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EL ESTADO DEL ARTE DE LA CIENCIA DEL APRENDIZAJE PARA EL
DESARROLLO DE SOFTWARE Y LA MENTORÍA COGNITIVA
Agustín Villena Moya
agustin.villena@gmail.com
2008
La incertidumbre es parte de la naturaleza del desarrollo de software, lo cual ciertamente impacta
tanto la formación cómo la labor diaria de quienes realizan esta labor: los ingenieros de software.
Para poder profundizar en este tema, se introducirán algunos descubrimientos realizados en el área
de las ciencias de la educación, que servirán a su vez como base para analizar el problema de la
incertidumbre como parte natural del desarrollo de software.
1.1 Los antecedentes de la ciencia del aprendizaje
El estudio de la mente humana mediante métodos científicos surge a fines del siglo 19, tomando el
lugar que anteriormente había sido ocupado por la teología y la filosofía[19]. Uno de los pioneros
en esta nueva ciencia denominada “psicología” fue el estudioso alemán Wilhelm Wundt quien,
junto a su equipo, trató de poner la conciencia humana bajo análisis principalmente mediante pedir
a sus sujetos de estudio que reflexionasen acerca de sus propios proceso de pensamiento mediante
la introspección [18].
Al comienzo del siglo XX surge una respuesta denominada conductismo que critica al modelo
anterior debido a la subjetividad inherente de la introspección, y abogando por un estudio
restringido a observar conductas observables y los estímulos que la provocan. De esta manera los
conductistas concibieron el aprendizaje como un proceso interno de formación de relaciones entre
estímulos y respuestas. En esta mirada, el aprendizaje aparenta estar motivado por necesidades
internas como el hambre, o por fuerzas externas como recompensas o castigos, tal como planteaba
Edward L. Thorndike en 1913[19]..
Fruto de esta mirada es la enseñanza orientada al aprendizaje memorístico, en el que el aprendiz
orienta su labor al estudio, memorización y repetición de conceptos, siendo esta última una
evidencia observable de aprendizaje considerada como suficiente por el conductismo. De más está
decir que este modelo pedagógico todavía influencia mucha de la práctica educativa actual.
Una limitación del conductismo es que el foco en la conducta observable hace difícil estudiar
fenómenos de importancia fundamental para el aprendizaje tales como el entendimiento, el
razonamiento y el pensamiento. Es así que surge el denominado neo-conductismo, que se permite
formular hipótesis acerca de los “estados mentales” que explican las conductas observadas, como
el planteado por Clark Hull en 1943[19].
A fines de los 1950, se hizo evidente la complejidad del entendimiento humano, lo que dio origen a
un nuevo campo de estudio, la ciencia del aprendizaje (también denominada ciencia cognitiva),
que enfrenta de manera multidisciplinaria el aprendizaje incorporando elementos antropológicos,
filosóficos, y sociológicos, entre otros.
El desarrollo de nuevas herramientas experimentales, como el análisis cualitativo riguroso, ha
permitido que el estudio del funcionamiento de la mente humana pueda ser efectivamente
estudiado más allá de las conjeturas hipotéticas.
1.2 La ciencia del aprendizaje: aprender con entendimiento
El principal énfasis de la ciencia del aprendizaje es el aprender con entendimiento, Por esto, veremos
cómo entender el proceso de aprendizaje mediante una teoría de la cognición, y cómo aprovechar
este nuevo conocimiento al enseñar para lograr una efectiva mejora en los aprendizajes obtenidos.
De esta manera se estará atacando una reconocida falencia de los ambientes de educación formal,
que históricamente han sido mejores para seleccionar alumnos que para formarlos [8].
1.2.1 La visión constructivista del proceso de aprendizaje
La ciencia cognitiva no niega la importancia que el conocimiento de hechos tiene para lograr el
entendimiento. Sin embargo hay una gran diferencia entre conocer una gran cantidad de hechos
desconectados, y el denominado “conocimiento útil”, que servirá de base a para discriminar cuando
el conocimiento es aplicable o no a ciertos contextos, y transferir lo conocido a nuevos contextos
[46][18]. Es así que el conocimiento de un experto suele estar organizado y conectado en torno a
principios importantes, a diferencia del novicio que suele organizar su conocimiento en base a
conceptos superficiales. Por ejemplo, y contextualizando en el tema de esta tesis, donde un novicio
entenderá superficialmente la práctica de XP “40 horas de trabajo a la semana” como algo
solamente aplicable a proyectos con dedicación de jornada completa, y por ende, no podrán
transferir este concepto por ejemplo, a un curso sobre XP; en cambio un experto la entenderá dicha
práctica como “planificar un tiempo de dedicación al proyecto, y respetarlo, gestionando la carga de
trabajo de tal manera que este tiempo sea respetado, y sólo excepcionalmente, excedido. Todo esto
buscando generar una productividad sostenida en el equipo”.
Pero, ¿cómo sucede el aprendizaje? De los estudios de Jean Piaget y Lev Vigotsky[19][62], entre
otros, se ha conceptualizado a las personas como agentes orientados a objetivos que activamente
buscan información, trayendo con ellas un conjunto de conocimientos previos (creencias,
habilidades, recuerdos, etc.), los que influencian significativamente qué y cómo captarán y
organizarán la nueva información a obtener [18]. Es decir, las personas usarán sus conocimientos
previos como base para construir los nuevos, y a su vez re-organizar lo anteriormente aprendido
(re-construir). Esta mirada ha dado origen a la teoría del aprendizaje denominada constructivismo.
Es importante, eso sí, hacer notar que los nuevos aprendizajes desarrollados pueden o no ser
ciertos. Por ejemplo, un estudio de Vosniadou y Brewer de 1989[19]. mostró cómo niños pequeños
que creían que la tierra era plana, al comentárseles que era redonda, asumían entonces que la forma
era de tortilla, y no una esfera, dado que según su modelo mental previo, que les permitía entender
cómo era posible que ellos pudiesen caminar sobre la superficie de la tierra, lo más asimilable era a
una forma de tortilla, pero no a una forma esférica como las que ellos conocen (una pelota, por
ejemplo[55]. Un elemento adicional fue aportado por Vigotsky, al conceptualizar la llamada “Zona
Proximal de Desarrollo” (ZPD)[62] de los aprendices, que indica que existe un conjunto de
aprendizajes que es posible que un aprendiz pueda lograr a partir de sus conocimientos previos. Por
ejemplo, un niño que no tenga noción de que vive en un planeta “Tierra”, no estará preparado para
apropiarse del conocimiento de que ésta es redonda, ni siquiera con el error de entendimiento antes
presentado.
De lo anterior se desprende que uno de los roles fundamentales de un formador es poner atención
a los conocimientos previos de sus aprendices, definir qué aprendizajes están en la ZPD de ellos, y
luego de la actividad educativa revisar comprensiones incompletas y creencias falsas. El no realizar
lo anterior puede implicar que los aprendices no aprendan, o, si lo hacen, vuelvan a sus
concepciones anteriores al poco tiempo.
Un error de interpretación común del constructivismo es que los formadores nunca deben indicar a
sus alumnos qué aprender, sino que los aprendices siempre deben construir sus aprendizajes ellos
mismos. Esta tendencia, llamada por algunos “aprendizaje natural”, confunde una teoría de
aprendizaje con una teoría pedagógica, debido a que los aprendices siempre construirán sus
aprendizajes sin importar si estos son motivados por un formador o por el medio.
1.2.2 Hacia un aprendizaje activo mediante la metacognición y el soporte
instruccional
Dado que el entendimiento es tan importante para el aprendizaje, la ciencia cognitiva plantea la
importancia de que las personas adquieran la habilidad de reconocer cuándo están realmente
entendiendo, y cuando necesitan más información, es decir, tomar control activo de su propio
aprendizaje.
La herramienta para lograr esta habilidad es denominada metacognición[17] (literalmente, el
entendimiento sobre el mismo entendimiento) que ha sido definida como la habilidad de una
persona de predecir su rendimiento en una tarea, poder monitorear sus niveles actuales de maestría
y entendimiento, y seguir estrategias para mejorarlos, mediante planificación, predicción,
retroalimentación , reflexión y validación constantes[13].
El formador actúa en este contexto frente a sus aprendices a través del denominado soporte
instruccional1
, siguiendo esta ruta:
• A partir de los conocimientos previos de sus aprendices,
• Provee un soporte, si bien no necesariamente muy amplio, que sirva como una base sólida
de explicación y práctica de conceptos y destrezas fundamentales al aprendizaje esperado
(el soporte instruccional), el que está compuesto de recursos, desafíos motivadores, guías
y plantillas y apoyo para la metacognición.
• El soporte es retirado gradualmente por el formador a medida que sus aprendices van
adquiriendo autonomía en sus estrategias de aprendizaje a través de la práctica y del uso
de herramientas metacognitivas.
1.2.3 El constructivismo social, la teoría del aprendizaje situado y el modelo
pedagógico de Mentoría Cognitiva2
El constructivismo ha tenido dos enfoques, uno liderado por los planteamientos de Jean Piaget,
denominado constructivismo psicológico, el que está centrado en el aprendiz individual y su
relación con un formador siguiendo los esquemas de interacción planteados en los puntos
anteriores, y el inspirado por los planteamientos de Lev Vigotsky, llamado constructivismo social,
en donde el aprendizaje se entiende como inherentemente situado, es decir, está ligado
1 Traducción del inglés “instructional scaffolding”, literalmente “andamio instruccional”.
2
Del inglés “Cognitive apprenticeship”. La traducción literal de “apprenticeship” es “aprendizaje”, pero hay que notar que la acepción
común del término castellano falla en recoger la relación maestro-aprendiz subyacente en el vocablo inglés
fuertemente al entorno sociocultural. El aprendizaje se produce entonces a través de la relación con
una comunidad de aprendices, donde es relevante el contexto físico del aprendizaje y la interacción
con los pares. Ambas visiones no son contrapuestas, sino dos partes de un mismo sistema, tal como
expresa lo resume Driscoll[61]: “El conocimiento es construido por los aprendices a medida que
intentar generar significado de su experiencias”.
Basado en el constructivismo social, la antropóloga Jean Lave propuso una teoría pedagógica
denominada aprendizaje situado, la cual plantea que el aprendizaje está naturalmente ligado a
actividades auténticas, contexto y cultura [32]. Es decir, el “saber qué” no puede ni debe separarse
del “saber cómo”. Como ejemplo de lo anterior, es más difícil aprender un idioma desde actividades
antinaturales como leer un diccionario, que sumergiéndose en una comunidad de personas que ya
hablen dicho idioma. Esta mirada critica a la educación formal imperante indicando que ésta tiende
a abstraer el aprendizaje, segregando los conceptos de los contextos naturales de aplicación. Sin
embargo, durante la mayor parte de la historia de la humanidad, este no ha sido el caso. Las
personas suelen adquirir mucho de su aprendizaje en un modelo similar al de “maestro-aprendiz”,
común en los talleres de oficios, y mediante los cuales, entre otras cosas, un niño aprende a hablar,
un artista aprende su oficio, o los profesionales aprenden los detalles de su oficio una vez que han
salido de la universidad. Brown, Collins, y Duguid plantean una comparación entre el aprendizaje de
personas comunes, estudiantes y practicantes [14]tal como se aprecia en la Tabla 1:
Personas comunes Estudiantes Practicantes (Aprendices)
Razonan con: Historias casuales Leyes Modelos casuales
actúan en: Situaciones Símbolos (conceptos) Situaciones conceptuales
solucionan: Problemas y dilemas
emergentes
Problemas bien
definidos
Problemas definidos
vagamente
producen: Significado negociado, y
entendimiento construido
socialmente
Significados fijos, y
conceptos inmutables
Significado negociado, y
entendimiento construido
socialmente
Tabla 1: Comparación entre el aprendizaje de personas comunes y estudiantes
Como es posible observar, existe una gran similitud entre las actividades de un practicante y una
persona común. Ambas tienen actividades auténticas situadas en las culturas en la que trabajan,
dentro de las cuáles negocian significados y construyen entendimiento. Por su parte, los estudiantes
son conminados a razonar sobre reglas y conceptos definidos por otros, actuar sobre sistemas y
símbolos aceptados y resolver problemas bien definidos.
En el contexto de un taller de oficios tradicional, el maestro presenta a sus aprendices cómo realizar
una tarea desafiante, muchas veces verbalizando y demostrando cada uno de los pasos involucrados
en ella, observa cómo el aprendiz realiza partes de la tarea, y luego va paulatinamente entregando
más responsabilidad hasta que el aprendiz es suficientemente autónomo para realizar el solo la
tarea, lo que rememora el modelo de soporte instruccional presentado anteriormente. Sin
embargo, hay que notar que mucho del aprendizaje se produce mientras los aprendices se observan
y dialogan entre sí mientras realizan sus labores. Este modelo se produce en un entorno
denominado por Jean Lave cultura de práctica, la cual está compuesta además por valores y
creencias comunes.
Si se desea llevar este modelo a una sala de clases, nos encontraremos con desafíos particulares los
cuales presentamos en la Tabla 2:
Contexto del Taller de Oficios Contexto de la Sala de Clases
Visibilidad del
aprendizaje
Simple, debido a que la tarea es
observable en la construcción del
producto
El profesor debe hacer visible su
razonamiento.
Surgimiento de
tareas
Naturalmente, por requerimientos de
construcción de productos tangibles
El profesor debe enseñar materias del
currículum (matemáticas, ciencias,
lenguaje, etc.), muchas veces divorciadas
de los que los niños y adultos hacen en sus
vidas. El desafío es contextualizar el
conocimiento en contextos significativos
(auténticos) para los alumnos.
Habilidades a
practicar
Inherentes y restringidas al oficio.
(Ejemplo: un aprendiz de sastre debe
aprender a medir y cortar tela, y no a
cortar piezas de roca o madera, como
lo hace un escultor)
Los alumnos deben transferir sus
aprendizajes a otros contextos. El
profesor debe presentar un conjunto de
tareas en contextos distintos, y luego
apoyar la reflexión acerca de los
elementos comunes entre ellos.
Tabla 2: Desafíos derivados de llevar el modelo del taller de oficios a la sala de clases
Estos desafíos dan pie a un modelo pedagógico denominado Mentoría Cognitiva[14], cuyos pasos
son explicados en la Ilustración 1:
Ilustración 1: Flujo de pasos del modelo pedagógico de Mentoría Cognitiva
Exploración
Metacognición
Práctica Guiada (Coaching)
Retirar paulatinamente el
apoyo
Recopilación Estrategias Expertas
Considerar las estrategias que un experto
aplicaría en una tarea.
Diseño andamios instruccionales
Diseñar desafíos que, actuando como
andamios instruccionales, motivarán a los
aprendices a aplicar las estrategias. Estas
actividades estarán situadas u orientadas a
resultados relevantes.
Modelado de estrategias
Modelar las estrategias a sus alumnos a
través de la resolución del desafío
Articulación
Verbalizar los razonamientos y métodos usados
para resolver el desafío, (metacognición)
ofrecer retroalimentación y consejo
experto
Profesor Aprendices
Motivación
Motivar en sus alumnos la
metacognición
Reflexión
Reflexionar y aprender de las estrategias usadas
por sus pares y por el profesor.
Aplicar estrategias a nuevos
problemas.
practicar habilidad resolviendo el
desafío
MENTORÍA COGNITIVA
Flujo del modelo pedagógico
1.3 Referencias y Bibliografía
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El estado del arte de la ciencia del aprendizaje para la Agilidad

  • 1. EL ESTADO DEL ARTE DE LA CIENCIA DEL APRENDIZAJE PARA EL DESARROLLO DE SOFTWARE Y LA MENTORÍA COGNITIVA Agustín Villena Moya agustin.villena@gmail.com 2008 La incertidumbre es parte de la naturaleza del desarrollo de software, lo cual ciertamente impacta tanto la formación cómo la labor diaria de quienes realizan esta labor: los ingenieros de software. Para poder profundizar en este tema, se introducirán algunos descubrimientos realizados en el área de las ciencias de la educación, que servirán a su vez como base para analizar el problema de la incertidumbre como parte natural del desarrollo de software. 1.1 Los antecedentes de la ciencia del aprendizaje El estudio de la mente humana mediante métodos científicos surge a fines del siglo 19, tomando el lugar que anteriormente había sido ocupado por la teología y la filosofía[19]. Uno de los pioneros en esta nueva ciencia denominada “psicología” fue el estudioso alemán Wilhelm Wundt quien, junto a su equipo, trató de poner la conciencia humana bajo análisis principalmente mediante pedir a sus sujetos de estudio que reflexionasen acerca de sus propios proceso de pensamiento mediante la introspección [18]. Al comienzo del siglo XX surge una respuesta denominada conductismo que critica al modelo anterior debido a la subjetividad inherente de la introspección, y abogando por un estudio restringido a observar conductas observables y los estímulos que la provocan. De esta manera los conductistas concibieron el aprendizaje como un proceso interno de formación de relaciones entre estímulos y respuestas. En esta mirada, el aprendizaje aparenta estar motivado por necesidades internas como el hambre, o por fuerzas externas como recompensas o castigos, tal como planteaba Edward L. Thorndike en 1913[19].. Fruto de esta mirada es la enseñanza orientada al aprendizaje memorístico, en el que el aprendiz orienta su labor al estudio, memorización y repetición de conceptos, siendo esta última una evidencia observable de aprendizaje considerada como suficiente por el conductismo. De más está decir que este modelo pedagógico todavía influencia mucha de la práctica educativa actual. Una limitación del conductismo es que el foco en la conducta observable hace difícil estudiar fenómenos de importancia fundamental para el aprendizaje tales como el entendimiento, el razonamiento y el pensamiento. Es así que surge el denominado neo-conductismo, que se permite formular hipótesis acerca de los “estados mentales” que explican las conductas observadas, como el planteado por Clark Hull en 1943[19]. A fines de los 1950, se hizo evidente la complejidad del entendimiento humano, lo que dio origen a un nuevo campo de estudio, la ciencia del aprendizaje (también denominada ciencia cognitiva), que enfrenta de manera multidisciplinaria el aprendizaje incorporando elementos antropológicos, filosóficos, y sociológicos, entre otros.
  • 2. El desarrollo de nuevas herramientas experimentales, como el análisis cualitativo riguroso, ha permitido que el estudio del funcionamiento de la mente humana pueda ser efectivamente estudiado más allá de las conjeturas hipotéticas. 1.2 La ciencia del aprendizaje: aprender con entendimiento El principal énfasis de la ciencia del aprendizaje es el aprender con entendimiento, Por esto, veremos cómo entender el proceso de aprendizaje mediante una teoría de la cognición, y cómo aprovechar este nuevo conocimiento al enseñar para lograr una efectiva mejora en los aprendizajes obtenidos. De esta manera se estará atacando una reconocida falencia de los ambientes de educación formal, que históricamente han sido mejores para seleccionar alumnos que para formarlos [8]. 1.2.1 La visión constructivista del proceso de aprendizaje La ciencia cognitiva no niega la importancia que el conocimiento de hechos tiene para lograr el entendimiento. Sin embargo hay una gran diferencia entre conocer una gran cantidad de hechos desconectados, y el denominado “conocimiento útil”, que servirá de base a para discriminar cuando el conocimiento es aplicable o no a ciertos contextos, y transferir lo conocido a nuevos contextos [46][18]. Es así que el conocimiento de un experto suele estar organizado y conectado en torno a principios importantes, a diferencia del novicio que suele organizar su conocimiento en base a conceptos superficiales. Por ejemplo, y contextualizando en el tema de esta tesis, donde un novicio entenderá superficialmente la práctica de XP “40 horas de trabajo a la semana” como algo solamente aplicable a proyectos con dedicación de jornada completa, y por ende, no podrán transferir este concepto por ejemplo, a un curso sobre XP; en cambio un experto la entenderá dicha práctica como “planificar un tiempo de dedicación al proyecto, y respetarlo, gestionando la carga de trabajo de tal manera que este tiempo sea respetado, y sólo excepcionalmente, excedido. Todo esto buscando generar una productividad sostenida en el equipo”. Pero, ¿cómo sucede el aprendizaje? De los estudios de Jean Piaget y Lev Vigotsky[19][62], entre otros, se ha conceptualizado a las personas como agentes orientados a objetivos que activamente buscan información, trayendo con ellas un conjunto de conocimientos previos (creencias, habilidades, recuerdos, etc.), los que influencian significativamente qué y cómo captarán y organizarán la nueva información a obtener [18]. Es decir, las personas usarán sus conocimientos previos como base para construir los nuevos, y a su vez re-organizar lo anteriormente aprendido (re-construir). Esta mirada ha dado origen a la teoría del aprendizaje denominada constructivismo. Es importante, eso sí, hacer notar que los nuevos aprendizajes desarrollados pueden o no ser ciertos. Por ejemplo, un estudio de Vosniadou y Brewer de 1989[19]. mostró cómo niños pequeños que creían que la tierra era plana, al comentárseles que era redonda, asumían entonces que la forma era de tortilla, y no una esfera, dado que según su modelo mental previo, que les permitía entender cómo era posible que ellos pudiesen caminar sobre la superficie de la tierra, lo más asimilable era a una forma de tortilla, pero no a una forma esférica como las que ellos conocen (una pelota, por ejemplo[55]. Un elemento adicional fue aportado por Vigotsky, al conceptualizar la llamada “Zona Proximal de Desarrollo” (ZPD)[62] de los aprendices, que indica que existe un conjunto de aprendizajes que es posible que un aprendiz pueda lograr a partir de sus conocimientos previos. Por ejemplo, un niño que no tenga noción de que vive en un planeta “Tierra”, no estará preparado para apropiarse del conocimiento de que ésta es redonda, ni siquiera con el error de entendimiento antes presentado.
  • 3. De lo anterior se desprende que uno de los roles fundamentales de un formador es poner atención a los conocimientos previos de sus aprendices, definir qué aprendizajes están en la ZPD de ellos, y luego de la actividad educativa revisar comprensiones incompletas y creencias falsas. El no realizar lo anterior puede implicar que los aprendices no aprendan, o, si lo hacen, vuelvan a sus concepciones anteriores al poco tiempo. Un error de interpretación común del constructivismo es que los formadores nunca deben indicar a sus alumnos qué aprender, sino que los aprendices siempre deben construir sus aprendizajes ellos mismos. Esta tendencia, llamada por algunos “aprendizaje natural”, confunde una teoría de aprendizaje con una teoría pedagógica, debido a que los aprendices siempre construirán sus aprendizajes sin importar si estos son motivados por un formador o por el medio. 1.2.2 Hacia un aprendizaje activo mediante la metacognición y el soporte instruccional Dado que el entendimiento es tan importante para el aprendizaje, la ciencia cognitiva plantea la importancia de que las personas adquieran la habilidad de reconocer cuándo están realmente entendiendo, y cuando necesitan más información, es decir, tomar control activo de su propio aprendizaje. La herramienta para lograr esta habilidad es denominada metacognición[17] (literalmente, el entendimiento sobre el mismo entendimiento) que ha sido definida como la habilidad de una persona de predecir su rendimiento en una tarea, poder monitorear sus niveles actuales de maestría y entendimiento, y seguir estrategias para mejorarlos, mediante planificación, predicción, retroalimentación , reflexión y validación constantes[13]. El formador actúa en este contexto frente a sus aprendices a través del denominado soporte instruccional1 , siguiendo esta ruta: • A partir de los conocimientos previos de sus aprendices, • Provee un soporte, si bien no necesariamente muy amplio, que sirva como una base sólida de explicación y práctica de conceptos y destrezas fundamentales al aprendizaje esperado (el soporte instruccional), el que está compuesto de recursos, desafíos motivadores, guías y plantillas y apoyo para la metacognición. • El soporte es retirado gradualmente por el formador a medida que sus aprendices van adquiriendo autonomía en sus estrategias de aprendizaje a través de la práctica y del uso de herramientas metacognitivas. 1.2.3 El constructivismo social, la teoría del aprendizaje situado y el modelo pedagógico de Mentoría Cognitiva2 El constructivismo ha tenido dos enfoques, uno liderado por los planteamientos de Jean Piaget, denominado constructivismo psicológico, el que está centrado en el aprendiz individual y su relación con un formador siguiendo los esquemas de interacción planteados en los puntos anteriores, y el inspirado por los planteamientos de Lev Vigotsky, llamado constructivismo social, en donde el aprendizaje se entiende como inherentemente situado, es decir, está ligado 1 Traducción del inglés “instructional scaffolding”, literalmente “andamio instruccional”. 2 Del inglés “Cognitive apprenticeship”. La traducción literal de “apprenticeship” es “aprendizaje”, pero hay que notar que la acepción común del término castellano falla en recoger la relación maestro-aprendiz subyacente en el vocablo inglés
  • 4. fuertemente al entorno sociocultural. El aprendizaje se produce entonces a través de la relación con una comunidad de aprendices, donde es relevante el contexto físico del aprendizaje y la interacción con los pares. Ambas visiones no son contrapuestas, sino dos partes de un mismo sistema, tal como expresa lo resume Driscoll[61]: “El conocimiento es construido por los aprendices a medida que intentar generar significado de su experiencias”. Basado en el constructivismo social, la antropóloga Jean Lave propuso una teoría pedagógica denominada aprendizaje situado, la cual plantea que el aprendizaje está naturalmente ligado a actividades auténticas, contexto y cultura [32]. Es decir, el “saber qué” no puede ni debe separarse del “saber cómo”. Como ejemplo de lo anterior, es más difícil aprender un idioma desde actividades antinaturales como leer un diccionario, que sumergiéndose en una comunidad de personas que ya hablen dicho idioma. Esta mirada critica a la educación formal imperante indicando que ésta tiende a abstraer el aprendizaje, segregando los conceptos de los contextos naturales de aplicación. Sin embargo, durante la mayor parte de la historia de la humanidad, este no ha sido el caso. Las personas suelen adquirir mucho de su aprendizaje en un modelo similar al de “maestro-aprendiz”, común en los talleres de oficios, y mediante los cuales, entre otras cosas, un niño aprende a hablar, un artista aprende su oficio, o los profesionales aprenden los detalles de su oficio una vez que han salido de la universidad. Brown, Collins, y Duguid plantean una comparación entre el aprendizaje de personas comunes, estudiantes y practicantes [14]tal como se aprecia en la Tabla 1: Personas comunes Estudiantes Practicantes (Aprendices) Razonan con: Historias casuales Leyes Modelos casuales actúan en: Situaciones Símbolos (conceptos) Situaciones conceptuales solucionan: Problemas y dilemas emergentes Problemas bien definidos Problemas definidos vagamente producen: Significado negociado, y entendimiento construido socialmente Significados fijos, y conceptos inmutables Significado negociado, y entendimiento construido socialmente Tabla 1: Comparación entre el aprendizaje de personas comunes y estudiantes Como es posible observar, existe una gran similitud entre las actividades de un practicante y una persona común. Ambas tienen actividades auténticas situadas en las culturas en la que trabajan, dentro de las cuáles negocian significados y construyen entendimiento. Por su parte, los estudiantes son conminados a razonar sobre reglas y conceptos definidos por otros, actuar sobre sistemas y símbolos aceptados y resolver problemas bien definidos. En el contexto de un taller de oficios tradicional, el maestro presenta a sus aprendices cómo realizar una tarea desafiante, muchas veces verbalizando y demostrando cada uno de los pasos involucrados en ella, observa cómo el aprendiz realiza partes de la tarea, y luego va paulatinamente entregando más responsabilidad hasta que el aprendiz es suficientemente autónomo para realizar el solo la tarea, lo que rememora el modelo de soporte instruccional presentado anteriormente. Sin embargo, hay que notar que mucho del aprendizaje se produce mientras los aprendices se observan y dialogan entre sí mientras realizan sus labores. Este modelo se produce en un entorno denominado por Jean Lave cultura de práctica, la cual está compuesta además por valores y creencias comunes. Si se desea llevar este modelo a una sala de clases, nos encontraremos con desafíos particulares los cuales presentamos en la Tabla 2:
  • 5. Contexto del Taller de Oficios Contexto de la Sala de Clases Visibilidad del aprendizaje Simple, debido a que la tarea es observable en la construcción del producto El profesor debe hacer visible su razonamiento. Surgimiento de tareas Naturalmente, por requerimientos de construcción de productos tangibles El profesor debe enseñar materias del currículum (matemáticas, ciencias, lenguaje, etc.), muchas veces divorciadas de los que los niños y adultos hacen en sus vidas. El desafío es contextualizar el conocimiento en contextos significativos (auténticos) para los alumnos. Habilidades a practicar Inherentes y restringidas al oficio. (Ejemplo: un aprendiz de sastre debe aprender a medir y cortar tela, y no a cortar piezas de roca o madera, como lo hace un escultor) Los alumnos deben transferir sus aprendizajes a otros contextos. El profesor debe presentar un conjunto de tareas en contextos distintos, y luego apoyar la reflexión acerca de los elementos comunes entre ellos. Tabla 2: Desafíos derivados de llevar el modelo del taller de oficios a la sala de clases Estos desafíos dan pie a un modelo pedagógico denominado Mentoría Cognitiva[14], cuyos pasos son explicados en la Ilustración 1:
  • 6. Ilustración 1: Flujo de pasos del modelo pedagógico de Mentoría Cognitiva Exploración Metacognición Práctica Guiada (Coaching) Retirar paulatinamente el apoyo Recopilación Estrategias Expertas Considerar las estrategias que un experto aplicaría en una tarea. Diseño andamios instruccionales Diseñar desafíos que, actuando como andamios instruccionales, motivarán a los aprendices a aplicar las estrategias. Estas actividades estarán situadas u orientadas a resultados relevantes. Modelado de estrategias Modelar las estrategias a sus alumnos a través de la resolución del desafío Articulación Verbalizar los razonamientos y métodos usados para resolver el desafío, (metacognición) ofrecer retroalimentación y consejo experto Profesor Aprendices Motivación Motivar en sus alumnos la metacognición Reflexión Reflexionar y aprender de las estrategias usadas por sus pares y por el profesor. Aplicar estrategias a nuevos problemas. practicar habilidad resolviendo el desafío MENTORÍA COGNITIVA Flujo del modelo pedagógico
  • 7. 1.3 Referencias y Bibliografía [1] Anderson, J. R., Cornrad, F., & Corbett, A., “Skill acquisition and the LISP Tutor,” Cognitive Science, 13, 1989, pp. 467- 505. [2] Anderson, L.W., & Krathwohl, D.R. (Eds.) (2001). “A taxonomy of learning, teaching, and assessment: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives.” New York: Longman. [3] Astrachan, O. ; Duvall, R ; Wallingford, E.; “Bringing Extreme Programming to the Classroom” Proceedings of XP Universe Conference’01, 2001. [4] Auer, Ken; Miller, Roy, “Extreme Programming Applied: Playing to Win” Addison-Wesley Professional; 1st edition, October 1, 2001. [5] Beck, Kent y Andres, Cynthia, “Extreme Programming Explained” Addison-Wesley Professional, 2nd. edition 2004. [6] Beck, Kent, “Extreme Programming Explained”, Addison-Wesley Professional, 1st Edition, 1999. [7] Beck, K., Fowler, M, “Planning Extreme Programming”, Addison-Wesley Professional, 1st edition, 2000. [8] Bergin, J., Caristi, J., Dubinsky, Y., Hazzan, O., Williams, L. “Teaching software development methods: the case of extreme programming”, Proceedings of the 35th SIGCSE technical symposium on Computer science education [9] Bloom, B.S. 1964 “Stability and Change in Human Characteristics”. New York: Wiley. Bransford, J.D., and B.S. Stein [10] P. Becker-Pechau, H. Breitling, M. Lippert, A. Schmolitzky, “Teaching Team Work: An Extreme Week for First-Year Programmers, in Proceedings of XP2003”, LNCS 2675, pp. 386 – 393, Genova, Italia,Mayo 2003.. [11] Boehm, B. “A spiral model of software development and enhancement”. IEEE Computer, 21(5) 61-72, 1986. [12] Brooks, Fred. “No silver bullet: Essence and Accidents of Software Engineering”, Computer, Vol. 20, Nº 4 (April 1987): 10-19 [13] Brown, A. L. “The development of memory: Knowing, knowing about knowing, and knowing how to know”. In Advances in Child Development and Behavior (Vol. 10), H.W. Reese, ed. New York: Academic Press, 1975. [14] Collins, A., Brown, J. S., & Newman, S. E. “Cognitive apprenticeship: Teaching the crafts of reading, writing, and mathematics”. In L. B. Resnick, (Ed.), Knowing, learning, and instruction: Essays in honor of Robert Glaser. Hillsdale, NJ, USA: Lawrence Erlbaum Associates, 453-494, 1989. [15] Conn, Samuel, “A New Teaching Paradigm in Information Systems Education: An Investigation and Report on the Origins, Significance, and Efficacy of the Agile Development Movement“, Information Systems Education Journal, Volume 2, Number 15, February 11, 2004. [16] Cowan, Nelson. “The Magical Number 4 in Short-term Memory: A Reconsideration of Mental Storage Capacity”. Behavioral and Brain Sciences 24, 2001 [17] Davidson, J. E., Deuser, R. & Sternberg, R. J., “The Role of Metacognition in Problem Solving,” J. Metcalfe & A. P. Shimamura (eds.), Metacognition: knowing about knowing. Cambridge, MA: MIT Press, 1994, pp. 207-226. [18] deGroot, A.D. 1965 “Thought and Choice in Chess”. The Hague, the Netherlands: Mouton [19] Donovan, M. Suzanne; Bransford, John D.; Pellegrino, James W. “How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School” Expanded edition Washington: National Academies Press, 2003. [20] M. R. Endsley. “Situation awareness and workload: Flip sides of the same coin”. Technical report, Department of Aviation, The Ohio State University, 1993. [21] Hedin, G., Bendix, L., Magnusson, B., “Introducing Software Engineering by means of Extreme Programming” Proceedings of the 25th International Conference on Software Engineering, pp. 586- 593, 2003 [22] Hedin, G., Bendix, L., Magnusson, B., “Teaching Software Development using Extreme Programming” en el “Book of Scandinavian Pedagogy of Programming Network” en http://www.spop.dk/chap-v3/SPOP-Lund-051104.pdf [23] IEEE Computer Society. “Customer Satisfaction Action Plan”. Customer Satisfaction Action Plan Group, and Software Engineering Standards Committee of the IEEE Computer Society. http://computer.org/standards/sesc/cspg/plan.htm, February 1999. [24] M. Jazayeri, “Education of a Software Engineer”, Keynote presentation at ASE 2004, Linz, Austria, 2004.
  • 8. [25] Jacobson, Ivan, “A Resounding "Yes!" to Agile Processes -- But Also to the "Next Big Thing", http://www- 128.ibm.com/developerworks/rational/library/2814.html [26] Johnson, D., Caristi, J. “Extreme Programming and the Software Design Course”, Proceedings of XP Universe, 2001. [27] Johnson , Jim, “ROI, It’s your job”, Proceedings of XP2002 Conference, Sardinia, Italia, 2002. [28] Karlstrom, Daniel, “Introducing Extreme Programming An Experience Report”, Proceedings of XP2002, Sardinia, Italia, 2002. [29] Larmar, Craig y Basili, Victor. “Iterative and Incremental Development: A Brief History”, IEEE Computer, June 2003 (Vol. 36, No. 6) pp. 47-56 [30] Lappo, Peter, “No Pain, No XP Observations on Teaching and Mentoring Extreme Programming to University Students”, Proceedings of XP 2002, Sardinia, Italia, 2002. [31] Larman, Craig. “Agile and Iterative Development: A Manager's Guide”, Addison-Wesley Professional, 1st edition, 2003. [32] Lave, J., “Cognition in Practice: Mind, Mathematics and Culture in Everyday Life (Learning in Doing S.)”, Cambridge University Press, July 29, 1988. [33] Lund, M. and Zapata, S. “Proposal to Measure Software Customer Satisfaction”. Proceedings Argentine Symposium on Software Engineering. Argentina, 2000. [34] Martin , James, “Rapid Application Development”, Macmillan Coll Div, 1991 [35] Manns, Mary Lynn; Rising Lynda, “Leading Fearless Change: Introducing Agile Approaches and Other New Ideas Into Your Organization”, Proceedings of XP 2004, pp. 210, Garmisch-Partenkirchen, Germany, 2004. [36] Maturana, H. y Varela, F. “El árbol del conocimiento”. Madrid: Debate, 1990. [37] Miller, G.A.” The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information”. Psychological Review, 63, 81-97, 1956. [38] Müller, M., Link, J. , Sand, R., Malpohl, G. “Extreme Programming in Curriculum: Experiences from Academia and Industry”, Proceedings of XP 2004, pp. 294-302, Garmisch-Partenkirchen, Germany, 2004. [39] M. Müller, W. Tichy, “Case study: extreme programming in a university environment”, Proceedings of ICSE 2001, pp. 537-544, Toronto, Ontario, Canada, May 2001. [40] Uttam Narsu, Liz Barnett, “Lessons Learned Practicing Agile Development”, Giga Group Research, 2002 [41] M. Paulk, B. Curtis, M. Chrissis y C. Weber, “Capability Maturity Model for Software (Version 1.1)”, Technical Report, CMU/SEI-93-TR-024. [42] Pirolli, P. & Recker, M., “Learning Strategies and Transfer in the Domain of Programming,” Cognition and Instruction, 12, 1994. [43] Mary y Tom Poppendieck, “Lean Software Development: An Agile Toolkit for Software Development Managers”, Addison-Wesley, 2003. [44] Royce, W.W, “Managing the development of large system processes”, Proceeding of IEEE WESON, 1970. [45] Jean-Guy Schneider, Lorraine Johnston, “eXtreme Programming at universities: an educational perspective”. ICSE 2003, pp: 594 – 599, Portland, Oregon, USA. [46] Simon, H.A., and W.G. Chase 1973 Skill in chess. American Scientist 61:394-403. [47] Shukla, A. Williams, L. “Adapting Extreme Programming For A Core Software Engineering Course”, Proceedings of the 15th Conference on Software Engineering Education and Training, Covington, KY, USA, pp. 184 – 191, 2002. [48] The Standish Group, CHAOS Report, 2002. [49] Software Engineering Education Knowledge, disponible en http://sites.computer.org/ccse/SE2004Volume.pdf [50] Steinberg, Daniel H. “The effect of unit tests on entry points, coupling and cohesion in an introductory Java programming course”, Proceedings of XP Universe Conference’01, 2001. [51] Stephens, Matt; Rosenberg , Doug: “Extreme Programming Refactored: The Case Against XP”, APress, 2003.
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