El sector de la tecnología educativa se está expandiendo rápidamente, con un enfoque creciente en la creación de herramientas para 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, científica de datos e ingeniera de software, experimentó esta brecha de primera mano después de fundar Techno-Stars, una plataforma educativa interactiva, y ahora trabaja en primera línea como Asistente de Apoyo al Aprendizaje en Moorcroft School en Londres. Con una trayectoria que abarca desde el desarrollo de software en Dubai Islamic Bank hasta la obtención de un máster en Ciencias de Datos, el viaje de Bajwa desde la creación de tecnología hasta su implementación en un aula de necesidades especiales ofrece una perspectiva crítica. Su experiencia revela cómo los valores fundamentales de la industria tecnológica —escalabilidad, eficiencia e independencia basada en datos— pueden chocar con los principios de la educación inclusiva, que exigen paciencia, colaboración y una profunda comprensión del contexto humano. El Mito de la Independencia Un objetivo central en el diseño de tecnología es fomentar la autonomía del usuario. Sin embargo, este enfoque en el logro individual puede malinterpretar la realidad colaborativa del aprendizaje para muchos estudiantes neurodiversos, para quienes el progreso a menudo se basa en la interacción y la confianza, un principio fundamental del  . Paradigma de la Neurodiversidad Bajwa observó esto directamente en su trabajo. "En la industria tecnológica, los productos a menudo pretenden hacer que los usuarios sean completamente independientes, pero esto no siempre funciona para los estudiantes neurodiversos. En Moorcroft, he aprendido que el aprendizaje real ocurre a través de la confianza, la guía y la colaboración", explica.  La suposición de que la independencia es el objetivo final pasa por alto el poder de la conexión. Marcos como el   enfatizan la creación de múltiples vías de participación, que a menudo implican apoyo estructurado en lugar de aislamiento. Diseño Universal para el Aprendizaje (UDL) Para muchos estudiantes, el crecimiento real proviene de experiencias compartidas. Bajwa señala: "El progreso proviene de experiencias y relaciones compartidas, no del aislamiento. La verdadera independencia crece a través de la conexión y el apoyo, no al eliminarlo". Esta visión sugiere que la EdTech debería funcionar menos como un reemplazo de la interacción humana y más como un facilitador de la misma, fomentando relaciones que generen confianza y seguridad. La Tensión de la Escalabilidad El modelo económico de la tecnología respaldada por capital de riesgo, que impulsó la propia startup de Bajwa en una incubadora de Plan 9, valora el crecimiento rápido 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. Si bien el mercado de inversión de impacto ha crecido hasta alcanzar los  , la presión por obtener rendimientos rápidos sigue siendo una fuerza poderosa. $715 mil millones "Los modelos tecnológicos respaldados por capital de riesgo se centran en el crecimiento rápido y la escalabilidad, con el objetivo de llegar a grandes mercados rápidamente y mostrar rendimientos rápidos. Sin embargo, trabajar con estudiantes neurodiversos me ha demostrado que el impacto significativo a menudo requiere el enfoque opuesto: tiempo, paciencia y profunda personalización", afirma Bajwa. Esto crea una tensión, ya que la educación inclusiva exige empatía y adaptación, una filosofía que se hace eco en el concepto de  . "capital paciente" filantrópico El desafío es reconciliar las demandas del mercado con el diseño centrado en el ser humano. "Las necesidades de estos estudiantes no pueden estandarizarse ni apresurarse, y el progreso se mide en hitos individuales, no en métricas de usuario. Esto crea una tensión: los productos escalables priorizan la eficiencia, mientras que la educación inclusiva exige empatía y adaptabilidad", concluye Bajwa. Esto refleja un cambio más amplio hacia estrategias como la  , que prioriza la inclusión junto con los objetivos financieros. inversión con perspectiva de discapacidad El Contexto Faltante de los Datos La ciencia de datos se destaca en la identificación de "qué" está sucediendo, pero a menudo lucha por explicar "por qué". En un entorno de aula, esta limitación puede llevar a conclusiones erróneas sobre el comportamiento del estudiante sin el contexto esencial proporcionado por la observación humana. Esta brecha ha llevado al desarrollo de enfoques de métodos mixtos como el  , que combina datos cuantitativos con información cualitativa. “Big–thick blending” Bajwa relata un escenario en el que los datos por sí solos habrían sido engañosos. "En un aula, los datos de un estudiante podrían haber mostrado desinterés frecuente, tareas incompletas y evitación del contacto visual, lo que fácilmente podría registrarse como falta de atención o motivación. Pero al estar allí en persona, noté señales sutiles. No era desinterés; era sobrecarga sensorial", dice. Esta experiencia subraya la necesidad de empatía en la interpretación de datos, un tema clave en la investigación de Interacción Humano-Computadora (HCI), que utiliza cada vez más   para contextualizar el comportamiento del usuario. métodos mixtos Al ajustar el entorno, la participación mejoró drásticamente. Bajwa reflexiona: "Los datos por sí solos habrían pasado por alto ese contexto; mi presencia dejó claro que el 'por qué' detrás del comportamiento era emocional y sensorial, no conductual. Esta experiencia me recordó que los datos necesitan empatía y observación para contar la historia completa". Redefinición de 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. Este cronograma es muy diferente al ritmo del desarrollo humano, donde un avance significativo puede requerir meses de esfuerzo tranquilo y constante. Esta disparidad expone un defecto fundamental en la obsesión del mundo tecnológico con la gratificación instantánea. "Trabajar en educación ha cambiado por completo mi forma de ver el progreso. En el desarrollo de software, el éxito a menudo se mide por entregas rápidas y resultados visibles dentro de sprints cortos", explica Bajwa.  Su experiencia en el aula ha reformulado por completo esta percepción. Señala que el crecimiento de un estudiante puede llevar meses de esfuerzo silencioso, un proceso mejor valorado por métricas como el  , que evalúa las mejoras en la calidad de vida a largo plazo. Retorno Social de la Inversión (SROI) Este cambio radical de perspectiva resalta la importancia de la paciencia. "Esta experiencia me ha enseñado que el éxito real no siempre es inmediato o medible, y que la paciencia, la constancia y la confianza son tan valiosas como la velocidad", dice Bajwa. Es una lección para valorar el progreso lento y significativo, un proceso que requiere herramientas diseñadas para apoyar la   a lo largo del tiempo. persistencia productiva La Experiencia de Usuario Invisible Un desarrollador que codifica una aplicación ve un viaje de usuario lógico, pero en un aula, 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, sin embargo, es la parte más crítica de la experiencia del usuario. Esta brecha resalta 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, imaginas un viaje de usuario lógico y consistente, pero en realidad, cada estudiante aporta estados de ánimo, necesidades y desafíos únicos que pueden cambiar minuto a minuto", dice Bajwa. Esto se alinea con los principios de la  , que utiliza narrativas personales para descubrir sesgos en el diseño, y está respaldado por la investigación en  . HCI Feminista modelos de instrucción universalmente accesibles Esta realización redefinió la usabilidad para Bajwa. "He visto cómo la frustración, la emoción o la confusión de un niño pueden remodelar por completo cómo interactúa con la tecnología. Me hizo darme cuenta de que la usabilidad no se trata solo de interfaces limpias o rendimiento fluido; se trata de seguridad emocional, flexibilidad y conexión humana", reflexiona. Para comprender verdaderamente la experiencia del usuario, los desarrolladores deben conectarse con los comportamientos profundamente humanos que la configuran. El Valor de la Lucha Productiva En ingeniería, un proceso 'fallido' o un punto de fricción es algo que debe eliminarse. El impulso de la industria tecnológica hacia viajes de usuario fluidos y sin fricciones refleja este ethos. Sin embargo, en el aprendizaje, los momentos de lucha son a menudo donde se forja la comprensión profunda y la resiliencia. Al eliminar todos los desafíos, la tecnología corre el riesgo de crear usuarios pasivos en lugar de aprendices activos. "La industria tecnológica a menudo diseña para viajes de usuario fluidos e impecables, minimizando la fricción para que los usuarios nunca se atasquen. Pero en el aprendizaje, esos momentos de lucha son donde se arraiga la comprensión real", señala Bajwa. Un riesgo clave en la educación impulsada por IA es que los estudiantes pueden desarrollar   si los sistemas intervienen demasiado rápido, impidiendo que se involucren en una lucha productiva. "impotencia aprendida" En el aula, Bajwa ha visto cómo los desafíos guiados generan confianza, un concepto a menudo desalineado con la forma en que los sistemas de tutoría inteligente detectan la  . "La obsesión de la tecnología con el éxito sin problemas puede borrar involuntariamente estas oportunidades de crecimiento. Para apoyar verdaderamente el aprendizaje profundo, necesitamos herramientas que den espacio para la lucha segura, la reflexión y la recuperación, no solo resultados instantáneos", afirma. Esto significa diseñar para la resiliencia, no solo para la eficiencia. "lucha improductiva" Los Límites de los Sensores Digitales El mundo de un programador está mediado a través de una pantalla, pero un aula de necesidades especiales es un entorno rico y multisensorial. Los puntos de datos más críticos suelen ser señales no digitales —un cambio en el tono, una tensión muscular, un cambio en la respiración— que la tecnología actual no puede capturar por completo. Si bien la investigación explora medidas fisiológicas en tiempo real, los estudios a menudo carecen de participantes neurodivergentes, una brecha significativa destacada en revisiones de la  . investigación de carga cognitiva "El ingrediente faltante más crítico es el contexto sensorial y emocional. En Moorcroft, dependo de cosas que ningún sensor o algoritmo puede capturar por completo todavía: un cambio en el tono de voz, tensión corporal o la forma en que cambia la respiración de un estudiante cuando está abrumado o comprometido", enfatiza Bajwa. Los sistemas emergentes que utilizan   intentan adaptarse a las señales fisiológicas, pero aún se encuentran en etapas tempranas. Aprendizaje de Retroalimentación Inmediata Bayesiana (BIFL) Esta capa sensorial es vital para crear herramientas verdaderamente adaptables. "Estas señales me dicen mucho más de lo que podría decir un panel de datos. Muestran el estado emocional detrás de la acción, no solo la acción en sí", dice Bajwa. El futuro de la tecnología adaptable depende de su capacidad para interpretar estas capas humanas, no para reemplazar la empatía, sino para informar un diseño más receptivo. Más Allá de la Mentalidad de Ingeniería Una mentalidad de ingeniería está entrenada para sistematizar, optimizar y optimizar para la eficiencia. Si bien es invaluable en muchos contextos, este enfoque puede entrar en conflicto con la naturaleza desordenada, 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 secuencias donde su instinto era eliminar pasos innecesarios. "Mi instinto de ingeniería era optimizar la interfaz y 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. Apresurar o simplificar la tarea le habría privado de una valiosa experiencia de aprendizaje", recuerda. "Ese conflicto me enseñó que la mentalidad de ingeniería de eficiencia y previsibilidad tiene límites: el aprendizaje humano es desordenado, 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". Esta lección resalta la necesidad de un enfoque más holístico para el desarrollo de EdTech, uno que equilibre el rigor técnico con una profunda empatía humana. El viaje de Bajwa de fundadora de tecnología a ayudante de aula subraya un mensaje crítico para la industria EdTech. Construir herramientas verdaderamente efectivas para estudiantes neurodiversos requiere ir más allá de las métricas de velocidad y escala. Exige un nuevo paradigma basado en la paciencia, la observación directa y una profunda apreciación de los caminos complejos e individuales que definen el aprendizaje humano.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Por qué la EdTech falla a los estudiantes neurodiversos y cómo Shafaq Bajwa pretende solucionarlo

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Una breve introducción a la teoría del cerebro de Boltzmann

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Una breve introducción a la teoría del cerebro de Boltzmann

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps