Los seres humanos tienen una capacidad increíble para aprender, adaptarse y desarrollar experiencia en varios campos, incluida la tecnología, la música y materias académicas como lectura, escritura, matemáticas, ciencias y segundos idiomas. Sin embargo, la comprensión de cómo aprenden los humanos en los cursos académicos es de particular importancia, ya que es una característica distintiva de la especie humana y puede utilizarse para mejorar la educación.
Las nuevas tecnologías han revolucionado la forma en que abordamos el aprendizaje académico, proporcionando volúmenes de datos sin precedentes. Aprovechando estos datos, los investigadores han desarrollado modelos cognitivos y estadísticos de adquisición de habilidades para comprender las similitudes y diferencias entre los alumnos. Los resultados de esta investigación se han publicado en un estudio reciente, que proporciona información sobre cuánta práctica necesitan los estudiantes para alcanzar el dominio, cuánto varían los estudiantes en su desempeño inicial y, lo que es más sorprendente, qué tan similares son los estudiantes en su tasa de aprendizaje.
Objetivos y metodología de LearnLab
LearnLab es una organización que se estableció para identificar las unidades mentales de aprendizaje en cursos académicos, utilizando estos conocimientos para diseñar y demostrar una instrucción mejorada en experimentos controlados aleatorios integrados en cursos y construyendo modelos de alumnos que revelan similitudes y diferencias significativas entre los alumnos. Para lograr esto, los investigadores desarrollaron modelos cognitivos de las unidades mentales que los estudiantes adquieren en los cursos académicos, que se utilizaron para rediseñar las unidades del curso. Los experimentos de campo de asignación aleatoria que compararon el uso del rediseño (tratamiento) por parte de los estudiantes con el diseño original (control) demostraron mejores resultados de aprendizaje.
Los modelos cognitivos se usaron para descomponer el aprendizaje en unidades discretas, o componentes de conocimiento, que produjeron predicciones que podrían probarse con los datos de desempeño de los estudiantes en diferentes contextos y en diferentes momentos. Las investigaciones en múltiples conjuntos de datos respaldaron esta hipótesis del componente de conocimiento.
Las principales preguntas de investigación del estudio fueron comprender cuántas oportunidades de práctica necesitan los estudiantes para alcanzar un nivel de dominio del 80 % de corrección, cuánto varían los estudiantes en su desempeño inicial y cuánto varían en su tasa de aprendizaje. Se usaron modelos de crecimiento estadístico y modelos cognitivos de adquisición de habilidades para modelar datos del desempeño de los estudiantes en grupos de tareas que evalúan el componente de habilidad exacto y brindan instrucciones de seguimiento sobre los errores de los estudiantes.
Los investigadores aplicaron sus modelos a 1.3 millones de observaciones en 27 conjuntos de datos de las interacciones de los estudiantes con los sistemas de práctica en línea en el contexto de los cursos de matemáticas, ciencias y lenguaje desde la primaria hasta la universidad. Los conjuntos de datos fueron producidos por estudiantes que utilizan tecnología educativa en contextos naturales de cursos académicos, que involucran formas comunes de instrucción, como conferencias y lecturas asignadas, que generalmente preceden a la práctica de los estudiantes dentro de la tecnología educativa.
Los investigadores encontraron que, a pesar de la disponibilidad de instrucción verbal directa, como conferencias y lecturas, los estudiantes demostraron un desempeño inicial modesto antes de la práctica con una precisión de alrededor del 65 %. A pesar de estar en el mismo curso, el desempeño inicial de los estudiantes varió sustancialmente desde un 55% correcto para los de la mitad inferior hasta un 75% para los de la mitad superior.
El hallazgo más sorprendente fue que los estudiantes eran asombrosamente similares en su tasa de aprendizaje estimada, por lo general aumentando en alrededor de 0.1 logaritmos de probabilidad o 2.5 % en precisión por oportunidad. Este hallazgo desafía las teorías del aprendizaje para explicar la extraña combinación de variaciones significativas en el desempeño inicial de los estudiantes y la sorprendente regularidad en la tasa de aprendizaje de los estudiantes.
Sin embargo, los investigadores encontraron una variación sustancial en las oportunidades de aprendizaje necesarias para dominar un componente de conocimiento típico entre los estudiantes. Esto sugiere que las diferencias en el aprendizaje de los estudiantes se deben más a las diferencias en las oportunidades de aprendizaje que a las diferencias en la tasa de aprendizaje inherentes a los estudiantes.
Los hallazgos del estudio desafían las teorías de aprendizaje actuales para explicar la sorprendente regularidad en las tasas de aprendizaje de los estudiantes a pesar de la variación significativa en el desempeño inicial de los estudiantes. También destaca la importancia de las oportunidades de aprendizaje en entornos académicos, ya que los estudiantes requieren una amplia práctica para alcanzar el dominio. La regularidad en la tasa de aprendizaje de los estudiantes sugiere que las diferencias en el rendimiento de los estudiantes probablemente se deban a diferencias en las oportunidades de aprendizaje que a diferencias inherentes en la capacidad de aprendizaje. Esto tiene implicaciones importantes para la educación, ya que enfatiza la necesidad de una instrucción de alta calidad y oportunidades de aprendizaje personalizadas para garantizar que todos los estudiantes tengan la oportunidad de tener éxito.
La importancia de las oportunidades de aprendizaje
Esta investigación plantea un desafío crítico a las teorías actuales del aprendizaje. La práctica y la repetición son componentes esenciales del proceso de aprendizaje. Los estudiantes requieren una amplia práctica para alcanzar un nivel de dominio. Sin embargo, la asombrosa regularidad en las tasas de aprendizaje de los estudiantes sugiere que las diferencias en el rendimiento de los estudiantes no se deben a diferencias inherentes en la capacidad de aprendizaje. En cambio, es más probable que se deban a las diferencias en las oportunidades de aprendizaje.
Esto tiene implicaciones importantes para la educación. Si podemos brindar a todos los estudiantes acceso a la misma calidad y cantidad de oportunidades de aprendizaje, podemos cerrar las brechas de rendimiento actuales. Esto significa garantizar que todos los estudiantes puedan acceder a una instrucción de alta calidad y tecnologías educativas que brinden retroalimentación y apoyen su aprendizaje. También significa proporcionar recursos adicionales a los estudiantes que necesitan ayuda o apoyo adicional.
Esta investigación también destaca la importancia del aprendizaje personalizado. Las tecnologías educativas que brindan retroalimentación e instrucción personalizadas pueden ayudar a garantizar que todos los estudiantes reciban las oportunidades de aprendizaje que necesitan para tener éxito. Al adaptar la instrucción a las necesidades individuales de los estudiantes, podemos ayudar a garantizar que cada estudiante tenga la oportunidad de alcanzar su máximo potencial.
Esta investigación proporciona información importante sobre el proceso de aprendizaje. Sugiere que la práctica extensiva y la repetición son esenciales para el proceso de aprendizaje. Aún así, es más probable que las diferencias en el desempeño de los estudiantes se deban a diferencias en las oportunidades de aprendizaje que a diferencias inherentes en la capacidad de aprendizaje. Esto tiene implicaciones educativas importantes, destacando la necesidad de instrucción de alta calidad y oportunidades de aprendizaje personalizado para garantizar que todos los estudiantes alcancen su máximo potencial.
A medida que continuamos explorando la ciencia del aprendizaje, es importante recordar que cada estudiante es único. Al comprender las necesidades individuales de cada estudiante y brindarles las oportunidades de aprendizaje que necesitan, podemos ayudar a garantizar que cada estudiante tenga la oportunidad de tener éxito. Esto no solo es importante para el éxito futuro de los estudiantes individuales, sino también para el éxito de nuestra sociedad en su conjunto. Al invertir en educación y brindar a cada estudiante la oportunidad de alcanzar su máximo potencial, podemos crear un futuro mejor para todos.
Puedes leer el estudio original haga clic aquí
Sobre la autora
Robert Jennings es coeditor de InnerSelf.com con su esposa Marie T Russell. Asistió a la Universidad de Florida, al Instituto Técnico del Sur ya la Universidad de Florida Central con estudios en bienes raíces, desarrollo urbano, finanzas, ingeniería arquitectónica y educación primaria. Fue miembro del Cuerpo de Marines de los EE. UU. y del Ejército de los EE. UU. y estuvo al mando de una batería de artillería de campaña en Alemania. Trabajó en finanzas, construcción y desarrollo inmobiliario durante 25 años antes de fundar InnerSelf.com en 1996.
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Este artículo está licenciado bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-Compartir Igual 4.0. Atribuir al autor Robert Jennings, InnerSelf.com. Enlace de regreso al artículo Este artículo apareció originalmente en InnerSelf.com
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