Objetos De Aprendizaje Multimodales

Alberto Bastos do Canto Filho, PPGIE-UFRGS
José Valdeni de Lima, PPGIE – UFRGS

Al recordar la vida estudiantil, la mayoría de personas se percatará de que muchas de las mejores clases se han servido exactamente de los mismos objetos utilizados por todos los profesores: pizarra y tiza. La calidad del aprendizaje no tiene nada que ver con los objetos empleados sino con la manera como el profesor los ha usado. También se percatarán de que muchas de las buenas clases impartidas contaban con algún objeto de apoyo que permitía que el docente enriqueciera el proceso didáctico y de aprendizaje. Esta misma lógica puede servir con relación a los objetos de aprendizaje: el principal aspecto en el proceso de aprendizaje no es la herramienta utilizada sino la destreza de quien la utiliza: los buenos profesores saben usar adecuadamente los recursos disponibles en clase, pero algunos destacan por ir más allá, buscando otros recursos que hacen sus clases más interesantes. Así pues, los objetos de aprendizaje multimodales (OAM) utilizados adecuadamente pueden proporcionar un aprendizaje más eficaz que posibles alternativas con menor potencial. El siguiente cuadro propone un principio fundamental y orientador del uso potencial de diseños relacionados con objetos de aprendizaje, es decir, el potencial de mejora de los procesos educativos y de aprendizaje. Ello puede o no producirse porque a menudo se crea la falsa idea de que el mero uso de una determinada herramienta es condición suficiente para que se alcancen mejores resultados.

Los objetos de aprendizaje pueden hacer el proceso educativo y de aprendizaje más eficiente y eficaz, pero solamente si se usan de forma adecuada.

El principio fundamental presentado en el cuadro anterior es el principio de calidad. La norma ISO 9000 (NBR ISO 8402, 1994) define calidad como un «conjunto de características de una entidad que le otorga la capacidad de satisfacer las necesidades explícitas o implícitas». Juran (1988) define calidad como adecuación al uso.

El diseño de OAM requiere la búsqueda de un equilibrio pedagógico-económico, pues los estándares de calidad más exigentes tienden a elevar los costes de diseño. Por otro lado, la falta de disponibilidad de recursos puede conducir al desarrollo de OA de baja calidad. El necesario término medio requiere unas prácticas de diseño que maximicen la relación calidad-coste.

En el presente capítulo se presentarán unos principios de diseño orientados a la producción de objetos de aprendizaje de calidad que consideran algunos aspectos como la adecuación a las características individuales de aprendizaje sin que se produzca una recaída en costes elevados para desarrollar OAM orientados a la personalización de la educación. En el apartado 2 se presentarán características individuales de aprendizaje a partir de una breve base teórica. En el apartado 3 se expondrán los principios del diseño de OAM y su relación con la base teórica anteriormente mencionada.

El término individuo proviene del latín individuus (indivisible). En lengua castellana puede usarse bajo la acepción de cada ser organizado, sea animal o vegetal, respecto de la especie a que pertenece (DRAE). La definición de objetivos educativos para un grupo de estudiantes presupone que el público objetivo presenta una serie de rasgos comunes, pese a que cada individuo sea único en su manera de ser y aprender. Una filosofía de educación/aprendizaje basada en las diferencias individuales conduce a la educación personalizada, que en la modalidad presencial se realiza mediante la figura del profesor particular. Independientemente de si la alternativa didáctica es presencial o con soporte de objetos de aprendizaje, la idea de una educación personalizada topa con dos aspectos principales: el económico y el filosófico. Desde un punto de vista económico, la individualización de la educación eleva su coste hasta niveles inasequibles para la mayoría de la población. Filosóficamente hablando, la educación tiene por objetivo cambiar de algún modo características individuales (principalmente en el ámbito cognitivo, psicomotor o afectivo); de este modo, los métodos utilizados en la educación deben originar un desequilibrio que propicie el aprendizaje.

A continuación se muestra el concepto que se adoptará para este capítulo de las características individuales de aprendizaje. Obsérvese que muchas de esas características están directamente vinculadas a los métodos educativos y de aprendizaje, mientras otras, pese a su relevancia, pueden quedar muy lejos de las posibilidades de gestión a través de una modificación de los métodos adoptados por el docente o la institución. Con el uso de las TIC en educación, los profesores y las instituciones educativas amplían su radio de acción, propiciando que se adopten nuevas alternativas, como el aprendizaje independiente del horario o el lugar.

Características individuales de aprendizaje: son todas las características individuales y todos los factores circunstanciales que definen la manera como el estudiante aprende en un momento determinado. Incluyen factores como el propio estilo de aprendizaje, sus esquemas cognitivos, su memoria de trabajo, la cantidad y calidad de los subsunsores, los métodos de estudio, la rapidez de aprendizaje, la motivación, etc. así como factores ambientales y circunstanciales, como la disponibilidad de ordenadores y banda ancha, la distancia entre el domicilio y el lugar de clase, el horario de clase, la disponibilidad de tiempo y lugar para estudiar fuera de clase o la condición socioeconómica, entre otros.

En este apartado se realizará un breve repaso bibliográfico de algunas de las características individuales de aprendizaje que se han investigado en las últimas décadas. Ello servirá de base para los segmentos posteriores, que relacionarán esta parte teórica con técnicas de diseño de objetos de aprendizaje desarrollados con el objetivo de aumentar la eficiencia y la eficacia educativas.

Dunn (1989) define estilo de aprendizaje como la forma en que los individuos empiezan a concentrarse, procesar, interiorizar y retener informaciones académicas. Felder y Brent (2005) lo definen como la forma característica en que los estudiantes reciben y procesan la información. Grimley y Riding (2009) utilizan la expresión estilo cognitivo en el sentido de enfoque que el individuo suele adoptar al procesar información. Los modelos propuestos por los diferentes autores tienen como rasgo común el análisis de los diferentes factores (dimensiones) relacionados con las características individuales que definen la manera de aprender de los estudiantes. A continuación se presentará un breve repaso de los modelos desarrollados por algunos de estos investigadores y las dimensiones que estos consideran.

Kolb (1999 y 2005) utiliza su modelo para su teoría de aprendizaje por experiencia (ELT - Experiential Learning Theory). En este modelo se toman en consideración dos dimensiones, dispuestas en forma de ejes cartesianos: la dimensión AE/RO, que define la preferencia del estudiante por aprender de la experimentación activa (AE) o mediante la observación y la reflexión (RO), y la dimensión CE/AC, que define si el estudiante prefiere aprender a través de experiencias concretas (CE) o conceptos abstractos (AC). El modelo de Kolb ha identificado cuatro estilos que, de acuerdo a las preferencias individuales, sitúan al estudiante en uno de los cuadrantes del diagrama, como muestra la Tabla 1. Los estilos de Kolb (1999) y de Honey y Munford (2000) se asemejan bastante, con una correspondencia entre las nomenclaturas de ambos.

Riding y Cheema (1991) utilizan la expresión estilo cognitivo y trabajan con un sistema bidimensional: la dimensión verbal/imaginaria, que identifica la preferencia con la que el individuo representa la información al pensar, y la dimensión global/analítica, que identifica la preferencia individual por integrar informaciones como un todo o separar el todo en sus partes constituyentes.

El modelo de Felder y Silverman (1988) describe cuatro dimensiones: a) retención de la información (visual/verbal), b) percepción de la información (sensorial/intuitivo), c) procesamiento de la información (activo/reflexivo) y d) organización de la información (secuencial/global).

El modelo de Butler (2003) se desarrolló a partir de una única dimensión del procesamiento de información que considera la forma de pensar desde las partes hacia el todo (lineal) o desde el todo hacia las partes (holístico). Esta dimensión se subdivide en cinco estilos: realista, analítico, pragmático, personal y divergente.

Al marcar unos objetivos educativos para el dominio cognitivo debe tenerse en cuenta la relevancia de la existencia de conocimientos previos en los que los estudiantes puedan basar las nuevas ideas. Los estudiantes que presentan diferencias relevantes en cuanto a conocimientos previos necesitarán enfoques educativos y de aprendizaje diferentes. Ausubel (1978) considera la existencia de conocimientos previos, que sirven como base para la percepción de conceptos nuevos (cantidad y calidad de los subsunsores), como el factor más relevante para el aprendizaje significativo.

En la teoría de la carga cognitiva de Sweller (1988), el aprendizaje se considera un proceso de construcción de esquemas que puede resultar de la simple agregación de informaciones previamente esquematizadas por otras personas o de la solución de problemas al reunir diferentes elementos de información (elementos buscados en la memoria de largo plazo o elementos adquiridos por memoria sensorial).

Esta teoría fundamenta aspectos relacionados con el ritmo de aprendizaje característico de cada estudiante, de los que puede resultar la sobrecarga cognitiva, que se produce cuando la capacidad de procesamiento exigida es superior a la capacidad de procesamiento disponible. La teoría de la carga cognitiva (Sweller, 1988) considera la capacidad de procesamiento necesaria para la adquisición de esquemas⁵ y los problemas que resultan de la sobrecarga cognitiva. Esta teoría considera la existencia de tres tipos de memoria: memoria sensorial (sentidos), memoria de largo plazo y memoria de trabajo. La memoria de largo plazo tiene una capacidad virtualmente infinita pero no se puede acceder a ella directa y conscientemente, siendo necesario el uso de una memoria de trabajo que es limitada en cuanto a capacidad y tiempo de retención. El ser humano suele ser capaz de procesar simultáneamente entre cinco y nueve elementos de información (siete más/menos dos). El término elemento de información se estructura en dos categorías:

• Elementos de información nuevos, adquiridos mediante la memoria sensorial. Son volátiles y permanecen en la memoria de trabajo solamente veinte segundos desde el último acceso. El número máximo de elementos nuevos tratados simultáneamente se reduce a entre dos y cuatro si existe necesidad de algún tipo de procesamiento (organizar, comparar u otro tratamiento) (Merriboer y Sweller, 2010).

• Los esquemas extraídos de la memoria de largo plazo presentan las siguientes características: no son volátiles como los elementos nuevos (es decir, no se pierden transcurridos 20 segundos) y cuentan con un único elemento de información en la memoria de trabajo, con independencia de su complejidad; no ocupan memoria de trabajo si están automatizados.

La teoría de Baddeley (1992) se centra en la existencia de canales independientes de procesamiento de informaciones asociadas a los modos sensoriales individuales. Esta teoría propugna la existencia de dos canales: uno para procesar esquemas visuales o espaciales y otro para procesar informaciones auditivas, especialmente la voz. Al considerar esta teoría en la arquitectura cognitiva humana, también se considera que la utilización simultánea de estos dos canales es una forma de trabajar con un número mayor de elementos de información sin que se produzca sobrecarga cognitiva.

Los principios del diseño fundamentados en la teoría de la carga cognitiva tienen como objeto minimizar los riesgos de sobrecarga cognitiva. Son recomendaciones que pretenden reducir la carga total de adquisición de conocimientos. Para tal fin, la carga cognitiva total está subdividida en tres componentes:

• Carga cognitiva intrínseca: hace referencia a la carga cognitiva relacionada con el número de elementos tratados simultáneamente.

• Carga cognitiva pertinente: hace referencia a la carga cognitiva ligada a tareas o informaciones que contribuyen al aprendizaje, es decir que ayudan a construir o perfeccionar los esquemas.

• Carga cognitiva dispersiva: hace referencia a la carga cognitiva que consume innecesariamente recursos cognitivos del estudiante.

Diferentes autores (Mayer, 2005; Moreno y Mayer, 2007; Van Merriboer y Sweller, 2010) han formulado recomendaciones de diseño de objetos de aprendizaje basadas en principios cognitivos. Un ejemplo de ello es la teoría de la carga cognitiva presentada en el apartado 2.2.3. y que formula unos principios cuyo objeto es la minimización del riesgo de incidencia de sobrecarga cognitiva. Al tratarse de la relevancia de los aspectos cognitivos, el diseñador instruccional no se podrá limitar solamente a tratarlos; al contrario, la ponderación de la dimensión afectiva en el diseño de OAM es una cuestión esencial dado que el estudiante solo aprenderá si está adecuadamente motivado.

La motivación suele caracterizarse con calificativos de intensidad (muy motivado o poco motivado). Ryan y Deci (2000) clasifican la motivación en términos cualitativos, identificando hasta qué punto los motivos determinantes de las acciones guardan una relación directa con los objetivos e intereses personales. Se produce un nivel más bajo de autodeterminación cuando no existe motivación (amotivation), situación en la que no se valora el objeto de estudio ni existe circunstancia alguna que motive a la acción. El nivel más elevado de autodeterminación está asociado a la motivación intrínseca (intrinsic). En este tipo de motivación, el estudiante percibe⁶ el aprendizaje de la temática como interés personal; el mero aprendizaje le proporciona satisfacción. Las motivaciones extrínsecas (extrinsic) no están directamente asociadas al aprendizaje del tema propiamente dicho y se clasifican según el estilo de control (regulatory style). Son los siguientes (presentados en orden creciente de autodeterminación):

• Control externo: el estudiante percibe que sus acciones resultan de la presión o coerción externa. Se trata principalmente de motivaciones basadas en la teoría del condicionamiento operante (Skinner, 1953), según la cual un agente externo controla las acciones del estudiante.

• Control introyectado: existe una forma de control interno, pero la acción está ligada a aspectos como culpa, ansiedad u orgullo.

• Control mediante identificación: existe una valoración consciente y la acción es percibida como importante a nivel personal.

Las investigaciones llevadas a cabo sobre este asunto (Baeten et al., 2010; Kindt et al., 2011) han establecido vínculos entre la motivación autónoma (nivel elevado de autodeterminación), la complejidad de las tareas y la profundidad del enfoque de aprendizaje. La motivación autónoma es la motivación asociada a la voluntad y a las propias opciones tomadas por el estudiante. A ella se opone la motivación controlada, que resulta de la presión o coerción externa. La motivación autónoma incluye la motivación intrínseca y las motivaciones extrínsecas interiorizadas (Vansteenkiste y Deci, 2006). El enfoque profundo de aprendizaje es aquel en el que el estudiante emplea un esfuerzo sincero y eficaz para comprender una determinada idea, adoptando estrategias como la búsqueda de relaciones entre los nuevos contenidos y los conocimientos previamente existentes, la reflexión, la comprobación de evidencias, el examen crítico de los argumentos, los debates, la búsqueda de información complementaria, etc. Al enfoque profundo se opone el enfoque superficial, en el que el estudiante ve el aprendizaje como un obstáculo a superar, usando estrategias de aprendizaje como la simple memorización (Biggs, 2001; Entwistle et al., 2001), es decir adoptando un enfoque que aspira a minimizar el uso de su capacidad intelectual (Heikkilä, 2011).

Una tarea⁷ compleja es definida por Kindt et al. (2011) como la que presenta un gran número de alternativas de solución y múltiples soluciones.

La percepción de la complejidad de una tarea no solo depende de la tarea en sí sino que también está influida por factores como la motivación del estudiante y los recursos disponibles: recursos cognitivos, herramientas, tiempo, etc. (Kindt et al., 2011; Braarud, 2001; Campbell, 1988; Mangos & Steele-Johnson, 2001).

Los estudios realizados por Kynde et al. (2011) muestran situaciones en las que existe una relación directa entre la complejidad de las tareas, la motivación autónoma y la profundidad del enfoque de aprendizaje. Esta constatación induciría a un diseñador instruccional a desarrollar actividades más complejas para que el objeto de aprendizaje estimule la motivación autónoma. Estos estudios entran en aparente contradicción con la teoría de la carga cognitiva, que se ha usado como base para proponer principios de diseño que minimicen las posibilidades de sobrecarga cognitiva, lo que llevaría a dicho diseñador instruccional a especificar actividades menos complejas⁸. Sin embargo, un análisis más minucioso del trabajo de Van Merrienboer y Sweller (2010) permitirá observar que las recomendaciones presentadas no apuntan a una reducción indefinida de la carga cognitiva; al contrario, como muestra el texto del Cuadro 3, las recomendaciones no se refieren a la reducción de la carga cognitiva total sino a la sustitución de la carga dispersiva por la carga cognitiva pertinente.

The reduction of cognitive load prevents overload and frees up processing resources that can be devoted to genuine learning. It is sometimes desirable to increase intrinsic load in order to increase the associated germane load.

Del mismo modo, las investigaciones de Kynde et al. (2011) no indican que se deba aumentar indefinidamente la carga de trabajo a fin de incrementar la motivación, advirtiendo que en condiciones de sobrecarga (carga de trabajo elevada y complejidad elevada) se corre el riesgo de superar el umbral de esfuerzo que el estudiante está dispuesto a invertir en el aprendizaje.

In the high workload - high task complexity condition… Controlled motivation related positively to the perception of workload.

The combination of high workload and high task complexity might exceed their threshold in terms of the amount of effort they are willing to invest.

La falta de eficacia y eficiencia de los procesos educativos y de aprendizaje a menudo no tiene su origen en el desconocimiento de soluciones adecuadas sino en la inviabilidad económica de las soluciones conocidas. Por ejemplo, la relación del número de estudiantes por profesor se define institucionalmente según parámetros de viabilidad económica, invalidando cualquier alternativa pedagógica que represente una modificación de esta relación. El uso de tecnologías de la información y comunicación en educación acarrea nuevos paradigmas económicos de los que se derivan nuevas pautas pedagógicas. Los objetos de aprendizaje son accesibles para un número virtualmente infinito de alumnos sin que ello represente un aumento significativo de costes. Por otro lado, el desarrollo de un objeto de aprendizaje requiere un número de horas de trabajo claramente superior al de horas necesarias para preparar una clase tradicional.

Algunas actividades solamente viables en clases particulares pueden automatizarse para alcanzar un gran número de estudiantes, permitiendo de este modo una mayor personalización de la educación basada en OAM. A su vez, otras actividades ligadas a la individualización de la educación y el aprendizaje no tendrán la misma facilidad de soporte tecnológico, especialmente aquellas relacionadas con el ámbito afectivo.

La propuesta pedagógica que aquí se presenta explota el potencial de las tecnologías de la información y comunicación en un contexto concreto en el que los factores económicos imponen una relación alumnos-profesor elevada, automatizando algunos procesos que requieren horas docentes y espacio físico. La tabla que se presenta a continuación indica una relación de características individuales de aprendizaje asociadas a recursos tecnológicos que pueden explotarse en diseños de OAM, aspirando a un mayor grado de personalización que el que se considera posible en clases magistrales impartidas a un gran número de alumnos.

En los próximos apartados se presentarán recomendaciones de diseño orientadas al uso adecuado de las TIC en procesos educativos y de aprendizaje.

El principio de granularidad (Cuadro 5) tiene por objetivo dos tipos de optimización:

• optimización del proceso de aprendizaje;

• optimización del proceso de desarrollo de OAM.

Principio de granularidad: Los objetos de aprendizaje segmentados en objetivos parciales aceleran el desarrollo y ofrecen más posibilidades de reutilización, reduciendo los riesgos de sobrecarga cognitiva.

En términos de optimización del proceso de aprendizaje, la subdivisión de un objetivo más complejo en varios objetivos de complejidad menor resulta en la reducción de la carga cognitiva intrínseca (carga cognitiva relacionada con el número de conceptos tratados simultáneamente). Con relación a la optimización del desarrollo de OAM, el principio de granularidad es una forma de aplicar el enfoque de diseño comúnmente denominado «dividir para conquistar». La subdivisión de un objetivo educativo en varios objetivos parciales puede resultar en la transformación de un diseño en varios diseños o módulos más simples, reduciendo el riesgo de superar el presupuesto y el plazo previsto, facilitando el trabajo en grupo y aumentando las posibilidades de reutilización.

El principio de los subsunsores presentado en el Cuadro 6 es un postulado de la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel.

Principio de los subsunsores: Los objetos de aprendizaje son más eficaces si se aplican en estudiantes que disponen de subsunsores en cantidad y calidad, siempre y cuando estos se ajusten a los objetivos educativos establecidos.

La aplicación práctica de este principio en el diseño de objetos de aprendizaje puede resumirse en las recomendaciones presentadas en el Cuadro 7 y los diagramas de flujo presentados en la Figura 4 del presente subcapítulo.

Los objetos de aprendizaje deben tener objetivos educativos claramente definidos.

Los objetos de aprendizaje deben definir claramente cuáles son los subsunsores necesarios para que se produzca un aprendizaje significativo.

Los objetos de aprendizaje deben comprobar si el estudiante dispone de los subsunsores necesarios para un aprendizaje significativo.

El primer punto a considerar en la especificación (Figura 4a) de un objeto de aprendizaje es su objetivo educativo. La claridad de tales objetivos no solo guiará el diseño del objeto sino que también permitirá que se evalúe la eficacia educativa del método de enseñanza y aprendizaje. No bastará especificar sin más los objetivos educativos: también hay que establecer premisas acerca de los prerrequisitos mínimos necesarios para llevar a cabo la actividad (subsunsores). En el enfoque de especificación propuesto en la Figura 4 se sugiere que, además de desarrollar el OAM a partir de la especificación de objetivos educativos y sus prerrequisitos, también se especifiquen pruebas cuyo objetivo sea la comprobación de que el estudiante dispone de subsunsores en cantidad y calidad suficiente para que se produzca un aprendizaje significativo.

La especificación conforme a esta recomendación resultará en un OAM que al ejecutar (Figura 4b) realiza una evaluación y, en el caso de que el estudiante no reúna los prerrequisitos mínimos, redirige la ejecución a otro OAM cuyo objetivo educativo sea el aprendizaje de estos conceptos preliminares. Considérese por ejemplo un OAM cuyo objetivo sea capacitar al estudiante para realizar cálculos exponenciales. Considérese asimismo que el prerrequisito definido para este OAM sea el conocimiento de los cálculos de multiplicación. Según la propuesta de especificación adoptada, la realización del OAM iniciará una evaluación si el estudiante tiene los conocimientos necesarios de cálculo de multiplicación; en caso contrario será derivado a otro OAM cuyo objetivo educativo sea el aprendizaje del cálculo de multiplicación con el conocimiento de los cálculos de suma como prerrequisito.

Al buscar garantizar que el estudiante disponga de los subsunsores necesarios para un aprendizaje significativo del tema expuesto en el objetivo educativo, el principio de los subsunsores permite que se gane en eficiencia y eficacia educativa. La aplicación de este principio no se limita al diseño de OAM, pero su aplicación en clases magistrales impartidas a grupos grandes es apenas viable debido a la necesidad de evaluar y redirigir contenidos tratados a nivel individual.

Pese a que la situación ideal es aquella en que el estudiante tiene un elevado nivel de autodeterminación para el aprendizaje, ello raramente se da en todos los alumnos de una misma clase. El diseño de objetos de aprendizaje debe ponderar esta realidad, incluyendo algunos aspectos motivacionales que refuerzan la autodeterminación, incidiendo de este modo en los estudiantes para que adopten un enfoque profundo de aprendizaje (Kynde et al., 2011).

Esta preocupación necesaria por la identificación de elementos motivadores externos y su introducción en el diseño de los objetos de aprendizaje se denominará aquí principio de dimensión afectiva, que se presenta a continuación.

Principio de dimensión afectiva: Los objetos de aprendizaje especificados con una perspectiva son más eficaces que los que no lo son.

La gran dificultad para aplicar este principio en OAM reside en identificar el tipo de intervención que debe llevarse a cabo y el momento en que hace falta cambiar el ritmo de la actividad para su realización. Para abordar este principio puede considerarse el uso de algunos recursos como cámaras con reconocimiento de expresiones faciales, cascos con electrodos, monitorización de los tiempos de respuesta de los estudiantes, mediciones del ritmo cardíaco, procesamiento de datos, cuestionarios, estudios de opinión, etc. Dado que estos recursos pueden representar un aumento de costes significativo se proponen dos alternativas más sencillas:

• Aprovechamiento de la experiencia de las clases tradicionales

• Libertad de elección

El aprovechamiento de la experiencia en clases magistrales presenciales para elaborar una hoja de ruta de OAM permite incorporar aspectos afectivos resultantes de la observación del perfil de los estudiantes que forman parte de un determinado contexto educativo. El perfeccionamiento de las clases magistrales suele producirse cuando el docente identifica una caída del interés en un determinado momento. En este instante, el profesional realiza una intervención motivadora, llevando a cabo un ajuste preventivo la próxima vez que imparte clase; en otras palabras, se perfecciona la hoja de ruta de clase para realizar la intervención afectiva antes de que pueda producirse una caída de interés.

La libertad de elección es una forma de personalizar la educación ligada a la posibilidad de proyectar un OAM que contemple diferentes opciones de presentación de un contenido. El propio estudiante debe seleccionar la alternativa que más le motive, eliminando de este modo la necesidad de que el OAM haga un diagnóstico del estado afectivo de dicho estudiante. El diseño puede incluir funciones que permitan controlar el OAM mediante elecciones como el ajuste del ritmo de presentación del contenido, la forma de presentación verbal (en forma escrita o por canal de audio), la selección de la secuencia de presentación de contenidos, mayor o menor interactividad, ejemplos varios de aplicación, etc. Alguna de estas opciones podrán incorporarse al diseño de cualquier OAM, independientemente del contenido abordado: por ejemplo, si la información verbal debe presentarse de forma escrita u oral. Otras opciones pueden estar condicionadas al dominio cognitivo: el acceso aleatorio o secuencial dependerá de la necesidad de encadenar conceptos. Finalmente, algunas alternativas como la presentación de los diferentes ejemplos dependerán de una investigación previa de los intereses de los estudiantes que utilizarán el OAM.

En este capítulo se han propuesto algunos principios de diseño de OAM cuyo fin es simplificar el desarrollo de dichos objetos contrastando las funcionalidades tecnológicas disponibles con las características individuales de aprendizaje. Los principios se aplican en contextos en los cuales el elevado número de alumnos impide un tratamiento individualizado por parte del docente. Además de los principios propuestos en este capítulo, se recomienda que el diseñador instruccional también aplique otras recomendaciones disponibles en la literatura, como los principios de diseño multimedia propuestos por Mayer (2005).

En conclusión, se refuerza la necesidad de enfocar las TIC como herramientas que pueden producir resultados positivos en educación, siempre y cuando sean utilizadas por docentes que conozcan los recursos disponibles y sepan distinguir las situaciones en las que la aplicación de los mismos aportan ventajas que desaconsejan el uso de la tecnología, por ejemplo situaciones en las que es esencial el contacto humano directo.

AUSUBEL, D P, NOVAK J D, HANESIAN, H. (1978). Psicologia educacional. 2ª ed. Rio de Janeiro: Interamericana.

BIGGS, J.; KEMBER, D.; LEUNG, D.Y.P. (2001). «The revised two-factor study process questionnaire: R-SPQ-2F». British Journal of Educational Psychology, 71(1), p. 133–149.

BRAARUD, P. (2001) «Subjective task complexity and subjective workload: Criterion validity for complex team tasks». International Journal of Cognitive Ergonomics, 5(3), p. 261–273.

BUTLER, K. A. (2003). Estilos de aprendizagem: as dimensões psicológica, afetiva e cognitiva. Traducido por Renata Costa de Sá Bonotto y Jorge Alberto Reichert. Porto Alegre: Editora da UFRGS.

CAMPBELL, D.J. (1998). «Task complexity: A review and analysis». Academy of Management Review, 13(1), p. 40–52.

DUNN, R. et al. (1989). Survey of research on learning styles. 6ª ed. Educational Leadership, USA. Vol. 46. p. 50-58.

ENTWISTLE, N., MCCUNE, V., & WALKER, P. (2001). «Conceptions, styles and approaches within higher education: Analytical abstractions and everyday experience». En: R.J. Sternberg & L.-F. Zhang (eds.). Perspectives on cognitive, learning and thinking styles. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, p. 103-136.

FELDER, R. M.; BRENT, R. (2005). «Understanding student differences». Journal of Engineering Education, [s.l.]. 94ª ed., vol. 1, p. 57-72.

FELDER, R.M.; SILVERMAN, L.K. (1998). «Learning and teaching styles in engineering education». Engineering Education, [s.l.]. 7ª ed., vol. 78, p. 674–681.

GRIMLEY, M; RIDING R. (2009). «Individual differences and web-based learning». En: MOURLAS, C. et al. (eds.) Cognitive and emotional processes in web-based education: integrating human factors and personalization. Hershey: IGI Global, p. 209–228.

HEIKKILÄ, A., NIEMIVIRTA, M., NIEMINEN, J., & LONKA, K. (2011). «Interrelations among university students’ approaches to learning, regulation of learning, and cognitive and attributional strategies: A person oriented approach». Higher Education, 61, p. 513-529.

HONEY, P. y MUMFORD. A. (2000). The Learning Styles helper’s guide. Maldenhead Berks: Peter Honey Publications.

JURAN, J. M. y GRYNA, FRANK M. (1988). Juran’s quality control handbook. 4ª ed. Nueva York: McGraw Hill, Inc.

KOLB, A. Y; KOLB, D. A. (2005) Learning styles and learning spaces: Enhancing experiential learning in higher education. Academy of Management Learning and Education, 4(2), p. 193-212.

MANGOS, P.M., STEELE-JOHNSON, D. (2001). «The role of subjective task complexity in goal orientation, self-efficacy and performance relations». Human Performance, 14(2), p. 169-186.

MAYER, R. E. (2005) «Introduction to multimedia learning». En: MAYER, R. E. (ed.). The Cambridge Handbook of Multimedia Learning. Nueva York: Cambridge University Press.

MORENO, R.; MAYER R. (2007). «Interactive multimodal learning environments». Educational Psychology Review, [n.l.], vol. 19, p. 309–326.

NBR 9241-11. (2002, agosto). Requisitos Ergonômicos para Trabalho de Escritórios com Computadores. Río de Janeiro: ABNT.

NBR ISO 8402. (1994, diciembre). Gestão da qualidade e garantia da qualidade - terminologia. Río de Janeiro: ABNT.

RIDING R; CHEEMA I. (1991). «Cognitive style – an overview and integration». 3ª-4ª ed. Educational Psychology, [n.l.], vol. 11, p. 193-215.

RYAN RM, DECI EL. (2000). «Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being». Am Psychol 55. p. 68–78.

SWELLER, J. (1988). «Cognitive load during problem solving: Effects on learning». Cognitive Science, 12, p. 257-285.

VANSTEENKISTE, M., LENS, W. & DECI, E.L. (2006). «Intrinsic versus extrinsic goal contents in self-determination theory: Another look at the quality of academic motivation». Educational Psychologist, 41(1), p. 19–31.

5 Sweller (1988) define esquema como una estructura que permite identificar la situación o el problema como parte de una determinada categoría que normalmente necesita movimientos concretos.

6 Nótese que interno o externo se refiere a cómo el estudiante percibe el origen de la motivación.

7 En el contexto del presente trabajo se considera tarea sinónimo de actividad llevada a cabo con fines educativos.

8 Se supone que la carga cognitiva es uno de los factores que hace más compleja una actividad de aprendizaje.

Cuadrante	Estilo
	Kolb	Honey y Munford
AE,CE	Acomodador	Activo
RO,CE	Divergente	Reflexivo
RO,AC	Asimilador	Teórico
AE,AC	Convergente	Pragmático

Característica de aprendizaje	Recursos de diseño
Los estudiantes presentan ritmos de aprendizaje diferentes.	Recursos de interactividad para ralentizar, avanzar, volver a un contenido determinado.
La memoria de trabajo retiene nuevas informaciones durante 20 segundos.	Diseño segmentado en presentaciones de conceptos, con pausa para reflexionar pasados 20 segundos.
Memoria de trabajo con un máximo de cinco a nueve elementos de información.	Reducir el número de conceptos presentados simultáneamente; presentación secuencial.
Algunos estudiantes prefieren el acceso secuencial, otros en cambio prefieren el aleatorio.	Alternativas de sistemas de navegación secuencial o aleatoria.
La arquitectura cognitiva humana dispone de dos canales de información independientes: uno para información verbal, otro para información no verbal.	Recursos para presentar en dos modos (verbal y no verbal) y dos modalidades (auditiva y visual).
Estilos de aprendizaje preferente con forma de representación verbal o no verbal.
Los estudiantes difieren en su estructura cognitiva preliminar.	Realización de pruebas para evaluar la cantidad y calidad de los subsunsores.
Algunos estudiantes prefieren la experimentación activa.	Recursos que fomentan la interactividad.