El aula enseña lo que el laboratorio no
Un producto educativo se puede probar de dos maneras. Se puede probar en condiciones controladas: un equipo de diseño, una sala tranquila, un grupo pequeño que sigue instrucciones. O se puede probar en una sala de clases real, con treinta niños y niñas, un timbre que suena a mitad de la actividad, y un profesor que tiene que sostener todo eso al mismo tiempo. Ninguna de las dos pruebas reemplaza a la otra, pero solo una de ellas dice si el diseño funciona donde realmente va a vivir.
"Lo que aprendimos en veinte pilotos no cabía en ningún documento de diseño inicial."
El movimiento de investigación de diseño (design-based research) lleva más de dos décadas argumentando exactamente eso: que las intervenciones educativas deben estudiarse y refinarse dentro de los contextos reales donde van a usarse, no antes ni afuera de ellos, porque gran parte de lo que determina si algo funciona depende de condiciones que solo aparecen ahí (The Design-Based Research Collective, 2003). No es un detalle metodológico. Es la razón por la que un piloto en terreno vale más que diez revisiones de escritorio.
Por qué el piloto no es un trámite antes del lanzamiento
Llevamos más de veinte experiencias piloto con i-bots: en colegios, en talleres propios, con docentes en contextos muy distintos entre sí. La tentación, cuando un producto ya "funciona" en las condiciones controladas del equipo, es tratar el piloto como una formalidad antes de escalar. La evidencia apunta en la otra dirección. Reyes Mury et al. (2022), estudiando la implementación de robótica educativa en escuelas suizas, encontraron que la viabilidad de una herramienta en el tiempo depende menos de si el diseño es correcto en el papel y más de si existe una estructura que capture lo que ocurre en cada implementación real y lo devuelva al diseño. Sin ese circuito, cada colegio termina resolviendo solo los mismos problemas que el anterior ya había resuelto.
Por eso cada piloto de i-bots deja una marca en el producto: en la programación, en la actividad, en el diseño del escenario, en el rol que le proponemos al profesorado. No es una cortesía hacia los colegios que participan. Es, según esta línea de investigación, la única forma de saber si el diseño sobrevive fuera del laboratorio.
Cuando el error en grupo enseña más que el acierto individual
Uno de los hallazgos que menos esperábamos tiene que ver con el error. En varios pilotos, el momento más rico de aprendizaje no fue cuando un grupo resolvía el desafío a la primera, sino cuando fallaba en conjunto y tenía que discutir por qué. Kerrigan, Weber y Chinn (2021) estudiaron justamente esa dinámica: encontraron que la calidad de la colaboración durante un intento fallido, no el fallo en sí, es lo que determina si esa experiencia termina siendo productiva para el aprendizaje. Un grupo que discute genuinamente sus desacuerdos mientras falla aprende más que uno que simplemente acierta en silencio.
Eso cambió cómo miramos el diseño del desafío: no como algo que hay que resolver rápido y bien, sino como una excusa para que ese desacuerdo ocurra.
Los usos que nunca imaginamos
La otra sorpresa constante son los docentes. Varios encontraron usos del tablero que nuestro equipo no había imaginado al diseñarlo: formas de organizarlo, secuencias de uso, maneras de plantear el desafío que no estaban en ninguna guía. Everett Rogers (2003), en su trabajo clásico sobre difusión de innovaciones, le puso nombre a este fenómeno: reinvención, el grado en que quienes adoptan una tecnología la modifican durante el proceso de implementación, en vez de usarla exactamente como fue concebida. Rogers documentó que la reinvención no es un error de adopción ni una señal de que el diseño estaba incompleto. Es, en general, una señal de que la herramienta es lo bastante flexible como para que alguien la haga propia.
Eso es lo que estamos viendo con i-bots: cada uso inesperado del tablero termina siendo información sobre hasta dónde puede llegar el diseño, no un desvío que hay que corregir.
¿Cuántas veces has visto un producto educativo cambiar de verdad a partir de lo que un docente observa en su sala de clases? Eso es exactamente lo que estamos construyendo. Te contamos más en el video, y en el próximo, el último de esta serie, hacia dónde va todo esto.
Este texto acompaña el video:
Ver en YouTubeReferencias
Kerrigan, J., Weber, K., & Chinn, C. (2021). Effective collaboration in the productive failure process. The Journal of Mathematical Behavior, 63, Article 100892. https://doi.org/10.1016/j.jmathb.2021.100892
Reyes Mury, S., Negrini, L., Assaf, D., & Skweres, M. (2022). How to support teachers to carry out educational robotics activities in school? The case of Roteco, the Swiss robotic teacher community. Frontiers in Education, 7, Article 968675. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.968675
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). Free Press.
The Design-Based Research Collective. (2003). Design-based research: An emerging paradigm for educational inquiry. Educational Researcher, 32(1), 5–8. https://doi.org/10.3102/0013189X032001005