Del Microlearning al Nanolearning: Cápsulas para la Educación Superior
La rápida evolución de la vida digital ha transformado el proceso educativo, demandando metodologías que se adapten al ritmo acelerado de los estudiantes. En respuesta a esta necesidad, el ámbito universitario se beneficia de dos tendencias clave en el eLearning: el Microaprendizaje y su evolución, el Nanolearning. Estas estrategias buscan hacer que el conocimiento sea más accesible y efectivo, enfocándose en contenidos breves, claros y valiosos.
Definiendo la Adquisición de Conocimiento a Pequeña Escala
El Microaprendizaje (Microlearning) es una estrategia que consiste en dividir el conocimiento en fracciones pequeñas y comprensibles, impartiendo contenido en segmentos cortos, generalmente de 10 a 15 minutos. Este proceso facilita un aprendizaje interactivo y flexible, adaptado a las necesidades estudiantiles y al desarrollo de competencias específicas.
El Nanolearning lleva esta metodología a su mínima expresión temporal. Consiste en ofrecer información clave en segmentos que duran apenas entre 1 y 3 minutos. Esta modalidad responde a la necesidad de consumir conocimiento de manera ágil y eficaz, sin interrumpir las actividades cotidianas del aprendiz. El nanolearning se alinea con las necesidades cognitivas del cerebro al proporcionar contenido en pequeñas dosis manejables, conocidas como «learning bites».
Estas metodologías han logrado fortalecerse en la era digital gracias a la digitalización y la hiperconectividad, el avance de la web 4.0 y el uso generalizado de dispositivos móviles. Estos dispositivos, como los teléfonos inteligentes y las tabletas, se han vuelto esenciales en la vida diaria de los estudiantes, permitiéndoles consumir el aprendizaje sobre la marcha.
Ambas estrategias ofrecen beneficios significativos que potencian el aprendizaje en la educación superior, porque permite al aprendiz acceder a las sesiones en cualquier momento y lugar. Además, es ideal para las generaciones que prefieren contenidos digitales concisos.
Asimismo, al ser información breve y específica, el contenido es más fácil de recordar. Estudios demuestran que el Microaprendizaje puede mejorar la capacidad de aprendizaje de los estudiantes y ayuda a su memoria a largo plazo. Los beneficios incluyen una mejor retención de conceptos y una mayor participación y motivación de los estudiantes.
Una tendencia que maximiza el impacto es la combinación con la Gamificación, que es el uso de elementos de juego (puntos, insignias, tablas de clasificación) para alcanzar objetivos de aprendizaje. Las actividades de microaprendizaje gamificadas ofrecen tareas cortas y enfocadas que impulsan la práctica, la resolución de problemas y la aplicación del conocimiento. Esta combinación proporciona una experiencia de aprendizaje altamente relevante e inmersiva, logrando mejores tasas de finalización y una alta retención.
No obstante, existen retos como el riesgo de la superficialidad del contenido y la posible desconexión conceptual entre módulos. Para minimizar estas debilidades, es fundamental definir objetivos claros para cada sesión y crear una narrativa que conecte los módulos de aprendizaje para entender el contexto de cada pieza. Además, es clave incorporar contenido visual y atractivo, y brindar feedback inmediato a los usuarios para reforzar el conocimiento.
El Microlearning y Nanolearning representan una herramienta valiosa para la construcción de saberes, fortaleciendo el proceso educativo individual y colectivo en el siglo XXI.
PUCE impulsa la evaluación de su nuevo modelo educativo en visitas a sus sedes.
Por: Diego Córdova, CNIEDD - PUCE
Por: Diego Córdova, CNIEDD - PUCE
La Coordinación Nacional de Innovación Educativa y Desarrollo docente, realizó una agenda de visitas a sus sedes en Manabí, Esmeraldas, Ibarra, Santo Domingo y Quito, con el objetivo de fortalecer la implementación de la evaluación del nuevo modelo educativo y consolidar procesos de actualización y capacitación docente.
Durante estas jornadas, se llevó a cabo una evaluación participativa del nuevo modelo educativo de la PUCE, en la que los docentes de cada sede aportaron reflexiones y sugerencias orientadas a su consolidación. Como parte de este proceso, se aplicó una encuesta destinada a diseñar un portafolio integral de capacitación docente que responderá a las necesidades y expectativas del profesorado, fomentando la innovación pedagógica y la actualización permanente.
Adicionalmente, los equipos académicos participaron en espacios de capacitación enfocados en nuevas metodologías para la creación de contenidos, con énfasis en recursos digitales y estrategias de enseñanza que favorecen el aprendizaje activo y el desarrollo de competencias en los estudiantes. Estas instancias se constituyeron en oportunidades de formación que refuerzan la misión de la universidad en cuanto a excelencia académica y compromiso con la calidad educativa.
Otro de los aspectos centrales de las visitas fue el diálogo en torno a los próximos consejos sociales que se organizarán con actores estratégicos en cada territorio. Dichos espacios buscan potenciar la relación entre la universidad y su entorno, promoviendo proyectos conjuntos que generen un impacto positivo en el desarrollo social, económico y cultural de las comunidades en donde la PUCE mantiene presencia.
LA EVALUACIÓN EN EL CAMPO EDUCATIVO
Por: Mg. Cristina Goyes PUCE – Facultad de Psicología
Al hablar de evaluación estamos abordando una temática central en educación, a partir de la cual surgen múltiples ideas. En efecto, Perrenoud (2008) afirma que todos tenemos recuerdos de algún momento de evaluación en nuestra vida estudiantil. Así pues, dichos momentos despertarán una mezcla de emociones, reflejando situaciones gratificantes o más bien dignas de ser olvidadas.
Este autor también hace referencia a dos lógicas principales dentro del sistema de evaluación en el campo educativo, una tradicional y otra emergente. La primera tiene dos funciones principales. En primer lugar, se evalúa para fundamentar una decisión que tiene que ver con el éxito o el fracaso escolar. Por otra parte, otra de las funciones es certificar los conocimientos adquiridos ante terceros.
Para ampliar estas ideas, se considerarán algunos de los ejes centrales que delinean los modelos de evaluación: medición, eficiencia y arbitraje asociados a una lógica más tradicional, de acuerdo con la propuesta de Elichiry (2004).
En relación con el paradigma de la medición, Elichiry (2004) propone que la evaluación ha estado ligada desde sus inicios a métodos y estrategias que incluyen pruebas y test que nos remiten a la psicometría, los cuales permiten calificar aspectos individuales y no toman en cuenta el conjunto social. Desde ahí, el rol del evaluador está pensado como un técnico.
Posteriormente, surge el paradigma de la eficiencia que no se centra sólo en el individuo, sino que toma en cuenta el currículum, el cumplimiento de objetivos y más adelante, la evaluación de programas académicos. Desde este eje, el rol del evaluador se centra en la descripción de logros y obstáculos. Así pues, “la información obtenida es utilizada para el ajuste y la reformulación en términos de futuros programas, pero en ningún caso para modificar u orientar la evaluación en curso” (Elichiry, 2004, p. 164).
Asimismo, existe otro modelo basado en la auditoría, llamado paradigma del arbitraje. Dicho modelo, se caracteriza por juzgar, calificar, estimar y decidir. “El evaluador asume el rol de juez, si bien, mantiene las características de técnico y las modalidades descriptivas” (Elichiry, 2004, p. 165), también establece categorías que permiten emitir juicios.
Bienestar docente en la era de la inteligencia artificial educativa: desafíos y oportunidades
Fuente:UNESCO. (2025). Reimagining the futures of teachers in the age of AI: A global framework for teacher well-being and digital transformation. París: UNESCO Publishing
En el contexto educativo actual, el bienestar docente se ha convertido en una prioridad estratégica para las instituciones, especialmente ante la creciente incorporación de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Durante 2025, uno de los temas más discutidos en foros académicos y publicaciones especializadas ha sido el impacto de la IA educativa en la salud mental, la motivación y el sentido de propósito del profesorado.
La implementación de herramientas de IA, como tutores virtuales, plataformas adaptativas y asistentes de evaluación automatizada, ha transformado significativamente la dinámica del aula. Si bien estas tecnologías ofrecen oportunidades para optimizar el tiempo docente y personalizar la enseñanza, también han generado nuevas formas de presión asociadas a la necesidad de actualización continua, la vigilancia algorítmica y la redefinición del rol del educador.
Diversos estudios recientes, como los publicados por la UNESCO y la OCDE en 2025, señalan que el bienestar docente debe abordarse desde una perspectiva integral, que contemple no solo factores psicosociales, sino también condiciones laborales, desarrollo profesional y reconocimiento institucional. En este sentido, emergen prácticas innovadoras que promueven el equilibrio emocional del profesorado, como los programas de alfabetización digital crítica, las comunidades de práctica entre pares y el acompañamiento psicoeducativo especializado.
El bienestar docente en 2025 no puede entenderse al margen de los avances tecnológicos. Las instituciones están llamadas a generar entornos pedagógicos que no solo integren la IA de forma ética y responsable, sino que también valoren el papel humano del educador como guía, mentor y agente de cambio. Solo así será posible construir una educación resiliente, equitativa y centrada en las personas.
La otra cara de la IA en la Educación Superior: Desafíos y Riesgos a Considerar
por: Alisson Herrera, CNIEDD. PUCE Quito
La Inteligencia Artificial se ha posicionado como un motor de cambio global y una herramienta clave para el futuro en diversos sectores, incluida la educación superior, con un gran potencial para transformar los métodos de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, su implementación en el ámbito académico no está exenta de desafíos y riesgos significativos que es crucial abordar para asegurar un uso ético y efectivo.
A pesar de las promesas de eficiencia y personalización, es fundamental considerar la «otra cara de la moneda» de la IA. Aquí te contamos un poco más sobre estos desafíos y riesgos latentes en esta nueva era tecnológica en la Educación Superior:
- Disminución de la interacción humana y despersonalización: Un riesgo importante es que la IA pueda reducir la interacción cara a cara entre estudiantes y profesores, lo cual es fundamental para una educación de calidad y la construcción de relaciones educativas sólidas. Docentes señalan que la IA puede generar despersonalización en el proceso de enseñanza-aprendizaje, además de una temible disminución de las habilidades interpersonales de los estudiantes.
- Dependencia excesiva y aprendizaje superficial: Existe la preocupación de que los alumnos puedan volverse demasiado dependientes de las herramientas de IA, lo que podría llevar a una disminución de habilidades básicas, como la escritura a mano o el cálculo mental. Los estudiantes podrían caer en un aprendizaje superficial y una posible falta de conocimiento profundo, esto debido a que la IA entrega respuestas rápidas sin una comprensión real del tema, el estudiante ya no tiene necesidad de comprender el contexto ni las temáticas. Esto también se relaciona con la pérdida de pensamiento crítico y creatividad si la IA se usa indebidamente.
- Riesgos éticos y de privacidad:
- Sesgos algorítmicos: Los sistemas de IA pueden contener y perpetuar sesgos existentes presentes en los datos con los que fueron entrenados, lo que podría llevar a discriminación injusta o sesgos en la selección y presentación de contenidos educativos, a veces con “alucinaciones” de la realidad.
- Privacidad y seguridad de los datos: La recopilación de grandes cantidades de datos personales de los estudiantes por parte de los sistemas de IA plantea preocupaciones significativas sobre la privacidad y la seguridad de la información. Solo el 16% de los países cuenta con políticas claras sobre la privacidad en la IA educativa, según la UNESCO, incluso involucra problemas en temas de derechos de autor cuando se ingresan documentos oficiales para extraer información.
- Uso deshonesto y plagio: La IA generativa presenta un riesgo de uso deshonesto por parte de los estudiantes, facilitando el plagio académico. De hecho, un estudio reveló que el 87% de los docentes cree que los alumnos utilizan IA para suplantar trabajo académico. Esta preocupación va más allá de su uso, sino de las implicaciones personales, en los valores éticos de cada estudiante en su futuro profesional.
- Desigualdades en el acceso: Ahora, los docentes aprovechan estas herramientas en clase, pero lo cierto es que la IA requiere dispositivos y conectividad a Internet, lo que puede incrementar las brechas educativas entre estudiantes que tienen acceso a estas tecnologías y aquellos que no. Esto puede llevar a desigualdad en la adquisición de conocimientos de manera personalizada.
- Falta de capacitación docente y resistencia al cambio: La implementación de la IA en las aulas puede encontrar resistencia por parte de educadores y personal administrativo que no estén familiarizados o cómodos con la tecnología, y que prefieren ver solo el lado negativo de su aplicación. Los estudiantes y profesores indican que no todos los docentes están suficientemente capacitados para integrar la IA en sus metodologías de enseñanza. La falta de formación específica es uno de los principales obstáculos para su implementación efectiva y adecuada en las clases.
- Falta de preparación institucional: A pesar de las expectativas positivas sobre el potencial de la IA, tanto estudiantes como profesores coinciden en que las instituciones de educación superior aún no están completamente preparadas para su implementación. Esto se debe a la falta de infraestructura tecnológica y la escasez de recursos financieros para su adopción, sobre todo porque no todas las herramientas de IA son de libre acceso, y esto se puede reducir con el paso del tiempo.
- Impacto en el empleo: La automatización de ciertas tareas con IA puede llevar a la reducción de empleos en el sector educativo.
En conclusión, si bien la inteligencia artificial ofrece inmensas oportunidades para mejorar la educación, es imperativo que las instituciones de educación superior, junto con docentes y estudiantes, aborden activamente estos desafíos. Esto implica invertir en capacitación docente, establecer políticas claras sobre ética y privacidad, garantizar un acceso equitativo a la tecnología y fomentar el pensamiento crítico y la creatividad para que la IA sea una herramienta complementaria y no un sustituto de las habilidades humanas esenciales. Solo así se podrá asegurar que la próxima generación esté preparada para prosperar en un mundo impulsado por la tecnología, sin comprometer los valores fundamentales de una educación integral.
Estrategias innovadoras para transformar el aprendizaje: la experiencia de Diego Moreno en la sede. Santo Domingo»
Diego Moreno, Docente de la sede Domingo, nos comenta cómo se aplican metodologías innovadoras para mejorar el aprendizaje en el aula, sin duda esta experiencia docente ayudará a aplicar nuevas herramientas en el proceso de enseñanza aprendizaje.
Te invitamos a verlo.
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