David Klahr: “El diseño de experimentos es la clave para avanzar en nuestro conocimiento del mundo”

El Dr. David Klahr fue autor del capítulo sobre enseñanza de las competencias científicas que se publicó el año 2006 en un influyente reporte por el National Research Council, formado por la Academia Nacional de Ciencias, la Academia Nacional de Ingeniería y el Instituto de Medicina de los Estados Unidos, y por varias décadas se ha dedicado a la investigación de las competencias científicas. En esta entrevista da a conocer los principales hallazgos de la investigación en ciencias cognitivas que se pueden aplicar a la enseñanza de la ciencia.

“Los niños llegan a las clases de ciencias con algunos conceptos errados muy fuertemente erraizados y que éstos, por lo general, son difíciles de cambiar, a menos que los profesores puedan diagnosticarlos y usen métodos apropiados de instrucción para remediarlos”, manifestó el Dr. David Klahr, profesor de de la Universidad Carnegie Mellon. El académico dictó el 3 de marzo una conferencia en el CIAE de la Universidad de Chile donde analizó las nuevas tendencias y los métodos que se utilizan para la enseñanza, demostró con ejemplos reales la diferencia que existe en la efectividad de la enseñanza por aprendizaje o instrucción directa, versus, por el descubrimiento guiado.

¿Cuáles son las principales competencias científicas críticas para el ciudadano del siglo 21?

Existen muchos y diferentes dominios de la ciencia, como la física, química, biología molecular, placas tectónicas, astrofísica, neurociencia, desarrollo cognitivo, ciencias de la computación,  entre otros. Por lo mismo, es poco probable que la mayoría de las personas lleguen a conocer alguno de estos dominios en profundidad. Sin embargo,  existe un pequeño grupo de métodos científicos y formas de aprender respecto al mundo natural. Estos métodos y procedimientos cortan transversalmente dominios específicos. Por ejemplo, las ideas básicas de medición y análisis estadístico, razonamiento causal, pruebas de hipótesis y diseño de experimentos. Estos métodos de aprendizaje sobre el mundo natural son bastante generales y si la gente los entiende, entonces estarán mejor capacitados para evaluar la importancia de los informes de  descubrimientos científicos y entenderán mejor cuándo un hallazgo es verdaderamente “científico”.

¿Cuáles son los principales hallazgos de la investigación en ciencias cognitivas que se pueden aplicar a la enseñanza de la ciencias a nivel de la Educación General Básica y Media?

La investigación en ciencias cognitivas ha revelado aspectos importantes del pensamiento científico en los niños. Por ejemplo, niños aún muy pequeños tienen la capacidad para razonar sobre causalidad, es decir, ellos pueden desentrañar la forma en la que una cosa causa otra cosa. Incluso los más pequeños tienen una comprensión básica sobre reglas físicas simples (como que un objeto sólido no puede pasar a través de otro objeto sólido, o la diferencia entre objetos animados e inanimados). Esta investigación también ha revelado que los niños llegan a las clases de ciencias con algunos conceptos errados muy fuertemente erraizados y que éstos, por lo general, son difíciles de cambiar, a menos que los profesores puedan diagnosticarlos y usen métodos apropiados de instrucción para remediarlos.

¿Por qué es importante enseñar cómo diseñar experimentos válidos y estrategias para controlar variables?

El diseño de experimentos está en el núcleo de una vasta gama de tópicos científicos y es la clave para avanzar en nuestro conocimiento del mundo. Incluso los experimentos más complejos en física, biología y medicina tienen que ajustarse a principios básicos del diseño experimental. Por lo señalado, muy tempranamente en su educación en ciencias, los estudiantes necesitan  aprender las reglas simples que producen un “buen” experimento, y deberían ser capaces de aplicar esas reglas para detectar “malos”  experimentos.

Enfoque constructuvista versus enseñanza explícitamente guiada

¿Cuál es la evidencia empírica que indica que el enfoque constructivista para enseñar ciencia (o enseñanza basada en el descubrimiento o la indagación) no es tan efectivo como la enseñanza explícitamente guiada?

Hay muchos estudios, que van desde mi propia investigación hasta amplios meta análisis.  Un meta análisis reciente: Minner, D. D.,Levy, A. J., Century, J. (2010) Enseñanza de ciencias basada en la indagación. ¿Qué es y cuánto importa?. Son los resultados de una síntesis de investigación desde los años 1984 a 2002 del Journal of Research in Science Teaching, que  –al leerlo cuidadosamente- señala en el resumen lo siguiente: “Varios hallazgos a través de los 138 estudios analizados indican  una clara  y positiva tendencia a favorecer las prácticas de enseñanza basadas en el descubrimiento, especialmente aquellas prácticas que enfatizan el pensamiento activo del estudiante capaz de sacar conclusiones de los datos.” Según sus conclusiones, “el 51% de estos 138 estudios en síntesis mostraron un impacto positivo  en el aprendizaje de los alumnos en relación con los contenidos y su retención si se usa la enseñanza por descubrimiento en ciencias. Mirando en forma más específica a los 101 estudios en relación con el aprendizaje conceptual de las ciencias y su comprensión,  encontramos que no existe una asociación estadística significativa entre la cantidad de indagación y el aumento del aprendizaje conceptual del alumno”.

¿Cuáles son los posibles mecanismos psicológicos que hacen que la enseñanza por descubrimiento sea menos efectiva que le enseñanza explícita?

La respuesta más simple es que el enfoque de indagación simplemente sobrepasa nuestra limitada capacidad de codificar y almacenar información. Kirshner, Sweller, & Clark, en el Journal Educational Psychologist, de 2006, ofrecen los mejores planteamientos al respecto. Por supuesto que sus artículos han generado mucha controversia, lo que recientemente ha resultado en la publicación de un libro de Tobias y Duffy.

¿Cuál es la relación entre enseñanza guiada y evaluación formativa?

Tal como con la mayoría de términos, sin una definición operativa, es difícil hacer comparaciones precisas. Si alguien hiciera una lista de características de cada una de estas actividades y luego las comparara, la pregunta podría responderse. Uno puede presumir que la guía en la “instrucción guiada” involucraría alguna medición de lo que los alumnos saben y podríamos adaptar la instrucción a ese conocimiento (o falta  de éste). La evaluación formativa, tiene el mismo objetivo general. Sin embargo los detalles actuales de implementación de cada uno de esos enfoques podrían ser extremadamente diferentes. Por lo tanto la respuesta depende de los ejemplos específicos de cada uno. En realidad, dos personas distintas pueden mirar los detalles actuales y uno podría decir “esta es instrucción directa” y el otro podría decir “ésta es instrucción guiada” y un tercero podría decir, ¡oh  esto es evaluación formativa y es lo que hacemos todo el tiempo.

Usted ha estado desarrollando y evaluando tutores  inteligentes para enseñar las estrategias de control de variables ¿Qué es un tutor inteligente?

Es un programa computacional que mira las respuestas de los alumnos a preguntas y problemas, y crea un modelo interno de lo que el alumno conoce y desconoce, y entonces selecciona  el nivel de instrucción apropiado para que el alumno alcance el próximo nivel de conocimiento correcto.

¿Cómo compara un tutor inteligente con un profesor humano?

En mi pequeño mundo de crear un tutor inteligente para enseñar diseño experimental, hemos encontrado que incluso en la versión no inteligente del tutor, son más efectivos que una (muy buena) enseñanza en sala de clases usando métodos convencionales de enseñanza.

Hay muchos estudios de los más conocidos tutores inteligentes, esos creados por la compañía “Carnegie Learning” y que actualmente se usan por aproximadamente medio millón de estudiantes en EEUU. Estos estudios han obtenido resultados mixtos. En general, los estudios más pequeños y controlados han mostrado ventajas en los tutores cognitivos; y los estudios de campo, más amplios, han mostrado una pequeña o incluso ninguna ventaja. No me considero un experto en todos estos estudios de evaluación (que son muy complejos). Es importante tomar en cuenta que incluso el curriculum de aprendizaje de Carnegie no busca remplazar a los profesores humanos. A cambio el tutor inteligente representa sólo un 20% del curriculum de los alumnos.

¿Que oportunidades usted prevé en relación con el mejoramiento de la educación usando TIC’s?

Me parece que será el futuro. La mejor investigación basada en el conocimiento de cómo aprenden los estudiantes, cómo representar su conocimiento aprendido y cómo aplicarlo, se usará para construir tutores cognitivos de fácil acceso en la web y de una amplia variedad de tópicos. Esto está pasando actualmente con materiales de cursos “no inteligentes”  que se distribuyen. Por ejemplo, la Universidad Carnegie Mellon tiene un conjunto de estos cursos que pueden revisar en la página http://oli.web.cmu.edu/openlearning/ .

Conferencia en el CIAE

David Klahr fue invitado por el proyecto FONDEF TIC EDU “Torneos Nacionales de Juegos Masivos Online de Ciencias” que dirige Roberto Araya en el Centro de Investigación Avanzada en Educación (CIAE) de la Universidad de Chile.

El video de la presentación del Dr. Klahr, con los comentarios de: María de la Luz Aylwin, profesora de Medicina de la Universidad de Chile; Francisco Claro, decano de Educación de la Pontificia Universidad Católica; y Roberto Araya, investigador del CIAE de la Universidad de Chile, quedarán disponibles próximamente en la página  http://www.ciae.uchile.cl/conferenciadrklahr

Comunicaciones CIAE

Miércoles 9 de marzo de 2011

http://uchile.cl/?_nfpb=true&_pageLabel=not&url=69642

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