Artículo publicado por Bjorn Carey el 17 de agosto de 2015 en la Universidad de Stanford
Físicos de las Universidades de Stanford y de la Universidad de Columbia Británica han encontrado que animar a los estudiantes a tomar decisiones repetidamente sobre los datos recopilados durante los cursos introductorios de laboratorio, mejora sus habilidades de pensamiento crítico.
Los cursos introductorios de laboratorio aparecen en todas partes en la educación científica, pero se han hallado pocas pruebas de cómo, o si, contribuyen al aprendizaje. A menudo se ven, principalmente, como ejercicios de tipo “libro de cocina” en los cuales los estudiantes simplemente siguen las instrucciones para confirmar los resultados dados en los libros de texto, con poco aprendizaje.
En un estudio publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, científicos de las Universidades de Stanford y Columbia Británica demuestran que guiar a los estudiantes hacia una toma de decisiones autónoma e iterativa, mientras llevan a cabo los experimentos habituales del curso de laboratorio de física, puede mejorar significativamente sus habilidades de pensamiento crítico.
En el estudio multianual en curso, los investigadores siguieron a los estudiantes de primer año en el curso de laboratorio de introducción a la física del coautor Douglas Bonn en la Universidad de Columbia Británica. Inicialmente establecieron qué estudiantes, y cuáles no, seguirían el enfoque convencional del curso, y luego modificarían sistemáticamente las instrucciones de algunos experimentos de laboratorio para cambiar cómo pensaban los estudiantes acerca de los datos y sus implicaciones.
Uno de los primeros experimentos que abordaron los investigadores implicaba hacer oscilar un péndulo y usar un cronómetro para medir el periodo entre dos ángulos de amplitud. Los estudiantes que llevaron a cabo el experimento tradicional recopilarían los datos, los compararían con la ecuación del libro de texto, anotarían las discrepancias como errores y pasarían a otra cosa.
En el curso modificado, se instruyó a los estudiantes para que tomasen decisiones basándose en la comparación. Primero, qué deberían hacer para mejorar la calidad de sus datos, y luego, cómo podrían poner a prueba, o explicar, mejor la comparación entre los datos y los resultados del libro de texto. Estos son los pasos básicos en toda investigación científica.
Los estudiantes eligieron mejoras como llevar a cabo más ensayos para reducir el error estándar, marcar el suelo para ser más precisos en las medidas del ángulo, o simplemente colocar al miembro del equipo con manos más rápidas a cargo del cronómetro.
A medida que mejoraban sus datos, también lo hizo la comprensión de los procesos en funcionamiento, así como su confianza en la información que habían tomado, y la capacidad para poner a prueba los resultados predichos.
“Tomando buenos datos pudieron revelar que existe esta aproximación a la ecuación que aprenden en el libro de texto, y aprenden nueva física mediante este proceso”, señala Natasha Holmes, autora principal del estudio, que empezó la investigación como candidata doctorada en la Universidad de Columbia Británica y lo ha seguido desarrollando como becaria de investigación posdoctoral en la Universidad de Stanford.
“Iterando, haciendo cambios y aprendiendo sobre el diseño experimental de una forma más deliberada, terminan con una experiencia más rica”.
Los investigadores encontraron que los estudiantes que tomaban el enfoque de toma de decisiones iterativa, tenían 12 veces más posibilidades de pensar, y emplear, formas de mejorar sus datos respecto a los estudiantes de la enseñanza tradicional. De forma similar, el grupo experimental tenía 4 veces más posibilidades de identificar y explicar los límites del modelo predictivo basándose en sus datos.
Aún más alentador es el hecho de que estos estudiantes estuviesen aún aplicando este mismo pensamiento crítico un año después en otro curso de física.
“Ésta es una forma radical de pensar sobre la enseñanza, hacer que los estudiantes practiquen las habilidades del pensamiento que quieres que desarrollen pero, por otra parte, es de un sentido común obvio”, dice el coautor Carl Wieman, profesor de física y educación en Stanford. “Natasha ha demostrado lo potente que puede ser este enfoque”.
La capacidad para tomar decisiones basándose en los datos se hace cada vez más importante en las decisiones de la política pública, comenta Wieman, y comprender que cualquier dato real tiene un grado de incertidumbre, y saber cómo llegar a conclusiones significativas a la vista de tal incertidumbre es clave. La método de enseñanza iterativa prepara mejor a los estudiantes para la realidad.
“Los estudiantes abandonan esta clase con ideas fundamentalmente diferentes sobre la interpretación de los datos y las pruebas contra las predicciones de los modelos, ya sea sobre el cambio climático, la seguridad de las vacunas, o la oscilación de un péndulo”, apunta Wieman.
En Stanford, Holmes está ampliando su investigación, aplicando estas lecciones a una variedad de cursos para estudiantes en distintos niveles y materias.
Si el diseño iterativo puede lograr que los estudiantes de primer año empleen comportamientos de expertos, la ganancia podría ser mayor en cursos avanzados, comenta. Cuando los estudiantes se embarquen en un proyecto independiente, por ejemplo, estarán mucho mejor preparados para afrontar y solventar cualquier obstáculo.
“Los estudiantes me comentaron que les ayudó a comprender lo que significa hacer ciencia, y también a verse a sí mismos como científicos y pensadores críticos”, apunta Holmes. “Creo que esto ha hecho mucho por su motivación, actitud y creencia sobre lo que son capaces de hacer. Por lo que, al menos desde mi perspectiva, creo que el diseño de experimentos que anima al pensamiento iterativo tendrá enormes beneficios para los estudiantes a largo plazo.
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