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Enseñanza Universitaria en línea, MOOC y aprendizaje divergente

Escribe: Miguel Zapata-Ros. Universidad de Alcalá

Hasta hace poco los MOOCs han sido considerados como un fenómeno exclusivamente del mundo universitario norteamericano, como una operación de marketing o, todo lo más, como algo que afectaría a la enseñanza universitaria española no formal, a los títulos propios, a las escuelas de negocios, etc. pero no a los grados ni a los postgrados.

Las causas que hacen que esta iniciativa tenga éxito en EE.UU., la burbuja universitaria, el bucle carestía/devaluación de los títulos, etc. hacen pensar que a iguales causas iguales efectos. De hecho Coursera ya ha afectado al mundo de la Educación Superior hispano y europeo con la inclusión de universidades hispanas (TEC de Monterrey y UNAM de México), españolas (Universitat Autonoma de Barcelona) y de otros países europeos (Ecole Polytechnique, de France, Sapienza Universita di Roma,…).

La repercusión en nuestra Universidad  no es hipotética. En un artículo en prensa, de la Revista Campus Virtuales, en un especial titulado Nuevos tiempos y nuevos modelos pedagógicos. Los MOOCs, he analizado de forma crítica el fenómeno, señalando cuales pueden ser las líneas de alternativa y los valores propios que pueden hacer de la Universidad la alternativa a los MOOCs, estableciendo una línea de continuidad con su trayectoria más genuina de apoyo y ayuda al aprendizaje.

Pero en ese trabajo no incluí una dimensión muy interesante, por su importancia, que me pasó desapercibida, y que quizá levante un debate no  por más incorrecto, desde la óptica imperante de la tecnología y de las redes, menos interesante.

Se da por supuesto desde esas corrientes que una de las aportaciones positivas es favorecer el aprendizaje colaborativo, y particularmente el aprendizaje conectado como aprendizaje colaborativo potenciado por  las redes y los entornos sociales. Esto lo hemos argumentado también nosotros en relación con ciertos, con la mayoría, de los entornos de aprendizaje, en muchos dominios disciplinares, y para muchos objetivos de aprendizaje.

En esto estaba cuando he conocido el estudio en progreso sobre Infografía de Katy Jordan (2013a). El trabajo, que se explica en su blog, es una infografía que relaciona la tasa de permanencia (el porcentaje complementario del abandono) con la masividad del MOOC, pero sobre todo con la modalidad de evaluación. Es muy sencillo, lleva enlaces con los lugares de donde ha sacado los datos, por eso es difícilmente contestable u objetivable. El avance de la infografía (Jordan, 2013b) relaciona el número de inscritos con el porcentaje de los que concluyen. Señala en distintos colores el tipo de evaluación, o más bien de revisión que se hace de lo aprendido. Y hay enlaces con las fuentes de los datos y con la institución:

Ha considerado cuatro categorías de revisión: Autoevaluación y evaluación por pares, autoevaluación sólo, evaluación por pares exclusivamente y desconocido1.

Podemos destacar:

  1. Todos los que están con una tasa de conclusión superior al 10,8% son de autoevaluación solo (excepto el famoso “Inteligencia Artificial”, de Stanford).
  2. Los de evaluación por pares sólo no superan el 3,21% de tasa de conclusión.
  3. Los de ambos métodos no superan el 10,72%
  4. El de Inteligencia Artificial se puede considerar de autoevaluación exclusivamente, según la metodología que vemos en el propio MOOC (Thrun, S. y Norvig, P., 2012).

Por otra parte, y sin que tenga nada que ver, más que la casualidad, hoy he tenido un debate en el seno del máster que imparto. En su transcurso he tenido que explicar lo que es el aprendizaje divergente, los heurísticos y los métodos de resolución de problemas en contraposición con el “aprendizaje basado en problemas” (ABP), utilizando para ello el desarrollo de Pólya (1989) en su obra sobre métodos heurísticos y divergentes, uno de mis temas favoritos, “Cómo plantear y resolver problemas”, de Ed Trillas, en castellano.

Lo interesante es, para este caso, la contraposición que se produce entre aprendizaje colaborativo, según frecuentemente se entiende, y aprendizaje divergente.

Habitualmente se define Heurística como un saber no científico, pero derivado muchas veces de los hábitos de trabajo de los científicos  (en ese sentido es un arte, una técnica o un conjunto de procedimientos prácticos o informales)  para resolver problemas. Cada uno de esos procedimientos es un heurístico.  Es decir cada una de las reglas metodológicas, no necesariamente formalizadas como enunciados formales que proponen cómo proceder y cómo evitar dificultades para resolver problemas y conjeturar hipótesis.

También se considera de forma consensuada  que la heurística es un rasgo propio de los humanos. Como un producto de la creatividad y de lo que se conoce  como pensamiento lateral o pensamiento divergente.  Según Pólya (1945)  la heurística tiene como base en la sistematización de la experiencia de resolver problemas a partir de cómo lo hacen los expertos. Para ello da una serie de pautas como analizar el problema, concebir un plan, ejecutar el plan y utilizar técnicas recursivas descomponiendo problemas en problemas similares más sencillos. En cualquier caso es un saber que se basa en otro el de los expertos que es un saber divergente o lateral, que tiene una naturaleza poco frecuente, o poco común.

También se le conoce como pensamiento lateral (lateral tinquen) en expresión introducida por Edward de Bono (1968).

El “pensamiento lateral” se ha difundido como paradigma dentro del área de la psicología individual y de la psicología social. Es el pensamiento que está en la génesis de  las ideas que no concuerdan con el patrón de pensamiento habitual. La ventaja se deriva de evitar, al evaluar un problema, la inercia que se produce en esos casos, que limita las soluciones al problema. El pensamiento lateral ayuda pues a romper con ese esquema rígido, y por ende posibilita obtener ideas creativas e innovadoras. El contrario es igualmente cierto, estar en un contexto de ignorancia y de prejuicios o de mediocridad inhibe el pensamiento lateral, divergente, y la creatividad.

Se puede considerar pues aprendizaje divergente aquel que utiliza los recursos del pensamiento divergente.

No es propiamente aprendizaje divergente o lateral pero si podemos establecer una línea continua de divergencia en el aprendizaje que comience en lo que se aprende con los pares, lo que se aprende por uno mismo y lo que se aprende con la ayuda de los expertos, o con la ayuda de los maestros (es decir con la gente de la que podemos aprender algo, que tiene competencias docentes o alguna expertise propia de un dominio disciplinar).

Si establecemos esa progresión, podemos observar la gráfica y proponer una   conjetura: que “la culminación de los alumnos en los MOOCs, y por tanto el éxito en el aprendizaje, o al menos un determinado éxito, se produce en mayor grado en la medida que aumenta la divergencia del aprendizaje”. Sin contar los casos en que los contenidos de los MOOCs son conocimientos cuyo aprendizaje es netamente divergente o heurístico.

Aportamos esta idea como una línea de investigación digna de ser tenida en cuenta en futuras investigaciones.

En el caso de IA, de Stanford la única evaluación de los otros alumnos es votar cuales son las preguntas más interesantes. 

REFERENCIAS:

De Bono, E. (1968). New think: the use of lateral thinking in the generation of new ideas. Basic Books.

Jordan, K. (2013a). Synthesising MOOC completion rates. http://moocmoocher.wordpress.com/2013/02/13/synthesising-mooc-completion-rates/

Jordan, K. (2013b). MOOC Completion Rates: The Data.  http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html

Pólya, George (1945). How to Solve It. Princeton University Press.

Pólya, G. (1989). Como plantear y resolver problemas Ed. Trillas. (Primera edición 1965).

Thrun, S. y Norvig, P. (2012). Online Introduction to Artificial Intelligence (based on Stanford CS221, Introduction to Artificial Intelligence). Information for students. https://www.ai-class.com/overview.


OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
CUEDESPYD (8 de marzo de 2013). Enseñanza Universitaria en línea, MOOC y aprendizaje divergente. Aula Magna 2.0. Recuperado 28 de abril de 2025 de https://doi.org/10.58079/nejn


27 opiniones en “Enseñanza Universitaria en línea, MOOC y aprendizaje divergente”

  1. No sé si entendí bien, yo tomé el Curso IA de Stanford hace dos años, para aprobarlo realizamos dos exámenes en línea, calificados claro por un software, pero que involucraban cálculos diversos y la obtención de resultados. Un exámen intermedio con valor de 30% y un exámen final con valor de 40%. El otro 30% es obtenido con las 8 tareas mejor evaluadas, cada semana efectuamos un examen en línea con respuestas de opcion múltiple y de calculo. Al final obtuvimos una calificacion que es aprobatoria si pasa del 60%. Esto claramente no fue autoevaluación. Son exámenes en línea. Un saludo.

  2. Es de agradecer un análisis tan elaborado sobre una cuestión que “nos quita el sueño” a más de uno (por lo beneficioso y lo dudoso que está implícito en los MOOCs).

    Yo confieso: como productor de contenidos y servicios para eLearning, veo con mucha preocupación la relación entre los motivos por los que los MOOCs son producidos, las expectativas que están creando (en estudiantes y profesionales) y el conjunto de la industria de la formación online (“industria” no implica el concepto “mercenarios de la educación”).

    El “Hype cycle” (Ciclo de Sobre-Expectación) de Gartner (2012), especialistas en describir el entusiasmo y la subsiguiente decepción suscitados por la introducción de nuevas tecnologías, indica que los MOOC están escalando al “Pico de Expectativas Sobre-dimensionadas”, desde donde, inevitablemente, caerán con la misma o mayor velocidad de su ascenso en la zona de su declinación o “de la “decepción” de la “ola”. por favor consultar: http://lesschmidt.net/moocs-near-the-peak-of-inflated-expectations/

    Mi preocupación, es que se está creando una idea equivocada en el mercado de la educación a distancia que la producción de contenidos de alta calidad y la gestión de poderosos recursos tecnológicos no tiene coste… digo: demasiada gente no está considerando que los costes de producción y distribución de los contenidos de los MOOCs están pagados por parte de los abultados aranceles que las Universidades que los impulsan cobran a sus estudiantes y que los MOOCs son una estrategia de posicionamiento de marca y fidelización de sus promotores.

    Gracias por tolerar una visión escéptica (reconozco que “contraria”) al entusiasmo ingenuo que los MOOCs provocan —todavía— en el mercado.

    1. Gracias por tu comentario Mario. A las cuestiones que razonablemente planteas he dado respuesta en una serie de posts que en conjunto se titulan “El punto de inflexión de los MOOCs”, en Redes abiertas http://redesabiertas.blogspot.com.es/ con los títulos

      Interacción e interculturalidad.
      Mcdonaldización.
      Hacia el valle de la desilusión.
      Conclusiones

      y después con otro
      Punto de inflexión de los MOOCs y evolución de la docencia online abierta universitaria

      1. Gracias por las recomendaciones. Veré, con mucho interés, los artículos que mencionas y los difundiré a través de mis redes. Te deseo un buen año y subsiguientes 🙂 colmados de salud y buenas oportunidades.

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