ECAP: un modelo pedagógico emergente para la educación superior en la era de la IA.

La educación superior transita un momento decisivo. Las instituciones enfrentan demandas sociales, cognitivas y tecnológicas que reconfiguran el sentido de enseñar y aprender. En este escenario surge el Método Enseñanza Combinada Activa Personalizada (ECAP), desarrollado por Josué Sánchez, como una propuesta pedagógica diseñada para responder a estas tensiones desde una perspectiva estructurada, flexible y centrada en el estudiante.

El método ECAP busca integrar, de manera coherente, recursos presenciales y digitales, metodologías activas, reflexión crítica y personalización apoyada en tecnologías de inteligencia artificial (IA), con la intención de fortalecer la comprensión profunda, el pensamiento crítico y la transferencia del conocimiento.

1. Fundamento conceptual del modelo ECAP

El método se apoya en bases ampliamente reconocidas en el campo de la educación superior:

• constructivismo social,

• aprendizaje experiencial,

• diseño universal,

• aprendizaje activo,

• aprendizaje basado en proyectos y problemas,

• evaluación auténtica.

Sin embargo, ECAP no se limita a reunir enfoques. Lo innovador del modelo está en la integración sistemática de estos elementos en un ciclo pedagógico propio —ECAP-6F— que organiza la experiencia de aprendizaje en fases articuladas orientadas a activar, profundizar, aplicar y transferir el conocimiento.

Diversos estudios han mostrado que los entornos híbridos fortalecen la motivación y el desempeño cuando se diseñan con precisión metodológica y con oportunidades de participación activa (De Bruijn-Smolders, 2024; Li et al., 2024). ECAP se inscribe dentro de esta línea, proponiendo un marco operativo que facilita su aplicación en contextos universitarios.

2. Inteligencia artificial y diseño pedagógico: un vínculo estructural en ECAP

Uno de los aportes centrales del método es la integración explícita, estratégica y pedagógicamente cuidada de la inteligencia artificial.

En lugar de emplearla como recurso accesorio, el modelo la incorpora en tres funciones fundamentales:

2.1 IA como asistente cognitivo del estudiante

La IA actúa como un tutor complementario que facilita:

• microexplicaciones adaptadas al nivel del estudiante,

• ejercicios graduados que responden a errores frecuentes,

• simulaciones guiadas,

• preguntas metacognitivas para consolidar el aprendizaje.

Esta función permite que la preparación previa (Fase 2 del ciclo ECAP-6F) sea más eficaz, ya que cada estudiante recibe un nivel de apoyo distinto según su Perfil de Aprendizaje ECAP, instrumento diseñado como parte del método.

2.2 IA como herramienta de análisis pedagógico para el docente

La IA contribuye a interpretar datos sobre:

• patrones de avance,

• niveles de autonomía,

• indicadores de participación y comprensión,

• dificultades recurrentes del grupo.

Con esta información, el docente —denominado en ECAP Diseñador de Trayectorias Adaptativas— puede ajustar actividades, seleccionar recursos y redefinir desafíos cognitivos con mayor precisión.

2.3 IA como apoyo en la retroalimentación

En la Fase 6 del ciclo, la IA complementa la retroalimentación del docente mediante:

• sugerencias sobre estructura, claridad y coherencia,

• análisis del proceso seguido por el estudiante,

• guías de mejora personalizadas.

La retroalimentación híbrida contribuye a que el estudiante comprenda el alcance de sus acciones y trace un plan de mejora ajustado a su estilo y ritmo.

3. El ciclo ECAP-6F: estructura operativa del método

El modelo se articula en seis fases secuenciales que dan coherencia pedagógica al proceso educativo:

1. Focalización:

Activación cognitiva inicial mediante preguntas detonadoras, casos o microcontenidos que despiertan curiosidad.

2. Formación Previa Autónoma:

El estudiante trabaja recursos breves y diferenciados, con apoyo adaptativo de IA.

3. Facilitación Activa:

La clase presencial se utiliza para análisis, práctica, experimentación y resolución de problemas en un entorno activo.

4. Formulación Socrática:

El docente guía un diálogo estructurado en tres niveles: comprensión, análisis y transferencia.

5. Fusión Colaborativa:

Los estudiantes elaboran proyectos con impacto real, distribuyendo roles según el Perfil ECAP.

6. Feedback Personalizado Adaptativo:

Retroalimentación combinada (docente-IA-autoevaluación) para orientar el progreso individual.

Esta estructura permite una progresión clara desde la preparación autónoma hasta la aplicación avanzada, favoreciendo la comprensión y la transferencia del conocimiento.

4. El docente como Diseñador de Trayectorias Adaptativas

La figura docente en ECAP se reinventa. No es transmisor de información, sino arquitecto del proceso de aprendizaje.

Sus funciones incluyen:

• interpretar datos generados por IA para ajustar actividades;

• moderar diálogos socráticos que exigen rigor argumentativo;

• facilitar entornos activos orientados a la resolución de problemas reales;

• acompañar la autonomía del estudiante mediante el Contrato de Autonomía ECAP;

• evaluar de forma continua usando la Rúbrica ECAP de Desempeño Auténtico.

Este rol potencia tanto la dimensión académica como la dimensión humana de la labor docente.

5. Personalización con fundamento: el Perfil ECAP

La personalización en ECAP no es intuitiva: se realiza mediante un instrumento propio desarrollado por Josué Sánchez.

El Perfil ECAP de Aprendizaje analiza:

• ritmo,

• estilo cognitivo,

• nivel de autonomía,

• habilidades socioemocionales,

• rol preferido en el trabajo colaborativo.

Este perfil permite definir rutas de aprendizaje diferenciadas y redistribuir tareas en proyectos colaborativos.

6. Evaluación auténtica y transferencia

El método incorpora prácticas de evaluación que se vinculan con acciones reales y con el desempeño en entornos aplicados.

Se valoran:

• la comprensión conceptual,

• la participación en actividades activas,

• la argumentación en diálogos socráticos,

• la colaboración diferenciada,

• la creación de productos con relevancia contextual,

• la capacidad de transferir el aprendizaje a situaciones nuevas.

Las investigaciones sobre blended learning destacan que la combinación de actividad, reflexión y retroalimentación continua mejora la comprensión y reduce la ansiedad ante evaluaciones formales (Li et al., 2024).

7. Contribución del método ECAP a la educación superior

El modelo ofrece ventajas claras para instituciones que buscan fortalecer:

• la participación estudiantil,

• la retención,

• la coherencia curricular,

• la integración ética y estratégica de la IA,

• el impacto social del aprendizaje.

En universidades que aspiran a formar profesionales críticos, competentes y capaces de actuar en contextos reales, ECAP se presenta como un método con alto potencial.

Conclusión

El método ECAP, creado por Josué Sánchez, aporta una estructura pedagógica novedosa que integra lo mejor de los enfoques activos y los combina con las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. La propuesta reconoce la complejidad del aprendizaje contemporáneo y ofrece herramientas concretas para organizarlo, acompañarlo y evaluarlo con profundidad.

En un entorno donde la educación exige pertinencia y flexibilidad, ECAP se consolida como una alternativa viable, fundamentada y adaptable para fortalecer la formación universitaria.

Referencias

Capone, R. (2022). Blended learning and student-centered active learning environment: A case study with STEM undergraduate students. International Journal of STEM Education.

De Bruijn-Smolders, M. (2024). Effective student engagement with blended learning. Studies in Higher Education.

Li, B., Yu, J., Sun, L., & Yang, H. (2024). Impact of active learning instruction in blended learning on students’ anxiety levels and performance. Frontiers in Education.