Modeling Expertise Through Decision-based Learning: Theory, Practice, and Technology Applications

• Cardenas, Christopher ^[1] ; West, Richard E. ^[1] ; Swan, Richard ^[1] ; Plummer, Kenneth J. ^[1]
  1. [1] Brigham Young University

     Brigham Young University

     Estados Unidos

     
• Localización: RED: revista de educación a distancia, ISSN-e 1578-7680, Vol. 20, Nº. 64, 2020 (Ejemplar dedicado a: Teorías del aprendizaje y teorías instruccionales para la educación digital)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Experiencia en modelado a través del aprendizaje basado en decisiones: Aplicaciones de la teoría, a la práctica y a la tecnología
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En la educación superior, los profesores generalmente se contratan por su experiencia en el campo. Han recibido una amplia formación en la disciplina, pero han recibido una formación limitada en la enseñanza. Por lo tanto, luchan de dos maneras para enseñar y desarrollar la experiencia en los principiantes: en primer lugar, a menudo no saben cómo funciona su propia experiencia intuitiva y, en segundo lugar, carecen de una estrategia pedagógica para enseñar a los estudiantes su toma de decisiones intuitiva y experta. En este artículo, sintetizamos la literatura sobre estas dificultades para expertos. Luego, discutimos cómo DBL (aprendizaje basado en decisiones) usa el análisis de tareas cognitivas para ayudar a los expertos a hacer explícito su conocimiento y cómo DBL puede ser una solución pedagógica apropiada para muchos profesores universitarios. Finalmente, proporcionamos estudios de caso de DBL en acción y discutimos cómo la tecnología educativa puede apoyar la teoría y la práctica del aprendizaje basado en decisiones.

  • English

    In higher education, faculty are generally hired for their expertise in the field. They have received extensive training in the discipline but have received limited training in teaching. Thus, they struggle in two ways to teach and develop expertise in novices: First, they are often blind to how their own intuitive expertise functions, and second, they lack a pedagogical strategy to teach their intuitive expert decision-making to students. In this paper, we synthesize the literature on these difficulties for experts. We then discuss how DBL uses cognitive task analysis to help experts make their knowledge explicit and how DBL may be an appropriate pedagogical solution for many university professors. Finally, we provide case studies of DBL in action and discuss how educational technology can support the theory and practice of Decision-based Learning.