Alfabetización informacional

Ahora bien, este desplazamiento desde la biblioteca a la Web ha abierto nuevos debates en la academia, entre ellos (Špiranec, Toth y Banek Zorica, 2009; Hanz y Kingsland, 2020): ¿aprenden realmente los estudiantes, o simplemente copian y pegan lo que encuentran? ¿saben distinguir los estudiantes qué información es confiable? ¿Son capaces los estudiantes de transformar la información a fin de dar respuesta a sus necesidades de información y comunicar estas respuestas? Y una pregunta que incluso debería ser más preocupante (List, Brante y Klee, 2020): ¿dominan los formadores estas competencias para enseñarlas a los estudiantes? Cada una de estas preguntas entra en el dominio de la Alfabetización Informacional, la cual tiene asociadas diversas competencias.

En años recientes han surgido diversos modelos y estándares que buscan establecer las competencias que las personas deben desarrollar para desenvolverse adecuadamente en la llamada era de la información, así como brindar orientaciones de cómo lograrlo. Entre las más populares se encuentran los Estándares de Competencia de Alfabetización Informacional para Educación Superior (American Library Association, 2000) y The Big Six (The Big Six, 2018), modelo orientado a la enseñanza de tales competencias.

Alfabetización informacional en el aula

Las bases curriculares a nivel escolar suelen declarar la formación de competencias informacionales, aunque dejan la inclusión de estos elementos a criterio de cada docente. Así ocurre, por ejemplo, en el caso de Chile (Ministerio de Educación, 2009). Sin embargo, diversos estudios internacionales como PISA 2018 y ICILS 2018 (OECD, 2019; Agencia de Calidad de la Educación, 2019) muestran que, en realidad, los niños y jóvenes tienen habilidades deficitarias en cuanto al manejo de información.

A nivel de educación superior, se asume que los estudiantes ingresan habiendo desarrollado las competencias declaradas en el currículum escolar, por lo que las competencias informacionales suelen no formar parte del currículum. En los últimos años el panorama ha comenzado a cambiar: algunas universidades de países desarrollados han incorporado asignaturas de “uso de la biblioteca”, mientras que otras incorporan programas similares en la forma de talleres para estudiantes con bajo rendimiento académico. Sin embargo, es sorprendente lo escasa que resulta la literatura a este respecto.

Deserción estudiantil

Pasando a otro ámbito, desde hace más de un siglo la deserción de estudiantes, es decir, aquellos alumnos que abandonan sus estudios antes de obtener el título o grado correspondiente, ha sido tema de preocupación en educación superior. Así, investigadores han construido diversos modelos que buscan explicar este fenómeno (Spady, 1971; Tinto, 1975), destacando el hecho de que aún se consideran válidos modelos desarrollados en décadas anteriores al surgimiento y masificación de Internet. Dichos modelos contemplan una gran cantidad de factores que inciden en la deserción, destacando entre éstos los socioeconómicos, académicos y motivacionales. De manera particular, uno de los factores académicos que ocupa un lugar preponderante en su relación con la deserción es el rendimiento académico. Estudios recientes, orientados a predecir qué estudiantes están en riesgo de deserción, usan técnicas de Aprendizaje Automático tales como Árboles de Decisión, Máquinas de Vectores Soporte, Redes Neuronales y Bosques Aleatorios. Tales estudios han demostrado que, en efecto, los antiguos modelos siguen siendo válidos y que uno de los principales factores que inciden en la deserción es el bajo rendimiento académico (Bello, Köhler, Hinrechsen, Araya, Hidalgo y Jara, 2020).

Un estudiante que deserta no se gradúa

Una nueva pregunta

En párrafos anteriores se discutió cómo los estudiantes no desarrollan las competencias informacionales en su etapa escolar y se indicaba que en la educación superior se tiende a asumir que los estudiantes, producto de su temprana exposición a las tecnologías, saben cómo enfrentar la búsqueda de información en línea. Al respecto, resulta curioso no encontrar en la literatura intentos por responder a la pregunta de si la deficiencia de competencias informacionales contribuye al bajo rendimiento académico y, en consecuencia, a la deserción.

Como laboratorio de investigación InTeractiOn, estamos dando inicio a un proyecto que busca comenzar a responder esta pregunta. Queremos comparar el desempeño de diversos modelos ajustados mediante Aprendizaje Automático para predecir el rendimiento académico de universitarios de primer año en carreras de Ingeniería. Para ello consideraremos diversos grupos de modelos, ajustados con diferentes predictores:

1. Solo predictores tradicionales.
2. Solo competencias informacionales de los estudiantes al momento de su ingreso a la Universidad.
3. Predictores tradicionales y competencias informacionales combinados.

Esperamos encontrar que la combinación de predictores tradicionales y competencias informacionales entregue mejores resultados que los modelos tradicionales.

Aplicaciones

Si el resultado es el esperado, tendrá un gran valor para mejorar la enseñanza tanto a nivel escolar como universitario: en primer lugar, evidenciaría la necesidad de desarrollar tempranamente las competencias informacionales en niños y adolescentes, llevando a una modernización del currículum escolar. En segundo lugar, haría que las instituciones de educación superior tomen conciencia de posibles deficiencias en sus estudiantes que antes no conocían y que, en consecuencia, diseñen medidas para subsanar dichas deficiencias, tales como incorporar las competencias informacionales en el currículum, diseñar nuevos programas de acompañamiento o incorporar nuevos talleres de nivelación. Por último, haría necesario construir nuevos modelos para explicar la deserción estudiantil, que se adecuen a las necesidades y al contexto de la era de la información.

Referencias

Agencia de Calidad de la Educación. (2019). ICILS 2018 – Entrega de Resultados [Library Catalog: www.agenciaeducacion.cl].

American Library Association (2000). Information literacy competency standards for higher education. Consultado el 20 de abril de 2022, desde https://alair.ala.org/handle/11213/7668.

Bello, F. A., Köhler, J., Hinrechsen, K., Araya, V., Hidalgo, L. & Jara, J. L. (2020). Using machine learning methods to identify significant variables for the prediction of first-year Informatics Engineering students dropout. 2020 39th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), 1-5.

Hanz, K.; Kingsland, E. S. (2020). Fake or for real? A fake news workshop, Reference Services Review, 48(1), 91-112.

List, A.; Brante, E. W.; Klee, H. L. (2020). A framework of pre-service teachers’ conceptions about digital literacy: Comparing the United States and Sweden, Computers and Education, 14, 103788.

Ministerio de Educación. (2009). Objetivos Fundamentales y Contenidos Mínimos Obligatorios de la Educación Básica y Media. Actualización 2009, Chile.

OECD. (2019). PISA 2018 Results (Volume I): What Students Know and Can Do. https://doi.org/10.1787/5f07c754-en.

Spady, W. G. (1971). Dropouts from higher education: Toward an empirical model. Interchange, 2, 38-62.

Špiranec, S.; Toth, T.; Banek Zorica, M. (2009). Information Literacy in the Academic Context: Global Trends and Local Issues. En: 2nd International Conference “The Future of Information Sciences: INFuture2009 – Digital Resources and Knowledge Sharing”, 4-6 noviembre 2009, Zagreb, Croacia.

The Big Six (2018). The Big Six. Consultado el 20 de abril de 2022, desde https://thebig6.org/.

Tinto, V. (1975). Dropout from higher education: A theoretical synthesis of recent research. Review of Educational Research, 45(1), 89-125.