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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.
Las tendencias analizadas por ODITE entre 2017 y 2020
El informe sobre las tendencias educativas que anualmente publica el ODITE (el Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital, de la Asociación Espiral) presenta las tendencias más utilizadas y mejor valoradas por los docentes, según su aparición en las aulas y los centros escolares. Para seleccionar estas tendencias, el ODITE invita anualmente una treintena de docentes y educadores, personas expertas destacadas en la investigación, análisis y aplicación de la tecnología educativa en las diferentes comunidades autónomas del Estado español y en Latinoamérica, que seleccionan ex-ante por votación las tendencias más frecuentemente observadas en las redes sociales, y las organizan en una clasificación de eje temporal (tendencias en perspectiva, en desarrollo y en aplicación práctica). Estos tres momentos evolutivos permiten hacer un seguimiento de los procesos de innovación y de incorporación tecnológica al sistema educativo.
- Tendencias en perspectiva: aquellos elementos emergentes de innovación que se detectan en experiencias pioneras con un uso incipiente
- Tendencias en desarrollo: las que están en proceso de difusión e implantación, y que se detectan en uso y en adaptación al sistema.
- Tendencias en aplicación práctica: las tecnologías y/o metodologías educativas incorporadas a las aulas, en crecimiento adaptado a cada situación
Entre 2017 y 2020, el ODITE ha analizado 56 tecnologías educativas diferentes y su tendencia evolutiva, según estos tres estadios del proceso innovador, para determinar las tendencias emergentes, las tendencias en adaptación al contexto educativo y las tendencias en aplicación práctica en el aula. Destaca en especial el aumento significativo de tendencias analizadas durante el año de la pandemia COVID-19, y el aumento de las tendencias tecnológicas y metodológicas en desarrollo y aplicación ese mismo año. (Figuras 1-a, 1-b)
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.
Asignación de un valor ponderado según el grado de aplicación
En un primer ejercicio de visualización de datos, asignaremos un valor diferente a las tendencias en perspectiva, las que están en desarrollo, y las que ya se aplican de forma práctica en el aula.
Así, podemos considerar que cada tendencia innovadora emergente aporta cierto valor a la educación (v(t)=1*t), y su desarrollo en el ecosistema escolar dobla su valor potencial (v(t)=2*t), pero su auténtico potencial llega con su aplicación práctica en el aula, que puede aportar cuatro veces más ((v(t)=4*t). Así obtenemos una función lineal: [a_n = a_1 x 2^(n-1)] en la que a_n es 1, que hace más evidente la distancia entre una tendencia innovadora que inicia su presencia en el ecosistema escolar, y una que ya se ha implantado de forma contextualizada en la escuela.
Aunque esta función sea ciertamente arbitraria, nos permite generar una primera hipótesis comparativa sobre el valor añadido de las tendencias analizadas por ODITE cada año, considerando un valor diferente para las tendencias en perspectiva, en desarrollo y en aplicación práctica. Así, los espacios educativos innovadores que eran una tendencia emergente en el 2017 (v=1) han doblado su valor en 2022 (v=2), cuando la encontramos en plena aplicación práctica en las aulas en el 2022, mientras que la Realidad Virtual emergente en perspectiva en 2017, mantiene su valor inicial (v=1) dado que sigue en la misma etapa emergente en 2022 (ahora junto al Metaverso), sin que haya despegado hacia una aplicación generalizada.
Con este mismo cálculo, la ponderación de las tendencias analizadas por ODITE entre 2017-2022 en un universo de 73 tendencias nos da un valor ponderado de 180, y un diferencial de 107, generando un valor añadido total del 59,44%. Podemos obtener una visión global y comparativa del valor añadido anual de la innovación, en función de su presencia y aplicación práctica en el aula. Figura 2.
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
Por otro lado, el universo de tendencias analizadas está sujeto a la selección ex–ante que hacen los expertos del ODITE: sin una corrección cualitativa, la ponderación será siempre consecuencia de una voluntad determinada, Por ello planteamos a continuación una nueva escala en las categorías de análisis con una corrección cualitativa y nos proponemos aplicar una tipología que agrupe las tendencias por su valor añadido relacionado con el impacto en la calidad educativa. Podemos valorar las innovaciones digitales en aula (herramientas y recursos), su uso y aplicación (estrategias metodológicas), y la mayor eficiencia individual y social de los resultados (transformación de actitudes y expectativas de futuro). La identificación de los distintos casos en esta taxonomía es extremadamente valiosa, ya que nos permite cuantificar las tendencias según su impacto en el sistema educativo, para pasar de las opiniones valorativas (las qualia) a la evaluación con un valor de cálculo (el quantum), y obtener datos operables, comparables y evolutivos (Gallon, 2021).
Esta propuesta clasificatoria no es nueva en educación (Burriel, 2022). Permite disponer de un espacio de exploración basado en la evidencia, a partir de una de las taxonomías conceptuales más conocida en la Teoría del Juego, donde los recursos tecnológicos se identifican con los componentes técnicos, las metodologías con las mecánicas de gestión, y el impacto con las dinámicas sociales. Siguiendo esta misma nomenclatura (Hunter & Werbach, 2012), por analogía, podemos cuantificar la tecnología que se incorpora como una herramienta didáctica a los recursos de aula (componentes), las estrategias que promueven en el cambio metodológico aula (mecánicas), y el valor añadido que pueden aportar para la transformación y mejora de las relaciones de aprendizaje (dinámicas), a saber:
- Componentes: Aquellos recursos y herramientas o tecnologías innovadoras que facilitan el cambio.
- Mecánicas: Las estrategias metodológicas y los procedimientos que mejoran la interacción y los procesos de aprendizaje.
- Dinámicas: Las relaciones socializadoras y dinámicas de cultura digital que originan transformaciones en el sistema escolar y en la sociedad.
En este nuevo análisis, la tecnología educativa que llega a crear entornos de aprendizaje más interactivos y enriquecedores es aquella que más aporta al cambio organizativo y relacional en la cultura digital y el sistema educativo. Podemos asignar un valor añadido o incremento cualitativo, por ejemplo, la misma ponderación que habíamos dado a las tendencias iniciales según su presencia en clase (es decir, doblando el valor de cada estadio). El ajuste permite visibilizar la calidad añadida según su aplicabilidad, doblando el impacto entre ellos con la función correspondiente, en se representa para Componentes = [f(c) = 1*c ], Mecánicas = [ f(m) = 2*m ] y Dinámicas = [ f(d) = 4*d ] .
Así podemos visibilizar en una nueva representación gráfica el valor de innovación global de las diferentes tendencias analizadas por ODITE entre 2017 y 2020, en función de su influencia transformadora y comparar el valor cualitativo aportado anualmente por las tendencias analizadas, según su potencial transformador. (Figura 3-a, 3-b, 3-c).
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:
- 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.
- Ponderar los tres estadios evolutivos de una tendencia pueden proporcionar una visión comparativa de la incorporación de la innovación en los centros escolares
- Clasificar las tendencias en función de su tipología (componentes o herramientas; mecánicas o estrategias de gestión; dinámicas o mejora educativa y social).
- 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)
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2022 |
Tendencias en aplicación en el aula (Anuario 2022) |
1 |
1 |
1 |
4 |
Realidad Aumentada |
|
4 |
4 |
STEAM |
|||
2 |
4 |
Visual Thinking |
|||
4 |
Alfabetización digital |
||||
1 |
2 |
4 |
Salud y felicidad en el alumno (mindfulness, educación positiva…) |
||
1 |
2 |
4 |
Trabajo en la nube |
||
2 |
4 |
4 |
4 |
Robótica educativa y pensamiento computacional |
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).
Como vemos en la figura 5, algunas de las tendencias en aplicación en 2022 (valor x=4) han seguido itinerarios que tienen diferente valor acumulado, en función de su presencia en el ecosistema educativo durante los cursos anteriores.
- a) La realidad aumentada era emergente en 2017, lo siguió siendo en 2019 y 2020, y este año (2022) ha dado el salto en aplicación a las aulas, tal vez por su revalorización en el ámbito del Metaverso.
- b) STEAM hace su aparición plena en la escuela en el 2017, pero después parece tener una presencia discreta de 2018 hasta este curso, cuando vuelve a ser evidente en las aulas. Proceso similar ha tenido el Visual Thinking.
- c) La alfabetización digital no aparece hasta este año, en que irrumpe en aplicación plena, tal vez porque con anterioridad el punto de atención era el currículum de tecnología o algún otro enfoque competencial.
- d) La robótica, por su parte, se distingue por su actualidad casi continuada en el ecosistema educativo, ocupando tal vez la atención que hemos echado de menos en las STEAM.
En resumen, el estudio longitudinal puede ayudarnos a entender la complejidad de las tendencias innovadoras en educación, con estudios como el del ODITE.
El cuadro de la figura 5 podría representarse de diversas maneras: En una línea evolutiva longitudinal se podría reflejar el proceso de adopción de estas tendencias en los centros; en un cuadro de valores simples o ponderados se puede destacar la permanencia plurianual en el anuario de una tendencia determinada; en un diagrama de barras se pueden ponderar con datos-valor clasificados por tipologías, etc. Se trata, en cualquier caso, de profundizar en el conocimiento de la innovación educativa, sus recursos y sus procesos. [Figura 6]
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.
|
En aplicación |
En desarrollo |
En perspectiva |
2017
|
Gamificación 1c-1m-2d |
Educación emocional Movimiento Maker Neuroeducación Robótica Visual Thinking 1c-3m-1d |
Espacios educativos Mindfulness Realidad Virtual Aprendizaje personalizado 2c-0m-2d |
2018
|
Escape Room Aprendizaje basado en proyectos Ciencia en la Nube 1c-1m-1d |
Aprendizaje basado en eventos Neuroeducación Microlearning y Micro Contenidos Educación personalizada 0c-1m-3d |
Inteligencia Artificial Aprendizaje con Big Data Sistemas Conversacionales Tecnologia wearable 2c-2m-0d |
2019
|
Aprendizaje basado en retos, ABP, ABEv Flipped Learning Aprendizaje en Servicio Aprendizaje personalizado 0c-1m-3d |
Emprendeduría Espacios educativos Innovadores Cultura Maker Robótica i pensamiento computacional 1c-1m-2d |
Aprendizaje inmersivo (RA, RV, Realidad Modal) Analítica educativa (Learning Analytics) Rapid-Learning (Microlearning y píldoras educativas) 1c-2m-0d |
2020 Covid |
Diseño, Programación e impresión 3D Aprendizaje basado en Retos (Covid) Introducción a la Gamificación Aprendizaje basado en Videojuegos Aventura de Adso Escape Room para secundaria Robótica educativa Vídeos como recurso educativo 4c-1m-3d |
Aprendizaje personalizado De los espacios de aprendizaje hacia Aulas Inteligentes Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) Espacios educativos innovadores Educación inclusiva en la pandemia La Percusión corporal como recurso interdisciplinar Videoconferencia y docencia on-line Videoconferencia vs Vídeo vs Webinar Docencia presencial y en remoto 1c-4m-4d |
Chatbots Telegram como herramienta emergente Telegram en FP: Conectividad y privacidad 2c-0m-1d |
2022 |
Realidad Aumentada STEAM Visual Thinking Alfabetización digital Salud y felicidad en el alumno (mindfulness, educación positiva…) Trabajo en la nube Robótica educativa y pensamiento computacional 2c-4m-1d |
Neuroeducación Personalización del aprendizaje Espacios educativos innovadores Evaluación Privacidad y protección de datos Aprendizaje híbrido 1c-2m-3d |
Sistemas Conversacionales (Chatbots) IoT (Internet de las Cosas) Big Data en educación Inteligencia Artificial en educación (AI) Educación Inmersiva: Metaverso y Realidad Virtual 2c-2m-1d |
- 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
- 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.
En aplicación | En desarrollo | En perspectiva | |
2017 | 1c-1m-2d | 1c-3m-1d | 2c-0m-2d |
2018 | 1c-1m-1d | 0c-1m-3d | 2c-2m-0d |
2019 | 0c-1m-3d | 1c-1m-2d | 1c-2m-0d |
2020 Covid | 4c-1m-3d | 1c-4m-4d | 2c-0m-1d |
2022 | 2c-4m-1d | 1c-2m-3d | 2c-2m-1d |