¿Cómo mejorar las Micro-certificaciones a través del Ecosistema Educativo?

Las micro-certificaciones han surgido en los últimos años como respuesta a las demandas del mercado laboral en transición de títulos tradicionales a un enfoque basado en competencias. Sin embargo, en esta transición, el ecosistema educativo y de aprendizaje enfrenta numerosos desafíos para reducir el desajuste de competencias entre los trabajadores y las demandas del mercado. Estos desafíos incluyen disparidades en el nivel de cualificaciones y problemas con la calidad del contenido curricular, entre otros. Esto plantea preguntas como: ¿Cómo pueden los proveedores de soluciones educativas mejorar las micro-certificaciones? ¿Qué herramientas están disponibles para mejorar la identificación de competencias? ¿Y cómo se puede mejorar la calidad del contenido curricular en diversas micro-certificaciones?

¿Qué son las micro-certificaciones?

Las micro-certificaciones son el registro de los resultados del aprendizaje adquiridos después de un pequeño volumen de aprendizaje certificado por varios proveedores dentro del ecosistema educativo y de aprendizaje o la industria, centrándose en competencias específicas relevantes para las industrias. Su objetivo es certificar competencias individuales o conjuntos de competencias y pueden acumularse como parte de una trayectoria profesional hacia cualificaciones de educación superior. (Wheelaha, Moodie, 2021, Consejo de la UE, 2022). Con el tiempo, las micro-certificaciones han evolucionado hasta convertirse en diversas unidades de aprendizaje con diferentes calidades, proveedores y estándares de cualificación.

Desafíos de las micro-certificaciones

El panorama tecnológico que cambia rápidamente ha dado lugar a modificaciones continuas de las descripciones de puestos de trabajo, la demanda de competencias y los servicios de aprendizaje. En consecuencia, las micro-certificaciones, como respuesta reciente del ecosistema y la industria del aprendizaje, han llevado a una proliferación de soluciones de aprendizaje que enfrentan dos desafíos principales:

i) Falta de calidad en el contenido de aprendizaje: la multiplicidad de nuevos proveedores de aprendizaje ha creado un gran volumen de soluciones, incluidas micro-certificaciones. Sin embargo, la calidad del contenido generado por estos proveedores a menudo no satisface las necesidades de los usuarios de los contenidos educativos debido a factores como las bajas cualificaciones de los equipos internos, la falta de estándares de calidad entre los proveedores y la ausencia de indicadores de impacto para el contenido curricular.

ii) Nivel de desajuste de calificaciones: las micro-certificaciones están orientadas a la industria y contribuyen a las cualificaciones de aprendizaje permanente. Sin embargo, la identificación poco clara de los requisitos de competencias en el desarrollo de micro-certificaciones ha resultado en un desajuste entre la oferta y la demanda. Por ejemplo, los estudiantes pueden obtener certificaciones de competencias industriales altamente especializadas cuando sus necesidades son más genéricas, lo que lleva a una saturación de soluciones de aprendizaje sin una ruta de aprendizajes clara. Por el contrario, un profesional altamente calificado que busca mejorar sus competencias en una industria en particular puede obtener una certificación genérica debido a esta saturación.

Mejorando las micro-certificaciones a través del ecosistema de aprendizaje

Hoy en día, los contenidos de aprendizaje diseñados para las micro-certificaciones se basan en lecturas diferentes e imprecisas de la demanda laboral. Sin embargo, se puede mejorar las micro-certificaciones obteniendo información detallada sobre los requisitos del mercado laboral en términos de conjuntos de competencias. Además, la utilización de nuevas herramientas tecnológicas, como el análisis sistemático de ofertas de trabajo con Large Language Models, permite la creación de perfiles de competencias basados en ofertas de trabajo detalladas. Estos perfiles muestran relaciones entre competencias según las ofertas de trabajo y relacionan el conjunto con niveles ocupacionales. (Labussière, Bol, 2024).

Una mejor información sobre los perfiles detallados de competencias según un gran número de ofertas de trabajo conduce a una base más sólida para el desarrollo de planes de estudio, contenidos de aprendizaje y vías de habilidades relacionadas con los niveles ocupacionales.

En cuanto a la mejora de la calidad, existe una oportunidad significativa para que los proveedores de soluciones educativas y las instituciones gubernamentales desarrollen en colaboración directrices mínimas de calidad para el contenido del aprendizaje basado en competencias. Esto puede basarse en información más precisa y detallada derivada de perfiles de competencias creados utilizando nuevas herramientas tecnológicas de manera sistemática. Además, se necesita una relación transparente entre cualificaciones, macro-certificaciones, micro-certificaciones, resultados de aprendizaje y competencias para que los estudiantes tengan rutas de aprendizaje más precisas y de mayor calidad.

ACTUA contribuye a la mejora de este y otros temas relacionados, abriendo la discusión entre las partes interesadas para generar pautas de mejor calidad, así como fomentando el uso de datos más precisos para el desarrollo de contenidos de aprendizaje por parte de los proveedores de soluciones educativas. ¡No dudes en contactar con ACTUA para más información!

Por: Juliana López

Referencias:

• Wheelahan, L., & Moodie, G. (2021). Analysing micro-credentials in higher education: a Bernsteinian analysis. Journal of Curriculum Studies, 53(2), 212–228. https://doi.org/10.1080/00220272.2021.1887358

• Council of the European Union. (2022). Council Recommendation of 16 June 2022 on a European approach to micro-credentials for lifelong learning and employability. Official Journal of the European Union.https://eurlex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/uri=CELEX%3A32022H0627%2802%29&qid=1682361989385

• Labussiere, Marie & Bol, Thijs. (2024). Are occupations "bundles of skills"? Identifying latent skill profiles in the labor market using topic modeling. Amsterdam University. doi. 10.31219/osf.io/5zwmt.