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Las preguntas envuelven el software que se adapta a los estudiantes
Aunque es posible que las complejidades de la psicología humana nunca se expliquen por completo, las empresas de Internet parecen haber resuelto algunas partes. Al rastrear a millones de usuarios, Google, Facebook y la compañía de juegos Zynga han aprendido a colocar cada botón, cuadro de texto y vaca virtual de Estoy de acuerdo para atraer a la gente a hacer clic.
Una empresa llamada Knewton , en la ciudad de Nueva York, ahora está tratando de usar técnicas similares al servicio de un objetivo posiblemente más loable: ayudar a los estudiantes a aprender más rápido.
La startup, fundada en 2008, ofrece cursos como preparación para el SAT y matemáticas de recuperación que están dirigidos principalmente a personas que están por comenzar o regresar a la universidad. Se ofrecen en línea en escuelas como la Universidad Estatal de Arizona. El pasado mes de noviembre, Knewton firmó un acuerdo para utilizar su tecnología en clases digitales. producido por el gigante educativo Pearson .
Cuando un estudiante toma un curso impulsado por Knewton, evaluamos continuamente su desempeño, lo que otros han hecho con ese material antes y lo que [ellos] saben, dice David Kuntz, vicepresidente de investigación de Knewton. Es un veterano del negocio de la educación que fue pionero en la introducción de algoritmos informáticos para el diseño de pruebas estandarizadas, como el LSAT.
Knewton llama a su enfoque aprendizaje adaptativo, y el seguimiento de las preguntas que un estudiante hace bien o mal es solo el punto de partida. Knewton, que ha recaudado 54 millones de dólares en inversiones, dice que su software también monitorea cuánto tiempo tardan los estudiantes en responder una pregunta y si la vuelven a visitar, e incluso extrae pistas de los movimientos del mouse de un estudiante. Sabemos si están agitando el mouse tratando de decidir entre la opción A y C, dice Kuntz.
Es un enfoque que, en principio, podría hacer que los cursos en línea sean mucho más poderosos. Google y Amazon transformaron la Web de una colección de documentos electrónicos en una potencia económica eficiente al rastrear la actividad del usuario y ajustar el diseño para hacer que las páginas sean más útiles y que los consumidores tengan más probabilidades de hacer clic en los anuncios o comprar. Los promotores del aprendizaje adaptativo dicen que se pueden aplicar técnicas analíticas similares a la enseñanza.
El software de Knewton usa los datos que recopila para tratar de guiar a cada estudiante a través del material en la secuencia que es más probable que se mantenga. A diferentes estudiantes también se les puede enseñar el mismo material de diferentes maneras, dependiendo de sus reacciones previas. Al enseñar ecuaciones lineales, dice Kuntz, a un estudiante se le puede mostrar la ecuación ax + b = cy luego aprender que se puede trazar como una línea. Para otros, podría ser útil presentarlo primero como un problema geométrico. Un estudiante que previamente respondió bien a la información expresada visualmente vería primero los gráficos, no las ecuaciones. Knewton incluso usa un modelo de qué tan rápido los estudiantes olvidan las cosas para decidir cuándo se necesita una lección de repaso.
Todavía hay poca evidencia para decir si la tecnología de Knewton realmente enseña mejor. La compañía cita resultados impresionantes del estado de Arizona, donde se introdujo su curso de matemáticas en el otoño de 2011: las tasas de aprobación, por ejemplo, han aumentado un 11 por ciento. Sin embargo, la tecnología de Knewton aún no ha sido probada en un experimento controlado comparando grupos de estudiantes que usan y no usan el software.
Tal validación es importante, dice Ken Koedinger, profesor de la Universidad Carnegie Mellon y director del Centro de Ciencias del Aprendizaje de Pittsburgh, porque Knewton se ha impuesto un desafío mucho más difícil que cualquier empresa de publicidad en línea. La gente dice que Google hace esto y Zynga hace esto, pero están optimizando para algo muy local: que vuelvas a la página web, dice. Para Knewton, dice, existe un peligro real de optimizar para algo incorrecto. Por ejemplo, si las lecciones de los estudiantes están optimizadas para un progreso más rápido a lo largo del curso, eso podría terminar produciendo cursos más fáciles, no más aprendizaje.
Algunas de las investigaciones del propio Koedinger fueron utilizadas por Aprendizaje Carnegie , una empresa independiente de Carnegie Mellon que ofrece una especie de advertencia para Knewton. En 2010, una revisión del Departamento de Educación de EE. UU. llegó a la conclusión de que, a pesar de algunos estudios positivos, los tutores cognitivos de Carnegie Learning no tenían efectos perceptibles en el rendimiento matemático de los estudiantes de secundaria.
Knewton es una empresa relativamente joven y los ensayos controlados requieren tiempo y dinero. Pero Richard Clark, profesor de psicología y tecnología educativas en la Universidad del Sur de California, dice que la vaguedad de la compañía sobre sus métodos es preocupante. Knewton afirma ajustar la instrucción para cada estudiante, pero no comparte con nadie la evidencia (si la hubiera) que utilizan para fundamentar las adaptaciones individuales, dice. Si están haciendo un trabajo sólido, ¿por qué no publicar o al menos señalar los estudios revisados por pares que son la base de su enfoque?
Aun así, ni Koedinger ni Clark discuten la idea de que el análisis de datos detallados sobre las acciones de los estudiantes podría arrojar luz valiosa sobre lo que hace que la enseñanza sea efectiva, ayudando a determinar cuál de las docenas de teorías educativas en competencia es la mejor. Debido a que la mayor parte de la enseñanza ocurre en las aulas, dice Koedinger, los investigadores simplemente no han podido medirla. Sabemos que este maestro en particular tiene buenas calificaciones [en las pruebas], dice, pero no sabemos cómo lo están haciendo.