INVESTIGACIÓN DOCENTE

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1. Ejemplos Múltiples
La comprensión de un concepto abstracto mejora con múltiples y variados ejemplos.

• Implicaciones:
  Proporciono al alumnado una variedad de ejemplos y no-ejemplos de conceptos, mezclando ejemplos que sean seleccionados de diferentes niveles de abstracción (aplicado y abstracto). Busco ejemplos de cosas que parecen y no son (como virus – seres vivos) y de cosas que son y no parecen (como coral – animal). Trabajo esos ejemplos para extraer las características clave.
• Referencias:
  Hakel, M., & Halpern, D. F. (2005). ¿Hasta dónde puede llegar la transferencia? Hacer que la transferencia ocurra en el espacio físico, temporal y conceptual. En J. Mestre (Ed.), Transfer of learning: From a modern multidisciplinary perspective (pp. 357-370). Greenwich, CT: Information Age Publishing.

2. El poder del feedback
Los alumnos se benefician de la retroalimentación sobre su desempeño en una tarea de aprendizaje. Lo importante es que tengan oportunidad de aplicar los comentarios y sugerencias, pero el momento de la retroalimentación depende de la tarea. Hay tareas en las que resulta mejor no dar feedback, si el alumnado posee ya conocimientos sobre las estrategias a aplicar.

• Implicaciones:
  Utilizo el feedback de acuerdo con unos tiempos que les permitan pensar y revisar sus propias respuestas, con el objetivo de que al final puedan actuar sin la ayuda de la retroalimentación. Mi feedback se parece más a: «compara con el modelo; revista la respuesta con tus apuntes»…
• Referencias:
  Pahler, H., Cepeda, J.T., Wixted, J.T., & Rohrer, D. (2005). ¿Cuándo facilita la retroalimentación el aprendizaje de palabras? Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, & Cognition, 31, 3-8.

3. El problema de aprender lo incorrecto
Así como las personas aprendemos información correcta con pruebas frecuentes, también pueden aprender información incorrecta de esta manera. Por ejemplo, cuando se presentan alternativas incorrectas en test de opción múltiple, las respuestas incorrectas pueden ser aprendidas en lugar de las correctas. Este efecto también se encuentra en preguntas de ensayo de respuesta corta cuando las personas no saben las respuestas y utilizan su conocimiento general para construir una respuesta que les parezca razonable (me remito a las tertulias televisivas para demostrar que este efecto existe).

En esta situación, las personas suelen recordar su respuesta incorrecta, aunque sea lógicamente inconsistente, como si fuera correcta. Estos efectos pueden reducirse cuando los estudiantes reciben retroalimentación inmediatamente después de realizar una prueba de evaluación.

• Implicaciones:
  A pesar del principio anterior, trato de dar retroalimentación inmediata después de las pruebas de evaluación para corregir errores y superar las sugerencias negativas creadas al recordar respuestas incorrectas. Es más fácil lograr este objetivo cuando se aplican múltiples pruebas cortas que cuando se aplican menos pruebas más largas.
• Referencias:
  Anderson, J. R., Corbett, A. T., Koedinger, K. R., & Pelletier, R. (1995). Cognitive tutors: Lessons learned. The Journal of Learning Sciences, 4(2), 167-207.
  McTighe, J., & O’Connor, K. (2005). Seven practices for effective learning. Educational Leadership, 63, 10-17.
  Roediger, H. L. III, & Marsh, E. J. (2005). The positive and negative consequences of multiple-choice testing.Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 31, 1155-1159.
  Shute, V. (2006). Focus on formative feedback. Educational Testing Service, Princeton, NJ.
  Toppino, T. C., & Brochin, H. A. (1989). Learning from tests: The case of true-false examinations. Journal of Educational Research, 83, 119-124.

4. Dificultades Deseables (ver aquí)
El aprendizaje mejora cuando el alumnado tiene que organizar la información por sí mismo o hacer un esfuerzo adicional durante la adquisición o recuperación en comparación con condiciones en las que la información a aprender o recuperar no requiere esfuerzo. Una posible explicación de este efecto es que las personas creamos múltiples rutas de recuperación que hacen que la información sea más accesible al recordar. Estas prácticas ralentizan el aprendizaje inicial, pero promueven el recuerdo a largo plazo.

• Implicaciones:
  Trato de trabajar las ideas que se deben aprender en formatos que requieran un procesamiento. Por ejemplo, un contenido presentado en clase debe trabajarse en diferentes momentos (práctica espaciada), para que exista un cierto olvido y el esfuerzo por recuperar de la memoria sea mayor. También es buena idea intercalar problemas y actividades diferentes (práctica intercalada) que requieran comparar cada ejercicio con el anterior.
• Referencias:
  Bereiter, C., & Scardamalia, M. (1985). Cognitive coping strategies and the problem of «inert knowledge». En S. F. Chipman, J. W. Segal, & R. Glaser (Eds.), Thinking and learning skills: Vol. 2. Current research and open questions(pp. 65-80). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
  Bjork, R. A. (1988). Retrieval practice and maintenance of knowledge. En M. M. Gruneberg, P. E. Morris, & R. N. Sykes (Eds.). Practical aspects of memory: Current research and issues. (Vol 1, pp. 396-401). NY: Wiley.
  Bjork, R. A. (1999). Assessing our own competence: Heuristics and illusions. En D. Gopher & A. Koriat (Eds.). Attention and performance XVII: Cognitive regulation of performance: interaction of theory and application (pp. 435-459). Cambridge, MA: MIT press.

5. Carga Cognitiva Manejable
Los entornos de aprendizaje multimedia deben ser compatibles con lo que sabemos sobre cómo aprenden las personas. Un error común en el diseño de materiales de aprendizaje multimedia es «sobrecargar» el entorno de aprendizaje con información sobreabundante, excesiva, que aumenta la carga cognitiva de los estudiantes que están en el proceso de descubrir qué es importante y qué es decorativo o una distracción.

Las demandas sobre la memoria de trabajo pueden superar su capacidad cuando hay entrada auditiva que no coincide con el texto escrito y hay animación visual u otro movimiento que debe ser seguido al mismo tiempo, especialmente al inicio del aprendizaje. El principio de coherencia exige la eliminación de materiales innecesarios. El principio de contigüidad espacial se refiere a la necesidad de mantener el texto impreso junto a la pantalla visual que describe.

• Implicaciones:
  Mantengo los materiales de aprendizaje multimedia libres de elementos adicionales y adornos; y con la imagen y el texto cercanos en el espacio y el tiempo. Utilizo las herramientas digitales alineadas con mi objetivo, y con moderación.
• Referencias:
  Pass, F., & Kester, L. (2006). Learner and information characteristics in the design of powerful environments.Applied Cognitive Psychology, 20, 281-285.
  Van Merrienboer, J., Jeroen, J. G., Kester, L., & Pass, F. (2006). Teaching complex rather than simple tasks: Balancing intrinsic and germane load to enhance transfer of learning. Applied Cognitive Psychology, 20, 343-352.

6. Principio de Segmentación
La información presentada en texto es necesariamente lineal debido a las limitaciones del lenguaje. Cuando se diseñan materiales multimedia, es posible presentar información simultáneamente en múltiples modos: auditivo, motor, visual; siendo estos últimos los más comunes. El principio general de introducir nuevos conceptos en segmentos manejables se vuelve aún más crítico cuando están involucrados múltiples sistemas sensoriales.

• Implicaciones:
  Planifico el orden y la cantidad de nueva información que voy presentar en pequeñas piezas para no abrumar a los estudiantes nuevos con demasiada información nueva a la vez. Utilizo diferentes canales de entrada que favorezcan la integración de varias representaciones distintas.
• Referencias:
  Mayer, R. E., & Moreno, R. (2003). Nine ways to reduce cognitive load in multimedia learning. Educational Psychologist, 38, 43-52.

7. Características de una buena explicación
Las buenas explicaciones consisten en análisis causales de eventos, justificaciones lógicas de afirmaciones y razones funcionales para acciones. Las explicaciones proporcionan coherencia al material y justifican por qué la información es relevante e importante. A los alumnos se les puede pedir que den autoexplicaciones del material mediante momentos de pensar en voz alta o tareas de preguntas que eliciten explicaciones que conecten el material con lo que ya saben. Las autoexplicaciones y el estudio de buenas explicaciones facilitan una comprensión más profunda, aprendizaje, memoria y transferencia.

• Implicaciones:
  Me esfuerzo por brindar buenas explicaciones de ideas, pero también por dar momentos para trabajar buenas autoexplicaciones de cada alumno consigo mismo. Estas explicaciones promueven un aprendizaje más profundo de mecanismos complejos, análisis causales y funcionales, conexiones entre afirmaciones y evidencia, y razonamiento lógico.
• Referencias:
  Ainsworth, S., & Loizou, A.T. (2003). The effects of self-explaining when learning with texts or diagrams.Cognitive Science, 27, 669-681.

8. Preguntas Profundas

Las explicaciones profundas de un material y su razonamiento se elicitadas por preguntas como «¿por qué?», «¿cómo?», «¿qué pasaría si…?» y «¿qué pasaría si no…?» en lugar de preguntas superficiales que requieren que el estudiante simplemente complete palabras faltantes, como «¿quién?», «¿qué?», «¿dónde?» y «¿cuándo?». Enseñar a los alumnos a formular preguntas profundas facilita la comprensión del material tanto en textos como en clases. El estudiante adopta un enfoque de comprensión más profundo, y las representaciones resultantes son más elaboradas.

Implicaciones
Las buenas preguntas promueven una comprensión más profunda del material. Antes, la mayoría de mis preguntas formuladas solían ser superficiales. Las preguntas profundas mejoran la comprensión y el aprendizaje en niveles más profundos de dominio, por lo que es necesario pensarlas bien y planificarlas adecuadamente.

Referencias
Craig, S. D., Sullins, J., Witherspoon, A., & Gholson, B. (2006). El efecto del razonamiento a nivel profundo: El rol del diálogo y las preguntas de razonamiento profundo durante el aprendizaje vicario. Cognition and Instruction, 24, 565-591.
Graesser, A. C., & Person, N. K. (1994). La formulación de preguntas durante la tutoría. American Educational Research Journal, 31, 104-137.
King A. (1994). Guiando la construcción de conocimiento en el aula: Efectos de enseñar a los niños cómo preguntar y explicar. American Educational Research Journal, 31, 338-368.
Pressley, M., et al. (1992). Fomentar el uso consciente del conocimiento previo: Intentar construir respuestas explicativas facilita el aprendizaje. Educational Psychologist, 27, 91-109.
Rosenshine, B., Meister, C., & Chapman, S. (1996). Enseñar a los estudiantes a generar preguntas: Una revisión de los estudios de intervención. Review of Educational Research, 66, 181-221.

9. Desequilibrio Cognitivo

El desequilibrio cognitivo estimula la indagación, la curiosidad, el pensamiento y las preguntas profundas, lo que a su vez conduce a un aprendizaje más profundo. El desequilibrio cognitivo ocurre cuando hay obstáculos para lograr objetivos, contradicciones, conflictos, eventos anómalos, escenarios de ruptura, lagunas de conocimiento evidentes, incertidumbre, alternativas igualmente atractivas y otros tipos de impases. Cuando ocurren estos impases, el estudiante necesita involucrarse en razonamiento, reflexión, resolución de problemas y planificación para restablecer el equilibrio cognitivo. Hay una mayor incidencia de preguntas profundas, pensamiento, razonamiento y esfuerzos de estudio cuando los estudiantes experimentan desequilibrio cognitivo.

Implicaciones
Intento proponer desafíos que pongan al estudiante en desequilibrio cognitivo si el objetivo de aprendizaje es promover un aprendizaje profundo y el alumnado cuenta con una buena base. Estas experiencias pueden presentar confusión o frustración para algunos estudiantes, por lo que deben implementarse formas de andamiaje que les ayuden a superar los primeros pasos.

Referencias
Chinn, C., & Brewer, W. (1993). El rol de los datos anómalos en la adquisición de conocimiento: Un marco teórico e implicaciones para la instrucción en ciencias. Review of Educational Research, 63, 1-49.
Graesser, A. C., & McMahen, C. L. (1993). La información anómala desencadena preguntas cuando los adultos resuelven problemas y comprenden historias. Journal of Educational Psychology, 85, 136-151.
Graesser, A.C., Lu, S., Olde, B.A., Cooper-Pye, E., & Whitten, S. (2005). Formulación de preguntas y seguimiento ocular durante el desequilibrio cognitivo: Comprensión de textos ilustrados sobre dispositivos cuando los dispositivos fallan. Memory and Cognition, 33, 1235-1247.
Graesser, A.C., & Olde, B.A. (2003). ¿Cómo saber si una persona entiende un dispositivo? La calidad de las preguntas que formula cuando el dispositivo falla. Journal of Educational Psychology, 95, 524-536.

10. Flexibilidad Cognitiva

La flexibilidad cognitiva aumenta cuando existen múltiples puntos de vista, perspectivas y enfoques sobre un fenómeno. También aumenta cuando existen múltiples capas de conocimiento que interconectan hechos, reglas, habilidades, procedimientos, planes y principios conceptuales profundos. La complejidad cognitiva y los múltiples puntos de vista son útiles cuando los estudiantes enfrentan tareas con complejidades únicas que no pueden anticiparse proactivamente. Por ejemplo, las matemáticas incluyen capas, procedimientos algebraicos y conceptos matemáticos profundos que necesitan ser enlazados y coordinados. La flexibilidad cognitiva se logra al intentar resolver una gran variedad de problemas y mediante una formación que vincula estas diferentes capas.

Implicaciones
En genética, por ejemplo, mi objetivo es que trabajen en problemas que varíen en contenido y complejidad. Además de múltiples casos variados, debe haber actividades concretas que señalen las conexiones entre las capas de hechos, conocimientos procedimentales, explicaciones funcionales y principios profundos.

Referencias
Rouet, J. (2006). The skills of document use: From text comprehension to web-based learning. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Spiro, R.J., Feltovich, P.J., Jacobson, M.J., & Coulson, R.C. (1991). Flexibilidad cognitiva, constructivismo e hipertexto: Instrucción de acceso aleatorio para la adquisición avanzada de conocimiento en dominios poco estructurados. Educational Technology, 31, 24-33.

11. Principio de Ricitos de Oro

Las tareas no deben ser demasiado difíciles ni demasiado fáciles, sino que deben tener el nivel adecuado de dificultad según el nivel de habilidad o conocimiento previo del estudiante. La definición de la zona de desarrollo próximo (ZDP) es un poco más técnica: es la diferencia en el aprendizaje que ocurre con o sin un andamiaje de aprendizaje (por ejemplo, un tutor, profesor, texto o computadora). Los investigadores han identificado varias zonas que reflejan cuánto aprendizaje, memoria, dominio o satisfacción se produce a lo largo de un continuo de dificultad de la tarea, y que son sensibles a las diferencias individuales entre los estudiantes. Cuando el material es demasiado fácil para el estudiante, este no se siente desafiado y puede aburrirse. Cuando es demasiado difícil, el estudiante adquiere muy poco conocimiento y se frustra o pierde el interés.

Implicaciones
En la medida de mis posibildidades, trato de aportar materiales de trabajo con capas de dificultad, de manera que no todo sea ni demasiado difícil ni demasiado fácil, sino que esté a un nivel que se puede ajustar con el trabajo de cada persona.

Referencias
Metcalfe, J., & Kornell, N. (2005). Un modelo de región de proximidad de aprendizaje para la asignación de tiempo de estudio. Journal of Memory and Language, 52, 463-477.
VanLehn, K., Graesser, A.C., Jackson, G.T., Jordan, P., Olney, A., & Rose, C.P. (2007). ¿Cuándo son más efectivos los diálogos tutoriales que la lectura? Cognitive Science, 31, 3-62.
Wolfe, M.B.W., Schreiner, M.E., Rehder, B., Laham, D., Foltz, P., Kintsch, W., & Landauer, T. (1998). Aprendizaje a partir de textos: Emparejando lectores y textos mediante el análisis semántico latente. Discourse Processes, 25, 309-336.

12. Metacognición Imperfecta

Tanto los adultos como los niños tienen un conocimiento muy limitado de cómo funciona su mente y cómo aprender, por lo que necesitan entrenamiento explícito en procesos cognitivos y estrategias óptimas de aprendizaje. La metacognición es el conocimiento o los juicios de una persona sobre su memoria, aprendizaje, planificación, resolución de problemas y procesos de decisión. La metacognición de los estudiantes puede verse influenciada por el saber popular de una cultura sobre la cognición y por sus análisis incorrectos de sus experiencias mentales personales. La gran mayoría de los adultos no son buenos en la planificación, selección, monitoreo y evaluación de sus estrategias de aprendizaje autorregulado. La mayoría de los estudiantes tienen problemas para descubrir principios importantes por sí mismos, sin orientación y andamiaje de los docentes. Ocasionalmente, los materiales de aprendizaje tienen las características y oportunidades adecuadas para estimular el descubrimiento por parte del estudiante, pero eso es raro y difícil de lograr. Como consecuencia, se necesita entrenamiento y práctica explícitos antes de que los estudiantes adquieran una metacognición adecuada, un aprendizaje autorregulado y un aprendizaje por descubrimiento.

Implicaciones
Dedico momento concretos a introducir al alumnado en las características de la metacognición y en estrategias de aprendizaje autorregulado. Estas capacidades y habilidades no son naturales para la mayoría de los adultos. Sin esta mediación instruccional, las personas carecen de la capacidad de leer de manera efectiva con fines específicos, buscar en un texto, seleccionar acciones en entornos interactivos y diseñar sistemas que satisfagan múltiples restricciones.

Referencias
Azevedo, R., & Cromley, J.G. (2004). ¿Facilita el entrenamiento en aprendizaje autorregulado el aprendizaje de los estudiantes con hipermedia? Journal of Educational Psychology, 96, 523-535.
Maki, R.H. (1998). Predicciones de prueba sobre material textual. En D.J. Hacker, J. Dunlosky, & A.C. Graesser (Eds.). Metacognition in educational theory and practice (pp. 117-144), Mahwah, NJ: Erlbaum.
White, B., & Frederiksen, J. (1998). Investigación, modelado y metacognición: Haciendo la ciencia accesible a todos los estudiantes. Cognition and Instruction, 16, 3-117.
Winne, P.H. (2001). Aprendizaje autorregulado visto desde modelos de procesamiento de información. En B. Zimmerman & D. Schunk (Eds.), Self-regulated learning and academic achievement: Theoretical perspectives (pp. 153-189). Mahwah, NJ: Erlbaum.