formación adaptada al contexto

El papel del soporte en la formación

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Formación y sistemas de ayuda en implantación de aplicaciones

Trabajo a menudo con aplicaciones de historia clínica electrónica, y últimamente hay una tendencia muy fuerte a incluir funcionalidades de apoyo a la toma de decisiones clínicas; es decir, cómo aprovechar toda la información contenida en la historia de un paciente para ayudar al personal clínico a elegir cursos de acción. Este apoyo normalmente se integra de forma sutil en los sistemas, como opciones recomendadas a la hora de procesar órdenes médicas o como avisos ante determinadas situaciones (interacciones medicamentosas y alergias son los más comunes, pero básicamente cualquier condición previa del paciente puede ser tenida en cuenta).

La parte interesante desde el punto de vista formativo está en la completa inmersión de la ayuda en el sistema con el que se trabaja, un modelo de cuyo diseño hablé hace un tiempo. Tener ayuda a mano tiene varias ventajas, se identifica de forma consistente como un factor de éxito en las implantaciones de aplicaciones informáticas y, en mi experiencia, tiene el mismo peso específico en la adopción de cualquier nuevo proceso, aunque no esté relacionado con el manejo de ordenadores. En general, la gestión del cambio que mejor resultado obtiene da, al menos, tanto peso al soporte tras el arranque como a la formación anterior a él.

La formación para la gestión del cambio tecnológico es un proceso continuado en el que los mecanismos de retroalimentación y mejora deben estar activos todo el tiempo, alimentando nuevas iniciativas y recursos de mejora de competencias. Tanto las nuevas incorporaciones como el avance de los usuarios veteranos hacia el uso óptimo y la adopción completa conforme a mejores prácticas requieren de un circuito permanente de formación y soporte en el que estos se complementan.

Contenidos específicos y al día

En sistemas complejos, como la historia clínica electrónica, el grado de adaptación a cada organización es tan grande que hasta resulta complicado comparar datos de uso de un mismo sistema entre distintos hospitales. Aunque los proveedores suelen ofrecer algún tipo de formación o materiales genéricos, estos suelen estar creados sobre una versión estándar de los flujos de trabajo, que se parecerá a la que se termina usando, desde luego, pero solo hasta un punto en que esos materiales pueden ser útiles para formar a perfiles técnicos (de soporte, por ejemplo), pero no a usuarios finales. Cada organización tiene sus propios flujos de trabajo que obligan a adaptar los procedimientos estándar. Y, desde luego, un buen diseño didáctico está basado en tareas, por lo que al final será necesario dar igualmente formación específica para explicar qué cosas no están bien en la formación genérica, y el resultado será mediocre como mínimo (por no hablar de los problemas de seguridad que surgen de este tipo de situaciones ambiguas).

Este planteamiento es extensivo a toda la formación, pero especialmente relevante en el caso de las ayudas de trabajo. Estas son específicas por definición (la ayuda es más útil cuanto mejor definido está el flujo de trabajo al que da soporte), por lo que es inevitable desarrollarlas acerca de tareas concretas y, con frecuencia, la mayoría de ellas acaban abordando casos de uso de frecuencia media o baja. La forma de gestionar esos casos, además, tiende a cambiar bastante con el tiempo a medida que se regulan las excepciones y se incorporan a flujos de trabajo generales. Por este motivo unas ayudas de trabajo que no están al día afectan a un número elevado de usuarios a los que, además, se hace menos seguimiento. A las nuevas incorporaciones siempre se las vigila más de cerca y es relativamente fácil ver si están cometiendo errores de uso, pero ¿quién se ocupa de comprobar cómo usa el sistema una persona que lleva años trabajando con él?

La complejidad de un sistema integrado de ayuda está, por tanto, en la detección de necesidades de apoyo, que puede hacerse de forma bastante eficiente con una supervisión proactiva a través de un sistema de explotación de datos de uso de las aplicaciones. El nivel de análisis tiene que ser realmente fino para que malas prácticas no pasen desapercibidas, y complementado con métodos analógicos (las encuestas de toda la vida), pero permite no solo detectar la necesidad de ayudas de trabajo sino identificar los puntos más adecuados donde insertar accesos a documentación específica.

Referencias

Ash, J. S., Stavri, P. Z., & Kuperman, G. J. (2003). A Consensus Statement on Considerations for a Successful CPOE Implementation. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA, 10(3), 229–234. 

Estudio de caso: formación en sistemas de información

David Gutiérrez Deja un comentario
formación en sistemas informáticos

Durante los últimos meses he trabajado en un piloto de formación en línea en sistemas de información en una organización de gran tamaño. La situación era común: un sistema informático implantado desde hace tiempo pero con deficiencias en su uso, tanto por las nuevas incorporaciones (que reciben formación desigual y no equivalente a la que se proporcionaba cuando se implantó) como por las esperables desviaciones de los flujos de trabajo estándar, a medida que cada profesional resuelve los problemas que van surgiendo como mejor sabe o puede.

Por tanto, el reto no era proporcionar formación de inicio (nunca lo es), sino algo más complejo: reconducir malas prácticas y asegurar que cualquier nuevo profesional se incorpora a su área de trabajo con una competencia mínima suficiente para permitirle progresar de forma autónoma. La formación, por tanto, no va dirigida a generalizar el uso de un sistema, sino a mejorar cómo se usa. Un caso perfecto para poner en práctica un plan de formacion con impacto real, alejado de la estrategia habitual de montar algunos cursos y cruzar los dedos.

Este tipo de proyectos no son habituales, sospecho que por esa tendencia a considerar la formación como un evento con principio y fin dentro de la gestión de un cambio organizacional. Es decir, formas a la gente, aprenden a trabajar según los nuevos procedimientos, y te echas a dormir; algo que solo pasa cuando ni los flujos de trabajo ni el personal cambian (o sea, nunca). Dejar atrás esta mentalidad requiere que alguien en la dirección entienda de que la formación es un proceso longitudinal, con sus etapas y sus formas para cada momento, pero que debe estar ahí mientras haya rotaciones y modificaciones. Algo que felizmente ocurría en este caso.

Diseño de dos vías

Con esa intención de impactar el uso significativo de la herramienta, mi trabajo se centró en diseñar una formación piloto para profesionales que ya la usaban desde hacía años, pero que tenían lagunas considerables, reveladas por las auditorías periódicas. El objetivo que me marqué fue abordar, por un lado, los déficit más obvios, y por otro procurar que el personal fuera lo más autónomo posible para resolver las dificultades que les pudieran surgir, sin comprometer las mejores prácticas a seguir.

Una vez resuelta la ingente labor del análisis de necesidades y de elaborar un mapa de competencias ad hoc (recogiendo información mediante el análisis de tareas cognitivas), el reto principal para reconducir malas prácticas es propiciar el suficiente entrenamiento contextualizado (para facilitar la transferencia) sin reforzar las pautas erróneas que ya están asentadas. Por eso centré el esfuerzo de desarrollo de recursos didácticos en prácticas guiadas sobre situaciones habituales, reconduciendo la forma en que se resolvían y aumentando la autonomía progresivamente. La producción y validación se llevó a cabo mediante prototipos, siguiendo un esquema similar al modelo de aproximaciones sucesivas.

Por otro lado, para reducir el riesgo de nuevas desviaciones opté por un sistema de ayudas de trabajo, accesible desde la propia historia clínica, que diera apoyo en el momento de necesidad, de forma que ante una dificultad no fuera necesario inventarse una solución sobre la marcha.

Este doble planteamiento, pensado especialmente para los usuarios veteranos, es perfectamente válido igualmente para los usuarios nuevos, porque la práctica guiada es muy útil para construir competencias desde cero, y las ayudas just in time (que no van encaminadas al aprendizaje, sino a solución de problemas) proporcionan seguridad.

Además del planteamiento estrictamente formativo diseñé un plan de comunicación y seguimiento, y una evaluación de impacto apoyada en indicadores de uso del sistema, tomando una línea base de uso de varias semanas previas al curso, y comprobando tanto el impacto inmediato tras la formación como la tendencia en las semanas y meses siguientes. Debo decir que pocas veces he visto aumentos porcentuales (¡y estables!) de cuatro dígitos en un indicador, así que estoy particularmente orgulloso de lo conseguido.

Limitaciones y carta a los Reyes Magos

Como en todos los proyectos, el presupuesto marcó ciertos (bastantes) límites. ¿Qué hubiera hecho de forma diferente de tener más medios? La parte estrictamente formativa la hubiera planteado de forma similar, quizá haciendo escenarios más elaborados, pero esencialmente el planteamiento es el correcto en ese contexto, y eso no hay presupuesto que lo altere. Pero tanto ahí como en la parte de ayudas de trabajo, incluir un componente de inteligencia artificial seguramente hubiera aumentado el impacto del proyecto (que ya fue bastante bueno de por sí):

  • Un chatbot como vínculo entre la aplicación y las ayudas de trabajo, para resolver dudas formuladas como preguntas naturales, que resuelva el eterno problema de que la gente busca las cosas desde distintas perspectivas, con expectativas diferentes y usando palabras clave muy variadas. ¿Qué mejor que una pequeña IA que reconoce lo que quieres y te lo trae a la mano, o al menos te señala dónde mirar?
  • Un LMS predictivo, vinculado a las estadísticas de uso del sistema, que sugiera recursos formativos en función de las necesidades actuales y previstas de cada profesional. Esto cada vez es más fácil de alcanzar y facilita incluir elementos de gamificación de la buena, así que un poco más de potencia en la parte de learning analytics no hubiera venido nada mal.

La continuidad de un proyecto así pasa por ampliar su escala para atender las necesidades de las nuevas incorporaciones. La forma en que está planteado hace que el escalado sea relativamente sencillo, siendo la mayor dificultad mantener un nivel adecuado de eficiencia en la producción: maximizar los recursos compartidos por varios tipos de profesionales, y reducir al mínimo los específicos sin perder la imprescindible contextualización. Espero poder hacer una entrada dentro de un tiempo contando los resultados, y que sean igualmente satisfactorios 🙂

 

Análisis de necesidades formativas y decisiones de diseño instruccional

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Análisis de necesidades formativas para el diseño instruccional

El diseño instruccional se basa en la evidencia disponible sobre cómo aprendemos y en el contexto específico de cada intervención (porque no toda la evidencia es válida en cualquier contexto). Es decir, aunque partas de un modelo pedagógico para saber cómo enfocar un plan de formación, las decisiones de diseño están condicionadas por las circunstancias.

Entonces, ¿cómo decido qué principios voy a aplicar en cada caso? La clave es no hacer un análisis de necesidades formativas, sino un análisis del problema a resolver. Pocos problemas se solucionan solo con formación. También es cierto que, en un contexto laboral, pocos problemas no requieren algún componente de formación en su solución, así que ese papel principal o secundario determinará qué principios tienen más sentido y cobran más importancia. Si usas un patrón de diseño instruccional no te será complicado (aunque siempre es laborioso) identificar qué aporta más valor en esa situación concreta.

En general, los principios básicos de un patrón guían nuestra actuación en dos niveles: la orientación global del plan de formación y el diseño de los recursos didácticos. El planteamiento global de la formación tiene impacto directo sobre las decisiones que se toman en los niveles inferiores, y por tanto debe haber coherencia entre ellos. Algunos ejemplos de pautas generales son:

  • Diferencia entre qué es imprescindible que aprendan a hacer y qué puede articularse con medios de soporte.
  • Da control al usuario (con el nivel adecuado de orientación).
  • Divide el contenido y ordénalo (el criterio puede variar, pero no la premisa).
  • Crea la estructura pensando en el andamiaje.

Estos puntos guían para tomar decisiones sobre los medios de distribución y el tipo de materiales didácticos, aplicando principios también generales de diseño. Dan una buena base con la que hacer los primeros prototipos, porque orientan el formato, la estructura y el estilo de recursos y textos. Si no hay necesidad de capacitación formal habrá que dejar fuera alguno de ellos o se necesitarán otros diferentes (por ejemplo, si el problema se resuelve con ayudas de trabajo, el primer punto ya no tendría sentido; o, si la intervención se centra en crear comunidades de práctica, los cuatro puntos pasarían a un segundo plano).

Con las premisas de alto nivel en mente, al llevar las conclusiones del análisis al diseño instruccional de los recursos didácticos, aparecerán de forma más o menos recurrente ciertos elementos. Por ejemplo, un curso típico incluirá:

  • Recursos que preparen el terreno para profundizar en el aprendizaje en el puesto de trabajo. Es decir, los diseño pensando en el andamiaje que proporcionan, más que en las competencias que desarrollan por sí mismos.
  • Actividades que ayuden a ganar seguridad para explorar después por cuenta propia. Es decir, centradas en tareas y de dificultad y complejidad creciente, procurando facilitar práctica deliberada y no automática.
  • Evaluaciones que requieran evocar conocimientos previos, relacionar, extrapolar y, en definitiva, elaborar, en lugar de simplemente reconocer una respuesta correcta entre varias incorrectas.
  • Contextualizaciones que creen sensación de urgencia, de necesidad de dominar los flujos de trabajo. 
  • Feedback que transmita lo fácil que es olvidarse de las cosas. Que sientan la necesidad de volver sobre los materiales, de practicar, de reforzar.
  • Diseño gráfico que apoye pero que no desvíe la atención del fondo a la forma.

Como en el caso de las pautas para el plan de formación, las circunstancias determinan si tiene sentido aplicar estos u otros criterios, pero es bueno tener ayudas para traducir la pedagogía al diseño que simplifiquen el proceso (¡con cuidado de no convertir nuestras soluciones habituales en universales!).

Por supuesto, la decisión no es automática y está mediada por las preferencias del diseñador instruccional. En mi caso, no tengo duda de que mi orientación hacia un aprendizaje activo influye en que ciertos factores, como los de arriba, estén casi siempre presentes. No existen los análisis de necesidades neutrales, sino que tanto los indicadores como las herramientas de recogida de datos van a reflejar los resultados esperados, y ambos son seleccionados según lo que considera importante quien está a cargo del proyecto. Por eso mismo es fundamental tener un modelo pedagógico que sirva como base a esas decisiones.

El equilibrio entre teoría y práctica en el diseño instruccional

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Equilibrio entre teoría y práctica en formación

Conociendo cómo funciona el aprendizaje, probablemente la mejor forma de adquirir nuevas habilidades es practicándolas de forma repetida y espaciada. Conociendo cómo piensan la mayoría de clientes y SMEs, sé que me van a pedir que cualquier experiencia formativa incluya información, «teoría», de forma explícita.

La práctica por sí sola puede resultar en un aprendizaje mecánico, pero la comprensión de los conceptos emerge si ponemos los medios para que se reflexione sobre ella, a través de preguntas o de afrontar los resultados: si he tenido un desempeño mediocre, lo mejor que puede pasarme (en términos de aprendizaje) es tener que resolver los problemas que esa falta de competencia ha causado.

Este es el modelo tras el aprendizaje basado en problemas, en el que la práctica lleva a la teoría. La teoría tiene su papel, pero es la práctica la que la convierte en operativa. De lo contrario es solo información inconexa. Así que, si necesitas teoría, empieza por la práctica.

Asegúrate de poder justificar bien por qué dejas fuera parte de la teoría. Si es así, no cedas.

Gestiona las expectativas de los SME para prevenir microinfartos

Por supuesto, también pueden comprenderse conceptos a partir de explicaciones, pero entonces hará falta una estrategia de repetición independiente para afianzarlos mejor (al no aparecer en un contexto relevante y generador de interés) y un esfuerzo adicional para enlazarlos con la práctica. En resumen, la transferencia es más laboriosa y requerirá de medios adicionales. En mi experiencia, el uso del análisis de tareas cognitivas para extraer la teoría facilita engarzarla en la práctica de forma fluida. Su estructura permite recoger la información necesaria de un experto con vistas a convertirla directamente en elementos de práctica.

La experiencia de aprendizaje se ve aumentada por la teoría, es decir, por la comprensión de la lógica subyacente a la práctica. No basta con saber hacer, sino que es necesario saber por qué hacerlo así. La forma de conseguirlo es a través de la práctica deliberada, es decir, dirigida a un objetivo concreto, intensiva (practicando no hasta que salga bien, sino hasta que ya no salga mal) y en la que la instrucción va dirigida a la reflexión, no tanto a la acción. Aquí entra en juego el andamiaje, la complejidad progresiva retirando ayudas, la automatización de las habilidades básicas para desarrollar otras más complejas sobre ellas, siendo consciente de cuál es el objetivo, cómo se consigue y por qué hacerlo de una forma y no de otra. Entender la lógica de una tarea permite generalizarla y no paralizarse cuando las circunstancias de ejecución cambian, algo que normalmente ocurre en cualquier entorno laboral.

 

Impacto de los sistemas de ayuda en el aprendizaje

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Sistemas de ayuda al aprendizaje en el puesto de trabajo

Los sistemas de ayuda en el puesto de trabajo (performance support systems) son estructuras de recursos disponibles en el momento y lugar de necesidad, para resolver dudas o problemas que surgen durante las tareas propias de un perfil laboral. He hablado anteriormente de cómo diseñarlos para favorecer la autonomía y reducir la dependencia de formaciones iniciales y de refuerzo.

Si hacemos caso al modelo 70:20:10, la mayoría del aprendizaje se realiza directamente sobre las tareas, a través de la práctica y la corrección de errores. Esto tiene mucho sentido si consideramos que en un entorno real tenemos feedback inmediato y relevante sobre lo que hacemos, y el nivel de activación al acometer tareas nuevas es superior al de un entorno de formación corporativo.

Procesos de aprendizaje mediados por un sistema de ayuda

Más allá del ajuste teórico de los sistemas de ayuda a la forma en que aprendemos en el trabajo, hay varios principios del aprendizaje extraídos de la investigación de campo (eso que llamamos pedagogía basada en la evidencia) que tienen impacto directo en una solución de este tipo:

  • Curva del olvido: cualquier cosa que aprendas se perderá irremediablemente en un tiempo francamente breve a menos que la practiques periódicamente. Si hace dos días que aprendiste a hacer algo y no lo has usado desde entonces, más vale que tengas una guía a mano.
  • Carga cognitiva: hay un límite a lo que podemos hacer a la vez. Tener una parte de ese trabajo en forma de guía reduce las posibilidades de error por distracción.
  • Orden y fragmentación: cuando los recursos están estructurados de forma minimalista y homogénea, ordenados en función de cómo se interrelacionan y son breves, resultan más potentes didácticamente.
  • Atención y contextualización: nada guía mejor la atención que la necesidad, y nada da más relevancia a un contenido que usarlo en el contexto en que es necesario.
  • Aprendizaje activo: un contenido diseñado para usarse sobre la marcha, en plena tarea, estará orientado a la acción y generará aprendizajes más duraderos.
  • Aprendizaje colaborativo: usar el grupo de pares como referencia para ayudar a cada profesional a establecer sus metas de aprendizaje, mediante clasificaciones de carácter no competitivo e identificación de usuarios avanzados que puedan funcionar como mentores.

Precauciones a tener en cuenta

Los sistemas de ayuda no están exentos de riesgos, y su diseño debe estar orientado a reducirlos todo lo posible:

  • Deterioro del aprendizaje: tener un recurso de ayuda siempre a mano reduce la necesidad de recuperación activa, que es una actividad clave para reducir el olvido. Esto puede prevenirse analizando la actividad de los usuarios del sistema, y desencadenando acciones automáticas. Por ejemplo, cuando alguien accede más de 3 veces en una semana al mismo recurso se le puede ofrecer un ejercicio que le permita practicar la tarea sin ayudas y en un entorno seguro.
  • No actualización: un sistema de ayuda supone recursos muy atomizados que requieren actualizaciones frecuentes, y un contenido obsoleto puede llevar a errores. La prevención pasa por una organización concienzuda y procesos sistemáticos de revisión para controlar que todo está al día.

Los sistemas de ayuda son un ajuste necesario para compensar el hecho de que las personas tendemos a fallar al hacer las cosas de memoria. Es un diseño que cubre la parte de errores correspondiente a despistes y a aprendizajes incompletos. Por el contrario, no resuelve errores debidos a malos aprendizajes, malas prácticas o conceptos erróneos, porque cuando una persona consigue su objetivo, aunque sea de forma chapucera, no es habitual que busque cómo hacerlo mejor. Para resolver ese tipo de problemas es mejor tirar de estrategias formales de formación, que pueden proporcionar oportunidades de práctica deliberada en entornos seguros.

Diseñar un sistema de ayuda en el puesto de trabajo

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Buena parte de mis proyectos se desarrollan en el sector sanitario, apoyando la implantación de sistemas informáticos de historia clínica electrónica y gestión de pacientes. Estas operaciones generan muchas necesidades de formación y soporte, tanto por el número de usuarios (que pueden ir de un centenar a varios miles) como por las mil situaciones diferentes que pueden encontrarse. Eso por no hablar del grado de alfabetización tecnológica que tengan.

En cualquier caso, estas necesidades se cubren normalmente con un esfuerzo muy grande en formación inicial, sea presencial, online o una combinación. La formación de base sirve para familiarizar al personal con las tareas y asumir la lógica subyacente a los flujos de trabajo (o «por qué esto se hace así»), pero difícilmente va a resolver las dudas que surgen sobre la marcha, o a prevenir malas prácticas. Conforme al enfoque 70:20:10, con el tiempo la necesidad de soporte en el puesto de trabajo (que también está ahí desde el principio) va ganando peso relativo, es decir, la mayoría de las intervenciones serán de soporte y no de formación.

Esta demanda suele canalizarse a través de servicios de soporte, formaciones de refuerzo y usuarios avanzados que sirvan como nodos de conocimiento y referencia para el resto. Solo cuando ha pasado el tiempo y los gestores se preguntan por qué sigue habiendo problemas (y ya no queda presupuesto para formaciones masivas) surge la reflexión: ¿cómo puedo hacer que haya menos errores y que dejen de llamar a soporte para resolver dudas?

El objetivo: favorecer la autonomía

Siempre va a haber carencias funcionales, porque siempre va a haber una diferencia, por pequeña que sea, entre las mejores prácticas y la forma de trabajar del conjunto de usuarios de un sistema. Y no hay curso que acabe con eso. Sin embargo, sí es posible reducir esa diferencia procurando que el conocimiento no tenga que estar en mi cabeza, sino en el entorno, fácil de encontrar y rápido de consultar.

La idea es simple pero potente: si me atasco cuando estoy en la pantalla X haciendo la operación Y, tendré un enlace ahí mismo que me llevará, idealmente, al recurso que me explica qué hacer. Un sistema de ayuda para estas situaciones será básicamente una estructura que aloja los recursos de ayuda (fichas, guías paso a paso, pequeños vídeos…) y los enlaza desde los puntos de la aplicación en los que resultan relevantes.

La clave: estructura y formato de los recursos

Para quitar dependencia de la memoria o de la familiaridad con una tarea, un sistema de ayuda debe cumplir dos principios: acceso (fácil de encontrar) e inteligibilidad (se aplica rápido porque se entiende rápido). Es decir, hay que poner el esfuerzo en planificar la estructura (cómo están organizados) y el formato (qué muestran y cómo) de los recursos.

Estructura de los recursos

Obviamente hay un paso previo, que es contar con los recursos necesarios, y que lleva un buen trabajo de análisis de necesidades (incluyendo errores comunes y dudas frecuentes) , y en este sentido no es muy diferente del que se haría para otro tipo de intervención. Pero una vez dado este paso, la clasificación que se haga debe contar con que cada recurso puede ser accesible desde diferentes lugares que generen problemas similares. Esto significa que harán falta contenidos neutros que tengan sentido independientemente de si se accede a ellos desde el flujo de trabajo A o B, o bien contenidos casi duplicados, para recoger esas diferencias. Ambos casos tienen pros y contras y, claro está, puede aplicarse una u otra solución caso por caso.

Como estamos hablando de múltiples enlaces a un mismo documento, que deben ubicarse en los lugares donde hay más posibilidades de que se necesite, trabajaremos con dos estructuras paralelas: una en función del contenido y otra en función del acceso. La primera se organiza de forma jerárquica, por ejemplo en función de la complejidad del contenido (a la izquierda en la figura de abajo). La segunda tiene una organización hipertextual, en forma de red, donde cada recurso se conecta con varios puntos de enlace dentro de las aplicaciones, lo que genera una estructura paralela (representada por colores en la figura):

estructura_cruzada

Formato de los recursos

La forma en que presentamos la información debe ser consecuente con la función que cumple. Una explicación inicial destinada a que alguien comprenda por qué hay que hacer un determinado flujo de trabajo puede incluir un diagrama con la lógica subyacente, unos objetivos y posiblemente una recapitulación final. Un recurso destinado a aprender cómo se hace ese mismo flujo será idealmente una práctica más o menos guiada, o en su defecto una demo clara y sencilla. Una ayuda de trabajo, a su vez, tendrá forma de ficha (como un esquema con las partes principales), una lista de puntos clave (un checklist, vaya) o un diagrama de pasos. Una breve demo puede ser de ayuda si se trata de un flujo de cierta complejidad que quedaría demasiado confuso con una explicación de texto e imágenes.

La idea general es ofrecer un recurso lo más claro, sintético y minimalista posible, adaptado a la situación en la que se va a usar, y con la información imprescindible (y usando un concepto muy restrictivo de imprescindible).

El riesgo: mantener actualizado el contenido

Puedes tener el mejor sistema de ayudas de trabajo del mundo, que si no se mantiene al día sirve de muy poco. Cualquier cambio en los flujos de trabajo debe verse reflejado en la documentación con la mayor rapidez posible, bien a través de nuevos documentos, bien corrigiendo los ya existentes. Si hay una buena indización de los contenidos será fácil localizar los afectados para hacer los cambios oportunos. Algunos sistemas facilitan este mantenimiento usando, por ejemplo, imágenes almacenadas en un repositorio único que luego son insertadas en los documentos individuales, de forma que, cambiando la fuente, la nueva imagen se refleja automáticamente en todas sus réplicas.

La guinda: integración correctiva

El uso de recursos de ayuda bajo demanda facilita resolver dudas y errores, pero deja en el aire la aplicación de buenas prácticas. Cuando un usuario consigue lo que necesita, normalmente no se dedicará a ver si hay una forma mejor de hacerlo (al fin y al cabo, tiene el resultado que quiere). Esto implica que los malos aprendizajes y los atajos indebidos se enquistan y difícilmente se corrigen.

Ahora, imaginemos que un sistema de ayuda puede leer los flujos de trabajo de un usuario y sugerir un documento que corrija una mala práctica. La aplicación de trabajo enviaría sentencias tipo «Alicia hizo esto» (la sintaxis que usa xAPI) que serían reconocidas por el sistema de ayuda y servirían para lanzar una acción predeterminada, como sugerir un documento.

Esto ni siquiera es una inteligencia artificial, pero supone un paso de gigante en la eficiencia de la formación. Capacitar en sistemas de información tiene la gran ventaja de permitir este tipo de integraciones, que son objetivos realistas y necesarios a marcarse por cualquiera que se dedique al diseño didáctico en este ámbito.

 

Visualización de datos en elearning

David Gutiérrez Deja un comentario

Buena parte del trabajo de diseño didáctico consiste en adaptar información para que se comprenda mejor. Es lo que persiguen normalmente los libros de texto, manuales y demás fuentes de información masticada y estructurada.

Contar o mostrar algo es solo un paso para entenderlo (y a veces ni siquiera es un paso necesario), y raramente produce un aprendizaje duradero. Sin embargo, cuando se trata de interpretar datos, el formato sí que supone una diferencia grande.

Algunas pautas para representar datos

Las infografías son un ejemplo de visualización de datos para hacerlos más comprensibles. Son más que eso, porque los mismos datos pueden contar una historia diferente dependiendo de cómo se muestren. Muchos de los recursos habituales de visualización de datos (gráficos de sectores, de barras, de líneas) llevan usándose desde hace más de dos siglos, así que no estamos hablando de una novedad, ni mucho menos.

La idea de fondo es aprovechar la facilidad que tenemos para procesar determinadas formas y patrones para entender magnitudes, comparar valores y detectar tendencias más fácilmente: usar lo que sabemos sobre la percepción humana para estimular la cognición. Hay determinadas tareas visuales que nos resulta fácil realizar, y de las que sacamos conclusiones rápidamente.

tareas visuales

Algunas de las tareas visuales que mejor hacemos (de más a menos rapidez de procesamiento)

¿Cuál es el mejor formato para presentar datos?

Como casi siempre, depende del contexto y  de la tarea para la que esos datos son necesarios. La información crítica para la tarea es la que debe verse más claramente, sean valores, comparaciones o tendencias. Hay algunos puntos de partida bastante obvios:

  • Tablas para extraer valores numéricos concretos
  • Diagramas de sectores o de barras para extraer proporciones
  • Diagramas de barras, de líneas o de dispersión para comparar valores
  • Gráficos de líneas para detectar tendencias

A partir de esta base, hay que tener en cuenta:

  • quién es la audiencia
  • qué objetivo se persigue
  • qué tipo de datos tenemos estadísticamente (continuos, categóricos, series temporales…).

En función de estos parámetros enriqueceremos la presentación para destacar las conclusiones que nuestro público necesita para el fin perseguido, usando colores o variando el formato de inicio. Por ejemplo, en función de la información que queramos destacar, la colocación de los elementos será diferente.

Distintas variantes de una misma representación gráfica transmiten mejor o peor los datos

Las variantes de una misma representación gráfica transmiten distinta información

5 pautas que suelo seguir para crear representaciones de datos

Cuando tengo que crear una visualización de datos, hay 5 líneas rojas que procuro no cruzar:

  1. Uso una estética limpia, minimalista. Intento que el formato no distraiga, usando una paleta de colores reducida y jugando con la saturacion.
  2. Me esfuerzo en no acumular demasiada información en una misma representación. Si hay muchos datos, los agrupo por tipo y hago representaciones diferenciadas.
  3. Procuro que los datos aparezcan siguendo una secuencia lógica. Si hay un hilo conductor que ayude a sacar conclusiones, lo sigo.
  4. Evito poner más de unas pocas palabras acompañando a las imágenes. Prefiero una leyenda a tener texto encima de una gráfica.
  5. Hay dos datos que deben destacar: por qué esa información es importante y qué conclusión puede extraerse de ella.

 

Cómo facilitar el aprendizaje autodirigido: la motivación.

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En educación de adultos hace tiempo que el aprendizaje autodirigido es la niña bonita de la investigación. En su forma más pura lo encontramos en los contextos informales de aprendizaje; en ellos es el aprendiz quien estructura la información y, por tanto, necesita un proceso de reflexión paralelo a la actividad. Esto implica ser consciente de la relevancia de lo que se hace: aunque es posible aprender por repetición mecánica de una tarea, es mucho menos eficiente que abordarla con la intención explícita de dominar la técnica.

¿Autogestión o diseño instruccional?

Como diseñadores de formación tendemos a intentar preparar el ambiente para que la motivación “aparezca”: preparando sucesiones de tareas, gamificando, cuidando el diseño gráfico o directamente llamando a la participación. Sin embargo, no puedo evitar ver cierta contradicción en intentar fomentar el aprendizaje autodirigido a través del control del contexto (sea este el entorno, plan de formación, tutores, tareas…). Es decir, ¿no estamos intentando crear aprendizaje autodirigido dirigiéndolo desde fuera?

Pero, si no es así, ¿qué nos queda? ¿Solo el socorrido “que vengan motivados de casa”, o hay algo que podamos hacer?

El andamiaje facilita la autogestión, porque permite al aprendiz estructurar las tareas a abordar. Las técnicas de diseño persuasivo (tipo gamificación), bien planteadas, hacen que tenga ganas de acometerlas. La interacción con pares y tutores ayuda a construir los conceptos, integrando experiencias ajenas. Pero nada de eso proporciona un motivo para aprender una competencia. Lo que de verdad genera el impulso de aprender es una necesidad del mundo real: si tengo que usar el nuevo programa informático del trabajo, si han cambiado la legislación sobre seguros de coche y tengo que saber cómo afecta a mis clientes, si quiero regalarle a mi madre un reloj de cuco hecho a mano… Eso es lo que hace que me remangue y me ponga manos a la obra.

Se trata de situaciones que no podemos crear en un curso; lo más parecido es simular una y decirle al aprendiz: “imagínate que te pasa esto”. Pero eso solo tiene algún efecto si la situación simulada se parece en algo a la situación real en la que ya está o, al menos, puede imaginarse. Por eso, la primera norma es: no hagas un curso para resolver un problema que no tienes.

"¿Por qué no les motiva hacer nuestros cursos de motivación?" no es una pregunta inventada.

«¿Por qué no les motiva hacer nuestros cursos de motivación?» no es una pregunta inventada.

Pero entonces, ¿qué pasa con los cursos obligatorios?

Efectivamente, hay cierta información que la ley exige que pase por delante de los ojos de la gente que trabaja en un puesto determinado. Teniendo en cuenta lo anterior, tenemos dos opciones:

  1. Cumplir con la letra de la ley y poner a su disposición la información apropiada, asegurándonos de que al menos acceden a ella. Aunque parezca la opción mala, puede ser adecuada si las probabilidades de tener que poner en práctica esa información son nulas.
  2. Cumplir con el espíritu de la ley y tratar de que esta formación sirva como apoyo a determinados comportamientos que queremos que se produzcan.

El problema surge cuando queremos convertir la opción A en un curso que motive. ¿Por qué ese empeño? Si no hay interés, si no hay un problema real que resolver, ¿por qué gastar recursos y tiempo en crear y obligar a hacer un curso? Cuelga esa información en un sitio accesible, o en un LMS si necesitas asegurarte de que han pasado por allí, y haz algo productivo.

Si escogemos la opción B, que sea porque existe la posibilidad de que alguien tenga que enfrentarse a una situación en la que debe saber cómo actuar. Puede no ser un problema inmediato, pero sin duda puede evocarse, plantearse como un caso plausible en el que el aprendiz se vea identificado. No es exactamente resolver un problema que tienes ahora mismo, pero sí uno en el que puedes verte. A la gente se nos da bastante bien preocuparnos por problemas futuros, así que es perfectamente posible motivar de esta forma. Una vez llegados a esta conclusión, simplemente tenemos que incluir estas formaciones en el abanico de opciones del aprendiz, quizá presentadas de forma sugerente, para que tome la decisión de acudir a ellas cuando se vea preparado.

Referencias:

Garrison (1997). Self-directed learning: Toward a comprehensive model. Adult education quarterly 48:1, 18-33. 

Cómo usar correctamente los objetivos de aprendizaje

David Gutiérrez 1 comentario

Hace unos meses Will Thalheimer publicó un vídeo en el que hace un repaso de la evidencia disponible sobre el uso de objetivos para guiar el aprendizaje y, finalmente, cuestiona cómo se usan habitualmente.

Mager, en los años 60, determinó tres componentes que debe contener un objetivo de aprendizaje: el resultado que los aprendices deben obtener, las condiciones en las que deben ser capaces de alcanzarlo, y los criterios que determinan qué nivel de desempeño es adecuado. Pero , ¿ver esta información es útil para un alumno?

La constatación de que los objetivos de aprendizaje son realmente útiles parte de una investigación de Hamilton de 1985 que establecía que, cuando identifican (a grandes rasgos) la información a aprender, sí tienen efectos considerables, pero que añadir más datos no solo no ayuda, sino que puede dificultar el aprendizaje. Según sus conclusiones, presentar objetivos centra la atención, de forma que la información que se corresponde con ellos se aprende mucho mejor (y hablaríamos de hasta un 30% mejor), pero a costa de aprender peor la que no lo hace.

Es decir, unos buenos objetivos, enunciados según los criterios anteriores, parecen facilitar la discriminación entre qué es relevante y qué no, permitiendo que dediquemos recursos a lo que importa y descartemos el resto. Ojo, porque esto implica que el aprendiz hace esa distinción inconscientemente, por lo que si dejamos fuera de los objetivos algún concepto crucial, estaremos poniendo trabas a su adquisición.

Cómo escribir objetivos de aprendizaje

El enunciado de los objetivos es importante, porque los términos que usemos en ellos van a guiar la atención al trabajar con los materiales didácticos. Así, cuando encontremos esos términos, probablemente vamos a evocar el objetivo y relacionarlo en ambos contextos, ayudando a crear asociaciones significativas. Esto implica que, como de costumbre, no solo importa qué decimos en esos objetivos, sino también cómo lo decimos; esa asociación no se activará si son demasiado generales o vagos, o si las palabras usadas no evocan ese objetivo.

Esto es interesante, porque al establecer objetivos de aprendizaje la mayoría de las guías sobre este tema hacen hincapié en el uso de determinados verbos relacionados con lo que el aprendiz va a hacer con la información (entender, clasificar, organizar, construir…). Sin embargo, en los materiales didácticos,  la información difícilmente aparecerá ligada a alguno de esos términos, porque se supone que entender, clasificar y demás es precisamente lo que se está haciendo mientras trabajamos con el contenido. Es decir, en un curso no deberíamos encontrar “identificamos el bazo antes de hacer una incisión con el bisturí” sino “este es el bazo, y aquí hay que hacer la incisión con el bisturí”, y esperamos que el aprendiz pueda identificarlo a partir de ahí. No le decimos lo que tiene que hacer con su cerebro (identificar el bazo) sino que se lo intentamos facilitar diciéndole dónde está el bazo. Por tanto, en un objetivo como “identificar el bazo antes de hacer una incisión con el bisturí” es irrelevante usar un verbo u otro al enunciar el objetivo, porque lo que va a llamar la atención son términos como “bazo”, “incisión” o “bisturí”. Esos son los que deben aparecer claramente.

¿Para quién son los objetivos?

Tus objetivos como diseñador didáctico nunca van a ser los que tus alumnos tienen en mente al hacer el curso.

Tus objetivos como diseñador didáctico nunca van a ser los que tus alumnos tienen en mente al hacer el curso.


Coincido con Thalheimer (y creo que me irrita tanto como a él) en que parte de este problema viene de que, con alarmante frecuencia, los objetivos que el diseñador del curso enuncia para guiarse al crear los materiales didácticos terminan siendo los que los alumnos verán como propios, para guiar su trabajo sobre esos materiales. Este es un error importante, porque efectivamente al diseñador o a un profesor sí le importa si el alumno debe analizar, clasificar, construir o deducir algo a partir de un material concreto. Eso le va a permitir enfocar el diseño y el uso del material hacia ese tipo de procesamiento. Para el aprendiz, en cambio, lo importante es saber en qué tiene que fijarse y, si el curso está bien hecho, le guiará a procesar la información de una u otra forma.

Como el propio Thalheimer dice, hay muchas formas de guiar la atención de un aprendiz sin necesidad de recurrir siempre a los objetivos de aprendizaje. Úsalos con sensatez, y recuerda no agobiar a los pobres alumnos con lo que tú, como diseñador o profesor, pretendes que tengan en su cabeza al terminar el curso. Háblales de qué sacan ellos de ese curso, de qué problemas van a resolver, de cómo les va a hacer más fácil su trabajo, y tendrás toda su atención.

Referencias:

Hamilton, R. J. (1985). A framework for the evaluation of the effectiveness of adjunct questions and objectives. Review of Educational Research, 55, 47-85
Rothkopf, Ernst Z.; Billington, M. J. Goal-guided learning from text: Inferring a descriptive processing model from inspection times and eye movements. Journal of Educational Psychology, Vol 71(3), Jun 1979, 310-327.

4 factores esenciales en el diseño de experiencias de aprendizaje

David Gutiérrez 2 comentarios

Tengo una memoria desastrosa, y me cuesta mucho recordar la lista de cosas que debo tener en cuenta a la hora de plantear un diseño de formación (ni falta que hace: para eso tengo un montón de documentación). Sin embargo, la experiencia hace que cuando hago mis primeros esquemas, antes de consultar ninguna fuente, ya haya mucho definido. Simplemente me parece obvio y lo incluyo, pero está claro que es más que intuición: es conocimiento procedimental.

Desde luego, cada formación es distinta, y las circunstancias mandan: lo que funcionó la última vez puede ser una mala idea para la próxima. Para tener una base relativamente firme sobre la que pisar, parto de lo que sabemos acerca de cómo aprendemos, y lo aplico a unos objetivos de aprendizaje a medida de la situación. Los recursos que desarrollo a partir de ahí deberían dar como resultado una formación significativa y medible, que son las dos características irrenunciables.

Por tanto, la planificación cambia de una vez para otra, pero hay un esqueleto de cuatro elementos que engloban todas las variables para crear experiencias de aprendizaje de uno u otro tipo:

Contexto

realista pero seguroUn aprendizaje no puede ser significativo si no está contextualizado. Todo lo que no proporcionemos nosotros lo tendrá que suponer el alumno, y ese esfuerzo en ocasiones será demasiado como para que le compense. El entorno de formación perfecto proporciona situaciones realistas, pero en las que los fallos no tienen consecuencias reales: un entorno seguro en el que experimentar. Algo lógico (y una de las bases del aprendizaje activo) y sin embargo ausente de la mayoría de los cursos, que tienden a usar el juego de rol como un tímido e insuficiente intento de acercar el tópico a la realidad.


Actividad

no_magistralEl aprendizaje es activo. Aprendemos haciendo, y cualquier tipo de formación debe girar en torno a la actividad. Las clases magistrales pasivas (es decir, que ni siquiera provocan el razonamiento, que es una forma de actividad) no son solo aburridas, sino poco eficientes: el tiempo que ocupan se aprovecha mucho mejor trabajando sobre tareas y ejemplos. Incluso un tema más teórico como, pongamos, la legislación sobre riesgos laborales, se aborda mejor después de haber resuelto un caso de mala prevención que contextualiza, obliga a buscar respuestas y ayuda a entender por qué la ley es como es.

Esfuerzo

esfuerzoComo norma general un cierto grado de frustración es motivador, igual que un cierto grado de estrés mejora el rendimiento en una tarea. Poner delante un ejercicio demasiado sencillo es tiempo perdido: hay que hacer que el alumno sude la camiseta un poco. No solo porque necesita concentrarse para resolver el problema, o porque puede aprender corrigiendo sus errores, sino porque cuando finalmente consigue resolver un reto relevante para él (es decir, bien contextualizado), recibe una inyección de endorfinas que le mantienen motivado y, a la vez, ayudan a fijar el aprendizaje. Un problema adecuado obliga a explorar los límites de las habilidades que tenemos, ajustándolas o buscando alternativas para resolverlo. Como el riesgo de frustrarse es alto, debe haber ayuda disponible cuando sea necesaria, pero no en forma de instrucciones, sino de indicios o sugerencias. Facilitar en lugar de contar.

Consecuencias

estafermoSi el aprendizaje está contextualizado y es activo, la retroalimentación será necesariamente en forma de consecuencias. Esto implica normalmente cierta incertidumbre y tonos de gris en el resultado de los casos abordados: salvo en tareas con pocos grados de libertad, lo normal es que hagamos las cosas tirando a bien o tirando a mal, pero no perfectas ni desastrosas. Debería ser el contexto resultante el que hable por sí solo, dando claramente una idea de cómo ha salido, complementado con algo de información adicional o una pista sobre qué falló. La retroalimentación directa y basada en recompensas (“lo has hecho muy bien”) es un triste intento de provocar algo de emoción, no aporta información y tiene el riesgo de reducir las conclusiones obtenidas a un mero juicio de valor.

Además de estos cuatro factores hay otras consideraciones (interacción entre alumnos y tutores, tipo de materiales didácticos, medios de distribución, seguimiento, andamiaje, objetivos, espaciamiento…) que tienen, obviamente, mucho impacto en el resultado final, pero desde mi punto de vista siempre van subordinados a los cuatro anteriores.

¿Y vale la pena siempre?

Este enfoque redunda, inevitablemente, en el coste inmediato. La instrucción directa y la exposición de contenido son más baratos y más sencillos de producir. Esto no quiere decir que sean la única opción cuando el presupuesto es bajo: se pueden diseñar experiencias activas y adaptadas sencillas, minimalistas, y con un impacto duradero mayor que una clase magistral, sea presencial o virtual; abarcarán menos terreno, y seguramente haya que dejar en el tintero muchos detalles, pero el resultado seguirá favoreciendo el aprendizaje, a diferencia de la alternativa.