Una de las dos primeras decisiones esenciales para iniciarse en la investigación es la elección del tema de estudio. La otra, la elección del tutor. Habitualmente seleccionamos un tema por tres motivos fundamentales: porque nos motiva; nos afecta a nivel personal o profesional y queremos encontrar respuestas; es tendencia y nos «sumamos» a esa moda.
Sin embargo, me gusta señalar que es necesario revisar primero lo que dice la investigación sobre una disciplina. La idea es conectar lo que ya sabemos con lo que está por llegar. En tecnología educativa parece que es costumbre poner muy de moda un tema y al poco tiempo abandonarlo (ley de la caducidad). Y curiosamente, vemos como una y otra vez se repiten los temas de estudio, eso sí, utilizando nombres más «chulos» y casi siempre en inglés.
Este conocimiento de la historia en la investigación en tecnología educativa nos podría ayudar a ser críticos con las tendencias actuales para mejorar la investigación en esta disciplina. Antes de mostrar por dónde pueden ir esas mejoras, veamos esas tendencias.
Temás más investigados en tecnología educativa
Roy Kimmons analizó en 2020 de forma masiva las tendencias de investigación en tecnología educativa de tres revistas de impacto. El autor revisa títulos y resúmenes de 7708 artículos. El ranking de temas es: entornos de aprendizaje, aprendizaje online, curso online, experiencia del aprendiz, aprendizaje de idiomas, lengua extranjera, aprendizaje móvil, aprendizaje colaborativo, redes sociales, analíticas de aprendizaje, aula invertida y medios sociales.
Un año después, Kimmons et al. (2021) utilizan fuentes de datos públicos a gran escala (17.9 millones de páginas de Facebook de instituciones educativas de E.Primaria de los EEUU, 131760 tweets con el hashtag #edtech en Twitter) y 29636 artículos en la base de datos Scopus para conocer las tendencias en tecnología educativa. Los términos claves más utilizados son “aprendizaje” y “online”. Esto vuelve a poner de manifiesto la tendencia de los enfoques tecnológicos y psicológicos en los estudios sobre tecnología educativa. Los autores añaden las siguientes conclusiones en relación con las tendencias de investigación:
– Predomina el estudio de los comportamientos humanos en relación con el aprendizaje, la enseñanza o el desarrollo del pensamiento.
– En 2020 se dispararon los estudios relacionados con la COVID-19, justificando una vez más la capacidad de respuesta a los cambios de la tecnología educativa. Sin embargo, no son cambios nuevos puesto que ya se estaban tratando desde hace años, por ejemplo, la enseñanza a distancia. Más bien, se intensificaron, se hicieron más evidentes o nos sumamos a la «moda»…
– El análisis de los tweets indicó que se hizo más énfasis en el e-learning y temas relacionados.
– En el análisis en Scopus detectaron que el aprendizaje en línea es el tema más investigado históricamente en tecnología educativa. La última década indica una cierta tendencia a temas más abiertos y sociales. Surge cierto retraso o desconexión entre las tecnologías emergentes de alto interés y la investigación.
– Es necesario aportar mayor pluralidad filosófica y abordar mejor cuestiones claves como la equidad y el sentido práctico.
Tendencias contemporáneas
Prendes y Cerdán (2020) las organizan (figura 1) en las siguientes cuatro categorías de tecnologías avanzadas: computación (robótica, pensamiento computacional e inteligencia artificial); realidad extendida (realidad aumentada y realidad virtual); juegos (videojuegos, juegos serios); y herramientas para educación (EVEA, apps).
Scanlon (2021), tras realizar una interesante revisión revisión de la investigación de la tecnología educativa de los últimos 50 años, considera que las tendencias contemporáneas son: personalización, aprendizaje social, diseño de aprendizaje, analíticas de aprendizaje, inteligencia artificial, aprendizaje automático (machine learning) y mejora basada en datos. Nuevamente vemos como la preocupación sobre la relación entre tecnología y aprendizaje sigue vigente desde el origen de esta disciplina. Veamos con más detalle estos temas:
– Personalización y el aprendizaje adaptativo. Valora la importancia del feedback y la adaptación en la enseñanza. Parte de un enfoque técnico y sociológico. Se personaliza desde un contexto escolar. Ha evolucionado en beneficio de temas como factores motivacionales, introducción de temas relevantes para el aprendiz o fomentar el compromiso de los estudiantes. Encuentra limitaciones provocadas por el diseño de los planes de estudio y de evaluación.
– Aprendizaje social. Visión social más alejada del trabajo individual llevado a cabo con las máquinas de enseñanza. Señala la importancia de las emociones o el trabajo colaborativo. Una de sus premisas es que el aprendizaje no está solo en la mente del individuo. Internet ha provocado un mayor interés de la inteligencia colectiva. Los MOOC son representativos de esta tendencia, mostrando que el aprendizaje también está en red. Cobra la importancia de la interacción social, la colaboración y co-creación con las tecnologías. Centra, parte de su atención, en cómo desarrollar redes sociales eficaces para el aprendizaje.
– Diseño del aprendizaje, analíticas de aprendizaje (learning analytics) y mejora impulsada por los datos (data driven improvement). Las analíticas de aprendizaje y su relación con los diseños del aprendizaje tienen dos creencias: conectarlos permite a los profesores mejorar el éxito de sus estudiantes; y existen presiones por utilizar los datos que les permitan actuar sobre lo que implica mejorar los resultados de los estudiantes. Puede que haya evidencia para que estas herramientas permitan identificar con precisión qué estudiantes podrían necesitar apoyo adicional, pero no está claro que las universidades y los docentes estén preparados para utilizar estas herramientas y enfoques. Esta tendencia está rodeada de cuestiones éticas: privacidad y vigilancia, donde se ubican los datos, consentimiento informado, intrusión o pueden tomarse decisiones pedagógicas en función de datos insuficientes o engañosos porque no conduce necesariamente a las necesidades de los estudiantes.
– Inteligencia artificial (IA) y machine learning. El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que ayuda a las máquinas de enseñanza a aprender de todos los datos anteriores para tomar decisiones inteligentes. La IA puede ser una combinación de algoritmos, aprendizaje automático y big data. El aprendizaje automático se da cuando un sistema informático aprende de los datos en lugar de depender de la intervención de un programador y, en consecuencia, se desempeña mejor en tareas como la predicción basada en datos. El reciente interés es un regreso a un componente de trabajo temprano en TE en los años 70 y 80 y que acabó con el conocido invierno de la IA. En los nuevos enfoques de la IA para entender cómo se lleva a cabo el aprendizaje se tiene más en cuenta un enfoque holístico del sistema educativo (papel del docente, necesidades del estudiante, entorno y contexto). El objetivo es ayudar a saber qué aprenden, cómo se aprende y cómo se sienten los estudiantes. El papel de docentes, estudiantes y padres cobra más importancia para garantiza el éxito de la IA en este aparente resurgir. Otra de sus premisas es que es interesante para conocer las rutas de aprendizaje más efectivas y útiles para mejorar la progresión en los cursos.
Cómo mejorar
Conocer la historia de la tecnología educativa es, sin duda, el primer paso que debemos dar cuando queremos conocer las tendencias actuales y de futuro en esta disciplina. La historia nos enseña que continuamente se siguen ciclos similares en las tendencias, repitiendo una y otra vez los mismos errores. Una de las mejores maneras de mejorar la investigación en esta disciplina es:
– Afrontar el presente y el futuro con una visión holística de la realidad.
– Asumir las fuertes influencias de los campos tecnológicos y psicológicos.
– Centrar la atención en la pregunta que el profesor Francisco Martínez nos ha recordado en varias ocasiones: ¿por qué este medio y por qué aquí y ahora?
El punto clave de mejora puede que resida en la idea de que para seguir avanzando es necesario que la palabra “educativa” camine más cerca del término “tecnología”. Necesitamos mejorar en:
– El impacto en realidades socioeducativas concretas.
– La rigurosidad y aplicación de los enfoques y los diseños de las investigaciones.
– La selección de temáticas más socioeducativas.
Impacto en realidades socioeducativas concretas
En una sociedad digital y neoliberal en la que se valora mucho la propuesta de soluciones y la aplicabilidad del conocimiento en busca de resultados tangibles, no es de extrañar que se evidencie una de las carencias históricas en la investigación en tecnología educativa: su escaso impacto en la realidad.
Las investigaciones que han aportado conocimiento para la mejora de situaciones concretas de enseñanza son minoritarias. Los resultados obtenidos no terminan de llegar con claridad a los responsables en materia de política educativa. Este eslabón perdido -o débilmente creado- es sin duda, una de las grandes preocupaciones en la materia. Autores como Salinas (2012) o Valverde (2016) coinciden en que se generan muchos estudios individuales, similares, pero poco conectados con la práctica y con escaso impacto sobre el terreno. Castañeda et al. (2020, p.260) declaran que más allá de criticar la tecnología educativa actual, esta debe:
«elaborar propuestas de actuación en contextos educativos formales micro, meso y macro y no debe olvidar que la educación es mucho más que escuelas, aulas y evaluación de los aprendizajes, que el impacto de la tecnología nos llega desde múltiples ámbitos y está cambiando la manera en la que hacemos las cosas y, a la postre, quienes somos”.
Investigar problemas complejos en contextos reales en colaboración con otros agentes implicados, es una de las tareas a potenciar para mejorar estudios que impacten en realidades concretas (Valverde, 2016). Cuando pensamos en agentes implicados solemos cerrar el círculo a docentes, familias y estudiantes. Sin embargo, la tecnología educativa va más allá del aula y la escuela. Puede que se haya centrado en exceso la atención en el contexto escolar como gran escenario de actuación. Sin embargo, coincido con Gisbert (2017, p.7) cuando afirma que:
«por primera vez en la historia de la educación, el contexto externo tiene más capacidad de influencia que el propio entorno escolar y éste, con su modelo actual, cada vez tiene más dificultades para responder a los retos de la sociedad digital».
Siguiendo con las reflexiones de la autora, la investigación en tecnología educativa debe responder a la necesidad de los ciudadanos para comprender un mundo global hiperconectado y en permanente cambio, que tiene sus propias reglas, amenazas y oportunidades. Si deseamos influir en realidades concretas, antes es necesario entenderlas de manera holística.
Enfoques y diseños de las investigaciones
Salinas (2012) y Gros (2012) insisten en la necesidad de seguir un proceso de investigación riguroso. La autora resalta las siguientes necesidades de mejora: en la formulación de las preguntas de investigación, el uso de las metodologías, los instrumentos de recogida de información o la difusión del conocimiento. Tras la revisión de numerosos trabajos, resalta diferentes aspectos sobre los que se debe reflexionar:
– Superar el modelo comparativo de medios: surgen problemas como el tipo de estudio; falta de control del efecto novedad; transformación de los contextos educativos y la práctica docente para adaptarla a las tecnologías que se desean introducir; exceso de solucionismo tecnológico; poca significación de los estudios debido al olvido del contexto; olvidar que el docente es el elemento clave en la tarea de concretar el medio en el contexto educativo.
– Falta de fundamentación teórica: limitaciones tanto en la revisión de estudios previos como en las metodologías de investigación seguida.
– Combinación de diferentes metodologías, técnicas y estrategias de investigación. Existe poca variabilidad en los diseños y metodologías empleadas. Queda limitada a estudios descriptivos y comparativos. Se debe ampliar las técnicas y metodologías de investigación aplicadas en este campo, uso de estudios longitudinales, uso de enfoques mixtos, aumento de técnicas e instrumentos de recogida de información, juicio de expertos, técnica Delphi, diferencial semántico de Osgood, grupos de discusión, entrevista, técnica del análisis de contenido, diarios…
– Frente a los estudios unidireccionales, tender a los estudios sistémicos en los que se analicen de forma interactiva diversas variables.
– Ampliación de los informantes. No centrarnos exclusivamente en recoger información de los estudiantes y los docentes. Contar, por ejemplo, con la de los técnicos existentes en las instituciones educativas.
En el estudio realizado por Bulfin et al. (2014) se analizaron autoinformes y encuestas de 462 investigadores que desempeñan su labor dentro de la tecnología educativa. Los autores declaran que hay un amplio margen para mejorar el rigor colectivo con el que se produce y se consume el trabajo académico de esta disciplina. Es necesario ser más autorreflexivos y autocríticos. Existe clara preferencia por la investigación descriptiva, tanto para producir como para consumir. Los propios investigadores cuestionan su capacidad metodológica ante la falta de técnicas avanzadas de recopilación de datos y análisis.
Independientemente de las preferencias personales, los autores del estudio citado opinan que todos los investigadores de tecnología educativa deberían estar familiarizados con una variedad de metodologías de investigación y enfoques asociados para la recopilación y análisis de datos. Esto mejoraría el consumo de investigación realizada por otros.
Más allá de la estadística, las técnicas de recogida de información y las posibles carencias en la formación de los investigadores, cabe insistir en la necesidad prioritaria a la que hacía alusión párrafos atrás: la integración efectiva de la investigación en la teoría y en la práctica pedagógica. Sin olvidar que las metodologías se eligen en función de los objetivos y el contexto de estudio, es cierto que el modelo de investigación basada en el diseño (DBR) se presenta como un modelo metodológico idóneo para dicho fin (Valverde, 2016). De Benito y Salinas (2016, p.44) lo definen como:
«Un tipo de investigación orientado hacia la innovación educativa cuya característica fundamental consiste en la introducción de un elemento nuevo para transformar una situación. Este tipo de investigación trata de responder a problemas detectados en la realidad educativa recurriendo a teorías científicas o modelos disponibles de cara a proponer posibles soluciones a dichos problemas».
Temáticas más socioeducativas
Hemos visto como los temas tecnológicos y psicológicos han predominado en los estudios que se publican sobre tecnología educativa. Kimmons (2020) señala que es complejo atender a cuestiones del aprendizaje y la tecnología sin atender a los aspectos culturales. Es cierto que términos como “sociocultural” comienzan a tener más presencia.
Sin embargo, según el estudio del autor, temas sociales más amplios no son generalmente incluidos en las investigaciones publicadas en los últimos 5 años. Se refiere a temas que son considerados como problemas reales a nivel mundial: accesibilidad, mujer, privacidad, brecha digital, equidad, pobreza o empobrecimiento, diseño universal, feminismo o racismo. Para el autor, lo que más se acerca es la educación abierta, recursos educativos abiertos o la investigación basada en el diseño. Sin embargo, estos temas no superan el 2% de los estudios analizados.
En resumen, si quieres investigar en tecnología educativa te animo a que primero profundices en su historia y aprendas y escuches (este episodio del podcast te puede servir) a los verdaderos especialistas en la materia. Después, selecciona un tema con la ayuda de tu tutor. Recuerda que la temática no necesariamente tiene que estar de «moda». Trata también de cuidar la calidad de tu investigación, buscando impacto en realidades concretas y seleccionado enfoques y diseños de investigación adecuados. Y por último, ten presente que en este campo será muy complejo seguir las exigencias del método científico pero eso no significa que no se pueda crear conocimiento de manera empírica, sistemática y crítica.
En el blog tienes una colección de artículos que te pueden servir a dar los primeros pasos en una investigación. Este hilo de twitter te puede ayudar a localizarlos de manera eficiente.
Nota: parte de este artículo ha sido extraído de la documentación presentada en la plaza de profesor titular en la que concursé en julio de 2021.