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Reflexiones

No basta caminar juntas: el compromiso del liderazgo en la Cooperación Genuina

Tomado de: https://www.academia.edu/
David Sarantes – Nicaragua 2016

Introducción

La Cooperación Genuina nos invita a construir relaciones basadas en la confianza, el respeto mutuo, la participación consciente y el compromiso compartido. Desde esta perspectiva, la construcción colectiva ocupa un lugar central, al reconocer que ninguna persona, por sí sola, posee todas las respuestas ni todas las capacidades necesarias para enfrentar los desafíos que plantea la vida en comunidad.

La búsqueda de relaciones más horizontales también nos confronta con preguntas importantes. ¿Qué lugar ocupa el liderazgo en procesos que aspiran a compartir poder? ¿Cómo orientar sin imponer? ¿Cómo asumir responsabilidades de conducción sin reproducir prácticas autoritarias? Estas preguntas adquieren especial relevancia en espacios comprometidos con la Cooperación Genuina. Más que cuestionar la necesidad del liderazgo, nos invitan a reflexionar sobre su sentido y su ejercicio. En ocasiones, el desafío no radica únicamente en evitar la concentración del poder o la desvinculación del bien común, sino también en reconocer que la construcción colectiva requiere orientación, articulación y capacidad de conducir procesos. Reflexionar sobre esta tensión resulta particularmente importante cuando el afán de compartir decisiones puede llevar, involuntariamente, a debilitar liderazgos necesarios para sostener el horizonte colectivo.

No basta caminar juntas, las orugas y las personas

En distintos lugares del mundo existen orugas de mariposas nocturnas que desarrollan un comportamiento colectivo singular. Se desplazan formando largas cadenas, unas detrás de otras, manteniendo contacto físico permanente y siguiendo rastros químicos dejados por la oruga que encabeza el recorrido. Su organización no es casual; constituye una estrategia de supervivencia. Al avanzar agrupadas, estas orugas reducen riesgos frente a depredadores, aumentan su capacidad de orientación y en algunos casos, incluso generan la apariencia visual de un organismo más grande, semejante a una serpiente, como mecanismo de defensa ante aves y otros cazadores.

Biológicamente, este comportamiento responde a dinámicas de cooperación instintiva. Despland (2013), en su estudio sobre la plasticidad del comportamiento colectivo en un folívoro nómada de principios de primavera, muestra cómo la coordinación grupal permite a las orugas mejorar su orientación, mantener la cohesión del grupo y aumentar sus posibilidades de supervivencia. Ninguna oruga, por sí sola, posee la misma capacidad de protección que el colectivo organizado. La fuerza radica en la articulación, la coordinación y la capacidad de mantenerse conectadas entre sí. Cada individuo cumple una función dentro del desplazamiento grupal, haciendo posible la supervivencia común.

Sin embargo, la misma lógica colectiva que fortalece al grupo también revela una paradoja inquietante. En determinadas circunstancias, estas orugas pueden quedar atrapadas en un fenómeno conocido como “círculo de la muerte” o “molino de orugas”. La formación pierde la capacidad de orientarse hacia adelante y termina cerrándose sobre sí misma. Lo que normalmente permite avanzar y proteger al colectivo deja de cumplir su función orientadora. Aunque las orugas continúan cooperando y manteniendo su coordinación, el movimiento pierde dirección y propósito. En algunos casos permanecen girando hasta el agotamiento y la muerte.

Esta anomalía biológica ofrece una metáfora poderosa para reflexionar sobre el liderazgo y la cooperación humana. La Cooperación Genuina no consiste únicamente en caminar juntas y juntos, sino también en construir conciencia colectiva, sentido compartido y capacidad de orientación. Un colectivo puede estar altamente articulado y, aun así, perder horizonte. Y cuando esto ocurre, la ausencia de liderazgo consciente puede transformar la cooperación en repetición, desgaste y estancamiento colectivo.

Ese contraste —entre la potencia protectora de la cooperación y el riesgo de caminar en círculos— abre preguntas fundamentales sobre el liderazgo, el poder compartido y la construcción colectiva de propósito.

El liderazgo en la Cooperación Genuina

La Cooperación Genuina reconoce que todas las personas poseen habilidades, experiencias y virtudes valiosas para contribuir a la construcción colectiva. Reconocer el valor de cada persona no significa desconocer que existen roles, responsabilidades y aportes diferenciados dentro de un colectivo.

El liderazgo constituye una responsabilidad asumida al servicio del propósito común. Su razón de ser no radica en dirigir personas ni en concentrar decisiones, sino en contribuir a que el colectivo conserve claridad sobre su horizonte, fortalezca su capacidad de organización y pueda responder conscientemente a los desafíos que enfrenta.

En la Cooperación Genuina, el liderazgo debe tener la capacidad de generar confianza, promover participación consciente, facilitar aprendizajes y fortalecer la autonomía colectiva. Su legitimidad no proviene de la autoridad jerárquica, sino de la coherencia ética, el compromiso con el bien común y la capacidad de contribuir al crecimiento de las demás personas.

La Cooperación Genuina tampoco exige que todas las personas lideren de la misma manera ni en todo momento. Existen liderazgos diversos que emergen según las circunstancias, las capacidades y las necesidades del proceso colectivo. Hay quienes orientan estratégicamente, quienes facilitan la comunicación, quienes acompañan emocionalmente, quienes promueven la reflexión crítica o quienes articulan esfuerzos para alcanzar objetivos comunes.

Lo importante no es que todas las personas desempeñen funciones idénticas, sino que cada aporte contribuya al fortalecimiento del colectivo y al logro de un horizonte compartido. Como señala Van de Velde (2017), “se trata de un liderazgo más exigente en cuanto a su horizontalidad y necesidad de cooperación genuina dentro del equipo, esto también implica una clara distribución de funciones y facultades para evitar la confusión”. Lejos de debilitar la construcción colectiva, la claridad de roles y responsabilidades fortalece la cooperación, favorece la articulación de esfuerzos y permite que el poder compartido se ejerza de manera consciente y efectiva.

El desafío de liderar sin imponer

En los espacios comprometidos con la Cooperación Genuina existe una preocupación legítima por evitar prácticas autoritarias, verticales o excluyentes. La horizontalidad, la participación y la construcción colectiva de decisiones constituyen valores fundamentales para quienes apostamos por relaciones basadas en el respeto mutuo, la confianza y el poder compartido.

Sin embargo, en algunos procesos emerge una tensión menos visible: el temor a ejercer liderazgo. Personas con capacidad de orientar, articular, facilitar decisiones o leer críticamente los contextos terminan limitando su participación por miedo a ser percibidas como autoritarias. En nombre de la horizontalidad, el liderazgo puede volverse tímido, dubitativo o excesivamente cauteloso al momento de asumir responsabilidades de conducción colectiva.

Esta situación plantea un desafío importante. Un colectivo necesita orientación, capacidad de lectura del contexto, articulación de esfuerzos y construcción compartida de horizonte. Cuando quienes poseen condiciones para contribuir en estas tareas renuncian sistemáticamente a ejercerlas, se generan vacíos que dificultan la toma de decisiones, la coordinación de acciones y la respuesta oportuna ante los desafíos comunes.

La búsqueda de relaciones horizontales no debería conducir a la negación del liderazgo, sino a su transformación. Compartir poder no significa renunciar a la responsabilidad de orientar. Tampoco significa desaparecer como referente cuando el colectivo necesita claridad, articulación o capacidad de respuesta. Un liderazgo coherente con la Cooperación Genuina no necesita imponerse, pero sí necesita asumir su responsabilidad. Su desafío consiste en orientar sin dominar, facilitar sin controlar y contribuir al movimiento colectivo sin apropiarse de él.

Cuando el liderazgo renuncia a liderar

Los colectivos rara vez se debilitan de un día para otro. Con frecuencia, el desgaste comienza de manera silenciosa. Las decisiones se postergan, las responsabilidades se diluyen, las prioridades pierden claridad y los esfuerzos individuales dejan de articularse alrededor de un horizonte común. Aunque las personas continúan comprometidas y mantienen su disposición a colaborar, el movimiento colectivo empieza a perder dirección.

La cooperación, por sí sola, no garantiza orientación. Un grupo puede estar conformado por personas altamente capaces, comprometidas y solidarias, y aun así experimentar dificultades cuando nadie asume la responsabilidad de ayudar a leer el contexto, facilitar acuerdos, impulsar decisiones o sostener el propósito compartido.

En estos casos, el problema no radica en un exceso de liderazgo, sino en su ausencia o debilitamiento. La renuncia sistemática a ejercer liderazgo puede generar vacíos que afectan la capacidad del colectivo para responder a los desafíos, adaptarse a los cambios y proyectarse hacia el futuro.

La metáfora de las orugas vuelve a adquirir sentido. Su fortaleza no reside únicamente en caminar juntas, sino en conservar la capacidad de avanzar. Cuando la orientación desaparece, la cooperación corre el riesgo de transformarse en movimiento sin rumbo.

Por ello, uno de los desafíos más importantes para quienes creemos en la Cooperación Genuina consiste en asumir el liderazgo como una responsabilidad ética con el colectivo. No para mandar, controlar o imponer, sino para contribuir a que las personas, los procesos y los propósitos continúen encontrando dirección, sentido y horizonte compartido.

Esta reflexión constituye una invitación a las lideresas y líderes de nuestras comunidades, organizaciones y colectivos a ejercer plenamente su papel dentro de la Cooperación Genuina. No desde la búsqueda de protagonismo o reconocimiento, sino desde el compromiso de orientar, articular y sostener los procesos colectivos cuando las circunstancias lo demandan. Porque no basta caminar juntas. También es necesario saber hacia dónde avanzar.

Referencias

  • Despland, E. (2013). Plasticity of collective behavior in a nomadic early spring folivore. Behavioral Ecology, 24(2), 428–435.
  • Van de Velde, H. (2017). Liderazgo compartido, desde un enfoque de “Cooperación Genuina” ÁBACOenRed.
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Eventos

Webinar sobre el panel de control de datos de ICAN-ICAR 2025

El 3 de junio de 2026, miembros de ÁBACOenRed/FUPECG participamos en el seminario web para el análisis del panel de control desarrollado recientemente por PAL-Network para que los datos de la Evaluación Internacional Común de Alfabetización Numérica y Lectura (ICAN-ICAR) de 2025 sean más accesibles y fáciles de usar.

El panel de control abarca los resultados de aprendizaje de aproximadamente 89 000 niños y niñas de Bangladesh, Kenia, Malí, México, Mozambique, Nepal, Nicaragua, Pakistán, Senegal, Tanzania y Uganda. Permite explorar los resultados del Nivel Mínimo de Competencia por país, género, edad, grado y diversos indicadores contextuales, además de datos de alcance y acceso. También incluye un chatbot para explorar los resultados mediante consultas de texto.

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Reflexiones

Escribir con IA: entre la potencia intelectual y la mediocridad automática

Autor: Freddy Naranjo Pérez

https://www.linkedin.com/in/freddynaranjoperez

He dedicado buena parte de los últimos dos años a reflexionar sobre la escritura en tiempos de inteligencia artificial. No desde el entusiasmo ingenuo ni desde el rechazo automático, sino desde la experiencia concreta de escribir, investigar y pensar acompañado por estas herramientas.

Y debo decir algo que incomoda a muchos: la IA, usada de manera responsable, crítica y deliberada, puede ampliar de forma extraordinaria las capacidades expresivas de una persona.

No reemplaza el pensamiento. No sustituye la formación. No crea profundidad donde no la hay. Pero sí puede convertirse en un interlocutor permanente, en un laboratorio de ideas, en una herramienta para explorar conexiones, contrastar argumentos, reorganizar hipótesis y acelerar procesos complejos de escritura e investigación.

He visto personas utilizar la IA para producir toneladas de texto vacío. Pero también he comprobado que, en manos de alguien con criterio, experiencia y horizonte intelectual, estas herramientas pueden potenciar de manera radical la capacidad de trabajo intelectual.

Por eso me preocupa tanto la pobreza del debate actual. Seguimos atrapados entre dos caricaturas: quienes creen que la IA destruirá toda creatividad humana y quienes piensan que basta con presionar un botón para convertirse en autor.

Ambas posiciones ignoran que la escritura siempre ha sido una relación entre inteligencia, técnica y cultura. La imprenta transformó la autoría. También lo hicieron los editores, las universidades, los procesadores de texto e internet. La inteligencia artificial no aparece en un vacío histórico. Lo que hace es llevar al límite preguntas que ya estaban ahí.

Precisamente de eso trata mi libro De las musas a las máquinas. La autoría en la era de la IA.

No escribí este libro para defender ni para condenar la inteligencia artificial. Lo escribí porque estamos entrando en una etapa histórica en la que escribir ya no significa lo mismo que hace veinte años, y porque necesitamos categorías nuevas para comprender lo que está ocurriendo.

La gran pregunta ya no es si la IA puede escribir, sino qué ocurrirá con la cultura, la educación y el pensamiento cuando la producción de lenguaje deje de ser una capacidad exclusivamente humana.

Para adquirir el libro:
https://www.amazon.com/dp/B0GSBFJ41R

Entrevista a Herman
EntrevistaEventos

Entrevista: Educación Alternativa Popular y Cooperación Genuina en tiempos de crisis

En este encuentro virtual, German Doin conversó extensamente con nuestro compañero Herman Van de Velde (ÁBACOenRed), en un espacio dedicado a reflexionar sobre la pedagogía, los procesos educativos en América Latina ante situaciones de emergencia y los pilares para una verdadera transformación social.

Algunos puntos medulares que se comparten en la entrevista son:

1. Cooperación Genuina vs. Competencia y Ayuda

  • Más allá del modelo tradicional: Ante enfoques educativos tradicionales de corte neoliberal que obligan a competir, se posiciona la Cooperación Genuina como una Visión Vital_Esencial basada en la esencia humana de cooperar y construir colectivamente.
  • Diferencia entre cooperación y ayuda: Se aclara que muchas veces lo que se llama “cooperación internacional o nacional” se limitan a ser “ayudas” condicionadas por quienes poseen los recursos, definiendo términos desde arriba. La Cooperación Genuina, en cambio, implica que las bases construyan juntas a partir de sus propias necesidades.
  • El pilar de la escucha: El proceso inicia con un escucharnos profundo, no para juzgar o responder, sino para comprender, interpretar y respetar la diversidad de visiones.

2. De “Actores” a “Autores” de la Educación

  • Superar el rol asignado: Se plantea la necesidad de trascender el concepto de ser simples “actores” que cumplen un papel o guión predeterminado por instancias externas.
  • La autoría colectiva: El desafío actual es transformarnos en autoras y autores de la calidad educativa, capaces de escribir juntas y juntos nuevos escenarios pedagógicos contextualizados desde y para la comunidad.

3. Desafíos Educativos y Desigualdad ante la Virtualidad

  • El contexto virtual no reemplaza lo real: Se enfatiza que “la educación virtual no existe, la educación es real; el contexto es el que puede ser virtual”. El contacto, el calor humano y el vínculo presencial son elementos insustituibles en una educación infantil y comunitaria de calidad.
  • Brechas y realidades diversas: La crisis sanitaria del COVID 19 visibilizó profundas desigualdades materiales y pedagógicas. Mientras ciertos sectores privados migran al entorno virtual, las realidades rurales carecen de conectividad. Asimismo, se diferencia entre las condiciones materiales y la capacidad de acompañamiento afectivo-pedagógico dentro de los hogares.
  • Flexibilidad frente a recetas únicas: Se cuestiona la idea de imponer soluciones homogéneas (como el cierre generalizado de escuelas sin considerar el impacto en la alimentación o socialización de los niños) y se aboga por medidas flexibles que respondan a la diversidad de cada territorio.

4. Redefinir la Calidad: Procesos sobre Productos

  • Crítica a los enfoques estandarizados: Las corrientes basadas estrictamente en “competencias”, objetivos o resultados observables descuidan el valor del trayecto. La calidad no se impone con reglas o currículos rígidos, sino que se construye diariamente mediante la comunicación y la interrelación de todas/os las/os participantes.
  • Aprender desde el respecto y disfrute profundo: Para evitar la deserción, el entorno educativo debe ser un espacio donde a las/os estudiantes les guste estar, involucrándolos de forma voluntaria en la gestión de su propio aprendizaje. La prioridad ante la adversidad debe centrarse en el bienEstar y bienSer socioemocional y la resiliencia.

Reflexión Final

La Educación Alternativa Popular no debe ser vista como un sistema aislado o exclusivo de la esfera privada; el horizonte debe apuntar a impregnar la educación pública desde las bases, fomentando la inclusión motivadora y el crecimiento personal en comunidad. El motor de este cambio no reside únicamente en un acuerdo metodológico o teórico, sino en el afecto, la solidaridad y el compromiso de caminar juntos, desde una Visión Vital_Esencial de Cooperación Genuina.

SeminarioWeb
Eventos

Superando las brechas en matemáticas básicas: Perspectivas basadas en la evidencia, la práctica y las políticas

ÁBACOenRed estuvo presente en este Webinar organizado por Daara y Mizizi Elimu Afrika (miembro de PAL Network), en el que se compartieron resultados del proyecto piloto multicéntrico realizado en Kenia, Sudáfrica, Nigeria y Camerún en 2025.  

El seminario es parte de una serie de reflexiones promovida por “Pedagogía de Daara Academy”, una plataforma de aprendizaje creada para fortalecer la excelencia pedagógica en las organizaciones educativas y profundizar su comprensión de las prácticas pedagógicas eficaces.  

Esta sesión:  
– Se compartieron los hallazgos sobre el conocimiento pedagógico del contenido que poseen los docentes en la alfabetización numérica temprana, a partir de la evaluación diagnóstica de Mizizi de 2025 en tres condados de Kenia.
– Se presentaron patrones en las ideas erróneas y los tipos de errores de los estudiantes, según estudios de análisis de errores multicéntricos realizados en Kenia, Sudáfrica, Nigeria y Camerún.
– Se examinó la relación entre el conocimiento matemático de los docentes, las ideas erróneas de los estudiantes y el diseño de programas de apoyo docente a gran escala.  

Un poco sobre el contexto que motivó este evento:
En África subsahariana (también en América Latina), millones de niños asisten a la escuela, pero muchos terminan los primeros grados sin las habilidades matemáticas básicas necesarias para tener éxito. Datos recientes ponen de manifiesto un desafío importante: en algunos países, menos de una cuarta parte de los alumnos de los primeros grados alcanzan el nivel mínimo de competencia matemática, y muchos siguen teniendo dificultades con la suma y la resta básicas. Estas cifras evidencian una brecha persistente en matemáticas básicas que exige una acción urgente, coordinada y basada en la evidencia.  

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Reflexiones

La inteligencia artificial y el facilismo en los trabajos escritos

Iván Montes Iturrizaga * Psicólogo y doctor en Ciencias de la Educación

La inteligencia artificial (IA) está ya presente en todas las universidades peruanas. De eso no hay la menor duda; pues, prácticamente, no existe barrera alguna para acceder gratuitamente a chatbots (que responden preguntas y generan contenidos), tales como ChatGPT, Gemini, Claude o DeepSeek. Pues, ahora, solo hace falta contar con un dispositivo móvil medianamente sofisticado para disfrutar de un sinfín de posibilidades.

Asimismo, hoy en día contamos con aplicaciones que hacen uso de la IA y que sirven para una gran lista de tareas, como la edición de textos, la automatización de procesos, la traducción, la organización de tareas y el análisis de datos, entre muchas otros. Así, se publican todos los días cientos de aplicaciones y herramientas de IA, hasta el punto de que ya nos cuesta imaginarnos un mundo sin estos desarrollos tecnológicos. Es más, los países (como el Perú) cuentan ya con instancias gubernamentales dedicadas a acompañar este cambio paradigmático y a dotar a los ciudadanos de herramientas debidamente probadas.

En el marco de lo señalado en el párrafo anterior, por ejemplo, contamos en el país con la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital (SGTD), así como un Catálogo de herramientas de inteligencia artificial y otras agencias interesadas en la socialización relevante con estos desarrollos tecnológicos.

Ya en el ámbito educativo las universidades (y unos pocos colegios) se vienen convenciendo de que la IA está vertebrando la vida de los estudiantes, profesores, gestores y las familias en general. Esto ocurre mayormente en las zonas urbanas, con avance un tanto más lento en los ámbitos rurales. De todos modos, es probable que este despertar institucional (para muchos, tardío) esté motivado por los abusos de la misma por parte de sus estudiantes, quienes vieron en estas plataformas la forma más fácil para cumplir con sus trabajos escritos sin tener que hacerlos ellos mismos.

Por su parte, los profesores (y enseñantes en general) se habrían visto sobrepasados por la avalancha de escritos redactados por la IA y con escasa mediación por parte de sus supuestos autores. En otros términos se produjo una involución académica caracterizada por la ley del menor esfuerzo, la falta a la ética y el interés desmedido por las calificaciones en desmedro del real aprendizaje.

Ante esto, se ha ensayado desde la prohibición —que no ha funcionado por razones obvias— a la adquisición de costosos programas capaces de detectar el plagio, con y sin uso de la IA. No obstante, al poco tiempo aparecieron otras IA que prometían hacer tesis, revisiones de la literatura, artículos publicables y discursos, pero de forma indetectable por los softwares antiplagio.

En este marco, cada día se escuchan más voces que proponen optimizar la manera de encarar pedagógicamente las aproximaciones docentes a propósito de cualquier entregable. Así, dejar consignas claras, evaluar formativamente (retroalimentar) los avances y apelar a lo dialógico, para promover (y explorar) la reflexión en torno a las fuentes bibliográficas, en su relación dialéctica con la realidad misma, se convierten hoy en elementos imprescindibles para enseñar «en positivo» a elaborar cualquier producción escrita. Pues, sin una mirada pedagógica que trascienda el clásico «te asigno un trabajo escrito, me desentiendo y lo presentas al final del período», no estaremos más que promoviendo el engaño en todos los niveles de enseñanza.

Al mismo tiempo, debemos de aprovechar los espacios institucionales en general y cada asignatura para promover una cultura del esfuerzo, el respeto y la verdad. Una especie de cruzada que permita señalar los usos adecuados de la tecnología (en este caso la IA) como herramienta útil para casi todas las facetas de nuestra vida en sociedad, pero con la condición de que el «buen uso» siempre tendría que estar vertebrado por la honestidad, el bien común y el propósito de ser mejores personas para contribuir a la solución de los múltiples problemas que nos aquejan.

En síntesis, en estos tiempos de la IA —en cuanto a los trabajos escritos— que tantos dolores de cabeza nos ocasiona, quizá podamos encontrar respuestas pertinentes no en la tecnología en sí misma, sino más bien en una pedagogía sustentada en evidencia empírica.


* Psicólogo Educacional de la Universidad Ricardo Palma y doctor en Ciencias de la Educación de la PUC de Chile. Es Decano de la Facultad de Psicología de la Universidad Continental.

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Eventos

Presentación del Libro “Pensamiento Crítico en Acción: Cooperación Genuina como visión vital_esencial”

El día 13 de marzo (2-5pm) se realizaró la presentación del libro “Pensamiento Crítico en Acción: Cooperación Genuina como visión vital_esencial” en el marco del 15 aniversario de ÁBACOenRed que no solo nos recuerda del tiempo recorrido, sino que nos invita a continuar con la coherencia de una propuesta pedagógica que, apuesta por relaciones horizontales, el reconocimiento de los saberes diversos y la construcción colectiva de oportunidades educativas para el BuenVivir y el BienSer Colectivo.

 

Autoras del libro, "Pensamiento Crítico en Acción: Cooperación Genuina como visión vital_esencial".

Pensamiento Crítico en Acción: Cooperación Genuina como visión vital_esencial

Este libro es el reflejo de la Cooperación Genuina en la práctica. Es el resultado de reflexiones profundas sobre la historia de Cooperación Genuina entretejida con la vida de Herman Van de Velde, su precursor. Refleja sus vivencias en este lado del mundo, también hermoso y digno, de lo que Herman aporta y también de lo que recibe en ese compartir. Desarrolla las bases, la evolución y concreción de la Visión Vital_Esencial Cooperación Genuina, sus aportes y desafíos. Constituye un aporte a la construcción de escenarios educativos contextualizados para la emancipación y dignificación del ser humano, la comunidad y la naturaleza, desde una visión integral y holística, en diálogo con diversas autoras y autores que han ido concretando esta Visión Vital_Esencial Cooperación Genuina a través de los años. Como investigadoras y facilitadoras de ÁBACOenRed, Maribel y Carla, celebran que este libro no sea el producto de una autoría aislada, sino el resultado de un caminar compartido.
Disponible
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Eventos

Seminario: Ciclo de Movilización de Conocimiento sobre Uso de Evidencia en Políticas y Prácticas Docentes

Desde SUMMA y la Organización de Estados del Caribe Oriental (OECS), a través de nuestro Centro KIX LAC, y con el apoyo de la Alianza Mundial para la Educación (GPE) y el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC), tenemos el agrado de invitarlos a reservar la fecha para el próximo seminario, que se realizará en el marco de nuestro Ciclo de Movilización de Conocimiento sobre el uso de evidencia en Políticas y Prácticas Docentes.

Este encuentro da inicio a un subciclo centrado en la enseñanza en el aula y las prácticas pedagógicas efectivas, en respuesta a las persistentes brechas en los aprendizajes fundacionales en la región. Frente a la distancia que aún existe entre el diseño de políticas y su traducción en prácticas concretas, este espacio busca promover una reflexión, desde la evidencia y las experiencias nacionales de los países KIX LAC, sobre cómo fortalecer la enseñanza en contextos diversos y desafiantes desde una perspectiva regional.

El jueves 30 de abril a las  9:00 hs. (CST / hora de Centroamérica), el seminario se centrará en dos ejes clave para pensar la mejora de la enseñanza:

  • la evidencia sobre prácticas pedagógicas efectivas para mejorar la enseñanza y fortalecer los aprendizajes fundacionales;
  • los enfoques y buenas prácticas para adaptar la enseñanza a contextos altamente desafiantes, marcados por la diversidad, la desigualdad, las crisis y las emergencias.
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Reflexiones

¿Inteligencia artificial, liberación o proyecto colonial? Cinco mitos sobre la IA desmentidos.

Sus defensores presentan la inteligencia artificial (IA) simultáneamente como una solución milagrosa para la economía y una amenaza existencial. Pero toda esa publicidad y grandes declaraciones ocultan la realidad cotidiana, que a la vez es sumamente problemática.

el 26 de marzo de 2026

Desde las alucinaciones provocadas por la IA durante el discurso inaugural del rector de la Universidad de Gante hasta la difusión de imágenes sexualizadas de mujeres y niños, la IA plantea nuevos desafíos y refuerza las desigualdades existentes. Pero, ¿puede la IA también propiciar avances positivos? Kif Kif desmiente los mitos y busca una solución.

Mito 1: El término 'IA' tiene un significado claro.

El término «IA» es de uso común, pero pocos podrían ofrecer una definición clara. Por consiguiente, no existe una definición única y aceptada de IA. Esto dificulta la elaboración de una legislación precisa al respecto. Sin embargo, también facilita que las empresas etiqueten sus productos y servicios como «IA» y hagan grandes promesas sobre sus beneficios (lo que se conoce como «lavado de imagen con IA» ).

La IA es un término general que engloba una amplia gama de métodos computacionales digitales, también conocidos como algoritmos. Estos reconocen patrones a partir de datos y generan un resultado específico. Una característica importante de las técnicas de IA es que utilizan el aprendizaje automático. Esto significa que no es necesario introducir manualmente cómo el algoritmo toma decisiones repetidamente. En cambio, se le puede enseñar a tomar decisiones de forma autónoma.

Inicialmente, por ejemplo, un algoritmo no puede distinguir las imágenes de un perro de las de un gato. Por lo tanto, los analistas de datos humanos primero entrenan el algoritmo etiquetando las imágenes. Con el tiempo, el algoritmo aprenderá a estimar mejor qué imagen contiene un perro y cuál contiene un gato. Sin embargo, no se conocen los criterios que utiliza el algoritmo para aprender a distinguirlos. Por consiguiente, las razones subyacentes de las decisiones de los algoritmos son, por así decirlo, una incógnita. Esto suele ser relativamente inofensivo cuando se trata de imágenes de perros y gatos, pero se vuelve mucho más arriesgado cuando, por ejemplo, se trata de reclutar candidatos para una vacante. Hablaremos de esto más adelante en este artículo.

Mito 2: La IA es objetiva y neutral.

La IA aprende a partir de datos que proporcionan información sobre un entorno específico. Sin embargo, estos datos no son neutrales: reflejan las desigualdades sistémicas y la exclusión en nuestra sociedad. La científica informática Joy Buolamwini denomina a este fenómeno « sombras de poder ». Esto provoca discriminación estructural en el algoritmo, lo que se conoce como sesgo.

El sesgo suele surgir por la falta de datos representativos. En estos casos, los conjuntos de datos no contienen la misma cantidad de datos (de buena calidad) para los distintos grupos de población, lo que provoca que el algoritmo funcione con mucha menos precisión para los grupos subrepresentados. La activista digital canadiense-estadounidense y mujer negra Joy Buolamwini lo experimentó en carne propia cuando su rostro no fue reconocido por el algoritmo de reconocimiento facial, ya que este había sido entrenado principalmente con rostros blancos y masculinos. Tuvo que ponerse una máscara blanca para ser “reconocida”.

También pueden surgir sesgos cuando se incluyen datos sensibles en los conjuntos de datos. Algunos datos se consideran demasiado riesgosos para incluirlos, como el color de la piel de una persona. Sin embargo, otros datos, como la dirección o los ingresos, se incluyen, aunque a menudo sean consecuencia de las desigualdades sociales. Por lo tanto, las decisiones basadas en estos datos también pueden dar lugar a discriminación. Por ejemplo, en los Países Bajos se produjo el escándalo de las ayudas para el cuidado infantil , en el que el gobierno neerlandés utilizó inteligencia artificial para determinar quiénes cometían fraude social. La IA identificó la doble nacionalidad como un factor de riesgo para el fraude social. Como resultado, miles de ciudadanos neerlandeses con doble nacionalidad fueron etiquetados erróneamente como defraudadores y perdieron sus ayudas para el cuidado infantil.

Desigualdad en la percepción y el lenguaje.
El sesgo en los datos, y por ende en la IA, tiene consecuencias no solo individuales, sino también sociales. La IA refleja una visión del mundo occidental, blanca, heterosexual y masculina. Como resultado, se difunden estereotipos racistas , sexistas y homófobos en toda la sociedad. Esto genera desigualdades estructurales en la percepción y el uso del lenguaje.

Por ejemplo, una investigación de la organización sin ánimo de lucro «Queer in AI» muestra que las personas y las identidades queer están infrarrepresentadas en los datos, y que la IA se entrena con textos que contienen discursos de odio. Dicho discurso se difunde posteriormente a través de IA como ChatGPT. Los modelos de IA también parten de un sistema de género binario, lo que contribuye a su arraigo estructural en la sociedad. De este modo, las personas y las identidades queer quedan excluidas e invisibilizadas.

Otro estudio demuestra que las imágenes creadas por IA generan sistemáticamente imágenes racistas y sexistas.

Los investigadores pidieron a la IA que representara a personas en determinadas profesiones. La tabla anterior muestra que la IA representa principalmente a hombres en profesiones bien remuneradas y principalmente a mujeres en profesiones mal remuneradas.
Al analizar el color de piel de las personas representadas, los investigadores observaron que las profesiones mejor remuneradas se asociaban con la blancura, y las peor remuneradas con la negritud. Cabe destacar que la desigualdad mostrada por la IA es incluso mayor que la que existe en el mundo real.
Al observar las imágenes, estos resultados se reflejan claramente. Según la IA, los médicos y abogados son hombres blancos, mientras que las cajeras y las empleadas domésticas son mujeres de color.

Además, los investigadores también solicitaron la generación de imágenes de terroristas. El modelo de IA asoció, en particular, a hombres de aspecto árabe con el terrorismo. Por lo tanto, queda claro hasta qué punto la IA sigue y refuerza los estereotipos.

La desigualdad se refuerza no solo a través de las percepciones, sino también mediante el uso del lenguaje. Dado que muchos idiomas no se incluyen, o apenas se incluyen, en conjuntos de datos como los de ChatGPT, la extinción de algunos idiomas se acelera. No se debe subestimar el impacto de esto. El lenguaje también conlleva ciertos valores, tradiciones y conocimientos. Gran parte del conocimiento sobre plantas locales y procesos ecológicos, por ejemplo, depende del idioma. Cuando se pierde un idioma, también se pierde mucho conocimiento valioso. De esta manera, las normas, los valores y los sistemas de conocimiento occidentales se vuelven aún más dominantes.

¿Una IA libre de sesgos?
Los responsables políticos y las empresas consideran que las soluciones al sesgo en la IA se centran principalmente en mejorar la calidad de los datos para desarrollar una IA “justa” o “confiable”. Sin embargo, investigaciones recientes demuestran que es técnicamente imposible crear conjuntos de datos completamente libres de sesgos y discriminación, incluso en condiciones ideales y aplicando todas las medidas posibles . Aun admitiendo imperfecciones, crear un conjunto de datos de alta calidad sigue siendo muy difícil y costoso. Las empresas ven la protección de datos como un obstáculo para sus beneficios al entrenar modelos de IA. Por ejemplo, las grandes empresas tecnológicas presionaron a la Unión Europea para que aboliera ciertas protecciones relativas al uso de datos sensibles . Por lo tanto, no debemos esperar mucho de ellas en lo que respecta a la lucha contra la discriminación en la IA. En consecuencia, debemos ser muy cautelosos al usar aplicaciones de IA: siempre existe un riesgo real de discriminación, a pesar de las buenas promesas.

Mito 3: El auge de la IA es una revolución.

Las empresas tecnológicas suelen hablar de la revolución de la IA que transformará radicalmente nuestras vidas. Desde una disrupción total de la economía hasta el fin del mundo, estas grandilocuentes afirmaciones sirven para atraer capital y ocultar la verdad sobre la IA. Porque las consecuencias, muy reales (y perjudiciales), de la IA no representan una ruptura con el pasado. Al contrario, la IA está integrada en el contexto social y refuerza las dinámicas capitalistas y coloniales ya existentes. No se trata, por tanto, de una revolución, sino de una evolución.

Por lo tanto, las preguntas que debemos hacernos sobre la IA no se centran principalmente en el contenido técnico, sino en el poder. ¿Cómo se produce la IA? ¿Y quién se beneficia de ella? Kate Crawford, autora del libro « El Atlas de la IA », escribe: «La inteligencia artificial no es solo código o un algoritmo; es un sistema industrial global construido sobre diversas capas de extracción: de energía, mano de obra, minerales y datos».

Mano de obra y datos.
En primer lugar, la producción de IA, al igual que la de muchos otros bienes, requiere la mano de obra más barata posible para maximizar los beneficios. En busca de mano de obra barata para entrenar los modelos de IA, los productores de IA, como OpenAI, contratan a empresas de etiquetado de datos como subcontratistas, quienes a su vez buscan trabajadores de datos autónomos para procesar grandes cantidades de datos para sus clientes. El Banco Mundial estima que entre 150 y 450 millones de trabajadores de datos están empleados en todo el mundo.

Los trabajadores de datos suelen ser personas en situación de vulnerabilidad, principalmente del Sur Global, que luchan por encontrar un empleo estable y, por consiguiente, tienen opciones laborales limitadas. El trabajo de datos para empresas tecnológicas se presenta como la vía para construir una vida mejor. Se les promete autonomía y un buen salario, junto con la idea de que formarán parte de la revolución tecnológica. Sin embargo, la realidad es muy distinta . Los trabajadores de datos reciben salarios muy bajos , trabajan jornadas muy largas y carecen de seguridad laboral, a pesar de la naturaleza intensiva, mentalmente agotadora y compleja del trabajo. De esta manera, las empresas tecnológicas adineradas se benefician de la mano de obra mal pagada del Sur Global y eluden toda responsabilidad mediante el sistema de subcontratación. El testimonio de Oskarina, una trabajadora de datos venezolana que habla sobre el alto costo que implica este trabajo, merece la pena verse en el vídeo a continuación.

Impacto ambiental
La producción de IA tiene un impacto significativo en el medio ambiente. En primer lugar, se requieren recursos naturales baratos para producir IA. Por lo tanto, la extracción de recursos naturales para la IA conlleva violaciones de derechos humanos a gran escala y contaminación ambiental, principalmente en el Sur Global. Por ejemplo, se necesitan materias primas como litio, cobalto y coltán para los centros de datos (grandes edificios que contienen computadoras) donde se ejecuta la IA. La extracción contaminante se lleva a cabo allí en condiciones inhumanas . Recientemente , 200 personas murieron en el derrumbe de una mina de coltán en el Congo.

Además, el desarrollo y uso de la IA consume mucha agua y energía. Según un estudio , cada comando a ChatGPT (o similar) consume medio litro de agua. Por otro lado, un estudio de Greenpeace estima que los centros de datos a nivel mundial consumirán 664 mil millones de litros de agua anualmente para 2028, en comparación con los 239 mil millones de litros de 2024. Esto coincide con la publicación por parte de la ONU de un informe sobre la escasez de agua, que habla de una crisis permanente. En cuanto al consumo de energía, las investigaciones estiman que para 2035, el 20 % del consumo total provendrá de los centros de datos. Se dice que este aumento se debe en gran medida a la IA.

Finalmente, estos centros de datos suelen ubicarse en regiones más pobres, lo que provoca que las comunidades locales sufran escasez de agua, contaminación y un aumento en los precios de la energía. En Chile, Google quería construir centros de datos en una región caracterizada por una sequía persistente, cuyo consumo equivaldría al de toda la comunidad local. En Bélgica, no es casualidad que Google esté construyendo centros de datos en Hainaut , una de las regiones más pobres del país. Mientras tanto, las comunidades locales están empezando a oponerse cada vez más a la llegada de estos centros.

Si bien los ingresos derivados de la IA benefician principalmente a una pequeña minoría en el Norte Global, los enormes costos humanos y climáticos de esta tecnología recaen sobre todo sobre los sectores más pobres de la población, tanto del Norte como del Sur. En resumen, la industria de la IA genera desigualdad económica global de forma similar al resto del comercio mundial dominado por las multinacionales. Por lo tanto, tampoco cabe hablar de una revolución a nivel económico.

Mito 4: La IA nos facilita la vida

Según los expertos en grandes tecnológicas, la IA será una gran ayuda para la gente común. Ya sea que tengas dificultades en la escuela o no encuentres trabajo, la IA estará ahí para ayudarte. Además, completaremos nuestras tareas más rápido, lo que nos dará más tiempo libre. Pero en realidad, los efectos de la IA, además de la naturaleza del algoritmo en sí, dependen del contexto en el que se aplique. Y ahí radica el problema.

Las investigaciones demuestran, por ejemplo, que tres cuartas partes de los reclutadores belgas en el mercado laboral utilizan IA para la contratación de personal y dependen cada vez más de LinkedIn para el reclutamiento. Sin embargo, se desconoce el funcionamiento de los algoritmos de LinkedIn y la discriminación que se produce en ellos. Es muy posible que la IA considere un puesto de trabajo como “masculino” y, en consecuencia, perjudique a las mujeres en la evaluación de los currículos. Por un lado, el algoritmo dificulta aún más la detección de la discriminación. Pero, por otro lado, los propios reclutadores dependen cada vez más de grandes plataformas tecnológicas y algoritmos complejos, lo que reduce su capacidad de decisión y su influencia en el proceso. Por lo tanto, nuestra sociedad se está volviendo cada vez más compleja y dependiente de las grandes tecnológicas debido al uso de la IA. Esto conlleva el riesgo de que las personas y los gobiernos tengan aún menos control y capacidad de decisión sobre los asuntos que les conciernen.

En los debates sobre el uso responsable de la IA, se suele mencionar el principio de intervención humana. Según este principio, las decisiones finales siempre deben ser tomadas por un ser humano. La IA debería ser simplemente una herramienta. Sin embargo, el ejemplo del uso de la IA en la selección de personal demuestra que este principio se topa con serias limitaciones. Al fin y al cabo, las investigaciones muestran que la mayoría de los reclutadores no poseen el conocimiento suficiente sobre cómo funciona la IA. Y esto no es solo una deficiencia individual. La IA suele ser diseñada por los vendedores para parecer neutral y correcta. Como resultado, en la práctica, las personas a menudo siguen ciegamente el resultado del algoritmo en lugar de cuestionarlo.

También debemos preguntarnos con qué propósito se está implementando la IA. ¿Qué problemas resuelve realmente? ¿Ayudará la IA a detectar el fraude social a sacar a la gente de la pobreza? ¿Contribuirá la IA que predice la reincidencia entre los jóvenes a brindarles un futuro mejor? ¿O se trata simplemente de delegar problemas sociales complejos a programas informáticos, principalmente para evitar realizar ellos mismos el arduo trabajo del cambio social real? ¿Podemos confiar en que nuestros políticos defiendan el bien común, prestando atención al racismo y la discriminación?

¿Más fácil o más rápido?
Además, para evaluar el impacto de la IA en nuestras vidas, debemos analizar cómo la utilizamos individualmente. En algunos casos, la IA es claramente útil. Podemos redactar correos electrónicos más rápido o encontrar restaurantes cercanos que nos ayuden a elegir. Pero esta comodidad y el ahorro de tiempo también tienen su lado negativo. Por ello, el antropólogo Brett Scott afirmó : «La tecnología no nos facilita la vida, la acelera».

Podemos tomar nuestro trabajo como ejemplo. A corto plazo, la IA puede ayudarnos a terminarlo más rápido. Pero, paradójicamente, esto no se traduce en más tiempo libre, sino en un trabajo más intenso y alienante. Así como el trabajo manual evolucionó del trabajo artesanal al trabajo en cadena industrial en los siglos XIX y XX, lo mismo ocurrirá con el trabajo intelectual. Consideremos, por ejemplo, el trabajo de programación de un profesional de TI. Mientras que antes escribía el código él mismo, ahora tiene que revisar el trabajo de la IA. Esta disminución en la calidad del trabajo conlleva una sensación de alienación. Como atestigua un joven programador : “Una gran parte del trabajo ahora consiste en corregir el código de la IA. Es algo lamentable: se echa de menos la satisfacción de programar uno mismo”.

La cuestión de si la IA mejorará nuestras vidas va mucho más allá de la comodidad que pueda ofrecer. Se trata de cómo se toman las decisiones, de la participación y de quién ostenta el poder y el control. Y, sobre todo, se trata de cómo se produce el cambio social y qué es lo que realmente mejora nuestras vidas. ¿Es siempre mejor lo más rápido? ¿Es la tecnología la solución a los problemas sociales? ¿O corremos el riesgo de simplemente acelerar la carrera desenfrenada por el consumismo?

Mito 5: Los movimientos progresistas nunca deberían usar IA

Las grandes tecnológicas están haciendo todo lo posible por mantener el control sobre la IA y moldear el mundo según su visión ideal. Las consecuencias para las comunidades racializadas, el clima y los derechos humanos les son indiferentes. Sin embargo, este lado oscuro de la IA no significa que esta tecnología no tenga cabida en un futuro mejor.

Como se mencionó anteriormente, la IA procesa grandes cantidades de información para reconocer patrones y hacer predicciones. En algunos contextos, esto resulta muy valioso. Buenos ejemplos incluyen la predicción de cambios en los patrones de migración animal debido al calentamiento global, la detección temprana de enfermedades como el cáncer y el funcionamiento más eficiente de la red eléctrica .

En un contexto más cercano, la organización belga Strategies & Leaders utiliza la IA para fortalecer la cohesión de los movimientos progresistas . Si bien podemos y debemos cuestionarnos los aspectos éticos de este tipo de uso de las grandes tecnológicas, no debemos rechazar sin más cualquier aplicación de la IA. El uso creativo de las herramientas a nuestro alcance contribuye a lograr eficazmente los cambios que deseamos. Por lo tanto, no todo uso de la IA es negativo.

Sin embargo, es fundamental que la IA se construya y utilice según principios diferentes. Debemos alejarnos de los modelos gigantescos y derrochadores de energía que presuponen que el mundo entero puede ser abarcado con datos, lo que perjudica tanto a la verdad como a nuestro planeta. Debemos evolucionar hacia una IA ecológica . Esta IA se produciría y aplicaría a menor escala, para tareas específicas y contextos culturales bien definidos, teniendo en cuenta las limitaciones inherentes de los modelos de IA.

Un claro ejemplo de esto es la IA de Te Hiku Media . Te Hiku Media es una plataforma de medios para y por el pueblo maorí en Nueva Zelanda. Desarrollaron una IA que ayuda a mantener viva la lengua maorí, que se encuentra en peligro de extinción. El modelo de IA se entrenó con fragmentos de audio hablado y, a pesar del conjunto de datos reducido, mantuvo una precisión del 92 %, superior a la de las grandes empresas tecnológicas. El proyecto siguió el principio de soberanía de datos: los datos siguieron siendo propiedad de la comunidad maorí y solo podían utilizarse con su consentimiento.

Otro ejemplo es Thaura . Dos hermanos sirios desarrollaron Thaura como una alternativa ética a ChatGPT. Según ellos, esta IA consume un 90 % menos de energía que los principales modelos de IA y no pretende ser políticamente neutral ante eventos como el genocidio en Palestina. Su objetivo es ofrecer una alternativa a las grandes tecnológicas y proporcionar a los movimientos progresistas una herramienta ética para organizar la resistencia social. Este proyecto se encuentra actualmente en sus primeras etapas.

Hoy en día, la IA está dominada por las grandes empresas tecnológicas que intentan vender el mayor número posible de aplicaciones de IA, ocultando los costes y peligros reales. Sin embargo, las iniciativas mencionadas demuestran que la tecnología puede desarrollarse y utilizarse de forma diferente. La IA puede ser ambientalmente responsable, respetando nuestros datos y derechos civiles, y velando por el interés público. En resumen, es necesario un control democrático sobre la IA para que podamos decidir si la utilizamos y qué tipo de IA utilizar. Está en nuestras manos hacer todo lo posible para que este futuro se convierta en realidad.

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Esta es una traducción al español del artículo original, haciendo uso del traductor de Google

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Reflexiones

Cruzada Nacional de Alfabetización. Un acuerdo de Vida consciente y su vigencia

En ese momento se está cumpliendo con lo que es un derecho esencial de la humanidad, el derecho al conocimiento. Un ser humano sin conocimiento, sencillamente es esclavo de la ignorancia y si es esclavo de la ignorancia, entonces es esclavo de la explotación. El conocimiento le da poder a los seres humanos, poder para comunicarse, para conocer de la historia, de la ciencia, de la biología, poder conocer de la humanidad.

En el año 1917, un 73% de la población rusa no sabía leer y escribir. En 1939 la Revolución Bolchevique había logrado que el 90% de esa población de 90 millones de personas, lograra alfabetizarse. En el año 1959, 23% de la población cubana no sabía leer y escribir, siendo más afectada la población rural. En el año 1961 la Revolución cubana estaba declarando al país como territorio libre de analfabetismo.

En 1974 cuando países africanos como Angola y Mozambique declararon su independencia, entre 85 y 97% de personas no sabían leer y escribir. Ellos iniciaron sus campañas de alfabetización. En el año 1979, un 50.35% de la población nicaragüense no sabía leer y escribir. En 1980 la Revolución Sandinista logró reducir el analfabetismo la tasa de analfabetismo de un 50.35% a un 12.96%

No existen las casualidades históricas cuando hablamos de transformaciones en las bases de la sociedad. Todos esos datos, son los resultados concretos de programas políticos que planifican el desarrollo humano de un país, colocando la dignidad de las personas en el centro.

En Nicaragua la tarea de aprender a leer, como proyecto nacional se retoma de Sandino. Más allá de leer los libros, con Sandino aprendimos a leer la realidad nacional y mundial desde una mirada de lucha de clases sociales. La pedagogía de Sandino fue retomada en 1960 en el Programa Histórico del Frente Sandinista que en su postulado tercero estableció La Revolución Popular Sandinista asentará las bases para el desarrollo de la cultura nacional, la enseñanza popular y la reforma universitaria.

Atendiendo a esa orientación, 20 años más tarde inició la Cruzada Nacional de Alfabetización en el Pacífico,  Centro y Norte del país y en el mes de septiembre avanzaría a las Regiones del Caribe con materiales en Miskitu, Creole y Mayangna. Hoy 66 años más tarde, el Programa Histórico se continúa materializando en educación gratuita y pertinente, de todos los niveles y en todos los territorios. La pertinencia es esencial porque se refiere a la relación entre los contenidos que se estudian y la realidad de las personas. De eso depende en gran medida que las personas tengan motivación de aprender.

Después de este preámbulo proponemos reflexionar también sobre el sentido cooperativo de la CNA porque eso definió en gran medida su éxito no solo en términos cuantitativos, sino en el alcance de su transformación social.  

Transformar la sociedad pasa necesariamente por transformarse a una mismo/a. Para llevar a cabo la CNA hubo cooperación genuina en distintos niveles; internacional, al consultar y aprender de las experiencias de países hermanos de África y Latinoamérica y de educadores populares de la región.

Cooperación genuina nacional, entre los distintos actores que aportaron de distintas formas; logística, financiera, metodológica, didáctica y por supuesto tres actores centrales: (1) las personas que aprendieron a leer y escribir, (2) las personas que alfabetizaron, y (3) las familias de ambos grupos. Todos ellos protagonizaron un quiebre en la separación entre campo y ciudad, estudiante y campesino/obrero y evidenciaron las distintas condiciones que pueden existir dentro de una misma clase social trabajadora.

Cabe remarcar los roles de las familias. ¿Qué valores promovían las familias de las y los jóvenes que fueron a alfabetizar? No era una decisión fácil dejar ir a los hijos en tiempo de guerra a las montañas. Es meritorio recordar también a los mártires de la CNA. Por su parte, entre las personas que aprendieron a leer y escribir también fue necesaria la apertura y la confianza para recibir en tiempos de guerra a contingentes de jóvenes en la comunidad. Hay otros elementos como el aprendizaje intergeneracional. Estudiaban abuelos con nietos, primos, sobrinos, padres, madres, vecinos. Todo esto sin duda provocó transformaciones que hasta hoy perduran.

A nivel pedagógico, se cambió la forma en que toda una sociedad concebía el aprender. Llevar la escuela a la casa, a la hora que la jornada laboral permita. Aprender con temas y palabras que se comprenden en el entorno. Se construyó una consciencia que permitió integrar valores como la paciencia, el respeto, la solidaridad.

Una persona que está aprendiendo a escribir, igual que un niño aprendiendo, tiene el desafío de colocar el lápiz de forma adecuada. Según testimonios, varias hojas se rompían al intentar escribir. Para un hombre campesino, que está acostumbrado a la fuerza del machete debió ser un reto enorme. ¿Cuánta ternura y cuánta valentía se necesitó para lograrlo?

Después de la alfabetización, llegaron las escuelas y muchas personas que recién habían aprendido continuaron estudiando. En el caso de algunos niños esto significó dejar de ser mano de obra. Por todo esto y muchos más elementos que no se alcanza a mencionar, se podría plantear que la Cruzada Nacional de Alfabetización no es solamente un hecho histórico. Es un acuerdo de vida consciente que podemos reafirmar todos los días, tanto en valores como en acción. Tal como lo dijo un profesional que aprendió a leer en la Cruzada: “El primer momento más importante fue la consciencia de que había aprendido a leer. Lo segundo fue ponerme los zapatos para ir a la escuela”.

 

Fuentes consultadas

Inicio de la Alfabetización en Lenguas en la Costa Caribe

Cruzada Nacional de Alfabetización.

Construyendo escenarios educativos basados en Cooperación Genuina.