Aprendizaje de competencias: modelos, métodos y técnicas

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Aprendizaje de competencias es un objetivo ambicioso. Por eso cabe hoy abordar algunos modelos, métodos y técnicas para el aprendizaje de competencias.

Modelos, métodos y técnicas

Las normas en materia de contenidos curriculares de cualquier nivel de enseñanza suelen referirse, casi como si fueran un mantra, a tres categorías, los conocimientos, las habilidades o destrezas y las actitudes, aún cuando en los inventarios de temas y epígrafes sean los conocimientos los referentes absolutamente predominantes.

El carácter novedoso de los currículos actuales es la inclusión de las competencias, como una especie de añadido o sustituto, tal como se mire, que suscita una cierta extrañeza sobre el alcance de estas nuevas compañeras de viaje, en el momento de poner en práctica los programas de aprendizaje.

No obstante, la solución a este enigma es tan simple como considerar las referidas competencias, desde una perspectiva sistémica de los contenidos curriculares, entendiendo los conocimientos, las habilidades o destrezas y las actitudes como determinantes directos de los comportamiento aprendidos.

O sea, una competencia no es más que saber hacer bien algo, conforme a los criterios de bondad que se hayan concretado de antemano.

aprendizaje de competencias

Y para saber hacer bien una tarea hacen falta unos conocimientos concretos, uno o varios procedimientos y una actitud decidida que exprese la voluntad de querer hacerlo bien.

Luego, la meta de cualquier programa de enseñanza-aprendizaje ha de situarse en el desempeño tareas bien realizadas y el proceso no puede parase hasta que los/as aprendices hayan conseguido la referida meta.

Es probable, por tanto, que el método tradicional-discursivo sea insuficiente para conseguir esta meta, de modo que la finalidad del presente artículo consiste en presentar, de modo resumido, otros instrumentos mucho más eficaces para la adquisición y desarrollo de competencias.

A continuación se expondrán las ideas básicas de determinados modelos, y se describirán unos métodos y unas técnicas apropiadas para el aprendizaje de competencias.

Son herramientas que tal vez algunas se vengan utilizando ya desde tiempos inmemoriales en el quehacer docente, pero que cobran ahora una mayor importancia y una atención prioritaria por su efectividad manifiesta en estos aprendizajes.

Los modelos tratan de explicar los mecanismos del aprendizaje que dan soporte a los métodos y técnicas de referencia. Se trata de los modelos del desempeño de tareas, el aprendizaje experiencial, el aprendizaje significativo, la teoría de la carga cognitiva y el aprendizaje de destrezas.

Posteriormente, se realizará una síntesis operativa de los métodos de aprendizaje por tareas, mediante problemas o basado en proyectos, así como las técnicas de los mapas conceptuales, el análisis de casos y el heurístico UVE.

Cada una de estas herramientas tiene tras de si unas bases teóricas mucho más amplias de lo que se puede abarcar en este estudio y a las que podrá recurrirse consultando, entre otras, las referencias bibliográficas que se acompañan.

En cualquier caso, el eje de tracción del aprendizaje de competencias no es otro que el trabajo productivo del/a aprendiz, basado en su propia creatividad, y con la ayuda insustituible de la guía y el estímulo constante de su maestro/a. Éste es un principio didáctico universal y válido para toda experiencia de aprendizaje, con independencia de la edad, grado o condición.

Modelos de soporte del aprendizaje de competencias

Una vez más cabe recordar que Viswesvaran (2001) definió el desempeño de tareas como aquellas conductas observables para la realización de una labor, en lo que depende exclusivamente de quien las ejecuta.

Estas conductas están sujetas a múltiples condicionantes, tanto directos como indirectos (Campbell, Gasser y Oswald, 1996), entre los que cabe destacar los conocimientos, las habilidades o destrezas y las actitudes.

Teoría general sobre el desempeño competente

Una vez más cabe recordar que Viswesvaran (2001) definió el desempeño de tareas como aquellas conductas observables para la realización de una labor, en lo que depende exclusivamente de quien las ejecuta.

Estas conductas están sujetas a múltiples condicionantes, tanto directos como indirectos (Campbell, Gasser y Oswald, 1996), entre los que cabe destacar los conocimientos, las habilidades o destrezas y las actitudes. Por tanto, la competencia se identifica con el desempeño eficaz, conforme a los criterios de bondad que se hayan establecido para considerer la efectividad de la misma.

Basoredo (2011 y 2013) ha llegado a la conclusion de que las competencias son estilos de trabajo habituales y eficaces, conforme a los criterios del desempeño, indicados en una norma. Este carácter habitual de la competencia la distingue de la mera capacidad, en términos de un esfuerzo máximo y ocasional, al que podemos llegar en virtud de un estímulo accidental (Klehe y Anderson, 2007).

La teoría del desempeño y de las competencias se han desarrollado en el ámbito del Trabajo, pero no existe inconveniente conocido alguno para aplicarla en el contexto del Aprendizaje.

Aprendizaje significativo y aprendizaje experiencial

Una premisa del aprendizaje de competencias es que los conocimientos necesarios para el desempeño de las tareas se hallen firmemente asentados de forma que se recuerden con la necesaria rapidez y exactitud al ejecutar las tareas.

No se trata, pues, de conocimientos memorizados aleatoriamente por medio de una relación trivial con las operaciones de las tareas, sino mediante una fuerte asociación entre lo que se sabe y lo que se sabe hacer, ya que de otro modo el estilo de trabajo no estaría consolidado y, en consecuencia, no se mostraria de modo habitual.

Eso quiere decir que el referido conocimiento es fruto de un aprendizaje significativo, o ligado a la experiencia.

Las dos teorías del aprendizaje significativo (Ausubel, 2000) y del aprendizaje experiencial (Kolb, 1984), que tienen ciertos puntos en común, por pertenecer ambas al ámbito del Constructivismo, dan cuenta de las características necesarias del aprendizaje de conocimientos para la adquisición y desarrollo de competencias.

Un aprendizaje será significativo solamente cuando sea el resultado de un proceso interactivo e integrador de un nuevo contenido con los conocimientos ya acumulados en nuestra memoria.

Cuando se ha producido este constraste, entre la información nueva y las ideas pertinentes, anteriormente memorizadas, que le sirvan de anclaje, es cuando se produce la inclusion, intersección o diferenciación progresiva entre el conocimiento anterior y el nuevo que habrá ya sido asimilado (Ausubel, 2000).

Novak (1998) es de la opinión de que esta forma de conocer exige bastante más esfuerzo que la del aprendizaje memorístico, ya que el almacenamiento de este tipo de aprendizaje es arbitrario y rápido, si bien su periodo de retención es muy corto.

Por el contrario, el aprendizaje significativo necesita disponer de ideas pertinentes en las que anclarse, lo que hace que, una vez asimilado, la retención sea mucho más duradera, por una parte, y por otra, que el conocimiento sea más fácilmente generalizable.

El modelo del aprendizaje experiencial de Kolb (1984) consta de un ciclo de cuatro fases, que parten siempre de nuestras experiencias sensoriales.

A esta primera fase, de experiencias concretas, le sigue la observación reflexiva sobre las mismas, que tiene una naturaleza selectiva en función de nuestras expectativas y estructura cognitiva.

La tercera fase de conceptualización abstracta se ocupa de relacionar la nueva información con las estructuras semánticas anteriores.

Por último, Kolb completa su ciclo con una fase de experimentación activa, mediante la cual se ponen a prueba los significados elaborados, dando paso a nuevas experiencias que reiniciarían, en su caso, otro ciclo.


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La carga cognitiva

En cierto modo, esta perspectiva invalida el aforismo de “el saber no ocupa lugar” y está basada en el funcionamiento interactivo de la memoria operativa de trabajo y la memoria de almacenamiento a largo plazo.

La tesis de la Teoría de la Carga Cognitiva (Van Merriënboer y Sweller, 2005) defiende la necesidad de estructurar debidamente los procesos de la información para aprovechar al máximo la actividad de estas dos memorias.

Mientras que, en el caso del procesamiento de información nueva, la capacidad de maniobra de la memoria de trabajo se reduce a la interacción fugaz de unos pocos elementos, estas limitaciones no se dan en el momento de rescatar conocimientos almacenados en la memoria a largo plazo.

La memoria a largo plazo funciona con ayuda de determinados esquemas para organizar la información y recuperarla de la memoria de trabajo.

No obstante, estos esquemas también reducen la capacidad de acción de esta memoria. Por tanto, una buena gestión de las dos memorias implica el equilibrio de la carga cognitiva entre ambas.

Cabe distinguir tres clases de carga cognitiva:

  • Una carga cognitiva intrínseca, relativa a la cantidad de elementos que la memoria de trabajo ha de procesar.
  • Una carga cognitiva extrínseca, producida por el sobretrabajo adyacente que una deficiente programación del aprendizaje pudiera ocasionar.
  • Y una carga cognitiva relevante, que es la implicada en los propios procesos de aprendizaje, relativa a la construcción de esquemas mentales, la automatización de reglas, etc.

Sabido el carácter aditivo de los tres tipos de cargas y asumiendo que la carga intrínseca es consustancial a la naturaleza de las tareas, la mayor efectividad del aprendizaje reside en una buena graduación de la secuencia de trabajo y de una buena carga cognitiva relevante, minimizando hasta donde fuera posible la carga cognitiva de carácter extrínseco.

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El aprendizaje de las destrezas

De cómo se facilita el aprendizaje de conocimientos ya se han comentado varios modelos que son el sustrato de las herramientas que se proponen más adelante.

Ahora bien, las destrezas son procedimientos que tienen sus rutinas e instrucciones correspondientes y el modelo que refleja con sencillez y claridad los pasos de su aprendizaje es la ACT de Anderson (1982).

Este modelo propone tres fases diferenciadas, la fase cognitiva, la fase asociativa y la fase ejecutiva. La primera consiste en la asimilación de aquellos conocimientos que son determinantes necesarios de la destreza.

La segunda se ocupa de la planificación de la destreza, emparejando los conocimientos con las reglas para la acción, diseñando la secuencia de las acciones y compilando todo en una serie definitiva. Por último, sólo queda ejecutar las operaciones y, si acaso, refinar la destreza, hasta la automatización de la misma.

Durante la fase cognitiva la atención está centrada en la comprensión de los conocimientos declarativos y sus relaciones, sin atender, de momento, a su aplicación (VanLehn, 1996).

En la segunda fase, el diseño de las distintas operaciones y la composición de la secuencia de acción definitiva son dos procesos diferentes pero que se desarrollan a la vez (Kraiger, Ford y Salas, 1993).

Por último, la práctica, refinamiento y mejora de la destreza va evolucionando hasta conseguir un nivel de desempeño experto.

Un buen indicador de su grado de efectividad es la disminución de los incidentes de retorno, que son aquellos que exigen la repetición de algún paso anterior, al comprobar fallido el objetivo que se había pretendido (Kanfer y Ackerman, 1989).

El aprendizaje por tareas

El primero de los métodos didácticos que se describirán es el aprendizaje mediante las tareas programadas para su desempeño por parte de los/as aprendices. Inicialmente, se delimitará el sentido a dar a una tarea, del mismo modo que se hará con el objeto directo cada una de las herramientas, porque existe un cierto grado de intersección entre todas ellas, que no será fácil establecer unas señas de identidad exclusivas de cada cual, tal y como reconoce Kolmos (1996), haciendo extensiva su opinión al resto de los métodos sobre la distinción entre el aprendizaje basado en problemas o en proyectos.

Consecuentemente, se entenderá que toda tarea es una unidad de trabajo, convencionalmente definida, que incluye una o más acciones coordinadas necesariamente, ya sean de naturaleza física, mental o mixta (Van Cott y Paramore, 1988). Las tareas se identifican mediante enunciados constituidos por un verbo de acción y un objeto preciso para la elaboración de un producto o la obtención de un resultado. Las tareas tienen un principio y un final claros, son realizables en un período relativamente corto de horas o días, y entre una y otra es posible establecer un período de discontinuidad.

La metodología de aprendizaje mediante tareas dispone de 4 componentes, desarrollados en 10 pasos (Van Merriënboer, Clark y Croock, 2002; Van Merriënboer, Kirschner y Kester. 2003; Van Merriënboer y Kirschner, 2007).

Estos componentes son, por tanto: a) Las tareas de aprendizaje, b) la información de apoyo, c) la información procedimental inmediata y c) la práctica de operaciones y elementos parciales de las tareas.

En resumen, el método consiste en proponer al/a aprendiz una tarea real, o verosímil, y completa, explicándole, por separado, primero, la información sobre su contenido y contexto, que es necesaria para la ejecución de la misma, después, el procedimiento de ejecución del trabajo y, por último, aquellas operaciones parciales que han de automatizarse para un desempeño efectivo.

Supuesto que las tareas más complejas exigen muchos más conocimientos y mejor estructurados que las tareas más simples, es preferible dejar la información procedimental para presentarla justo a tiempo en el momento en que se precisa para realizar las operaciones de tarea, y así evitar una sobrecarga de la memoria de trabajo (Van Merriënboer, Kirschner y Kester, 2003).

Los 10 pasos, a los que se ha hecho referencia, son los siguientes:

1) La descripción de las tareas.

2) El ordenamiento de las tareas de menor a mayor dificultad.

3) La determinación de los criterios de bondad de ejecución de las tareas.

4) La especificación de la información de apoyo.

5) El uso de estrategias cognitivas para presentar de la información de apoyo.

6) El uso de modelos mentales para facilitar la compilación del conocimiento.

7) El acotamiento de la información procedimental.

8) El uso de reglas cognitivas para facilitar los procedimientos.

9) La especificación de prerrequisitos para usarlos de puente para los nuevos aprendizajes.

10) La práctica de los elementos recurrentes y parciales de las tareas.

Aprendizaje basado en problemas

Un problema es un ‘asunto o cuestión que se pretende aclarar’, ‘una pregunta a la que debe de darse una respuesta’, ‘un hecho o circunstancia que dificulta la consecución de un fin o el planteamiento de una situación a resolver’.

En todo problema se distinguen tres componentes, el estado de partida, la meta y los obstáculos que representa la falta de conocimiento para la búsqueda de una solución eficaz. Cualquier estrategia de solución de problemas consiste en un proceso dirigido a analizar el estado de la cuestión, transformando éste para alcanzar la meta mediante un método que supone una cierta dificultad (Mayer, 2002).

Cabe diferenciar los problemas bien definidos, cuya solución es determinada, algorítmica, en función de los valores que puedan adoptar sus variables, de los problemas mal definidos, que necesitan ciertas reglas empíricas de ensayo y error, de proceso variable, denominadas heurísticos (Jonassen, 1997; Mayer, 2002; Klix, 2004; Chrysikou, 2006; Barbey y Barsalou, 2009). Los problemas mal definidos o estructurados son el objeto de este método de aprendizaje.

A continuación, se presentan los aspectos claves de esta metodología, uno de cuyos atributos es el aprendizaje colaborativo en pequeños grupos (Barrow, 1986).

Las líneas maestras del método del aprendizaje basado en problemas son las siguientes:

  • Se preparan problemas auténticos (Dochy y colaboradores, 2003; Gijbels y colaboradores, 2005; Sarvey y Duffy, 2001; Strobel y Van Barneveld, 2009), que configuran un currículo, y clasificados en dos categorías, problemas de tipo general y problemas especializados (Albanese y Mitchell, 1993). Se utilizan problemas mal estructurados (Strobel y Van Barneveld, 2009), sin ningún tipo de información previa, puesto que la búsqueda de la información pertinente es una de las tareas necesarias para la solución (Albanese y Mitchell, 1993).
  • Se encomienda la solución de estos problemas a pequeños grupos de aprendices, entre 5 y 8, distribuyéndose las tareas entre todos sus integrantes (Hung, Jonassen y Liu, 2008; Von Shilling, 2001). Cada aprendiz prepara sus aportaciones para el grupo, compartiéndolas con los demás hasta encontrar soluciones integradoras (Hung, Jonassen y Liu, 2008). Von Shilling (2001), además, considera que un equipo tardará entre 6 y 8 semanas para alcanzar una madurez productiva suficiente, a razón de sesiones de 2 horas cada 15 días, como mínimo.
  • El/a docente ejercerá una función de guía, facilitación del aprendizaje (Dochy y colaboradores, 2003; Morales y Landa, 2004), activación del conocimiento anterior mediante la discusión grupal (Giselaers, 1996), y desarrollo de las habilidades metacognitivas y de la motivación (Sarvey y Duffy, 2001), para lo cual es de gran utilidad el planteamiento de retos concretos (Barrow, 1986).

Aunque en los diferentes estudios consultados se observa una notable variabilidad en la secuencia de pasos del método de aprendizaje por problemas, es posible realizar una síntesis de las propuestas que guardan entre si una mayor analogía (Hmelo-Silver, 2004; Morales y Landa, 2004), a saber:

  1. Resentación y análisis del escenario para la comprensión del problema.
  2. Lluvia de ideas sobre teorías o hipótesis de solución, hechos relevantes, procedimientos, etc.
  3. Fijación de las hipótesis de solución, lo que se desea resolver, producir, responder, probar o demostrar.
  4. Determinación de las necesidades de información relacionada con el problema, así como de las acciones prevista para la solución. Conviene realizar un listado de lo que se conoce y de lo que se ignora, para facilitar la identificación de los requisitos. Esta es una tarea individualizada de cada miembro del equipo.
  5. Aplicación de la información recogida en la solución del problema.
  6. Presentación de resultados, recomendaciones, predicciones, inferencias, etc.
  7. Evaluación de la validez de las hipótesis.

Aprendizaje por medio de proyectos

Para definir un proyecto, en función de las actividades que comporta, basta aludir a un conjunto de procedimientos, tareas y operaciones ordenadas, donde se utilizan variados recursos, con el fin de lograr una meta, construir o elaborar un producto u obtener un resultado previsto. Dicho de otro modo, consiste en la ordenación de procesos, recursos y tiempos para alcanzar un fin concreto, durante un periodo relativamente largo.

Las señas de identidad de cualquier proyecto, que lo diferencian de otro tipo de entidades complejas, como los problemas, los casos, los escenarios, son:

Algún tipo de planteamiento inicial, alcance, características de los productos, justificación del proyecto, etc.

El diseño del proyecto con sus objetivos, fases o procesos y acciones previstas.

La especificación de la gestión de actividades, tiempos, recursos, etc.

Las medidas de ejecución, seguimiento y control.

Los criterios y medios de evaluación.

El aprendizaje basado en proyectos es un método de grado avanzado que también exige una estrategia colaborativa, como para el aprendizaje por problemas, en el que es preciso distinguir las tareas del/a docente de las tareas del/a aprendiz.

Las tareas del/a docente pueden resumirse mediante la siguiente secuencia (Blumenfeld y colaboradores, 1991; Katz y Chard, 1992; Railsback, 2000; Bender, 2012; Uysal y Den Lepcha, 2016):

Señalar objetivos para el proyecto, consonantes con los que corresponden a las normas curriculares.

Describir el proyecto, identificando las características de los productos y de los informes finales.

Establecer los criterios e indicadores del desempeño, así como el umbral de competencia de los/as aprendices. Para ello, diseñar las rúbricas que aportarán las bases de la estructura del proyecto y las claves de la evaluación.

Asignar los/as aprendices a equipos heterogéneos, así como sus diferentes roles, lector, redactor, coordinador, etc.

Proponer estrategias cognitivas y metacognitivas. Entre éstas últimas, las de autoorganización, autorregulación y autoevaluación, tanto para la recogida de la información como para el control de todo el proceso.

Preparar el cronograma.

Crear oportunidades para la provisión de información, herramientas y demás recursos.

Modelar y moldear las tareas, guiando el aprendizaje.

De acuerdo con el grado de autonomía de los/as aprendices algunas de estas tareas podrían ser compatidas.

Las tareas correspondientes a los aprendices, producto del resumen de algunos comentidos puestos de manifiesto por distintos autores son las siguientes (Blumenfeld y colaboradores, 1991; Katz y Chard, 1992; Paterson, 1997; Thomas, 2000; Grant, 2002; Bender, 2012), a saber:

Realizar una “lluvia de ideas” sobre posibles soluciones.

Formular una serie de interrogantes para la redefinición de los problemas.

Identificar tópicos de ayuda para la búsqueda de la información.

Debatir en equipo, manteniendo el clima interno del grupo. Cada miembro mostrará una actitud activa, comprometida y eficaz.

Realizar predicciones.

Diseñar planes o experiencias.

Recoger y analizar datos, sintetizando los necesarios para el proyecto.

Crear y elaborar artefactos.

Tomar decisiones para progresar siempre desde el punto en que se esté. Se adoptarán decisiones consensuadas, con las aportaciones de todos.

Resolver los conflictos que se planteen entre opiniones y propuestas.

Plantearse nuevos interrogantes para identificar la información adicional necesaria.

Comunicar los resultados a terceros, presentándoles los productos del proyecto.

La técnica del análisis de casos

El análisis de casos no tiene ni el alcance ni la pretensión de ninguno de los tres métodos anteriores, en cuanto a su posibilidad de abarcar todas las actividades didácticas de una disciplina o nivel. Por tanto, debe considerarse como una técnica de aplicación en el ámbito de cualquier método, cuando es fundamental realizar análisis de contenidos.

Un caso es un suceso, un acontecimiento o una situación, real o plausible al menos, explicado con una cierta profusión de detalles. Cuando se le solicita a alguien su análisis, se le pide una opinión, un juicio o una evaluación, con ayuda de un dictamen razonado.

Aunque no siempre es fácil diferenciar un caso de un problema, en razón a determinados elementos que comparten, puede decirse que, al contrario que los problemas, los casos son situaciones muy definidas, con unos límites concretos y unos elementos constituyentes de un sistema integrado, que es objeto de estudio por su singularidad, complejidad o especial interés (Stake, 1998). La necesidad de analizar los casos en profundidad y su carácter particular son dos atributos distintivos de esta técnica (Orum, 2001; Woodside y Wilson, 2003).

Puede decirse que un caso es un problema bien estructurado, en los términos en los que lo define Jonassen (1997) y, por ello, es una de las herramientas de mayor dificultad para su diseño por parte del/a docente.

El diseño y preparación de un caso, acerca de lo que hay un cierto grado de consenso (Quintanilla y Bonavia, 1992; Rodríguez, 1995; Bayón, 1998), requiere calibrar la importancia y el peso que los contenidos teóricos tienen para favorecer la tarea del alumnado y, además, probarlo previamente a su empleo como recurso didáctico.

Los pasos a seguir para el diseño de un caso son los siguientes: I. Planteamiento, II. Preparación del estudio, III. Organización del contenido, IV. Elaboración y V. Validación.

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En el planteamiento de un caso lo más importante es la formulación de los objetivos específicos y la delimitación del dominio (Eisenhardt, 1989; Stake, 1998).

La preparación del caso trata de la configuración de la estructura, la descripción del contexto, y la recogida y organización de la información.

El tercer paso consiste en la ordenación de los contenidos, disponiéndolos para su análisis e interpretación. Stake (1998) propone elaborar una serie de preguntas, que clasifica como preguntas temáticas y preguntas informativas. Las preguntas temáticas son aquellas cuya contestación se deduce directamente de algún elemento del contenido y sus respuestas muestran de un modo diáfano la estructura del mismo. Por su parte, las preguntas informativas hacen referencia a una determinada información necesaria para la descripción e interpretación del caso, pero no pertenecen a él.

La siguiente operación es la redacción del caso por medio de un relato, adecuadamente detallado que, probablemente, ocupe varias páginas. Hay autores como Bayón (1998) que alertan de la posibilidad de incluir errores, información equivocada o datos ajenos a la cuestión que se plantea con el fin de desviar la atención de quienes han de realizar el análisis. De todos modos, esta opción ha de emplearse con cautela porque supone, realmente, un aumento del grado de dificultad del caso.

El último paso es la validación del caso a la que se ha hecho referencia en un párrafo anterior. Existen muchas técnicas con este fín, triangulación de fuentes, de métodos, etc., y, en particular, la revisión por parte de expertos (Stake, 1998). Kolodner (1992) propone la utilización de bibliotecas de casos, táctica que, a la vez de ahorrar esfuerzos de diseño, entraña una cierta garantía por el hecho de reutilizar casos ya probados.

La propuesta de análisis de casos ha suscitar en el/a aprendiz, para la comprensión del mismo, los ya clásicos interrogantes que se hacen ante cualquier situación: ¿qué?, ¿quién?, ¿cómo?, ¿cuándo?, ¿dónde?, ¿por qué?, etc., y con este fin se diseñan unas preguntas concretas que acompañan al texto, conjuntamente con el título del mismo y un descriptor, con motivos de archivo, de la categoría a la que pertenece.

En resumen, la tarea del/a aprendiz consiste en saber enfocar el caso, delimitar el campo o dominio, describir el contexto, determinar las variables y factores involucrados, hacer visibles las relaciones y vínculos entre los elementos, interpretar los datos, argumentar la solución o soluciones y señalar las conclusiones.

El procedimiento de la tarea es sencillo: Tras una lectura inicial del caso por parte del alumnado, el/a docente realiza la exposición de la información de apoyo, lo que facilita un acercamiento más profundo al caso, resolviendo algunas dudas de comprensión o acerca de los datos, que pudiera haber. Por último, se incide en la importancia que tiene la solución de las preguntas que acompañan al texto, antes de que el/a aprendiz acometa la operación de redactar el informe definitivo.

Los mapas conceptuales

La herramienta que mejor ejemplifica la teoría de la asimilación del conocimiento es la de los mapas conceptuales (Cañas y colaboradores, 1997; Edmondson, 2005; Prats, 2013). En palabras de Edmondson (2005), se trata de un recurso metacognitivo para el aprendizaje, creado por Novak y Gowin (1988), que facilita la comprensión de los contenidos y de los procesos del aprendizaje significativo.

En esta sección se describirá el alcance de esta técnica, sus componentes, sus características, sus aplicaciones y debilidades, así como el procedimiento, con cierto detalle, para hacer posible el empleo del mismo de manera inmediata.

Un mapa conceptual es una forma de representación gráfica del conocimiento declarativo, en forma de red de conceptos ordenados jerárquicamente, desde los más generales a los más específicos (Galagovsky, 1993; Cañas y colaboradores, 1997; Novak, 1998; Aguilar, 2006). Estas redes procuran reflejar la organización de algún aspecto o sector de cualquier disciplina.

Aguilar (2004) indica que se trata de la representación externa de un texto, por contraposición con otras formas de representación internas o mentales. Los mapas conceptuales se diferencian de otras representaciones gráficas, tales como los mapas mentales, las redes semánticas, los cuadros sinópticos o los diagramas de flujo, por razón de la necesaria relación de subordinación dada entre los conceptos que los componen y por la teoría cognitiva que tienen de soporte (Aguilar, 2006; Prats, 2013).

En un mapa conceptual los conceptos se configuran como los nodos de una red, (fig.,1), unidos mediante trazos y palabras que explican el significado de cada enlace. La unión de 2 conceptos da lugar a una proposición o enunciado.

De manera convencional, los mapas conceptuales se suelen leer de arriba hacia abajo (Galagovsky, 1993; Cañas y colaboradores, 1997; Aguilar, 2006), si bien  actualmente se admite cualquier disposición topológica que facilite la comprensión de la lectura, por lo que la relación de subordinación entre los conceptos queda señalada por el sentido de las flechas que se utilizan para los enlaces (Galagovsky, 1993; Novak, 1998). En realidad, cualquier mapa conceptual admite varias rutas de lectura y, dependiendo del contexto, un mismo concepto, tal vez, ocupe distintos lugares en mapas diferentes (Aguilar, 2006).

Además de los conceptos, las flechas de enlace y sus leyendas, un elemento de vital importancia es la pregunta de enfoque, que da paso a la recogida de las ideas relevantes sobre el tema (Novak, 1998; Cañas y Novak, 2006; Prats, 2013).

La secuencia del procedimiento de elaboración de un mapa conceptual (Novak, 1998; Prats, 2013) es la siguiente:

Delimitar el tema por medio de una pregunta de enfoque.

Identificar los conceptos temáticos más importantes.

Ordenar estos conceptos de arriba-abajo, partiendo del principal, al que siguen otros conceptos, desde los más generales a los más específicos.

Crear las flechas de enlace, en primer lugar, sin las palabras que las explican.

Añadir a las flechas de enlace sus leyendas.

Precisar los enlaces cruzados de una rama del mapa a otra, diferenciándolos gráficamente de algún modo.

Hacer una revisión final, añadiendo o eliminando conceptos y enlaces, realizando los cambios topológicos a que haya lugar, etc.

Una práctica muy efectiva es componer el boceto empleando tarjetas post-its, por ejemplo, que dan una mayor flexibilidad y posibilidades al procedimiento. Por supuesto aplicaciones informáticas como Cmap-tools, que permite, además de elaborarlos, conectar unos con otros, publicarlos o facilitar ideas relevantes sobre un tema dado, son recursos muy útiles (Aguilar, 2006).

Galagovsky (1993) señala como debilidades a evitar falta de claridad de lectura de algunos mapas, la escasa importancia de algunos conceptos en relación al tema, la inclusión de conceptos esenciales en las leyendas o la repetición de conceptos en un mismo mapa.

Por último, aunque se habrán percibido ya las múltiples utilidades de los mapas conceptuales, de complemento para cualquier metodología de aprendizaje de competencias, Edmondson (2005) destaca su valor como técnica de evaluación, a lo que Aguilar (2006) añade su papel de herramienta de diagnóstico, medio de negociación de significados en una discusión grupal, organizadores previos de una presentación, etc., y Galagovsky (1993) distingue su virtualidad para los/as docentes, en cuanto a su ayuda para la definición de criterios de selección de contenidos, así como el carácter de recurso metacognitivo para los/as aprendices, entre otras ventajas, respecto de la revisión rápida de los anteriores aprendizaje sobre un tem

El heurístico UVE

Una técnica de relevante utilidad, como enseguida se podrá valorar, apropiada para los momentos iniciales de la aplicación de las metodologías de aprendizaje basado en problemas o del aprendizaje por proyectos es el heurístico UVE (VEE). Esta técnica, creada por Gowin (Novak y Gowin, 1988), es un instrumento para tratar de comprender la estructura de un dominio de conocimiento cualquiera, a partir de alguna pregunta de enfoque general, caso análogo al de los mapas conceptuales.

Novak y Gowin (1988) consideran que la UVE sirve para ilustrar cualquier campo de conocimiento porque consta de una docena de elementos epistemológicos que, de un modo u otro, intervienen en el análisis del mismo. Al principio, para delimitar la comprensión de un hecho o un objeto Gowin empleó una estrategia interrogativa, que Álvarez y Risko (2007) recomiendan seguir utilizando como acercamiento a las respuestas de los elementos de la UVE, cuyas 5 preguntas son las siguientes (Novak, 1998; Herrera y Sánchez, 2012): a) ¿Cuáles son las cuestiones reveladoras de lo que se pretende averiguar?, b) ¿Cuáles son los principales conceptos?, c) ¿Qué métodos o procedimientos han de emplearse para recoger e interpretar los datos?, d) ¿Cuáles son los conocimientos que responden a los interrogantes planteados?, e) ¿Cuáles son los enunciados de valor, explícitos o implícitos, de las respuestas halladas?. Una diferenciación progresiva y una mayor sistematización de este planteamiento inicial dio origen al heurístico UVE.

Todos los elementos de la UVE interactúan unos con otros, si bien pertenecen a 2 categorías epistemológicas distintas, en el lado izquierdo se sitúan aquellos elementos referidos al marco conceptual o teórico del conocimiento y en el derecho los relativos al ámbito metodológico y de los valores (fig., 2).

Del uso de esta herramienta metacognitiva para el aprendizaje resulta una conexión explícita entre los conocimientos que un/a aprendiz poseía inicialmente y aquellos que consigue adquirir después (Álvarez y Risko, 2007; Gil y colaboradores, 2013). Cualquier docente, tras ver una UVE cumplimentada por un/a aprendiz, comprueba rápidamente si ha habido coordinación entre lo que ya sabía y pensaba acerca del tema y lo que decidía y hacía, pudiendo evaluar si ha identificado los conceptos-claves y si ha conseguido desarrollar cada paso de la actividad, registrando convenientemente los datos y elaborando las oportunas inferencias para llegar a conclusiones válidas (Herrera y Sánchez, 2012).

La UVE de Gowin se viene utilizando en dominios del conocimiento variados, preferentemente en Segunda Enseñanza o Enseñanza Universitaria: por ejemplo, Afamasaga-Fuata’i (2009) para la formación del profesorado, Chamizo (2011) en la enseñanza de Historia de la Ciencia, Herrera y Sánchez (2012), y Gil y colaboradores (2013) en la enseñanza de Física, etc. Debido a esta variedad, algunos/as autores/as suelen realizar ciertas adaptaciones, introduciendo ciertos cambios en los elementos, pero el verdadero valor del heurístico reside en su funcionalidad como herramienta global, más que en la fidelidad absoluta a la propuesta de Gowin.

En todo caso, a continuación se tratarán de delimitar los elementos de la UVE, en los términos en que Novak y Gowin (1998) lo hicieron, a saber:

Dentro del marco conceptual: a) Cosmovisión: Consiste en la constelación de creencias y valores globales que determinan la forma de ver unos hechos u objetos concretos; b) Filosofía: Muy condicionada por la cosmovisión, la Filosofía la constituyen aquellas creencias epistemológicas, que indican de dónde consideramos que viene el conocimiento; c) Teoría: Es la explicación de cómo creemos que son las cosas y por qué son de ese modo; d) Principios: Describen la estructura observable y el modo de funcionamiento de las cosas; e) Conceptos: Expresan las regularidades observables, posibles de expresar mediante etiquetas: f) Constructos: Son ideas que expresan regularidades no observables en los hechos u objetos.

En el ámbito metodológico: a) Valores: Son los enunciados que calibran la importancia, relevancia o utilidad que tiene el hecho u objeto estudiado para quien lo analiza; b) Conocimientos: Son los contenidos que expresan las respuestas concretas en forma de hipótesis o tesis resultantes del análisis; c) Transformaciones: Para hacer posible el conocimiento es necesario interpretar los datos brutos, agrupándolos o representándolos de manera diversa, en tablas, gráficos, mapas conceptuales, etc.; d) Registros: Son los datos de las obervaciones realizadas, recogidos mediante formatos variados, que luego permitirán los análisis e inferencias que correspondan, después de haber realizado las transformaciones correspondientes.

La guía didáctica para la presentación y el control de elaboración de una UVE (Novak, 1998) insiste en la precisión y discriminación con exactitud entre los distintos elementos: la selección de un hecho u objeto realmente observable, el planteamiento de genuinas preguntas de enfoque y su consistencia respecto del hecho a observar, la fiabilidad de los registros, la validez de las transformaciones, de los conocimientos derivados, etc. Tal y como apuntan Gil y colaboradores (2013) la producción de conocimiento, mediante la cumplimentación de una UVE, no concluye con la obtención de unos resultados determinados, sino que el proceso se extiende hasta las afirmaciones de valor, que puedan desencadenar la reformulación de conceptos y teorías, dando lugar a un nuevo inicio. Por ello, del estudio comparativo de esta técnica respecto de otras convencionales, se deduce su mayor efectividad, unida a su mayor poder de reflexión y sistematización del análisis.

CONCLUSIONES

Siendo la meta fundamental de cualquier proceso de enseñanza-aprendizaje el saber hacer las cosas bien o, dicho de otro modo, logar estilos de trabajo habituales y eficaces, conforme a criterios establecidos en una norma, se han presentado, delimitado y descrito algunos métodos concretos y ciertas técnicas que hacen posible el logro de la referida meta, porque el elemento predominante en todos ellos es la actividad de los/as aprendices, condición ésta sine qua non de cualquier aprendizaje.

Así mismo, se ha procurado ofrecer un estándar detallado para poder ponerlos en práctica, con orientaciones destinadas a los dos agentes principales, docentes y aprendices.

Por otra parte, se han aportado argumentos teóricos de diversa procedencia, que dan soporte a cada una de las herramientas, y de los cuales se deduce que la competencia trasciende el conocimiento, las habilidades, las destrezas o las actitudes, en el sentido de constituir un sistema que integra a todos estos elementos.

Intencionadamente no se ha ofrecido ningún análisis de utilidad diferencial, por razones de edad, sistema reglado o no reglado, enseñanzas básicas, profesionales o superiores, porque, si bien se puede inferir de estos métodos una mayor idoneidad para el aprendizaje de las personas adultas, en realidad todos ellos tienen una aplicación general, adaptándolos a cada circunstancia.

REFERENCIAS

Afamasaga-Fuata’i, K. (2009). Secondary Pre-Service teachers’ use of Vee diagrams to analyse problems and illustrate multiple solutions. Mathematics Teacher Education and Development, 10, 15-29.

Aguilar, M. (2004). El mapa conceptual: Un texto a interpretar. En A. Cañas, J. Novak & F. M. González: Concept Map Theory, Metodology and Technology. Proceding of the first Conference on Concept Mapping. Pamplona

Aguilar, M. (2006). El mapa conceptual: Una herramienta para aprender y enseñar. Plasticidad y Restauración Neurológica 5(1), 7-17.

Albanese, M.A. & Mitchell, M.A. (1993). Problem based learning: A review onits outcomes and implementation issues. Academic Medicine 68(1), 52-81.

Álvarez, C. & Risko, J. (2007). The use of Vee diagrams with thirs graders as a metacognitive tool for learning science concepts. Teaching and Learning Faculty Research, paper 5.

Anderson, J.R. (1982) Adquisition of cognitive skills. Psychological Review, 89 (4), 369-406.

Ausubel, D. (2000). Adquisición y retención del conocimiento, una perspectiva cognitive. Barcelona: Paidós.

Barbey, A.K. & Barsalou, L.W. (2009). Reasoning and Problem Solving models. En L. R. Squire (Ed.): Encyclopedia of Neuroscience. La Jolla (CA): Elsevier Science, 35-43.

Barrows, H. (1986). A taxonomy of Problem Based Learning methods. Medical Education, 20, 481-486.

Basoredo L., C. (2011). Una perspectiva y un modo de explicar la competencia desde el ámbito del desempeño de las tareas. Anales de Psicología 27(2), 457-472.

Basoredo L., C. (2013). Revisión del concepto de competencia para el desempeño de tareas, a la luz de algunas teorías sobre los estilos psicológicos.  Quaderns Digitals, 75.

Bayón, M.F. (1998). 50 casos prácticos sobre Recursos Humanos y Organización de Empresas. Madrid: Síntesis.

Bender, W. (2012). Problem Based Learning: Differentiating instruction for the 21st century. Thousand Oaks: Corwin.

Blumenfeld, Ph., Soloway, E., Marx, R., Krascik, J., Guzbial, M. & Palincsar, D. (1991). Motivating Project Based Learning: Sustaining the doing, supporting the learning. Educationl Psicologist 26(3-4), 369-398.

Byström, K. &  Järvelin, K. (1995). Task complexity affects information seeking and use. Information Procesing and Management, 31(2), 191-213.

Campbell, J. P., Gasser, M. B. & Oswald F. L., (1996). The substantive nature of job performance variability. En K. R. Murphy (Ed.), Individual differences and behavior in organizations (pp. 258-299). San Francisco: Jossey Bass.

Cañas, A., Ford, K., Hayes, P., Reichherzer, T., Suri, N., Coffey., J., Carff., R. & Gin, G. (1997). Colaboración en la construcción de conocimiento mediante mapas conceptuales. Institute for Human and Machine Cognition. University for West Florida. Pensacola.

Cañas, A. & Novak, J. (2006). Reexaminando los fundamentos para el uso efectivo de los mapas conceptuales. En A. Cañas y J. Novak: Concept Maps, Theory, Metodology and Technology. Proceding of second Conference on Concept Mapping. San José de Costa Rica.

Chamizo, J.A. (2012). Heuristic diagramans as a tol to teach History of Science. Science & Education, 21(5), 745-762.

Chrysikou, E.G. (2006). Whwn shoes become hammers: Goal-derived categorization training enhances problem-solving performance. Journal of Experimental Psychology:Learning, Memory & Cognition, 32(4), 935-942.

Dochy, F., Segers, M. Van-den Bossche, P. & Gibels, D. (2003). Effects of Problem Based Learning: A metaanalysis. Learning and Instruction, 13, 533-568.

Edmondson, K. (2005). Assessing Science Understanding through concept map. En J. Mintzes, J. Wandersee & J. Novak: Assessing Science Understanding, 16-40. Cambridge (MA): Elsevier.

Eisenhardt, K. M. (1989). Building theories from case study research. Academy of Management Review, 14(4), 532-550.

Galagovsky, L. (1993). Redes conceptuales: base teórica e implicaciones para el proceso de enseñanza-aprendizaje de las ciencias. Enseñanza de las Ciencias 11(3), 301-307.

Gibels, D., Dochy, F., Van den Bossche, P. & Segers, H. (2005). Effects of Problem Based Learning: A metaanalysis from the angle bof assessment. Review of Educational Research, 75(1), 27-61.

Gil, J., Solano, F., Tobaja, L. & Monfort, P. (2013). Propuesta de una herramienta didáctica basada en la V de Gowin para la resolución de problemas de Física. Revista Brasileira de Ensino de Física, 35(2), 2402.

Giselaers, W. (1996). Conecting Problem Based Learning wit Educational Theory. New directions for teaching and learning, 68, 13-21.

Grant, M (2002). Getting a grip on Project Based Learning: Theory cases and recomendations. Meridian: A Middle School Computer Thecnologies Journal, 5(1).

Herrera, E. & Sánchez, I (2012). La Uve de Gowin como instrument de aprendizaje y evaluación de habilidades de indagación en la unidad de fuerza y movimiento. Paradigma, 33(2), 101-125.

Hmelo-Silver, C. (2004).Problem Based Learning: What and how do student learn? Educational Psychology Review, 16(3), 235-266.

Hung, W., Jonassen, D. & Liu, R. (2008). Problem Based Learning. En J.M. Spector, M.B. Merrill, J. van Merriënboer & M.P. Driscoll (Edts.): Handbook of research on educational communications and technology (third edition). New York: Lawrence Erlbaum Associates, 485-506.

Jonassen, D. (1997). Instructional design models for well-structured and ill-structured problem-solving learning outcomes. Educational Technology Research and Development, 45(1), 65-94.

Kanfer, R. & Ackerman, P.L. (1989). Motivation and cognitive abilities: An integrative/aptitude-treatment interaction approach to skil acquisition. Journal of Applied Psychology, 74, 657-690.

Katz, L. & Chard, S. (1992). The project approach. ERIC ED 340518. US. Departament of Education.

Klehe, U.C. & Anderson, N. (2007). El rol del desempeño típico y máximo en selección de personal. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 23 (1), 151-178.

Klix, F. (2004). Problem solving: Deduction, induction and analogical reasoning. International encyclopedia of social and behavioral saciences. En N Smelser & P.B. Baltes (Edts.): International Encyclopedia of the Social & Behavoiral Sciences. Oxford: Elsevier Science, 12123-12130.

Kolb, D. (1984) Experiential Learning. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall.

Kolmos, A. (1996). Reflections on Project Work and Problem based Learning. European Journal of Engineering Education, 21(2), 141-148.

Kolodner, J. (1992). An introduction to case-based reasoning. Artificial Intelligence Review, 6, 3-34.

Kraiger, K. Ford, J.K. & Salas, E. (1983). Application of cognitive skill-based and affective theories of learning outocomes to new methods of training. Journal of Applied Psychology, 78, 311-328.

Mayer, R. (2002). Problem solving. En V. S. Ramachandram (Ed.): Encyclopedia of the Human Brain. San Diego: Elsevier Science, 61-66.

Morales, P. & Landa, V. (2004). Aprendizaje basado en problemas. Theoria 13(1), 145-157.

Novak, J. (1998). Conocimiento y aprendizaje. Madrid: Alianza Editorial.

Novak, J. & Gowin, D. (1988). Aprendiendo a aprender. Barcelona: Martínez Roca.

Orum, A.M. (2004). Case Study: Logic. En N Smelser & P.B. Baltes (Edts.): International Encyclopedia of the Social & Behavoiral Sciences. Oxford: Elsevier Science, 1509-1513.

Prats, E. (2013). La evaluación de mapas conceptuales: Un caso práctico. Master interuniversitario de tecnología educativa, e-learning y gestión del conocimiento. Universidad de les Illes Balears.

Quintanilla, I. & Bonavia, T. (1992). 14 casos de Psicología del Trabajo y las Organizaciones. Valencia (ES): Promolibro.

Railsback, J. (2002). Project-Based Instruction: Creating excitement for learning. Portland (OR):Northwest Regional Educational Laboratory.

Rodríguez, J.M. (1995). Casos de factor humano en la empresa. Barcelona: Gestión 2000.

Sarvey, J & Duffy, T. (2001). Problem Based Learning: An instructional model and its constructivist framework. Technical Report No. 16.01. CRLT, Indiana University. Bloomington.

Stake, E. (1998). Investigación con estudio de casos. Madrid: Morata.

Strobel, J. & Van Barneveld, A. (2009). When is Problem Based Learning more effective? A meta-analyses companing Problem Based Learning to conventional classroms. Interdisciplinary Journal of Problem Based Learning, 3(1), 44-56.

Thomas, J.W. (2000). A review of research on project-based learning. The autodesk foundation. San Rafael (CA).

Uysal, O. & Den Lepcha, S. (2016). Integration of Project Management on Project Based Learning. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Comunication, 4(3), 369-377.

Van Cott, H.P. Y Paramore, B. (1988). Task Analysis. En S. Gael (Ed.) The jobjb analysis handbook for business, industry and government (pp. 651-671 New York: John Wiley & Son.

VanLehn, K.(1996). Cognitive skill acquisitions. Annual Review o Pychology, 47, 513-539.

VanLehn, K. (1998). Analogy events: How examples are used during problem solving. Cognitive Science, 22(3), 347-388.

Van Merriënboer, J.J.G., Clark, R.E & de Coock, M.B.M,  (2002). Blueprints for complex learning: The 4C/ID-Model. Educational Technology Research and Development, 50(2), 39-64.

Van Merriënboer, J.J.G., Kirschner, P. & Kester L. (2003). Taking the load off a learner’s mind: Instructional Design for Complex Learning. Educational Psychologist, 38(1), 5-13.

Van Merriënboer, J.J.G. & Sweller, J. (2005).Cognitive Load Theory and complex learning: Recent developments and future directions. Educational Psychology Review, 17(2), 147-177.

Van Merriënboer, J.J.G. & Kirschner, P. (2007). Ten step to complex learning: A systematic approach to Four-Component Instructional Design. Hillsdale (NJ): Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Publishers.

Viswesvaran, C., (2001). Assessment of individual job performance: A review of the past century and a look ahead. En  N. Anderson, D. S. Ones, H. K. Sinangil & C. Viwesvaran (Edts.), Handbook of Industrial Work & Organizational Psychology (pp. 110-125). London: SAGE.

Von Schilling, K. (2001). The significance of the tutorial process. En Ch. Silén & H. Segerstad (eds.). Texter on Problem Based Learning, teori, praktik, reflektioner. Linköping (SWD): Unitryck.

Woodside, A.G & Wilson, E.J. (2003) Case study research methods for theory building. Journal of business & Industrial Marketing, 18(6/7), 493-508.

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