El aprendizaje en acción: las simulaciones en proyectos de e-learning

Además de propiciar el ambiente ideal para el diseño de programas de capacitación basada en necesidades específicas, las simulaciones facilitan el acceso a realidades y formas de experimentación que de otra manera resultarían muy costosas, riesgosas o imposibles (Doughty & Long, 2003; González-Lloret, 2003).

Así, estos modelos o “mini-mundos” preparan a los estudiantes para trabajar de manera autónoma y adquirir experiencia en un ambiente simulado, bajo condiciones de estrés reducido y sin consecuencias reales de sus acciones (Doughty & Long, 2003:58). La reducción de estrés influye positivamente en la experiencia de aprendizaje porque los estudiantes pueden tomar riesgos y fallar, para luego volver a intentarlo (modelo trial-and-error; en español “prueba y error”). Estas características distintivas ayudan a los estudiantes a generar y transferir conocimientos en múltiples contextos (Black, J.;Thalheimer, W.; Wilder, H.; de Soto, D. & Picard, P; 1994).

Por esta razón, las simulaciones son recursos muy útiles para estimular el análisis situacional y la reflexión orientada a la resolución de problemas, corregir o validar suposiciones, evaluar una hipótesis, aprender cómo funciona algo, o bien, representar un fenómeno complejo. Basándose en premisas constructivistas, las simulaciones incentivan a la acción, promoviendo la construcción de conocimientos a partir de la propia experiencia. Se trata de “aprender haciendo” (learning by doing).

El impacto en el estudiante

A fin de que las simulaciones fomenten un aprendizaje significativo a través de la acción es necesario, en primer lugar, desarrollar una serie de tareas pedagógicas secuenciadas y de complejidad creciente. De esta manera, los estudiantes podrán desarrollar las habilidades y estrategias cognitivas que, eventualmente, necesitarán para llevar a cabo una tarea específica o resolver un problema (Doughty & Long, 2003:57).

Debemos, entonces, considerar la secuenciación de contenidos y orientar a los estudiantes a través de una serie de ejercicios de práctica para, luego, pasar al nivel subsiguiente donde se concretará la simulación de la tarea específica. En segundo lugar, deben plantearse situaciones auténticas de acuerdo con el entorno social de los estudiantes y con las demandas que estos estudiantes deben responder. Si el contenido de la simulación asiste en el desarrollo de soluciones a problemas reales, los estudiantes serán capaces de personalizar y construir conocimientos significativos, transformando la información a través del ensayo, la extensión, la revisión, la aplicación y la integración de conocimientos ya existentes con conocimientos nuevos (Ahola-Sidaway, J. & McKinnon, 1999).

Para poder crear un entorno de aprendizaje poderoso deben usarse problemas desafiantes y realistas que promuevan el uso de procesos cognitivos y la adquisición de destrezas. En tercer lugar, es importante ofrecer un feedback adecuado para que el estudiante comprenda claramente cuáles son los efectos de sus acciones, cómo puede mejorar su rendimiento y qué otras opciones tiene dentro del sistema.

El rol de la tecnología

La tecnología puede aumentar los tipos de actividad cognitiva, crear nuevas experiencias de aprendizaje tanto autónomo como colaborativo, y reconstruir escenarios reales que no podrían implementarse sin asistencia computacional. Por ejemplo, la tecnología hipermedia hace que los estudiantes usen la información de manera innovadora y, en consecuencia, desarrollen el pensamiento crítico de una forma más compleja que frente a un texto linear tradicional.

Además, técnicas avanzadas de visualización ofrecen nuevas formas de representación y ayudan a comprender fenómenos complejos. La tecnología instruccional que se utiliza en las simulaciones no es sólo una forma de presentar materiales y contenidos de instrucción sino que constituye todo un entorno de aprendizaje capaz de proporcionar actividades en el marco de un contexto real y activar el desarrollo de habilidades y estrategias cognitivas. Así, estas herramientas tecnológicas no son recipientes de información, son medios facilitadores para fomentar un aprendizaje constructivo (Jonassen et al., 1994, p. 35 cit. por Gerjets, P. & Friedrich, W., 2004).

Adquirir nuevos conocimientos requiere energía, esfuerzo y persistencia por parte de los estudiantes. Los productos como las simulaciones promueven la motivación y la participación activa y sostenida, puesto que a través de la interacción, la evaluación, la retroalimentación (feedback) y diferentes formas de representación ofrecen opciones variadas de acuerdo con las características, necesidades e intereses de los estudiantes.

Bibliografía

• Ahola-Sidaway, Janice & McKinnon, Margaret (1999). Fostering pedagogical soundness of Multimedia Learning Materials. En Canadian Journal of Educational Communication Vol. 27, No. 2, 67-86.
• Alonso, A.; López, G.; Manrique, D. y Viñes, J. (2005). An instructional model for web-based e-learning education with a blended learning process approach. En British Journal of Educational Technology Vol 36 No 2, 217–235.
• Black, J.;Thalheimer, W.; Wilder, H.; de Soto, D. & Picard, P. (1994). Constructivist Design of Graphic Computer Simulations. Presentado en la National Convention of the Association for Educational Communications and Technology. [En línea]. Disponible en http://www.eric.ed.gov/ERICDocs/data/ericdocs2sql/content_storage_01/0000019b/80/13/4d/b5.pdf
• Doughty, Catherine y Long, Michael (2003). Optimal Psycholinguistic environments for distance foreign Language Learning. En Language & Learning Technology. Vol. 7, No 3, 50-80.ISSN 1094-3501. [En línea]. Disponible en http://llt.msu.edu/vol7num3/doughty/
• Gerjets, P. y Hesse, F. (2004) When are powerful learning environments effective? The role of learner activities and of students ´conceptions of educational technology. [En línea]. Disponible en http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/19/74/16/PDF/Gerjets-Peter-2004a.pdf
• González-Lloret, Marta (2003). Designing task-based CALL to promote interaction: En busca de Esmeraldas. En Language & Learning Technology. Vol. 7, No 1, 86-104. ISSN 1094-3501. [En línea]. Disponible en http://llt.msu.edu/vol7num1/gonzalez/
• Merriënboer, J.; Clark, R. y Croock, M. (2002). Blueprints for complex learning: the 4C/ID-Model. [En línea]. Disponible en http://www.cogtech.usc.edu/publications/clark_4cid.pdf