El sector de la tecnología educativa se está expandiendo rápidamente, con un enfoque creciente en la creación de herramientas para los estudiantes neurodiversos. sin embargo, a menudo existe una desconexión fundamental entre los productos desarrollados en entornos de ingeniería estériles y las necesidades dinámicas y complejas de los estudiantes en el aula. Shafaq Bajwa, un científico de datos e ingeniero de software, experimentó esta brecha de primera mano después de fundar Techno-Stars, una plataforma educativa interactiva, y ahora trabaja en las primeras líneas como asistente de apoyo al aprendizaje en la Escuela Moorcroft de Londres. Con una trayectoria que va desde el desarrollo de software en Dubai Islamic Bank hasta obtener un máster en Ciencia de Datos, el viaje de Bajwa desde la construcción de tecnología hasta la implementación en una clase de necesidades especiales ofrece una perspectiva crítica. su experiencia revela cómo los valores claves de la industria de la tecnología -escalabilidad, eficiencia y independencia impulsada por datos- pueden chocar con los principios de la educación inclusiva, que requieren paciencia, colaboración y una profunda comprensión del contexto humano. El mito de la independencia Sin embargo, este enfoque en el logro individual puede malinterpretar la realidad colaborativa del aprendizaje para muchos estudiantes neurodiversos, para los que el progreso a menudo se basa en la interacción y la confianza respaldadas, un principio fundamental del aprendizaje. . El paradigma de la neurodiversidad Bajwa observó esto directamente en su trabajo. "En la industria de la tecnología, los productos a menudo tienen como objetivo hacer que los usuarios sean completamente independientes, pero esto no siempre funciona para los estudiantes neurodiversos. En Moorcroft, he aprendido que el verdadero aprendizaje se produce a través de la confianza, la orientación y la colaboración", explica. La suposición de que la independencia es el objetivo final olvida el poder de la conexión. Enfatizar la creación de múltiples vías para el compromiso, que a menudo implican apoyo estructurado en lugar de aislamiento. Diseño Universal para el Aprendizaje (UDL) Para muchos estudiantes, el verdadero crecimiento proviene de experiencias compartidas. Bajwa señala, "El progreso proviene de experiencias y relaciones compartidas, no de aislamiento.La auténtica independencia crece a través de la conexión y el apoyo, no por su eliminación."Esta visión sugiere que EdTech debería funcionar menos como un sustituto para la interacción humana y más como un facilitador de ella, fomentando relaciones que construyan confianza y seguridad. Tensión de la escalabilidad El modelo económico de la tecnología respaldada por el riesgo, que impulsó la propia startup de Bajwa en una incubadora Plan 9, recompensa el rápido crecimiento y la escalabilidad. Este enfoque a menudo está fundamentalmente en desacuerdo con las necesidades pacientes, intensivas en recursos y altamente personalizadas de los estudiantes neurodiversos. La presión por retornos rápidos sigue siendo una fuerza poderosa. 715 millones de dólares "Los modelos de tecnología respaldados por venture se centran en el rápido crecimiento y la escalabilidad, con el objetivo de llegar a los grandes mercados rápidamente y mostrar retornos rápidos. Sin embargo, trabajar con estudiantes neurodiversos me ha demostrado que el impacto significativo a menudo requiere el enfoque opuesto: tiempo, paciencia y personalización profunda", afirma Bajwa. Esto crea una tensión, ya que la educación inclusiva requiere empatía y adaptación, una filosofía eco en el concepto de . Filantrópico “paciente-capital” El desafío es conciliar las demandas del mercado con el diseño centrado en el hombre. "Las necesidades de estos aprendices no pueden ser estandarizadas ni apresuradas, y el progreso se mide en hitos individuales, no en las métricas de los usuarios. Esto crea una tensión: los productos escalables priorizan la eficiencia, mientras que la educación inclusiva requiere empatía y adaptabilidad", concluye Bajwa. , que prioriza la inclusión junto a los objetivos financieros. Inversión para discapacitados Falta de contexto de datos En un entorno de clase, esta limitación puede conducir a conclusiones defectuosas sobre el comportamiento de los estudiantes sin el contexto esencial proporcionado por la observación humana. , que combina datos cuantitativos con insights cualitativos. “Big-Thick Blending” Bajwa narra un escenario en el que los datos por sí solos habrían sido engañosos. "En una clase, los datos de un estudiante podrían haber mostrado frecuentes desalientos, dejando las tareas incompletas y evitando el contacto ocular, lo que podría ser fácilmente registrado como falta de enfoque o motivación. Pero estando allí en persona, noté pistas sutiles. No era desinterés; era una sobrecarga sensorial", dice. Esta experiencia subraya la necesidad de empatía en la interpretación de datos, un tema clave en la investigación de la interacción humano-computadora (HCI), que cada vez usa Contextualización del comportamiento de los usuarios. Métodos mixtos Al ajustar el entorno, el compromiso mejoró drásticamente. Bajwa refleja, "Solo los datos habrían perdido ese contexto; mi presencia hizo claro que el 'por qué' detrás del comportamiento era emocional y sensorial, no comportamental. Redescubrir los resultados exitosos El desarrollo de software opera en “sprints” medidos en semanas, un marco ágil que prioriza la iteración rápida y los resultados inmediatos.Esta línea de tiempo es claramente diferente del ritmo del desarrollo humano, donde un avance significativo puede tomar meses de esfuerzo silencioso y consistente. "El trabajo en la educación ha cambiado completamente la forma en que veo el progreso.En el desarrollo de software, el éxito a menudo se mide por las entregas rápidas y los resultados visibles en sprints cortos", explica Bajwa. Su experiencia en el aula ha reformulado completamente esta percepción.Según ella, el crecimiento de un estudiante puede llevar meses de esfuerzo silencioso, un proceso mejor valorado por métricas como , que evalúa la mejora a largo plazo de la calidad de vida. Retorno Social de la Inversión (SROI) “Esta experiencia me ha enseñado que el verdadero éxito no siempre es inmediato o medible, y que la paciencia, la coherencia y la confianza son tan valiosos como la velocidad”, dice Bajwa. a través del tiempo. Persistencia productiva La experiencia de usuario invisible Un desarrollador que codifica una aplicación ve un viaje lógico del usuario, pero en una clase, ese viaje se filtra a través de una compleja capa de emociones, estados de ánimo y desafíos contextuales.Este paisaje emocional a menudo es invisible durante el proceso de desarrollo, pero es la parte más crítica de la experiencia del usuario.Esta brecha destaca el valor de las metodologías que priorizan la experiencia vivida. "La parte más crítica que es invisible para un desarrollador es la capa emocional y contextual de uso. Cuando estás codificando, te imaginas un viaje de usuario lógico y consistente, pero en realidad, cada estudiante trae estados de ánimo, necesidades y desafíos únicos que pueden cambiar minuto a minuto", dice Bajwa. , que utiliza narraciones personales para descubrir vicios en el diseño, y está respaldado por la investigación en . Feminista HCI Modelos de instrucción universalmente accesibles "He visto cómo la frustración, la emoción o la confusión de un niño pueden remodelar completamente la forma en que interactúan con la tecnología.Me hizo entender que la usabilidad no se trata sólo de interfaces limpias o rendimiento suave; se trata de seguridad emocional, flexibilidad y conexión humana", reflexiona. El valor de la lucha productiva En la ingeniería, un proceso “fracasado” o punto de fricción es algo que se debe eliminar. El deseo de la industria de la tecnología para viajes de usuario sin fin, sin fricción refleja este ético. Sin embargo, en el aprendizaje, los momentos de lucha son a menudo donde se forja una comprensión profunda y resiliencia. Al diseñar todos los desafíos, la tecnología corre el riesgo de crear usuarios pasivos en lugar de aprendices activos. "La industria de la tecnología a menudo diseña para viajes de usuario suaves y sin defectos, minimizando la fricción para que los usuarios nunca se queden atrapados. pero en el aprendizaje, esos momentos de lucha son donde el verdadero entendimiento se enraiza", señala Bajwa. si los sistemas intervienen demasiado rápido, impidiéndoles participar en la lucha productiva. “La impotencia aprendida” En el aula, Bajwa ha visto cómo los desafíos guiados construyen confianza, un concepto a menudo mal alineado con cómo los sistemas de tutoría inteligentes detectan “La obsesión de la tecnología con el éxito suave puede borrar involuntariamente estas oportunidades de crecimiento.Para apoyar verdaderamente el aprendizaje profundo, necesitamos herramientas que hagan espacio para la lucha segura, la reflexión y la recuperación, no sólo resultados instantáneos”, afirma. “La lucha no productiva” Los límites de los sensores digitales El mundo de un programador es mediado a través de una pantalla, pero una clase de necesidades especiales es un entorno rico, multi-sensorial. Los puntos de datos más críticos son a menudo señales no digitales -un cambio en el tono, una tensión de los músculos, un cambio en la respiración- que la tecnología actual no puede capturar por completo. Mientras que la investigación explora medidas fisiológicas en tiempo real, los estudios a menudo carecen de participantes neurodivergentes, una brecha significativa destacada en las revisiones de . Investigación de carga cognitiva "El ingrediente más crítico que falta es el contexto sensorial y emocional.En Moorcroft, confío en cosas que ningún sensor o algoritmo puede todavía capturar por completo: un cambio en el tono de la voz, la tensión corporal o la forma en que la respiración de un estudiante cambia cuando están abrumados o involucrados", subraya Bajwa. Tenta adaptarse a las señales fisiológicas, pero todavía están en las primeras etapas. Aprendizaje de Feedback Inmediato Bayesiano (BIFL) Esta capa sensorial es vital para crear herramientas verdaderamente adaptativas. “Estas señales me dicen mucho más de lo que un dashboard de datos podría jamás. Ellas muestran el estado emocional detrás de la acción, no sólo la acción misma”, dice Bajwa. Más allá del pensamiento de ingeniería Una mentalidad de ingeniería es entrenada para sistematizar, racionalizar y optimizar para la eficiencia.Aunque invaluable en muchos contextos, este enfoque puede entrar en conflicto con la naturaleza confusa, no lineal y profundamente personal del aprendizaje humano.Un momento de vacilación o exploración, visto como ineficiente por un algoritmo, puede ser una parte crucial del proceso cognitivo de un estudiante. Bajwa recuerda un juego de secuenciación en el que su instinto era eliminar pasos innecesarios. "Mi instinto de ingeniería era racionalizar la interfaz y optimizar el proceso para la eficiencia. pero en ese momento, el estudiante necesitaba tiempo para explorar, cometer errores y procesar cada paso a su propio ritmo. "Ese conflicto me enseñó que la mentalidad de la ingeniería de la eficiencia y la previsibilidad tiene límites: el aprendizaje humano es confuso, no lineal y profundamente personal", reflexiona Bajwa. "El éxito no siempre se trata de optimización; a veces se trata de paciencia, presencia y honrar el ritmo del aprendiz." El viaje de Bajwa de un fundador de tecnología a un asistente de clase subraya un mensaje crítico para la industria EdTech. Construir herramientas verdaderamente eficaces para los aprendices neurodiversos requiere ir más allá de las métricas de velocidad y escala. Requiere un nuevo paradigma basado en la paciencia, la observación directa y un profundo aprecio por los caminos complejos e individuales que definen el aprendizaje humano.

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Por qué EdTech falla a los estudiantes neurodiversos y cómo Shafaq Bajwa tiene como objetivo corregirlo

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