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Tendencias globales en el cambio tecnológico disruptivo: Implicaciones sociales y políticas para la educación

John W. Moravec, Ph.D.

María Cristina Martínez-Bravo, Ph.D.


Nota: Esta es una copia de archivo institucional de un manuscrito aceptado por el autor (01 de agosto de 2023) para la revista On the Horizon. Este manuscrito es lanzado bajo la Licencia Internacional de Creative Commons Attribution Non-commercial International Licence 4.0 (CC BY-NC 4.0). Para reutilizar este artículo con fines comerciales, se debe obtener permiso contactando a permissions@emerald.com.

Cómo citar la edición publicada de este artículo: Moravec, J. W. & Martínez-Bravo, M. C. (2023). Global trends in disruptive technological change: Social and policy implications for education. On the Horizon, 31(3/4). https://doi.org/10.1108/OTH-02-2023-0007

Resumen

Propósito

El propósito de este estudio es identificar tendencias globales en el cambio tecnológico disruptivo y mapear las implicaciones sociales y políticas, particularmente en relación al ecosistema educativo y a los principales actores en los diversos niveles de educación.

Diseño/metodología/enfoque

Los autores llevaron a cabo un meta-análisis, en dos etapas, de 1,155 artículos académicos revisados por pares. La investigación involucra: 1) una revisión sistematizada de la literatura para la identificación y recopilación de datos siguiendo criterios de selección definidos, y 2) un análisis de redes para examinar los datos, consolidar información y descubrir correlaciones y patrones a partir de la revisión de literatura, para producir un conjunto de recomendaciones.

Hallazgos

El estudio develó tendencias educativas relacionadas con las tecnologías disruptivas y delimitó cuatro clústeres principales que muestran cómo estas tecnologías están transformando el ecosistema educativo. Además, se identificaron una serie de aspectos transversales que revelan una vulnerabilidad social en cuanto a perspectivas futuras en ámbitos como la ética, la sustentabilidad, la resiliencia, la seguridad y la política.

Implicaciones prácticas

Los hallazgos resaltan una creciente brecha entre la industria (y la sociedad en general) y la educación convencional, donde muchas transformaciones desencadenadas por las tecnologías disruptivas siguen ausentes en los sistemas de enseñanza y aprendizaje. El estudio ofrece además recomendaciones y vislumbra posibles escenarios, instando a los actores involucrados a responder respecto a las tecnologías disruptivas, según sus posiciones.

Originalidad/valor

A partir del meta-análisis de la literatura, este artículo ofrece cuatro colecciones de recursos seleccionados, cuatro mini estudios de casos y cuatro escenarios para ser considerados por los responsables de políticas y las comunidades locales, permitiéndoles trazar caminos hacia futuros óptimos.

Introducción

Las transformaciones disruptivas a través de las tecnologías impactan todos los elementos de la sociedad humana. El ecosistema educativo también se ve modificado por diferentes factores, que por un lado requieren nuevas competencias para hacer frente y liderar los desafíos del desarrollo social y económico del mundo actual; y por otro lado, fuerzas centrípetas y centrífugas dirigen, no solo lo que se aprende, sino también cómo, dónde, por qué y para qué, ya que las propias relaciones con el mundo desafían lo conocido hacia una disrupción, transformación, innovación y posterior revolución (Autio, Mudambi y Yoo, 2021).

Este artículo resume los hallazgos de la primera fase de un estudio en dos etapas, encargado por el Instituto de Innovación de Praga sobre las implicaciones sociales y políticas del cambio tecnológico disruptivo a nivel global1, identificando tendencias y clústeres.

Para identificar la literatura académica más reciente sobre tecnologías disruptivas, se llevó a cabo un meta-análisis que incluyó la exploración de 1,155 artículos académicos revisados por pares, publicados entre el 1 de enero de 2020 y el 5 de junio de 2022. Como enfoque cuantitativo y sistemático para el análisis de datos, el meta-análisis proporciona una visión general de las tendencias a partir de fuentes independientes de datos para construir una perspectiva interconectada del conjunto. "La meta-investigación implica tener una visión panorámica de la ciencia", lo que permite una mirada macroscópica de las tendencias más amplias (Ioannidis et al., 2015).

Para este estudio, el meta-análisis consistió en dos fases técnicas, produciendo dos productos:

  1. Revisión sistemática de la literatura - Selección de artículos por criterios. Para el análisis y sistematización de diferentes perspectivas de investigación sobre educación, se aplicó un enfoque sistemático (Booth et al., 2012), que permite recopilar, identificar, seleccionar y analizar datos de manera adecuada y confiable (van Laar et al., 2017).

    El objetivo de esta fase inicial fue realizar una revisión exhaustiva de la literatura, asegurando que los datos identificados se ajustaran a los criterios de selección, descubriendo así contribuciones significativas de la literatura académica relevante para nuestra investigación (Grant & Booth, 2009). Los criterios de selección incluyeron: a) palabra clave central: "tecnología disruptiva"; b) bases de datos académicas: Web of Science y Scopus; c) período de publicación: 2020-2022; d) tipo de documento: artículos académicos; y, e) disciplina: educación y humanidades.

  2. Análisis de Redes para identificar tendencias y clústeres. Esta segunda fase se centra en el procesamiento e interpretación de las principales contribuciones, tras la identificación de la literatura realizada en la primera fase. El análisis de redes exploró las relaciones entre los artículos, identificando clústeres de tendencias y destacando patrones dentro de la literatura analizada. Este método, aplicado frecuentemente para discernir vínculos entre entidades de redes (Grandjean, 2016), proporciona una síntesis de información, revelando conexiones, patrones y permitiendo inicialmente la identificación de tendencias en tecnologías disruptivas relacionadas con la educación. Además, facilita la construcción de clústeres definidos por los enfoques de la investigación en educación, destacando conexiones temáticas y aspectos transversales de las tecnologías disruptivas y sus implicaciones para la educación y la política.

Ambos procesos generan una representación gráfica y una interpretación semántica de los datos derivados de los metadatos (ver Martínez Bravo, Sádaba y Serrano-Puche, 2020, para una descripción metodológica completa). La metodología empleada permitió a los investigadores responder cómo diversas tecnologías están alterando el panorama educativo (tendencias) y sus efectos en el panorama (identificados como clústeres de implicaciones sociales y políticas), de acuerdo a la literatura analizada.

Los hallazgos de este artículo están estructurados en un formato propicio para los responsables de políticas y profesionales. En primer lugar, se identifican tendencias globales y se detallan en cinco secciones. A esto le sigue un resumen del meta-análisis de la literatura que mapeó cuatro clústeres, los cuales muestran la influencia de las tecnologías disruptivas en los ecosistemas educativos. En esta última sección, cada clúster contiene una lista de desafíos, preguntas clave, lecturas relevantes y estudios de casos breves. Para concluir el artículo, se sugieren cuatro escenarios para orientar a los responsables de políticas y otros actores en el diseño de estrategias para futuros moldeados por tecnologías cada vez más disruptivas.

Resultados

Meta análisis de la literatura reciente sobre educación: tendencias, enfoques e implicaciones

Cinco tendencias globales

Se identificaron cinco categorías clave en las que las tecnologías disruptivas se enmarcan por tener un impacto global. Si bien las conexiones con la educación para cada una de estas categorías pueden no ser inmediatamente claras o directas, ayudan a ilustrar el contexto más amplio en el que operan y sirven los sistemas educativos. Además, muchas de estas categorías disruptivas y sus elementos constituyentes están interconectados.

Primero: La progresión tecnológica acelerada de los sistemas refleja una comprensión de que a medida que las tecnologías evolucionan y mejoran, los costos disminuyen y, a su vez, conducen a avances mayores y acelerados. Como señaló Moravec (2013), el cambio tecnológico acelerado influye en el cambio social, lo que lleva a una retroalimentación cíclica que presiona el desarrollo continuo de tecnologías. De particular interés para esta búsqueda de literatura, se identificaron tres impulsores principales del cambio acelerado:

  1. La inteligencia artificial se centra en el desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que en el pasado dependían de la inteligencia humana, incluyendo algoritmos que toman decisiones. Yang et al. (2020) habla de “federated machine learning” ("machine learning federado"), lo que lleva a una "inteligencia conectada" entre diversos dispositivos y sistemas. Una red más amplia de inteligencias artificiales como esta, tiene el potencial de alimentar un Internet de las cosas (IoT) que interconecte, por ejemplo, "automóviles autónomos, vehículos aéreos no tripulados, atención médica, robótica y finanzas de la cadena de suministro" (p. 15). Tales aplicaciones, que tradicionalmente dependían de la experiencia humana, ahora pueden beneficiarse de la automatización.

  2. Aprendizaje Automático (Machine learning) se relaciona con la inteligencia artificial en el sentido que el concepto se centra en sistemas informáticos que emplean algoritmos y/o análisis estadísticos para dar sentido a conjuntos de datos complejos. En algunos campos, como la atención médica, el aprendizaje automático se utiliza para analizar datos médicos y ayudar a los seres humanos a tomar decisiones. Farahani, Barzegari, Shams Aliee y Shaik (2020) proponen que las futuras tendencias encuanto a la salud podrían permitir aplicaciones que sean colaborativas entre dispositivos (similar a Internet de las cosas, IoT) para "proporcionar conocimientos accionables en tiempo real que mejoren en última instancia el poder de toma de decisiones" o proveedores de atención médica.

    El aprendizaje automático también se relaciona con la "big data", donde se analizan conjuntos de datos computacionalmente grandes, complejos, diversos e interconectados para revelar patrones, señales e ideas que pueden no ser aparentes con ningún subconjunto de los datos disponibles o sin una computación avanzada. Tales análisis tienen implicaciones en diversos sectores (por ejemplo, salud, agricultura, marketing), desde proporcionar información sobre comportamientos individuales, hasta proporcionar conocimientos macroeconómicos y sociales. Si bien las organizaciones y sociedades pueden beneficiarse del uso de tecnologías de big data, las comunidades que no tienen acceso a dichas tecnologías están en desventaja creciente, lo que genera posibilidades de mayores brechas de datos y creciente necesidad de políticas de inclusión digital (ver, por ejemplo, Pawluczuk, 2020).

  3. La transformación digital se refiere a la adopción generalizada de tecnologías digitales por parte de organizaciones y sociedades, fusionando su uso en la práctica para ayudar a la toma de decisiones y aumentar la eficiencia. En muchos sectores, desde la educación hasta la salud, los rápidos avances en la transformación digital fueron impulsados por la crisis del COVID-19. Con 1.6 mil millones de niños fuera de la escuela a nivel global, lo que resulta en una pérdida de aprendizaje con un impacto neto estimado en 17 billones de dólares a lo largo de la vida de estos niños (Banco Mundial, 2022), las escuelas se apresuraron a encontrar nuevas soluciones para conectarse con los estudiantes a distancia. En un artículo de opinión, Kamal (2020) señaló que, aunque la adopción de transformaciones digitales en las organizaciones fue rápida y tuvo la intención de prevenir una pérdida de productividad, las complejidades subyacentes dentro de las organizaciones presentaron nuevos desafíos, resaltando las dificultades para adaptar sistemas humanos para operar en entornos de máquina.

En educación, la convergencia de estas tecnologías a menudo se denomina "Educación 4.0", donde se pueden construir modelos predictivos del rendimiento estudiantil, pero también donde se pueden optimizar los enfoques de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, López-Bernal et al. (2021) advierten que las tecnologías necesitan complementar el sentido humano de interpretación y resolución de problemas:

[...] uno de los pilares principales de la Educación 4.02 no es solo enseñar a los estudiantes la teoría detrás de las tecnologías disruptivas, como el [machine learning], sino también proporcionar el material didáctico para que puedan tener la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos para el desarrollo de habilidades de resolución de problemas, así como competencias como pensamiento de diseño, enfoque transdisciplinario y habilidades computacionales. (p. 6)

Segundo: Las transformaciones en contexto y realidad se relacionan con las disrupciones en la forma en que las personas perciben e interactúan con el mundo. Aprovechar estas tecnologías puede mejorar el flujo de información que recibe una persona, cambiar el contexto en el que interactúa con el mundo o presentar una "realidad" completamente diferente. Dentro de esta categoría, se identificaron cuatro conceptos clave:

  1. Realidad Aumentada (RA) es un enfoque que mejora la percepción del mundo al añadir información sensorial en tiempo real, por ejemplo, sonido, imágenes, retroalimentación háptica y otras sensaciones a través de tecnologías geoespaciales y conscientes del contexto. La composición de la información con estímulos observados naturalmente permite a los usuarios interactuar y construir conocimiento sobre su entorno en diversos modos. Por ejemplo, las gafas con RA integrado pueden agregar una capa de información sobre lo que un usuario ve a través del lente, como proporcionar direcciones paso a paso mientras camina por una ciudad, o interfaces virtuales interactivas para interactuar con un dispositivo informático mediante gestos manuales.

    Lester & Hoffman (2020) señalan que, si bien las tecnologías de RA aún están en su infancia, existe un gran potencial para emplearlas en educación. Teorizan que "los efectos incluyen un mayor control sobre el proceso de aprendiz por parte del aprendiz y el estímulo de la reflexión en acción" (p. 646). En espacios de aprendizaje vocacional, la RA permite a los aprendices practicar con objetos virtuales tridimensionales, y las primeras investigaciones muestran un crecimiento en la comprensión del aprendiz (véase especialmente Putra et al., 2021)).

  2. Realidad Virtual (RV) se relaciona con la RA en que proporciona nuevos estímulos sensoriales al usuario pero difiere en que sustituye uno o más sentidos del mundo real por uno que es producido artificialmente. Las tecnologías de RV tienen, por lo tanto, la posibilidad de producir entornos virtuales completamente nuevos que son aceptados como "reales" por el usuario.

    Las aplicaciones de RV en el aprendizaje incluyen entornos de simulación en diversas industrias. Los trabajadores de oficios, por ejemplo, pueden practicar el uso de equipos de soldadura en entornos virtuales, los cirujanos pueden participar en entrenamientos y cirugías remotas usando equipos de RV, y los pilotos pueden entrenar para diversas situaciones en entrenadores virtuales. Sin embargo, en un nivel social más amplio, las tecnologías de RV se emplean cada vez más en juegos a través de la adopción de visores de RV y su integración en el "metaverso".

  3. El metaverso es un espacio imaginado, moderado por máquinas, que ofrece experiencias de RV y RA en un "mundo" más amplio conectado a internet. Como explican Hwang & Chien (2022):

El metaverso ha sido reconocido como la próxima generación de la conexión social. Se refiere a un mundo creado, en el que las personas pueden "vivir" bajo las reglas definidas por el creador.

Jagatheesaperumal, Ahmad, Al-Fuqaha, & Qadir (2022) argumentan que la integración de servicios en el metaverso presenta oportunidades ideales para la educacióneducation:

La visión del metaverso está impulsada por avances en tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la realidad extendida (XR) y el internet de todo (IoE). [...] La educación es también uno de los dominios donde el uso del concepto/tecnología está ganando impulso con el metaverso prometiendo varias ventajas. Por ejemplo, permite que estudiantes y profesores de diferentes partes del mundo se reúnan en un entorno virtual independientemente de su ubicación en el mundo real. De igual manera, construir paisajes virtuales basados en los planes de clase del docente proporciona una mejor oportunidad, resultando en una experiencia de aprendizaje más productiva y mejorada para los estudiantes. (p. 1)

Hwang & Chien (2022) explican más a fondo las capacidades del metaverso en contextos de aprendizaje:

  1. "Ubicar constantemente a los aprendices en un entorno cognitivo o de práctica de habilidades que podría ser arriesgado o peligroso en el mundo real.

  2. Situar constantemente a los aprendices en contextos para experimentar y aprender lo que generalmente no tienen la oportunidad de experimentar en el mundo real.

  3. Permitir a los aprendices percibir o aprender algo que requiere un compromiso y práctica a largo plazo.

  4. Animar a los aprendices a intentar crear o explorar algo que no pueden permitirse hacer en el mundo real debido a razones prácticas, como el costo o la falta de materiales reales.

  5. Permitir a los aprendices tener pensamientos e intentos alternativos sobre sus carreras o vidas.

  6. Permitir a los aprendices percibir, experimentar u observar cosas desde diferentes perspectivas o roles.

  7. Permitir a los aprendices aprender a interactuar e incluso colaborar con personas con las que quizás no tengan oportunidades de trabajar en el mundo real.

  8. Explorar el potencial o el pensamiento de orden superior de los aprendices al involucrarlos en tareas complejas, diversas y auténticas.”


  1. Gamificación es un enfoque para cambiar el contexto de un entorno al agregar mecanismos de juego. Estos enfoques son utilizados por los desarrolladores de productos para incentivar comportamientos predilectos de empleados, clientes u otros actores. En educación, la gamificación del aprendizaje se basa en agregar elementos de juego a las experiencias educativas para incentivar el compromiso del aprendiz y, en teoría, ayudar a mejorar los resultados del aprendizaje.

    Barahona Mora (2020) identifica elementos clave como: patrones de diseño de interfaz (es decir, insignias, niveles, tablas de clasificación); patrones de diseño de juego o mecánicas de juego (restricción de tiempo, recursos limitados, turnos); principios de diseño o heurísticas (directrices para resolver un problema o evaluar una solución); modelos de juego (es decir, fantasía, curiosidad); e implementación de métodos de diseño de juegos. Estos elementos pueden ayudar a crear una experiencia de aprendizaje más abierta y lúdica, incentivando a los aprendices a resolver problemas activamente en lugar de a través de modos de aprendizaje pasivos tradicionales.

La creciente adopción de estos enfoques para la transformación del contexto y la creación de la realidad ofrece posibilidades para formar realidades preferidas tanto en contextos simulados como sociales. Sin embargo, varios expertos advierten (véase, por ejemplo, Rondeau, 2020) que la facilidad con la que se pueden crear nuevas realidades preferidas ayuda a separar a los individuos de las realidades del mundo real. Esto se manifiesta en la producción de "hechos alternativos" donde las mentiras se presentan como verdades y donde las verdades incómodas pueden ser descartadas como "noticias falsas". Navegar por la desinformación fácilmente fabricada o la manipulación de la realidad presenta desafíos para los sistemas educativos encargados de preparar a los estudiantes para el mundo real.

Tercero: Las transformaciones en la producción industrial cambian el contexto en el cual las escuelas deben preparar a los estudiantes para el trabajo. Los conceptos clave incluyen:

  1. Industria 4.0 se refiere a una cuarta revolución industrial conceptualizada ("4IR/4RI"), basada en aprovechar la interconexión entre tecnologías y contextos, junto con tecnologías que proporcionan automatización, como la IA y la robótica. Hermann, Pentek y Otto (2016) señalan que tres temas adicionales impulsan la Industria 4.0, construidos a partir de la interconexión: transparencia de la información proporcionada por fuentes de datos interconectadas, asistencia técnica proporcionada por sistemas de máquinas (machine systems) y toma de decisiones descentralizada por sistemas autónomos y semi-autónomos.

    Las manifestaciones de la Industria 4.0 se encuentran en la fabricación asistida por tecnología (por ejemplo, impresión 3D y prototipado rápido, vea fabricación aditiva, a continuación) y el uso generalizado de sensores y datos para optimizar y automatizar la producción, incluido el mantenimiento de maquinaria y la gestión de la cadena de suministro. En el sector educativo, Oka & Fernandes (s.f.) señalan que el sector educativo no ha virado hacia el apoyo de una transición a la Industria 4.0 y que la manera en que se enfoca la tecnología en la educación debe cambiar:


En lugar de percibir la tecnología digital como una red de infraestructura de TI, es necesario concebir la 4IR como un entorno de aprendizaje digital donde los aprendices son el enfoque central en ese ecosistema a través del enfoque "centrado en el aprendiz propiciado por la tecnología".

  1. La fabricación aditiva es un proceso en el que se utilizan sistemas de diseño asistido por computadora (CAD) para fabricar objetos tridimensionales depositando materiales en ubicaciones precisas. Comúnmente conocida como impresión 3D, la fabricación aditiva ofrece la posibilidad de prototipar y producir objetos complejos que en procesos de fabricación anteriores requerirían matrices complejas, mecanizado o fresado para completar. La automatización del proceso de fabricación y el uso de sistemas CAD también permiten posibilidades de prototipado rápido donde es posible fabricar y probar productos o soluciones en un corto período de tiempo.

  2. Las ciudades inteligentes aprovechan la interconexión, sensores y análisis de datos automatizado para ayudar en la gobernanza y planificación de comunidades urbanas. Como una extensión del Internet de las cosas en espacios sociales complejos, junto con otras tecnologías como blockchain (ver a continuación), inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se pueden realizar recomendaciones y acciones automatizadas en áreas clave con recursos escasos como salud, energía, transporte, educación y seguridad pública (Radu, 2020).

Changes in industrial production and societal governance pose the question, can schools that are focused on preparing for development in traditional knowledge areas and careers prepare students who are relevant in Society 4.0?

Cuarto: La descentralización de las redes de datos dispersa los servicios de computación y datos a través de múltiples dispositivos, eliminando la dependencia de un servidor central. Más importante aún, están construidas sobre un modelo en el que no se confía en un dispositivo más que otros.

Un blockchain es una cadena de bloques de datos encriptados, compartidos en grandes redes de pares. Dado que las blockchain está diseñada de modo que solo se pueden crear bloques y no destruir, los sistemas de blockchain sirven como un registro persistente, criptográficamente verificable y, a menudo, completamente abierto. Cada máquina en la blockchain puede contener una copia completa del registro, eliminando la necesidad de cualquier autoridad central. Una aplicación popular para los registros de blockchain es la criptomoneda.

Dada la naturaleza descentralizada de las tecnologías de blockchain las criptomonedas a menudo se ven como funcionalmente independientes de cualquier institución individual, incluidos reguladores gubernamentales o administrativos. Las identidades digitales también pueden ser administradas en una red de blockchain, además de registros inmutables y persistentes sobre cualquier persona.

Como redes descentralizadas, las tecnologías de cadena de bloques tienen aplicaciones atractivas en la educación. Ullah et al. (2021) argumentan que "la tecnología disruptiva conserva sus enormes beneficios en la creación de un entorno de aprendizaje inteligente", y que tales tecnologías serían beneficiosas para apoyar entornos de aprendizaje ubicuos, es decir, integrar el aprendizaje en todos los aspectos de la sociedad y la vida, donde las experiencias de aprendizaje y las credenciales se almacenan en una red abierta y pública.

Mirando desde la perspectiva de la educación superior tradicional, Fedorova y Skobleva (2020) señalan:

[…] actualmente hay una tendencia a acumular toda la gama de funciones universitarias en proyectos de blockchain administración del proceso educativo; almacenamiento de información relacionada con títulos, becas, etc.; creación y mantenimiento de portfolios de estudiantes y graduados; una aplicación a gran escala de operaciones con criptomonedas (hasta proyectos de inversión); realización de oportunidades que la nueva pedagogía proporciona. Las ventajas más importantes de las tecnologías educativas de blockchain son la formación de un entorno educativo único, la creación de comunidades de red, el intercambio con tecnologías y conocimiento científico, y la protección de derechos de autor de los participantes de la red.

Quinta: Los sistemas de información móviles alteran el tiempo y lugar en los que se recopilan y distribuyen datos e información. Los aspectos de "en cualquier momento, en cualquier lugar" de las tecnologías móviles permiten un contexto más amplio en el cual la información puede ser aplicada.

El aprendizaje móvil (Mobile learning) (o M-learning) aprovecha los sistemas de información para proporcionar experiencias educativas móviles. Como una forma de educación a distancia, el M-learning rompe la entrega y adquisición de información más allá de los límites de los espacios de aprendizaje designados, reemplazando las tecnologías de aula tradicionales (es decir, pizarras, escritorios, libros) con dispositivos móviles como computadoras portátiles, tabletas o teléfonos móviles. Más importante aún, los enfoques de M-learning pueden combinarse con otras tecnologías disruptivas para proporcionar experiencias mejoradas. Putra et al. (2021) señalan que la coordinación de tecnologías para soluciones permite que se coloquen nuevos focos en el aprendizaje y, “debido al mayor acceso a la información, la posición de la tecnología digital estrecha el globo” (p. 2).

Conexiones entre las cinco tendencias

Se prestó cuidado en describir cada una de las cinco antes mencionadas, tendencias globales por sí mismas, pero en sus manifestaciones en el mundo real, a menudo están entrelazadas entre sí. Por ejemplo, el metaverso no puede prosperar sin sistemas de información móvil. Del mismo modo, la blockchain no podría hacerlo sin impulsos sociales industriales que interconecten sistemas.

Entre los grandes desafíos que enfrenta la educación se encuentra que el uso de tecnologías disruptivas es relativamente poco sofisticado (véase, en particular, el comentario de Putra et al., 2021), y cuando se utiliza la tecnología, a menudo se usa incorrectamente, bloqueando cualquier aprendizaje auténtico que podría ser posible con tecnologías (Cobo & Moravec, 2011). Mientras que, en la mayoría de los sectores socioeconómicos, estas tecnologías disruptivas transforman cómo vivimos y trabajamos, se ha concebido muy poco sobre cómo estas tecnologías pueden transformar cómo aprendemos dentro de sistemas formales3. En lugar de ello, las tecnologías se utilizan con mayor frecuencia para apoyar sistemas y enfoques heredados, y no para complementarlos o reemplazarlos. En este sentido, los sistemas educativos pueden ser percibidos como resistencias al cambio tecnológico.

Tecnologías que moldean los ecosistemas educativos: desafíos e implicaciones

Mediante el análisis de redes en el software abierto Gephi, aplicnado el algoritmo de agrupación, denominado 'modularidad' se pudo establecer relaciones temáticas dentro de la investigación. Este método resalta patrones en la literatura, que se agrupan en torno a cuatro puntos focales: educación en el contexto de cambios globales; transformación digital en el sector educativo; los desafíos y objetivos de las organizaciones con respecto a sus modelos de pensamiento; y los actores clave y ecosistemas dentro de la educación.

Cada grupo se visualiza y se agrupa por color en la representación de datos. Dentro de cada grupo, palabras clave de relevancia variable facilitan la identificación de patrones, vinculándolos aún más en la base de datos a los artículos correspondientes..

Figura 1. Mapa de educación y tecnologías disruptivas analizadas, basado en datos extraídos de Web of Science y Scopus.

Se realizó un análisis exhaustivo de 1,837 palabras clave (referidas como nodos) de la literatura; estas compartieron 165,588 interconexiones (denominadas bordes o aristas). Mediante el análisis de red computacional, se discernieron cuatro clústers, que representan el 97.22% de las relaciones en la red. Esta red se representa visualmente en la Figura 1, mostrando una clara demarcación entre conceptos clave. Proporciona una visión inclusiva del ecosistema de tecnologías disruptivas relevantes para la educación y refleja las tendencias globales previamente identificadas.

Este proceso delinea los ecosistemas moldeados por la tecnología, destacando la literatura relacionada y, posteriormente, los desafíos y casos descubiertos. Se resalta la literatura notable dentro de cada grupo, extraída de la lista de artículos evaluados durante el metaanálisis. Simultáneamente, se elabora una recopilación de preguntas clave para guiar la aplicación práctica.

Clúster A: Adaptación de sistemas nacionales a una nueva realidad global

Figura 2. Visualización del Clúster A: Las relaciones en este clúster representan el 28.25% de las conexiones analizadas, donde los nodos (palabras clave) más importantes están vinculados a la innovación social dentro de un marco de desarrollo en un entorno global. Nota. Basado en datos extraídos de World of Science y Scopus, analizados en Gephi.

Como se ilustra en la Figura 2, el desarrollo de los países se basa en un sistema global cada vez más volátil, incierto, complejo y ambiguo (mundo "VICA", popularizado por el ejército estadounidense en los años 80), que algunos prefieren describir como frágil, ansioso, no lineal e incomprensible ("BANI", por sus siglas en inglés, propuesto por Cascio, 2020). Nos enfrentamos a sistemas e infraestructuras globales que, si bien brindan múltiples oportunidades a las sociedades, también las exponen a un estado de vulnerabilidad. Planificar y operar dentro de este ecosistema es el primer desafío al que se enfrenta el sector educativo.

Ecosistema, cambio y desafío son tres palabras clave que resaltan en el primer clúster, que requieren una atención especial ya que implican la consideración de ejes interconectados y globales:

  1. Ecosistema tecnológico: en este eje, tenemos las infraestructuras globales de interconexión, almacenamiento, distribución y suministro, así como las tecnologías en las que se basan los nuevos sistemas. Dentro de estas áreas, la inteligencia artificial y la blockchain, se destacan.

  2. Ecosistema político: La globalización no es solo un fenómeno cultural y económico, sino también político, que exige una visión a largo plazo con respecto a eventos disruptivos como la pandemia de COVID-19 y el cambio climático, requiriendo un nuevo enfoque de gobernanza a nivel mundial. En este sentido, los territorios políticos también adquieren "nuevas dimensiones" o visiones "extendidas" que nos invitan a pensar en cuestiones como infraestructuras de fibra óptica submarina y terrestre (columna vertebral de Internet), ciberseguridad o independencia tecnológica de una manera más integral. Darse cuenta y conectar los problemas locales con esta perspectiva global requiere una orientación "glocal". En otras palabras, el ecosistema de innovación y tecnologías disruptivas implica el desarrollo de políticas acorde con una realidad global, sin perder de vista la perspectiva local.

  3. Ecosistema sostenible: Las tecnologías disruptivas globales no pueden prosperar sin una perspectiva sostenible a largo plazo, desarrollo implícito de políticas y conexión de agendas de desarrollo global.

  4. Ecosistema de formación global: La naturaleza global de la información (y desinformación), sistemas y tecnologías, interacciones a gran escala y flujos requieren habilidades acordes con la naturaleza de los desafíos enfrentados, que van más allá de las habilidades tecnológicas y dependen en gran medida de la aplicación del conocimiento. Educación cívica, derechos, ética, identidad y autonomía, bienestar emocional y aspectos interculturales marcan el tono para el liderazgo "chaordic" (Hock, 1999) y el surgimiento de "knowmads" del siglo 21 (Moravec, 2013).

  5. Ecosistemas interconectados: La educación no puede desconectarse o aislarse de otros sistemas como industria, negocios, público, ciencia, tecnología, sociedad y el desarrollo económico más amplio de las naciones, que, a su vez, extienden comunidades y dinámicas globales.

Relationships in this cluster suggest nations are facing the sum of centrifugal and centripetal forces, which demand a deep analysis, since these synergies ground national educational agendas. The five axes of action bring us closer to a future where the great challenge for regulation and policy design is to ensure that disruptive technologies are not disconnected from the social challenges embodied in the educational system. Las relaciones en este clúster sugieren que las naciones enfrentan la suma de fuerzas centrífugas y centrípetas, que exigen un análisis profundo, ya que estas sinergias fundamentan las agendas educativas nacionales. Los cinco ejes de acción nos acercan a un futuro en el que el gran desafío para la regulación y el diseño de políticas es garantizar que las tecnologías disruptivas no estén desconectadas de los desafíos sociales plasmados en el sistema educativo. Estas medidas políticas pueden ser aprovechadas para impulsar la innovación social.

Aunque la pandemia introdujo una "nueva normalidad" que forzó al mundo a adoptar tecnologías rápidamente y reajustar sus aplicaciones, el éxito detrás de una verdadera revolución educativa radica en la estrategia social del sistema. Es decir, las estrategias tecnológicas deben vincularse a los desafíos socio-educativos del siglo XXI, donde la verdadera disrupción combina el desarrollo social con el desarrollo tecnológico.

Desafíos

Preguntas clave

Estudio de caso

Área del Parque de Innovación de Suiza

El Parque de Innovación de Suiza, promocionado como "un lugar para moldear el futuro", donde el campus principal funciona como "un espacio para la vida + ciencia", ejemplifica el poder de la colaboración, el intercambio de conocimientos, la unificación de diversos participantes y la sinergia constante de objetivos y proyectos. Tal ambiente colaborativo puede fomentar una innovación social que se mantenga a la vanguardia de las tecnologías emergentes en un contexto global. Apoyado conjuntamente por financiación privada, gobiernos federales y cantonales, universidades e institutos de investigación, "Innovación Suiza" sirve como modelo para el progreso transformador.

En este contexto, los espacios de aprendizaje, escuelas y aulas están diseñados para interconectarse con diversos participantes del ecosistema del conocimiento. Estos espacios funcionan como centros o laboratorios experimentales, en los que alianzas estratégicas enmarcan el proceso de aprendizaje, permitiendo que el conocimiento se explore y se pruebe dinámicamente.

Más información: https://sip-baselarea.com/

Literatura clave relacionada con este clúster

  1. Hopster, J. (2021). What are socially disruptive technologies?. Technology in Society, 67, 101750. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101750.

  2. Linor L. Hadar, Oren Ergas, Bracha Alpert & Tamar Ariav (2020) Rethinking teacher education in a VUCA world: Student teachers’ social-emotional competencies during the Covid-19 crisis, European Journal of Teacher Education, 43(4), 573-586, https://doi.org/10.1080/02619768.2020.1807513

  3. Autio, Erkko; Mudambi, Ram; Yoo, Youngjin. (2021). Digitalization and globalization in a turbulent world: Centrifugal and centripetal forces. Global Strategy Journal, 11, 3-16. https://doi.org/10.1002/gsj.1396

  4. Scheufele, D. A. (2022). Thirty years of science–society interfaces: What’s next?. Public Understanding of Science, 31(3), 297-304.

  5. Valcarce, M. (2021). Del VUCA al BANI, el nuevo entorno que nos toca vivir. https://www.valgo.es/uploads/app/163/elements/file/file1632993156.pdf

  6. Oke, A. ( 1 ), & Fernandes, F. A. P. ( 2 ). (n.d.). Innovations in teaching and learning: Exploring the perceptions of the education sector on the 4th industrial revolution (4IR). Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(2). https://doi-org.ezproxy.unav.es/10.3390/JOITMC6020031

  7. Bao, L., Krause, N. M., Calice, M. N., Scheufele, D. A., Wirz, C. D., Brossard, D., ... & Xenos, M. A. (2022). Whose AI? How different publics think about AI and its social impacts. Computers in Human Behavior, 130, 107182.

  8. Tan, J., Wang, L., Zhang, H., & Li, W. (2020). Disruptive innovation and technology ecosystem: The evolution of the intercohesive public–private collaboration network in Chinese telecommunication industry. Journal of Engineering and Technology Management, 57, 101573

    Akpan, I. J., Udoh, E. A. P., & Adebisi, B. (2022). Small business awareness and adoption of state-of-the-art technologies in emerging and developing markets, and lessons from the COVID-19 pandemic. Journal of Small Business & Entrepreneurship, 34(2), 123-140.

  9. Foladori, G., & Ortiz-Espinoza, Á. (2022). The capital-labor relationship in Industry 4.0. Íconos. Revista de Ciencias Sociales, (73), 161-177.

  10. Dvoráková, L., Horák, J., Caha, Z., Machová, V., Hašková, S., Rowland, Z., & Krulicky, T. (2021). Adaptation of small and medium-sized enterprises in the service sector to the conditions of Industry 4.0 and Society 4.0: evidence from the Czech Republic. Economic Annals-XXI, 191.

  11. Bariah, L., Mohjazi, L., Muhaidat, S., Sofotasios, P. C., Kurt, G. K., Yanikomeroglu, H., & Dobre, O. A. (2020). A prospective look: Key enabling technologies, applications and open research topics in 6G networks. IEEE access, 8, 174792-174820.

  12. Osorio, D. P. M., Ahmad, I., Sánchez, J. D. V., Gurtov, A., Scholliers, J., Kutila, M., & Porambage, P. (2022). Towards 6G-Enabled Internet of Vehicles: Security and Privacy. IEEE Open Journal of the Communications Society, 3, 82-105.

Clúster B: Transformación digital en el sector educativo

Figura 3. Visualización del clúster B: Las relaciones en este clúster representan el 22,59% de las conexiones identificadas en el estudio. Nota. Basado en datos extraídos del World of Science y Scopus, analizados en Gephi.

Aunque el sector educativo ha estado trabajando en la digitalización y automatización desde finales del siglo XX, su transformación ha sido más lenta. Los paradigmas y procesos han cambiado menos que las tecnologías actualmente aplicadas al diseño e implementación educativa — la educación se encuentra rezagada. Nos enfrentamos a estructuras clásicas extendidas sobre un ecosistema digital, donde el enfoque de innovación en el sector educativo ha sido enmarcado en metodologías, pedagogías y plataformas. Además, los modelos de administración, cultura organizacional y gestión educativa se han quedado atrás, requiriendo una innovación integral.

En una era "post-digital", la transformación digital implica la integración de tecnologías emergentes que permitan la renovación de estrategias, además de un cambio cultural organizacional para generar innovación, mayor eficiencia e incrementar el valor y calidad de los servicios y productos. Esto también requiere la renovación de procesos y estrategias en todas las áreas de una institución educativa.

En este clúster, la transformación digital está anclada al desarrollo humano, donde las tecnologías disruptivas aparecen especialmente conectadas al desarrollo y cambio social. En los resultados, podemos conectar esta transformación digital del sector educativo, particularmente a través de cinco aspectos:

  1. Estrategia tecno-pedagógica: El área de implementación más amplia, que actualmente se centra en la formación estratégica de un entorno personal de aprendizaje, abarca desde sistemas de e-learning hasta metodologías como la gamificación, el pensamiento de diseño y el aprendizaje cooperativo, entre otros.

  2. Implementación de tecnologías emergentes para la transformación digital educativa: Por ejemplo, la inteligencia artificial se utiliza para identificar patrones y perfiles de rendimiento escolar; y la tecnología blockchain se usa en certificaciones y gestión de registros. Ambas tecnologías también sirven como base para otras tecnologías y servicios que contribuyen a la transformación digital del sector educativo.

  3. Cadena de suministro: Implica la gestión de servicios más allá de sus funciones educativas esenciales, por ejemplo, el desarrollo de sistemas de suministro, insumos, laboratorios, sistemas de transporte, servicios alimentarios, etc. La persistencia de los servicios implica la presencia de un sistema de colaboración socioeconómica y una renovación sostenible del propio modelo de servicio. En este sentido, también se puede analizar el modelo de adopción de plataformas educativas y su gestión.

  4. Procesos: La transformación digital sugiere que no solo se prioriza la digitalización y automatización de procesos, sino también sistemas de inteligencia de datos y otras tecnologías que permiten mejoras estratégicas tanto a nivel de servicios como de implementación tecno-pedagógica. El cambio de paradigma implica nuevas conceptualizaciones de colaboración de usuario (por ejemplo, como profesores, estudiantes y otros interesados); y, herramientas ágiles permiten el desarrollo y ejercicio de funciones educativas, junto con la innovación dentro de las instituciones educativas y sus modelos de sostenibilidad.

  5. Aliados clave (Stakeholders): Más allá de aquellos aliados identificados para la mejora de servicios o procesos, las partes interesadas pueden agregar valor al sistema educativo, como entidades externas de la sociedad civil, la academia, centros de innovación, organizaciones de cooperación multilateral, etc.

Desafíos:

Preguntas clave

Estudio de caso

TEduChain: Financiamiento educativo y blockchain

TEduChain es una plataforma para la financiación colectiva de fondos de educación terciaria utilizando la tecnología blockchain. Se pueden crear y almacenar contratos entre estudiantes y sus patrocinadores de educación superior en la plataforma. El patrocinio puede ser en cualquier forma, como una beca, donación o préstamo. El financiamiento se provee a través de la adopción de criptomonedas. En este esquema, la tecnología disruptiva se utiliza para gestionar la financiación con otros actores fuera del ecosistema de aprendizaje.

Más información: https://arxiv.org/abs/1901.06327

Literatura clave conectada a este clúster

  1. Schön, E., Thomaschewski, J., & Escalona, M.J. (2020). Lean user research for agile organizations. IEEE Access, 8, 129763-129773.

  2. Bughin, J., Kretschmer, T., & van Zeebroeck, N. (2021). Digital technology adoption drives strategic renewal for successful digital transformation. IEEE Engineering Management Review, 49(3), 103-108.

  3. Rocha, C., Quandt, C., Deschamps, F., Philbin, S., & Cruzara, G. (2021). Collaborations for digital transformation: Case studies of industry 4.0 in Brazil. IEEE Transactions on Engineering Management, early access. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3061396

  4. Gertzen, W. M., van der Lingen, E., & Steyn, H. (2022). Goals and benefits of digital transformation projects: Insights into project selection criteria. South African Journal of Economic and Management Sciences, 25(1), 4158.

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  9. Moro, C., Phelps, C., Jones, D., & Stromberga, Z. (2020). Using holograms to enhance learning in health sciences and medicine. Medical Science Educator, 30(4), 1351-1352.

  10. Willemijn Looman, Verena Struckmann, Julia Köppen, Erik Baltaxe, Thomas Czypionka, Mirjana Huic, Janos Pitter, Sabine Ruths, Jonathan Stokes, Roland Bal, Maureen Rutten-van Mölken. (2021). Drivers of successful implementation of integrated care for multi-morbidity: Mechanisms identified in 17 case studies from 8 European countries, Social Science & Medicine, 277, 113728. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113728.

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Clúster C: Desafíos hacia la filosofía y propósito de las organizaciones

Figura 4. Visualización del Clúster C. Las relaciones del Clúster C representan el 13.25% de las conexiones identificadas en el estudio, que reflejan el pensamiento detrás de las organizaciones para la transformación del sector educativo, enfoques hacia la adopción de tecnologías y sus límites e implicaciones. Nota. Basado en datos extraídos de World of Science y Scopus, analizados en Gephi.

En este clúster, el futuro está vinculado con la filosofía o mentalidad detrás de las organizaciones y su liderazgo para la adopción de tecnologías, adaptación al cambio, transformaciones digitales y la creación de culturas de innovación en el sector educativo.

El clúster está particularmente relacionado con el diseño y propósito de las tecnologías emergentes en educación. Aunque la sección anterior se centra en la transformación digital y la exploración de tecnologías que impactan la educación, procesos y gestión administrativa, este clúster se enfoca en la visión y propósito detrás de las innovaciones.

En este sentido, los límites de cada camino y estrategias que guían a las organizaciones educativas están orientados por los propósitos y guiados por la implementación de políticas del sector, teniendo en cuenta las siguientes consideraciones:

  1. Reflexión sobre implicaciones: La reflexión sobre la adopción de tecnologías y sus implicaciones es esencial para establecer un camino estratégico hacia el futuro de la educación, acercándonos a un destino con propósito. Esta reflexión debe estar vinculada al ecosistema glocal (Clúster A), tecnologías emergentes (Clúster B) y el papel de los actores en tiempos disruptivos (Clúster D), y debe conectarse en un marco regulatorio, ligado a la cultura y visión organizacional.

  2. El desafío del propósito: Un desafío del siglo XXI es superar la visión técnica de las innovaciones frente a la innovación social, que está impulsada por un propósitopurpose.

  3. La mentalidad: Las ideas detrás de las organizaciones son el corazón de la innovación, por lo que es de importancia estratégica trabajar en una mentalidad de crecimiento que favorezca un ecosistema de innovación.

  4. Liderazgo: El liderazgo ambidiestro destaca en este clúster, implicando la capacidad de aprovechar las condiciones actuales optimizando las operaciones del modelo vigente, mientras se exploran oportunidades para redefinir dicho modelo.

Desafíos

Preguntas clave

Estudio de caso

Design thinking (Pensamiento de diseño) y lean startup (emprendimiento ágil) como un esquema disruptivo para ofrecer programas educativos

En este caso, se exploran los principios del design thinking (Pensamiento de diseño) y del enfoque “lean startup” (emprendimiento ágil) para el desarrollo de un modelo disruptivo que ofrece programas educativos. Este estudio demuestra cómo estos modelos mentales permiten cumplir exitosamente con los nueve requisitos para innovaciones frugales y, al mismo tiempo, adherirse a los principios de sustentabilidad.

Más información: de Waal, G.A., & Maritz, A. (2022). A disruptive model for delivering higher education programs within the context of entrepreneurship education. Education + Training, 64(1), 126-140. https://doi.org/10.1108/ET-03-2021-0102

Literatura clave relacionada con este clúster

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  2. Ramiel, H. (2021) Edtech disruption logic and policy work: the case of an Israeli edtech unit. Learning, Media and Technology, 46(1), 20-32.

  3. Radnejad AB, Sarkar S & Osiyevskyy O. (2022). Design thinking in responding to disruptive innovation: A case study. The International Journal of Entrepreneurship and Innovation. 23(1), 39-54. https://doi.org/10.1177/14657503211033940

  4. Abadia, A. (2020). Study on leadership and innovation: clues for success in technology-related startups. Management Letters / Cuadernos de Gestión, 21(2/2021), 109-118. https://doi.org/10.5295/cdg.191140aa

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  9. Schön, E., Thomaschewski, J., & Escalona, M.J. (2020). Lean user research for agile organizations. IEEE Access, 8, 129763-129773.

Clúster D: Educación en tiempos disruptivos: actores y ecosistemas

Figura 5. Visualización del Clúster D. Los datos representan el 32,50% de las conexiones identificadas en el estudio y se centran en el ecosistema de aprendizaje y sus actores, donde los eventos disruptivos impactan cada una de las interacciones en un marco de desarrollo. Nota. Basado en datos extraídos de World of Science y Scopus, analizados en Gephi.

La pandemia nos permitió dar un paso hacia el futuro y, al mismo tiempo, un paso atrás. Con esto queremos decir que propició una mayor globalización de las infraestructuras de digitalización y comunicaciones del mundo, mientras des-globalizaba el sistema de suministro global debido a las limitaciones de la cadena de suministro.

El sector educativo también enfrentó múltiples desafíos en términos de infraestructura tecnológica crítica, formación, acceso, etc. Este clúster reflexiona sobre la adaptación y adopción de tecnologías, y el impacto, principalmente de la pandemia, en la educación desde una perspectiva prospectiva, en términos de un futuro sustentable, gobernanza en la era digital, habilidades y conocimientos, lo que implica el análisis de los siguientes ejes:

  1. El impacto en los actores y factores de la educación: Enmarcado en la adopción y adaptación, que implicó conectar la realidad glocal (es decir, la naturaleza global y local de la pandemia) con la educación y los recursos disponibles, según la realidad del sistema educativo. En este contexto, destaca el enfoque pragmático de la educación, que sugiere una conexión con el presente y el futuro, aprendiendo de la experiencia, la conexión del conocimiento con la vida, y vinculado a una noción de crecimiento. En cuanto a los docentes, se busca un compromiso en un ecosistema totalmente digital, que tiene que ver con el nivel de compromiso y conexión del estudiante en un ecosistema que desafía los sentidos. Para la educación primaria y secundaria, el impacto en términos del uso de tecnologías es menos disruptivo. Sin embargo, en la educación superior, se utilizan tecnologías disruptivas para la práctica educativa, especialmente en áreas donde el contacto físico es más esencial, como en medicina y donde se desarrollan experiencias educativas de realidad virtual para prácticas simuladas. Respecto a los estudiantes, su papel aparece conectado con el del docente y la metodología, lo que denota un papel más pasivo. El conocimiento aparece como un factor vinculado al campo profesional y al emprendimiento, así como a los stakeholders o aliados clave del sistema educativo

  2. Conocimientos y estructuras de pensamiento: En los datos destacan habilidades relevantes para el futuro como habilidades blandas, creatividad, pensamiento crítico, sistemático, aspectos éticos, enfoque pragmático, cultura de innovación y gestión de la complejidad y el cambio.

  3. Educación para tiempos disruptivos: Desarrollo de habilidades enfocadas en la resiliencia, desarrollo sustentable y conexión con el propósito de la tecnología con un enfoque de innovación social.

  4. Formulación de políticas: La necesidad de gobernanza en la era digital, tanto a nivel nacional como global, que garantice aspectos éticos, seguros y sostenibles para promover relaciones entre actores en el sistema educativo.

  5. Movilidad y educación: Las tecnologías móviles han desempeñado un papel importante durante la pandemia, ya que destacan como una tendencia importante en el sector educativo con un papel vinculado al acceso (zonas remotas o como un dispositivo más asequible o disponible). En términos de flexibilidad en la educación o un ecosistema que proporciona una experiencia más cercana, los estudiantes también tienen mayor libertad para determinar por sí mismos las formas en que aprenden. Además, las tecnologías móviles están relacionadas con varios temas clave en el sistema educativo como la ciudadanía digital, la industria 4.0 y la innovación social.

  6. Educación e Industria 4.0: El ecosistema educativo está definido por todas las tecnologías emergentes, no solo operativamente, sino también en el aprendizaje y proyección de trabajos futuros. Esto implica una reflexión sobre cómo conectamos megatendencias con el currículo educativo en diferentes niveles de enseñanza y aprendizaje. Y el sistema educativo, en sí mismo, no puede permanecer aislado de los mayores cambios sociales/económicos/tecnológicos que impactan en la sociedad. Por ejemplo, el desarrollo de una mayor movilidad a través de la tecnología y el desarrollo del Internet de las Cosas debe llevar a cuestionamientos sobre cómo el sistema educativo puede encarnar estas transformaciones disruptivas.

Desafíos

Preguntas clave

Estudio de caso

Disrumpiendo la disrupción: Un modelo ecológico HeXie de aprendizaje digital

El Modelo Ecológico de Aprendizaje Digital HeXie proporciona un marco conceptual para los elementos y relaciones relacionados con la demanda societal de un sistema de educación superior más ágil y digitalmente resiliente. Este modelo está óptimamente equipado para abordar eventos disruptivos, como las pandemias, y sus defensores creen que puede generar graduados competentes en manejar la disrupción e incertidumbre a gran escala.

Específicamente, el modelo esboza una ecología de aprendizaje digital que acentúa el papel del aprendizaje autoguiado y su interacción dinámica entre el aprendizaje formal, informal y a lo largo de la vida, a través de un ecosistema de cinco niveles. Estos niveles consisten en el microsistema, mesosistema, exosistema, macrosistema y cronosistema, cada uno desempeñando un papel distintivo en el proceso educativo.

Más información:: Li, N., Huijser, H., Xi, Y., Limniou, M., Zhang, X., & Kek, M. Y. C. A. (2022). Disrupting the disruption: A digital learning HeXie ecology model. Education Sciences, 12(2), 63. https://doi.org/10.3390/educsci12020063

Literatura clave conectada a este clúster

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  2. Garcez, A., Franco, M., & Silva, R. (2022). The soft skills bases in digital academic entrepreneurship in relation to digital transformation. Innovation & Management Review, (ahead-of-print).

  3. de Waal, G.A. and Maritz, A. (2022), "A disruptive model for delivering higher education programs within the context of entrepreneurship education", Education + Training, 64(1), 126-140. https://doi.org/10.1108/ET-03-2021-0102

  4. Jean-Baptiste, A. M., & Asongwed, E. (2022). Rethinking the order of the learning process: A new and sustainable path designed for an RN-to-BSN education program. Nursing Education Perspectives, 43(1), 57-59.

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  10. Foladori, G., & Ortiz-Espinoza, Á. (2022). The capital-labor relationship in Industry 4.0. Íconos. Revista de Ciencias Sociales, (73), 161-177.

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  16. Zeeshan, K., Hamalainen, T., & Neittaanmaki, P. (2022). Internet of things for sustainable smart education: An overview. Sustainability, 14(7), 4293. https://doi-org.ezproxy.unav.es/10.3390/su14074293

  17. Na Li, Henk Huijser, Youmin Xi, Maria Limniou, Xiaojun Zhang, & Megan Yih Chyn A. Kek. (2022). Disrupting the disruption: A digital learning HeXie ecology model. Education Sciences, 12(63), 63. https://doi-org.ezproxy.unav.es/10.3390/educsci12020063

Aspectos TransversalesTransversal aspects

El sector educativo enfrenta grandes desafíos ante tecnologías disruptivas como la realidad virtual, el metaverso, blockchain, inteligencia artificial, aumento humano, computación cuántica, reconocimiento de voz, robots móviles, vehículos autónomos y traducción de voz a voz, entre otros. En esta investigación, se han identificado algunos aspectos transversales para la discusión y reflexión en el contexto educativo:

Literatura clave conectada a este clúster

  1. Kaivo-oja, J., Lauraeus, T., & Knudsen, M. S. (2020). Picking the ICT technology winners-longitudinal analysis of 21st century technologies based on the Gartner hype cycle 2008-2017: trends, tendencies, and weak signals. International Journal of Web Engineering and Technology, 15(3), 216-264.

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  7. Parmentola, A., Petrillo, A., Tutore, I., & De Felice, F. (2022). Is blockchain able to enhance environmental sustainability? A systematic review and research agenda from the perspective of Sustainable Development Goals (SDGs). Business Strategy and the Environment, 31(1), 194– 217. https://doi.org/10.1002/bse.2882

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Cuatro escenarios para la educación en un mundo disruptivo

El análisis de tendencias y literatura anteriormente mencionados pueden aplicarse a la construcción de cuatro escenarios para el futuro de la educación en medio del cambio tecnológico disruptivo. Estos escenarios son generalizaciones de potenciales futuros. Cabe destacar que estos escenarios trazan direcciones que los sistemas educativos de todo el mundo podrían tomar, pero no necesariamente representan opciones concretas para naciones o comunidades. Tampoco sirven como predicciones. Más bien, ayudan a los planificadores de políticas y a las comunidades locales a reflexionar y trazar direcciones hacia sus futuros ideales4.

Escenario 1: Perder el barco

En este escenario, los sistemas educativos se aíslan de las disrupciones que ocurren en otros elementos de la sociedad. Esto podría ser impulsado por varios factores, incluyendo el miedo al cambio, ignorancia, falta de previsión e incomprensión de la estructura global, tanto como una oportunidad como desde la perspectiva de riesgos y amenazas.

No adaptarse al cambio, crea el riesgo de que las "Escuelas 1.0" tengan dificultades para encontrar relevancia en una sociedad 4.0. Encontrarán cada vez menos oportunidades para conectarse con estudiantes, comunidades y partes interesadas que se hayan adaptado a las nuevas realidades tecnológicas. Además, tendrán problemas para existir aparte de un metaverso más amplio de interconexión, integración de datos, IA y realidad aumentada. Desde la perspectiva de un observador externo, las escuelas que pierdan el barco pueden no estar conectadas al consenso de la sociedad sobre la "realidad" en absoluto.

Escenario 2: Llegar tarde

Los sistemas escolares que llegan tarde reconocen nuevos paradigmas, pero a menudo son lentos para realizar cambios. Esto refleja una relación disfuncional entre la escuela y la sociedad donde las escuelas resisten la transformación, sin embargo, algunos esfuerzos e innovaciones finalmente se filtran a través del sistema.

Sin políticas que guíen los esfuerzos y liderazgo en torno a la adopción, adaptación o liderazgo de la transformación escolar en una era dominada por innovaciones tecnológicas disruptivas, falta la sostenibilidad en las respuestas escolares. En efecto, las escuelas están continuamente observando cómo el mundo cambia a su alrededor, pero dudan en participar ellas mismas, dejando a las instituciones en un estado de retraso continuo detrás de otros segmentos de la sociedad.

Escenario 3: Justo a tiempo

El tercer escenario ve a los sistemas escolares conscientes de las transformaciones tecnológicas más amplias y toma medidas para adoptar políticas que permitan la disrupción del sistema a medida que el espacio tecno-econo-social a su alrededor evoluciona. Las escuelas se convierten en participantes de la transformación, por ejemplo, con una presencia notable dentro de la tecnología de inteligencia artificial, blockchain y metaverso.

Esto implica proactividad por parte de los sistemas escolares para establecer políticas que permitan el compromiso con diversos sectores de la sociedad, especialmente innovadores tecnológicos. Aunque se pueda pensar en las escuelas como consumidores, sus resultados (graduados) están generalmente bien preparados para participar en una sociedad tecnológicamente avanzada.

Escenario 4: Llegar temprano

Los sistemas escolares Preactivos participan en el desarrollo con propósito de la transformación digital que desean. Es decir, adoptan un enfoque anticipatorio, identificando nuevas tecnologías disruptivas para su desarrollo dentro de un ecosistema socioeconómico más amplio. Actúan como prosumidores, produciendo nuevas ideas y consumiendo sus beneficios, impulsándose conscientemente hacia el futuro, considerando las tecnologías disruptivas actuales (por ejemplo, blockchain o IA) y las que están en el horizonte (por ejemplo, neurotecnologías como implantes neuronales) y contextualizan sus implicaciones para la enseñanza y el aprendizaje.

Dichos sistemas construyen una estrategia y políticas para la ciber-resiliencia, sostenibilidad y una mayor transformación digital. El cambio es visto como constante y necesario, impulsando estrategias que generen la recualificación y mejora de sus partes interesadas en el ecosistema educativo. Esto requiere práctica educativa, modelos de pensamiento innovadores y modelos de gestión que permitan la renovación continua del sistema de manera integral con sus objetivos futuros, junto con sus actores (stakeholders).

Análisis global: Recomendaciones generales

Basándonos en el análisis anterior, se formulan las siguientes recomendaciones generales para los responsables políticos y líderes educativos:

  1. Repensar la educación y su papel en un ecosistema geográficamente diverso, volátil, complejo y ambiguo. En una era de cambio disruptivo, los sistemas educativos también deben cambiar para adaptarse a nuevas realidades.

  2. Conectar los impactos y tendencias de la Industria 4.0 con el sector educativo. Las escuelas no solo deberían considerar adoptar nuevas prácticas, sino también preparar a los estudiantes para la fuerza laboral en evolución y las realidades productivas en la revolución industrial en curso.

  3. Reconfigurar el sistema educativo con una perspectiva a largo plazo, permitiendo a las partes interesadas anticipar posibles futuros y escenarios para la enseñanza y el aprendizaje.

  4. Reflexionar sobre la asignación de recursos dentro del sistema en términos de incorporación de tecnologías, sus implicaciones y desafíos.

  5. Desarrollar un liderazgo relevante para el siglo XXI: ambidiestro, caórdico y valiente para liderar en tiempos disruptivos y crear disrupciones por sí mismos.

  6. Desarrollar una estrategia para fomentar una mentalidad de crecimiento en el sistema educativo, reconociendo que los cuerpos de conocimiento están en constante cambio. Esto significa que los currículos deben ser evaluados continuamente y los maestros recibir desarrollo profesional significativo para mejorar sus habilidades.

  7. Establecer una estrategia que incorpore tecnologías disruptivas para la innovación social del sistema educativo, junto con enfoques generalizados para la sostenibilidad y la resiliencia a través de aplicaciones intencionadas de tecnologías.

  8. Establecer límites guiados por los propósitos de la implementación de tecnologías disruptivas en el sector educativo. Para evitar un uso indebido, las tecnologías no deben adoptarse a ciegas; pero sus aplicaciones deben ser cuidadosamente planificadas e intencionadas.

  9. Las tecnologías disruptivas deberían enmarcarse en contextos de impulso al desarrollo e innovación social. La verdadera disrupción del sistema educativo con tecnologías disruptivas se relaciona con las transformaciones sociales que permiten.

Coda

El período considerado en este estudio no incluyó el crecimiento explosivo del interés en la inteligencia artificial generativa en educación. La herramienta de generación de imágenes DALL-E se puso a disposición del público general el 28 de septiembre de 2022, menos de dos semanas después de la primera presentación de los resultados de este estudio en la conferencia FutureEdu en Praga, República Checa. El 30 de noviembre de 2022, se lanzó al público el chatbot ChatGPT. Ambas herramientas, junto con productos competidores de IA generativa como Google Bard y GitHub Copilot, utilizan algoritmos que imitan el aprendizaje profundo. Estas herramientas tienen implicaciones para todos los aspectos de la educación, incluida la curaduría de contenido, entrega y producción de trabajos y asignaciones de estudiantes.

Los críticos han señalado rápidamente que la IA generativa es propensa a cometer errores factuales, pero mientras se publican estas críticas, se lanzan rápidamente nuevas versiones de estas herramientas, utilizando conjuntos de datos más actuales y grandes, expandiendo su alcance más allá de contextos de lenguaje y cultura fijos hacia una audiencia global. Buscando la deferencia a la experiencia, invitamos a ChatGPT5 a proporcionar "reflexiones" concluyentes para este artículo:

En el contexto de un mundo en veloz evolución, volátil y geográficamente diverso, los responsables políticos deberían ver la IA generativa y otras tecnologías disruptivas no como conceptos lejanos, sino como herramientas esenciales que darán forma al futuro de la educación. A medida que se desarrolla la Cuarta Revolución Industrial, con tecnologías transformadoras permeando cada aspecto de nuestras vidas, nuestros sistemas educativos no solo deben mantenerse al día, sino que también deben servir como plataformas para el co-desarrollo e implementación estratégica de estas tecnologías. Esto requiere una re-conceptualización radical del sistema educativo desde una perspectiva a largo plazo, permitiendo la anticipación de diferentes futuros para la enseñanza y el aprendizaje. Se necesita un profundo entendimiento de la asignación de recursos para la incorporación de tecnología, sus implicaciones y desafíos. El liderazgo en esta era debe ser ambidiestro, caórdico y valiente, navegando tiempos disruptivos mientras también crea disrupciones que configuran nuevos paradigmas de aprendizaje.

Fomentar una mentalidad de crecimiento dentro del sistema educativo es fundamental en este contexto de cambio continuo. Reconocer que los cuerpos de conocimiento están en constante evolución significa que los currículos deben evaluarse regularmente y los maestros deben recibir un desarrollo profesional significativo para mejorar sus habilidades. Se debe adoptar un enfoque estratégico para incorporar tecnologías disruptivas en el sistema educativo, generalizando la sostenibilidad y resiliencia a través de aplicaciones intencionadas de estas herramientas. Sin embargo, también es esencial establecer límites, garantizando que la adopción de estas tecnologías sea intencionada, bien planificada y orientada a un propósito. El verdadero valor de las tecnologías disruptivas no radica en las herramientas en sí, sino en las transformaciones sociales que pueden catalizar. Al final, nuestro objetivo debería ser aprovechar estas tecnologías para impulsar el desarrollo, fomentar la innovación social y, en última instancia, diseñar nuevos futuros para nuestras escuelas y sociedad.

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