el manual de cambridge traducciòn completa

El Manual de Cambridge!La Nueva Ciencia del Aprendizaje!R. Keith Sawyer!!En el s. XX, la gran mayoría de los países altamente industrializados ofrecían escolarización formal a todos sus niños. Cuando estas escuelas tomaron forma, en los siglos XIX y XX, los científicos no sabían mucho sobre el cómo la gente aprendía. Incluso, en los años de 1920, cuando las escuelas empezaron a convertirse en las grandes instituciones burocráticas que conocemos hoy en día. Todavía no existían estudios sustentables del cómo aprendían las personas. Como resultado, las escuelas que tenemos hoy fueron diseñadas alrededor de supuestos de sentido común, los cuales nunca han sido probados científicamente:

• El conocimiento es un conjunto de datos acerca del mundo y de procedimientos sobre el cómo resolver los problemas. Tomando como datos, declaraciones como “La Tierra tiene una inclinación sobre su eje de 23`45” y los procedimientos son instrucciones paso a paso que nos dicen, por ejemplo, el cómo realizar la suma multidigital, pasando uno a la siguiente columna.

• El objetivo de la escolaridad es colocar esos datos y esos procedimientos dentro de la cabeza de los alumnos. De esta forma, la gente se considera como educada cuando tiene un amplio conjunto de datos y procedimientos.

• Los maestros conocen esos datos y esos procedimientos, siendo su trabajo el transmitirlo a los estudiantes.

• Tanto los datos más básicos, como los procedimientos deberían ser aprendidos primero, siguiendo con una progresiva y cada vez más compleja serie de estos. Las definiciones de “simplicidad” y “complejidad” y la apropiada secuencia de los materiales han sido determinados tanto por maestros, autores de libros o con la ayuda de adultos expertos en la materia, como matemáticos, científicos u historiadores- no mediante el análisis o estudio de cómo los niños realmente aprenden.

• La forma de comprobar el éxito de las escuelas es aplicando exámenes a los alumnos para saber qué cantidad de esos datos y procedimientos han aprendido.

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!Esta visión tradicionalista de la enseñanza es conocida como instruccionismo (Papert, 1993). El instruccionismo capacito a los estudiantes para una industrializada economía desde los comienzos del s.XX. Pero el mundo actual es tecnológicamente mucho más complejo y económicamente competitivo, por lo que el instruccionismo ha venido fracasando en la educación de nuestros alumnos para enfrentar esta nueva sociedad.

Las teorías economistas y las organizativas han llegado a la conclusión de que en la actualidad estamos viviendo dentro de una cultura economista y la economía que tiene sus bases en el conocimiento funciona (Bereiter, 2002; Drucker, 1993). En el conocimiento sobre la economía, la memorización de datos y el aprendizaje de procedimientos no es suficiente para lograr el éxito. Los graduados requieren de un entendimiento conceptual más profundo sobre conceptos más complejos, así como la habilidad para trabajar con ellos de manera creativa y de este modo generar nuevas ideas, nuevos, nuevas teorías, nuevos productos y conocimiento nuevo. Necesitan ser hábiles para evaluar de manera crítica lo que leen, ser capaces de expresarse por si mismos, de manera clara tanto de manera verbal, como escrita; y estar capacitados para entender el pensamiento científico y matemático. Requieren aprender a usar e integrar el conocimiento, más que a plantear datos descontextualizados y compartimentados productos del instruccionismo. Necesitan ser capaces de avanzar por ellos mismos, y adoptar un estilo de vida.

Todas esas habilidades son importantes para la economía, para el continuo éxito de una democracia participativa y para vivir una llena de realizaciones y de significados. El instruccionismo es, particularmente, poco adecuado para la educación de profesionistas creativos que puedan desarrollar conocimiento nuevo y continuamente ir más allá de su propio entendimiento; el instruccionismo constituye un anacronismo dentro de la economía de innovación moderna.

A principios de los años 70´s nació una nueva ciencia del aprendizaje – basada en la búsqueda emergente de áreas como la psicología, la ciencia computacional, la filosofía, la sociología y otras disciplinas científicas. Como todas ellas estudiaron el aprendizaje de los niños de forma muy cercana, los científicos descubrieron que el instruccionismo era profundamente defectuoso. Alrededor de los 90´s después de veinte años de investigación, los científicos del aprendizaje habían alcanzado un


consenso sobre los siguientes hechos acerca del aprendizaje- Dicho consenso fue publicado por el Consejo de Búsqueda Nacional de los Estados Unidos (ver Bransford, Brown, & Cocking, 2000):

• La importancia de un entendimiento conceptual profundo. Los estudios científicos demuestran que el conocimiento experto incluye hechos y procedimientos, pero la simple adquisición de esos hechos y procedimientos no prepara a una persona para realizar algo como trabajador del conocimiento. El conocimiento de hechos y de procedimientos es utilizado solo cuando una persona sabe qué situaciones aplicar en éste y cómo modificarlo ante cada situación nueva y diferente. El instruccionismo resulta dentro de un tipo de aprendizaje, el cual es muy difícil de utilizar fuera del aula de clases. Cuando los alumnos adquieren un entendimiento conceptual más profundo, ellos aprenden hechos y procedimientos en una forma más útil y profunda, la cual transfiere los escenarios al mundo real.

• Centrarse en el aprendizaje en adición a la enseñanza. Los alumnos no pueden adquirir un entendimiento conceptual más profundo simplemente de maestros que los instruyan mejor. Los alumnos solo pueden aprender éste con la participación activa de su propio aprendizaje. La nueva ciencia del aprendizaje se centra en los procesos de aprendizaje de los alumnos, así como en la técnica de instrucción.

• Creando ambientes de aprendizaje. La labor de las escuelas es ayudar a los alumnos a aprender el total alcance de conocimiento requerido para un desarrollo adulto: los hechos y los procedimientos, por supuesto, pero también el conocimiento conceptual más profundo que les permitirá razonar acerca del mundo y sus problemas reales. La búsqueda de las ciencias del aprendizaje ha identificado los rasgos claves de aquellos ambientes de aprendizaje que ayudan a los estudiantes a aprender el conocimiento conceptual.

• La importancia de aprovechar los conocimientos previos del alumno. Los aprendices no son vasijas vacías esperando ser llenadas. Ellos llegan a las aulas con concepciones previas sobre cómo funciona el mundo. Algunas de éstas son básicamente correctas y algunas otras son erróneas. La mejor forma de aprender para los niños es dentro de un medio en el que puedan


construir sobre su propio conocimiento previo; si la enseñanza no los encausa dentro de su propio conocimiento, los alumnos, frecuentemente, aprenden información solo para pasar los exámenes, lo que los vuelve a sus errores fuera del salón.

• La importancia de la reflexión. Los estudiantes aprenden mejor cuando expresan su propio conocimiento desarrollado –ya sea a través de sus conversaciones o creando reportes escritos u otros artificios- y de esta manera son provistos con oportunidades para reflexionar y analizar su estado de su conocimiento.

!Este manual es una introducción a esta nueva ciencia del aprendizaje, y del cómo las investigaciones están utilizando la ciencia para asentar el área de trabajo de las escuelas del futuro. Esta nueva ciencia es llamada las ciencias del aprendizaje porque constituye una ciencia interdisciplinaria: Esta incluye y une investigaciones en psicología, educación, ciencias de la computación y la antropología entre otras; y la colaboración de todas estas disciplinas ha tenido como resultado el nacimiento de nuevas ideas, nuevos métodos y nuevas formas de pensar acerca del aprendizaje. Mucha gente – familiares, maestros, legisladores e incluso muchos investigadores en educación- no se dan cuenta de la importancia de los descubrimientos emergentes de las nuevas ciencias del aprendizaje.

Sin tener conocimiento alguno sobre las nuevas ciencias del aprendizaje, mucha gente continua suponiendo que las escuelas deberían estar apoyadas en el instruccionismo. Los padres de familia y los legisladores recuerdan haber sido educados de esa forma y a menudo se sienten incómodos cuando sus hijos son enseñados bajo modelos distintos.

Muchos maestros han gastado toda su carrera, haciendo posgrados para ser conocedores de las habilidades requeridas para manejar un grupo bajo el modelo instruccionista y comprensiblemente tienen problemas para conceptualizar un tipo de escuela diferente.

El propósito de este manual es construir sobre las nuevas ciencias del aprendizaje, mostrando varios sustentos acerca de cómo diseñar ambientes de aprendizaje y clases:


!• Para los maestros, el leer acerca de la nueva ciencia del aprendizaje

puede ayudarles a ser más efectivos dentro sus salones de clases.

• Para los padres, el leer acerca de la nueva ciencia del aprendizaje puede ayudarles a ser un consumidor informado de las escuelas. Las ciencias del aprendizaje explican el cómo y en dónde el instruccionismo falla y cuáles ambientes de aprendizaje alternativos están basados en la ciencia contemporánea.

• Para los administradores, el leer sobre la nueva ciencia del aprendizaje puede ayudarles a conducir su escuela en el s. XXI.

• Para los responsables de las políticas, el leer sobre la nueva ciencia del aprendizaje puede ayudarles a entender los problemas actuales de la currícula, los programas de los maestros de la educación, los exámenes estandarizados y los orienta hacia como formase una visión para el futuro.

• Para los profesionistas, el leer sobre la nueva ciencia del aprendizaje puede ayudarles a comprender el por qué mucha gente está tan pobremente informada acerca de la ciencia, la tecnología, las relaciones internacionales, la economía y otras disciplinas basadas en el conocimiento.

• Y finalmente, los investigadores de la educación pueden aprender el cómo sus propios estudios se relacionan con la ciencias del aprendizaje, y pueden ver el cómo participar para la construcción de las escuelas del futuro.

Este manual constituye el segundo libro que introduce una amplia audiencia a la nueva ciencia del aprendizaje. El primero fue el reporte de la NRC ( Consejo Nacional de Búsqueda) Cómo Aprende la Gente, primero publicado en 1999 y con una edición expandida publicada en el 2000 (Bransford, Brown, & Cocking, 2000). Ese libro provee un punto de vista de un más alto nivel sobre las ciencias del aprendizaje; este manual tiene mayor profundidad, es más específico sobre cómo exactamente reformar las escuelas, y describe la importancia del trabajo que ha tenido lugar desde 1999. En particular, este manual describe cómo usar las nuevas ciencias del aprendizaje para diseñar


ambientes de aprendizaje efectivos, tanto fuera como dentro de las aulas, constantemente tomando ventaja de la nueva tecnología computacional.

La ciencia del aprendizaje tiene ahora ya veinte años; la publicación de este manual es una muestra de que la comunidad científica ha alcanzado un consenso sobre algunos de los descubrimientos más importantes del aprendizaje. El rediseñar las escuelas, de modo que se basen en la búsqueda científica, es una labor gigantesca, que requerirá la participación de todos los grupos que lean este manual: maestros, padres de familia, líderes escolares, legisladores y los investigadores de la educación.

Las Metas de la Educación y la Naturaleza del Conocimiento

El rol tradicional de la búsqueda educativa ha sido decir a los educadores el cómo lograr sus objetivos del plan de estudio, sin embargo, no les ayuda a establecer esos objetivos. Cuando los científicos del aprendizaje, entraron a los grupos, descubrieron que las escuelas no estaban enseñando el conocimiento profundo que es la verdadera razón del desarrollo de la inteligencia. Por los años 80´s los científicos cognitivos habían descubierto que los niños retenían el material de mejor manera y eran capaces de generalizarlo hacia una línea más amplia de contextos, cuando ellos asimilaban el aprendizaje profundo en vez del superficial, y cuando ellos aprendían el cómo usar ese conocimiento dentro del mundo social real y en escenarios de práctica (ver tabla 1.1) La noción de aprendizaje profundo es explorada por cada investigador de las ciencias del aprendizaje en un modo práctico diferente, y la mayoría de los capítulos en este manual comienzan por describir el tipo de conocimiento profundo estudiado.


!Tabla 1.1 Aprendizaje Profundo Versus Las Prácticas tradicionales del Aula

!Uno de los temas que constituyen la verdadera razón de las ciencias del aprendizaje es que los estudiantes adquieran conocimiento más profundo cuando se enganchan en actividades que son similares a las actividades diarias de profesionistas que trabajan en una disciplina. Las prácticas auténticas son la pieza clave de muchos documentos recientes en los Estados Unidos. En historia, por ejemplo, las reformas claman el aprendizaje de la historia por medio de la investigación histórica más que por la memorización de datos o la secuencia de eventos: trabajar con la principal fuente de datos, el utilizar métodos de análisis

El Aprendizaje Profundo Las Prác6cas de Aulas Tradicionalistas

El aprendizaje profundo requiere que los estudiantes relacionen nuevas ideas y conceptos a los conocimientos ya previos y a la experiencia. !El aprendizaje profundo requiere que los alumnos integren sus conocimientos en s istemas conceptuales interrelacionados. !El aprendizaje profundo requiere que los estudiantes busquen modelos y principios subyacentes. !El aprendizaje profundo requiere que los alumnos evalúen nuevas ideas y las relacionen con las conclusiones. !El aprendizaje profundo requiere que los alumnos comprendan el proceso del diálogo a través del cual se crea el conocimiento y examinen la lógica de un argumento crí@co. !El aprendizaje profundo requiere que los alumnos reflexionen sobre su propio entendimiento y su proceso de aprendizaje.

Los estudiantes tratan el material del curso sin guardar relación con lo que ya conocen. !!Los estudiantes tratan el material del curso de manera desconectada, es decir en pedacitos de conocimiento. !Los estudiantes memorizan los hechos y llevan a cabo los procedimientos, sin entender el cómo o el por qué. !Los estudiantes @enen dificultad para dar sen@do a las ideas nuevas, que son dis@ntas de las encontradas en el libro de texto. !Los estudiantes tratan hechos y procedimientos de manera está@ca, el conocimiento es transmi@do por la autoridad. !!Los estudiantes memorizan sin reflexionar sobre el propósito de sus propias estrategias de aprendizaje.


históricos y la argumentación que son utilizados por los historiadores (Centro Nacional de Historia en la Escuelas, 1996). En la ciencia, los Estándares Nacionales de la Enseñanza de la Ciencia Nacional claman por estudiantes enfocados en las prácticas de la investigación científica: construir descripciones y preparar argumentos para comunicar y justificar esas descripciones (Consejo Nacional de Investigación, 1996, p. 105).

Para un mejor entendimiento de cómo enfocar a los estudiantes en prácticas auténticas, muchas reformas de las ciencias del aprendizaje están basadas en estudios de práctica profesional.

• Los profesionistas se involucran en un proceso de investigación, en las cuales, ellos empiezan con una pregunta conductual y luego utilizan métodos específicos de disciplina para proponer respuestas hipotéticas a la pregunta, reunir y evaluar evidencia a favor y en contra de hipótesis en competencia (Krajcik & Blumen-feld, this volumen; Edelson & Reiser, this Volume).

• Los profesionistas usan representaciones complejas para comunicarse unos con otros durante sus trabajos colaborativos (como es discutido en muchos de los capítulos en las partes 3 y 4).

• Los científicos y los matemáticos trabajan con lo concreto, modelos visuales así como los estudiantes deberían también (Lehrer & Schauble, This Volum).

Esta focalización en la práctica autentica esta basada en una nueva concepción del conocimiento experto que señala que el conocimiento trabaja en la economía actual. En los 80`s y 90`s los científicos comenzaron a estudiar la ciencia en si, y empezaron a descubrir que los recién llegados se convertían en miembros de una disciplina a través del aprendizaje de cómo participar en todas las practicas que están centradas a la vida profesional en esa disciplina. Y cada vez, una labor de vanguardia es hecha con las bondades de las disciplinas; por esta razón los estudiantes necesitan aprender modelos sobresalientes, mecanismos y prácticas para aplicarlas a través de muchas disciplinas científicas, en vez de aprender de las 6 aisladas y desconectadas unidades de la semana que son encontradas en la ciencia instruccionista de las aulas- pasando del estudio del sistema solar al estudios de la fotosíntesis y del estudio de la fuerza y del movimiento sin siquiera aprender sobre las conexiones entre estas unidades.


Los colaboradores de los estudios del conocimiento muestran que ellos casi siempre aplican su experiencia dentro de escenarios sociales complejos, con una amplia colección de herramientas de avanzada tecnología junto con lápices, gises papel y pizarrón pasados de moda. Estas observaciones han permitido a los investigadores de las ciencias del aprendizaje a una perspectiva situacional de conocimiento ( Greeno, this Volume). “Situacional” significa que el conocimiento no es solo una estructura estática mental dentro de la cabeza del aprendiz, en vez de eso, aprender es un proceso que involucra a la persona, las herramientas y a otras personas del ambiente así como las actividades en las cuales ese conocimiento esta haciendo aplicado.

La perspectiva situacional se mueve mas allá de una concepción de transmisión y de adquisición del aprendizaje; además de adquirir el contenido, lo que sucede durante el aprendizaje es que los patrones de actividad colaborativa cambian a través del tiempo (Rogoff, 1990, 1998).

Esta búsqueda combinada ha permitido a las ciencias del aprendizaje centrarse en como aprenden los niños en grupos (como ha sido discutido en los capítulos de la parte 5).

Por su puesto, los estudiantes no son capaces de hacer exactamente las mismas cosas que los profesionistas altamente entrenados; cuando los científicos del aprendizaje hablan sobre el como enganchar a los estudiantes en practicas autenticas, se están refiriendo al desarrollo mental de versiones apropiadas de las significativas practicas de los expertos. Una de las metas mas importantes de la investigación de la ciencia del aprendizaje es identificar que practicas son apropiadas para que los estudiantes se enfoquen y aprendan en ellas, y como los ambientes de aprendizajes pueden ser diseñados y apropiados con la edad sin perder la autenticidad de la práctica profesional.

Los Fundamentos de las Ciencias del Aprendizaje

Las ciencias del aprendizaje combinan muchos enfoques de manera disciplinaria para estudiar el aprendizaje.

Los académicos de una amplia gama de departamentos universitarios realizan investigaciones dentro de las ciencias del aprendizaje- ellos se encuentran en escuelas de educación, por su puesto pero también en los departamentos de ciencias computacionales y psicología. Reviso cinco primeras influencias-


constructivismo, ciencia del cognitivismo, tecnología educativa, estudios socioculturales y estudios de conocimientos disciplinarios.

El Constructivismo

En los 60`s y 70`s, los escritos de Jean Piaget llegaron a tener una gran influencia en la educación americana, antes de Piaget, la mayoría de la gente sostenía por sentido común, la creencia de que los niños tenían menos conocimientos que los adultos. Piaget argumento una teoría radicalmente diferente: Aunque los niños ciertamente poseían menos conocimientos que los adultos, lo que era aun mas importante de aprender, es el hecho de que las mentes de los niños las estructuras del conocimiento son diferentes que las que están en las mentes de los adultos. En otras palabras los niños diferente no solo en la cantidad de conocimientos que ellos poseen; su conocimiento es cualitativamente diferente.

Alrededor de los 80`s los investigadores habían confirmado esta exposición fundamental que los niños piensan diferente que los adultos. Los investigadores en educación habían descubierto, por ejemplo que los niños no hacen los problemas d matemáticas mal solo por que ellos no han estudiado suficiente o por que ellos olvidaron lo que leyeron en el libro de texto- ellos seguido hacen mal sus problemas por que sus mentes estaban pensando en ellos de una forma diferente a la que los maestros esperaban y la educación matemática no estaba diseñada para corregir estos mal entendidos. Los científicos cognitivos comienzan a identificar las características cognitivas de los niños “Naive math “ timidez matemática y “Naive Physics timidez física, y comienzan acumular un importante cuerpo de conocimiento acerca de los conceptos erróneos típicos que la gente tiene acerca de estas aéreas de contenido ( diSessa, this volume; Linn, this volume). Este cuerpo de búsqueda permite a los diseñadores de ambientes de aprendizaje conectar al aprendizaje con el conocimiento previo y los conceptos erróneos de los estudiantes.

El constructivismo explica por què los estudiantes no aprenden profundamente al escuchar al maestro o al leer su libro. La búsqueda de las ciencias del aprendizaje està revelando las bases subyacentes màs profundas de cómo funciona la construcción del conocimiento. Para diseñar medios de aprendizajes efectivos se requiere de un muy buen entendimiento sobre lo que los niños saben cuando llegan al salón de clases. Esto requiere de una sofisticada búsqueda dentro del


desarrollo cognitivo del niño y las ciencias del aprendizaje se basan principalmente en los estudios psicológicos del desarrollo cognoscitivo (Ej. , Siegler, 1998).

La Ciencia Cognoscitiva

Muchos científicos del aprendizaje comienzan sus estudios dentro del campo interdisciplinario conocido como ciencia cognoscitiva. La ciencia cognoscitiva combina la investigación experimental de cómo funciona la mente (En la tradicional psicología del cognitivismo) con el modelo computacional de procesos mentales propuestos (En la tradición inteligencia artificial), tomando en consideración lo que nosotros sabemos de la sociología y la antropología acerca de cómo la gente utiliza el conocimiento en escenarios diarios. De 1970 a 1980 la ciencia cognoscitiva no proveyó con mucho apoyo a los educadores porque esta se centro en metodologías de laboratorio que quitaron a los aprendices de los contextos de aprendizaje y a causa de esto se centrò en el conocimiento estático como hechos y procedimientos màs que en procesos de pensamiento y conocimiento (Kuhn, 1990 P.1). Alrededor de 1990 muchos conceptos claves de la ciencia cognoscitiva llegaron a ser importantes en las ciencias del aprendizaje; se discutieron la representación, la habilidad, la reflexión la solución de los problemas y el pensar.

LA REPRESENTACIÓN Resulta central para la ciencia cognitiva, la idea de que el comportamiento inteligente se basa en las representaciones en la mente: "estructuras de conocimiento", tales como conceptos, creencias, hechos, procedimientos y modelos. En la década de los 70´s los científicos cognitivos pensaron en la representación con metáforas elaborada a partir de técnicas de memoria para computadoras. Una característica central de la mayoría de los lenguajes de programación es la pointer: una forma de memoria de ubicación para "apuntar a" o "referirse a" otra ubicación. Sobre la base de la noción primitiva de un señalador, los programadores informáticos fueron capaces de desarrollar jerárquicamente anidadas estructuras de datos - la estructura de más alto nivel podría contener señaladores de las más bajas y simples estructuras. Por ejemplo, los datos más simples de la estructura de una casa podrían contener cientos de variables, incluyendo el tipo de fregadero en la cocina y el color del sofá en la sala de estar. Pero al usar la anidada estructura de datos que los señaladores hicieron posible, una estructura de datos más sofisticada, como para una casa podría ser construida; la cual contendría señaladores de las estructuras de datos para cada


habitación en la casa, y dichas estructuras de datos contendrían señaladores para los diversos muebles, así como las estructuras de datos de los accesorios. Esto proporcionó una metáfora de cómo podría el conocimiento ser modularizado en la mente, y es un ejemplo del tipo de las metáforas de la cognición humana que han surgido desde las ciencias informáticas

LAS BASES COGNITIVAS DE LOS EXPERTOS Uno de los más sorprendentes descubrimientos de la ciencia cognitiva de los 70´s fue que el comportamiento diario era el más difícil de representar que el comportamiento de los expertos. Algunos de los programas más exitosos de la inteligencia artificial, los Programas (AI) desempeño experto simularon el desarrollo de expertos en ámbitos de conocimiento intenso,como la medicina, la industria manufacturera, las telecomunicaciones, y las finanzas (Liebowitz, i998). Como resultado de estos esfuerzos, la ciencia cognitiva desarrolló un sofisticado entendimiento de las bases cognitivas de especialización. El comportamiento diario de sentido común se mantiene más allá de las capacidades de los programas de ordenador AI, incluso como algunos aspectos complejos de desempeño experto en ámbitos intensivos del conocimiento, como la medicina que se han simulado con éxito. Un gran aparato de investigación de la ciencia cognitiva muestra que la experiencia se basa en:

!• Un amplio y complejo conjunto de la representación de las estructuras.

• Un amplio conjunto de procedimientos y planes.

• La capacidad para improvisadamente aplicar y adaptar esos planes a cada situación única de demandas.

• La habilidad para reflexionar sobre los propios procesos cognitivos, mientras estos ocurren.

! LA REFLEXIÓN Los estudios de los expertos muestran que son mejores que los novatos en la planificación y la crítica de su trabajo - ambas actividades reflexivas. Por ejemplo, cuando se pide a los escritores expertos describir sus procesos de pensamiento en voz alta, tal y como ellos escriben, sus pláticas revelan que desarrollan metas y


planes al escribir, y continuamente reflexionan y modifican esas metas y planes a medida que escriben (Flower y Hayes, 1980). Los escritores en edad escolar no gastan tiempo en la planificación y la reflexión (Burtis, Bereiter, Scardamalia, y Tetroe, 1983). Sobre la base de estos hallazgos y conclusiones similares con respecto a otras materias de la escuela, los científicos del aprendizaje, a menudo conciben el problema del aprendizaje como un problema de transformar novatos a expertos, al desarrollar su capacidad para reflexionar sobre su propio pensamiento en estas formas.

Collins y Brown (1988) sugirieron por primera vez que el ordenador se podría utilizar para apoyar la reflexión (Collins, este volumen). Collins y Brown hablaron de la captura del proceso de un experto, lo que permite al estudiante comparar su proceso con el del experto. El papel de la computadora era grabar el razonamiento del experto, haciéndolo disponible, para ser utilizado en todo lo que fuese necesario. De esta manera, el ordenador estaba apoyando una especie de reflexión que era difícil hacerse sin éste. Desde entonces, varios proyectos de ciencias del aprendizaje enfatizan el soporte informático para la reflexión. WLSE (Linn, este volumen) incita a los estudiantes a pensar en la evidencia y sus usos, ya que están creando un argumento científico. La enseñanza recíproca (Palincsar & Brown, 1984) ayuda a los estudiantes a reconocer las preguntas que tienen que hacerse a sí mismos, de la misma manera en la que están tratando de entender algo de lo que están leyendo. Foro de conocimiento (Scardamalia y Bereiter, este volumen) incita a los estudiantes a reflexionar sobre sus acciones y su discusión ya que están teniendo conversaciones de fomento de los conocimientos. Learning by Design (Kolodner, este volumen) integra la reflexión en actividades en el aula.

! LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Los científicos cognitivos han pasado varios décadas tratando de identificar las bases cognitivas para la resolución de problemas. Uno de las teorías más persistentes acerca de la resolución de problemas es que ésta depende de una persona que tenga una representación mental de un problema de espacio (Newell y Simon, 1972), que contenga las creencias y representaciones mentales - de conceptos específicos acciones, y del mundo exterior. La solución del problema es entonces concebida como la búsqueda a través del espacio del problema hasta que el objetivo deseado sea alcanzado. Porque el trabajo del conocimiento


normalmente requiere la resolución de problemas, muchas ciencias del aprendizaje se basan en esta investigación. Por ejemplo, los tutores cognitivos del Koedinger (en este volumen) asumen que las reglas de producción son utilizadas para moverse a través del espacio del problema, y el razonamiento de Koedinger está basado en casos de (en este volumen) asumen que en el caso de búsqueda y emparejamiento son utilizados algoritmos.

!EL PENSAMIENTO Los educadores a menudo hablan de la importancia de las habilidades del pensamiento de orden superior, pero los programas educativos que enfatizan dichan habilidades comúnmente no están basados en la investigación científica. En lugar de esto se basan en una u otra habilidad del pensamiento basada intuitivamente en la taxonomía, con apenas ninguna justificación científica del por qué este conjunto específico de habilidades debe ser enseñado en las escuelas (Kuhn, 1990, p. 2). A principios de los años 80´s y 90´s, los psicólogos cognitivos comenzaron a estudiar el razonamiento informal (Voss, Perkins, y Segal, 1991) – el correcto o el falso razonamiento de que las personas involucradas en lo cotidiano, cuando se enfrentan a problemas de la vida real no tienen soluciones simples. También comienzan a estudiar la toma de decisiones todos los días, descubriendo una amplia gama de errores del pensamiento común que la mayoría de la gente hace (Baron, 1985; Kahneman, eslavo, y Tversky, 1982). También durante este tiempo, los psicólogos del desarrollo comienzan a identificar una serie de buenas y malas estrategias de pensamiento y el cómo éstas estrategias se desarrollan durante la vida útil.

!Ellos extendieron la intuición original de Piaget, mostrando como el pensamiento de los niños difiere del de los adultos - información que es absolutamente criticada en la educación basada en las ciencias del aprendizaje (Dunbar y Klahr, 1989; Kuhn, 1989; Schauble, 1990).

La Educación Tecnología

En los años cincuentas, B. F. Skinner presentó "máquinas de enseñanza" y afirmó que ellas ponían al maestro "fuera de epoca" (Skinner, 19541! 968, p. 22). El primer software educativo fue diseñado en los 60´s y estuvo basado en las teorías


conductistas de Skinner; estos sistemas se conocen como Instrucción computarizada asistida o CAI, y tales sistemas son utilizados hoy en dia. En la década de 1970, unas cuantas investigaciones sobre inteligencia artificial empezaron a trabajar en la educación, desarrollando sistemas de tutoria automatizada y otras aplicaciones (Bobrow y Collins, 1975; Sleeman y Brown, 1982; Wenger, 1987). En los 80´s científicos cognitivos como Roger Schank y Seymour Papert hicieron afirmaciones ampliamente popularizadas acerca de que las computadoras transformarían radicalmente a las escuelas (ver Papert, 198o; Schank, This volumen).

Por la década de 1990, un fuerte consenso se formo entre los políticos, los padres y la comunidad empresarial de que era esencial tener computadoras dentro en las escuelas (Cuba, 2001). Durante la década de 1990, hubo un gran impulso para instalar las computadoras y el Internet en escuelas, incluyendo los programas de gobierno federal como E-rate que pagó para que las escuelas estuvieran conectadoas al Internet. Para el año 2003, el 95% por ciento de las escuelas estaban conectadas a Internet con conexiones de alta velocidad, y el 93% por ciento de todas las aulas estaban conectadas a Internet. En promedio, eran 4,4 alumnos por cada computadora con acceso a Internet; lo que fue una dramática caída desde 12.1 estudiantes en 1998, cuando fue censado por primera vez (Parsad & Jones, 2005).

Sin embargo, el impacto de toda esta inversión habia sido decepcionante. Por el año 2OOO, no había estudios que mostraran que el uso de las computadoras estuviese relacionado con el desempeño de los estudiantes. Cuando los investigadores comenzaron a buscar más de cerca el por que las computadoras estaban teniendo tan poco impacto, descubrieron que el uso de la computadora no estaba basado en las ciencias del aprendizaje; sino que estaban siendo utilizadas como complementos rapidos para las aulas de instrucción existentes (Cuban, 2001).

Los Científicos del aprendizaje destacan el poderoso papel que las computadoras pueden jugar en la transformación de todo el aprendizaje. Pero su visión rechaza tanto al instruccionismo como al conductismo y a los sistemas CAI basados en él, y presenta una nueva visión de las computadoras en las escuelas. La investigación de las ciencias del Aprendizaje explica el por qué la promesa de las computadoras no había sido todavía realizada: por que hasta la fecha el software educativo había estado basado en las teorías instruccionistas, con los roles de


desarrollo computarizado que son tradicionalmente desarrollados por el maestro -con el software actuando como una autoridad experta, entregando información al aprendiz. Por el contrario, las ciencias del aprendizaje sugieren que la computadora debería asumir un rol facilitador, ayudando a los alumnos a tener el tipo de experiencias que permitan el aprendizaje mas profundo- por ejemplo, ayudándoles a colaborar, o a reflexionar sobre el desarrollo de su conocimiento. Muchos de los capítulos de este manual describen la próxima generación de software educativo, software que está sólidamente basado en las ciencias del aprendizaje, y que esta diseñado en estrecha colaboración con los profesores y las escuelas. Las computadoras son solo utilizadas como parte de la reforma general del aula, y sólo donde la investigación muestra que tendrán el mayor impacto. El software computacional es fundamental en las ciencias del aprendizaje, porque lo visual y el poder de procesamiento de los datos personales de las computadoras se apoya en el aprendizaje profundo:

Las computadoras pueden representar el conocimiento abstracto en forma concreta • Herramientas informáticas puede permitir a los estudiantes a articular sus conocimientos en desarrollo en una manera visual y verbal • Las computadoras pueden permitir a los estudiantes manipular y revisar sus conocimientos en desarrollo a través de la interfaz de usuario, en un complejo proceso de diseño que soporta simultáneamente la articulación,la reflexión y el aprendizaje • Soporte informático refleja una combinación de los modos visuales y verbales • Las redes basadas en Internet de los alumnos pueden compartir y combinar sus entendimientos desarrollados y beneficiarse del poder del aprendizaje colaborativo.

Los Estudios Socioculturales Después de la explosión de la actividad asociada con la inteligencia artificial de los años 70´s y la psicología cognitiva de los 80´s, muchos de estos estudiosos habían comenzado a darse cuenta de que su meta de comprender y simular la inteligencia humana en la computadora- todavía estaba muy lejos. La desilusión de los 80´s con IA era tan grave que se conoce informalmente como "el invierno IA." Los investigadores comenzaron a retroceder y pensar el por qué la ciencias cognitivas no habían tenido más éxito. Se proporcionó la respuesta más influyente por un grupo de enfoques interrelacionados incluyendo lo sociocultural,


situacional, y los enfoques de cognición disribuida (Greeno, This volumen; Salomon, 1993). Los socioculturistas comenzaron con la observación de que todo comportamiento inteligente se realizó en un medio ambiente complejo- un entorno humano creado lleno de herramientas y máquinas, pero también un ambiente profundamente social, con colaboradores y socios. Algunos de los estudios mas importantes de esta tradición examinaron cómo aprenden los niños en contextos no escolares - cómo los niños aprenden su lengua materna o las normas y convenciones de su cultura; cómo los aprendices aprenden en el trabajo. algunos de los trabajos más interesantes a lo largo de estas líneas centradas en el aprendizaje informal en las sociedades no occidentales sin educación formal (Cole, 1996; Lave, 1988; Rogoff, 1990; Saxe, 1991). Los estudios igualmente influyentes examinaron el trabajo de la naturaleza del conocimiento socialmente distribuidos - incluyendo estudios de navegación (Hutchins, 1995), del metro de Londres salas de control (Heath y Luff, 1991), de sistemas de oficina (Suchman, 1987), y de los centros de control de trafico aereo (Hughes et al., 1988). Esta investigación reveló que, fuera de la educación formal, casi todo el aprendizaje se produce en un entorno social complejo, y el aprendizaje es difícil de entender si se piensa en él como un proceso mental que ocurre dentro de la cabeza de un sujeto aislado. El enfoque sociocultural ha sido de gran influencia en todas las disciplinas que participan en las ciencias del aprendizaje:

La inteligencia artificial comenzó a destacar "cognición distribuida", en parte debido a las tecnologías de red en la rápida evolución de los 80´s y 90´s • La psicología cognitiva comenzó a estudiar trabajo en equipo, la colaboración, la dinámica de grupo, y el papel del contexto social en el desarrollo cognitivo • La Investigación de la Educación comenzó a estudiar en el aula la colaboración, el discurso colaborativo en los grupos de estudiantes, y el proyecto en equipo.

La Naturaleza del Trabajo del Conocimiento

¿Deberíamos reducir las emisiones de automóviles, por el calentamiento global? ¿Debemos permitir la investigación con células madres? ¿Deberíamos enseñar la evolución y el creacionismo en las escuelas? El Debate público actual sobre tan controvertido tema muestra una evidente falta de conocimiento acerca de la práctica científica. Las Normas Nacionales de Educación de los E.E.UU. Científica (National Research Council, 1996) observaronque "los estadounidenses se enfrentan cada vez más con preguntas en su vida que requieren de información y


métodos científicos al pensar en la toma de decisiones "(p. 11). A principios d los 90´s, la mayoría de los países industrializados se habían dado cuenta de la importante función que la ciencia y la ingeniería jugaron en su rápido crecimiento, y muchos estudiosos comenzaron a analizar la naturaleza del conocimiento científico. En la primera mitad del siglo XX, los filósofos llegaron a una conclusión sobre la naturaleza del conocimiento científico éste consistía en una serie de afirmaciones sobre el mundo, y sobre las operaciones lógicas que podrían aplicarse a esas afirmaciones.

!Este consenso se conoce como empirismo lógico (McGuire, 1992; Suppe, 1974). El empirismo lógico combinado con el conductismo y la práctica tradicional en el aula forman un enfoque instruccionista de la educación: el conocimiento disciplinario se apoyan de hechos y procedimientos, y la enseñanza era considerada como la transmisión de los hechos y los procedimientos a los estudiantes. Comenzando los años 60´s, sociólogos, psicólogos, y antropólogos empezaron a estudiar el cómo los científicos en realidad hicieron su trabajo, y descubrieron que el conocimiento científico no era más que una estructura de declaraciones y de operaciones lógicas. En este nuevo enfoque, el conocimiento científico es un entendimiento acerca del cómo ir haciendo ciencia, combinado éste con un profundo conocimiento de modelos y principios explicativos relacionados dentro de un marco conceptual integrado. La práctica de la ciencia implica experimentación, el ensayo, el error, las hipótesis y las pruebas, el debate, la argumentación y la ciencia. Esto no constituye un esfuerzo en solitario, sino que implica frecuentes encuentros con sus pares en la comunidad científica. Los científicos a menudo hablan de evaluar las afirmaciones de otros científicos, y de pensar sobre la mejor manera de apoyar y presentar sus afirmaciones a otros.

En esta nueva visión el conocimiento científico es situado, practicado, y generado en colaboración. El aula de la ciencia tradicional, con sus clases y ejercicios de laboratorio, paso a paso, deja de lado y por completo estos elementos de la ciencia. Pero este tipo de conocimiento sería extremadamente útil para el público en general al leer los reportes de una droga experimental en los diarios, así como el hablar con su médico acerca de los riesgos potenciales de una próxima cirugía, o del cómo ellos evalúan los riesgos para la salud dentro de un nuevo desarrollo cercano a su barrio.


Esta nueva visión del conocimiento experto ha sido extendida más allá de la ciencia a otras formas de trabajo del conocimiento. Por ejemplo, los estudios de alfabetización han descubierto que ésta implica mucho más que el saber qué sonidos corresponden a qué letras; la alfabetización implica saber cómo participar en un complejo conjunto de prácticas literarias - Como leer una receta, la exploración de los clasificados para un producto específico, o escribir un correo electrónico a un colega (Palincsar y Ladewski, este volumen). Profesores de ciencias sociales han descubierto que los historiadores son expertos, porque saben cómo participar en las complejas prácticas de la investigación histórica y la argumentación.

!Los Procesos Implicados en el Aprendizaje !Las ciencias del aprendizaje están centralmente enfocadas con lo que está pasando en un ambiente de aprendizaje, y más exactamente en el cómo se está contribuyendo para mejorar el desempeño de los estudiantes. El ambiente de aprendizaje incluye a las personas del entorno (profesores, alumnos, y otros); las computadoras que están en el medio y las funciones que éstas desempeñan; la arquitectura y el diseño de la habitación y los objetos físicos en él, lo social y el entorno cultural. Las preguntas claves incluyen: ¿los diferentes entornos de aprendizaje contribuyen al aprendizaje?, y ¿podemos mejorar el diseño de ambientes de aprendizaje para mejorarlo? Algunos investigadores trabajan en los componentes específicos del ambiente de aprendizaje - el diseño de software, los roles que los profesores deben desempeñar, y las actividades específicas que cada estudiante realiza.

Otros, examinan la totalidad del ambiente de aprendizaje como un sistema y se centran más en preguntas holísticas: ¿qué cantidad de apoyo para el estudiante debe venir del maestro, el software y de los otros alumnos? ¿cómo podemos crear una cultura donde los estudiantes se sientan como en una “comunidad de aprendizaje”? ¿cómo podemos diseñar materiales y actividades que mantengan a los estudiantes motivados y comprometidos?

¿Cómo se da el aprendizaje?

La transición del desarrollo inicial al de experto


Uno de los legados en la investigación, de los albores de la ciencia cognitiva fueron sus estrechos estudios acerca del conocimiento. Muchos investigadores de la inteligencia artificial fueron entrevistados y observados, con el objetivo de replicar su conocimiento experto dentro de un programa computacional. Antes de hacerlo posible, para simular la experiencia en un programa, el investigador tiene que describir a detalle la naturaleza exacta de los conocimientos subyacentes en esa experiencia. Cuando estos investigadores se interesaron en la educación, tuvieron que considerar un nuevo tropiezo ¿cómo los expertos adquieren su experiencia? ¿Cuáles son las etapas mentales que los alumnos pasan a medida que trascienden de novatos a expertos? Esta pregunta competía a la investigación del desarrollo cognitivo, un grupo de investigadores que combinaba la psicología del desarrollo, la psicología cognitiva y el desarrollo cognitivo, constituyeron una base importante para el aprendizaje de las ciencias.

Dado que los científicos se centran en el conocimiento experto subyacente en trabajo del conocimiento, estudian ¿cómo piensan los novatos? y ¿qué conceptos erróneos tienen?; entonces, de esta manera diseñan una currícula que aproveche esos conceptos erróneos de manera adecuada, para que al final, los aprendices se dirijan hacia la concepción de los expertos de manera más eficiente.

¿Cómo ocurre el aprendizaje?

El uso de conocimientos previos

Uno de los descubrimientos más importantes que guían la investigación del aprendizaje de las ciencias es que el aprendizaje siempre tiene lugar en el contexto de los conocimientos existentes. Los estudiantes no entran al aula como vasijas vacías, a la espera de ser llenadas, sino que entran en el aula con ideas medias formadas y conceptos erróneos acerca de cómo funciona el mundo - a veces llamadas "ingenuas" la física, las matemáticas o la biología. Muchos investigadores cognitivos han estudiado las terorías de los niños y cómo el entendimiento de los niños se desarrolla a través del preescolar, en los primeros años escolares.

El conocimiento básico sobre el desarrollo cognitivo que ha resultado de esta investigación es absolutamente fundamental para la reforma de la educación, ya que se basa en las ciencias básicas del aprendizaje.


La currícula instruccionista fue desarrollada bajo el supuesto conductiva de que los niños ingresan a la escuela con las mentes vacías, y el papel de la escuela es llenar las mentes con el conocimiento. La currícula instruccionista fue diseñada antes de que las ciencias del aprendizaje descubrieran el cómo los niños piensan y qué estructuras del conocimiento llevan al aula.

Promoviendo un mejor aprendizaje: El Andamiaje

!Las ciencias del aprendizaje se apoyan en un fundamento del constructivismo. Las ciencias del aprendizaje han demostrado de forma convincente que cuando los niños participan activamente en la construcción de su propio conocimiento, adquieren una comprensión más profunda, más generalizada del conocimiento y una mayor motivación. La investigación del aprendizaje de las ciencias ha dado lugar a conclusiones muy específicas acerca de qué apoyos deben ser proporcionados por el entorno de aprendizaje a fin de que los alumnos construyan de manera efectiva su propio conocimiento.

Para describir el apoyo que promueve el aprendizaje profundo, los científicos utilizan el término andamiaje. Donde el andamiaje es la ayuda prestada a un alumno que es adaptado a sus propias necesidades, para lograr sus metas de ese momento. El mejor andamiaje proporciona esta ayudar de una manera que contribuye al aprendizaje. Por ejemplo, decirle a alguien cómo hacer algo, o hacerlo por ellos, puede ayudar a a lograr su objetivo inmediato, pero no es un buen andamio porque el niño no participa activamente en la construcción ese conocimiento. En contraste, el andamiaje eficaz proporciona indicaciones y sugerencias que ayudan a los alumnos a averiguarlo por su cuenta. Los ambientes de aprendizaje efectivos hacen el andamiaje efectivo con la construcción activa del conocimiento de los estudiantes de manera similar a la forma en que el andamiaje apoya la construcción de un edificio. Cuando los trabajadores de la construcción tienen que llegar más alto, se añade andamio adicional, y cuando el edificio se ha completado, el andamio puede ser eliminado. En los ambientes efectivos de aprendizaje, los andamios se añade gradualmente, modificándose, y eliminándose de acuerdo con las necesidades del que aprende, y, al final, el andamiaje se desvanece por completo.

!Promoviendo un mejor aprendizaje:


La Externalización y la Articulación

Las ciencias del aprendizaje han descubierto que cuando los alumnos exteriorizan y articulansu desarrollo de conocimientos, aprenden más efectivamente (Bransford, Brown y Cocking, 2OOO). Esto es más complejo de lo que podría sonar, porque no es el caso que los alumnos primero aprendan algo y luego lo expresen. En cambio, el mejor aprendizaje se logra cuando los alumnos articulan su informe y luego lo desarrollan en entendimiento, y siguen articulándolo a lo largo del proceso de aprendizaje. La articulación y el aprendizaje van de la mano, al lado, en una retroalimentación que se refuerza mutuamente. En muchos casos, los estudiantes no aprenden realmente algo hasta que comienzan a articularlo - en otras palabras, mientras piensan en voz alta, aprenden más rápido y de manera más profunda, que al estudiar en silencio.

Este fenómeno fue estudiado, por primera vez, en la década de los 20´s por el psicólogo ruso Lev Vygotsky. En los 70´s, cuando los psicólogos de la educación comenzaron a notar el mismo fenómeno, los escritos de Vygotsky fueron traducidos cada vez más al Inglés y otros idiomas, y Vygotsky ahora es considerado uno de los teóricos fundamentales de las ciencias del aprendizaje. La explicación de Vygotsky para el valor educativo de la articulación se basa en una teoría del desarrollo mental; argumentó que todo el conocimiento empieza como una visible interacción social, y luego poco a poco, es interiorizado por el alumno para formar un pensamiento.

!La naturaleza exacta de este proceso de interiorización ha sido ampliamente debatido entre los científicos del aprendizaje, pero sin tener en cuenta los detalles de una u otra explicación, las ciencias del aprendizaje se unifican en la creencia de que la colaboración y la conversación entre los alumnos es fundamental, ya que permite que los alumnos se beneficien del poder de la articulación.

Las ciencias del aprendizaje han descubierto que la articulación es más efectiva si ésta está andamiada - es cómo apoyar a los estudiantes en este proceso continuo de articulación y que las formas de articulación resulten en una reflexión benéfica para el aprendizaje. Los estudiantes necesitan ayuda en la articulación del desarrollo de sus entendimientos; ellos aún no saben cómo pensar sobre el pensamiento, e incluso no saben cómo hablar sobre el pensamiento.

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!Promoviendo un mejor aprendizaje: La Reflexión

Una de las razones por las que la articulación es tan útil para el aprendizaje es que hace posible la reflexión o la metacognición – El pensar acerca del proceso de aprendizaje y acerca del conocimiento. Los científicos del aprendizaje han demostrado en repetidas ocasiones la importancia de la la reflexión en el aprendizaje y en la profundización. Muchas aulas de aprendizaje de ciencia son diseñadas para fomentar la reflexión, y la mayoría de ellas fomentan la reflexión proporcionando a los estudiantes herramientas que hacen más fácil para ellos el articular sus entendimientos en desarrollo. Una vez que los estudiantes han articulado el desarrollo de su comprensión, el aprendizaje de los entornos debería apoyarlos en lo que refleja, sobre lo que acaban de articular. Uno de los temas más importantes de la investigación en las ciencias del aprendizaje es la forma de apoyar a los estudiantes en este benéfico proceso de articulación del aprendizaje.

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Promoviendo un mejor Aprendizaje: La Construcción del Conocimiento Concreto al Conocimiento Abstracto

Uno de los hallazgos más aceptados del desarrollo psicólogo de Jean Piaget es que la natural progresión del aprendizaje comienza con la información más concreta y poco a poco se vuelve más abstracta. La influencia de Piaget en las escuelas durante los 60´s y los 70´s llevó al uso generalizado de "manipulativos" bloques y barras de color que se utilizaban en las clases de matemáticas. No todas las ideas abstractas importantes que enseñamos en las escuelas se pueden representar usando bloques de colores, pero la sofisticación de las gráficas computarizadas permite conceptos muy abstractos para ser representados en una forma visible. Las ciencias de aprendizaje han tomado de Piaget la visión original y han desarrollado el software computacional para visualmente representar una amplia gama de tipos de conocimiento. Incluso muchas prácticas disciplinarias abstractas han sido representadas visualmente en la computadora, la estructura del argumento científico puede ser representada (Andriessen, este volumen), y el paso a paso en


el proceso de la investigación científica puede ser representado (Edelson y Reiser, este volumen)

En el proceso de hacer lo abstracto concreto, estos sistemas también pueden andamiar a los estudiantes en la articulación del lugar del conocimiento abstracto conceptual; su articulación puede ser visual o gráfica en lugar de simplemente verbal, y en muchos casos, las interpretaciones visuales y espaciales preceden a entendimientos verbales y puede ser utilizadas para construir la comprensión verbal (por ejemplo, Schwartz y Heiser, este volumen).

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Un Diseño de la Ciencia

!Como los científicos que se centran en la creación del ambiente de aprendizaje efectivo; los científicos del aprendizaje se hacen preguntas tales como: ¿Cómo podemos medir el aprendizaje? ¿Cómo podemos determinar qué ambientes de aprendizaje funcionan mejor? ¿Cómo podemos analizar un ambiente de aprendizaje, identificar las innovaciones que funcionan bien, y separar esas características que debemos mejorar? En otras palabras, ¿cómo podemos reunir todo nuestro conocimiento científico para diseñar ambientes de aprendizaje más efectivos? Estas preguntas son fundamentales en la investigación científica de la educación (Shavelson y Towne, 2002).

El estándar de oro de la metodología científica es el diseño experimental, en el que los estudiantes son asignados al azar a diferentes ambientes de aprendizaje. Muchos estudios en educación también son cuasi-experimentales - y más que asignar estudiantes al azar a los ambientes, ellos identifican dos aulas existentes que parecen ser idénticas en todo, y usan solo un método de enseñanza en un aula, y otro diferente en la otra., y analizan cuáles alumnos aprenden más y mejor(Shavelson y Towne, 2002).

Los diseños experimentales y cuasiexperimental pueden proporcionar a los educadores y a los responsables políticos la información relevante acerca de los méritos relativos a los diferentes enfoques. Pero ellos no pueden decirnos mucho acerca de por qué o cómo un método de enseñanza está trabajando - la estructura, minuto a minuto de la actividad en el aula que lleva a los estudiantes al


aprendizaje. Si pudiéramos estudiar aquellos procesos del aula, estaríamos en una posición mucho mejor para mejorar los métodos de enseñanza mediante la continua revisión de las mismas. Los científicos del aprendizaje combinan una serie de metodologías para comprender mejor los procesos de aprendizaje. Los capítulos de este libro reportan sobre el experimento de las comparaciones de aulas, los experimentos en los laboratorios de psicología cognitiva, los estudios de la interacción social utilizan las metodologías de la sociología, de la antropología, así como una nueva metodología híbrida conocida como el diseño de la investigación (Barab, este volumen; Confrey, esta volumen).

Los científicos han descubierto que el aprendizaje profundo es más propenso a ocurrir en entornos sociales y tecnológicos complejos. Para estudiar el aprendizaje en la ricos ambientes sociales y tecnológicos, los científicos del aprendizaje han recurrido a la etnografía (desde la antropología), a la etnometodología, al análisis de la conversación (desde la sociología), y a la psicología sociocultural (de la psicología del desarrollo). Los métodos antropológicos han sido influyentes desde los 80´s, cuando etnógrafos como Lucy Suchman, Ed Hutchins, y Jean Lave comenzaron a documentar exactamente, el cómo el aprendizaje se lleva a cabo dentro de las actividades del día a día de una comunidad (Hutchins, 1995; Lave, 1988; Scribner y Cole, 1973; Suchman, 1987).

Muchos científicos estudian el momento a momento de los procesos del aprendizaje, típicamente mediante la recopilación de grandes cantidades de datos en cintas de vídeo, y utilizando una amplia gama de metodologías para analizar estas cintas en el laboratorio - un conjunto de metodologías conocido como análisis de la interacción (Sawyer, este volumen). El análisis de la interacción se utiliza para identificar el desenvolvimiento paso a paso, de tres cosas a la vez: (1) las relaciones entre los alumnos, sus modelos de interacción, y el cómo ellos cambian con el tiempo, (2) las prácticas realizadas por los estudiantes – los procedimientos individuales y grupales para resolver los problemas, y cómo estos cambian con el tiempo, y (3) el aprendizaje individual. El aprendizaje individual sólo puede ser entendido junto a los dos primeros tipos de cambio. Sin embargo, el conocimiento profundo no puede ser aprendido en una sola sesión de clase. Como resultado, los científicos también estudian el aprendizaje a largo plazo, a lo largo de todo el año escolar y aún de grado a grado (por ejemplo, Lehrer y Schauble, este volumen). Durante el curso de estudio de la investigación, los científicos aprenden continuamente enfocándose en lo más


cercano y luego situándose más atrás, estudiando la microgenética de un aula y después, analizando la forma en que la sesión de clase contribuye al desarrollo, a largo plazo, de un entendimiento conceptual más profundo. !!La investigación de las ciencias del aprendizaje es compleja y difícil. Un típico proyecto de investigación sobre las ciencias del aprendizaje requiere un mínimo de un año, ya que los investigadores trabajan en estrecha colaboración con los maestros y las escuelas para modificar el ambiente de aprendizaje, y dar tiempo a que la modificación surta efecto, y así observar cómo el aprendizaje emerge a través del tiempo. Algunos proyectos siguen a los estudiantes durante varios años, o siguen unas determinadas clases del profesor durante varios años, para saber el cómo ese maestro introduce nuevas actividades y herramientas de software para cada clase sucesiva. Y después de años de observación se completa, el trabajo duro apenas comienza, porque los investigadores tienen cintas de vídeo - en algunos casos, cientos de horas - que necesitan una vigilancia minuciosa de varias veces, y muchas de ellas son transcritas para un análisis más detallado, incluyendo ahí la codificación cuantitativa y el análisis estadístico.

!El Surgimiento del Campo de las Ciencias del Aprendizaje

En los años 70´s y en los 80´s, muchos científicos cognitivos estaban usando tecnologías de inteligencia artificial para diseñar un software que podría promover un mejor aprendizaje (por ejemplo, Bobrow y Collins, 1975; Sleeman y Brown, 1982). Durante este período, iniciaron el "AI y la Educación" conferencias que se siguen manteniendo hoy en día. En el año de 1987, Northwestern University decidió hacer un gran compromiso con este campo emergente y contrató al, científico cognitivo Roger Schank de la Universidad de Yale para dirigir lo que se convirtió en el conocido Instituto de las Ciencias del Aprendizaje (ILS). También en 1987, John Seely Brown y James Greeno fueron cofundadores, junto con David Kearns, Director general de Xerox, Corp., del Instituto para la Investigación del Aprendizaje. Casi al mismo tiempo, el Centro para el Aprendizaje y la Tecnología de Vanderbilt estuvo aplicando la ciencia cognitiva para el desarrollo de un plan de estudios,basado en la tecnología, y la


insignia del grupo de Seymour Papert en el MIT estaba construyendo entornos de aprendizaje constructivistas dentro de las computadoras.

!En el verano de 1989 , Roger Schank , Allan Collins y Andrew Ortony comenzaron a discutir la idea de fundar una nueva revista que se centrará en la aplicación de las ciencias cognitivas al aprendizaje . Janet Kolodner fue elegido como el editor de la nueva revista, y el primer número de la Revista Aprenda las Ciencias de ING se publicó en enero de 1991. También en 1991 , la conferencia de la IA y la Conferencia Educativa, celebraron en la Northwestern en el ILS ,y Schank la apodó la primera Conferencia Internacional de las Ciencias del Aprendizaje, pero la comunidad de ciencias del aprendizaje recién formada y la comunidad de la IA y la Conferencia Educativa encontraron que tenían intereses diferentes. La AI y los investigadores educativos continuaron con el diseño de sistemas de tutoría y otras herramientas educativas basadas en las tecnologías de IA ,mientras que la comunidad de las ciencias del aprendizaje estaba ~más interesada en estudiar el aprendizaje en entornos del mundo real- los entornos de aprendizaje del mundo, y en el diseño de un software que estuviese centrado en las necesidades de los aprendices, fuese o no requerida la tecnología AI. Por ejemplo, la articulación del soporte, la reflexión, y la colaboración requerían de diferentes tipos de tecnologías que la AI y la comunidad educativa estaban considerando en aqueltiempo . Después de la conferencia de 1991, la comunidad de IA y la comunidad de las ciencias del aprendizaje, se separaron. La segunda conferencia de las ciencias del aprendizaje se celebró en 1996 y las conferencias se habían celebrado cada dos años desde entonces, con las conferencias centrándose en el apoyo de las computadoras para el aprendizaje colaborativo (CSCL) que tuvo lugar en los años intermedios. En el 2002, la Sociedad Internacional de las Ciencias del Aprendizaje (ISL) fue fundada, y es ahora, la organización que apoya y planea tanto las conferencias de la ICSL, como las de la CSCL, proporcionando apoyo intelectual a la Revista de las Ciencias del Aprendizaje, y ayudó a fundar la Internacional Journal of Computer Supported Collaborative Learning (http://www.isls.org).

Conclusión

Desde el comienzo de la institución moderna de las escuelas, ha habido un debate sobre si la educación es una ciencia o es un arte. El lenguaje de la ciencia pone nerviosos a algunos educadores. Todo el mundo


puede recordar el arte de un gran maestro - un maestro que de alguna manera, contra todo pronóstico en contra consiguió que cada estudiante obtuviera mejores resultados de lo que pensaban podían lograr. Los mismos profesores saben lo complejo de su trabajo es -cada minuto, de cada hora, mil cosas diferentes están sucediendo, lo que hace, tan poco probable, que el cortante y perforante enfoque reduccionista de la ciencia jamás podría ayudarnos a entender lo que está sucediendo.. La historia de los enfoques científicos en la educación no es prometedora, en el pasado, los científicos estudiaron el aprendizaje en un laboratorio de la universidad, y luego emitieron sus postulados de la Torre de Marfil que los maestros estaban en espera de adoptar incuestionablemente.

A diferencia de estas generaciones anteriores de la investigación educativa, los científicos del aprendizaje pasan mucho tiempo en las escuelas - muchos de nosotros estábamos tiempo completo -los profesores ahora somos investigadores. Y los científicos del aprendizaje se han comprometido a mejorar la enseñanza – muchos están en las escuelas cada semana, trabajando directamente con los maestros y con los distritos. Algunos, incluso toman su tiempo libre y vuelven a las aulas, a enseñar junto con los profesores y aprenden a hacer que las teorías funcionen en el mundo real. Se trata de un nuevo tipo de ciencia, con el objetivo de proporcionar un fundamento de sonido científico a la educación.

Agradecimientos

Gracias a las sugerencias, comentarios y detalles históricos proporcionados por Janet Kolodner y Roy Pea


el manual de cambridge traducciòn completa

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