El efecto de inversión de la experiencia se refiere a la inversión de la eficacia de las técnicas de enseñanza en alumnos con diferentes niveles de conocimiento previo. [1] [2] La recomendación principal que se deriva del efecto de inversión de la experiencia es que los métodos de diseño de la enseñanza deben ajustarse a medida que los alumnos adquieren más conocimiento en un dominio específico. La experiencia se describe como "la capacidad de desempeñarse con fluidez en una clase específica de tareas". [2]
Las técnicas de enseñanza que ayudan a los alumnos a crear esquemas de memoria a largo plazo son más eficaces para los principiantes o las personas con poco conocimiento, que se enfrentan a una situación o tarea de aprendizaje sin estas estructuras de conocimiento en las que apoyarse. Por el contrario, para los alumnos con un mayor conocimiento o expertos , es decir, los alumnos con más conocimientos previos de la tarea, ocurre lo contrario, de modo que una guía reducida suele dar como resultado un mejor rendimiento que una instrucción bien guiada. [1] [3] Slava Kalyuga, uno de los principales investigadores en esta área, escribe: "La guía instructiva, que puede ser esencial para los principiantes, puede tener consecuencias negativas para los alumnos más experimentados". [3]
El efecto de inversión de la experiencia es un ejemplo específico de una interacción de aptitud por tratamiento (ATI), que es un fenómeno más general en el que los entornos de aprendizaje que tienen efectos positivos para un tipo de persona tienen efectos neutrales o incluso negativos para otro tipo de persona. [4]
El efecto de inversión de la experiencia se explica típicamente dentro de un marco de carga cognitiva . [3] [5] La teoría de la carga cognitiva supone que los recursos cognitivos existentes de un alumno pueden influir en la eficacia de las técnicas de enseñanza. [6] El objetivo de cualquier tarea de aprendizaje es construir representaciones mentales integradas de la información relevante, lo que requiere considerables recursos de memoria de trabajo . Para realizar la tarea sin sobrecargar la memoria de trabajo, se necesita algún tipo de orientación.
Los estudiantes con bajo nivel de conocimientos carecen de conocimientos basados en esquemas en el dominio de destino, por lo que esta orientación proviene de apoyos instructivos, que ayudan a reducir la carga cognitiva asociada con las tareas nuevas. Si la instrucción no proporciona orientación, los estudiantes con bajo nivel de conocimientos suelen recurrir a estrategias de resolución de problemas ineficientes que sobrecargan la memoria de trabajo y aumentan la carga cognitiva. Por lo tanto, los estudiantes con bajo nivel de conocimientos se benefician más de una instrucción bien guiada que de una guía reducida. [1]
En cambio, los estudiantes con un nivel de conocimientos más elevado entran en la situación con un conocimiento basado en esquemas, que les proporciona una guía interna. Si se les proporciona una guía instructiva adicional, puede resultar en el procesamiento de información redundante y una mayor carga cognitiva. "Los estudiantes tendrían que relacionar y conciliar los componentes relacionados de la base de memoria de largo plazo disponible y la guía proporcionada externamente. Estos procesos de integración pueden imponer una carga adicional de memoria de trabajo y reducir los recursos disponibles para aprender nuevos conocimientos". [1] En este caso, la guía externa se vuelve redundante en relación con los esquemas internos del estudiante y es menos beneficiosa que una técnica de guía reducida.
Aunque esta explicación basada en la teoría de la carga cognitiva para el efecto de inversión de la experiencia es plausible, hay algunas salvedades que tener en cuenta. En primer lugar, muchos estudios que demuestran los efectos de inversión de la experiencia se basan en medidas subjetivas de la carga cognitiva. [7] [8] Por ejemplo, una medida común es pedir a los estudiantes que califiquen la dificultad de la tarea respondiendo la siguiente pregunta en una escala de 1 (extremadamente fácil) a 7 (extremadamente difícil): "¿Qué tan fácil o difícil fue completar esta tarea?" [9] [10] [11] Algunos investigadores afirman que estas calificaciones se utilizan cada vez más como una medida efectiva y válida de la carga cognitiva subjetiva. [9] Sin embargo, otros cuestionan el uso de medidas subjetivas. Por ejemplo, algunos cuestionan la capacidad de las personas para proporcionar autoinformes precisos del esfuerzo mental. [12] Otros sugieren que no hay forma de saber cómo se relacionan las calificaciones subjetivas con la carga cognitiva real. [13] [14] En segundo lugar, se han encontrado efectos de inversión de la experiencia en estudios fuera del paradigma de la carga cognitiva, lo que indica que siguen siendo viables explicaciones alternativas. [1] Por ejemplo, varias explicaciones se centran en los procesos motivacionales . [15] [16]
El efecto de inversión de la experiencia se ha encontrado en una variedad de dominios y para una variedad de técnicas de enseñanza. A continuación se enumeran solo algunos ejemplos, todos los cuales se describen con más detalle en Kalyuga, Ayres, Chandler y Sweller, 2003. [3]
Interacciones entre los niveles de conocimiento y el efecto del ejemplo resuelto : Los ejemplos resueltos proporcionan un enunciado del problema seguido de una demostración paso a paso de cómo resolverlo. Los ejemplos resueltos suelen contrastarse con la resolución de problemas abiertos, en la que el alumno es responsable de proporcionar la solución paso a paso. Los alumnos con un nivel bajo de conocimiento se benefician más del estudio de ejemplos resueltos estructurados que de la resolución de problemas por su cuenta. Sin embargo, a medida que aumenta el conocimiento, la resolución de problemas abiertos se convierte en la actividad de aprendizaje más eficaz. [17]
Interacciones entre los niveles de conocimiento y el efecto de la imaginación: El efecto de la imaginación se produce cuando imaginar el material didáctico es más eficaz que estudiarlo. La idea es que imaginar el material favorece la generación y construcción de representaciones mentales. En general, los estudiantes con un nivel bajo de conocimiento se benefician más de estudiar el material didáctico que de imaginarlo. Sin embargo, a medida que aumenta el conocimiento, imaginar un procedimiento o un conjunto de relaciones se convierte en la actividad de aprendizaje más eficaz. [18]
Interacciones entre los niveles de conocimiento y el efecto de atención dividida : El efecto de atención dividida ocurre cuando dos o más fuentes de información relacionadas se presentan separadas una de otra en el tiempo o el espacio (por ejemplo, un texto ubicado por separado de un diagrama). La integración mental de las dos piezas puede requerir considerables recursos de memoria de trabajo. Si las fuentes proporcionan información similar, hay dos opciones para reducir la atención dividida: una es integrar físicamente las dos fuentes de información y la otra es simplemente eliminar una de ellas. Para los estudiantes con bajo nivel de conocimiento, la integración física de dos o más fuentes de información es más beneficiosa que la eliminación de una de las fuentes. Sin embargo, a medida que aumenta el conocimiento, la eliminación de una de las fuentes se convierte en el método de instrucción más eficaz. [19]
Interacciones entre los niveles de conocimiento y la segmentación en el aprendizaje multimedia : La segmentación es una estrategia utilizada para gestionar la carga cognitiva, en particular en el aprendizaje multimedia. Al crear pausas en el material didáctico (por ejemplo, dividiendo las animaciones en varios vídeos), la segmentación reduce la carga cognitiva al dar al alumno tiempo para procesar y reflexionar sobre la información. [20] Además, los segmentos indican qué información es importante al dividirla en fragmentos. La investigación realizada por Spanjers et al. (2011) sugiere un efecto de inversión de la experiencia cuando se utiliza la segmentación en animaciones. Mientras que los alumnos con bajo nivel de conocimiento se beneficiaron de aprender de material animado que estaba segmentado, los alumnos con alto nivel de conocimiento no lo hicieron. Si bien no hubo diferencias en el rendimiento en este estudio, los participantes indicaron una diferencia en el esfuerzo mental y la eficiencia entre los alumnos con bajo nivel de conocimiento y los alumnos con alto nivel de conocimiento previo. Los autores recomiendan que se utilice la segmentación de la animación para los alumnos con bajo nivel de conocimiento previo y la animación continua para los alumnos con alto nivel de conocimiento previo. [21]
Los estudios que abordan el efecto de inversión de la experiencia han descubierto que los ejemplos resueltos, en particular aquellos que "adaptan la disminución de los ejemplos resueltos a los niveles de experiencia crecientes de cada estudiante", [22] son eficaces para mejorar los resultados de aprendizaje (Atkinson et al. 2003; Renkl et al. 2002, 2004; Renkl y Atkinson 2007). [22] Los ejemplos resueltos reducen la carga cognitiva, reduciendo la "demanda de resolución de problemas al proporcionar soluciones resueltas". [22]
Un factor clave para el éxito de los ejemplos prácticos es el uso de una reducción gradual de los pasos resueltos a medida que el alumno avanza en la instrucción. Si bien la reducción fija (puntos de reducción previamente decididos sin conexión individual con el alumno) proporciona mejores resultados que la resolución general de problemas, los resultados de la reducción adaptativa mostraron una adquisición de conocimientos por parte del alumno aún mejor. La reducción adaptativa es la reducción de los pasos resueltos en respuesta a la demostración de comprensión por parte del alumno, lo que permite que los alumnos con un mayor nivel de conocimiento progresen de una manera que minimiza el efecto de inversión de la experiencia.
La aparición de software educativo inteligente como Cognitive Tutor , que puede rastrear el aprendizaje de los estudiantes y evaluar la adquisición de conocimientos, proporciona una plataforma en la que se puede aplicar el desvanecimiento adaptativo. En respuesta a las evaluaciones de los estudiantes, el software puede proporcionar "mecanismos de desvanecimiento de ejemplos individualizados y adaptativos" integrados. [22] Para garantizar que los estudiantes no experimenten el efecto de inversión de la experiencia, dicho software debe realizar una evaluación adicional y continua del progreso del estudiante y realizar ajustes para adaptarse y proporcionar un "desvanecimiento de ejemplos óptimo" [22] que aborde las necesidades individuales del estudiante.