaluación y la heteroevaluación.
Rúbricas:Permiten gestionar y sistematizar el proceso evaluativo, facilitan la descripción de los criterios a seguir para valorar el trabajo realizado. Estas suelen emplearse para valorar distintos tipos de productos, competencias y habilidades adquiridas por los estudiantes Proyectos, presentaciones digitales, trabajos grupales etc. Existen de distintos tipos pero en todos los casos proporcionan indicadores específicos para documentar el progreso de los estudiantes. Contiene elementos a evaluar y en cada uno de ellos se realiza una descripción de diferentes niveles, se extrapolan por lo novato en un extremo y la experta por otro. Ofrecen gran precisión para valorar las competencias y habilidades adquiridas por los estudiantes al concluir su proceso formativo a través de un conjunto de criterios que reflejan diferentes niveles de logro de una manera clara y explícita.
Foros
Poseen
Poseen gran valor pedagógico. (Arango, 2004: p. 5), “… son escenarios de comunicación por internet donde se propicia el debate, la concertación y el consenso de ideas…”.
Permiten trabajar en forma asincrónica con los estudiantes, visualizar y acompañar la construcción del conocimiento. El andamiaje pedagógico está dado por la devolución a un planteo, el pedido de revisión, una pregunta y/o repregunta que obliga a revisar posicionamientos, reflexionar, deliberar y tomar postura. Para los docentes implica un trabajo de seguimiento y monitoreo de las intervenciones de los estudiantes para orientar o reorientar si fuera necesario este proceso. Para que puedan asumirse como instrumentos de evaluación que facilitan la interactividad deben propiciar la resolución de problemas, la participación de todos los estudiantes, el compartir ideas, analizar opiniones y reflexiones. Estos son componentes muy valiosos al evaluar los propios aprendizajes y los ajenos, se rescatan las intervenciones de los docentes o tutores como andamiajes, como trampolines que facilitan la construcción del aprendizaje.
Listas de controlSon listas de categorías prefijadas. Se registra la presencia o ausencia de conductas que requieran baja inferencia. Está más indicada cuando se trata de obtener información sobre actividades, conductas manifiestas e indicadores. Como inconveniente puede considerarse que solo registra presencia o ausencia de la característica observada, no se registran comentarios sobre la conducta ni el grado posible o razones de su ausencia o presencia. (Sans, 2008)
Presentación o exposición a través de videoconferenciasEstas pueden ser a través de sistemas de videoconferencia de escritorio o sistemas institucionales. Los estudiantes pueden realizar presentaciones orales, y esto permite valorar características no observables, aclara discrepancias, etc. Aportan profundidad, precisiones sobre la perspectiva de los estudiantes. Es una fuente de significados y complemento para el proceso de observación. Es recomendable que se emplee como guía y soporte para estas instancias algún esquema valorativo que facilite el registro de lo observado.
Registros anecdóticosSe realizan en la situación presente o de algunas conductas anteriores, permiten recoger conductas relevantes o temas de interés. Los procesos se describen detalladamente, se identifican las conductas más o menos estables, proporcionan evidencias sobre los cambios en un estudiante. Antes de realizar algún tipo de juicio o inferencia, es oportuno recoger varios registros de un estudiante. El lenguaje que se emplee debe ser directo, comprensible para el docente y para el estudiante, debe sostener la secuencia de lo realizado y registrar el contexto donde se realiza.
Diarios de clasesSon registros escritos de la conducta del propio estudiante en forma regular. Pueden construirse a partir de diversas consignas y tener distintos formatos.
Tabla 1.

Recursos de evaluación de aprendizajes en entornos virtuales.
(Lezcano & Vilanova, 2017, pp.13-15)

La propuesta a considerar en los próximos años en los procesos enseñanza y evaluación, es la utilización de la inteligencia artificial, como lo menciona (Gros, 2018):

“Con el uso de la Inteligencia Artificial, la frontera entre la educación en el aula, el aprendizaje en línea y el aprendizaje auto dirigido se hace cada vez más difusa. Los tutores inteligentes podrán optimizar la búsqueda y empleo de contenidos entre una inmensa cantidad de recursos disponibles dándole al estudiante nuevas oportunidades de aprendizaje. Esto no significa que la figura del profesor vaya a desaparecer. Sin embargo, es importante tener presente que la automatización implica un reto al profesional de la educación que deberá formarse en el uso de este tipo de tecnologías. La robótica formará parte de nuestro contexto de aprendizaje”

Conclusiones.

Queda claro que el proceso educativo a evolucionado, la realidad virtual y aumentada, aunado a la inteligencia artificial, rompe el paradigma tradicional de profesor – alumno en la tradicional aula de cuatro paredes, los avances tecnológicos implican un nuevo reto en el proceso de enseñanza aprendizaje, así como el proceso de evaluación, los ítems y el banco de ellos, habrá que rediseñarse entorno a los juicios que se requieran validar en relación al aprendizaje.

Referencias:

Arieli-Attali, M., Ward, S., Thomas, J., Deonovic B. & Von Davier, A.A. (2019). The Expanded Evidence-Centered Design (e-ECD) for Learning and Assessment Systems: A Framework for Incorporating Learning Goals and Processes Within Assessment Design. Recuperado de: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.00853/full

E-ABC Learning (2017). ¿Qué es el Blended Learning. Buenos Aires, Argentina: e-ABC Learning. Recuperado de https://www.e-abclearning.com/blended-learning/
Garza, Eduardo L. de la (2004). “La evaluación educativa”. Revista Mexicana de Investigación Educativa, vol. IX, núm. 23, octubre-diciembre, pp. 807-816, Consejo Mexicano de Investigación Educativa, A.C. Distrito Federal, México.
Gros, Begoña, (2018). “ Tres usos de la Inteligencia Artificial en educación”, recuperado de: https://www.educaciontrespuntocero.com/opinion/usos-de-la-inteligencia-artificial/95072.html

Herman, J.L. & Linn, R. (2015). Evidence-Centered Design: A Summary. Recuperado de: http://www.csai-online.org/sites/default/files/resources/4666/ECDsummary.pdf
Herrera B., Miguel Á., “Las fuentes del aprendizaje en ambientes virtuales educativos” y “Las nuevas tecnologías en el aprendizaje constructivo”, ambos trabajos publicados en la Revista Iberoamericana de Educación, ISSN: 1681-5653, sep. Versión disponible en formato PDF en http://www.campus-oei.org/revista/index/frame_novedades.htm, recuperados en marzo de 2002 y septiembre de 2004, respectivamente.

Karoline Koeppen, Johannes Hartig, Eckhard Klieme, & Detlev Leutner. (2008). “Current Issues in Competence Modeling and Assessment”. Zeitschrift für Psychologie / Journal of Psychology 2; Vol. 216(2):61–73. Frankfurt, Germany.
Lezcano, Laura & Gabriela Vilanova, Gabriela. (2017). “Instrumentos de evaluación de aprendizaje en entornos virtuales. Perspectiva de estudiantes y aportes de docentes”. Unidad Académica Caleta Olivia, Universidad Nacional de la Patagonia Austral Acceso norte ruta, Caleta Olivia – Santa Cruz – Argentina.
Muñíz, José & Hambleton, Ronald K. (1992). “Medio siglo de Teoría de Respuesta a los Ítems”. Anuario de Psicología. Universitat de Barcelona.
Villamarín, Diego (2016). Técnicas, Herramientas y Aplicaciones con Realidad Aumentada. Departamento de Eléctrica y Electrónica /Universidad de las Fuerzas Armadas – ESPE Quito – Ecuador.

Bibliografía

Manuel de Jesús López Pérez. Ensayo de una Arquitectura de aprendizaje a distancia. México: CEAAMER, 2019. 13 Hojas.

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