En mi capítulo, argumento que los educadores y los administradores de la educación superior necesitan pensar de manera mucho más flexible sobre cómo puede ser y sentirse un entorno de aprendizaje. Escribí este capítulo en respuesta a gran parte del discurso pandémico sobre la “eficacia” del aprendizaje remoto, que siempre me pareció equivocado. Las condiciones únicas de la pandemia y las condiciones imposibles y traumáticas bajo las cuales las clases tuvieron que trasladarse en línea hacen imposible extrapolar conclusiones significativas sobre el diseño del aprendizaje en línea más allá de circunstancias de emergencia.
Por lo tanto, para mí, la lección más valiosa de los acontecimientos extraordinarios de la pandemia es: ¿cómo utilizamos la variedad de espacios, entornos y herramientas disponibles para satisfacer de manera más significativa las necesidades de un cuerpo estudiantil diverso? ¿Y cómo examinamos el espacio y el entorno de manera más crítica para que más estudiantes tengan la oportunidad de tener éxito? ¿Cómo centramos enfoques inclusivos y equitativos de la instrucción y los alineamos con lo que sabemos sobre quiénes son realmente nuestros estudiantes? Estas son las preguntas que respondo en este capítulo, y al final hay una heurística que los instructores y administradores pueden utilizar para evaluar en qué medida sus cursos mejorados con tecnología son inclusivos y equitativos para sus estudiantes.
Trabajando en una universidad centrada en la investigación, soy consciente de que recenrar el aprendizaje en ese contexto requiere un enfoque en inspirar a la facultad y en recordarles que la experiencia de enseñar e incluso la experiencia de aprendizaje de los estudiantes es, en última instancia, alegre. En ese sentido, creo que una de las mayores oportunidades para recenrar el aprendizaje de los estudiantes es involucrar más a los propios estudiantes en las conversaciones. ¿Qué es lo que los estudiantes aman de sus cursos? ¿Qué encuentran desafiante? ¿Qué les inspira o motiva a aprender?
En lugares como Berkeley, algunos profesores tienen muy pocas oportunidades de conocer de cerca a sus estudiantes, especialmente si están enseñando clases grandes. Por lo tanto, creo que mientras más líderes en centros de enseñanza y aprendizaje o en todo el campus puedan amplificar las historias de los estudiantes, publicar las voces de los estudiantes y recordar a la facultad sobre su impacto para cambiar las vidas de los estudiantes, mejor.
Creo que la rápida evolución y prevalencia de la inteligencia artificial generativa (y todas las preocupaciones asociadas con ella) complican el trabajo de recenrar el aprendizaje. Hay tanto oportunidades como amenazas al centrarse en la IA generativa y sus futuros impactos en la experiencia de aprendizaje. Por un lado, cualquier tecnología emergente crea una oportunidad para repensar nuestras suposiciones sobre lo que implica una experiencia de aprendizaje efectiva. Muchos de los debates sobre los impactos de la IA generativa en la integridad académica, por ejemplo, han llevado a conversaciones fructíferas sobre lo que implica un diseño efectivo de tareas y evaluaciones, lo cual es parte de recenrar el aprendizaje en la institución de investigación. Sin embargo, hay bastante facilidad para caer en una visión muy instrumentalista del aprendizaje cuando entra en juego la IA generativa.
Muchos de sus casos de uso se centran, por ejemplo, en resultados y en lo que se, bueno, genera. Sabemos que el aprendizaje efectivo está impulsado por experiencias sociales y por los procesos de lidiar con ideas desafiantes. La IA generativa puede formar parte de ese proceso, pero los instructores y los administradores deben ser intencionales al hacer las preguntas correctas en ese sentido. En mi opinión, es menos importante ver cómo la IA generativa puede hacer que la enseñanza sea más “eficiente”, por ejemplo, y más importante examinar cómo el uso de las tecnologías de IA generativa configura nuestros valores sobre lo que es importante que los estudiantes aprendan.