Learning Networks, Networked Learning

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Abstract

Learning Networks are on-line social networks through which users share knowledge with each other and jointly develop new knowledge. This way, Learning Networks may enrich the experience of formal, school-based learning and form a viable setting for professional development. Although networked learning enjoys an increasing interest, many questions remain on how exactly learning in such networked contexts can contribute to successful education and training. Put differently, how should networked learning be designed best to facilitate education and training? Taking this as its point of departure, the chapter addresses such issues as the dynamic evolution of Learning Networks, trust formation and profiling in Learning Networks, and peer-support among Learning Network participants. This discussion will be interspersed with implementation guidelines for Learning Networks and with a discussion of the more extended case of a Learning Network for Higher Education. Taking into consideration research currently carried out at our own centre and elsewhere, the chapter will close off with a look into the future of Learning Networks.

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1. Introduction

The knowledge society is characterised by the acceleration of knowledge production and the advent of knowledge-based communities (David & Foray, 2003; Sloep & Jochems, 2007). A central idea is that, ultimately, knowledge-intensive services and products will generate more economic value than do trade or the industrial production of bulk goods. However, knowledge intensive products and services demand highly-skilled people for their delivery. Also, the transition to a knowledge society is causing industrialized nations to experience fundamental changes in economic, political, cultural and social order. Consequently, citizens are experiencing various social and psychological effects (Sloep & al., in press; Van Merriënboer & Brand-Gruwel, 2005). Other compounding factors include Europe’s ageing population; new competences required for new ways of working and employability; relentless information overload; and the trend towards political and economic globalization. For Europe to retain global competitiveness it should speedily embrace multidisciplinary approaches and be flexible in deploying these (European Commission DG Research, 2009). Consequently, Europe cannot afford to stop educating its youth once they reach adulthood. It must invest in learning throughout people’s lifespan, encouraging an ongoing exchange of knowledge across a diverse range of disciplines and levels of expertise. In other words, Europe must invest in lifelong competence development, from cradle to grave, i.e. in the initial education of learning children and adolescents as well as in the post-initial education of working professionals. If for economic reasons alone, we should invest more effort in the former but for the very same reason, we should pay even more attention to the latter (OECD, 2010).

We have a coherent system for initial education, but not for post-initial education. The imperatives of the impending knowledge society demand we develop such a system for the latter too. However, it would be a grave mistake to assume that our system for initial education fits the post-initial education’s bill. The way we have organised initial education in our societies makes it ill-suited for the education of adult professionals. Curricula, classrooms and office hours do not sit well with the flexibilities of content, didactics and logistics adult learners require in order to acquire the exact competences they need, at their point of need and at their preferred pace, place and time. Indeed, many argue that our system for initial education badly needs reform as well (Robinson, 2001). We will not go into these arguments any further, but surmise that education in general and post-initial education in particular would profit from an approach that supports lifelong competence development and is flexible in several important ways.

Recently, several approaches have been developed that address these requirements. In our view they show much potential, even though they have not yet achieved the level of maturity of higher education institutions. Prominent amongst them is the idea of learning (building and exchanging knowledge) in technology-enhanced, networked settings (Dron & Anderson, 2009; Haythornthwaite, 2002; Jones, 2008; McConnell, 2005; Siemens, 2004). Our attempt at developing such networks goes under the name of Learning Networks (Koper & Sloep, 2002; Sloep, 2009a).

2. Learning Networks

Learning Networks are online learning environments that help participants to develop their competences by sharing information and collaborating. In this way, Learning Networks by their design aim at enriching the learning experience in non-formal educational contexts (professional education); with slight adaptations, they are useful in the context of formal education (school or universities) as well. In their efforts to acquire competences, the inhabitants of a Learning Network could for instance (Koper, 2009):

- Exchange experiences and knowledge with others.

- Work collaboratively on projects (e.g. innovation, research, assignments).

- Set up working groups, communities, discussions, conferences.

- Offer and receive support to/from others in the Learning Network (e.g., questions, remarks, etc.).

- Assess themselves and others, find learning resources, create and elaborate their competence profiles.

A Learning Network as a social network is comprised of people who share roughly similar interests; any Learning Network supports resources that the participants may use for their specific purposes (see the above list) and a variety of services that supports them doing so. The main actors of the Learning Network thus are its participants. They can be anybody and will play a variety of different roles: e.g. learner, teacher, coach, mentor, interested bystander, support seeker, etc. Resources consist of files or links that might help participants to do what they deem necessary in order to develop their competences. Resources include, for instance, entire courses, single learning objects, any kind of online documents, videos, blogs, wikis, etc. They are in part imported into the network, in part created by the participants themselves. Supporting services are software tools that increase a Learning Network’s viability by facilitating the transactions of network members (Sloep, 2009a). These transactions permit participants to collaborate, to explore and to exploit the Learning Network. In terms of the above list, supporting services help participants to exchange knowledge, to work collaboratively and set up tools for that, to provide support and receive it, to assess themselves or others, to find learning resources, to work on their competence profiles, etc. Supporting services thus always concern a participant’s (a) learning needs, (b) competences or (c) collective behaviour.

Such services could offer advice on the basis of the network members’ collective behaviour (Drachsler, 2009). So if most people studied course Y after course X, a pertinent service could recommend a learner to do similarly. Or, if most people found document Y useful with respect to a particular issue X, a pertinent service could recommend participants dealing with issue X to consult document Y. These kinds of recommender system are useful in that they capture the collective wisdom of the Learning Network ‘crowd’. They can be made more sophisticated by taking into account participant profile data, so that recommendations become more personalised. The strength of such recommendations is that they can be given without any human intervention, once the recommender system has been set up, it just continues to generate recommendations.

Alternatively, support services could consist of advice provided by fellow learners (peers), hand-picked through data-mining, via team and group formation or matching technologies (Kalz, 2009; Van Rosmalen, Sloep, Kester & al., 2008). Unlike recommender systems, they have the potential to strengthen the social cohesion of the network as they require human intervention. Thus, when peers tutor each other, reciprocal learning occurs: peers learn by discussion and explanation. Reciprocal learning occurs in small groups of about 4 to 5 people, called ad-hoc transient communities (Sloep, 2009b); ad hoc, because they are topic bound, transient, because their activity wanes once the problem has been solved. In the context of these ad-hoc transient communities, weak network links are transformed into strong community links. Initial research findings suggest that ad-hoc transient communities provide a mechanism for community growth within networks (Fetter, Berlanga & Sloep, 2008). This mechanism of community growth is important for fostering the emergence of social learning in Learning Networks (Chapman & Ramondt, 2005). The social learning which occurs within these Learning Networks is also important for the individual in their professional life: emerging learning communities will, over time, acquire the characteristics of communities of practice (Brown & Duguid, 2000; Wenger & Snyder, 2002).

The social character of a Learning Network, furthermore, fosters the social capital of the participants (Fetter, Berlanga & Sloep, 2010), promotes networking learning and has the potential of minimizing the isolation that participants (due to geographical, social or cultural reasons) might have.

3. Learning Network: design, implementation and impact

The design of a Learning Network is context-dependent, each one of them has its unique characteristics; there are no predefined designs or recipes. Designing a Learning Network is a matter of co-creation, an interactive process that considers the participation and feedback of all stakeholders, such as the networks’ patrons, its future participants, and possible other agents. One should decide to work with a user-centred approach, such as participatory design, which has the benefit of addressing not only tool use, but the learning environment in its entirety (Spinuzzi, 2005). Whatever the methodology used, it should include an analysis of the objectives of the Learning Network, the needs of the stakeholders, and an assessment of the technology already available.

After an initial design has been sketched, it then is evaluated and subsequently improved. The focus should be on solving the stakeholders’ challenges by proposing solutions that will impact practice and provide an added value. One should avoid purely technological-driven approaches as these only address some of the stakeholders’ problems.

Broadly speaking, the analysis of the objectives of the Learning Network should consider the type of participants and resources that will be interacting in the Learning Network. It should also take into account a variety of dimensions that may impact the Learning Network, such as the nature of knowledge the Network is expected to manage (in terms of complexity and actuality), or the organization of the learning process (formal, informal, non-formal). These two dimensions will influence the control participants will have in the Learning Network. Control could percolate from the bottom-up, as in approaches in which participants are expected to maintain the Learning Network themselves; or it could seep from the top-down, as in approaches in which the Learning Network will be maintained and controlled by an institution, as is the case in formal education or a company-based network. Another dimension pertains to the importance of knowing the initial position of the Learning Network, whether participants already know each other from face-to-face contacts, or whether they are expected to make first-time contacts through the Learning Network. Finally, the design of the Learning Network should consider if the access of the Learning Network will be open or restricted.

The analysis of participants should determine the type (prototype or persona) of users that will join the Learning Network, the benefits they expect to obtain from the Learning Network, their experience in online learning contexts, and their digital competences. The analysis of resources delineates what knowledge, information and learning plans/paths a Learning Network will contain and how participants are expected to contribute to the well-being of the Learning Network; for instance, whether they are expected to create new resources individually or collaboratively.

Based on these considerations, the next step is to describe typical usage scenarios or use cases. These should describe the problems or issues participants have as well as the proposed solution: how the Learning Network will work. By means of these use cases, an initial design model is proposed. It details the communication and collaboration functionalities the network will have and the services it will contain. Additionally, interaction strategies needed to stimulate interaction and collaboration between participants will be elaborated. These strategies could comprise resources, methods, activities or functionalities.

The initial design is verified and validated with a group of stakeholders, to obtain feedback and suggestions for improvement. Afterwards, the Learning Network is launched, which includes training and dissemination activities. Training should target key stakeholders, to motivate them and set in motion the creation of relevant resources. Also, online or face-to-face sessions are needed to spread the word on the availability of the Learning Network and on its functionalities, but also to acquire new participants, and to fine-tune the network. When the Learning Network is running, monitor and evaluation activities should be conducted. They should include an assessment of the pertinence of the proposed solution, the competences acquired by participants, an analysis of the social interaction (e.g., centralization versus distribution, number of contacts per participants, etc.), the number of active participants, the number of resources accessed, the impact of the services provided by the Network, and so on.

4. Learning Networks and Higher Education

Ever more it becomes evident that Higher Education Institutions should focus on managing the increasingly permeable boundaries among universities, and between universities and the world outside them (Benkler, 2009). In Higher Education contexts, Learning Networks could be an excellent means to ensure that faculties and students have the largest possible capacity to act freely, to innovate within the confines of the University, and to liaise with external parties.

For instance, let us take the example of a Learning Network for some Higher Education Institution whose objective it is to provide university stakeholders with opportunities to collaborate interactively with peers and tutors on specific issues.

This Learning Network might contain: (1) a profile service (Berlanga, Bitter, Brouns, Sloep & Fetter, 2010), (2) functionality for collaboration and sharing of resources between participants, (3) navigation services that will allow participants to search and receive recommendations for contacts and resources, and (4) supporting services to help participants to acquire answers for their problems/questions.

A profile service allows participants in the Learning Network to create and manage their own presence in the community, by means of a profile and contacts, as well as to manage their contributions for the community, by means of creating communities and learning actions (Berlanga, Rusman, Bitter-Rijpkema & Sloep, 2009). Profiling in Learning Networks enables understanding of the participant’s context (Preece, 2000), gives security to build up trust between peers (Rusman, Van Bruggen, Sloep & Valcke, 2010), and provides safety within the conventions and boundaries of the community.

Functionality for collaboration and sharing includes creation of communities (which contain communication services such as email, chat or forum), and facilities to create and share resources as, for instance, bookmarking, rating, annotations, recommendations or tagging (Berlanga, Rusman, Bitter-Rijpkema & Sloep, 2009).

Stakeholders, therefore, are given the option of creating online learning communities within the Learning Network, in the form of online learning (sub) communities for formal or informal learning purposes. For teachers, this could mean that through them, they now can act on their common interest in new teaching methods. In this community they could have a navigation service that will allow them to personalize, share and find out information and relevant resources. ReMashed (Drachsler & al., 2009) is such a service. This service analyzes collaborative behaviour (using a technique called collaborative filtering) to recommend learning resources from emerging information of a Learning Network. Participants should specify the Web 2.0 services they use (e.g., del.icio.us, blog feeds, Twitter, YouTube), the subjects they are interested in, and their knowledge of these subjects. Based on these criteria, participants receive recommendations for relevant resources. Participants can also rate the recommendations they are receiving, and the service takes these preferences into account to fine-tune the recommendations.

This Learning Network could also broker learning offers available through the universities. Stakeholders (current and potential students, but also teachers and staff) could then search, find and compare learning opportunities that fit their interests or needs. To this end, learning opportunities should conform to a uniform computer interpretable language, as the Learning Path Specification (Janssen, Berlanga, Vogten & Koper, 2008) so a navigational support service could recommend relevant learning paths, considering learners’ needs and preferences regarding competence level, delivery mode, time, and so on.

Finally, in this Learning Network stakeholders could use supporting services to be guided to solve their problems or questions. For instance, the Learning Network could contain a PhD community on research methods; in it researchers and PhD candidates could use a peer-support service to help each other (Van Rosmalen, Sloep, Brouns & al., 2008). Using such a peer-support service, a researcher posts a question, and the service finds out one or a few participants, depending on how the service is set up, who are best suited, in terms of their knowledge and availability, to help the question asking person to solve his or her problem. The service sets up a private working space (e.g. wiki) so participants can work together on solving the posted questions. Once the question is solved the working space is disbanded.

5. Future of Learning Networks

In the previous paragraphs we have attempted to sketch a picture of how Learning Networks operate, defined as online learning environments that help their users to develop their competences by sharing information and collaborating. First, we have acknowledged that the advent of the knowledge society is an important, though not the exclusive driving force behind them. Educational reform is another one. Then we have discussed how such networks are useful in contexts of formal, institutional learning and non-formal, workplace learning. We have established that next to participants, they contain resources and services. The services unlock the resources, but also foster the emergence of multiple, topic-bound communities through forging smart ties between network participants. We have urged the use of user-centred design approaches when creating concrete Learning Network instances, taking stakeholder objectives, participant characteristics, and locally available technologies into account. Finally, we discussed an example case of wanting to design a Learning Network in Higher Education.

What we hope to have conveyed is the understanding that:

- Educating people for the knowledge society requires an approach different than what we are accustomed to, certainly in post-initial, professional education, but likely also for initial, mandatory education

- A Learning Networks approach provides a possible solution to this demand.

We would like to wrap up our discussion by listing a few opportunities for research on Learning Networks. In due time, the research outcomes should both deepen and widen the possible uses of Learning Networks as a promising learning environment for the future.

First and quite generally, Learning Networks heavily rely on online collaboration; they thrive in the environment the modern Internet provides: Web 2.0 (Berlanga, García Peñalvo & Sloep, 2010). However, the social web, as it is often called, is evolving rapidly. Natural language processing is becoming more powerful, whether it employs inferencing techniques based on ontologies and RDF or statistical techniques such as latent semantic indexing. Recommender systems are becoming ever more powerful, also because data sets become available on which they feed (Manouselis, Drachsler, Verbert & Santos, 2010). Open standards for online networking such as Open Social emerge and become implemented. This list may be extended almost indefinitely. So the precise elaboration of Learning Network instantiations may change rapidly, some technology being state of the art a few months ago now being replaced by today’s, more powerful technology; or, some service being costly or even impossible a few months ago, becoming affordable and available today. Research that monitors technological development therefore pays off.

Second, much has been said about the way in which a Learning Network should be stocked with resources and services in order for it to function as a collaborative environment for learning and knowledge exchange. What has received little attention so far is how people actually learn in such contexts, what kinds of resources, services and interactions between people are needed to optimise learning and knowledge exchange in such environments. This question borders on the kinds of questions addressed by the field of CSCL, computer supported collaborative learning, but is different in that Learning Networks do not presuppose the omnipresence of teachers and staff as CSCL seems to do. It is pertinent as, obviously, learning and knowledge sharing do not come about automatically (Kirschner, Sweller & Clark, 2006). So, if teachers do not assume their traditional role of organisers of the learning process, who or what does? The problem, of course, is that too much organisation up front hampers flexibility. But too little is likely to lower learning efficiency. So the problem is one of finding an optimum and determining how this can be achieved efficiently. Only research can provide such answers.

Third and focussing on Learning Networks for non-formal learning, research is needed at the organisation and business model level. Allowing for the obvious variety between different nations, normal learning has its organisational structures in place. They come in the form of schools, faculties, classes, levels (primary, secondary), orientations (vocational, academic), teachers or lecturers, teaching assistants, support staff, etc. Also the way initial education is paid has been sorted out, again allowing for some variation. Basically, governments are the largest funders, with some room for private initiatives (Guthrie, Griffiths & Maron, 2008). Non-formal education is an entirely different matter. Without even attempting to elaborate the possibilities that there are, let alone go into their various details, it should be clear that the range of possibilities is vast (Kollock & Russell Braziel, 2006). At the least innovative extreme, a Learning Network could be fully internal to a single, large organisation that wants to organise its knowledge management and professional development along novel lines. In this case, it is this organisation that imposes the structure and foots the bill. At the other most challenging extreme a Learning Network could be like a commons, owned by nobody really, but constituting the shared interest of many interested parties, even single individuals. Structure emerges and many costs could be deferred to the use of open source, software, by open content as in, say, Wikipedia and, more specifically, open educational resources. However, some costs, if only those of the server space and data traffic somehow need to be paid for. These could be covered by allowing the posting of advertisements or by selling users’ profiling data. Clearly, privacy is a concern here that needs to be addressed (Gallant, Boone & Heap, 2007). In between these extremes a whole range of possible organisational and financial configurations lives. If Learning Network-based learning is to be a viable option, research needs to chart out these configurations and assess them for their viability.

Fourth, as the organisational model just discussed makes clear, Learning Networks for non-formal learning in particular naturally link with open content. However, for a learning environment that feeds on Web 2.0 developments, open standards and open source software applications are no less important. Open standards allow any one instance of a Learning Network easily to track and adapt to novel developments, such as for example to the advent of the Open Social specification for profiling data. Open source software developments allow for the easy expansion or rejuvenation of Learning Network services. Obviously, also Learning Networks for formal learning stand to profit from openness of software, standards and content. In terms of research efforts, Learning Networks research should not merely inventory from what kinds of openness Learning Networks profit, it should also actively contribute to relevant standards and tools.

Fifth and final, there is one member of the open family that has not been mentioned yet: open innovation (e.g. Von Hippel, 2005). It is a relatively new development that originally only included the advice for corporations not necessarily to develop all their intellectual property in house but, if more profitable, go out and simply buy it. Of recent, the notion has been extended to include collaborative innovation across companies in the precompetitive phases of the innovation process. Adopting a Learning Networks’ approach would extend the playing field for open innovation even further ( Sloep, 2009c), and that applies as well for Higher Education. After all, a Learning Network fosters the knowledge exchange that is a prerequisite of innovation. Also, it sports the kind of tools that facilitate collaboration. However, these are only the basics. For a Learning Network fully to support distributed (as in online), collaborative innovation, more is needed. For one, the Network participants should have a stock of creativity techniques at their disposal. Also, the Network should possess a collective memory that stores and retrieves, if one so wishes, the results of collaborative innovation sessions (Dolog, Lin, Grube & Schmid, 2009). Also, a service that handpicks networks participants best suited for a particular innovative job, should be available (Sie, Bitter-Rijpkema & Sloep, 2009). Innovation, parenthetically, should be conceived broadly, to include bold attempts at designing the next generation smart phones and more modest attempts to design a new environmental science curriculum that better suits societal needs. Although some work has been done in this area, a vast number of questions, fundamental and practical, need to be resolved.

In conclusion, Learning Networks are a promising means to innovate education, formal and non-formal alike, but also a fertile ground for exciting research.

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Resumen

Las redes de aprendizaje (Learning Networks) son redes sociales en línea mediante las cuales los participantes comparten información y colaboran para crear conocimiento. De esta manera, estas redes enriquecen la experiencia de aprendizaje en cualquier contexto de aprendizaje, ya sea de educación formal (en escuelas o universidades) o educación no-formal (formación profesional). Aunque el concepto de aprendizaje en red suscita el interés de diferentes actores del ámbito educativo, aún existen muchos interrogantes sobre cómo debe diseñarse el aprendizaje en red para facilitar adecuadamente la educación y la formación. El artículo toma este interrogante como punto de partida, y posteriormente aborda cuestiones como la dinámica de la evolución de las redes de aprendizaje, la importancia de fomentar la confianza entre los participantes y el papel central que desempeña el perfil de usuario en la construcción de la confianza, así como el apoyo entre compañeros. Además, se elabora el proceso de diseño de una red de aprendizaje, y se describe un ejemplo en el contexto universitario. Basándonos en la investigación que actualmente se lleva a cabo en nuestro propio centro y en otros lugares, el capítulo concluye con una visión del futuro de las redes de aprendizaje.

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1. Introducción

La sociedad del conocimiento se caracteriza por la aceleración de la producción de conocimiento y la aparición de comunidades basadas en el conocimiento (David & Foray, 2003; Sloep & Jochems, 2007). Una de las ideas centrales es que, a la larga, los servicios y productos intensivos en conocimiento generarán más valor económico que el comercio o la producción industrial de productos en grandes cantidades. Sin embargo, los productos y servicios intensivos en conocimiento requieren la participación de personas muy capacitadas para la entrega de los mismos. Además, la transición a una sociedad del conocimiento está provocando que los países industrializados experimenten cambios fundamentales de tipo económico, político, cultural y social. En consecuencia, los ciudadanos están experimentando diversos efectos sociales y psicológicos (Sloep & al., en prensa; Van Merriënboer & Brand-Gruwel, 2005). Otros factores coadyuvantes son el envejecimiento de la población europea, las nuevas competencias que exigen las nuevas formas de trabajo y aptitudes para el empleo, la incesante sobrecarga de información y la tendencia a la globalización política y económica. Para seguir siendo competitiva a escala mundial, Europa debe adoptar rápidamente enfoques multidisciplinares y ser flexible a la hora de aplicarlos (Comisión Europea, 2009). Por consiguiente, Europa no puede permitirse el lujo de dejar de educar a sus jóvenes cuando alcanzan la edad adulta. Debe invertir en el aprendizaje durante toda la vida de las personas, fomentando un intercambio constante de conocimiento en una amplia gama de disciplinas y grados de especialización. En otras palabras, Europa debería invertir en el desarrollo de las competencias a lo largo de toda la vida, desde la cuna hasta la tumba, tanto en la educación inicial de los niños y adolescentes, como en la educación post-inicial de los profesionales en activo. Si atendiéramos solo a razones económicas, deberíamos invertir más en los primeros, pero precisamente por esa misma razón deberíamos dedicar aún más atención a los segundos (OCDE, 2010).

Disponemos de un sistema coherente de educación inicial, pero no de educación post-inicial. Los imperativos de la inminente sociedad del conocimiento exigen que desarrollemos también un sistema coherente para los segundos. No obstante, sería un craso error asumir que nuestro sistema de educación inicial también satisface los requisitos de la educación post-inicial. La forma en que hemos organizado la educación inicial en nuestras sociedades hace que resulte inapropiada para educar a los profesionales adultos. Los planes de estudios, las aulas y el horario de oficina no sintonizan con la flexibilidad de contenidos, didácticas y logística que requieren los adultos que estudian para adquirir las competencias precisas que necesitan, en la medida que necesitan, al ritmo que mejor se adapta a sus preferencias, y en el lugar y el momento que más les conviene. De hecho, son muchos los que también abogan por una profunda reforma de nuestro sistema de educación inicial (Robinson, 2001). No nos adentraremos más en esos argumentos, pero creemos que la educación en general, y la educación post-inicial en particular, se verían beneficiadas si se adoptara un enfoque que fomentara el desarrollo de las competencias a lo largo de toda la vida y fuera flexible desde varios puntos de vista fundamentales.

Recientemente se han desarrollado varios enfoques que tratan de dar respuesta a tales exigencias. En nuestra opinión, encierran un gran potencial, aunque todavía no hayan alcanzado el nivel de madurez de las instituciones de educación superior. En dichos enfoques destaca la idea de aprendizaje (construir e intercambiar conocimiento) en entornos en red potenciados por la tecnología (Dron & Anderson, 2009; Haythornthwaite, 2002; Jones, 2008; McConnell, 2005; Siemens, 2004). Nuestro intento de construir redes de ese tipo recibe el nombre de redes de aprendizaje (Koper & Sloep, 2002; Sloep, 2009a).

2. Redes de aprendizaje

Las redes de aprendizaje son entornos de aprendizaje en línea que ayudan a los participantes a desarrollar sus competencias colaborando y compartiendo información. En ese sentido, las redes de aprendizaje están diseñadas para tratar de enriquecer la experiencia de aprendizaje en los contextos de educación no-formal (educación profesional) y, con ligeras adaptaciones, también resultan útiles en el contexto de la educación formal (escuelas o universidades). En su empeño para adquirir competencias, los usuarios de una red de aprendizaje pueden, por ejemplo (Koper, 2009):

- Intercambiar experiencias y conocimiento con otros.

- Trabajar en colaboración en proyectos (p. ej., de innovación, investigación, trabajos).

- Crear grupos de trabajo, comunidades, debates y congresos.

- Ofrecer y recibir apoyo a/de otros usuarios de la red de aprendizaje (como dudas, observaciones, etc.).

- Evaluarse a sí mismos y a otros, buscar recursos de aprendizaje, crear y elaborar sus perfiles de competencias.

Una red de aprendizaje, en tanto que red social, está integrada por personas que comparten unos intereses bastante similares; cualquier red de aprendizaje ofrece recursos que los participantes pueden utilizar para sus objetivos particulares (véase la lista anterior) y diversos servicios que les ayudan a alcanzarlos. Los principales actores de toda red de aprendizaje son sus participantes. Cualquiera puede participar y realizar diversas funciones: por ejemplo, estudiantes, profesores, «coaches», mentores, curiosos interesados, individuos que buscan apoyo, etc. Los recursos consisten en archivos o enlaces que pueden ayudar a los participantes a hacer lo que consideren necesario para desarrollar sus competencias. Los recursos incluyen, por ejemplo, cursos completos, objetos de aprendizaje concretos, todo tipo de documentos en línea, vídeos, blogs, wikis, etc. En parte son importados a la red, y en parte los crean los propios participantes. Los servicios de apoyo son herramientas de software que incrementan la viabilidad de una red de aprendizaje puesto que facilitan las operaciones de los miembros de la red (Sloep, 2009a). Dichas operaciones permiten a los participantes colaborar, explorar y sacar el máximo provecho a la red de aprendizaje. De acuerdo con la lista anterior, los servicios de apoyo ayudan a los participantes a intercambiar conocimiento, trabajar en colaboración y crear herramientas a tal fin, ofrecer y recibir apoyo, evaluarse a sí mismos o a otros, buscar recursos de aprendizaje, elaborar sus perfiles de competencias, etc. Así pues, los servicios de apoyo siempre guardan relación con: a) las necesidades de aprendizaje del participante; b) sus competencias; c) su comportamiento colectivo.

Dichos servicios pueden brindar asesoramiento sobre la base del comportamiento colectivo de los miembros de la red (Drachsler, 2009). De modo que si la mayoría ha estudiado el curso Y después del curso X, un servicio pertinente podría recomendar a un estudiante hacer lo mismo. O si la mayoría considera que el documento Y le resultó útil en relación con una cuestión concreta X, un servicio pertinente podría recomendar a los participantes que están tratando la cuestión X consultar el documento Y. Este tipo de sistemas de recomendaciones resulta útil ya que captura la sabiduría colectiva de la «multitud» que integra la red de aprendizaje. Los sistemas pueden hacerse más sofisticados si se configuran para tener en cuenta los datos de los perfiles de los participantes, de modo que puedan personalizarse más las recomendaciones. El principal valor de dichas recomendaciones radica en que pueden hacerse sin intervención humana de ningún tipo, ya que, una vez configurado el sistema de recomendaciones, éste genera recomendaciones constantemente.

Como alternativa, los servicios de apoyo pueden consistir en el asesoramiento ofrecido por otros estudiantes (compañeros), seleccionado individualmente mediante minería de datos, a través de la formación de equipos y grupos, o relacionando tecnologías (Kalz, 2009; Van Rosmalen, Sloep, Kester & al., 2008). A diferencia de los sistemas de recomendaciones, tienen potencial para reforzar la cohesión social de la red ya que requieren la intervención humana. De este modo, cuando los compañeros se instruyen los unos a los otros, se da el fenómeno del aprendizaje recíproco: los compañeros aprenden gracias a los debates y a las explicaciones. El aprendizaje recíproco tiene lugar en pequeños grupos de 4 o 5 personas, denominados «comunidades efímeras ad hoc» (Sloep, 2009b); ad hoc, porque guardan relación con una cuestión concreta, y efímeras, porque su actividad finaliza una vez resuelto el problema. En el contexto de esas comunidades efímeras ad hoc, los frágiles vínculos de la red se transforman en sólidos vínculos comunitarios. Los resultados de la investigación inicial sugieren que las comunidades efímeras ad hoc ofrecen un mecanismo de crecimiento de la comunidad dentro de las redes (Fetter, Berlanga & Sloep, 2008). Ese mecanismo de crecimiento de la comunidad resulta importante para favorecer la aparición del aprendizaje social en las redes de aprendizaje (Chapman & Ramondt, 2005). El aprendizaje social que se produce en esas redes de aprendizaje también es importante para el individuo en su vida profesional: con el tiempo, las comunidades de aprendizaje que surgen adquieren las características de las comunidades de práctica (Brown & Duguid, 2000; Wenger & Snyder, 2002).

Adicionalmente, el carácter social de las redes de aprendizaje alienta el capital social de los participantes (Fetter, Berlanga & Sloep, 2010), promueve el aprendizaje en red y tiene potencial para minimizar el aislamiento que puede afectar a los participantes (por motivos geográficos, sociales o culturales).

3. Red de aprendizaje: diseño, implementación y repercusión

El diseño de una red de aprendizaje depende del contexto, y cada una tiene sus características únicas; no existen recetas ni diseños predefinidos. Diseñar una red de aprendizaje es una cuestión de creación conjunta, un proceso interactivo que tiene en cuenta la participación y las opiniones de todas las partes interesadas, como son los responsables de la red, sus futuros participantes y otros agentes potenciales. Hay que apostar por adoptar un enfoque centrado en el usuario, a modo de diseño participativo, el cual comporta la ventaja de abarcar no solo la utilización de las herramientas, sino todo el entorno de aprendizaje (Spinuzzi, 2005). Con independencia del método utilizado, debe incluir un análisis de los objetivos de la red de aprendizaje, las necesidades de las partes interesadas, y una evaluación de la tecnología disponible en ese momento.

Una vez esbozado el diseño inicial, se evalúa y, seguidamente, se mejora. El objetivo fundamental debe ser resolver los problemas que pueden encontrar las partes interesadas, proponiendo soluciones que tendrán repercusión en la práctica y aportarán valor añadido. Deben evitarse los enfoques dirigidos únicamente a la tecnología, ya que éstos solo resuelven una parte de los problemas de las partes interesadas.

En general, el análisis de los objetivos de la red de aprendizaje debe tener en consideración el tipo de participantes y de recursos que interactuarán en la red de aprendizaje. También debe tener en cuenta distintas cuestiones que pueden influir en la red de aprendizaje, tales como la naturaleza del conocimiento que se espera que gestione la red (en términos de complejidad y actualidad), o la organización del proceso de aprendizaje (formal, informal, no formal). Esas dos cuestiones influirán en el control que los participantes tendrán sobre la red de aprendizaje. El control puede propagarse desde abajo hacia arriba (en el caso de los enfoques en los que se espera que los participantes se encarguen del mantenimiento de la red de aprendizaje por sí solos), o bien puede filtrarse desde arriba hacia abajo (en el caso de los enfoques en los que la red de aprendizaje es mantenida y controlada por una institución, tal como sucede en la educación formal o en una red corporativa). Otra cuestión relevante hace referencia a la importancia de conocer la posición inicial de la red de aprendizaje: si los participantes ya se conocen personalmente, o si se espera de ellos que establezcan el primer contacto mediante la red de aprendizaje. Por último, el diseño de la red de aprendizaje debe plantearse si el acceso a la misma será libre o restringido.

El análisis de los participantes debe determinar el tipo (prototipo o persona) de usuarios que formarán parte de la red de aprendizaje, las ventajas que esperan que les reporte la red de aprendizaje, su experiencia en contextos de aprendizaje en línea, así como sus competencias digitales. El análisis de los recursos define qué conocimientos, información y rutas/planes de aprendizaje contendrá la red de aprendizaje, y cómo se supone que los participantes contribuirán al bienestar de la red de aprendizaje; por ejemplo, si se espera que creen nuevos recursos de manera individual o en colaboración con otros.

Sobre la base de esas consideraciones, el paso siguiente es reflejar los casos prácticos de utilización o escenarios de uso más habituales. Éstos deben describir los problemas o las cuestiones que afectan a los participantes, así como la solución propuesta: cómo funcionará la red de aprendizaje. Mediante esos casos prácticos de utilización, se propone un modelo de diseño inicial. Dicho modelo detalla las funciones de comunicación y colaboración que tendrá la red, así como los servicios que ofrecerá. Adicionalmente, se elaborarán las estrategias de interacción necesarias para estimular la interacción y la colaboración entre los participantes. Esas estrategias deben incluir los recursos, métodos, actividades o funciones previstos.

El diseño inicial se comprueba y se valida con un grupo de personas interesadas, para que éstas aporten opiniones y sugerencias que permitan mejorarlo. A continuación se procede al lanzamiento de la red de aprendizaje, que incluye actividades de formación y difusión. La formación debe ir dirigida a las partes interesadas clave, para motivarlas e impulsar la creación de los recursos relevantes. Asimismo, resultará necesario celebrar sesiones en línea o presenciales para que corra la voz sobre la disponibilidad de la red de aprendizaje y sobre sus funciones, pero también para conseguir nuevos participantes y para ir ajustando la red. Cuando la red de aprendizaje ya está en marcha, deben realizarse actividades de supervisión y evaluación. Dichas actividades deben incluir una evaluación de la pertinencia de la solución propuesta, las competencias adquiridas por los participantes, un análisis de la interacción social (por ejemplo, centralización frente a distribución, número de contactos por participante, etc.), el número de participantes activos, el número de recursos utilizados, la repercusión de los servicios prestados por la red, etc.

4. Las redes de aprendizaje y la educación superior

Cada día resulta más evidente que las instituciones de educación superior deben concentrarse en gestionar las fronteras cada vez más permeables entre las universidades, así como entre las universidades y el mundo más allá de ellas (Benkler, 2009). En el contexto de la educación superior, las redes de aprendizaje pueden constituir un excelente medio para garantizar que tanto facultades como estudiantes dispongan del mayor margen posible para actuar con libertad, para innovar en el seno de la Universidad, y para vincularse con actores externos al mundo universitario.

Tomemos como ejemplo el caso de una red de aprendizaje de una institución de educación superior cuyo objetivo es brindar a las partes interesadas del mundo universitario oportunidades de colaborar en cuestiones concretas de manera interactiva con compañeros y tutores.

Una red de aprendizaje de ese tipo puede contener: 1) Un servicio de perfiles (Berlanga, Bitter, Brouns, Sloep & Fetter, 2010); 2) Funciones para que los participantes colaboren y compartan recursos; 3) Servicios de navegación que permitan a los participantes buscar y recibir recomendaciones para contactos y recursos; 4) Servicios de apoyo que ayuden a los participantes a obtener respuestas a sus problemas/dudas.

Un servicio de perfiles permite a los participantes de la red de aprendizaje crear y gestionar su propia presencia en la comunidad, mediante un perfil y unos contactos, así como gestionar sus contribuciones a la comunidad, a través de la creación de comunidades y de acciones de aprendizaje (Berlanga, Rusman, Bitter-Rijpkema & Sloep, 2009). La creación de perfiles en las redes de aprendizaje ayuda a comprender el contexto del participante (Preece, 2000), proporciona seguridad a la hora de establecer una relación de confianza entre compañeros (Rusman, Van Bruggen, Sloep & Valcke, 2010) y aporta seguridad por lo que respecta a las convenciones y a los límites de la comunidad.

Las funciones para colaborar y compartir incluyen la creación de comunidades (que contienen servicios de comunicación como el correo electrónico, el chat o el foro), y medios para crear y compartir recursos como, por ejemplo, servicios de gestión de marcadores o etiquetas, calificación, anotaciones o recomendaciones (Berlanga, Rusman, Bitter-Rijpkema & Sloep, 2009).

Por consiguiente, las partes interesadas tienen la opción de crear comunidades de aprendizaje en línea dentro de la red de aprendizaje, en forma de (sub)comunidades de aprendizaje en línea con fines de aprendizaje formal o informal. Por su parte, los docentes pueden utilizar esas comunidades para actuar a través de ellas en su propio interés común aplicando nuevos métodos educativos. En esa comunidad, pueden disponer de un servicio de navegación que les permitiera personalizar, compartir y buscar la información y los recursos relevantes. ReMashed (Drachsler & al., 2009) constituye un ejemplo de servicio de ese tipo. Dicho servicio analiza el comportamiento colaborativo (utilizando una técnica llamada filtrado colaborativo) para recomendar recursos de aprendizaje a partir de la información que se produce en una red de aprendizaje. Los participantes deben especificar los servicios Web 2.0 que utilizan (como del.icio.us, entradas de blog, Twitter, YouTube), los temas que les interesan y su conocimiento de los mismos. Los participantes reciben recomendaciones de los recursos pertinentes en función de tales criterios. Los participantes también pueden valorar las recomendaciones que reciben, y el servicio tiene en cuenta esas preferencias para ajustar las recomendaciones.

La red de aprendizaje también puede actuar de intermediaria de las ofertas de aprendizaje disponibles a través de las universidades. Las partes interesadas (estudiantes actuales y potenciales, pero también profesores y personal no docente) pueden buscar, encontrar y comparar oportunidades que satisfagan sus intereses o necesidades. A tal fin, las oportunidades de aprendizaje deben utilizar un lenguaje interpretable por ordenador que sea uniforme, como la Especificación de Ruta de Aprendizaje (Janssen, Berlanga, Vogten & Koper, 2008), de manera que un servicio de apoyo a la navegación pueda recomendar las rutas de aprendizaje relevantes, teniendo en consideración las preferencias y las necesidades de los estudiantes por lo que respecta al nivel de competencias, los formatos, los plazos, etc.

En último lugar, en esa red de aprendizaje las partes interesadas pueden utilizar servicios de apoyo que les ayuden a resolver sus problemas o dudas. Por ejemplo, la red de aprendizaje puede contener una comunidad doctoral sobre métodos de investigación en la que los investigadores y los doctorandos pueden utilizar un servicio de apoyo entre compañeros para ayudarse mutuamente (Van Rosmalen, Sloep, Brouns & al., 2008). Mediante el servicio de apoyo entre compañeros, un investigador envía una pregunta, y el servicio busca al o a los participantes (según la configuración del servicio) más adecuados (en términos de conocimientos y disponibilidad) para ayudar a la persona que formula la duda a resolver su problema. El servicio crea un espacio de trabajo privado (por ejemplo, wiki) que permite a los participantes trabajar conjuntamente para resolver las preguntas formuladas. Una vez resuelta la duda, el espacio de trabajo desaparece.

5. El futuro de las redes de aprendizaje

En los párrafos anteriores hemos tratado de esbozar el funcionamiento de las redes de aprendizaje, definidas como entornos de aprendizaje en línea que ayudan a sus usuarios a desarrollar sus competencias colaborando y compartiendo información. Primero hemos asumido que el advenimiento de la sociedad del conocimiento es un motor importante que las propicia, pero no es el único. La reforma educativa es otro motor fundamental. A continuación hemos revisado cómo pueden resultar útiles esas redes en contextos de aprendizaje formal institucional y de aprendizaje no formal en el mundo laboral. Hemos establecido que, además de participantes, contienen recursos y servicios. Los servicios proporcionan los recursos, pero también fomentan la aparición de múltiples comunidades temáticas mediante el establecimiento de vínculos inteligentes entre los participantes de la red. Hemos instado a aplicar a su diseño enfoques centrados en el usuario a la hora de crear redes de aprendizaje concretas, teniendo en cuenta los objetivos de las partes interesadas, las características de los participantes y las tecnologías disponibles en el ámbito local. Por último, hemos presentado el caso de muestra del diseño de una red de aprendizaje en un contexto de educación superior.

Esperamos haber sido capaces de transmitir algunas ideas, como las siguientes:

- Educar a las personas para la sociedad del conocimiento requiere un enfoque diferente al que estamos acostumbrados, sin lugar a dudas en la educación profesional post-inicial, pero quizás también en la educación inicial obligatoria.

- El enfoque de las redes de aprendizaje ofrece una posible solución a esa demanda.

Concluimos nuestra presentación con una pequeña lista de posibles líneas de investigación sobre las redes de aprendizaje. En su debido momento, los resultados de las investigaciones deberían profundizar y ampliar los posibles usos de las redes de aprendizaje como entornos de aprendizaje prometedores de cara al futuro.

En primer lugar, y en líneas generales, las redes de aprendizaje se basan fundamentalmente en la colaboración en línea; crecen con fuerza en el entorno más avanzado que ofrece Internet: la Web 2.0 (Berlanga, García Peñalvo & Sloep, 2010). Pero, por otro lado, la red social, como se suele denominar, evoluciona a pasos agigantados. El procesamiento del lenguaje natural es cada vez más potente, tanto si se utilizan técnicas de deducción basadas en ontologías y RDF, como si se aplican técnicas estadísticas como la indexación semántica latente. Los sistemas de recomendaciones también resultan más potentes cada día, a medida que van teniendo a su disposición los conjuntos de datos a partir de los cuales se nutren (Manouselis, Drachsler, Verbert & Santos, 2010). Aparecen y se implementan estándares abiertos de networking en línea como Open Social. Esa lista puede ampliarse casi hasta el infinito. Por todo ello, la elaboración de particularizaciones precisas de las redes de aprendizaje puede cambiar rápidamente, dado que la tecnología que era vanguardista hace solo unos meses es sustituida hoy por una nueva más potente, o que algunos servicios que hace unos meses resultaban muy costosos o ni siquiera existían son ahora mucho más económicos y accesibles. Por lo tanto, vale la pena la investigación que analiza el desarrollo tecnológico.

En segundo lugar, se ha hablado mucho sobre la manera en que una red de aprendizaje debería abastecerse de recursos y servicios para que funcione como un entorno colaborativo para el aprendizaje y el intercambio de conocimiento. Algo que hasta la fecha ha suscitado escasa atención es cómo aprenden realmente las personas en esos contextos, qué tipo de recursos, servicios e interacciones entre las personas resultan necesarios para optimizar el aprendizaje y el intercambio de conocimiento en esos entornos. Dicha cuestión linda con la clase de cuestiones que trata el campo del CSCL (aprendizaje colaborativo asistido por ordenador, del inglés «computer supported collaborative learning»), pero es diferente en cuanto que las redes de aprendizaje no presuponen la omnipresencia de profesores y personal no docente, cosa que sí parece hacer el CSCL. Este factor es pertinente ya que, obviamente, el hecho de aprender y compartir conocimientos no se producen de manera automática (Kirschner, Sweller & Clark, 2006). Así pues, si los profesores no adoptan su rol tradicional de organizadores del proceso de aprendizaje, ¿quién o qué se encarga de hacerlo? Por supuesto, el problema es que un exceso de organización obstaculiza enormemente la flexibilidad. Pero es probable que una organización demasiado escueta reduzca la eficiencia del aprendizaje. De modo que el problema radica en encontrar el punto medio y determinar cómo puede lograrse de manera eficaz. Únicamente la investigación puede ofrecer respuestas a tales preguntas.

En tercer lugar, y concentrándonos en las redes de aprendizaje para el aprendizaje no formal, hace falta más investigación en materia de la organización y el modelo de negocio. Respetando la lógica variedad existente entre las diversas naciones, el aprendizaje normal tiene establecidas unas estructuras organizativas. Éstas adoptan la forma de escuelas, facultades, clases, niveles (primario, secundario), orientaciones (vocacional, académica), profesores de primaria y secundaria o profesores universitarios, profesores ayudantes, personal de apoyo, etc. Al igual se ha organizado la forma en que se sufraga la educación inicial, respetando también ciertas variaciones. Básicamente es el estado quien hace el mayor desembolso, con cierto espacio para la iniciativa privada (Guthrie, Griffiths & Maron, 2008). La educación no formal es un mundo completamente diferente. Sin tratar siquiera de listar todas las posibilidades que existen, ni mucho menos profundizar en sus diversos detalles, debe quedar claro que la gama de posibilidades es amplia (Kollock & Russell Braziel, 2006). En su forma menos innovadora, una red de aprendizaje puede ser una red estrictamente interna creada por una única gran organización que pretende organizar la gestión de su conocimiento y su desarrollo profesional por nuevas vías. En tal caso, es la organización la que impone la estructura y corre con los gastos. En el otro extremo más novedoso, una red de aprendizaje puede ser como un estado común, que en realidad no es propiedad de nadie, pero que constituye el interés compartido de muchas partes interesadas, incluidos individuos particulares. Aparece una estructura y pueden diferirse muchos costes a la utilización de software libre, utilizando contenido libre como, por ejemplo, Wikipedia y, más específicamente, recursos educativos libres. Sin embargo, es preciso abonar ciertos costes, aunque solo sean los correspondientes al espacio en un servidor y al tráfico de datos. Dichos costes pueden sufragarse permitiendo la colocación de anuncios, o bien vendiendo los datos de los perfiles de los usuarios. No cabe duda de que la privacidad es una cuestión que debe tratarse (Gallant, Boone & Heap, 2007). Entre ambos extremos existe una amplia gama de posibles configuraciones organizativas y financieras. Si el aprendizaje basado en una red de aprendizaje tiene que ser una opción viable, la investigación debe diseñar esas configuraciones y evaluar su viabilidad.

En cuarto lugar, tal como deja claro el modelo de organización que acabamos de presentar, las redes de aprendizaje (en particular, para el aprendizaje no formal) guardan una relación natural con el contenido libre. No obstante, en el caso de un entorno de aprendizaje que se nutre de desarrollos de la Web 2.0, tienen la misma importancia los estándares abiertos y las aplicaciones de software libre. Los estándares abiertos permiten que cualquier instancia de una red de aprendizaje sea fácilmente rastreable y adaptable a nuevos desarrollos, como por ejemplo al surgimiento de la especificación Open Social para los datos de gestión de perfiles. Los desarrollos de software libre permiten expandir y renovar de manera sencilla los servicios de la red de aprendizaje. Como es lógico, las redes de aprendizaje para el aprendizaje formal tratan de beneficiarse de la libertad de uso del software, los estándares y los contenidos. En términos de dedicación a la investigación, la investigación de las redes de aprendizaje no debería limitarse a hacer simplemente un inventario de los tipos de recursos libres de los que pueden beneficiarse las redes de aprendizaje, sino que también debería aportar activamente a los estándares y las herramientas pertinentes.

En quinto y último lugar, hay un miembro de la familia de recursos libres que todavía no se ha mencionado: la innovación abierta (Von Hippel, 2005). Se trata de un desarrollo relativamente nuevo que originalmente solo incluía el asesoramiento para que las empresas no necesariamente desarrollaran toda su propiedad intelectual en la propia empresa, sino que, en caso de ser más rentable, salieran y, simplemente, la compraran. Recientemente, el significado se ha ampliado para incluir la innovación colaborativa entre empresas en las fases precompetitivas del proceso de innovación. Adoptar el enfoque de las redes de aprendizaje ampliaría el terreno de juego de la innovación abierta aún más (Sloep, 2009c), lo que resulta aplicable a la educación superior. A fin de cuentas, una red de aprendizaje promueve el intercambio de conocimientos, lo que constituye un requisito previo a la innovación. Además, posee el tipo de herramientas que facilitan la colaboración. Sin embargo, éstos son solo los aspectos más básicos. Se precisa mucho más para que una red de aprendizaje respalde completamente la innovación colaborativa distribuida (por ejemplo, en línea). Por un lado, los participantes de la red deben tener a su disposición y permita recuperar los resultados de sesiones de innovación colaborativa (Dolog, Lin, Grube & Schmid, 2009). También debe disponer de un servicio que seleccione individualmente los participantes de la red más adecuados para una tarea innovadora concreta (Sie, Bitter-Rijpkema & Sloep, 2009). La innovación, dicho sea de paso, debe concebirse de la manera más amplia posible, de modo que incluya desde las propuestas más audaces para el diseño de los teléfonos inteligentes de nueva generación, hasta los proyectos más modestos para el diseño de un nuevo plan de estudios de ciencias ambientales que se adapte mejor a las necesidades de la sociedad. Aunque se ha realizado cierto trabajo en el área, son muchas las preguntas de tipo fundamental y práctico que quedan por resolver.

En conclusión, las redes de aprendizaje constituyen un medio prometedor para innovar en materia de educación tanto formal como no formal, y son también un terreno fértil para la investigación más apasionante.

Referencias