Simulación: el laboratorio virtual

Los laboratorios computarizados, también llamados laboratorios virtuales, tienen su principal antecedente en Estados Unidos y en el Reino Unido, desde hace más de veinticinco años.

Robert Tinker (EE.UU.) fue pionero en la década de 1980, desarrollando la idea de equipar a las computadoras con dispositivos para realizar experimentos de ciencias en tiempo real y utilizando las redes de computadoras para que los alumnos compartieran la adquisición de datos, la información derivada de su proceso y sus propios recorridos de investigación, desde una perspectiva de aprendizaje colaborativo. Visitó la Argentina en 1988, en oportunidad de la realización de un congreso internacional, organizado por la Fundación FUNPRECIT , mostró un equipo completo funcionando y sembró en muchos docentes e investigadores de nuestro país la semilla del interés por los laboratorios virtuales.

Robert Tinker es presidente de The Concord Consortium, Concorde, Massachussets, EE.UU., una organización sin fines de lucro especializada en Tecnología Educativa y en particular, en proyectos fuertemente vinculados con la Química.

A nivel institucional, el TERC (Technology Education Research Center), creado en 1965, constituyó un hito fundamental en la investigación y desarrollo del aprendizaje de la matemática y las ciencias, basado en el uso de tecnología de base electrónica. Aún hoy sigue trabajando las ciencias en forma transdisciplinaria, con la modalidad de proyectos. También en Estados Unidos se creó, en 1982, la División Educativa de la ACS (American Chemical Society). Ver MOLO (Molecular Logic Project). Del mismo modo, la Europa más desarrollada tecnológicamente recorrió su propio camino, hoy centralizado en el Reino Unido. Secundado por Holanda y los países escandinavos, fue el primer país que desarrolló proyectos basados en el uso de tecnologías de base electrónica para el aprendizaje de las ciencias y en especial, de la química.

Todas estas organizaciones abarcan, y siempre lo hicieron, desde los fundamentos pedagógicos y didácticos de la simulación de procesos, hasta el diseño y desarrollo de los dispositivos físicos de experimentación (interfaces analógico-digitales¹, sensores y sondas) y el software basado en la modelización científica.

Su implementación primera instaló como método el desarrollo de procesos de seguimiento de las experiencias según los programas curriculares en las escuelas, y la retroalimentación de los resultados obtenido influyó en la reformulación de los respectivos y sucesivos programas en la enseñanza de las ciencias.

Los profesores de química que comenzaron a implementar estas experiencias pudieron crear ambientes de experimentación y simulación o sólo de simulación, según el caso, ayudando así a sus alumnos a construir una comprensión mucho más rica y profunda de los conceptos científicos.

Si atendemos al fundamento pedagógico de los programas de simulación en ciencias, es importante señalar que todo programa tiene una instancia previa, que es la formalización de un modelo. Los modelos están diseñados para imitar los sistemas tal como son y se comportan en la naturaleza, capturando la esencia de sus componentes fundamentales, mediante semejanzas, y reproduciendo funcionalmente sus interacciones, mediante analogías (Kornblugh & Little, 1976). La misión científica en sí ha sido descripta como un proceso de construcción de modelos por su valor conceptual y predictivo (Stewart & Hafner, 1991; Gilbert, 1991). Black (1962) argumentó ya hace muchos años que la comprensión de modelos debía estar integrada a la práctica científica; siendo especialmente valiosos como facilitadores del aprendizaje los modelos analógicos cuya representación abstrae las estructuras o el patrón de relaciones, dentro del objeto modelado. Por ejemplo, en química, las formaciones de esferas y barras (ball-stick) para representar una estructura cristalina.

Forrester (1968), reconocido como el padre de la modelización dinámica, sostenía que la creación y ejecución de modelos dinámicos tenía como principal objetivo clarificar los propios modelos mentales y promover una comprensión más profunda de sistemas complejos. Gee (1978) observó el paralelo entre la creación de modelos como una heurística para el desarrollo de una teoría científica y el modelo en sí mismo como una herramienta pedagógica para el crecimiento intelectual del alumno.

La heurística trata de métodos o algoritmos exploratorios durante la resolución de problemas, en los cuales las soluciones se descubren por la evaluación del progreso logrado en la búsqueda de un resultado final.