30 de Enero, 2018
Kimberly Smith era una estudiante de maestría en el grupo de informática social del MIT Media Lab, un start up del Instituto de Tecnología de Massachusetts cuando comenzó a soñar con juguetes de madera para enseñar a los niños a codificar.
En ese momento, el laboratorio buscaba soluciones a pequeña escala en educación, agricultura y transporte “que fortalecieran las ciudades, las hicieran mejores y más habitables”, dice Smith y agrega: “Eran cosas como parques de pequeña escala o granjas de micro permacultura. La idea era usar el modelo de pequeña escala para generar un gran cambio”.
Mientras trabajaba en un proyecto para crear un nuevo modelo de educación, Smith, quien tiene una formación en diseño, se fascinó con el método Montessori. El enfoque centenario se centra en fomentar la curiosidad natural de un niño a través de objetos táctiles y juegos diseñados para enseñar conceptos como la permanencia de las cosas, los números decimales y la geografía mundial. Dentro de estos materiales, similares a las esculturas, Kimberly encontró la inspiración para lo que se convertiría en su empresa: Learning Beautiful.
Así, el equipo de Kimberly comenzó a organizar hackathons, o encuentros de programadores y sesiones de construcción con maestros, expertos en Montessori, arquitectos y diseñadores para crear una nueva generación de juguetes Montessori. Las creaciones resultantes enseñaron cosas que van desde la física hasta el diseño. Con el tiempo, Smith perfeccionó la alfabetización computacional, y el trabajo se convirtió en su tesis.
“La computación es increíblemente importante para los niños de hoy. Es una habilidad poderosa que realmente puedes usar en todas las disciplinas”, dice Smith sobre su enfoque. Al mismo tiempo, ella no quería aumentar la cantidad de tiempo que los niños pasan consumidos por dispositivos y pantallas. “De alguna manera tienes este dilema: quieres que los niños aprendan estos conceptos importantes, pero tal vez haya un camino por recorrer que no dependa del uso de la tecnología”, explica.
Junto con Yonatan Cohen, colega del Media Lab, Smith trabajó de cerca con expertos en educación para recoger los conceptos básicos de computación, como números binarios, lógica booleana y programación, en simples juguetes de madera. Con cada iteración de diseño, Cohen y Smith llevaron sus materiales a los salones Montessori para realizar pruebas con niños de diferentes edades. “A veces usas algo con un niño y realmente no funciona”, ríe Smith.
Para su tesis, Kimberly realizó dos estudios basados en la observación. Uno de ellos, desarrollado durante cuatro meses, se centró en tres aulas, dos de las cuales eran primarias, de tres a seis años, y una tercera, de seis a nueve años.
Esto le hizo darse cuenta de que había una gran diferencia entre la interacción de los materiales entre los dos grupos de edad. Los niños más pequeños fueron atraídos por la sensación táctil, el color y el sonido de las piezas, mientras que los niños mayores apreciaron las otras capas de un juego, como el simbolismo detrás de sus diferentes colores o los conceptos computacionales detrás de su diseño.
Cada uno de los juguetes de Learning Beautiful está diseñado con este objetivo en mente. Por ejemplo, las Torres Binarias, que usan bolas de madera y torres huecas de diferentes alturas para enseñar el conteo binario, producen un sonido de clic que encanta a los niños de tres años cuando las bolas se colocan en las torres. El juego también implica reglas: las torres pueden estar llenas, lo que representa 1, o vacías, 0, pero no entre ellas, eso emociona a los niños de nueve años.
Del mismo modo, la pizarra Pixel Board, que usa pequeños azulejos blancos y negros para crear imágenes, está diseñada para atraer la atención de un niño de tres años con objetos pequeños, así como también el entusiasmo de un niño de nueve años por completar desafíos tipo rompecabezas. Todo el tiempo, enseña el concepto de usar unidades binarias simples para construir la complejidad.
En las aulas Montessori, los maestros eligen los materiales de aprendizaje de sus alumnos a través de prueba y error. Cuando un conjunto de juego provoca un alto compromiso de los niños, se mantiene; de lo contrario, se elimina. Dentro de este marco, los materiales de Smith se han mostrado prometedores durante los estudios de investigación en el aula.
Mary Rockett, una experta Montessori, con 30 años de experiencia docente, dice que ha visto los indicadores correctos entre sus hijos de tres a seis años “que me sugieren que están obteniendo algo de los materiales (de Smith). Ver a los niños usar los materiales de Kim, en comparación con la forma en que usan otros materiales en el aula es solo con alegría y concentración. Los materiales son auto-elegidos. Hay repetición; vuelven una y otra vez “, comenta.
Learning Beautiful no es la única empresa que diseña materiales de aprendizaje de informática analógica para niños. También está Primo Toys, un conjunto de juegos inspirado en Montessori llamado Cubetto, que incluye un tablero de códigos de madera y coloridas clavijas que los niños usan para programar los movimientos de un robot rodante. Otra iniciativa llamada CS Unplugged proporciona instrucciones gratuitas para una colección de actividades de aprendizaje basadas en objetos domésticos que enseñan conceptos desde números binarios hasta algoritmos de clasificación.
Smith reconoce las similitudes de Cubetto con los materiales de Learning Beautiful, pero dice que la primera “todavía requiere un enfoque tecnológico” ya que la placa a batería ejecuta comandos programados, para el robot motorizado, a través de “su propia computadora oculta”. También “aísla un componente del pensamiento computacional” en contraste con el plan de estudios más amplio de Learning Beautiful. “Es un proyecto realmente genial, y su éxito nos ha ayudado a darnos cuenta del potencial del mercado”, agrega.
Cubetto Classic actualmente cuesta US $225, mientras que Kim estima que el precio de un conjunto completo de sus materiales, incluidos siete u ocho módulos con planes de lecciones complementarios, será de USD $750, después de la primera ronda de producción. Su objetivo es el precio de cada módulo de USD $50 a $75 y el conjunto completo de USD $350 a $500 una vez que ingresa al mercado.
Con USD $15.000 en fondos del acelerador DesignX del MIT, Learning Beautiful está terminando su primera fabricación. Smith predice que los productos estarán listos para ser entregados a los clientes en Estados Unidos a más tardar en enero de 2018.
Los juguetes han recibido mucho interés, dice Kimberly, especialmente desde las bibliotecas públicas después de que un conjunto de aprendizaje apareciera en la Biblioteca Pública de Chicago. La compañía también planea comercializar sus productos de iteración temprana a escuelas y museos a un precio inicial más alto, lo que les permitirá escalar lentamente y alcanzar su precio objetivo para los hogares.
“Me encantaría ver esto para todo el mercado a un gran precio en el próximo año y medio”, dice Smith. A largo plazo, ella prevé utilizar los ingresos para aumentar el alcance de Learning Beautiful a una mayor diversidad de usuarios, incluidos estudiantes de países con acceso limitado a la tecnología.
Publicado por Karen Hao para el medio Quartz
Ver más sobre: