Aprendizajes basados en habilidades

Esta tendencia está directamente relacionada con el modelo de Enseñanza Basada en Competencias, que asume a la educación como plausible de emerger en el marco de diferentes experiencias y tiempos y se enfoca en “demostrar el dominio de conocimientos, habilidades, actitudes y valores que conformen una determinada competencia” (Reporte Tecnológico de Monterrey, 2015, p. 4). Este cambio de enfoque en educación será cada vez más necesario si tenemos en cuenta que, durante los próximos años, una parte de los puestos de trabajo corresponderá a ocupaciones completamente nuevas y las ocupaciones existentes experimentarán transformaciones significativas en términos de sus requisitos de contenido y habilidades.

Se espera que las habilidades irremplazables por máquinas se relacionen con el pensamiento crítico, el análisis, la resolución de problemas, la autogestión, el aprendizaje activo, la resiliencia, la tolerancia al estrés y la flexibilidad, entre otras. Además, hay una tendencia a mayor demanda de habilidades blandas o soft skills para aprender a trabajar en equipo, liderar, integrar equipos interculturales y trabajar de forma interdisciplinar. Se espera que para el 2025, las habilidades humanas más desarrolladas sean las 15 que presentamos a continuación:

1  Pensamiento analítico e innovación

2  Aprendizaje activo y estrategias de aprendizaje

3  Resolución de problemas complejos

4  Pensamiento crítico y análisis

5  Creatividad, originalidad e iniciativa

6  Liderazgo e influencia social

7  Uso, seguimiento y control de la tecnología

8  Diseño y programación de tecnología

9  Resiliencia, tolerancia al estrés y flexibilidad

10  Razonamiento, resolución de problemas e ideación

4 Las pautas de hibridación de la Universidad Austral se apoyan en la normativa de educación a distancia interna, compuesta por Res. 40/2020 – Reglamento SIED, Res. 41/2020 – Protocolo para evaluaciones remotas sincrónicas, Res. 8/2020 - Reglamento de Propiedad Intelectual para Plataformas Educativas y Aulas Virtuales de la Universidad Austral, y Lineamientos Académicos Versión

2.0. Dicha normativa se enmarca en las disposiciones de la Comisión Nacional de Evaluación y Acreditación Universitaria (CONEAU), a saber: Anexo II de las Notas Técnicas de posgrado, “Consideraciones sobre estrategias de hibridación en el marco de la evaluación y acreditación universitaria frente al inicio del ciclo lectivo 2022” y "Consideraciones para el ciclo académico 2022 con retorno a la presencialidad plena”.

11  Inteligencia emocional

12  Solución de problemas y experiencia de usuario

13  Orientación al servicio

14  Análisis y evaluación de sistemas

15  Persuasión y negociación

Fuente: World Economic Forum (2020). The Future of Jobs, p. 36.

A medida que surgen nuevas habilidades de alto crecimiento en el mundo laboral, muchas instituciones de educación superior carecen de la capacidad para identificar estas habilidades e integrarlas en los planes de estudio existentes. Como resultado, algunos estudiantes se están preparando para trabajos que ya no existen y otros no están adquiriendo las habilidades necesarias para los trabajos en demanda a los que aspiran. El hecho de que las instituciones de educación superior y los empleadores hablen idiomas diferentes el primero, de disciplinas académicas; el segundo, de habilidades ha contribuido a los desajustes entre los planes de estudio y las demandas del mercado laboral que pueden limitar la capacidad de los estudiantes para conseguir un empleo. Al concebir los programas de estudio en términos de las habilidades específicas que imparten, las instituciones de educación superior podrían conectar el lenguaje de las disciplinas académicas con el del mercado laboral. Para ello, las competencias digitales docentes y la alfabetización digital toman un lugar protagónico. En el “Marco de competencias de los docentes en materia de TIC” desarrollado por la UNESCO, se destaca la necesidad de entender el desarrollo profesional de los docentes “como un proceso de aprendizaje durante toda la vida, y no como un evento puntual y único” (UNESCO, 2019, p. 6).

En este sentido, el aprendizaje en competencias digitales de forma continua por parte de docentes permitirá que la formación no se limite a la adquisición de nuevos conocimientos, sino que tengan la posibilidad de profundizar en ellos y crear nuevos. En este último nivel, “los docentes adquieren competencias que les ayudan a modelizar buenas prácticas y a crear entornos de aprendizaje propicios para que los alumnos creen los tipos de nuevos conocimientos necesarios para construir sociedades más armoniosas, plenas y prósperas” (UNESCO, 2019, p. 7) A su vez, las habilidades multidisciplinarias capacitan a los estudiantes para seguir múltiples trayectorias profesionales y son transferibles, lo que significa que se aplican a múltiples especializaciones y trayectorias profesionales. Por lo tanto, crean una base para el aprendizaje continuo que permite a los estudiantes convertirse y permanecer empleables a lo largo de sus vidas.

Automatizaciones y gestión de la experiencia basada en datos

El gran giro durante la pandemia de COVID-19 hacia los modos de aprendizaje y trabajo en línea ha introducido a muchas instituciones a nuevas aplicaciones y plataformas en línea y basadas en la nube que aprovechan sus propias herramientas de aprendizaje automático para analizar y generar información a partir de los datos que utilizan. Estas expansiones en los datos exigirán una expansión paralela en las tecnologías y capacidades de inteligencia artificial (IA) de las instituciones para organizar y dar sentido a estos datos, con el potencial de ayudar a impulsar la toma de decisiones y crear experiencias educativas adaptables y personalizadas5

La IA ofrece beneficios potenciales a través de herramientas que brindan retroalimentación automatizada y receptiva a los estudiantes mientras estudian y completan las asignaciones y tareas del curso. Desde el uso de algoritmos de recomendación a los estudiantes para hacer itinerarios formativos personalizados ante el reto de la formación continua, hasta soluciones basadas en chatbots que ayuden a los estudiantes en la básica resolución de problemas, todo lo que pueda automatizarse, va a ser automatizado. Cabe aclarar que esta tendencia no implica reemplazar los vínculos personales, sino que aspira a potenciarlos a través de la asignación de tareas mecanizadas a los sistemas de IA que potencien los espacios y tiempos de encuentro presencial.

5 El aprendizaje inmersivo con realidad virtual es uno de los horizontes más ambiciosos en ese sentido. Algunas experiencias piloto ya están siendo implementadas, como VR Expeditions 2.0, una iniciativa de RobotLAB para que los profesores puedan organizar excursiones sin salir del aula.

Estas herramientas también pueden proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas y caminos para los estudiantes en función del rendimiento académico, las necesidades y las preferencias de cada uno. A medida que estas y otras funciones se vuelven cada vez más automatizadas y menos dependientes del tiempo y el esfuerzo de los profesores, ellos también pueden optimizar su experiencia ganando tiempo para concentrarse en tareas pedagógicas intransferibles como dar tutorías personalizadas a estudiantes que necesitan apoyo adicional.

Pese a los beneficios de las automatizaciones y los datos para personalizar las experiencias de aprendizaje, hay algunos desafíos técnicos, éticos y didácticos que no deben perderse de vista en cualquier tipo de implementación de una automatización o en toma de decisiones basadas en datos de los estudiantes:

 El almacenamiento de datos compartimentado por áreas a menudo da como resultado ineficiencias operativas, brechas entre los sistemas de datos que no se comunican entre sí y, en última instancia, oportunidades perdidas para hacer un uso efectivo de sus datos colectivos para ayudar a formular las mejores decisiones posibles para la institución y las experiencias de aprendizaje de los estudiantes.

 El sistema de gestión del aprendizaje recopila una cantidad considerable de datos sobre los usuarios. Algunos de esos usuarios pueden resistirse a la idea de que ciertos datos se recopilen y utilicen para fines que quizás no conozcan o comprendan por completo, lo que impacta en su confianza sobre el uso y la protección de sus datos por parte de la institución y, posteriormente, puede perjudicar la confianza en la institución en general.

 Persisten otras preocupaciones en torno a los sesgos algorítmicos que pueden sustentar las tecnologías y los modelos de IA, por más avanzados que puedan ser estas tecnologías y modelos. Estos sesgos tienden a favorecer a ciertos tipos de estudiantes sobre otros, sirviendo para perpetuar e incluso empeorar las inequidades ya existentes entre los estudiantes6 .