Hay una escena que se repite con frecuencia en el aula.
Un alumno se bloquea ante una tarea. El profesor se acerca, detecta la dificultad y empieza a ayudar. Primero formula una pregunta. Después ofrece una pista. Luego reformula el problema. Finalmente, casi sin darse cuenta, termina explicando el camino completo.
El alumno asiente. Parece haberlo entendido. Incluso puede completar la actividad.
Pero queda una duda difícil de ignorar:
¿Ha aprendido a resolver el problema o simplemente ha seguido una solución construida por otro?
En los artículos anteriores de esta serie planteábamos dos ideas. La primera: aprender exige algún tipo de fricción. La segunda: no toda dificultad enseña, porque una parte del esfuerzo puede terminar consumiéndose en elementos irrelevantes o convertirse en bloqueo.
El siguiente paso es preguntarnos qué hacemos cuando el alumno necesita ayuda.
Porque acompañar no consiste en retirar cualquier dificultad. Consiste en ofrecer exactamente el apoyo necesario para que el alumno pueda seguir pensando por sí mismo.
El andamiaje no es una solución terminada
David Wood, Jerome Bruner y Gail Ross utilizaron el término scaffolding para describir la ayuda temporal que permite a un aprendiz abordar una tarea que todavía no podría resolver completamente solo.
La imagen del andamio resulta especialmente útil.
Un andamio sostiene una construcción mientras todavía no puede sostenerse por sí misma. Pero no forma parte del edificio terminado. Si nunca se retira, deja de ser un apoyo y se convierte en una estructura permanente de la que el edificio depende.
En el aprendizaje ocurre algo parecido.
Una ayuda tiene valor cuando permite avanzar. Pero también cuando hace posible que, en la siguiente ocasión, el alumno necesite algo menos de ayuda.
El mejor apoyo no es el que resuelve el problema más rápido. Es el que consigue hacerse progresivamente innecesario.
Tres condiciones para que una ayuda sea realmente útil
La revisión de la investigación realizada por Janneke van de Pol, Monique Volman y Jos Beishuizen identifica tres características esenciales del andamiaje eficaz: contingencia, retirada progresiva y transferencia de responsabilidad.
La primera es la contingencia: la ayuda debe responder a la dificultad real del alumno en ese momento.
No todos los alumnos necesitan la misma pista. No todos se han bloqueado en el mismo punto. Una explicación demasiado general puede no servir. Una explicación demasiado completa puede resolver más de lo necesario.
La segunda es la retirada progresiva. El apoyo debe disminuir a medida que aumenta la competencia.
Si repetimos siempre la misma ayuda, incluso cuando el alumno ya podría avanzar con menos, generamos dependencia. Facilitamos la ejecución inmediata, pero no necesariamente la autonomía.
La tercera es la transferencia de responsabilidad. El objetivo final no es que el alumno complete la tarea con nuestra ayuda, sino que vaya asumiendo las decisiones que antes tomábamos por él.
Estas tres condiciones permiten formular una pregunta muy sencilla cada vez que intervenimos:
¿Esta ayuda permite que el alumno haga algo más por sí mismo o simplemente hace que termine antes?
No todas las ayudas tienen el mismo peso
Cuando un alumno se atasca, conviene no saltar directamente a la explicación completa.
Podemos imaginar una escala sencilla de intervención:
- Una pregunta abierta
“¿Qué información tienes ya?”
“¿Qué parte del problema no encaja?”
“¿Qué intentabas demostrar aquí?” - Una pista breve
“Revisa la relación entre estas dos ideas.”
“Fíjate en el tiempo verbal.”
“Compara este caso con el ejemplo anterior.” - Una reformulación
Presentar la dificultad con otras palabras sin cambiar quién debe resolverla. - Un ejemplo parcial
Mostrar un paso o una estructura semejante, pero no la respuesta final. - Un modelo completo
Utilizarlo cuando ya no tiene sentido seguir insistiendo, como referencia para analizar y reconstruir posteriormente.
La escala no es rígida. No siempre hay que recorrer todos los niveles ni seguir el mismo orden. Pero contiene una idea importante: la respuesta completa debería ser una opción tardía, no el reflejo automático ante cualquier dificultad.
Barak Rosenshine insistía precisamente en la importancia de trabajar mediante pasos pequeños, práctica guiada y apoyos temporales que disminuyen a medida que el alumno gana autonomía.
Ayudar bien no consiste en abandonar al alumno hasta que descubra todo por sí solo. La investigación también ha mostrado los límites de la guía mínima cuando el aprendiz todavía no dispone de los conocimientos necesarios para orientarse.
Pero entre abandonar y resolver existe un espacio pedagógico mucho más interesante: el espacio de la pregunta, la pista y la intervención calibrada.
El problema de una IA que siempre quiere responder
La inteligencia artificial introduce aquí una dificultad nueva.
Los chatbots están diseñados para ser útiles. Cuando reciben una pregunta, tienden a contestar. Cuando detectan un error, suelen corregirlo. Cuando encuentran una frase mejorable, ofrecen una versión más clara. Cuando el alumno muestra dudas, completan lo que falta.
Desde el punto de vista de la eficiencia, el resultado puede ser excelente.
Desde el punto de vista del aprendizaje, no siempre.
Una herramienta que responde demasiado pronto puede convertir el acompañamiento en sustitución. Puede entregar una solución antes de que el alumno haya tenido que formular una hipótesis, revisar una decisión o reconstruir una idea.
Y ahí aparece una paradoja importante:
Una IA puede parecer muy buena enseñando precisamente porque es demasiado buena resolviendo.
El reto no consiste en construir una inteligencia artificial capaz de ofrecer respuestas cada vez más completas. Eso ya está prácticamente resuelto.
El reto educativo consiste en diseñar una intervención capaz de decidir cuándo todavía no conviene responder.
Una pregunta antes que una respuesta
Quizá el criterio más útil sea este: antes de ofrecer una solución, intentar formular una pregunta que permita al alumno avanzar un paso.
No una pregunta retórica.
No una forma disfrazada de entregar la respuesta.
No una sucesión interminable de pistas que termina frustrando.
Una pregunta ajustada al punto exacto en el que se encuentra.
A veces bastará con pedir que explique qué ha intentado.
Otras veces habrá que señalar una contradicción.
En algunos casos será necesario recuperar un conocimiento previo.
Y en otros, finalmente, ofrecer un modelo que permita reconstruir el proceso.
El valor del andamiaje no reside en retrasar artificialmente la ayuda. Reside en evitar que esa ayuda llegue con una amplitud mayor de la necesaria.
Porque enseñar no consiste solo en conseguir que el alumno llegue a la respuesta correcta.
Consiste en conseguir que, cada vez con mayor frecuencia, pueda llegar sin nosotros.
¿Y si la mejor IA educativa no fuera la que mejor responde, sino la que mejor sabe cuándo todavía no debe hacerlo?
Referencias
Kirschner, P. A., Sweller, J. y Clark, R. E. (2006). Why Minimal Guidance During Instruction Does Not Work: An Analysis of the Failure of Constructivist, Discovery, Problem-Based, Experiential, and Inquiry-Based Teaching. Educational Psychologist, 41(2), 75–86.
Rosenshine, B. (2012). Principles of Instruction: Research-Based Strategies That All Teachers Should Know. American Educator, 36(1), 12–19, 39.
van de Pol, J., Volman, M. y Beishuizen, J. (2010). Scaffolding in Teacher–Student Interaction: A Decade of Research. Educational Psychology Review, 22, 271–296.
Wood, D., Bruner, J. S. y Ross, G. (1976). The Role of Tutoring in Problem Solving. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 17(2), 89–100.