Las cuatro etapas de la Sinapsis Algorítmica

En la primera parte presentamos el concepto de la Sinapsis Algorírmica. En esta segunda parte, nos dedicamos a describir las cuatro fases que componen este revolucionario enfoque educativo .

Imagen: IdeogramAI

La educación universitaria se encuentra en una encrucijada única en la historia de la humanidad, donde la integración de tecnologías avanzadas redefine la forma en que se produce y se transmite el conocimiento. Un concepto emergente que está ganando relevancia en el contexto educativo es la Sinapsis Algorítmica (SA). Este término describe la simbiosis entre el cerebro humano y los modelos de lenguaje de Anteligencia Artificial (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) en el proceso de creación de contenido digital. La SA no solo representa una metáfora poderosa para comprender la interacción entre humanos y máquinas, sino que también proporciona un marco práctico para mejorar la generación de contenido educativo de manera balanceada y aceptable.

En esencia, la SA permite a los educadores universitarios aprovechar las capacidades avanzadas de los modelos de IA para amplificar su creatividad y eficiencia. Los LLM (GPT-4, Gemini, Copilot, MetaAI, etc.) han demostrado una notable habilidad para comprender y generar texto de manera coherente y contextualmente relevante. Estos modelos pueden analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones y proporcionar respuestas detalladas, lo que resulta invaluable para los profesores que buscan desarrollar materiales educativos de alta calidad. Al combinar la intuición, el juicio y la experiencia humana con la capacidad de procesamiento y generación de datos de los LLM, los educadores podrían crear contenidos más enriquecidos, diversificados y accesibles.

La implementación de la SA en la educación no se trata simplemente de delegar la ejecución de tareas a una máquina, sino de establecer una colaboración dinámica en la que la capacidad humana y la tecnología se potencian mutuamente. Por ejemplo, un profesor podría utilizar un modelo generativo para esbozar los puntos principales de un tema complejo, generar ejemplos adicionales, ejercicios prácticos o incluso traducir contenido a múltiples idiomas para llegar a audiencias extendidas. Además, estos modelos ayudan a personalizar el aprendizaje, proporcionando retroalimentación y materiales adaptados a las necesidades específicas de cada alumno, lo que fomenta una experiencia educativa más abierta, ubicua e inclusiva.

A medida que avanzamos hacia una era donde la IA Generativa se integra cada vez más en nuestras actividades diarias, la SA se perfila como un enfoque novel de la disrupción educativa. Los profesores universitarios interesados en explorar y utilizar la IA Generativa encontrarán en esta fusión una oportunidad para transformar su educación, mejorando tanto la calidad del contenido como las actividades instruccionales y las experiencias de aprendizaje. La clave del éxito radicará en entender cómo equilibrar esta colaboración, reconociendo las fortalezas y limitaciones tanto del cerebro humano como de los modelos generativos de la IA para establecer una sinergia que promueva un futuro educativo más brillante y equitativo.

Según el informe de Copyleaks (2023), para el 2026, casi el 90% de todo el contenido en línea será generado por IA. Como resultado de la saturación del contenido genetativo, surgen preocupaciones sobre la contaminación de datos y el colapso inevitable de modelos que plantean dudas sobre la calidad y confiabilidad del texto generado por IA.

A continuación se presenta una infografía de la SA con el objetivo de describir las cuatro etapas de generación del contenido ciber-humano. Cada etapa se divide en lo que ocurre en el cerebro, lo que ocurre en el modelo LLM y el resultado final a través de la conexión sináptica entre ambos.

Este gráfico detalla las etapas de la sinapsis algorítmica, destacando las interacciones y diferencias entre los procesos cognitivos del cerebro humano y los procesos generativos de los modelos de lenguaje de larga escala (LLM). Cada etapa refleja una fase crítica en la generación y refinamiento de contenido digital, donde la colaboración entre humanos y algoritmos maximiza la calidad y efectividad del producto final.

La Sinapsis Algorítmica es un proceso iterativo y dinámico. Las etapas pueden solaparse y repetirse a medida que se refina el contenido digital. Para alcanzar niveles óptimos, se recomienda aprender a redactar indicaciones detalladas (prompts) para que los modelos LLM puedan procesar los elementos esenciales en la generación de contenido digital.

Uno de los principales objetivos de este enfoque educativo pretende que los educadores ayuden a activar la parte generativa del cerebro que es la encargada de convetir las ideas y planes en acciones concretas. Esto incluye las palabras habladas y escritas. Pero la parte difícil de la inteligencia es accionar esas ideas y planes generadas por los modelos algorítmicos. Las ideas humanas se forman en la corteza prefrontal del cerebro. Pero el cerebelo y la corteza motora se encargan de convertirlas en acciones ejecutables. No deberíamos permitir que la agencia estudiantil se reduzca a la simple generación de contenidos algorítmicos, de la misma manera que se reducía las capacidades del sowftware a la instrucción de imprimir el papel. Si las actividades mentales de los estudiantes consisten en la simple ejecución de prompts, la IA los sustituirá por completo. Pero si la actividad instruccional los impulsa a alcanzar niveles cognitivos superiores, la IA los potenciará exponencialmente. Es ahí a donde quiere llegar la Sinapsis Algorítmica.

¿Cuáles son sus beneficios?

• Mayor creatividad y productividad: La colaboración entre humanos y modelos LLM amplifica el potencial creativo y permite generar contenido digital de alta calidad.
• Mejor precisión y confiabilidad: La revisión y evaluación humana ayudan a garantizar la exactitud del contenido y minimizar errores, sesgos, contenido engañoso e inexacto.
• Productos personalizados y adaptables: La SA fomenta el desarrollo de contenido adaptado a diferentes públicos y necesidades. 
• Aprendizaje continuo: El proceso iterativo de la SA fomenta el aprendizaje continuo de los humanos y los modelos generativos LLM que se entrenan constantemente a través de interacciones. 
• Preparación para el Mundo Digital: La educación algorítmica fomenta habilidades como el pensamiento computacional, la resolución de problemas y la creatividad, que son esenciales en el siglo 21.
• Aprendizaje colaborativo y pensamiento adaptativo innovador: Estas habilidades son cada vez más demandadas en un mundo de transformaciones sin precedentes y radicalmente inciertas.

Este enfoque educativo representa una nueva era en las formas de aprender y trabajar en entornos colaborativos aumentados, donde la inteligencia humana y la potencia algorítmica se unen para crear productos innovadores y valiosos. Su objetivo principal es evitar que los estudiantes, educadores y creadores de contenido, tengan altos niveles de dependencia de la IAGen en la realización de sus tareas académicas o proyectos profesionales.

Asimismo, profundizar en este enfoque educativo nos permite cuestionar y superar las limitaciones de los enfoques educativos tradicionales. Los sistemas educativos actuales a menudo se centran en la memorización y la transmisión de conocimientos de manera lineal y unidireccional. En cambio, la sinapsis algorítmica nos invita a adoptar un enfoque más dinámico, donde los estudiantes son protagonistas activos de su propio aprendizaje al formular preguntas sobre temas de interés. Esto implica promover la resolución de problemas, la creatividad y el pensamiento crítico.

El papel más importante de la educación en la era de la IA es preparar a los estudiantes para vivir y trabajar en un mundo que será fundamentalmente remodelado por la IA. En estos precisos momentos, es están entrenando máquinas para lacer lo mismo que nosotros los profesores le pedimos a nuestros estudiantes que hagan en nuestros cursos: desarrollar capacidades de aprendizaje.

El plan de estudios vigente no fue diseñado para preparar a los estudiantes en el mundo moderno de la IA. Esto no significa que ya no sea relevante, pero sí significa que debemos arriesgarnos a sustituirlo por experiencias de aprendizaje que los preparen para utilizar la IA de manera apropiada, ética y responsable.

En su muro de LinkedIn, Javier Martínez (2024) compartió una interesante reflexión sobre este tema:

¿Por qué la IA va a cambiar la formación, la educación y el aprendizaje en general? Porque tiene sentido para todo aquello donde tienes una pregunta. Y aprender sobre todo, tiene que ver con hacerse preguntas (acerca de lo que te interesa), aunque el colegio nos engañó haciéndonos creer que estudiar tiene que ver con saberse la respuesta correcta sobre lo que no nos interesa.

En un aula, un profesor no puede responder cada pregunta de cada alumno en cada momento… y por eso, nadie pregunta. La IA te responderá o te entregará elementos para que puedas encontrar respuestas a tus preguntas. Podrás aprender todo lo que te importe. Hay que olvidarse de esperar a que alguien te enseñe. Y tendremos que repensar el rol de los profesores y de las instituciones educativas.

Claro que existen riesgos en el uso educativo de la IA. Pero las amenazas se combaten mejor al incorporar la Alfabetización IA en la estructura del sistema, en vez de depender de las determinaciones de una junta de gobierno o de algunas conferencias teóricas sobre la IA en la Educación Superior. El panorama de la IA está en constante evolución, por lo que el enfoque más sostenible es fomentar una cultura de conversaciones constantes sobre la IA que dote a estudiantes, docentes, personal administrativo con los conocimientos y habilidades necesarias para tomar decisiones informadas sobre su manejo socio-académico (Chris Goodall, 2024).

La educación de hoy requiere que los estudiantes a desarrollen conocimientos transversales y comprender los impactos que la IA tendrá en la sociedad. Tenemos que cultivarles habilidades duraderas como la comunicación y el pensamiento crítico. Aprender a trabajar eficazmente con sistemas automatizados que los preparen para formar parte de la naturaleza cambiante del trabajo. Si no estamos preparando a los estudiantes para el mundo de la IA, ¿para qué los estamos preparando?

En este momento, las universidades están haciendo un trabajo pésimo al hacer que los estudiantes realmente piensen y descubran su lugar en el universo. Incluso, las mejores escuelas de la Ivy League se centran en producir los mejores engranajes en la actual máquina económica insostenible. ¿Comenzamos nuestras clases con una discusión sobre ética? ¡No! ¿Alguna vez nos preguntamos si toda esta tecnología moderna está realmente ayudando al mundo? ¡No! ¿Podríamos, por favor, detenernos y preguntarnos si la búsqueda interminable de conocimientos y nuevos productos es una pérdida de tiempo gigantesca? ¡Espero que sí! Entonces, ¿qué tal si hacemos una pausa en la locura de la especialización interminable y enseñamos a los jóvenes a cambiar verdaderamente el mundo? (Jason Polak, 2024).

No solo reflexionemos sobre la IA en la Educación, sino también en la IA en la Sociedad...

Sinapsis Algorítmica: Un nuevo enfoque educativo

Imagen generada en Ideogram

La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) está desafiando los límites convencionales del sistema educativo superior al abrir nuevas rutas de aprendizaje algorítmico. Al rebasar las fronteras educativas tradicionalistas, la IAGen está revolucionando la forma en que los estudiantes acceden al conocimiento y activan sus conexiones mentales con las herramientas generativas. Esta tecnología emergente, no solo facilita el diseño de la instrucción y la realización de tareas, proyectos o exámenes, sino que también plantea desafíos éticos y metodológicos a ser analizados a profundidad. En este contexto dinámico, la IAGen emerge como una fuerza transformadora que promete rediseñar la educación superior y preparar a los estudiantes para un futuro cada vez más digitalizado y complejo.

Según la firma empresarial Gartner (2024), define a la IA como una tecnología que parece emular el desempeño humano, tradicionalmente aprendiendo, llegando a sus propias conclusiones, pareciendo entender el contenido complejo, participando en diálogos naturales con personas, mejorando el desempeño cognitivo humano o sustituyendo a las personas en la ejecución de tareas no rutinarias. La IA aplica técnicas avanzadas de análisis basadas en la lógica, incluido el aprendizaje automático, para interpretar hechos, apoyar, automatizar decisiones y realizar acciones.

Una de las principales implicaciones de la IA Generativa es la transformación del modelo de interacción persona-máquina. Se está produciendo la transición desde un paradigma determinista, basado en la ejecución de comandos concretos para obtener resultados únicos, a otro de tipo estocástico. Basado en una conversación con el modelo de lenguaje de larga escala (LLM), los resultados no necesariamente serán siempre idénticos, aunque sí equivalentes. Son el producto de complejos cálculos estadísticos realizados por algoritmos, imposibles de reproducir a posterioridad (Xavier Mas, 2024).

Los algoritmos se definen como conjuntos de instrucciones o reglas que se utilizan para realizar tareas específicas de forma autónoma por parte del modelo generativo de IA. Estos son diseñados para imitar la forma en que los humanos piensan y toman decisiones, utilizando técnicas como el aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de procesamiento de información de los súper-computadores. Suelen basarse en reglas y se construyen mediante procesamientos iterativos para reconocer patrones que permiten hacer predicciones basadas en el entrenamiento de datos. La evolución de tecnologías como la nube y el big data han contribuido a que la IA sea más rápida, económica y accesible a las personas. 

En el contexto educativo superior, la IAG se integra en diferentes actividades instruccionales. Enumeramos las que se pueden realizar en este momento de desarrollo tecnológico:

1. Creación de materiales educativos: Diseño y desarrollo de materiales educativos como contenidos textuuales, presentaciones digitales, ejercicios de práctica, audio podcast, video-animaciones y otros recursos de aprendizaje. Estos materiales se pueden personar según las necesidades y preferencias de los estudiantes, adaptándose a su nivel de conocimiento, estilo de aprendizaje y áreas de interés.

2. Formulación de ejercicios y problemas: Generación de situaciones hipotéticas para la práctica y evaluación, abarcando diferentes niveles de dificultad y áreas del conocimiento. Los estudiantes practican y aplican los conceptos aprendidos de manera interactiva y personalizada.

3. Tutoría y retroalimentación personalizada: Proporcionan retroalimentación personalizada y apoyo individualizado a los estudiantes. Identificación de áreas a mejorar, ofrecimiento de explicaciones adicionales y sugerencias para acceder recursos complementarios que refuercen los aprendizajes.

4. Experiencias de Aprendizaje: Diseño de actividades instruccionales, técnicas o estrategias innovadoras, programas de estudio, estructuras curriculares ramificadas, secuencias de aprendizaje activo, actividades complementarias basadas en el análisis predictivo.

5. Investigación y desarrollo: Análisis de grandes volúmenes de datos para identificar tendencias, patrones de aprendizaje, áreas de mejora en la enseñanza y el aprendizaje.

   Útiles para la investigación y desarrollo de nuevas prácticas docentes y enfoques instruccionales innovadores.

De igual manera, la IA Generativa plantea nuevos retos y desafíos en la Educación Superior que merecen ser examinados con mayor profundidad:

1. La posibilidad de generar un texto, resumir un artículo, crear una imagen, analizar un conjunto de datos u obtener una secuencia de código informático con una simple petición verbal, conlleva riesgos. Uno de los más visibles es la pérdida de control por parte de los humanos, tanto de los procesos de trabajo como de la calidad de los resultados. Este riesgo se acentúa especialmente si delegamos en la IA la emulación de habilidades de pensamiento de orden superior, gracias a la capacidad de ésta para ofrecer resultados plausibles y convencionalmente aceptables. Un escenario como éste podría conducir a un abandono progresivo del desempeño de dichas habilidades por parte de los humanos, con el consecuente desentrenamiento y pérdida de capacidades cognitivas superiores (Xavier Mas, 2024).

2. La dependencia excesiva de las herramientas de IA Generativa para realizar las tareas académicas, en lugar del pensamiento crítico y el esfuerzo mental, pudieran afectar la retención de la memoria, el funcionamiento cognitivo y las capacidades de pensamiento crítico. Así lo demuestra la investigación de Muhammad Abbas, Farooq Ahmed Jam & Tariq Iqbal Khan (2024).

3. Algunos educadores expresan preocupación por los posibles efectos negativos de la Agencia Estudiantil en términos del desarrollo de capacidades humanas de intervenir en su entorno de manera consciente y autónoma para toma de decisiones informadas y el control sobre los procesos de aprendizaje. Esto implica que los estudiantes sean entes activos en su proceso de crecimiento y desarrollo humano al establecer metas, tomar decisiones sobre qué aprender, cómo aprenderlo y cómo evaluar su propio desempeño. Que sean capaces de identificar sus propias limitaciones para aprender a superarlas por sí mismos sin depender de entes externos que les prescriba los recursos de apoyo necesarios en la construcción activa de su propio conocimiento. La investigación de Ali Darvishi, Hassan Khosravi, Shazia Sadiq , Dragan Gašević y George Siemens (2024) levanta esta bandera y nos invita a seguir investigando sobre este fenómeno educativo emergente.
4. Una limitación importante es la falta de capacidad de la IA para comprender y hacer inferencias sobre los estados mentales, los procesos de pensamiento y el conocimiento existente de los estudiantes. Sin esta capacidad, los tutores de IA luchan por identificar y abordar los conceptos erróneos de los estudiantes individuales, brindar orientación personalizada y desarrollar las conexiones personales que motivan e involucran a los alumnos a lo largo del tiempo. Los pensadores críticos pueden realizar habilidades como el análisis, sin duda, pero también realizan estas tareas de manera reflexiva y con humildad intelectual. Llegan a juicios subjetivos. La IA no puede pensar críticamente porque no sabe qué valorar, tiene un sesgo hacia la equidad y, desde luego, no puede reflexionar sobre sus propios pensamientos (Cristóbal Cobo, 2024).
   
   
5. Yann LeCunn (2024) expone que la parte generativa del cerebro es lo que convierte las ideas y los planes en acciones, incluidas las palabras habladas y escritas. Pero la parte difícil de la inteligencia es llegar a esas ideas y planes. En el cerebro, las ideas se forman en la corteza prefrontal. Convertirlas en acciones se ejecuta en la corteza motora y el cerebelo. Reducir la inteligencia a la generación es como reducir el software a las instrucciones de imprimir en el papel.
   
   
6. Noam Chumsky (2023) entiende que estos programas están atrapados en una fase pre-humana o no-humana de la evolución cognitiva. Su defecto más profundo es la ausencia de la capacidad más crítica de cualquier inteligencia para describir o predecir algo. “Por muy útiles que puedan ser estos programas en algunos ámbitos concretos (programación informática, o rimas de versos ligeros), sabemos por la ciencia de la lingüística y la filosofía del conocimiento que difieren profundamente de la forma en que los seres humanos razonan y utilizan el lenguaje. Estas diferencias imponen limitaciones significativas a lo que pueden hacer, codificándolos con defectos inerradicables” (Alexis Paiva, 2023).
7. Se plantean cuestionamientos sobre la responsabilidad y el sesgo algorítmico. Es fundamental asegurar que los modelos IAGen utilizados en educación sean transparentes, explicables y justos, evitando la reproducción de prejuicios y discriminaciones. También es necesario establecer mecanismos de rendición de cuentas y supervisión para garantizar que los sistemas de IA no tomen decisiones que puedan perjudicar a los estudiantes.

Los planteamientos presentados, nos llevan a profundizar sobre la posibilidad de enfrentar una nueva emergencia educativa con la proliferación de herramientas generativas de la IA. Estamos frente a una creación humana en sus primeras etapas de desarrollo que seguirá expandiendo sus capacidades algorítmicas hasta alcanzar altos niveles NeuroTecnológicos. Nos referimos a un campo en rápido crecimiento dirigido a entender el funcionamiento del cerebro humano con la finalidad de crear tecnologías que interactúen con él. Por tanto, el sistema educativo superior enfrenta la dicotomía de los grandes avances de la IA generativa, así como desafíos significativos que requieren respuestas urgentes y efectivas.

Es por esta razón que decidimos publicar este post con la finalidad de aportar al fenómeno tecno-educativo que está provocando la IAGen en el escenario universitario. Actualmente, estamos experimentando con modelos algorítmicos utilizados principalmente para aumentar las capacidades creativas y automatizar algunas las tareas humanas. Sin embargo, creemos que la integración de la IA Educativa debería dirigirse más hacia las formas de humanizar las generaciones algorítmicas en los procesos de aprendizaje.

El campo de la neurociencia nos permite estudiar a nivel sináptico cómo funcionan nuestros cerebros. La sinápsis neuronal es un proceso fundamental en el funcionamiento del sistema nervioso que permite la comunicación entre las neuronas. Se trata de una conexión especializada entre dos neuronas, donde se transmite la información en forma de señales electro-químicas. La neurona presináptica es la encargada de enviar la señal, mientras que la neurona postsináptica la recibe. La comunicación entre ambas neuronas se realiza a través de pequeñas estructuras llamadas vesículas sinápticas que contienen neurotransmisores. Estos son sustancias químicas encargadas de transmitir la señal de una neurona a otra.

Cuando una señal eléctrica llega a la neurona presináptica, se producen cambios en su membrana que desencadenan la liberación de los neurotransmisores en el espacio sináptico. Estos neurotransmisores se unen a receptores específicos en la membrana de la neurona postsináptica, generando una respuesta eléctrica en esta última. De modo que, la sinápsis neuronal es esencial para el procesamiento de la información en el cerebro y juega un papel crucial en funciones cognitivas como el aprendizaje y la memoria. El enfoque educativo de la Sinapsis Algorítmica es una propuesta que hacemos con el objetivo de activar las capacidades humanas en el núcleo de la educación algorítmica (Juan Domingo Farnós), de la misma manera que pretendemos llevar a los estudiantes al centro de su proceso de aprendizaje.

La Sinapsis Algorítmica (SA) se define como la fusión revolucionaria de la capacidad neuronal del cerebro humano con los procesos algorítmicos de la inteligencia artificial (IA). Mediante esta simbiosis, las conexiones neuronales del cerebro interactúan con los algoritmos de la IA para potenciar los procesos mentales que provocan el aprendizaje. Este enfoque se basa en la analogía entre las sinapsis cerebral y los algoritmos de la IAGen. Al igual que la sinapsis permite la transmisión de señales entre neuronas, los algoritmos en la IA permiten el procesamiento y transmisión de información a través de redes neuronales artificiales. La SA representa una nueva frontera en la investigación y desarrollo de la IA Educativa con el potencial de revolucionar la forma en que los humanos interactuamos con la tecnología y expandimos nuestras capacidades de aprendizaje.

En la imagen superior, podremos contextualizar la práxis colaborativa ciber-humana. El cerebro encomienda la responsabilidad de ser creativa, proporcionar razonamiento abstracto, intuición y emocionalidad. Mientras que la IA es responsable de la velocidad de procesamiento, la capacidad para dimensionar datos masivos y encontrar patrones difíciles en los grupos de datos utilizados para el entrenamiento de la base de datos. Tal intervención es relevante cuando se trata de usuarios de IAGen en procesos de aprendizaje humano. Los usuarios de la IA interactúan con modelos LLM que generan contenidos en diversos formatos, pero en paralelo, existe una programación algorítmica para aprender y evolucionar en base a la interacción humana. De modo que la SA sirve como un puente entre las funciones electro-químicas de la mente humana y las operaciones algorítmicas ejecutables en los modelos de integración de larga escala.  

Además, la SA también puede ser vista como una práctica instruccional centrada en ampliar las capacidades cognitivas y creativas del ser humano. Al integrar la IAGen en los procesos de pensamiento y aprendizaje, los usuarios integrarían diferentes de recursos digitales con otras perspectivas transversales, investigaciones científicas y modelos mentales emergentes. Esto podría conducir a avances significativos en los campos de la ciencia, arte, ingeniería, educación y muchos otros, impulsados por una colaboración simbiótica entre la mente humana y la IA Generativa.

Hablamos de un enfoque tecno-educativo que establece una convergencia revolucionaria entre la inteligencia humana y la generativa, en la cual las capacidades únicas de cada una se complementan y potencian mutuamente para impulsar aprendizajes y la creatividad hacia nueva fronteras del conocimiento. Su objetivo final consiste en activar las zonas neuronales para conectarlas con las capacidades algorítmicas de los modelos generativos. Nuestros cerebros no deberían operar para la simple entrega generativa, sino para la construcción de relaciones sostenibles, pensamientos abstractos, ideas complejas, decisiones informadas, procesos anaíticos y solución de conflictos altamente complicados. Hablamos de cerebros aumentados, no de cerebros memorísticos.

En el contexto de la transformación digital, la gente y los ordenadores están entrando en una intrigante simbiosis. No es solo que los algoritmos actúen sobre nosotros, sino que nosotros también actuamos sobre los algoritmos. Desde esta perspectiva, lo importante no son solo los efectos de los algoritmos sobre los actores sociales, sino las interrelaciones entre los algoritmos y los actos sociales de adaptación Daniel Innerarity (2024). 

Cuando utilizamos tecnologías que no opacan o trastornan los que signifca el ser humano, estamos hablando de lo que se conoce como Ingeniería Positiva (IP). Desde el punto de vista educativo, la IP se centra en el diseño, desarrollo e implantación responsable y ética de las herramientas de Tecnología Educativa (EdTech) que amplifican los procesos mentales. Amplificar consiste en visualizar las conexiones mentales de los aprendices en diversidad de aplicaciónes tecnológicas. Lo que busca es mejorar la calidad de vida de los aprendices, así como su bienestar individial y colectivo.

Un aspecto fundamental de la IP es su compromiso con el empoderamiento humano. Esto implica diseñar tecnologías que promuevan la autonomía, inclusión y el desarrollo personal, en lugar de crear sistemas que subyuguen o excluyan a las personas. Por ejemplo, en el campo de la IA Educativa, esto recaerá en el desarrollo de algoritmos en sistemas transparentes, interpretables y justos, evitando así la creación de sistemas algorítmicos que perpetúen los sesgos y discriminación.

De modo que:

1. Saber formular instrucciones claras, completas y sin ambigüedades.
2. Evaluar de forma crítica los resultados proporcionados por los modelos generativos.
3. Aplicar el razonamiento lógico a través del dominio del lenguaje. 
4. Liderar una conversación para llegar a obtener los resultados esperados... 

... son algunas recomendaciones necesarias de Xavier Mas (2024) para potenciar las capacidades ciber-humanas. 

Aunque algunas arquitecturas IA (redes neuronales digitales y sistemas de aprendizaje profundo), están diseñadas para emular la estructura y función de las redes neuronales humanas, están muy lejos de ser equivalentes a un cerebro humano. Un LLM puede describirse como un cerebro sin entradas sensoriales ni agencia. Un cerebro sin mente, conciencia y autoconciencia. Al construir respuestas a preguntas textuales, la IAGen predice palabras una por una sin comprender ni ser consciente de su significado. Como un loro que repite lo que ha oído del humano sin comprender lo que significan esas palabras, los LLM son una
actuación de exposición sin comprensión ni metacognición.

No se trata de producir un texto bien estructurado sino de desarrollar la capacidad mental de organizar las propias ideas, conectarlas con las ideas de otros, analizar afirmaciones, sintetizar conocimientos y satisfacer nuestra necesidad fundamental de comunicarnos con los demás y aprender de ellos (Lydia Cao y Chris Dede, 2024).

 

En última instancia, la Sinápsis Algorítmica aspira a utilizar la IAGen como un recurso tecno-educativo que promueve el progreso humano, enriqueciendo nuestras vidas de manera significativa y sostenible. Al hacerlo, busca garantizar que el avance tecnológico esté alineado con los valores humanos fundamentales, preservando la dignidad, la libertad y el bienestar de las personas en un mundo cada vez más digitalizado. 

Educadores 5.0: Conectores de Ecosistemas de Aprendizaje

Entramos al 2024, un año que promete ser un hito en la historia educativa contemporánea. Ante tal panorama, nos encontramos en el inicio de la llamada Educación 5.0, un paradigma que se está forjando en el crisol de la revolución tecnológica. Este año, comenzaremos a labrar un nuevo recorrido donde la tecnología y educación se entrelazarán de formas que apenas estamos comenzando a comprender. El paradigma educativo 5.0 nos invita a repensar y remodelar nuestra práctica docente en torno a las posibilidades que estas transformaciones tecnológicas nos ofrecerán de aquí hacia el futuro... 

La Educación 5.0 surge como respuesta a los avances tecnológicos recientes, como la Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas y el Big Data. Se habla de una educación que incorpora las tecnologías emergentes agregándole un enfoque más humano a las actividades instruccionales. Pearson (2023) la define como una educación centrada en el desarrollo de habilidades cognitivas superiores como el pensamiento crítico, creatividad, colaboración y la capacidad de adaptación a lo largo de la vida. Esta trasciende la idea de que la etapa educativa finaliza con la formación profesional y sostiene que la persona debería seguir aprendiendo de manere permanente.

Según Dreamshaper (2023), la Educación 5.0 consite en dos pilares complementarios: el uso de las nuevas tecnologías en el aula y la estimulación de las habilidades esenciales de los alumnos. La intención es preparar a las nuevas generaciones para la búsqueda de soluciones que mejoren la vida en sociedad, ante un escenario complejo, incierto y altamente tecnológico en el que vivimos hoy.

El investigador español, Juan D. Farnós (2022), le agrega nuevos elementos con su conocido enfoque disruptivo: 

La Educación 5.0 comienza con las personas, no con la tecnología. Su propósito se refiere explícitamente a los resultados específicos que los humanos deben lograr como resultado de una experiencia de aprendizaje particular. No se trata de darle a cada estudiante un dispositivo móvil. No se trata de mejorar la infraestructura tecnológica y la conectividad institucional. Ni se trata del desarrollo de herramientas y plataformas digitales.

Los tiempos actuales requieren ecologías cada vez más accesibles, más poderosas, más adaptables a nuestras necesidades. Necesitamos que sean parte de nuestra vida cotidiana, algo natural, que no tengamos que estar hablando constantemente de ellas, sino de nuestras necesidades. Cuando logremos esto, estaremos listos para desenvolvernos en cualquier momento y situación. 

Esta descentralización cognitiva de la sociedad provoca desequilibrios en las instituciones de educación superior. El problema es que muchos organismos siguen teniendo una visión estática del conocimiento, con estructuras compartimentadas poco abiertas a la colaboración en red; reduciendo así –dramáticamente– su capacidad para innovar. En cambio, se trata de preparar individuos intelectual, social y emocionalmente fuertes, conscientes de su salud y desarrollo personal como un propósito general. 

La Educación 5.0 requiere el desarrollo de Ecologías de Aprendizaje en el proceso instruccional. Fernando Santamaría (2011) la define como un entorno que fomenta y apoya la creación de redes y comunidades (y también en estructuras mixtas como las redes en práctica [Network of Practice] muy útiles para el desarrollo profesional). La definición aplicada a estructuras biológicas se aplica también a las comunidades de aprendizaje y otros tipos de comunidades como las de investigación y las de interés general. Una ecología de aprendizaje es un entorno consistente con (y no antagónicos a) lo que los alumnos aprenden.  

La tarea de cualquier formador es crear y fomentar una ecología de aprendizaje que permita que los aprendices mejoren con rapidez y eficacia con respecto al aprendizaje que tienen. Por ello, creemos que una de las competencias clave para generar sanas ecologías de aprendizaje es ser un dinamizador y arquitecto de espacios, donde desde los lurkers (pasivos) hasta los más activos sean conscientes de su papel y de la importancia de los demás elementos para el buen funcionamiento:

1. Así como la ecología natural prospera sobre la base de la diversidad de especies, la ecología del conocimiento se nutre de la diversidad de conocimientos. Tal diversidad se basa en la competencia cooperativa: colaborar con nodos de conocimiento diferentes, así como competir con alguien en función de sus características diferenciadoras.
2. Se centra principalmente en las redes sociales de las personas, en contraste con el énfasis excesivamente tecnológico de los sistemas de gestión de conocimiento (LMS: Moodle, BlackBoard, Canvas) y herramientas TIC.
3. No sólo implica la comprensión de los intercambios de conocimientos y de las relaciones basadas en dichos intercambios. Implica también la comprensión de cómo este conocimiento influye en la acción o potencial para la acción basada en dichos intercambios.
4. Está formada por nodos de conocimiento, intercambio de ideas y de los flujos de dicho conocimiento. La base para la cooperación y la supervivencia es la diferenciación y la similitud entre los nodos de conocimiento. Los nodos altamente diferenciados pueden colaborar para llevar a cabo acciones específicas y pueden disolverse después.

Entendiendo su significado, nos proponemos elaborar un marco conceptual que define al Educador 5.0. Para ello, tomamos como base las experiencias vividas en diversidad de eventos internacionales, metaversos educativos y experiencias colaborativas con algunas herramientas de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen).  

Los E5 son los que se atreven a cambiar y difundir nuevas ideas de valor. Ellos saben movilizar a la gente activa en diversidad de proyectos. Eso se logra identificando a aquellas personas que tienen influencia fuera de sus posiciones jerárquicas. No importa los discursos que digan los dirigentes del sistema educativo; los cambios educativos no ocurren esbozando diagramas jerárquicos o presentaciones PPT pulcras que demuestran los planes estratégicos de la Innovación Educativa.

Gladwell, describe dos roles clave en la difusión del conocimiento e ideas en su libro El Punto Clave: El rol de experto y el rol de conector: 

• Experto: Persona que acumula experiencia en un tema y está dispuesto a diseminarlo cuando se le pida.
• Conector: Persona conocida que está conectada a múltiples grupos en diversos organismos. No tiene límites en la difusión de conocimientos, recursos tecnológicos y proyectos tecno-educativos. 

El experto posee mucho conocimiento y experiencias, pero el conector conoce a mucha gente en constante movimiento. Debido a que circulan en diferentes mundos con diferentes grupos, pueden conectarlos y unir los puntos entre cualquier compartimento estanco. La importancia de establecer relaciones sostenibles en el tiempo con personas de diferentes organismos empresariales y educativos es importante para la difusión de ideas y buenas prácticas educativas.

La obsesión por el liderazgo institucional, que a veces acaricia la adoración, obstaculiza el progreso de las redes virtuales de aprendizaje, ya que menosprecia el papel de los conectores digitales, o incluso los ignora por completo. Es una lástima que las instituciones universitarias no reconozcan las capacidades socio-tecno-educativas de muchos líderes 5.0 que realizan infinidad de proyectos dentro y fuera de las estructuras institucionales. 

¿Y qué tal si se reconociera el desempeño digital de la misma manera que se alcanza un rango académico superior? Tal vez el liderazgo digital sea invisibilizado por la gerencia y administración universitaria tradicional, pero lo que sí es inevitable es que muchos Educadores 5.0 gozan de un factor de reconocimiento externo mayor que el de sus superiores. Entonces nos preguntamos, ¿el reconocimiento digital podría desplazar al poder jerárquico?

Después de tantos años conectado a las redes educativas internacionales, creo que fui bastante fantasioso e ingenuo al pensar que la jerarquía cedería su poder ante el desarrollo de las redarquías. De hecho, en este momento manifiesto mi más sincera desilusión por la ciega suposición de que las plataformas sociales democratizarían las instituciones educativas. A 24 años de la proliferación tecnológica que nos ha traído la Internet y sus herramientas emergentes, no ha pasado nada significativo en nuestras universidades. Todo ha seguido igual que antes con algunos cambios cosméticos externos.   

Sin embargo, hemos experimentado un movimiento tangible de superconectores que se atreven a cruzar las líneas rojas que impone el sistema para desarrollar nuevas ecologías de aprendizaje en diversidad de plataformas tecnológicas. Educadores, que con mucho escfuerzo y dedicación, han sido capaces de adentrarse a la tecnología de redes para crear sus propias plataformas educativas. Esos profesionales sen han convertido en referentes globales que establecen relaciones de valor con personas alineadas a diversidad de intereses. Cada vez más están rebasando las murallas que obstaculizan las grandes transformaciones que el mundo requiere. Estas personas se dedican a tender puentes, no a limitar las posibilidades reales del cambio. 

Algunos CEO de importantes empresas se han dado cuenta de las caractrísticas de los conctores de ecosistemas de aprendizaje para impulsar el upskilling y reskilling de su personal. Están hablando de la necesidad de reclutar más de estos conectores y menos administradores-gerentes tradicionales, ya que los conectores son aquellos que pueden ayudar a trascender el paradigma vigente. En ellos existen numerosos mundos, por lo tanto, están mejor ubicados para ayudar a crear diversidad de ecosistemas de desarrollo profesional.

La realidad es que, en la mayoría de los organismos empresariales y educativos, estos conectores no solo están siendo subutilizados, sino que los empleadores ni siquiera son conscientes de su existencia. Los Educadores 5.0 se caracterizan por tener las siguientes cualidades: 

1. Por lo general, tienen una amplia red de contactos sin mostrar egos de superioridad.
2. Demuestran un alto grado de curiosidad por hacer lo que muchos líderes creen que no se puede. 
3. Son menos propensos a querer escalar una escalera de carrera tradicional y a menudo están más impulsados por un propósito personal.
4. Puede que no encajen en la idea tradicional de liderazgo, de hecho, es muy probable que no sean líderes en absoluto. Más bien, trabajan dentro de la institución a la misma vez que conectan sus plataformas con otros nichos para difundir ideas inimaginables.
5. Las plataformas sociales desempeñan un papel vital en la difusión de ideas. Los conectores con extensas plataformas tecnológicas, ayudan a unir diferentes círculos sociales y a facilitar la transmisión de conocimientos de utilidad colectiva. 
6. Producen infinidad de contenidos digitales, publican libros, crean nuevos productos y servicios de desarrollo profesional, utilizan la riqueza de la EdTech para generar contenidos en diversos formatos de representación del conocimiento.
7. Son invitados a participar en cumbres, congresos, foros, jornadas, simposios, conversatorios, paneles, adiestramientos, capacitación, entrevistas radiales y televisivas, sobre temas de impacto global.  
8. Son capaces de desplazarse entre la presencialidad y virtualidad simultáneamente. Automatizan sus servicios profesionales para llegar a diferentes nichos de la sociedad. No solo se encuentran en las aulas dictando clases, sino también en diferentes lugares de la web. 
9. Son personas autosuficientes y autónomas que no dependen de las estructuras gerenciales y administrativas convencionales para ejercer su liderazgo digital. 
10. Administran diversos canales de difusión del conocimiento y de conexiones sociales para el emprendimiento de proyectos innovadores.   

Los desafíos a los que nos enfrentamos hoy requieren menos enfoque en los "líderes de siempre" y mayor atención en los Educadores 5.0 en todos los niveles organizacionales. De hecho, realmente necesitamos pensar menos en las estructuras jerárquicas y más en los ecosistemas de aprendizaje.

Cambiar el enfoque de las organizaciones individuales a perspectivas de ecosistemas redárquicos es fundamental para impulsar un cambio educativo efectivo. Los ecosistemas reconocen la interconexión de varias partes interesadas, fomentando la colaboración, enfoques holísticos y adaptabilidad. El pensamiento de ecosistema reconoce que los desafíos sociales son multifacéticos, requiriendo diversas entidades, incluidas comunidades y organizaciones de base, para trabajar juntas. Es relacional, no organizativo.

Ver las cosas desde la perspectiva de un organigrama jerárquico ignora todos los conectores internos y todo el ecosistema externo. Trabajar en salud, sistema de justicia penal, salud mental, vivienda, cuidado social o la educación, nos exige adoptar una visión de ecosistema. Si no lo hacemos, fracasaremos.

Los conectores ahora están empezando a habilitar las cosas que los líderes del sector no han logrado hacer: eliminar el pensamiento de silo, la rápida difusión de información y la movilización de personas hacia la acción. Quizás sea hora de que el liderazgo se tome un segundo plano (Paul Taylor, 2023).  

Conozcamos algunos Educadores 5.0 y los proyectos que realizan:  

Clary E. Ramos (PUR): Doctora en Educación | Especialista en Tecnología Educativa | Profesora de cursos de preparación de maestros. 
Enlace: https://www.youtube.com/@maestraclary

Karmen Olmo (PUR): Profesora universitaria | Pintora| Diseñadora gráfico | Entusiasta del Metaverso y Realidad Virtual.
Enlace: https://happiverso.com/

James Lynn (PUR): Profesor de Diseño Gáfico | Productor Podcasts |Consultor Desarrollo Web, Contenido Digital y Redes Sociales 
Enlace: https://www.jameslynn.com/blog/

Yanmari Alicea (PUR): Maestra | Profesora universitaria | Fundadora de TutoEdu. 
Enlace: https://www.site.somostuto.com/

Marcos Vélez (PUR): Maestro | Profesor universitario | Fundador de Sala de Facultad.
Enlace: https://profemarcosvelez.com/

José Ferrer (PUR): Maestro de Música | Profesor universitario | Catedrático | Director Educación a Distancia (UPRM) | Autor de varios libros educativos | Conferenciante internacional | Capacitador de Desarrollo Profesional.  
Enlace: https://drjoseferrer.com/

Emanuel Gutiérrez (PUR): Profesor universitario de Producción de Medios Digitales y de Desarrollo Personal. Autor de libros. 
Enlace: https://www.emanuelgutierrez.com/

Juan D. Farnós (ESP): Profesor universitario | Investigador | Conferenciante internacional | Consultor y Formador Online de Másters y Post-Grados | Referente global de la Educación Disruptiva, Inteligencia Artificial, Metaversos educativos, Redes Sociales, eLearning, mLearning y Gestión del conocimiento. Enlace: https://juandomingofarnos.wordpress.com/

Erick Miranda y Carlos Bravo (PAN/BOL): Erick es Profesor universitario | Conferenciante internacional | Fundador de VeranoTIC. Carlos es Profesor universitario | Conferenciante internacional | Coordinador VeranoTIC.  
Enlace: https://www.veranotic.org/

Delia Bernal (MX): Conferenciante internacional | Experta Certificada en Canva | Educadora EdTech | Diseñadira de Experiencias de Aprendizaje | Consultora Educativa | Fundadora de Docentes Digitales MX. Enlace: https://docentesdigitales.mx/ 

Adriana Caballero: Experta EdTech Enfoque Integral | Fundadora de Sync | Autora del Modelo EXD | CEO y Co-fundadora de Yeira Inc. 
Enlace: https://sync.yeira.io/ 

Camino López (ESP): Gestora de Proyectos | Productora Digital | Especiialista en eLearning | Profesora Universitaria | Conferenciante internacional | Entusiasta del Metaverso y Realidad Virtual. Enlace: https://caminolopez.com/ 

María E. Cabral (PAR): Profesora universitaria | Especialista eLearning |Consultora Educativa | Conferenciante internacional | Fundadora de eCabral.
Enlace: https://www.ecabral.com.py/

Milagros Huamán (PER): Vicepresidenta Universidad Sabal EEUU | Directora de eLearning Perú-EEUU | Consultora Internacional | Fundadora de Metodologías Holísticas.
Enlace: https://metodologiasholisticas.com/ 

Freddy Sinfontes (VEN): Especialista en eLearning, Streaming, WebRadio y Educacion Digital | Fundador de MorpheusLatAm. 
Enlace: http://www.morpheuslatam.org/

Rafael Martínez: Experto en Educación Transnacional | Embajador EdTech | Conferencista internacional | Profesor de Postgrado | Coordinador Eventos Virtuales. 
Enlace: https://www.linkedin.com/in/rafaelmartinezc/

Las 10 realidades de la Educación Superior

A fin de año se lanzan interesantes artículos e infografías sobre las tendencias que marcarán la Educación Superior durante el próximo año. De igual manera en los primeros meses del nuevo año se publican informes sobre las tecnologías que estarán impactando la Educación Superior. Como Tecnólogo Educativo y Especialista TIC, siempre he estado interesado en conocer las nuevas tecnologías que saldrán al mercado con la posibilidad de impactar el escenario educativo superior. No solo se trata de conocerlas, sino de aprender a utilizarlas e incorporarlas en la práctica docente real. 

Uno de los informes de mayor prestigio a nivel global es el Horizon Report de EDUCAUSE: 

En términos generales, el HRE es una publicación anual que describe e identifica las tendencias tecnológicas emergentes que pronostican diversos niveles de impacto en la Educación Superior durante los próximos cinco años. El informe es un recurso valioso para profesionales de la educación y responsables de la toma de decisiones en el ámbito académico, ya que proporciona información y análisis profundos sobre el desarrollo tecnológico y sus posibles implicaciones en la enseñanza, aprendizaje e investigación.

EDUCAUSE investiga a profundidad cuáles serán las tendencias clave, las tecnologías emergentes y las nuevas prácticas instruccionales que darán forma al futuro educativo. En él se visualizan varios escenarios e implicaciones del futuro educativo que ya llegó y está por llegar. Se basa mayormente en las perspectivas y experiencias de un panel de líderes globales que visualizan los panoramas de la Educación Superior.

Los principales componentes del Horizon Report suelen incluir:

• Tendencias Clave: Factores sociales, económicos y tecnológicos que impulsan la adopción de tecnología en la Educación Superior.
• Desafíos Significativos: Problemas que impiden la adopción de nuevas tecnologías que pueden ser clasificados como solubles, difíciles o perversos, indicando niveles de complejidad creciente.
• Tecnologías Importantes: Herramientas EdTech y plataformas emergentes que tienen el potencial para mejorar y transformar la educación. Estas se presentan con horizontes de tiempo proyectados para su adopción a corto, medio y largo plazo.

Haciendo un resumen genérico de las tecnologías (EdTech) que estarán impactando el ámbito educativo universitario en 2024, pudimos detectar las siguientes:

1. Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR): Estas tecnologías revolucionarán la instrucción al proporcionar entornos de aprendizaje inmersivos y prácticos que mejorarán la comprensión y retención de conceptos abstractos. Se experimentará con simulaciones de la vida real que son costosas o peligrosas de replicar en disciplinas como la medicina, enfermería, ingeniería y ciencias. Facilitarán la colaboración y experimentación en sus espacios virtuales compartidos, allanando el camino hacia una experiencia educativa sin precedentes en términos de compromiso, responsabilidad e interactividad.
   
   
2. Inteligencia Artificial (AI): El impacto más significativo de la IA en la educación universitaria será su capacidad para personalizar la experiencia de aprendizaje, ofreciendo a los estudiantes itinerarios educativos no-supervisados. Se adaptarán a sus estilos y ritmos de aprendizaje individual, al tiempo que mejorará la eficiencia administrativa e investigación a través de la automatización y el análisis de datos a gran escala.
   
   
3. Educación Basada en Competencias: Las plataformas educativas están transformando el paradigma educativo al hacer hincapié en la adquisición y demostración de habilidades y conocimientos específicos en lugar de centrarse en el tiempo de la instrucción dirigida. Esta disrupción permitirá a los estudiantes avanzar en su ruta de aprendizaje personalizado, asegurando el afianzamiento de las competencias necesarias para alcanzar la excelencia en sus áreas profesionales, promoviendo una mayor alineación entre la educación y las demandas del mercado laboral.
   
   
4. Laboratorios y Simulaciones Inmersivas: Estas tecnologías han democratizado el acceso a las experiencias pragmáticas STEM, permitiendo a los estudiantes realizar experimentos y obtener datos en tiempo real desde cualquier lugar, superando las limitaciones de los entornos físicos (geográficas, temporales, estructurales, socio-culturales y cognitivas)y los gastos recurrentes asociados con los laboratorios prácticos (equipos, instrumentos, materiales, soluciones químicas). También proporcionan la  flexibilidad necesaria para realizar aprendizajes más autodirigidos y colaborativos.  
   
   
5. Internet de las Cosas (IoT): Contribuirá al desarrollo de un campus más inteligente con la interconectividad de dispositivos capaces de recopilar y analizar datos que mejoren la eficiencia operativa y la experiencia de aprendizaje. Los dispositivos IoT en aulas y laboratorios recopilarán y analizarán datos en tiempo real, enriqueciendo la experiencia educativa con acceso a información instantánea, fomentarán una investigación más innovadora y permitirán que la infraestructura académica sea más inteligente. De este modo se mejorará la gestión de los recursos digitales y la personalización del aprendizaje de los estudiantes.
   
   
6. Conectividad 4G/5G: La tecnología 4G/5G de alta velocidad y baja latencia, estará destinada a transformar la educación al facilitar aprendizajes en línea más fluidos y sin interrupciones. Facultará el establecimiento de un  campus virtual con tecnologías inmersivas en tiempo real para posibilitar la práctica y exploración en redes masivas de colaboración internacional más estables con el fin de alcanzar una experiencia educativa sin fronteras. Esta tecnología de redes abandonará el formato instruccional exclusivo de la presencialidad, hacia formatos extendidos (híbridos y virtuales) apoyados en la nube, redes de fibra óptica y bancos de datos alrededor del mundo. De este modo aumentarán las demandas de acceso a mejores plataofrmas de streaming, campus inmersivos, laboratorios virtuales y simulaciones con realidad aumentada. 
   
   
7. Aprendizaje Basado en Proyectos Colaborativos en Línea: Las plataformas tecnológicas que faciliten el trabajo colaborativo a distancia estarán redefiniendo la experiencia educativa universitaria al fomentar el desarrollo de habilidades prácticas y de resolución de problemas. Le permitirá a los estudiantes aplicar la teoría a situaciones del mundo real en  contextos colaborativos. Gracias a su flexibilidad, ofrecerá nuevas formas de aprendizaje personalizado, lo cual es esencial en la formación de profesionales de cumplir con las demandas dinámicas del mercado laboral contemporáneo.
   
   
8. Seguridad y Privacidad de Datos: Con la creciente cantidad de datos generados en el aprendizaje en línea, se necesitarán más recursos tecnológicos que aseguren y gestionen los datos privados de la comunidad educativa. Su impacto radicará en mantener la integridad y confiabilidad de las herramientas de la nube, asegurando que los sistemas de aprendizaje y gestión académica sean seguros y que la confianza en el uso de tecnologías digitales para el aprendizaje se mantenga a salvo de vulnerabilidades que podrían comprometer la experiencia educativa y la reputación institucional.
   
   
9. Blockchain y Micro-credenciales: El uso de las cadenas de bloques para la emisión y almacenamiento de títulos universitarios, certificaciones y micro-credenciales, está revolucionando el reconocimiento y la validación de habilidades y conocimientos adquiridos. Esta tecnología proporciona verificaciones seguras e inalterables de las credenciales académicas compartidas entre las instituciones universitarias y los organismos laborales. Esto empoderará a los estudiantes con controles más personalizados sobre sus experiencias académicas, socio-culturales y trayectorias profesionales al enfocarse mayormente en las capacidades modulares y especializadas que se alineen con las necesidades del mercado laboral actual.
   
   
10. Analíticas de Aprendizaje: El uso de herramientas analíticas sofisticadas para comprender y mejorar cómo los estudiantes aprenden, ayudará significativamente a los profesores a personalizar su enseñanza y mejorar los resultados del aprendizaje. El análisis de datos permite una comprensión más detallada del proceso de aprendizaje de los alumnos mediante la recopilación y análisis de datos, lo cual ayudará a personalizar la enseñanza, a identificar estudiantes en riesgo y a aumentar los niveles de retención y persistencia. 

Estas son algunas de las tantas herramientas tecnológicas y estrategias instruccionales que impactarán la Educación Superior. De seguro que la lista presentada es limitada y se dejan afuera otras tendencias de gran impacto global. Según el artículo o infografía que accedas, notarás algunas semejanzas, pero también hallarás algunas diferencias en las herramientas tecnológicas y las prácticas metodológicas a integrar en las clases. 

Desde que inicié mi identidad digital el 2004, he visto innumerables publicaciones que presentan las tendencias tecnológicas de impacto, pero no he visto alguna lectura que presente las realidades educativas. Es decir, una descripción detallada de los componentes que NUNCA cambiarán en nuestro Sistema Educativo Superior: 

1. Estructura Jerárquica: Es el sistema organizativo que define los niveles de autoridad y responsabilidad dentro de una institución académica. Esta estructura comunmente comienza con la Junta de Gobierno, Presidente, Rectores, seguidos por los Vicerrectores, Decanos, Catedráticos, Directores Departamentales, Directores de Unidades/Oficinas, Profesores y Personal administrativo. Este modelo permite la toma de decisiones, la supervisión de la academia, investigación y gestión administrativa mediante una cadena de mando claramente establecida. La rígida estructura organizativa universitaria y su modelo operativo del pasado ya no son adecuados para la Educación 4.0. Para aprender, no se necesita una jerarquía de personas que cobran salarios honerosos por realizar trabajos de escritorio. La prosperidad social no surge de la mera administración académica, sino de la velocidad y capacidad de exportar los procesos y procedimientos a formatos más ágiles y escalables.  
   
     
2. Burocracia Institucional: Se refiere al conjunto de políticas, procedimientos, procesos, normativas, requisitos y prácticas administrativas establecidas que regulan el funcionamiento diario de la universidad. Esto incluye la gestión y documentación de procesos legales, académicos, financieros, recursos humanos y mantenimiento de su infraestructura física. La burocracia se caracteriza por el establecimiento de las Juntas de Gobernanza, Senados y Comités encargados de crear políticas, certificaciones, normativas, regulaciones (académicas y admnistrativas) que a menudo son criticadas por ser restrictivas, lentas, inflexibles, lineales, que obstaculizan la eficiencia y capacidad de adaptación institucional:
   
   
• Rigidez: La naturaleza jerárquica a menudo puede ralentizar la toma de decisiones y adaptaciones necesarias para responder a desafíos emergentes y oportunidades innovadoras. Las dinámicas jerárquicas convencionales están bloqueando lo que sucede en el mundo.
• Barreras Comunicativas: Puede generar barreras comunicativas en las cadenas demando y entre las oficinas que tramitan documentos académicos y administrativos. 
• Resistencia al Cambio: Las estructuras jerárquicas tienden a ser dirigidas por personas con diferentes rangos de poder, lo que podría llevar a una resistencia institucional contra cualquier mejora, cambio, reformas y procesos de transformación tecno-educativa. 
• Centralización de Poder: Las cadenas de mando conducen a la toma de decisiones que no siempre reflejan los intereses o necesidades de todos los grupos de interés. Para ejecutarse un proyecto emblemático institucional tiene que pasar por la aprobación de la Rectoría, Juntas de Gobierno, Senados Académicos, Comités Departamentales y Directores de Oficinas/Unidades. En lo que se llega a un consenso mayoritario, podrían pasar dos o tres años (o quizá más) en aprobarse e iniciar con los procesos administrativos correspondientes. De haber algún tranque en la cadena de mandos, el proyecto podría tardarse más tiempo, o simplemente, engavetarse. La centralización le da la facultad a los niveles superiores para activar (o rechazar) los proyectos propuestos sin la aprobación de los demás eslabones que interfieren en el proceso. 
• Silos Encapsulados: La jerarquía promueve una división clara entre unidades, departamentos y oficinas. Esto podría limitar la colaboración interdisciplinaria y el intercambio de conocimientos de todos los agentes responsables. Las aulas siempre han operado como silos aislados en los que se realizan infinidad de proyectos sin trascender sus cuatro paredes. En ciertas instancias, no ha ocurrido más que una simple transmisión de contenidos dirigidos a ser estudiados para aprobar los exámenes.  
• Control: Quienes esperan que las universidades tradicionales se reformen por sí solas se están engañando. Su rumbo se mantiene constante a través de un sistema de gobernanza deficiente y de incentivos perversos que promueven la incompetencia y recompensan a aquellos que buscan el poder, amparados en viejos privilegios que les otorgan una falsa sensación de control. Se han quedado atrapadas en una espiral burocrática mortal mayormente preocupadas por aumentar los salarios y beneficios de los profesores y administradores que por servir a los estudiantes (Juan D. Farnós, 2023).
  
  
3. Condiciones Laborales: Muchos docentes tienen que dictar sus clases/laboratorios en condiciones infrahumanas. El deterioro de las facilidades físicas es deplorable. Esto afecta la salud de los docentes y estudiantes al permanecer en entornos expuestos a hongos, partículas de asbesto, filtración de agua, fríos y calores excesivos. El esfuerzo humano por cumplir con la agenda académica no es recompenzado por el salario recibido ni el costo que el estudiante paga por curso. A esto le podemos agregar la instabilidad laboral a la que están sometidos muchos profesores. Sí, de mantenerlos contratados a tiempo parcial por décadas. Cada nuevo año renuevan contratos como si fuesen empleados de nueva contratación. A muchos de estos docentes los designan en importantes comités de trabajo, procesos de matrícula y de acreditación. Es una forma de manipulación laboral para garantizarles la renovación de su contrato del próximo año académico. La distribución de responsabilidades entre los que tienen permanencia y los que tienen contratos temporeros, es notable. 
   
   
4. Pedagogía de la Escasez: Resulta desalentador para un alumno universitario entrar por primera vez a una sala de clases con la misma estuctura de un salón escolar. Muchas aulas están equipadas con una pizarra o pantalla de proyección, un escritorio y las filas de pupitres. La escasez educativa no solo consiste en la falta de recursos, sino en la escasez de metodologías instruccionales que activen los diferentes niveles de desarrollo cognitivo de los aprendices. Dictar conferencias, tomar notas, estudiar lo que viene en el examen, tomar una prueba estandarizada y corregir las respuestas, es el formato que se replica en la mayoría de los cursos. Este modelo genera escasez mental. No tiene sentido alojar decenas de cursos en plataformas LMS con herramientas y aplicaciones interactivas, para terminar dictando clases con PowerPoint y PDF. La riqueza que nos trae las EdTech se está infrautilizando en los cursos presenciales, híbridos y en línea.  
   
   
5. Velocidad de Cambio: El desarrollo del conocimiento se mueve a una velocidad vertiginosa. Esto significa que el conocimiento que generamos hoy en un curso universitario, se volverá obsoleto en 12 a 16 meses. Lo que significa que al obtener el título académico, tenemos un 45 o 55% de obsolescencia del conocimiento. Lamentablemente, la velocidad de enseñanza de los docentes no puede alcanzar la velocidad del cambio global. Esto ocasiona complicaciones en el mercado laboral, porque los egresados universitarios no cuentan con las capacidades requeridas por los reclutadores o entrevistadores que buscan perfiles más adaptados a los cambios emergentes de la era. Es lamentable afirmar que muchas universidades están a 20 años de distancia del cambio global. Lo que hacen es forzar a los estudiantes a pasar por procesos de enseñanza mal diseñados que no funcionan para vivir en esta época de trayectorias cambiantes. Y servirán muy poco para ingresar al escenario laboral que opera con modelos mentales, gerenciales, organizacionales y redárquicos completamente diferentes. Los cursos universitarios no deberían enseñar para futuros que ya no existen, sino de ser catalizadores de cambios sociales, organizacionales y ambientales. Esto implica contribuir en los debates públicos, incubar startups de utilidad colectiva y ser co-protagonistas de los avances globales. A medida que el cambio acelerado acorta la vida útil de los productos y servicios instruccionales, necesitamos más educadores disruptivos que exploren nuevas alternativas tecnológicas que puedan explotar las capacidades creativas del alumnado. El problema de vivir en un mundo rápido es que las complejas instituciones que nos gobiernan les cuesta adaptarse y sobrevivir, legitimándose con las inercias del pasado. Sus élites de líderes y expertos frenan el cambio con diagnósticos y soluciones para un mundo que ya no existe (Virginio Gallardo, 2023).  
   
   
6. Evolución de la Infraestructura Tecnológica: Las universidades se adaptan lentamente al desarrollo tecnológico actual para mejorar la enseñanza, aumentar aprendizaje, agilizar los procesos adminstrativos y garantizar la seguridad de los datos. Las tendencias tecnológicas que se avecinan, funcionan mejor cuando se actualiza la infraestructura tecnológica institucional, adaptándola a las necesidades de los docentes y estudiantes. Demás está decir que lo nuevo no encaja dentro de lo viejo. Hacerlo para economizar el presupuesto traerá problemas en los procesos de enseñanza y en el desarrollo cognitivo de los aprendices. Las tecnologías que están por llegar al escenario universitario requieren anchos de banda para la transmisión de grandes cantidades de datos en diversidad de formatos. La infraestructura actualizada permitirá la integración analíticas de aprendizaje para personalizar la experiencia educativa y mejorar el rendimiento académico. En investigación, la tecnología de punta facilita descubrimientos transformadores que nos permitirían diseñar, desarrollar, implantar y evaluar nuevos modelos educativos de vanguardia. En un mundo digitalmente conectado, las mejoras tecnológicas en las universidades son esenciales para mantener la competitividad y la relevancia institucional.
     
7. Teoría y Práctica Equilibradas: La necesidad de equilibrar la enseñanza de marcos teóricos con experiencias prácticas seguirá siendo un desafío y una prioridad que garantice que los estudiantes estén preparados para el mundo actual. Hay cursos con altas bases teóricas, pero también hay cursos que requieren la práctica constante de habilidades blandas y técnicas. Las instituciones superiores no deberían operar como centros encapsulados de transmisión de conocimientos, sino como nodos (hubs) orientados al cultivo de habilidades socioemocionales-tecnosociales que promueven la praxis de niveles cognitivos superiores. Cada curso debe ofrecerse tomando el pensamiento crítico, analítico y creativo como base para el desempeño de tareas prácticas especializadas. No tiene sentido ejecutar habilidades/destrezas sin reflexionar sobre sus propósitos y sus posibles efectos. Como también, es necesario accionar los marcos teóricos en contextos del mundo real para entender a profundidad el impacto de las habilidades técnicas como variables de estudio de los fenómenos emergentes. 
   
   
8. Oferta Académica Expandida: Los aprendices del siglo 21 no solamente son los estudiantes egresados del nivel superior (preparatoria). Ahora entran al escenario educativo los profesionales y retirados que necesitan expandir sus horizontes de posibilidades. La oferta académica universitaria debería abrirse a las certificaciones y micro-credenciales en las que cualquier persona interesada en aprender, pueda suscribirse sin tener complicaciones. La universidad debería dejar de centrarse en su oferta académica (títulos profesionales), para comenzar a enfocarse más en las necesidades y desafíos globales a los que tiene que dar respuesta. La educación tradicionalmente ha preparado a las personas para el trabajo, pero el trabajo ahora está cambiando demasiado rápido como para que las habilidades profesionales más recientes se traduzcan fácilmente al plan de estudios convencional. El aprendizaje debe ser continuo y abierto a personas de cualquier edad. Es la única alternativa de mantener la universidad en movimiento al generar ingresos de manera autosuficiente dentro de sus entornos de aprendizaje.   
   
   
9. Diversificación de Modelos Instruccionales: Las instituciones educativas deberían explorar y adoptar diferentes métodos, estrategias y modelos instruccionales efectivos para satisfacer las necesidades cambiantes de sus estudiantes. Atrás quedaron los tiempos en que los estudiantes tenían que adaptarse al formato de enseñanza de sus profesores. En cambio, los educadores son los que tienen que adaptarse a las necesidades, intereses y preferencias de sus estudiantes. Las instituciones que se resistan a la diversificación de modelos instruccionales estarán condenadas a reducir sus cuotas de matrícula anuales. Los docentes tienen que prepararse para la presencialidad, hibridez y virtualidad en formatos más flexibles, abiertos e inclusivos. Después de varios ciclos académicos de adelantos tecnológicos provocados por la emergencia del COVID-19, la mayoría de las Universidades decidieron avanzar hacia el pasado. ¡Sí, al pasado! Porque ordenaron el cierre de secciones en línea e híbridas para retornar a las clases presenciales. Esto sucedió justamente cuando los estudiantes se estaban adaptando a las modalidades de la educación a distancia. El sistema universitario necesita retener a los estudiantes en el aula, pero los estudiantes no necesitarán más la universidad que dejaron en el cierre abrupto provocado por el COVID-19. En vez de expandir la oferta académica a las necesidades estudiantiles, lo que hicieron fue restringirla a la conveniencia de la modalidad presencial. Los muros de las catedrales lo que hacen es limitar el acceso a las nuevas fronteras del conocimiento en un mundo de transformaciones sin precedentes y radicalmente inciertas.  
   
   
10. Demanda de Docentes Cualificados: La necesidad de contar con educadores experimentados y altamente capacitados siempre será fundamental para garantizar una educación superior de calidad. Pero muchas universidades contratan profesores principalmente por sus grados de maestría o doctoral. También, por los años de experiencia que llevan en la docencia. Esto podría representar una complicación al integrar nuevos softwares, herramientas web, aplicaciones móviles y plataformas tecnológicas. Saber utilizar MS Office ya no es suficiente para considerar a un nuevo docente en su equipo facultativo. Dictar clases en plataformas LMS (Moodle, BlackBoard, Canva o CypherLearning) tampoco los convertirá en diseñadores de experiencias de aprendizaje. Tampoco es suficiente el tener una mentalidad pedagógica, cuando en educación superior deberían hablar más de Hebegogía, Andragogía, Heutagogía y Cibergogía, incluso, de la NeuroEducación. La integración exitosa de las tendencias tecno-educativas del milenio requieren de educadores con nuevas capacidades cognitivas de adaptación al cambio, aprendibilidad, innovación educativa, pensamiento lateral y el rebasar las líneas rojas que impone el sistema para recorrer las esquinas del mundo que muy pocos son capaces de llegar. 

¿Crees que nuestras universidades han evolucionado? 

Desde mi perspectiva, no. Y les explico porqué... 

Allá para el 2004 se comenzó a hablar de la Web 2.0 como la nueva evolución educativa del milenio. Profesores y Estudiantes expandirían sus niveles de interacción al utilizar las plataformas sociales como herramientas para: Prosumir (consumir y producir) contenidos, utilizar herramientas web gratuitas (Blogs, Prezi, Slideshare, Skype, Redes Sociales, Wikipedia), realizar proyectos colaborativos (PLE, PLN, SLE, CoIn), diseñar recursos de aprendizaje sincrónicos y asincrónicos (texto, audio, vídeos, animaciones). Ofrecí innumerables talleres de capacitación profesional a los docentes sobre el  uso de las herramientas EdTech gratuitas, pero lo cierto es que la transformación universitaria de la Web 1.0 a la 2.0 fue nula. Solo unos pocos docentes se beneficiaron de las herramientas tecnológicas al integrarlas en su clase. Como toda moda tecnológica, actividades educativas pasajeras que nunca más se repetirán. Se pensaba que las plataformas sociales entrarían a descentralizar la democracia educativa el escenario superior, pero en realidad, nunca sucedió nada...

Lo mismo ocurrió con la Web.3.0 en la que explotó el paradigma de la disrupción educativa del milenio en 2010. Y ahora, que estamos en la Web 4.0 pensábamos que la educación universitaria iniciaría una verdadera disrupción educativa radical. Tampoco ha sucedido nada en la mayoría de las universidades...  

Pues no, no hemos visto nada nuevo. Solo experimentamos un cambio abrupto provocado por el COVID-19 que nos obligó a cerrar el campus físico, para continuar de manera remota el año académico. Lo que hicimos fue, simplemente, copiar los malos diseños de la Educación 1.0 para transferirlos la Educación Remota de Emergencia. Ahora que retornamos a la "normalidad" en 2023, nuestro liderato universitario decidió regresar hacia la Educación 1.0 del pasado con los componentes virtuales e híbridos de la Educación 2.0. Regresamos al aula física a hacer lo mismo de toda la vida, pero con pantallas táctiles interactivas. Mantenemos la Educación en Línea para seguir con el mismo modelo educativo convencional. Para mí, una falsa innovación educativa alejada del cambio global. Simplemente, avanzamos hacia el pasado... 

¿Podrán nuestras Universidades adaptarse a la Educación 4.0 y Educación 5.0?

Muchas instituciones están haciendo grandes cambios en sus campus universitarios. Lo que se percibe es que son cambios cosméticos que "mejoran" las mismas prácticas docentes de antaño. Las clases siguen siendo conferencias con nombres más bonitos, en lugar de ser experiencias de aprendizaje dinámicas que reten el intelecto estudiantil. Se supone que el objetivo principal de los cursos sea el de transformar la vida de los aprendices. Que al terminar el ciclo, puedan ser capaces de replicar el conjunto de conocimientos, habilidades, destrezas y talentos, en la diversidad de contextos del mundo real (sus hogares, comunidades, empresas y naciones). Simplemente, que se conviertan en los másters del arte de aprender. 

La educación sigue pensando que va a encontrar una sola plataforma que resuelva todos los contextos para todos los tipos de estudiantes en todos los mercados. Y la verdad es que no es así. Una EdTech resuelve una serie de necesidades para un grupo de estudiantes y después va a tener que interconectarse con otras. El gran problema de las instituciones educativas es que no están diseñadas para experimentar, evaluar y transicionar de una tecnología a otra, sino que busca la bala de plata que le resuelva todo. Y encima piensan que esa única tecnología les durará para toda la vida (Fernando Valenzuela, 2023).

Haya o no tecnologías emergentes, lo importante es cambiar los roles transmisivos de los docentes, al igual que los roles pasivos de los estudiantes. Ese es el verdadero fin de la EdTEch. Después de todo, lo más importante es saber activar los cerebros para realizar actividades instruccionales interactivas. Más importante es conectar nuestros cerebros con los de otras personas (sinapsis) para entablar conversaciones profundas, que conectar nuestros dispositivos digitales para encontrar respuestas a las preguntas de la clase. Estamos subutilizando nuestros cerebros a medida que integramos las tecnologías emergentes. Las TIC, herramientas web, redes sociales y aplicaciones móviles, fueron diseñadas para la movilidad de los usuarios, no para enclaustrarlas en las salas de clase. Nuestro planteamiento siempre ha sido que estas tecnologías funcionan mejor cuando los estudiantes las utilzan para apender, no cuando los docentes las utilizan para mejorar su enseñanza.  

La transformación educativa no solo tiene que ver con la adopción de herramientas tecnológicas, sino con las capacidades de las personas. Hablamos del cambio cultural, valores, principios, modelos mentales y de tradiciones de antaño. La innovación del futuro no llegará instalando nuevas tecnologías, sino accionando nuevas formas de trabajo colaborativo. Esa debería ser la base principal. La integración tecnológica entra en el escenario a complementar los esfuerzos humanos para ayudarnos a desarrollar capacidades cognitivas. El futuro necesitará universidades que sepan leer las necesidades individuales de las personas para motivarlos a la transformación de sus realidades con estrategias disruptivas apoyadas en tecnologías. Todo ello en escenarios de incertidumbre y complejidades (Rafael Martínez, 2023). 

Nuestros dirigentes universitarios deberían entender que objetivo principal de la EdTech es que los estudiantes puedan alcanzar progresos humanos de valor. Instalar tecnologías sofisticadas no es suficiente; tenemos que aprender a vivirlas. Por eso es importante transformar el campo en  Heutagogía Tecno-Educativa enfocada en los propósitos y comportamientos humanos, el papel del lenguaje, la naturaleza de las relaciones, diseño de aprendizajes y heutagogías promulgadas. El reto de crear vínculos valiosos no depende de las EdTech, sino de la calidad de la experiencia de aprendizaje. El líder docente no debería administrar las distancias, sino enfocarse en los tiempos e intensidades de las relaciones.

Si bien es cierto que fuera del campus universitario existen diversas amenazas (PermaCrisis) que atentan contra la normalidad educativa, también tenemos que reconocer que adentro habitan estas 10 realidades internas (posiblemente otras más) que obstaculizan los progresos y avances necesarios para la transformación educativa. El sabotaje interno es peor que las amenazas globales del milenio. 

Las universidades necesitan un nuevo liderato (administrativo y docente) capaz de salirse de sus zonas de confianza, para comenzar a mirar la incertidumbre con nuevos ojos, estudiar los fenómenos complicados, enfrentar desafíos complejos y superar el caos que impera en nuestras sociedades. Entrar en estados de confusión al debatir si se permiten o prohien los dispositivos móviles, la educación en línea, los mundos inmersivos o la Inteligencia Artificial Generativa, nos llevará al detrimento institucional. 

La tecnología nos está llevando a lugares nunca antes imaginados. Navegamos por lugares mentales y emocionandes muy diferentes a los que estábamos acostumbrados. Nos adentramos en nuevos ecosistemas de aprendizaje sin movernos, cambiando nuestras formas de pensar e interactuar. El futuro educativo se basa menos en el pasado. No solo es porque estemos en tiempos de crisis, sino en una nueva época de incertidumbres y de transformacines radicales. Las organizaciones que no sepan cambiarse a sí mismas estarán condenadas a desaparecer. Y las personas que no hacen nada en tiempos turbulentos son los que se quedarán atrás... 

Concluyo este escrito con el siguiente planteamiento: 

El mayor impacto que ha tenido la universidad fue con el desarrollo de la Internet a finales del Siglo 20. Las tecnologías de la web sí han cambiado nuestras universidades, pero no han transformado nuestra educación. La verdadera implantación tecno-educativa llegó 20 años después de su creación con la proliferación del Coronavirus. Tres años después, nos hemos mantenido con los LMS (Moodle, BlackBoard, Canva, CypherLeraning) y las tele-clases en Zoom, TEAMS y Google Meet. El avance educativo se ha detenido. Mi experiencia de 21 años me ha enseñado que el sistema educativo nunca ha mostrado interés por cambiar. Te has preguntado, ¿quiénes serían tan estúpidos de renunciar a sus privilegios?

Ahora que nos toca vivir la proliferación de la Inteligencia Artificial (IA), nos lleva a aceptar que la transformación educativa radical consiste en que los que mandan ya no son los que administran las ofertas, sino los que demandan nuevas alternativas innovadoras. Atrás quedarán los tiempos en los que la universidad decidía qué carreras aprender, cómo aprenderlas, en qué rango de tiempo y los lugares a presenciar. Ahora, entrarán al esceneario superior nuevos organismos tecno-educativos que le permitirán a la demanda clamar lo que verdaderamente necesita, cuándo, cómo y dónde. El verdadero detonante disruptivo sucederá cuando la IA sea capaz de enseñarnos cualquier materia que nos interese aprender en las redes. ¿Aún dudas que esto vaya a ocurrir? 

Lo hemos advertido en diferentes foros, webinars, jornadas, congresos y cumbres educativas. Lo hemos publicado en nuestros muros de FB y LI, en artículos de blogs, vídeo-conferencias, artículos de periódicos, entrevistas radiales y televisivas. Más allá de los "likes" o repercuciones en nuestra contra, no hemos visto que las comunidades universitarias se preparen para lo que viene. Simplemente, reaccionarán cuando el fenómeno comience a generar los incendios en sus Catedrales del Conocimiento...


Artículo de interés: 

Sillas vacías en la universidad: “Preferiría aprovechar el tiempo adelantando la asignatura por mi cuenta” https://elpais.com/educacion/2023-12-23/sillas-vacias-en-la-universidad-preferiria-aprovechar-el-tiempo-adelantando-la-asignatura-por-mi-cuenta.html