De acuerdo con la literatura especializada, estamos en los albores de la cuarta revolución industrial y, tras lo sucedido en las tres revoluciones industriales anteriores, se esperan cambios radicales en nuestra manera de vivir, trabajar, estudiar, consumir y relacionarnos unos con otros (Schwab, 2015, 2016; World Economic Forum, 2016).

La primera revolución industrial surgió a finales del siglo XVIII en el Reino Unido, con la irrupción de la energía de vapor, la mecanización de la agricultura, la manufactura y el transporte (Daemmrich, 2017). La segunda revolución industrial se consolidó en Estados Unidos de América a principios del siglo XX. En este caso, la tecnología disruptiva fue la energía eléctrica, que permitió la producción en serie (Hintz, 2011; MacLeod, 2016). La tercera revolución industrial fue detonada desde mediados del siglo pasado con la invención de los semiconductores, las plataformas digitales y el auge de las computadoras personales (Hermann, Pentek & Otto, 2016).

A diferencia de las tres revoluciones anteriores, la cuarta no se define por la emergencia de una tecnología disruptiva específica, sino por la convergencia de varias tecnologías digitales, físicas y biológicas, como la inteligencia artificial, la inteligencia aumentada, la robótica, la impresión 3D, el cloud computing, el big data, el “internet de las cosas” o la nanotecnología (Rose, 2016). Esta confluencia genera redes ciberfísicas. Lejos de ser un escenario de ciencia ficción, estas redes ya funcionan en escenarios laborales, financieros o de ocio, con capacidades de autorregulación, toma de decisiones propias y con mínima o nula intermediación de seres humanos (Roland Berger, 2016).

La asociación entre varias redes ciberfísicas está generando proyectos estimulantes como “ciudades inteligentes”, “fábricas 4.0”, “economías verdes”, etcétera (Tecnalia, 2017), pero también está provocando desafíos para que las personas adquieran las competencias profesionales necesarias para competir en el mercado laboral actual (Devezas, Leitao & Sarygulov, 2017; Lorenz et al., 2016; Lorenz et al., 2015).

La tercera revolución industrial tuvo un enfoque orientado al producto y por eso se requerían competencias profesionales centradas en automatizar procesos y máquinas individuales para introducir mejoras en el producto (Hermann et al., 2016; Kagermann, Wahlster & Helbig, 2013). Ahora, la cuarta revolución industrial está creando un enfoque centrado en ecosistemas digitales, es decir, está generando modelos de negocios innovadores basados en la interconexión de millones de consumidores, máquinas, productos y servicios. Por eso, se requieren nuevas competencias profesionales que permitan aplicar mejoras a lo largo de toda la cadena de valor (Slama et al., 2015); por ejemplo, el pensamiento crítico, la creatividad, la inteligencia emocional, etcétera (Morita-Alexander, García-Ramírez & Escudero-Nahón, 2016). Al mismo tiempo, se requieren nuevas competencias profesionales técnicas, esto es, conocimientos propios de las redes ciberfísicas y los ecosistemas digitales (Adams et al., 2017; OCDE, 2017; Unesco, 2015; World Economic Forum, 2016).

De acuerdo con el estudio “50 innovaciones educativas en América Latina. Graduate XXI, un mapa del futuro” (Rivas & Delgado, 2016), varias innovaciones educativas altamente tecnologizadas están consolidándose en nuestro continente. Destacan, por ejemplo, el aprendizaje adaptativo, que usa la inteligencia artificial y el big data; los servicios educativos integrales en red, que utilizan el cloud computing y el internet de las cosas; la gamificación de la educación, que basa su originalidad en la noción de “persistencia en línea”, como lo hacen los videojuegos de internet o las plataformas de realidad virtual; el aprendizaje híbrido y móvil, que pone a disposición del aprendiz varias tecnologías en línea y herramientas tradicionales.

La investigación educativa ha abordado estas innovaciones educativas con diversas categorías de análisis; por ejemplo, e-learning, entorno personal de aprendizaje, entorno virtual de enseñanza-aprendizaje, educación mediada por tecnología, aprendizaje en red, entre otras (Gros, 2012; Hsu et al., 2012; Hung, 2012). El concepto “aprendizaje en red” es en particular interesante porque hace referencia a las conexiones técnicas y humanas que los estudiantes realizan para obtener buenos resultados académicos en ambientes de estudio altamente tecnologizados. Esta expresión no es original, porque, en realidad, independientemente de cualquier época histórica, las personas siempre han creado un entramado de conexiones para aprender, pero solo fue posible reflexionar al respecto cuando la tecnología digital permitió ciertas conexiones inusuales que superan las limitaciones temporales y físicas para acceder a nuevas fuentes de información y a nuevos referentes de aprendizaje (Jiménez, Bustamante & Albornoz, 2015; Pedersen, 2010).

Sin embargo, el aprendizaje en red presenta ciertas limitaciones conceptuales para abordar estas innovaciones educativas, ya que es heredero de los principios ontológicos y epistemológicos del humanismo moderno, que se caracteriza por ser antropocéntrico y dicotómico (Pedersen, 2010). Por eso, asume que la tecnología y la educación son esferas bien diferenciadas y autónomas entre sí (Jiménez et al., 2015; Thomas & Buch, 2013), y coloca con premura al aprendiz en el centro del proceso educativo y lo encumbra sobre todos los demás elementos no humanos que participan en el aprendizaje (Carlson, 2015).

Lo anterior provoca que este término sea poco útil para estudiar la innovación educativa en escenarios altamente tecnologizados, donde existe un pronunciado protagonismo de elementos no humanos que operan sin centro ni periferia, es decir, como una red (Knox, 2016; Minerva, Biru & Rotondi, 2015; Rivas & Delgado, 2016).

Por primera vez en la historia se ha podido identificar la emergencia de una revolución industrial. Por eso, la investigación educativa tiene el desafío y la oportunidad de superar la visión humanista moderna que actualmente entraña el aprendizaje en red y redefinir esta categoría de análisis con el objeto de explicar la relación de la tecnología educativa con los procesos de aprendizaje (Baygin et al., 2016; Escudero, 2016a).

Este texto argumenta que es necesario realizar una propuesta ontológica poshumanista y una propuesta epistemológica basada en la teoría del actor-red para redefinir el concepto de aprendizaje en red. Posteriormente, propone dos métodos de investigación para el estudio de este tipo de aprendizaje: la obtención de datos de manera inductiva y la construcción de categorías de análisis en forma abductiva. El objetivo es esbozar un procedimiento de investigación para rastrear qué elementos humanos y no humanos se asocian para crear agencias y cómo se originan las redes de aprendizaje, cómo se fortalecen, cómo se asocian a otras redes y cómo desaparecen.

Los primeros registros del vocablo humanismo datan de la humanitas latina. En ese período, el término hacía referencia a una distinción entre la cultura y la educación que debía recibir el hombre libre y que no era propia, de ningún modo, del “hombre bárbaro” (Arbea, 2002). A lo largo de la historia, se transformó en diferentes tipos de humanismo, como el clásico, el medieval, el ilustrado, el existencialista, etcétera (Echeverría, 2006; Kakkori & Huttunen, 2010), pero todos ellos dotaron a “lo humano” de cuatro características (Espinosa, 2016; Knox, 2016): esencialismo, universalismo, autonomía y trascendencia. En efecto, el humanismo es una distinción, explícita o velada, que el humano hace de sí mismo basada en una supuesta condición esencial que lo separa y lo hace distinto, mejor y más importante que “lo no humano”.

El humanismo propiamente moderno surgió en el siglo XVII en Europa. A diferencia de los humanismos anteriores, este estuvo insuflado por el pensamiento ilustrado y por un peculiar optimismo sobre la facultad racional del ser humano (Chernilo, 2017). Por eso, el proyecto moderno se basó en la promesa de que el dominio de la ciencia y la tecnología liberaría a la humanidad de sus atavismos premodernos (Dolphijn & Van der Tuin, 2011). El humanismo moderno, sin embargo, fundó su ontología sobre una tramposa sinécdoque (Weaver, 2010). Al postular que “lo humano es la medida de todas las cosas”, es decir, al hacer pasar la parte por el todo, produjo un mundo antropocéntrico que, por definición: a) está jerarquizado, pues sobreestima la agencia de “lo humano” y desprecia la agencia de “lo no humano”; b) separa la ontología de la epistemología, pues separa al que aprende de lo que aprende, y de con qué aprende; c) divide y clasifica a las disciplinas del conocimiento de acuerdo con un objeto de estudio antropocéntrico, esto es, supone que “lo humano” es un sujeto de estudio con atributos bien definidos y sustancialmente distinto a “lo no humano”.

Para sostener el antropocentrismo, el humanismo moderno debió recurrir a otra argucia: la dicotomía. Primero, argumentó que, debido a su esencia racional, “lo humano” mantenía una relación disruptiva con “lo no humano”; segundo, simplificó la complejidad de las interconexiones que “lo humano” mantiene con el mundo en dos categorías (humano/no humano); y tercero, este ordenamiento simbólico dicotómico implicó siempre una injusta desvaloración de lo “no humano” (St. Pierre, 2013).

La teoría educativa moderna es heredera del humanismo moderno y, por eso, su punto de partida siempre es un paradigma provincial limitante que coloca en el centro a “lo humano” como único sujeto cognoscente, con atributos esenciales bien definidos, separado de lo que aprende y de las cosas que usa para aprender (Snaza & Weaver, 2015). Esa herencia también imprime otra limitación: la teoría educativa parte de supuestos dicotómicos y, por muy complejas que sean las interconexiones entre los elementos en los escenarios educativos, se les dota de límites bien definidos, de atributos esenciales y de una injusta desvaloración de, por ejemplo, “el objeto” ante “el sujeto”, “el cuerpo” ante “la mente”, “el entorno” ante “la persona”, “la tecnología” ante “la educación”, en fin, desvalora “lo no humano” ante “lo humano” (González, 2015). Justamente porque el humanismo moderno todavía domina el discurso de la tecnología educativa, es que este ámbito de estudio se aborda en forma incorrecta como dos mundos diferentes en términos ontológicos, como esferas dicotómicas y autónomas entre sí (Thomas & Buch, 2013).

Desde la segunda mitad del siglo XX, los efectos indeseables del humanismo moderno están amenazando, de manera irónica, la supervivencia de nuestra especie. La polución, la desigualdad y la discriminación han provocado cierto desencanto sobre la promesa del proyecto moderno y han catalizado un ímpetu por hacer reformulaciones ontológicas y epistemológicas que conduzcan a nuevas conceptualizaciones de lo humano. El protagonista principal de esta convulsión teórica es el poshumanismo.

El poshumanismo es un pensamiento compuesto por varias tendencias teórico-conceptuales, como el poshumanismo crítico, el poshumanismo antiantropocéntrico, el transhumanismo y el poshumanismo analítico, cuyo objetivo común es reformular una nueva ontología que dé lugar a una definición distinta de humano (Braidotti, 2013; Skageby et al., 2016; Weaver, 2010; Wolfe, 2010). Por eso, la aplicación del poshumanismo a la educación aboga por una ruptura de la visión antropocéntrica y dicotómica e introduce un pensamiento complejo que a) des-centra lo humano y lo coloca en el mismo nivel de importancia que lo no humano al momento de aprender (Wolfe, 2010); b) admite que lo humano y lo no humano constituyen al mundo, se constituyen en interdependencia y, por lo tanto, sus agencias son igualmente importantes para aprender (Braidotti, 2013); c) deja de suponer que el que aprende invariablemente es un humano (Snaza & Weaver, 2015); y d) admite que lo no humano siempre ha sido condición de posibilidad del aprendizaje y no solo un accesorio de ese proceso.

De esta manera se supera el sentido artefactual y simplificado de la tecnología educativa, referido solo a las herramientas que sirven para enseñar y aprender, y se construye una versión más compleja que incluye a todos los elementos humanos y no humanos en procesos dinámicos (DeLanda, 2006; Usher & Edwards, 2005). Lo anterior obliga a construir un nuevo relato epistemológico para el estudio de los escenarios educativos tecnologizados, que se caracterizan por estar pletóricos de elementos heterogéneos que mantienen distintas conexiones entre sí, como el software, las redes sociales, el hardware, la señal de internet, la inteligencia artificial, la inteligencia aumentada, el internet de las cosas, las plataformas de gestión del aprendizaje y, por supuesto, también los humanos.

A partir de la segunda mitad del siglo XX, la debacle de la visión moderna y positivista en las ciencias sociales provocó varias reformulaciones teóricas y conceptuales. Una de las más relevantes fue la bifurcación que experimentó la sociología tradicional con la emergencia de la “sociología de las asociaciones” (Devenin & Henríquez, 2011). Esta propuesta argumentó que la sociología tradicional había sufrido un menoscabo en la capacidad para abordar, describir y explicar sus objetos de estudio porque daba por sentado que la sociedad existe, en sí misma, de manera esencial (Latour, 2008).

De acuerdo con esa crítica, la sociología tradicional habría provocado, por lo menos, dos efectos indeseables (Pignuoli-Ocampo, 2014): a) tomó el término “sociedad” como explicación de lo que debía ser explicado y confundió, así, la causa con el efecto: el resultado fue un déficit en su capacidad explicativa; y b) como dio por sentado que la sociedad existe esencialmente, entonces procuró describir las propiedades de esa “sustancia” social y perdió capacidad de reacción ante el dinamismo del objeto de estudio.

En contraposición, la “sociología de las asociaciones” propuso un andamiaje teórico conceptual que revitalizó los estudios sociales: la teoría del actor-red (TAR) (Latour, 2007, 2008, 2009). La TAR se consolidó en la década de los ochenta del siglo XX y desde entonces es un referente para los estudios que abordan con seriedad el papel de la ciencia y la tecnología en relación con la noción de sociedad (Jackson, 2015).

Uno de los principios epistemológicos más audaces de la TAR es que la sociedad, en sí misma, no existe, por lo menos no como una sustancia esencial en la que suceden cosas sociales (léase la ironía). Tampoco es un contexto homogéneo; mucho menos una prerrogativa de los humanos sobre lo no humano. Para la TAR, lo social es todo aquello que está asociado como una red (Harman, 2009). Así, las asociaciones hacen a la sociedad, y no al revés. Este giro copernicano en el objeto de estudio permite definir que la sociedad es un movimiento, un proceso de ensamblado, un fluido circulante que pone en contacto a múltiples elementos y agencias. Estos elementos y agencias, en general, son humanos y no humanos.

Por eso, el principio epistemológico de la TAR es útil para redefinir el término aprendizaje en red. Sin embargo, antes vale la pena aclarar que, a diferencia de otras definiciones de red, la TAR postula un carácter performativo de red, y no uno ostentativo; un carácter híbrido de los elementos que la constituyen; una concepción amplia del término agencia; y una simetría entre los elementos humanos y los no humanos (Latour, 2008). De este modo, para la TAR:

La red es performativa y no ostentativa. Una red es tal en la medida que los elementos que la componen ejercen sus agencias; en cuanto esas agencias dejan de operar, la red desaparece. Por eso, ningún elemento de la red ostenta en sí mismo, esencialmente, ninguna agencia; es necesario que sucedan asociaciones para que las agencias generen una red.

Así, el aprendizaje en red puede definirse de la siguiente manera: el aprendizaje es, en sí mismo, una red en funcionamiento. Esta red requiere asociar varios elementos y agencias humanas y no humanas correctamente. Esta red no tiene un carácter esencialista, sino que existirá en la medida que sus elementos humanos y no humanos ejerzan sus agencias apropiadamente. El aprendizaje en red es performativo y en cuanto las múltiples agencias dejan de operar correctamente, la red desaparece. Cuando el aprendizaje en red es potente y tiene resultados innovadores, es capaz de ensamblarse con otras redes, puede sostenerse por mucho tiempo, puede fortalecerse y da la impresión que atrae, influye y transforma casi todo.

Si la investigación educativa admitiera que las asociaciones fundan lo social, y no al revés, entonces estaría en condición de abordar el proceso de aprendizaje como una red. Sería capaz de rastrear las agencias que los elementos humanos y no humanos provocan al estar asociados en una red de aprendizaje. Mejoraría su capacidad explicativa y su velocidad de reacción ante los escenarios educativos actuales (Echeverría & González, 2009). Se abriría un horizonte de conceptualizaciones que sí podrían dar cuenta de los actores emergentes que están constituyendo a la tecnología educativa. Por lo anterior, el objetivo de la investigación educativa, desde esta perspectiva, sería rastrear qué elementos humanos y no humanos se asocian para generar agencias, cuáles son las agencias más importantes, cuáles son los principales problemas que tienen las redes de aprendizaje para surgir, estabilizarse, persistir, fortalecerse, o por qué desaparecen (Escudero, 2016b).

La inminente consolidación de la cuarta revolución industrial impone el desafío de valorar en qué medida los referentes teóricos, conceptuales y metodológicos que se han usado desde hace más de cincuenta años para estudiar la tecnología educativa aún son adecuados para su análisis y desarrollo, o si ya es necesario despojarse de algunos lastres para cumplir con tal finalidad.

El aprendizaje en red es un término cuyo objetivo es definir un campo de estudio para los escenarios altamente mediados por tecnología. Sin embargo, por ser heredero de ciertos principios ontológicos y epistemológicos del humanismo moderno tiene, al menos, dos lastres conceptuales: el carácter antropocéntrico y la dicotomía reduccionista.

Las reformulaciones ontológicas del poshumanismo desvanecen esos lastres conceptuales y demuestran que lo humano y lo no humano deberían tener la misma importancia para la investigación educativa porque ambos son fundamentales al momento de aprender. Además, no es posible separar al que aprende de lo que aprende ni de las cosas con las que aprende; es decir, lo no humano es condición de posibilidad del aprendizaje y no solo un accesorio del aprendizaje. Por otra parte, las reformulaciones epistemológicas de la teoría del actor-red demuestran que la sociedad, en sí misma, no existe, sino que las asociaciones de elementos humanos y no humanos forman sociedades. Una de las alianzas más relevantes para la investigación educativa es el ensamblaje de elementos humanos y no humanos para aprender.

Así, una redefinición de aprendizaje en red postularía que el aprendizaje, en sí mismo, es una red de elementos y agencias heterogéneas en correcto funcionamiento. El aprendizaje es un proceso performativo, es decir, cuando las agencias dejan de operar, la red de aprendizaje desaparece. Por eso, el desafío y el objeto de la investigación educativa, desde este punto de vista, es reconocer que se requieren nuevos procedimientos de investigación ante la inminente consolidación de la cuarta revolución industrial. Así, es posible rastrear de manera inductiva y abductiva qué elementos humanos y no humanos se asocian para generar agencias que permitan originar redes de aprendizaje, cómo se fortalecen, cómo se asocian a otras redes y por qué desaparecen.