Durante estos últimos 11 meses he estado leyendo y reflexionando sobre qué es aprender (tanto en el contexto de la enseñanza universitaria como en el de aprendizaje organizacional) y si debía cambiar su definición ante el advenimiento omnipresente de la Inteligencia Artificial Generativa.
Esta es la definición que he creado y uso actualmente (y considero que sirve tanto para universidad como para empresa):
Aprender es construir, almacenar y consolidar en la memoria a largo plazo esquemas mentales que organizan los conocimientos y establecen relaciones entre ellos, de modo que puedan recuperarse y utilizarse cuando se necesiten. Estos conocimientos incluyen hechos y terminología; clasificaciones, principios y teorías; procedimientos, algoritmos y técnicas; y el conocimiento de las condiciones, estrategias y limitaciones personales que afectan a cómo se aprende. Su construcción y consolidación requieren procesar la información, relacionarla con los conocimientos previos y recuperar lo aprendido repetidas veces, lo cual contribuye a afianzarlo y a permitir su uso. En términos operativos, haber aprendido supone poder transferir lo aprendido a situaciones diferentes de aquellas en las que se adquirió y adaptarlo a las exigencias del nuevo contexto, para reconocer qué exige una tarea o un problema, identificar qué conocimientos se necesitan, recuperarlos y aplicarlos para resolverlo, crear o diseñar.
Dos aspectos que quiero remarcar de la definición:
- Cada recuperación comprueba que el conocimiento sigue ahí y, además, refuerza el esquema.
- El aprendizaje incluye el conjunto de relaciones entre los conocimientos, de modo que dos personas pueden conocer los mismos hechos y no haber aprendido lo mismo si los tienen conectados de manera diferente.
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