Francisco Oleo
La coordinadora académica del Máster en Métodos de Investigación en Educación de UNIR examina los retos a los que se enfrentan hoy los maestros y analiza las buenas prácticas en el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial.
Las situaciones y los problemas en educación no son los mismos hoy que hace 20 años. En un contexto como el actual, marcado por los cambios constantes, la globalización, los avances tecnológicos y la creciente complejidad de la sociedad, la figura del profesor cobra una relevancia colectiva singular que requiere una actualización permanente de los conocimientos y las capacidades profesionales. Una misión en la que la investigación resulta clave.
“La investigación educativa detecta y diagnostica necesidades susceptibles de respuestas y soluciones que descarten cualquier arbitrariedad y eviten modas pedagógicas”, afirma María José García San Pedro, doctora en calidad y procesos de innovación educativa por la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) y especialista en métodos de investigación cualitativa y métodos mixtos en educación.
Coordinadora académica del Máster en Métodos de Investigación en Educación de UNIR, García San Pedro comparte reflexiones sobre los métodos, los objetivos y las particularidades de una materia orientada a enriquecer de forma permanente la formación y las prácticas de los docentes. La docente destaca en primer lugar la importancia que tiene que los profesores mantengan siempre una mirada responsable en su formación permanente y en la mejora constante como profesionales.
María José García San Pedro.
Pregunta: ¿En qué situación se encuentra la investigación en el ámbito de la educación y cuáles son los principales retos que afronta de cara al futuro?
Respuesta: La investigación educativa se encuentra en un momento crucial, caracterizado por avances significativos en la comprensión de los procesos de enseñanza y aprendizaje, pero también enfrenta numerosos retos. Por ejemplo, actualmente la investigación educativa está adoptando enfoques más multidisciplinarios, incorporando conocimientos de la psicología, la neurociencia, la sociología, las ciencias de la computación y de otras áreas. Este cruce de saberes ha enriquecido la comprensión sobre cómo aprendemos y cómo se pueden diseñar mejores prácticas educativas.
Por otra parte, existe una preocupación creciente por la equidad educativa, que se refleja en investigaciones sobre cómo las desigualdades socioeconómicas, culturales y de género afectan el acceso y los resultados educativos. Los estudios buscan identificar estrategias para reducir las brechas y promover la inclusión en todos los niveles.
Otro reto que llega con fuerza y también afecta a la investigación es la evaluación del impacto de las tecnologías emergentes y la inteligencia artificial. El uso de tecnologías digitales en el aula es un campo de investigación activo, que explora cómo estas herramientas pueden mejorar (o en algunos casos, perjudicar) los resultados del aprendizaje.
La pandemia aceleró este proceso, haciendo que el estudio del aprendizaje remoto y los entornos híbridos sea fundamental. Cierto es que, actualmente, con la entrada de las inteligencias generativas y su impacto en el aprendizaje y en la sociedad, se ha abierto una línea de investigación que tiene identidad propia.
Otro reto importante es la preparación de los docentes para adaptarse a nuevos paradigmas educativos. La enseñanza basada en competencias, el uso de big data para la personalización del aprendizaje y la enseñanza en contextos vulnerables.
La educación para el desarrollo sostenible es una prioridad creciente, pero aún es necesario diseñar currículos efectivos y metodologías pedagógicas que integren esta formación de manera adecuada.
Aun así, la inteligencia artificial y el big data en educación es, probablemente, la línea que suena con más fuerza actualmente. El análisis de grandes volúmenes de datos puede ayudar a personalizar el aprendizaje, identificar dificultades de aprendizaje y necesidades educativas, y mejorar la gestión educativa, pero también existe el riesgo de dependencia tecnológica, pérdida de privacidad o sesgos en los algoritmos, como se pudo ver en la IV Jornada de Buenas Prácticas en Investigación Educativa organizada desde el Máster en Métodos de investigación en Educación de UNIR.
Las inteligencias generativas y su impacto en el aprendizaje ha abierto una línea de investigación con identidad propia.
El análisis de grandes volúmenes de datos puede ayudar a personalizar el aprendizaje, identificar dificultades de aprendizaje y necesidades educativas, y mejorar la gestión educativa, pero también existe el riesgo de dependencia tecnológica, pérdida de privacidad o sesgos en los algoritmos.
P: ¿Cuáles son los avances y caminos que siguen los países y centros de enseñanza líderes en investigación educativa?
R: Entre los países que representan la vanguardia en investigación e innovación educativa podemos encontrar a Finlandia, Singapur, China y Estados Unidos. También es importante reconocer el aporte de las organizaciones internacionales. La UNESCO y la OCDE también juegan un papel crucial en la investigación educativa, produciendo estudios comparativos y asesorando a gobiernos sobre políticas educativas globales. La OCDE, a través del informe PISA, evalúa y compara el rendimiento educativo de diferentes países, lo que ha impulsado reformas basadas en evidencia.
Con respecto a los países, por ejemplo, el caso de Finlandia es paradigmático. Este país es un referente global en la investigación y la innovación educativa. Su enfoque en la equidad, el bienestar estudiantil y la formación continua del profesorado ha dado lugar a una de las mejores prácticas educativas del mundo. La investigación educativa en Finlandia se centra en el aprendizaje colaborativo, el desarrollo socioemocional y la educación inclusiva.
Singapur, por su parte, destaca por su enfoque en la excelencia académica y en la investigación sobre habilidades del siglo XXI. El país ha desarrollado programas educativos que combinan el aprendizaje basado en proyectos con un enfoque muy marcado en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). La investigación en Singapur se ha enfocado en cómo las metodologías pedagógicas pueden fomentar habilidades críticas como la resolución de problemas, la innovación y la creatividad.
Cartel del campus del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), en Boston.
En los Estados Unidos, instituciones como la Universidad de Harvard, el MIT y la Universidad de Stanford han sido pioneras en la investigación educativa, especialmente en el uso de tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial en la enseñanza, y en estudios sobre la eficacia de diferentes enfoques pedagógicos.
En el ámbito de la investigación educativa, Estados Unidos también lidera estudios sobre el aprendizaje socioemocional, la inclusión y la evaluación de políticas educativas.
En el caso de China, este país ha invertido considerablemente en investigación educativa, especialmente en el área de las tecnologías educativas y en la integración de la inteligencia artificial en las aulas. China está experimentando con nuevas formas de aprendizaje en línea, así como con la creación de plataformas de aprendizaje a gran escala que pueden monitorear el progreso de los estudiantes en tiempo real.
P: ¿Qué destacarías entre de los análisis que presentaron los expertos en la última Jornada de Buenas Prácticas en Investigación Educativa que organizó el Máster en Métodos de Investigación Educativa de UNIR?
R: La IV Jornada de Buenas Prácticas en Investigación Educativa abordó el papel crucial de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la educación. Se discutieron las buenas prácticas en su uso, por ejemplo, en relación con el pensamiento crítico, así como los retos éticos y metodológicos que surgen con la incorporación de estas tecnologías en los procesos educativos.
Otro punto importante fue la necesidad de una investigación educativa más orientada hacia la sociedad, subrayando que el conocimiento generado en las universidades debe transferirse eficazmente a la práctica educativa diaria. Además, se resaltó la relevancia de metodologías innovadoras que permiten entender mejor las dinámicas del aula y el proceso de aprendizaje, adaptándose a los cambios tecnológicos y sociales que enfrenta el sistema educativo actual.
Las investigaciones sobre los avances de la aplicación de la IA permiten ajustar la enseñanza a las necesidades individuales de cada estudiante mediante sistemas de aprendizaje adaptativo que emplean algoritmos para personalizar los contenidos según el nivel y ritmo de cada alumno. Esto facilita que los estudiantes progresen a su propio ritmo, recibiendo más apoyo donde lo necesitan y avanzando más rápidamente en áreas que dominan.
Aun así, los participantes en la jornada organizada por el Máster en Métodos de Investigación Educativa de UNIR coincidieron en que la investigación educativa debe seguir evolucionando, no solo en términos tecnológicos, sino también en el desarrollo de enfoques pedagógicos que fomenten un aprendizaje más integral y equitativo para todos los estudiantes.
Básicamente, los retos expuestos en la Jornada de Buenas Prácticas pueden resumirse en tres:
- Capacitación docente en IA: Es fundamental que los docentes se formen en el uso de herramientas basadas en IA para aprovechar al máximo sus beneficios. Esto incluye no solo la integración de estas tecnologías en el aula, sino también la comprensión de sus límites y posibles sesgos.
- Incorporación gradual: Las escuelas y universidades deben integrar la IA de manera gradual, evaluando constantemente su impacto en el aprendizaje y ajustando las estrategias según sea necesario.
- Desarrollo de contenido adecuado: Crear plataformas educativas y sistemas adaptativos que utilicen IA de manera efectiva requiere el desarrollo de contenido pedagógico diseñado específicamente para interactuar con estas tecnologías.
Por otra parte, los expertos coincidieron en que la investigación educativa debe velar por:
- Reducir la desigualdad en el acceso a la tecnología.
- Evitar una dependencia excesiva de la tecnología que reduzca y deshumanice el proceso de aprendizaje, desvirtuando su esencia más propia.
- Mantener la privacidad y protección de datos.
- Evitar el sesgo en los algoritmos, cuidando especialmente a ciertos grupos de estudiantes, evitando generar discriminación inadvertida o evaluaciones erróneas sobre su rendimiento y capacidades.
P: ¿Cuáles son las principales características que debe tener una investigación educativa de calidad y efectiva? ¿Cómo se mide, en base sólo a resultados?
R: Una investigación educativa de calidad no se limita solo a los resultados numéricos o medibles, sino que debe considerar la validez metodológica, las consideraciones éticas tanto en el diseño como en el desarrollo de la investigación y también en el tratamiento y difusión de los resultados; así como también la relevancia social y su capacidad para mejorar los procesos educativos, la comunidad y los agentes educativos.
La verdadera efectividad de una investigación se evalúa por su impacto en la mejora del aprendizaje, la equidad educativa y la toma de decisiones basadas en evidencias científicas.
P: Según lo que nos dice la investigación educativa, ¿qué cualidades debe tener la formación que reciben los formadores para que el sistema educativo avance con éxito?
R: La formación del profesorado debe ser integral, abarcando conocimientos disciplinarios, metodologías pedagógicas, competencias socioemocionales, dominio tecnológico y una actitud reflexiva e investigadora. Además, la capacidad de adaptarse a los cambios y colaborar con otros educadores es fundamental para que el sistema educativo pueda avanzar con éxito y responder a los desafíos contemporáneos.
P: ¿Para qué capacita y cuál es el perfil del estudiante del Máster en Métodos de Investigación Educativa de UNIR? ¿Qué salidas profesionales tiene?
El Máster en Métodos de Investigación Educativa de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) está diseñado para capacitar a los estudiantes y docentes como investigadores educativos competentes.
El perfil del alumno que cursa este máster es generalmente el de un profesional de la educación que desea desarrollar habilidades avanzadas en la investigación educativa, con especial enfoque en métodos cuantitativos, cualitativos y los métodos mixtos.
El perfil del alumno que cursa este máster es generalmente el de un profesional de la educación que desea desarrollar habilidades avanzadas en la investigación educativa, con especial enfoque en métodos cuantitativos, cualitativos y los métodos mixtos. Este programa es ideal para quienes buscan profundizar en el análisis de datos, la evaluación de programas educativos y el desarrollo de proyectos de investigación con rigor metodológico.
Un factor importante en nuestra propuesta es el acompañamiento permanente del profesorado con experiencia consolidada y acreditada en investigación. Nuestros estudiantes dedican más de 450 horas al desarrollo de un proyecto de investigación propio, que parte de sus intereses, asesorado por nuestro claustro y con acceso permanente a programas de análisis y bases de datos científicas.
La formación proporcionada en el máster permite a los estudiantes diseñar, implementar y evaluar investigaciones con el objetivo de mejorar la realidad educativa y comprender mejor los procesos de enseñanza-aprendizaje en el aula.
En cuanto a las salidas profesionales, los egresados pueden desempeñarse como analistas de datos, investigadores en centros educativos, docentes universitarios especializados en métodos de investigación, dirigir proyectos de investigación y tesinas. También están preparados para trabajar en organizaciones que requieran la evaluación de políticas educativas.
Además, dado que muchos de los graduados publican los resultados de sus investigaciones, continúan su formación en el ámbito académico, optando por estudios de doctorado en áreas relacionadas con la educación y la investigación.
La integración de la IA ofrece oportunidades sin precedentes para revolucionar la investigación educativa.
Un decálogo para abordar con éxito la IA en educación
La IV Jornada de Buenas Prácticas en Investigación Educativa del Máster en Métodos de Investigación en Educación de UNIR reunió a expertos, ponentes y antiguos alumnos del máster con el objetivo de compartir y discutir los resultados de sus investigaciones. Este evento sirvió como una plataforma fundamental para explorar las posibilidades, los retos y las consideraciones éticas que tiene la integración de la inteligencia artificial (IA) en la investigación educativa.
Los participantes elaboraron un decálogo con los principales retos que plantea la inteligencia artificial en la investigación educativa. Unos puntos, resumidos a continuación, que invitan a la reflexión y establecen directrices esenciales para llevar a cabo una integración ética y efectiva:
- Calidad de los datos: Asegurar que los datos utilizados sean precisos, completos y libres de sesgos para obtener resultados fiables.
- Privacidad y seguridad: Proteger los datos sensibles de estudiantes y docentes, cumpliendo con todas las regulaciones de privacidad a lo largo de todo el proceso de investigación.
- Impacto ético: Considerar las implicaciones éticas del uso de la IA para evitar perpetuar desigualdades y discriminación.
- Transparencia y comprensión: Garantizar que los resultados y procesos de la IA sean accesibles y explicables para todos los usuarios.
- Interacción humana: Mantener la supervisión y el control humano en la toma de decisiones apoyadas por la IA.
- Formación continua: Capacitar a docentes y estudiantes en el uso adecuado y ético de las herramientas de IA.
- Evaluación y seguimiento continuo: Monitorear y evaluar continuamente los sistemas de IA para asegurar su idoneidad pedagógica y ética.
- Promoción del pensamiento crítico: Utilizar la IA para fomentar habilidades de pensamiento crítico en los estudiantes.
- Diversidad e inclusión: Promover la equidad de género y la diversidad cultural en el desarrollo y uso de herramientas de IA.
- Recursos y soporte adecuado: Asegurar la disponibilidad de los recursos computacionales necesarios para implementar soluciones de IA eficaces.
La jornada dejó claro que la integración de la IA como herramienta ofrece oportunidades sin precedentes para revolucionar la investigación educativa. Continuar estas reflexiones y seguir desarrollando estos principios es esencial para avanzar en el uso responsable y efectivo de la inteligencia artificial en el ámbito de la investigación en educación.
- Facultad de Educación
