Empresa – Página 7 – Bianka Hajdu

Vueltas alrededor del futuro

Estoy dando vueltas a la idea de predecir el futuro. No soy ni de lejos la única. Predecir el futuro reduce el miedo ante la incertidumbre y es un gran negocio que está empujando la innovación del minado y la analítica de datos. Algo aplicable a una variedad de ámbitos.

Uno de los problemas bastante evidentes de las predicciones es que los datos que se usan para minar, analizar y predecir, son del pasado. Facebook y Google están al frente del aprovechamiento del pasado para personalizar la experiencia del usuario. Les pisan los talones miríadas de nuevas start-ups de analítica. Pero ojo. Esa personalización tiene un efecto secundario que merece ser examinado con cuidado.

En el ámbito de la educación, Ainhoa Ezeiza comentaba el otro día, refiriéndose al pensamiento de Vigotski, una cosa que me interesó.

(…) no se debe pensar que el futuro del alumno es una continuidad de lo que es, aunque es esto lo que presuponen la mayoría de los sistemas de evaluación. Es por eso que no es suficiente diagnosticar lo que los alumnos/as saben ahora, además es imprescindible estudiar qué es capaz de aprender con ayuda adulta/experta. Por lo tanto, la evaluación debe estar orientada al futuro, y no al presente, que es lo habitual. No es importante qué soy, sino qué puedo llegar a ser si me ayudan.

Personalmente me viene una cita de Nietzsche que dice que el futuro influye tanto en el presente que el pasado.

Die Zukunft beeinflusst die Gegenwart genauso wie die Vergangenheit.

Basarnos en el pasado para tomar decisiones es una solución muy muy seductora si estamos acampados a la sombra del Big Data. Pero tiene limitaciones y son serias. Lo comentaba el otro día en un post basándome en un trabajo de Danah Boyd y Kate Crawford.

Hoy me he encontrado con dos situaciones en las que creo que hay riesgo de darle al pasado un papel predominante en la toma de decisiones, con su consiguiente efecto empobrecedor.

Una es la hipotética situación futura en que una persona que está disfrutando su seguro de desempleo, lo pierda por rechazar por tercera vez una oferta de trabajo «adecuada al perfil del parado» que le ofrezca una ETT. El artículo remarca que hará falta una «definición más precisa de lo que es una oferta de empleo adecuada que no se puede rechazar». Pero yo tengo mis dudas de que esto pueda definirse de manera satisfactoria para las instituciones, sin hacerla depender demasiado del comportamiento de la persona en el pasado. Lo que nos lleva a la situación de estar desincentivando que se interese y aprenda cosas nuevas.
La otra también es del campo de los recursos humanos: resulta que analizar el perfil de Facebook de una persona informa mejor sobre qué tipo de empleado será, que los tests de inteligencia y personalidad. Indica su apertura a experiencias nuevas (fotos de unas vacaciones en Nueva Zelanda, con excursión a un glaciar), informa sobre su estabilidad emocional (¿tus amigos te envían mensajes de consuelo constantemente?) y su amabilidad (¿discutes a menudo con tu «amigos»?). Es taaan fácil hacer este análisis porque los datos están servidos. De ahí, de nuevo, el riesgo de darle demasiada importancia y contratar a personas por su comportamiento en Facebook en detrimento de conversar con ellos.

Además de Vigotski y Nietzsche, hay evidencias nuevas de que la manera de pensar en nuestro «yo» futuro, influye en decisiones importantes que tomamos en el presente, desde si contratar un seguro de pensiones hasta si realizar o no un acto poco ético.

Tenemos la oportunidad de construir ese «yo» futuro cada uno, cada día, ganándonos unos jeans gastados. El entorno, por supuesto, influye, y mucho, en ello. Creo que cuanto más nos tratan a base del pasado, más difícil será que tengamos una relación vivificante con el futuro y no tengamos que conformarnos con unos jeans que vienen ya gastados de fábrica. No es lo mismo.

Los militares y la gestión del conocimiento

The key is to ‘hunt’ not ‘gather’ lessons, apply them rigorously—and only when you have made a change have you really learned a lesson. And it applies to everyone … It is Whole Army business.

— Teniente General Paul Newton

Según este post de un consultor en gestión del conocimiento en grandes organizaciones, sólo los militares aplican el nivel más alto de «aprender de las lecciones» que consiste en cazarlas, —y no en recogerlas a posteriori— y de incorporarlas a la ADN de la organización.

No es de extrañar que sean precisamente los militares. La lección que podemos «cazar» ahí es que el futuro es de las empresas con identidad fuerte y cohesionadora. La siguiente cuestión es cómo generar esa identidad conectando ideas y personas con lógica de red y no con lógica de ejército/jerarquía.

Madrugones, viajes y datos libres

Hace poco me pegué un madrugón tremendo y crucé media ciudad para luego permitir que me corten y me hagan una herida que tarda en curarse más de un mes. ¿Suena a aventura masoquista? Era una prueba médica.

El resultado me lo darán a mí para que lo consulte con quien quiera. No tengo certeza pero supongo que estará hecho según unos estándares que permiten que cualquier especialista lo pueda interpretar. Lo contrario sería un lock-in y me crearía una dependencia de un sólo proveedor de servicios médicos. Decidirme por otro supondría un nuevo madrugón, un nuevo viaje…

El otro día, en el curso sobre analítica para el aprendizaje, me encontré con el proyecto APML, un estándar para el perfil de atención de las personas. Lo recuerdo de 2008, de mis primeras incursiones en la web 2.0. Veo que no ha avanzado nada desde entonces. Quizá un poquito, muy poquito.

Se trataba de una estándar que permitiera exportar de las plataformas centralizadas de «redes sociales», todos mis datos de atención: mis conexiones, conversaciones, etiquetas, clics, páginas vistas etc. Poder conocer, disponer de estos datos y poder llevarlos a otro sitio. Lo contrario es empezar desde cero una y otra vez. Un nuevo madrugón, un nuevo viaje…

Festival sobre los futuros de la formación online

A través de los organizadores del curso sobre analítica en el aprendizaje LAK12 me ha llegado noticia sobre una acción formativa online simpática: un festival de 48 horas y situado en tres continentes sobre los futuros de la formación online. El festival consistirá en 12 sesiones de 3 horas, cada una con una ponencia al comienzo, seguida por un debate. Creo que me conectaré a alguna. De entrada, hablar sobre los futuros de la formación online en un festival online y gratuito me parece simpático.

Drucker, el trabajador del conocimiento y unas prácticas aburridas en Hamburgo

Leyendo sobre el origen de la expresión trabajador del conocimiento he llegado a la biografía de Peter Drucker. La expresión en sí no me gusta, me parece empobrecedor llamar a las personas trabajadores de nada, me recuerda la película Metrópolis. Estoy mucho más cómoda con la expresión hácker o bricoleur.

Sí me resulta interesante conocer el contexto en que aparece la expresión y ahí parece que Peter Drucker (Pedro Impresor en español) tuvo un cierto protagonismo. En su biografía, lectura que recomiendo, me ha llamado la atención su año de aprendiz en una compañía comercial de Hamburgo, especializada en la exportación de algodón.

«We learned nothing, absolutely nothing. It was terribly boring.» Yet he does not consider his time in Hamburg a lost year: «I read a lot – novels and history, especially nineteenth century. Also a lot of English, French, Spanish, and Italian literature.»

Corría el año 1927 y la falta de atención que prestaron al aprendiz podríamos achacarlo a que no eran todavía tiempos del trabajador del conocimiento. Pero sería cándido por nuestra parte. Hoy en día —en la sociedad del conocimiento— sigue habiendo muchas empresas que no prestan suficiente atención a los aprendices. La gestión del trabajo del conocimiento, a la que Drucker al parecer dedicó su vida, sigue siendo un reto.

¿Cuál es el mensaje positivo de la cita de antes? Que pese al aburrimiento en las prácticas, supo aprovechar la estancia para aprender, a través de la lectura. Más adelante, tendría ocasión de sobra para aprender haciendo e interactuando.

Efecto Hawthorne y analítica del aprendizaje

En la última sesión en vivo del curso sobre analítica del aprendizaje, alguien mencionó el Efecto Hawthorne. Éste consiste, grosso modo, en que las personas, si nos sabemos observadas, inevitablemente modificamos nuestro comportamiento. Somos así de sociales, en cuanto aparece otro, reaccionamos.

El Efecto Hawthorne se llama así a raíz de un experimento de los años 30 del siglo pasado, en la fábrica Hawthorne Works, a las afueras de Chicago. Consistió en observar qué efecto tenía en la productividad de los trabajadores aumentar o reducir la iluminación. Resultó que ambas cosas tenían el mismo efecto, pero que éste no se debió a los cambios en la iluminación sino al hecho de que las personas se sabían observadas.

El Efecto Hawthorne ocurre, por tanto, ahora mismo que escribo este post, sabiendo que ustedes lo leerán.

Para la analítica del aprendizaje es relevante en cuanto que las mediciones que posibilitan los entornos digitales, mucho más amplias que las que son posibles en el mundo físico, inevitablemente modificarán el comportamiento de los estudiantes. De hecho, es uno de los beneficios de la analítica: proporcionar evidencias para la autoreflexión, como parte fundamental del proceso de aprendizaje. La modificación del comportamiento bajo el efecto Hawthorne es deseable porque va vinculado al aprendizaje.

Los problemas surgen cuando una falta de transparencia impide que ocurra el Efecto Hawthorne. Cuando las personas son observadas sin la posibilidad de saberse observadas. Me resulta difícil imaginarme cualquier situación en que esto pueda ser realmente deseable. Mucho menos en el ámbito educativo. Sin embargo, si es un tema en un curso sobre analítica del aprendizaje, podemos suponer que está ocurriendo o puede ocurrir. O las dos cosas.

La tienda online Target consideró que era deseable desarrollar, a base de las trazas que las personas dejaban con sus compras, un algoritmo predictivo de embarazo que les permitía empezar a enviar ofertas específicas a embarazadas en su segundo trimestre y, así, aumentar sus ventas.

Una analogía en el campo educativo podría ser una universidad que desarrolla un algoritmo para predecir la probabilidad de abandono de la carrera, para intervenir a tiempo y así evitar la pérdida de ingresos por matrícula. Para complicar las cosas aun más, en ambos casos podría haber interés en vender los derechos de uso del algoritmo.

Tanto para la tienda online como para esa hipotética universidad, el Efecto Hawthorne sería un estorbo. Estamos ya lejos de las relaciones de confianza que requiere el proceso de aprendizaje. Hemos entrado en el terreno del control y las violaciones de la privacidad y éste supone, en el ámbito educativo, peligros parecidos que en cualquier otro ámbito de la vida.

Analítica libre para el aprendizaje

Es de esperar que el uso de la analítica suponga, cada vez más, una ventaja competitiva en el ámbito del aprendizaje y de la innovación. Por un lado, permite que las personas tengan mejores bases (evidencias) para la autoreflexión. Por otro lado, permite que las organizaciones tomen mejores decisiones sobre la generación de conocimiento.

De la mano de las nuevas oportunidades que abre la analítica —oportunidades de aprender mejor, pero también oportunidades de generar rentas—, surgen los riesgos habituales asociados a la centralización de la información: plataformas cerradas que crean dependencias a usuarios u organizaciones enteras y, en el peor de los casos, dejan a la persona, de cuyo aprendizaje se trata, fuera del valioso bucle de retroalimentación. Digo valioso porque es ahí donde ocurre gran parte del aprendizaje.

La contradicción entre el hecho de que en el mundo red, lo deseable es que las personas tengan actitud de propietario respecto a su aprendizaje —asumiendo la mayor parte de la responsabilidad— y la creación de dependencias y bucles de retroalimentación que les dejan fuera, es evidente.

Podría darse el caso de que, con la excusa de una mejora, lo que se consiga sea un entorpecimiento del aprendizaje por dejar fuera a los protagonistas: las personas. Tanto más fácil cuanto más lejos estén los accionistas de los proveedores de plataformas y soluciones de analítica, de los usuarios. Y, para qué nos vamos a engañar, lo normal es que estén lejos.

Por eso, una solución coherente con cómo funciona el aprendizaje es, siguiendo la filosofía del software libre, una analítica libre que incluye a las personas en la toma de decisiones. Es la solución que defienden los primeros teóricos de una pedagogía con lógica de redes, a la que interesará seguir prestando atención.

Rol del profesor en el aprendizaje en red: ser ejemplo

¿Cuál es el rol del profesor en el aprendizaje en red? Es una de las preguntas a responder al enfocar el aprendizaje en el siglo XXI. La respuesta que dan desde el conectivismo es que la noción del profesor resulta extraño si concebimos el mundo como red. Lo que cabe es el ejemplo, nodos —temporalmente— más fuertes y mejor conectados que otros. El ejemplo es, en mi opinión personal, lo que mejor ha funcionado siempre como «método pedagógico». Permite centrarnos no tanto en que alguien enseña o que alguien otro aprende, sino en la construcción conjunta de saberes. Permite que más Aes contraten a Aes y que a los Bes no les queden tantos Ces.

Pedagogías de la formación a distancia

La tabla es de este trabajo que analiza las tres generaciones de pedagogía o andragogía —no sólo de la formación a distancia pero mejor observable en ese campo por el uso intensivo de la tecnología— a través del marco del modelo CoI. Son paradigmas que conviven. Lo importante es fijarse cómo quedan codificadas en las herramientas.

Algunas tecnologías puedes codificar pedagogías, endureciéndolas de ese modo. Es en este punto que, por necesidad, se convierten en influyentes en el diseño del aprendizaje, marcando el ritmo al que otros bailan.

Knewton: el sueño de la educación personalizada

Knewton es una plataforma de aprendizaje que, mediante algoritmos, consigue un nivel de personalización antes sólo alcanzable para el profesor en grupos muy muy reducidos. Personaliza tanto el contenido como el contexto, lo segundo en el sentido de que identifica los pares con un mismo estilo de aprendizaje. Para entornos tradicionales de educación, como nos cuenta una profe, es un sueño.

Creo que cabe la pregunta si merece la pena mantener estos entornos tradicionales basadas en la lógica de la era industrial. Hay quienes defienden que cada cerebro humano está cableado de una manera tan individual que ni siquiera los estilos de aprendizaje y las inteligencias múltiples son capaces de mapearlo. Si tomamos en serio estos argumentos, probablemente no merece la pena mantener, por ejemplo, la segregación o los contenidos por edades.

Pero lo que cabe preguntarse con respecto a Knewton, que entre sus muchas ventajas también promete una relación de por vida entre las personas y las editoriales, es quién será el propietario de los datos que recoge. ¿Lo serán los shareholders o los stakeholders de Knewton?