Tareas digitales para conectar preparación, clase y seguimiento

Las tareas inteligentes mejoran la calidad y eficiencia de la enseñanza.  

Gao Yinli, Jie Wei, Zhao Mengying, Ye Jing  

Escuela Secundaria N.º 15 de Yinchuan  

Resumen:Este caso se basa en el decimoquinto colegio de la ciudad de Yinchuan, y explora la aplicación de las tareas inteligentes en la mejora de la calidad y eficiencia de la enseñanza. Frente a las necesidades de la transformación digital de la educación y los inconvenientes de los modelos tradicionales de tareas, este colegio implementó un sistema de tareas inteligentes. A través del modelo “doble principal y tres anillos”, se logra una gestión inteligente de las tareas, una preparación precisa antes de la clase, interacción inmediata durante la clase y asistencia personalizada después de la clase. El sistema de tareas inteligentes no solo aumenta la eficiencia de la enseñanza, sino que también promueve el aprendizaje individualizado de los estudiantes, fortalece la competencia informática de los maestros y desempeña un papel de ejemplo, proporcionando experiencias valiosas para la transformación digital de la educación.    

Palabras clave:Tareas inteligentes; mejora de la calidad y eficiencia de la enseñanza    

I. Contexto del caso  

En este momento, nuestro país está promoviendo con todas sus fuerzas la transformación digital de la educación. El “Plan de Acción para la Mejora de la Reforma del Currículo de Educación Básica” emitido por el Ministerio de Educación en 2023 establece claramente que se debe utilizar la tecnología digital para fortalecer la educación básica y desarrollar nuevos modelos de enseñanza y aprendizaje. Esto señala una dirección clara hacia el desarrollo innovador en el campo educativo. Sin embargo, los modelos tradicionales de enseñanza presentan muchos inconvenientes en cuanto a las tareas escolares: se enfoca más en la enseñanza que en el aprendizaje, en el conocimiento más que en las habilidades, y en los resultados más que en el proceso de aprendizaje. Los maestros se centran demasiado en la transmisión unidireccional de conocimientos, ignorando el proceso de aprendizaje y el desarrollo de habilidades de los estudiantes. Este modelo no puede satisfacer las necesidades de una educación personalizada y el desarrollo de la capacidad de pensamiento avanzado de los estudiantes en la nueva era. Al mismo tiempo, las escuelas enfrentan muchos desafíos en la implementación de una enseñanza precisa. La capacidad de los maestros para utilizar tecnología es variable, y la recolección y aplicación de datos carecen de continuidad. Estos problemas limitan significativamente la implementación efectiva de la enseñanza precisa. No obstante, los datos de las tareas escolares son fáciles de obtener y estructurados, lo que constituye una oportunidad clave para la innovación en la enseñanza. Las tareas inteligentes, como parte de la transformación digital de la educación, ofrecen múltiples ventajas, como la recolección de datos, el análisis inteligente y la personalización de información. Estas características ayudan a resolver los problemas de las tareas tradicionales y a implementar una enseñanza precisa. En este contexto, la Escuela Secundaria Número 15 de Yinchuan ha aprovechado esta oportunidad, respondiendo activamente a la estrategia de digitalización de la educación. Ha adoptado la exploración y aplicación de las tareas inteligentes como una forma importante de mejorar la calidad de la enseñanza y promover el desarrollo de maestros y estudiantes. De esta manera, ha comenzado un nuevo camino hacia una enseñanza fortalecida por la tecnología.  

II. Estrategias para implementar la enseñanza con tareas inteligentes  

Para promover de manera efectiva el proyecto de tareas inteligentes, la Escuela Secundaria N.º 15 de Yinchuan ha realizado un diseño estratégico y una planificación sistemática, a fin de lograr una integración profunda entre tecnología y enseñanza. De esta manera, se ha construido gradualmente un sistema de enseñanza basado en tareas inteligentes que se ajuste a las necesidades reales de la escuela y permita un desarrollo sostenible.  

(1) Enfoque de diseño general y marco teórico  

La escuela, basándose en el principio fundamental de la enseñanza precisa, es decir “objetivos precisos, diagnóstico preciso e intervención precisa”, considera las tareas inteligentes como un elemento clave que conecta los diferentes pasos del proceso de enseñanza y permite la utilización de datos. Sobre esta base, la Escuela Número 15 propone de manera innovadora el modelo de enseñanza “dos principales y tres ciclos” (como se muestra en la Figura 1). “Dos principales” significa que el profesor es el líder y el estudiante es el sujeto principal; se enfatiza la interacción y colaboración entre profesor y estudiantes. “Tres ciclos” se refiere a la combinación óptima de los tres aspectos previos, durante y después de la clase, así como la conexión entre datos.  

Antes de la clase: mediante tareas de estudio personalizadas, se puede conocer con precisión el estado de aprendizaje de los estudiantes, lo que sienta las bases para una enseñanza basada en el conocimiento de los estudiantes.  

En clase: Se implementa el aprendizaje cooperativo en diferentes niveles, utilizando el sistema de tareas inteligentes para obtener retroalimentación en tiempo real sobre el rendimiento de los estudiantes. Se logra una combinación de enseñanza presencial y virtual, permitiendo que los estudiantes tengan más control sobre la clase.  

Después de la clase: Mediante el sistema de tareas inteligentes, se ofrecen ayudas personalizadas y apoyo adicional, lo que permite la corrección inteligente de las tareas y comentarios precisos.  

El núcleo de este modelo radica en utilizar sistemas de trabajo inteligente para recopilar y analizar datos a lo largo de todo el proceso de enseñanza, creando así un ciclo cerrado de enseñanza. Esto, a su vez, permite una mayor precisión en las acciones de enseñanza y una adaptación más personalizada al aprendizaje de los estudiantes.  

(II) Enfoque práctico: Exploración de la aplicación profunda de las tareas inteligentes en todos los aspectos de la enseñanza  

La Escuela Secundaria N.º 15 de Yinchuan ha integrado en profundidad el sistema de tareas inteligentes en todos los aspectos de la enseñanza. Desde la gestión de tareas, hasta la asistencia antes, durante y después de las clases, así como en la investigación pedagógica y la gestión de la enseñanza, se ha logrado una transformación precisa basada en datos.  

1. Inteligencia en la gestión de tareas: la base para mejorar la calidad y aumentar la eficiencia

El sistema de tareas inteligente ha traído cambios revolucionarios en la gestión de tareas, liberando a los maestros de las tareas administrativas tediosas.  

En primer lugar, está la organización inteligente y las formas innovadoras de entregar tareas. Los maestros pueden utilizar los recursos escolares integrados por el sistema, los materiales didácticos y los ejercicios de exámenes anteriores para seleccionar y distribuir tareas de diferentes niveles (como ejercicios básicos, avanzados y complejos), satisfaciendo las necesidades de estudiantes de diferentes niveles. Además, se innovan activamente las formas de entregar tareas, como tarjetas de palabras en inglés, tareas de lectura en voz alta, escritos creativos y tareas basadas en proyectos, lo que enriquece las formas de entregar tareas y estimula el interés de los estudiantes.  

En segundo lugar, se trata de una corrección eficiente y retroalimentación inmediata. Las preguntas objetivas son corregidas automáticamente por la IA, mientras que las preguntas subjetivas pueden ser corregidas por los profesores en línea, y los registros de las correcciones se conservan. También es posible que la corrección se realice en colaboración entre humanos y máquinas, a través de máquinas inteligentes. La eficiencia de la corrección aumenta significativamente, y el tiempo necesario para corregir las tareas se reduce en casi el 50%. Los resultados de la corrección se notifican en tiempo real a los estudiantes, lo que facilita su corrección y reflexión oportuna.  

Tercero: el análisis y la estadística multidimensional. El sistema puede generar informes de tareas multidimensionales en tiempo real (como se muestra en la Figura 2), que incluyen la tasa de cumplimiento de las tareas de los estudiantes, la tasa promedio de calificaciones, la distribución de las calificaciones, la tasa de aciertos en las preguntas, la distribución de las opciones, y la lista de estudiantes que no completaron las tareas. Estos datos visualizados facilitan enormemente que los maestros comprendan claramente la situación de los estudiantes.  

2. Preparación antes de la clase y comprensión precisa del estado de aprendizaje: “La enseñanza se basa en el aprendizaje” como premisa

La aplicación de tareas inteligentes en la preparación previa antes de las clases permite a los maestros dejar atrás el método tradicional de preparación de lecciones, y pasar a una preparación más eficiente basada en datos.  

En primer lugar, se diseñan tareas de preparación para el estudio. Los profesores crean un pequeño número de preguntas clave relacionadas con los nuevos conceptos que se van a aprender, y las publican a través del sistema de tareas inteligentes. Por ejemplo, antes de la lección sobre “Condiciones de flotación de los objetos”, mediante las preguntas de preparación se descubrió que el 52% de los estudiantes tenían una concepción incorrecta sobre la física: “los objetos pesados flotan más que los ligeros”.  

En segundo lugar, se trata de la enseñanza basada en datos. Los datos obtenidos de las tareas de preparación previa pueden reflejar claramente los conceptos previos de los estudiantes, su conocimiento acumulado y las dificultades potenciales que enfrentan. Basándose en estos datos, los maestros pueden determinar con precisión el punto de partida de la enseñanza, ajustar los objetivos y estrategias de enseñanza, y optimizar la estructura de la clase. De esta manera, se puede lograr una enseñanza basada en los necesidades de los estudiantes, haciendo que la clase sea más eficaz y efectiva. Por ejemplo, los maestros, basándose en los datos obtenidos durante la preparación previa sobre “Las condiciones de flotación de los objetos”, pueden diseñar experimentos específicos para ayudar a los estudiantes a desarrollar una comprensión correcta de estas condiciones.  

3. Interacción durante la clase y retroalimentación inmediata: los instrumentos para la regulación dinámica

El sistema de tareas inteligentes se extiende al aula, convirtiéndose en una herramienta poderosa para lograr retroalimentación inmediata y ajustes dinámicos en la enseñanza.  

La primera es la evaluación en el aula y la presentación inmediata de los datos. En relación con los objetivos de aprendizaje en el aula, los profesores pueden utilizar el sistema de tareas inteligentes para realizar evaluaciones inmediatas durante la clase. Después de que los estudiantes responden a través de dispositivos terminales, el sistema puede calcular y mostrar de inmediato la situación de respuesta de toda la clase: por ejemplo, la tasa de aciertos, el número de estudiantes que eligieron cada opción, etc. (como se muestra en la Figura 3). Este método supera los problemas de falta de representatividad en las preguntas individuales o en las respuestas en grupo.  

En segundo lugar, se trata de ajustes en las estrategias de enseñanza basadas en datos. Los maestros, basándose en los datos de retroalimentación en tiempo real, pueden determinar rápidamente el nivel de comprensión de los estudiantes con respecto a los objetivos de aprendizaje, y, sobre esa base, ajustar de manera flexible las estrategias de enseñanza posteriores: “Los problemas de color verde no se explican más, los problemas de color naranja se discuten entre los estudiantes, y los problemas de color rojo se explican de nuevo”. Este tipo de retroalimentación en tiempo real aumenta la eficiencia de aprendizaje de los estudiantes en casi 60%.

4. Atención después de clase y apoyo al aprendizaje personalizado: el camino hacia la educación adaptada a cada estudiante

El sistema de tareas inteligente rompe las “islas de datos”. Al recopilar y unir datos relacionados con las tareas, las actividades en el aula y los exámenes, se crea un mapa de la situación de aprendizaje de cada estudiante. Esto permite ofrecer asesoría personalizada y un aprendizaje adaptado a las necesidades individuales.

Los maestros, basándose en los mapas, escanean de manera integral el conocimiento y la calidad de aprendizaje de los estudiantes. Identifican con precisión los puntos débiles en el aprendizaje de cada estudiante. Partiendo de la situación de aprendizaje de los estudiantes, los maestros ofrecen un apoyo diferenciado, permitiendo así corregir las deficiencias de manera específica.

En primer lugar, los profesores de la escuela utilizan las “clases especiales” como herramienta para implementar de manera efectiva un enfoque de enseñanza personalizado. Las clases especiales se dividen principalmente en aquellas que abordan problemas relacionados con la comprensión de los conocimientos, y en aquellas que promueven el aprendizaje innovador de los estudiantes.

En los grupos de apoyo dirigidos a la adquisición de conocimientos, se crean grupos temporales para abordar rápidamente los errores en las tareas o exámenes. Se envían problemas similares a los estudiantes para que puedan reforzar sus conocimientos y corregir las deficiencias en su comprensión. Los grupos de apoyo por etapas se enfocan en aquellos estudiantes que tienen dificultades en la adquisición de conocimientos a lo largo de diferentes etapas. Se envían videos de enseñanza, materiales didácticos y ejercicios, y estos materiales se eliminan una vez que los estudiantes logran dominar el tema. Esto ayuda a los estudiantes a seguir el ritmo de la enseñanza. Los grupos de apoyo a largo plazo se basan en el nivel general de aprendizaje de los estudiantes para ayudarles a mejorar sus habilidades. Se envían contenidos adecuados según el nivel de cada estudiante, lo que promueve su desarrollo integral. Por ejemplo, si un maestro descubre que los estudiantes no comprenden bien el concepto de “electricidad y magnetismo”, puede crear un grupo específico para esos estudiantes, enviar videos explicativos y aumentar la tasa de aciertos en ese concepto de 73% a 81.9%.

Las clases especializadas en aprendizaje innovador se establecen según las habilidades y intereses de los estudiantes. Para aquellos con buena capacidad de pensamiento, se crean clases especializadas en innovación, con el objetivo de desarrollar su capacidad de innovación y su habilidad para resolver problemas. Para aquellos que son buenos en la práctica, se crean clases especializadas en investigación experimental, con el fin de mejorar sus habilidades de aplicación práctica y investigación científica.  

En segundo lugar, existe una forma de repasar y reforzar los errores cometidos por los estudiantes, guiada por el profesor. El sistema de tareas inteligentes registra automáticamente todos los errores cometidos por los estudiantes (como se muestra en la Figura 6). El profesor puede, basándose en el principio de la “curva de olvido de Ebbinghaus”, impulsar a los estudiantes a repasar esos errores en diferentes momentos. Por ejemplo, al asignar tareas, el sistema activa la opción de repasar errores, y automáticamente envía los errores específicos de la tarea anterior. El profesor también puede seleccionar los errores comunes que ocurren en toda la clase y enviarlos a los estudiantes. Los estudiantes también pueden descargar sus propios registros de errores. La tasa de repaso de errores es del 76.7%, y el porcentaje de puntuación mejorada al repasar errores es del 80.4%.  

5. Enseñanza y aprendizaje precisos basados en datos: el motor del crecimiento profesional

Los datos generados por las tareas inteligentes no solo sirven para el enseñanza diaria, sino que también aportan nueva vitalidad a las actividades de investigación y desarrollo educativo.  

En primer lugar, se trata de la preparación colectiva basada en evidencia. El grupo de preparación utiliza los datos de las tareas inteligentes para analizar con precisión las condiciones de aprendizaje de los estudiantes, y discute conjuntamente los problemas típicos y las soluciones correspondientes. Por ejemplo, durante el estudio de electricidad en el noveno grado, algunos estudiantes no lograron dominar el método de representación gráfica. A través de la colaboración entre los miembros del grupo, se aplicaron nuevos métodos de enseñanza, y la tasa de aciertos de los estudiantes en los conocimientos teóricos aumentó significativamente. La escuela ha estandarizado el proceso de preparación colectiva durante la fase de repaso (ver Figura 7), enfatizando la importancia de analizar las condiciones de aprendizaje de los estudiantes. Es decir, el grupo de preparación analiza los datos para determinar las estrategias de enseñanza adecuadas.  

En segundo lugar, se optimizan las actividades de formación en la escuela. Las escuelas utilizan los datos de las tareas inteligentes para llevar a cabo actividades de investigación y desarrollo educativo, como el “Foro sobre el conocimiento”, etc. De esta manera, se analizan los aspectos positivos y los problemas en la enseñanza, lo que ayuda a los maestros a reflexionar y mejorar su enseñanza, y a fortalecer sus habilidades profesionales, con el apoyo de los datos.  

6. Gestión pedagógica detallada: la base para la toma de decisiones científicas

Los datos del sistema de tareas inteligentes también brindan un apoyo importante para la gestión educativa en las escuelas. Las escuelas implementan una gestión educativa detallada basada en datos, utilizando 32 indicadores en 6 categorías principales. La dirección puede visualizar los datos desde diferentes perspectivas: en términos de disciplinas, comportamiento de los profesores (como la cantidad de tareas asignadas, datos sobre las preguntas subjetivas, datos sobre la creación de recursos, y datos sobre las clases especiales), y en términos de comportamiento de los estudiantes (como datos sobre la visualización de videos de microclases, tasa de cumplimiento de tareas, tasa de repetición de errores y tasa de puntajes obtenidos). Esto hace que el proceso de enseñanza sea visual, basado en datos y transparente, proporcionando una base científica para la toma de decisiones educativas y la asignación de recursos.  

III. Efectos de las etapas  

Desde que el sistema de tareas inteligentes comenzó a utilizarse oficialmente en el semestre de otoño de 2023, la Escuela Secundaria Número 15 de Yinchuan ha logrado resultados alentadores en varios aspectos de la enseñanza y la educación. Los cambios pedagógicos impulsados por datos no solo han mejorado el rendimiento académico de los estudiantes, sino que también han contribido al desarrollo profesional de los maestros y al mejoramiento general de la calidad educativa de la escuela.  

En primer lugar, se logra la aplicación de tareas de alta frecuencia de manera constante. Desde que se implementó el sistema de tareas inteligentes, los maestros y estudiantes de nuestra escuela han recibido buenas reseñas. Por ejemplo, en el noveno grado, durante todo el año académico de 2024, hubo 54 maestros que utilizaron el sistema, 1032 estudiantes que lo utilizaron, 21612 tareas fueron asignadas, y más de 170,000 preguntas se presentaron por parte de los estudiantes. La tasa de entrega de tareas por parte de los estudiantes fue del 73.27%, y se realizaron más de 5000 tareas específicas. La corrección y estadística de las tareas, en comparación con los métodos tradicionales, ahorran aproximadamente el 50% de el tiempo. Los estudiantes han realizado más de 29490 tareas de estudio por sí mismos utilizando el sistema de tareas inteligentes, y el porcentaje de tareas incorrectas que se repiten es del 73.46%. Además, se han acumulado muchos recursos educativos digitales; entre ellos, los cursos escolares incluyen videos que permiten el aprendizaje paralelo en todos los campos y un reciclaje completo del noveno grado. El número de videos supera los 1100. La aplicación del sistema de tareas inteligentes ha permitido que su uso sea diario, constante y a gran escala.  

En segundo lugar, se trata del mejoramiento de la competencia informática de los maestros. Los maestros de nuestra escuela utilizan diversas herramientas tecnológicas para enseñar, combinando eficazmente recursos tradicionales y digitales. Esto permite profundizar en las reformas educativas relacionadas con las tareas escolares, desarrollar preguntas de prueba originales y diversificar las formas de entregar tareas, como tareas flexibles, tareas por niveles, tareas interdisciplinarias y tareas basadas en proyectos. Además, los maestros utilizan la tecnología informática para recopilar y analizar datos relacionados con el aprendizaje de los estudiantes, evaluando de manera precisa el rendimiento educativo. De esta forma, la guía pedagógica se basa en datos y evidencia, en lugar de en juicios basados en experiencia. En 2024, el caso “La educación inteligente impulsa la enseñanza y el aprendizaje: mejora la calidad y eficiencia para lograr los objetivos de ‘Doujian’” ganó el primer premio en el concurso regional. Además, se han iniciado 1 proyecto en la región autónoma y 4 proyectos en la ciudad de Yinchuan, y 2 proyectos en el distrito de Xingqing. El maestro Shi Haibo, especialista en matemáticas, realizó una presentación sobre el diseño de tareas inteligentes para unidades de matemáticas en toda la ciudad. El mejoramiento general de la competencia informática de los maestros no solo estimula la innovación educativa, sino que también aumenta significativamente la eficiencia de la gestión escolar, lo que se ajusta a las tendencias de digitalización de la educación.  

Tercero: el papel de demostración que desempeña. El 15 de mayo de 2025, la profesora Gao Yinli de nuestra escuela participó en la conferencia paralela del World Education Digital Conference, titulada “El cambio de rol y el desarrollo de habilidades de los maestros en la era de la inteligencia”, donde presentó un caso de estudio sobre la enseñanza precisa gracias a la digitalización: “De la experiencia intuitiva al brújula educativa: el crecimiento profesional del maestro”. El 12 de junio de 2024, participó en la reunión regional sobre la digitalización de la educación, donde mostró los resultados del proyecto de tareas inteligentes en la escuela. El 9 de septiembre de 2024, compartió sus experiencias en las actividades de intercambio profesional relacionadas con la mejora de la calidad educativa mediante la digitalización en toda la región. En julio y noviembre de 2024, se encargó de impartir capacitaciones sobre tareas inteligentes en el distrito de Xingqing y de actividades de observación en las escuelas. Se han llevado a cabo varias actividades de intercambio entre escuelas y regiones, creando una plataforma de intercambio profesional, y se han presentado diversos ejemplos de métodos y experiencias, lo que permite que las escuelas modelo sirvan como referente y ejemplo para otras escuelas.  

IV. Problemas y perspectivas  

Mirando hacia el futuro, la Escuela Secundaria N.º 15 de Yinchuan continuará profundizando en la aplicación de tareas inteligentes, y optimizará las áreas que presentan deficiencias en la práctica, esforzándose por avanzar hacia una nueva etapa en la educación inteligente de mayor nivel:

En primer lugar, es necesario mejorar los modelos de análisis de datos y la construcción de perfiles de los maestros. Se debe explorar más a fondo la posibilidad de vincular los datos relacionados con las tareas de los estudiantes con los datos sobre el comportamiento docente y los datos de investigación y enseñanza. También se puede intentar crear un mapa de desarrollo profesional de los maestros, lo que permitiría brindar un apoyo más preciso para el desarrollo profesional individualizado de los maestros.

En segundo lugar, se debe profundizar en la recomendación de rutas de aprendizaje personalizadas. Basándose en las clases dirigidas existentes, se utilizarán tecnologías de inteligencia artificial y análisis de aprendizaje para ofrecer a los estudiantes rutas de aprendizaje y recursos personalizados más inteligentes y dinámicos, logrando así un aprendizaje adaptativo para cada estudiante.

Tercero: promover la integración de datos de múltiples fuentes y la evaluación integral. Se debe explorar activamente la integración de los datos relacionados con las tareas inteligentes, la evaluación de la calidad general de los estudiantes y los datos de monitoreo de su estado físico. De esta manera, se puede establecer un sistema de evaluación más completo para el desarrollo de los estudiantes, al servicio del objetivo de educación que incluye los “cinco aspectos de la educación”. Se busca crear un ciclo de práctica basada en evidencia, que combine “diseño, implementación y evaluación”, y que permita la validación mutua entre los tres componentes.