¿Cómo enseñar desde la incertidumbre? Resultados de aprendizaje de traducción en la era de la automatización

Resumen

Hoy en día, cualquier docente acaba enfrentándose, tarde o temprano, a la tarea de definir o aplicar una lista de resultados de aprendizaje, que suelen formularse con expresiones como «Al final de la lección/curso/programa, el estudiante será capaz de…» (cf. Kelly, 2014, pp. 20-38). A partir de ese punto, dichos resultados orientan la enseñanza: determinan cómo enseñamos, qué materiales seleccionamos, qué actividades proponemos y de qué manera evaluamos. Cuando están bien formulados, todo encaja: sabemos qué pretendemos lograr y podemos verificar si efectivamente se ha conseguido. Parece lógico, ¿verdad?

Entonces, ¿qué podría haber fallado en una economía regulada mediante planes quinquenales y diseñados de manera centralizada? La enseñanza, al igual que la economía de un país, es un sistema complejo, compuesto por un gran número de piezas en movimiento, y nadie sabe con certeza qué ocurrirá con cada una de ellas a largo plazo. Además, ningún sistema social complejo puede funcionar realmente sin motivación; es decir, sin la premisa básica de que es posible que el individuo obtenga un beneficio de sus interacciones con el sistema. Pero, si no se comprende bien el funcionamiento de esas piezas, ¿cómo se puede generar motivación para interactuar con el sistema? ¿Por qué fallan los resultados de aprendizaje? Fallan cuando parten de supuestos erróneos y cuando no tienen en cuenta la motivación. De hecho, hoy por hoy, muchos resultados de aprendizaje en el ámbito de la traducción fracasan por ambas razones.