La investigación-acción

A pesar de que el surgimiento de la Investigación-Acción como método de investigación cualitativa responde a tendencias de cambio y mejora en sentido amplio, es evidente que ofrece también una interesante alternativa al trabajo del profesorado en el marco de una CPA.

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La expresión Investigación-Acción (IA) fue acuñada por primera vez por Kurt Lewin en 1946 para describir una forma de investigación caracterizada por “una actividad emprendida por grupos o comunidades con objeto de modificar sus circunstancias de acuerdo con una concepción compartida de los valores humanos por sus miembros.” (Lewin, 1946, p. 95). Unos años después, Kemmis (1983) ofrecía una conceptualización similar que definía a la IA como

Una forma de indagación autorreflexiva llevada a cabo por participantes en situaciones sociales (incluyendo las educativas) con el fin de mejorar la racionalidad y la justicia en relación a (a) sus propias prácticas sociales o educativas, (b) su comprensión sobre estas prácticas, y (c) las situaciones en las que esas prácticas se llevan a cabo. (Kemmis, 1983, p. 44)

De allí se entiende que la IA refuerza y mantiene el sentido de comunidad como medio para conseguir el bien común, ya que consiste en una práctica reflexiva y social en la que no hay distinción entre la experiencia sobre la que se investiga y el proceso de investigar sobre ella. En ese sentido, las prácticas sociales se consideran “teoría en la acción” que han de evaluarse en relación con su potencial para llevar a cabo cambios apropiados (Elliot, 1983).

Uno de los exponentes más importantes sobre la IA, John Elliot, resumía las tres formas en las que se puede dar la reflexión sobre la práctica en las escuelas:

1. Deliberación: es una reflexión relacionada con la elección. La deliberación práctica genera juicios descriptivos y sirve para tomar decisiones.

2. Evaluación: es una reflexión relacionada con la respuesta. Se miden los resultados de determinadas acciones y sus consecuencias en la práctica.

3. Investigación-acción: es una reflexión vinculada a los procesos de diagnóstico. Por lo tanto, el juicio es diagnóstico y no prescriptivo (Elliot, 1990).

Elliot comprendía entonces que la IA permite analizar las acciones humanas en las escuelas y las situaciones sociales vividas por los profesores que pueden clasificarse como (a) inaceptables (problemáticas), (b) susceptibles de cambio (contingentes), o (c) que requieren de alguna respuesta práctica (prescriptivas). De esa manera, Elliot establece una relación estrecha entre la IA y los problemas o dilemas prácticos a los que se enfrenta el profesorado. Pretende en definitiva profundizar la comprensión sobre un problema (diagnóstico) mediante una postura exploratoria. Dicha comprensión permite pensar en acciones adecuadas, en tanto la interpretación está siempre sujeta al punto de vista de los actores implicados. Por eso el diálogo entre los actores siempre es fundamental, de ahí la naturaleza colaborativa de este método.

183 Elliot destacó asimismo dos tipos de reflexión docente: una iniciada por la comprensión, y otra por la acción. La primera de ellas se basa en la detección de un problema práctico y el anhelo por alcanzar una compresión sobre el mismo. La segunda emerge cuando se modifica algo de la práctica en respuesta a un problema y, posteriormente, se revisa esta segunda acción a modo de evaluación. Por lo tanto la comprensión inicial sobre el problema original se modifica y cambia. En este caso, la acción inicia la reflexión: es allí donde se entretejen los principios de la IA.

La implicación de la IA en el cambio y la mejora educativa encuentra sus raíces en la búsqueda de explicaciones y causas a fenómenos problemáticos cotidianos que afectan el día a día de la experiencia escolar.

Cuando la IA se lleva a cabo en la clase con suficiente profundidad, puede incrementar la conciencia de los profesores sobre sus “implicaciones políticas” y por tanto realza su capacidad colectiva para influir sobre la puesta en práctica de cambios estructurales, tanto en las escuelas como en el sistema educativo. (Elliot, 1990, p. 179)

Se trata además de una alternativa de mejora que parte de un enfoque abajo-arriba, con consecuencias incluso mayores que pueden trascender el aula. En esa dirección, no solamente estimula el desarrollo del profesorado sino también desarrollo de las escuelas en su conjunto: “La IA integra enseñanza y desarrollo del profesor, desarrollo del currículum y evaluación, investigación y reflexión filosófica en una concepción unificada de practica reflexiva educativa" (Elliot, 1991, p. 73).

Elliot resumía entonces a la IA como “el estudio de una situación social con vistas a mejorar la calidad de la acción desde dentro” (Elliot, 1991, p. 69). La IA requiere pues de juicios prácticos en escenarios concretos, en los que la validez de las teorías o las hipótesis generadas no dependen de verdades científicas, sino en el grado de utilidad a la hora de ayudar a las personas a actuar de forma hábil e inteligente. Las teorías se validan entonces en la propia experiencia práctica.

Desde una perspectiva más centrada en la mejora educativa a gran escala, David Hopkins (2010) retoma los planteamientos esenciales de la IA para focalizarse en lo que denomina “investigación de aula” (classroom research). Por ella, entiende “un acto conducido por docentes para mejorar la enseñanza propia o de los colegas, examinar las teorías implícitas sobre la enseñanza o como medio para evaluar e implementar las prioridades de la escuela” (Hopkins, 2010, p. 1). En este trabajo, Hopkins procura conjugar la investigación docente con la mejora de la escuela y la reforma del sistema educativo en su conjunto.

En este sentido, considera que al implicarse en proyectos de investigación basados en su aula de clase, el docente no solo se compromete en una actividad de desarrollo

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profesional altamente significativa, sino que también puede refinar sus competencias y tornarse en un profesional cada vez más autónomo en cuanto al desarrollo de su juicio profesional. Hopkins vuelve así a enfatizar la idea de que el cambio eficaz implica procesos de aprendizaje docente, y por tanto la investigación de aula consiste en una estrategia interesante frente a los esfuerzos de cambio y mejora educativa.

Otra interesante conceptualización sobre la IA aparece en torno a las redes de aprendizaje entre escuelas y universidades. Gordon (2008) habla de una “investigación- acción colaborativa” a nivel de escuela (schoolwide collaborative action research) mencionando su directa implicancia con la mejora escolar. En este caso, las etapas de los procesos de investigación-acción colaborativa serían, en realidad, muy similares a los de cualquier otro proceso de IA:

1. La comunidad escolar recolecta y analiza datos preliminares para enfocarse en un área de mejora. Esto le permite planificar el cambio sobre bases de evidencias empíricas múltiples.

2. Se prepara un curso de acción a largo plazo. 3. Se implementa el plan de acción.

4. Se vuelven a recolectar datos.

5. Se revisa y se redirige el plan de acción original.

Gordon busca mostrar cómo el dato empírico motiva instancias de crítica colaborativa en las que entre todos analizan y cuestionan las prácticas docentes. Esto debe llevarse a cabo en un ambiente democrático, en el cual todos puedan opinar abiertamente y criticar sin resquemor a las jerarquías. A su vez, insiste en que la raíz del empoderamiento docente es la creación de nuevos conocimientos, nuevas habilidades y nuevas capacidades. Y es precisamente por eso que la IA es fundamentalmente emancipatoria: no solo genera conocimiento práctico novedoso, sino que además desarrolla habilidades para la creación de futuros conocimientos. Esto, retomando a Hopkins, es lo que empodera a la escuela para afrontar procesos de cambio sostenibles en el tiempo.

En una de las experiencias desarrolladas en el marco del Southwest Educational Development Laboratory en Texas, Hord y Hirsh (2008) registraron los pasos y el trabajo que realizaron los docentes en el uso de la información estadística sobre los resultados de sus alumnos. En tanto experiencia de IA específicamente enmarcada en una CPA, delimitaron los pasos y estrategias que adoptaban:

185 1. Los docentes reflexionaban sobre su trabajo y evaluaban hasta qué punto su trabajo generaba los resultados de aprendizaje esperados sobre la base de esos datos.

2. En vistas a ofrecer una enseñanza de calidad, identificaban las áreas de necesidad a las que debían prestar mayor atención.

3. Posteriormente se especificaban las prioridades y los objetivos de mejora en términos de aprendizaje del alumnado a partir de los datos.

4. Los profesores estudiaban y analizaban distintas alternativas para seleccionar prácticas o programas de innovación específicos que pudieran atender a dichas necesidades.

5. Acto seguido, y tal vez como punto más destacado, los profesores acordaban y definían cuáles serán sus propias necesidades de formación, de cara a poder implementar nuevas estrategias o prácticas de enseñanza.

6. De esta manera, el profesorado determinaba lo que debía aprender y cómo iba a hacerlo. Diseñaban, de forma consensuada, instancias de desarrollo profesional para adquirir las nuevas capacidades o habilidades que les permitirían conseguir mejoras en su enseñanza.

7. Se redirigían todos los recursos humanos y materiales de la escuela para proveer un contexto de apoyo a estas actividades de formación.

8. Se implementaban las nuevas prácticas, programas o estrategias acordadas previamente y con posterioridad a la formación.

9. Se analiza la implementación del plan para evaluar o hacer el seguimiento y así valorar el impacto sobre el aprendizaje de los estudiantes.

10. Se revisa y se reajusta la implementación según sea necesario. Este proceso puede requerir de nuevos aprendizajes profesionales y por tanto, ante estas nuevas necesidades de formación, se reinicia el ciclo de IA.

Esta experiencia, que bien responde a los criterios y pasos de una IA, resulta especialmente interesante porque demuestra claramente de qué forma las necesidades de aprendizaje del alumnado inciden en la elección del contenido y diseño del aprendizaje profesional de los docentes. A su vez, deja entrever cómo un proceso de IA está fuertemente enmarcado en el trabajo con evidencia proveniente de la experiencia práctica.

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