Redefiniendo la formación digital: un enfoque basado en la retención
Contenido elaborado por Plehnia
Es habitual comparar ciertos modelos de aprendizaje digital con el e-learning tradicional, ya que ambos son accesibles desde cualquier dispositivo y en cualquier momento. La gran diferencia entre unos y otros es su propósito: unos son en realidad meros transmisores de información, otros sí que logran realmente formar y asentar una capa de conocimiento, pero los más avanzados se enfocan en todo lo anterior más el hecho de lograr que ese conocimiento se mantenga en el tiempo. Esto se consigue no sólo con formatos distintos sino con una manera innovadora de asegurar que lo aprendido realmente perdure.
De la transferencia a la retención de conocimiento
La mayoría de las soluciones de e-learning se limitan a ofrecer contenido en formato electrónico: documentos PDF en lugar de manuales impresos, vídeos online en lugar de aulas físicas y pruebas digitales en lugar de exámenes en papel. Si bien esto hace que el acceso al aprendizaje sea más sencillo, no lo convierte necesariamente en más efectivo. El mundo actual exige un aprendizaje continuo, donde el alumno no solo adquiera información, sino que la mantenga fresca y útil justo en el momento más crítico. Se trata de que el sujeto tenga claros los conceptos, los procedimientos y los aplique con confianza en el “momento de la verdad”, cuando la situación requiere que el empleado actúe con determinación, confianza y sin demora. Son momentos en los que no sirve un “creo que…”, “me parece que…”, “me suena que había un capítulo en el que…”. Hay un grueso de la formación que, si se aplica en el día a día, perdurará en el tiempo, pero hay muchas casuísticas, tal vez el 10% o el 5%, que en el caso de presentarse o bien generarían duda originando una respuesta o acción errónea, o bien supondrían la necesidad de hacer un alto en el camino para consultar, para repasar.
Aquí es donde este nuevo enfoque cobra valor. La clave está en combinar principios contrastados de la ciencia educativa, apoyados por la neurociencia, con tecnología inteligente para ayudar a las personas a aprender, recordar y mantener su competencia profesional de manera sostenida.
Existen diferentes tipos de memoria: la Memoria Declarativa que se refiere a hechos, conceptos, datos; por ejemplo, aprender algo en un curso, que afecta al hipocampo y a la corteza temporal y parietal y la Memoria Procedimental que engloba las habilidades, hábitos y aprendizaje por repetición y corrección, que tiene que ver con los ganglios basales y el cerebelo. Donde nos interesa que se almacene la información es la corteza temporal y parietal que es donde se asienta y consolida y en los ganglios basales y y cerebelo.
Dicho de manera más concisa: el aprendizaje involucra varios sistemas cerebrales (hipocampo, corteza, ganglios basales, cerebelo y circuitos dopaminérgicos) donde están las memorias declarativas (zona temporal y parietal), mientras que las habilidades procedimentales se consolidan en ganglios basales y cerebelo.
Si se da feedback inmediato se mejora el aprendizaje porque se sincronizan acción + corrección + recompensa, lo que fortalece las conexiones neuronales relevantes.
Si además se consigue una experiencia de aprendizaje, entretenida, dinámica y ágil, conseguiremos activar los circuitos dopaminérgicos que son los que ayudan a categorizar la importancia de la información en el cerebro.
Cómo transformaría el aprendizaje este nuevo enfoque avanzado:
| E-Learning tradicional | Enfoque orientado a la retención |
|---|---|
| Aprendizaje de «talla única» (igual para todos). | Adaptativo y personalizado: contenidos que se ajustarían al ritmo y al nivel de conocimiento de cada usuario. |
| Aprendizaje pasivo: solo lectura o visionado sin interacción real. | Aprendizaje activo: se desafiaría al usuario a recordar la información lanzándole un reto, lo que reforzaría la memoria y la comprensión. |
| Resultados momentáneos: el conocimiento alcanza un pico tras el curso, pero se desvanece rápidamente. | Competencia continua: El sistema, con algoritmos sofisticados para el cálculo de la curva del olvido de cada individuo, calcularía cuándo el conocimiento empezaría a olvidarse y recordaría a cada usuario que lo refrescara. |
| Cursos largos e intensivos difíciles de encajar en agendas apretadas. | Microaprendizaje: se valdría de ejercicios cortos y focalizados que se integrarían fácilmente en las rutinas diarias. |
| Compromiso y motivación limitados. | Gamificado e interactivo: mantendría a los usuarios implicados y motivados. |
| Retroalimentación demorada, a menudo al finalizar, cuando es menos efectiva. | Feedback instantáneo: el refuerzo inmediato ayudaría a corregir errores y afianzar el aprendizaje, consiguiendo lo que la neurociencia ha demostrado: que el feedback instantáneo implanta mejores recuerdos en el cerebro. |
| Los cambios exigen crear nuevos cursos y nuevos paquetes SCORM. | Los cambios deberían poder publicarse de inmediato a todos los usuarios suscritos. |
Esta metodología no se podría implementar en una plataforma de cursos digitales, sino debería de ser un sistema de aprendizaje adaptativo diseñado para mantener el conocimiento activo. Combinando ciencia, algoritmos y un diseño atractivo, debería asegurar no solo que la información se comprendiera en ese momento, sino que siguiera presente al día siguiente, pasado un mes y durante todo un año.
El aprendizaje se integraría así en la rutina diaria de forma continua, personalizada y eficaz, construyendo competencias duraderas y potenciando al máximo el desarrollo de las personas.
El aprendizaje continuo, presentado de esta manera, pasaría a ser algo impregnado en el ADN de cada empleado, inherente a la cultura de cada compañía u organización y ya no nos darían miedo los cambios trepidantes y abrazaríamos éstos como una oportunidad real de crecimiento y mejora continua.
