Cuando me comprometí con Luci Pangrazio a hacer un seminario en REDI, en Deakin, sabía que la responsabilidad era muy grande, por el respeto que me merece su trabajo, por el hecho de ir a Melbourne y por el hecho de que no quería –nunca me gusta– repetirme demasiado… así que según se acercaba la fecha empecé a tener un problema que a esas alturas de la estancia era bastante real: ya había contado muchas cosas… y tampoco tengo TANTO qué contar como para no repetirme… a lo mejor ellos no necesitan que yo les cuente nada… a ver, un atacazo de impostor de manual, combinado con realismo.
Ya había hecho los cuatro seminarios de Educational Optics en UTS, había pasado por Griffith y, entre unas cosas y otras, había hablado ya de PLE, agencia, competencia digital docente, juicio profesional, evaluación, dataficación, de la IA como prisma y de mis propios experimentos con IA en la docencia. Y, además, iba a REDI, que no era precisamente el sitio al que ir a explicar que los datos no son neutrales, que las plataformas configuran lo que hacemos o que la tecnología no es solamente una herramienta, porque Luci y mucha de la gente que trabaja allí llevan años trabajando precisamente sobre algunas de esas cuestiones.
Así que tenía bastante claro que no quería hacer otro Educational Optics, ni coger las partes que más me gustaban de los seminarios anteriores, cambiarles el orden y hacer como que tenía una charla nueva. Quería aprovechar la oportunidad para intentar ir un poco más allá de lo que ya había contado durante estos meses, aunque eso tenía el pequeño inconveniente de que no sabía exactamente hacia dónde.Pero esa es la gracia de preparar estas cosas, que puedes pensar… para mí preparar a conciencia charlas (no siempre puedes o tienes las condiciones), te da tiempo y una buena excusa para pensar, además sin los constreñimientos de un paper.
El título, Shaping, Enacting, Deciding: Data, AI and Educational Judgement, había aparecido bastante antes que la charla –cuando hice el abtsract que ya me costó– y contenía tres verbos que me interesaban y una intuición todavía bastante desordenada: cuando miraba los datos y la IA desde las cosas en las que llevo trabajando durante años, tenía la sensación de que estaban atravesando a la vez problemas que yo había abordado por separado y que quizá ponerlos juntos me permitiría pensar algo que todavía no sabía formular demasiado bien.
Evidentemente empecé volviendo a posicionarme donde estoy y de dónde vengo… porque no soy TAN nada como para que todo el mundo sepa de dónde vengo o qué pienso y si quiero que discurran conmigo debo ubicarme. No quería hacer una reconstrucción retrospectiva , sino mostrar que trabajos que surgieron por razones diferentes, alrededor de problemas diferentes y con personas diferentes, me ha ido dejando maneras de mirar y, al ponerlos juntos para preparar esta charla, había algo que resultaba evidente, al menos para mi: los datos y la IA estaban pasando ahora por todas esas carreteras a la vez (ya lo sé, me he hecho una nihilnovumista de manual).
La imagen que acabó ayudándome a contar esa parte fue la de una inundación (ya ves, como siempre lo de buscar imágenes me ayuda a organizar el pensamiento… y en este caso quería imágenes de naturaleza, fotos), aunque para llegar a ella tuve que volver bastante más atrás, hasta la Web 2.0 y el entusiasmo con el que muchos recibimos una web en la que de pronto ya no sólo podíamos encontrar información, sino crear, publicar, compartir y conectar con otras personas. Lo que resulta mucho más fácil ver ahora es que mientras creábamos, compartíamos y conectábamos también estábamos produciendo datos, muchísimos datos, de manera que las mismas infraestructuras que ampliaban nuestras posibilidades estaban creando otras condiciones a las que probablemente prestábamos bastante menos atención. En ese sentido, la Web 2.0 fue también una especie de caballo de Troya de la dataficación, aunque decirlo así no significa que todas aquellas posibilidades de participación fueran falsas, sino precisamente que ambas cosas ocurrieron juntas.
Y de ahí llegaba a shaping, enacting, deciding, aunque una buena parte del trabajo de preparar el seminario consistió precisamente en intentar decidir qué demonios eran esos tres verbos. Durante un tiempo intenté convertirlos en algo bastante más ordenado de lo que finalmente fueron: tres niveles, tres momentos, tres procesos… quizá una manera de explicar cómo pasábamos de las condiciones a la acción y de la acción a la decisión… como siempre no lineales o en fila, tres verbos que me permitían separar durante un rato cosas que en la educación aparecen inevitablemente enredadas.
Shaping me permitía preguntarme cómo algunas posibilidades llegan a estar más disponibles que otras, y no sólo en el sentido de qué podemos hacer técnicamente, sino también de qué resulta más fácil ver, organizar, justificar, financiar o incluso imaginar. Enacting me llevaba a lo que hacemos las personas dentro de esas posibilidades y también sobre ellas, porque podemos diseñar condiciones pero luego la gente interpreta, utiliza, modifica, se resiste y encuentra cosas que hacer con ellas que no estaban necesariamente previstas. Y deciding, que probablemente fue el verbo con el que más peleé, tenía que ser bastante más amplio que la evaluación o incluso que el juicio profesional docente, porque me interesaba también esa cantidad de decisiones mediante las que determinamos qué merece nuestra atención, qué consideramos relevante, qué queremos hacer posible, qué protegemos o qué rechazamos; en definitiva, cómo algo llega a importar. Escritos aquí veo la anañogía con los tres propósitos de la educación de Biesta (qualification, socialisation and subjectification…?) no era de ahí de donde salieron, ni creo que sean exactamente lo mismo, pero mira, otra cosa para seguir pensando.
Y ahí fue donde preparar la charla se puso realmente complicado, porque cada vez que encontraba una explicación que parecía ordenarlo todo, al cabo de un rato empezaba a molestarme. Durante unos días pensé que quizá el problema que estaba intentando formular era la individualización. Al fin y al cabo, con IA podemos imaginar cada vez mejor una experiencia educativa construida para una sola persona: explicaciones para ti, feedback para ti, ejemplos para ti, un interlocutor permanentemente disponible para ti, y había algo en esa imagen que me preocupaba. Pero convertir la individualización en EL problema simplificaba demasiado las cosas. Después pensé que quizá lo que necesitaba era desplazar la idea de student-centred learning y poner las relaciones en el centro, pero tampoco me convencía, porque el estudiante sigue siendo absolutamente fundamental y sustituir un centro por otro parecía solucionar mediante una etiqueta algo que era bastante más complicado. Y en otros momentos todo parecía desembocar en el juicio del profesor, lo cual tenía sentido por mi trabajo anterior y porque educational judgement estaba incluso en el título, pero hacía desaparecer demasiado pronto shaping y enacting y, además, después de preparar The Telescope, corría el riesgo de que deciding terminara siendo otra vez una historia sobre evaluación.
Creo que buena parte de mis nervios antes del seminario venían precisamente de ahí. No tenía una tesis que hubiese decidido demostrar y alrededor de la cual pudiera ordenar limpiamente las diapositivas; tenía varias cosas que me preocupaban y estaba intentando encontrar una forma de ponerlas juntas sin resolverlas antes de tiempo. Al final, en vez de intentar cerrar cada uno de los tres verbos con una definición, terminé haciéndoles preguntas. Tres, concretamente, que además no quería colocar una debajo de cada palabra como si cada una perteneciera a uno de los procesos, sino hacerlas pasar por los tres:
- How do some possibilities become more available than others?
- How do people act within and upon those possibilities?
- How does something come to matter?
La primera me permitía pensar no sólo en quién diseña una posibilidad, sino en cómo algunas cosas terminan siendo más fáciles de hacer, de ver, de organizar, de justificar o de financiar que otras. La segunda mantenía la agencia en el centro, pero una agencia que ocurre dentro de unas condiciones que no hemos elegido completamente y sobre las que, al mismo tiempo, podemos actuar: lo que hacemos con una posibilidad también puede modificarla. Y la tercera era deliberadamente mucho más amplia que quién toma una decisión, porque me interesaba cómo determinadas cosas consiguen nuestra atención, adquieren valor, se convierten en algo que merece ser perseguido, protegido o cambiado. Y claro, en cuanto empezaba a responder cualquiera de las tres, volvía a aparecer el enredo: aquello que hacemos disponible influye en lo que hacemos, pero lo que hacemos cambia también las posibilidades; aquello que decidimos que importa modifica las condiciones que creamos y las cosas a las que prestamos atención; y lo que ocurre dentro de esas condiciones puede acabar cambiando lo que creíamos que importaba.
Pero había otra cosa que no quería que desapareciese al hablar de procesos, condiciones, tecnologías, instituciones y agencias que se entrelazan, y eran precisamente las personas que están dentro de todo eso. Porque shaping, enacting y deciding no ocurren en abstracto. Hay personas dentro, con sus historias, sus experiencias, sus intereses y sus maneras de entender lo que está pasando; personas que están de acuerdo y en desacuerdo, que interpretan de maneras diferentes, que cambian de opinión y hacen cambiar de opinión a otras, y que a veces consiguen hacer juntas algo que ninguna habría imaginado por separado. Y también están las instituciones, no como el contenedor en el que sucede la educación, sino participando en lo que se hace posible, en lo que sucede y en lo que termina adquiriendo importancia.
Creo que fue precisamente al intentar meter a las personas de nuevo dentro de la imagen cuando empezó a preocuparme otra cosa. Porque no basta con que estén ahí o con que tengamos información sobre ellas. Si participar significa algo, tiene que significar también tener alguna posibilidad de intervenir en esos procesos: de modificar las condiciones y no solamente actuar dentro de ellas, de cambiar lo que está ocurriendo y no solamente adaptarse a ello, y de poder disputar incluso aquello que otros habían decidido que importaba. Evidentemente no todos tenemos la misma capacidad para hacerlo, ni la misma responsabilidad —un estudiante, un profesor, una institución, una administración o una empresa tecnológica ocupan posiciones muy diferentes—, pero precisamente por eso la cuestión de quién puede intervenir en shaping, enacting y deciding empezó a resultarme cada vez más importante.
Y fue desde ahí, y no como una defensa genérica de “lo humano” frente a la IA, desde donde apareció la cuestión de las representaciones. Los datos y la IA nos permiten construir representaciones cada vez más sofisticadas de estudiantes, profesores, grupos, instituciones y procesos de aprendizaje. Podemos recoger más trazas, cruzarlas, resumirlas, interpretarlas y utilizarlas para actuar, y todo eso puede ser extraordinariamente útil. El problema que empecé a hacerme fue qué ocurre cuando esas representaciones son tan buenas y tan útiles que empiezan a parecernos suficientes.
Puedo tener una representación extraordinariamente rica de un estudiante y seguir necesitando que ese estudiante pueda decirme que no, que eso no es lo que le ha pasado, que no era eso lo que quería hacer o que he entendido mal qué era importante para él. Y una institución puede tener cantidades espectaculares de información sobre sus profesores, su actividad, sus evaluaciones, sus competencias y sus resultados y seguir necesitando que esos profesores participen en decidir qué debería ser la enseñanza.
De ahí salió una de las pocas frases que sí terminó quedándose casi como una afirmación en el seminario: Being represented is not the same as participating. Y creo que ahora entiendo mejor por qué me importaba esa frase. Participar no es simplemente estar presente en los datos con los que otros configuran las condiciones, interpretan lo que ocurre o deciden qué importa. Participar implica poder entrar en esos procesos y alterarlos, poder decir que la representación no es suficiente o que está equivocada, introducir algo que no estaba previsto y, en último término, tener alguna posibilidad de cambiar lo que se hace posible, lo que sucede y lo que llega a importar.
No sé todavía hasta dónde me lleva eso y probablemente no quiero saberlo demasiado rápido, porque precisamente una de las cosas buenas que ocurrieron en Deakin fue que las conversaciones posteriores volvieron a mover algunas de las piezas. Las conversaciones con Luci Pangrazio y Chris Zomer sobre alfabetización de datos y sobre cómo pensar el uso responsable de los datos por parte del profesorado, la larguísima conversación con Margaret Bearman sobre evaluación, libertad docente, juicio profesional y qué cosas necesitamos mantener abiertas a ese juicio, además de las preguntas que aparecieron durante y después del seminario, no me ayudaron precisamente a cerrar el problema, pero sí a mover algunas de las cosas que yo había colocado dentro de él. Y creo que eso, después de todo, tiene bastante que ver con la idea de participación con la que terminé la charla.
Ahora es oficial, he hablado demasiado… jejejeje… pero me temo que eso es parte de lo que soy… qué le vamos a hacer.
Os dejo algunas de las diapos que usé… por si os dicen algo…
Este trabajo es resultado de la estancia 22871/EE/25 financiada por la Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia con cargo al Programa Regional de Movilidad, Colaboración e Intercambio de Conocimiento “Jiménez de la Espada”.