El valor añadido de la innovación: de la valoración cualitativa a la comparación cuantitativa (ODITE 2017-2020)

Autora: Dra. Neus Lorenzo

RESUMEN

El Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital, ODITE, publica un anuario que analiza las tendencias anuales en los procesos de innovación y de incorporación tecnológica al sistema educativo, a partir de una clasificación de eje temporal (tendencias en perspectiva, en desarrollo y en aplicación práctica). Este artículo estudia el periodo 2017-2020 en contraste con el del presente año, y propone una valoración ponderada para las tendencias analizadas, en función de una tipología propia de la Teoría del Juego, que enfatiza su relevancia según sean innovaciones tecnológicas (componentes), metodologías y estrategias de cambio (mecánicas) o relaciones de socialización transformadoras (dinámicas).
El estudio pone en valor la riqueza del anuario del ODITE en su valoración cualitativa, y propone experimentar una propuesta de ponderación cuantitativa para pasar de las reflexiones de calidad (qualia) al dato numérico que permite un cálculo operable (quantum), para concluir que la introducción de este modelo mixto puede ampliar las posibilidades de seguimiento de una tendencia, identificar el tiempo medio de su implantación, y comparar los procesos seguidos en cada caso.
En resumen, este informe abre un camino para identificar las tendencias de mayor impacto y valor innovador, y conocer un poco mejor el comportamiento de los sistemas educativos ante la transformación digital del mundo actual.

Figura 1-a. Comparación anual de tendencias seleccionadas y analizadas por ODITE (2017 – 2022)

Figura 1-b. Cuadro comparativo del porcentaje de tendencias analizadas por ODITE entre 2017 y 2022 en cada una de las etapas de la innovación: en perspectiva, en desarrollo, en aplicación.

Determinar los diferentes estadios de la metodología y de la tecnología educativa no es fácil. Establecer una valoración de su impacto en educación, aunque sea aproximado, es aún más complejo. Centrándonos en la parte tecnológica, aplicando una mirada retrospectiva, la expresión tecnología educativa se ha utilizado para hacer alusión a la utilización de dispositivos electrónicos, software, herramientas multimedia, internet y otros aparatos digitales, que pueden facilitar el aprendizaje. En la actualidad, en cambio, entendemos la tecnología educativa con un concepto mucho más amplio que abarca todos aquellos medios y estrategias de aprendizaje y enseñanza que utilizan la tecnología para mejorar la calidad de los procesos de educación. Esto incluye diferentes artefactos físicos, virtuales y conceptuales que han generado un ecosistema tecnológico, metodológico y organizativo en expansión, con el potencial de mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje y transformar la educación. ¿Cuál es la función de crecimiento de la innovación, y qué ecuación permite calcular su valor e impacto en educación?

Por ahora no existe un estudio ampliamente reconocido sobre este punto. Algunas posibles medidas del impacto de la innovación, los resultados lineales y comparativos se centran en pruebas objetivables del alumnado (PISA, TIMSS, etc). Con una visión social más amplia y colectiva, otras medidas de mesura del impacto de la innovación pueden incluir los cambios en la productividad docente (metodologías más efectivas), el crecimiento profesional (desarrollo docente hacia medidas más éticas e inclusivas), el bienestar del alumnado y su sostenibilidad educativa (la continuidad de estudios a lo largo de la vida) y el bienestar social en la comunidad educativa o mejor clima de centro. La ecuación específica utilizada para medir el impacto de la innovación dependerá de la medida de impacto específica que se esté utilizando y de los datos disponibles para estimar dicha ecuación. 

En general, la investigación empírica sobre el impacto de la innovación utiliza una variedad de métodos estadísticos y econométricos para estimar la relación entre diferentes medidas de la innovación y diferentes medidas de impacto. Esto podría implicar la estimación de una relación lineal o no lineal, utilizando diferentes formas funcionales e incluyendo diversas variables de control. Es este artículo nos proponemos generar un modelo de cálculo que permita identificar las tendencias innovadoras en distintos estadios, asignar un valor ponderado a cada tendencia en función de su presencia y aplicación en el aula, y determinar su impacto en función de la dinámica metodológica que aporta al centro y del cambio social y transformador que pueda llegar a generar. Para realizar este estudio se han utilizado las tendencias seleccionadas y analizadas en cada anuario del ODITE entre 2017 y 2020.

Figura 2-a. Cuadro comparativo del valor ponderado de tendencias seleccionadas y analizadas por ODITE entre 2017 y 2022 aplicando una función lineal: [a_n = a_1 x 2^(n-1)] en la que a_n es 1

Figura 2-b. Cuadro comparativo: tendencias analizadas, valor ponderado, valor añadido y porcentaje del valor ponderado de las tendencias seleccionadas y analizadas por ODITE entre 2017 y 2022 

Este cuadro vuelve a poner de manifiesto el papel de la pandemia en la ampliación de las tendencias innovadoras en educación (año 2020), y la correlación que se detecta entre el aumento del valor añadido correspondiente. Con este planteamiento experimental proponemos aquí una primera perspectiva cuantitativa del anuario del ODITE, con una ponderación que pone en valor criterios muy concretos, asociados a la aplicación práctica de las tendencias innovadoras 

Figura 3-a. Comparativa global de los valores de innovación en doble ponderación para el conjunto de tendencias (2017-2022).

Figura 3-b. Comparativa de los valores de innovación en doble ponderación para el conjunto en función de la presencia en el aula (2017-2022).

Figura 3-c. Comparativa anual (2017-2020) de los datos-valor de las tendencias analizadas por ODITE, y valor añadido de las clasificadas según la tipología de Hunter & Werbach (2012), suponiendo que cada tipología dobla el impacto de la anterior, con un valor ponderado (En  a_n = a_1 x 2^(n-1),  si a_n es 1).

La ponderación cualitativa del valor añadido se propone a efectos de visualización comparativa. A pesar de ser aquí una ponderación experimental, la cuantificación permite detectar el impacto amplificado de las tecnologías, su uso y su consolidación en los distintos momentos de su adopción en el aula. En cualquier caso, la hipótesis queda abierta a futuras validaciones ex-ante, durante o ex-post con herramientas diversas. Con esta propuesta de ponderación, el ODITE detecta y propone que:

1. Las distintas tendencias de los diferentes anuarios ODITE analizados entre 2017 y 2022 aportan un valor de innovación evidente y progresivo en sus tres estadios de evolución en perspectiva, en desarrollo y en aplicación práctica en el aula. 
2. Ponderar los tres estadios evolutivos de una tendencia pueden proporcionar una visión comparativa de la incorporación de la innovación en los centros escolares
3. Clasificar las tendencias en función de su tipología (componentes o herramientas; mecánicas o estrategias de gestión; dinámicas o mejora educativa y social).
4. Añadir una segunda ponderación por tipologías sobre la ponderación inicial permite apreciar con mayor relevancia los procesos de innovación, y su valor añadido. Recursos tecnológicos sumados en el marco de la innovación (componentes) constituyen una aportación de valor ponderado que puede doblar su eficacia con las estrategias y metodologías adecuadas (mecánicas), y volverla a doblar cuando se crean climas relacionales en la cultura digital que favorecen una socialización transformadora (dinámicas). [Figura 4]

Figura 4. Tecnologías educativas analizadas por ODITE entre 2017 y 2020, y su ponderación comparada

El seguimiento lineal de cada una de las tendencias analizadas también puede estudiarse desde el eje evolutivo, para determinar el tiempo de implantación o de descarte de las tecnologías emergentes. A modo de ejemplo, el aprendizaje personalizado era emergente en 2017, en desarrollo en 2018 y en aplicación en el 2019, pero sufrió una regresión en el 2020 en pleno COVID. Cuantificando el valor simple y ponderado de las tendencias en distintos momentos, descubrimos situaciones comparativas interesantes. Algunas tendencias analizadas en este anuario de 2022 han seguido distintos momentos de adopción en el ecosistema educativo y de adaptación a la realidad del aula. Así podemos asignar un valor a las tendencias que se han seleccionado en el 2022 para la aplicación práctica en una ponderación simple (en perspectiva= f(t) x1, en desarrollo f(t)=tx2, y en aplicación en el aula  f(t)=tx2, x4), y  obtenemos  un cuadro sobre el itinerario de aplicación en el aula de las tendencias seleccionadas (Figura 5)

Figura 5.- Cuadro de valores ponderados de las tendencias “en aplicación“en 2022, y seguimiento de su presencia en educación desde 2017. (Fuente; Anuarios ODITE 2017-2022).

Figura -6: Cuadro de estudio de tendencias en aplicación (2023) y su itinerario de adopción o adaptación al aula, expresada mediante una ponderación simple acumulativa: en aplicación f(t)=4*t, den desarrollo f(t)=2*t, y en perspectiva f(t)=1*t. El valor total implica una presencia más constante, en un estadio de aplicación práctica más permanente en el aula (compárese el valor de la Robótica con el de Visual Thinking, por ejemplo).

Estos estudios longitudinales pueden, en un futuro, aportar conocimiento sobre la innovación, sus procesos de adopción y su vulnerabilidad en situaciones de crisis. Los estudios con modelos de transferencia de información cualitativa-cuantitativa se han extendido en las redes (p.e. con likes, y otras valoraciones de usuarios) pero aún estamos lejos de disponer de fórmulas consensuadas para valorar procesos de apreciación cualitativa sobre innovación, más allá de las rúbricas. El campo de investigación a gran escala está aún por descubrir.

Referencias

Burriel, F. (2022) La implicación de la familia en la comunidad escolar: gestación de una herramienta para la medición de percepciones cualitativas. Educar, 2022, vol. 58/1. pp 237-252

Gallon, R. (2021) Content for the future: Teaching the machine to teach us. TC-World, E-Magazine. https://www.tcworld.info/e-magazine/intelligent-information/content-for-the-future-teaching-the-machine-to-teach-us-1121/

Hunter D. & Werbach, K. (2012) For the Win: How Game Thinking Can Revolutionize Your Business. Semantic Scholar.

Annexo: Tendencias analizadas por ODITE

a) Distribución anual: en aplicación, desarrollo, y perspectiva. En cada casilla se muestra la tendencia analizada, y en rojo el número de tendencias clasificadas como componentes(c), mecánicas(m) y dinámicas(d), sin valor ponderado.

1. b) Distribución anual en tipologías (en colores) según su impacto: como recurso o herramienta (componentes, en rojo); como metodología de cambio (mecánicas, en naranja); como dinámica transformadora de impacto relacional y social (dinámicas, en verde).
   

   	2017	2018	2019	2020 Covid	2022
   En aplicación	Gamificación	Escape Room	Aprendizaje basado en retos, ABP, ABEv	Diseño, Programación e impresión 3D	Realidad Aumentada
   	STEM y STEAM	Aprendizaje basado en proyectos	Flipped Learning	Aprendizaje basado en Retos (Covid)	STEAM
   	Trabajo cooperativo	Ciencia en la Nube	Aprendizaje en Servicio	Introducción a la Gamificación	Visual Thinking
   	Trabajo en la Nube		Aprendizaje personalizado	Aprendizaje basado en Vídeojuegos	Alfabetización digital
   				Aventura de Adso	Salud y felicidad en el alumno (mindfulness, educación positiva…)
   				Escape Room para secundaria	Trabajo en la nube
   				Robótica educativa	Robótica educativa y pensamiento computacional
   				Vídeos como recurso educativo
   En desarrollo	Educación emocional	Aprendizaje basado en eventos	Emprendeduría	Aprendizaje personalizado	Neuroeducación
   	Movimiento Maker	Neuroeducación	Espacios educativos Innovadores	De los espacios de aprendizaje hacia Aulas Inteligentes	Personalización del aprendizaje
   	Neuroeducación	Microlearning y Micro Contenidos	Cultura Maker	Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA)	Espacios educativos innovadores
   	Robótica	Educación personalizada	Robótica i pensamiento computacional	Espacios educativos innovadores	Evaluación
   	Visual Thinking			Educación inclusiva en la pandemia	Privacidad y protección de datos
   				La Percusión corporal como recurso interdisciplinar	Aprendizaje híbrido
   				Videoconferencia y docencia on-line
   				Vídeo-conferencia vs. Vídeo vs. Webinar
   				Docencia presencial y en remoto
   En perspectiva	Espacios educativos	Inteligencia Artificial	Aprendizaje inmersivo (RA, RV, Realidad Modal)	Chatbots	Sistemas Conversacionales (Chatbots)
   	Mindfulness	Aprendizaje con Big Data	Analítica educativa (Learning Analytics)	Telegram como herramienta emergente	IoT (Internet de las Cosas)
   	Realidad Virtual	Sistemas Conversacionales	Rapid-Learning (Microlearning y píldoras educativas)	Telegram en FP: Conectividad y privacidad	Big Data en educación
   	Aprendizaje personalizado	Technología wearable			Inteligencia Artificial en educación (AI)
   					Educación Inmersiva: Metaverso y Realidad Virtual

    

   1. c) Distribución ponderada, por tipologías cualitativas: Componentes (c) – Mecánicas (m) – Dinámicas (d). Estos conceptos hacen referencia a las tecnologías entendidas como herramientas, estrategias e impactos sociales, respectivamente.