La formación técnico-profesional enfrenta un desafío epistemológico que los modelos tradicionales no logran resolver: cómo desarrollar en docentes técnicos las capacidades para facilitar aprendizaje procedimental autoregulado en adultos, cuando la inteligencia artificial, la cognición distribuida y las demandas industriales reconfiguran constantemente el significado de competencia técnica. Este artículo propone que la convergencia de tres marcos teóricos emergentes—la IA neurosimbólica, la cognición sin costuras y rizomática, y el aprendizaje situado con validación industrial—ofrece una base conceptual robusta para rediseñar la formación docente técnico-profesional. Argumentamos que estos marcos no constituyen meras actualizaciones tecnológicas sino una reconfiguración epistemológica que reconoce la especificidad irreductible del aprendizaje técnico adulto: requiere pedagogía-andragogía centrada en autoregulación, honra la naturaleza procedimental del conocimiento técnico, y valida competencias situadamente con el sector productivo. El objetivo es abrir diálogo entre investigadores, formadores de docentes y centros de apoyo a la docencia sobre cómo estos marcos pueden operacionalizarse en programas escalables que preparen educadores técnicos para la cultura digital.
La especificidad irreductible de la formación técnico-profesional de adultos
La educación técnico-profesional constituye un dominio pedagógico-andragógico cualitativamente distinto de la educación académica tradicional. Mientras la educación general privilegia el conocimiento declarativo (“saber qué”), la formación técnica se centra en el conocimiento procedimental (“saber hacer”), requiriendo enfoques didácticos específicos que los modelos generalistas no contemplan (Ye et al., 2024). Esta distinción no es meramente organizativa sino epistemológica: el conocimiento procedimental se adquiere mediante práctica deliberada autoregulada, retroalimentación inmediata y demostración en contextos auténticos, no solo mediante exposición pasiva a contenidos teóricos (Burgess et al., 2020).
El marco de Peyton para la enseñanza de habilidades procedimentales identifica cuatro etapas esenciales: demostración completa, deconstrucción con explicación verbal, comprensión verificada mediante verbalización del estudiante, y ejecución con guía docente (Burgess et al., 2020). Este enfoque escalonado resulta particularmente relevante en formación técnica de adultos, donde los principios andragógicos de Knowles enfatizan que los adultos aprenden mejor cuando el contenido tiene aplicación inmediata, cuando pueden integrar sus experiencias previas, y cuando participan en aprendizaje autodirigido y orientado a problemas (Leeman et al., 2024). La autoregulación del aprendizaje emerge como competencia central: adultos en formación técnica deben desarrollar capacidad metacognitiva para monitorear su propio progreso, identificar brechas de competencia, y buscar recursos autónomamente—habilidades que diseños infantilizantes erosionan sistemáticamente.
Los docentes técnico-profesionales presentan un perfil distintivo: frecuentemente provienen de la industria con expertise técnico pero sin formación pedagógica-andragógica formal (Luna Bazaldua et al., 2023). Esta trayectoria dual—expertos en la práctica profesional pero novatos en facilitación del aprendizaje adulto—exige programas de formación que no asuman conocimientos didácticos previos mientras respetan y capitalizan su conocimiento experiencial. Los diseños efectivos operacionalizan principios andragógicos mediante secuencias que conectan continuamente teoría con práctica docente situada en talleres técnicos. Programas escalables requieren arquitecturas que construyan progresivamente desde fundamentos pedagógico-andragógicos y alfabetización digital, hacia diseño instruccional centrado en el “hacer”, evaluación auténtica, y finalmente integración de IA aplicada con validación industrial—secuencia que refleja tanto principios de andragogía como cognición procedimental.
Neurosimbólica: la tercera ola de IA para la formación técnica
La integración de inteligencia artificial en educación técnica no puede basarse exclusivamente en modelos de aprendizaje profundo de “caja negra”. La IA neurosimbólica representa la “tercera ola” que combina el aprendizaje robusto de redes neuronales con la explicabilidad y razonamiento de sistemas simbólicos (d’Avila Garcez & Lamb, 2020). Esta convergencia resulta crítica para contextos técnico-profesionales donde los estudiantes deben no solo reconocer patrones sino comprender los principios subyacentes que permiten transferencia y extrapolación más allá de los datos de entrenamiento.
Los sistemas neurosimbólicos integran cinco ingredientes esenciales: optimización basada en gradientes, modularidad, lenguaje simbólico, razonamiento (exacto o aproximado), y satisfacción de restricciones (d’Avila Garcez & Lamb, 2020). En educación técnica, esta arquitectura permite que los estudiantes desarrollen tanto fluidez procedimental (aprendida mediante reconocimiento de patrones neurales) como comprensión conceptual (verificada mediante razonamiento simbólico). Por ejemplo, un estudiante de mecánica industrial puede utilizar IA para identificar patrones de falla en equipos (capacidad neural) mientras comprende las reglas físicas que explican esas fallas (razonamiento simbólico), logrando así conocimiento transferible a contextos no vistos previamente.
La Fase 4 del CEDUC, dedicada a IA aplicada y vinculación con la industria, operacionaliza este enfoque neurosimbólico. Al capacitar a docentes técnicos en el uso de IA generativa para tutoría, feedback y simulación, el programa no promueve dependencia pasiva de herramientas opacas sino que desarrolla “higiene cognitiva extendida”: habilidades metacognitivas para evaluar cuándo confiar en recursos externos versus procesamiento interno (González Grez, 2025a). Como señala Chatfield (2025), la IA debe fortalecer—no erosionar—competencias humanas esenciales como el pensamiento crítico, posicionándose como catalizador para aprendizaje más profundo.
Crucialmente, la IA neurosimbólica facilita evaluación auténtica mediante explicabilidad: los sistemas pueden generar trazas de razonamiento que muestran por qué se alcanzó determinado resultado, no solo cómo se propagó la activación neuronal (d’Avila Garcez & Lamb, 2020). Esta transparencia resulta fundamental para la Fase 3 del CEDUC (evaluación de competencias técnicas), donde las rúbricas situadas y portafolios requieren que tanto docentes como estudiantes comprendan los criterios y racionales detrás de las evaluaciones formativas.
Del cerebro al rizoma: cognición sin costuras y autoregulación distribuida
La metáfora dominante de la cognición como procesamiento cerebral centralizado resulta insuficiente para describir el aprendizaje técnico-profesional contemporáneo de adultos. El marco de “cognición sin costuras” propone una transición del modelo cerebral al modelo rizomático: la cognición se distribuye horizontalmente a través de redes de personas, herramientas digitales y contextos físicos, sin jerarquías fijas ni puntos únicos de acceso al conocimiento (González Grez, 2025a). Este enfoque resulta particularmente potente para aprendices técnicos adultos que ya poseen conocimiento experiencial y deben integrarlo con nuevas competencias digitales—proceso que requiere alta capacidad de autoregulación para navegar ecologías cognitivas complejas.
El rizoma—concepto de Deleuze y Guattari (1987) aplicado a pedagogía-andragogía por Cormier (2008)—crece de manera desordenada pero resiliente, con múltiples puntos de entrada y sin centro organizador único. En pedagogía-andragogía rizomática, la comunidad se convierte en currículo: el conocimiento es fluido, socialmente negociado y constantemente emergente, no transmitido desde expertos hacia novatos en estructuras arbóreas jerárquicas (Khine, 2023). Este enfoque honra la experiencia previa de aprendices adultos y promueve autonomía cognitiva—ambos principios andragógicos centrales. Para educación técnica donde el conocimiento cambia rápidamente y las soluciones a problemas complejos emergen de comunidades de práctica que incluyen facilitadores, aprendices, técnicos industriales y sistemas de IA, el modelo rizomático ofrece marco conceptual más adecuado que jerarquías tradicionales.
La cognición distribuida, teorizada por Hutchins (1995) a partir de estudios etnográficos de navegación naval, demuestra que la cognición se extiende más allá del cerebro individual para abarcar el entorno social y material. En talleres técnicos, el conocimiento reside en sistemas sociotécnicos: manuales de procedimientos, herramientas calibradas, configuraciones de máquinas, prácticas compartidas del equipo, y cada vez más, en asistentes de IA. Los facilitadores técnicos deben comprender cómo orquestar estos sistemas cognitivos distribuidos mientras desarrollan en aprendices adultos la capacidad de autoregular su participación en dichos sistemas, no depender pasivamente de ellos (Grinschgl et al., 2022).
El aprendizaje situado de Lave y Wenger (1991) complementa este marco mediante el concepto de “participación periférica legítima”: los aprendices técnicos avanzan desde la periferia hacia participación plena en comunidades de práctica profesional. Esta transición requiere conexiones auténticas con la industria y alta capacidad de automonitoreo para identificar progreso y brechas competenciales. El marco de aprendizaje sin costuras extiende estos principios mediante tecnologías móviles que permiten continuidad de la experiencia de aprendizaje a través de contextos formales e informales, aprendizaje personalizado y social, mundos físicos y digitales (Wong & Looi, 2011). Para facilitadores técnicos, esto significa diseñar experiencias donde los aprendices adultos transiten fluidamente entre teoría en aula, práctica en taller, simulación digital y desempeño en contextos laborales reales—tránsitos que demandan alta autoregulación para mantener coherencia y transferencia del aprendizaje.
Evaluación auténtica y liderazgo pedagógico en contextos técnicos
La evaluación en formación técnica no puede limitarse a exámenes escritos sobre conocimiento declarativo. La evaluación auténtica replica contextos profesionales donde los expertos son “evaluados” en el lugar de trabajo, requiriendo uso eficiente de repertorios de conocimiento y habilidades para tareas compleas (Halls et al., 2022). Los métodos incluyen evaluaciones basadas en desempeño, proyectos extendidos, portafolios que demuestran progreso técnico, y rúbricas que objetivan mediciones subjetivas mediante criterios explícitos (Zainal et al., 2022).
Estudios recientes confirman que la evaluación por competencias crea ambientes de aprendizaje positivos, aumenta motivación y habilidades, y desarrolla conocimiento/habilidades necesarios en la vida real (Zainal et al., 2022). Sin embargo, la implementación efectiva requiere que los docentes técnicos dominen el diseño de rúbricas situadas, la facilitación de portafolios reflexivos, y la estandarización de criterios e indicadores—exactamente las competencias que la Fase 3 del CEDUC desarrolla junto con gestión pedagógica para jefes de área.
El liderazgo pedagógico en instituciones técnicas presenta desafíos únicos. Los jefes de área deben coordinar equipos docentes con trayectorias heterogéneas (algunos con formación pedagógica, otros expertos industriales), mantener conexiones con el sector productivo, y asegurar que los estándares de evaluación reflejen tanto rigor académico como relevancia industrial (Luna Bazaldua et al., 2023). La integración de gestión pedagógica en la Fase 3 reconoce que la transformación institucional requiere no solo docentes capacitados sino líderes que puedan orquestar cambios sistémicos.
Vinculación industria-formación: validación situada y aprendizaje basado en trabajo
Los sistemas de educación técnico-profesional más exitosos del mundo se caracterizan por integración profunda entre instituciones educativas y sector productivo mediante alianzas público-privadas, prácticas industriales, y co-diseño curricular (Yusvana, 2025). El modelo “Link and Match” de Indonesia, por ejemplo, logra que las industrias proporcionen información sobre avances técnicos y tendencias, que las instituciones formativas integran en la facilitación del aprendizaje, mientras los aprendices acceden a proyectos reales e internships que impulsan experiencia práctica y empleabilidad (Yoto et al., 2024). Crucialmente para adultos en formación técnica, estas experiencias laborales auténticas desarrollan capacidad de automonitoreo en contextos profesionales reales—competencia que evaluaciones académicas simuladas no logran cultivar.
En China, el sistema de certificación “1+X” (implementado desde 2019) permite que estudiantes adquieran múltiples calificaciones vocacionales junto con certificados académicos para responder a demandas evolutivas del mercado laboral (Wang et al., 2025). Estados Unidos promulgó el Strengthening Career and Technical Education for the 21st Century Act (2018) enfatizando alianzas escuela-empresa. El consenso estratégico global apunta a que la integración industria-educación es crucial para asegurar provisión de mano de obra calificada (Wang et al., 2025). Para aprendices adultos, estas conexiones industriales no solo validan competencias sino que contextualizan el aprendizaje en comunidades de práctica auténticas donde la autoregulación se ejercita en condiciones reales, no controladas.
Programas efectivos de formación docente técnica capacitan facilitadores en cómo establecer alianzas con empresas, validar tareas y criterios de evaluación con actores industriales, y diseñar experiencias de aprendizaje basado en trabajo. Esto operacionaliza el ciclo completo de pedagogía-andragogía técnica: desde fundamentos y alfabetización digital, pasando por diseño curricular centrado en el “hacer” y evaluación auténtica, hasta integración de IA aplicada con validación industrial. Investigaciones recientes confirman que alianzas educativas-industriales exitosas requieren condiciones críticas: motivación genuina del personal facilitador, compromiso mutuo entre staff educativo y expertos externos, confianza en capacidades de aprendices, contextualización amplia de innovaciones, y apoyo gerencial en todas las fases (Väljataga et al., 2025). Diseños escalables reconocen estas condiciones mediante arquitecturas que construyen capacidades progresivamente antes de la vinculación industrial final.
Hacia arquitecturas escalables de formación docente técnica en cultura digital
La convergencia de IA neurosimbólica, cognición sin costuras y aprendizaje situado con validación industrial constituye una síntesis teórica robusta para rediseñar la formación de facilitadores técnico-profesionales. La arquitectura conceptual emergente—desde fundamentos pedagógico-andragógicos y alfabetización digital, pasando por diseño instruccional y metodologías activas centradas en el “hacer”, hacia evaluación auténtica y gestión académica, culminando en IA aplicada y vinculación industrial—no es arbitraria sino que refleja la secuencia lógica de construcción de capacidades complejas para facilitar aprendizaje técnico autoregulado en adultos.
Esta arquitectura innova al integrar tres corrientes teóricas que raramente convergen en formación docente técnica: (1) IA neurosimbólica que combina aprendizaje robusto con explicabilidad y transferencia cognitiva, (2) cognición sin costuras y pedagogía-andragogía rizomática que reconocen la naturaleza distribuida, social y tecnológicamente mediada del conocimiento técnico, y (3) aprendizaje situado con validación industrial que cierra la brecha entre formación y práctica profesional auténtica. Programas como el Diplomado CEDUC UCN de la Universidad Católica del Norte ejemplifican cómo estos marcos pueden operacionalizarse en diseños escalables de cuatro fases que construyen progresivamente desde alfabetización digital hasta integración industrial, sin replicar modelos académicos tradicionales que infantilizan a aprendices adultos.
La educación técnico-profesional no es educación académica con menor estatus sino un dominio epistémico y pedagógico-andragógico cualitativamente distinto. Honra la especificidad del facilitador-taller que llega con expertise industrial pero necesita andamiaje didáctico. Privilegia el conocimiento procedimental del “saber hacer” sin descuidar la comprensión conceptual que permite transferencia y autoregulación. Integra IA no como reemplazo sino como amplificador cognitivo que requiere literacidad crítica. Y valida competencias no solo académicamente sino situadamente con los actores industriales que recibirán a los egresados.
En la era de la cultura digital, la formación técnico-profesional enfrenta un punto de inflexión: puede resistirse defensivamente a las transformaciones tecnológicas y pedagógicas, o puede liderarlas mediante diseños fundamentados que integren lo mejor de tradiciones establecidas con innovaciones emergentes. Este artículo propone que la segunda opción es posible mediante arquitecturas teóricamente robustas, escalables y contextualmente situadas que preparen facilitadores técnicos capaces de desarrollar en adultos la autoregulación y autonomía que las economías digitales del siglo XXI requieren. Invitamos a investigadores, formadores de docentes y centros de apoyo a la docencia a explorar, adaptar y expandir estos marcos en sus propios contextos, contribuyendo así a una conversación académica urgente sobre cómo transformar la formación técnico-profesional para enfrentar los desafíos de la cultura digital con rigor epistemológico y compromiso con la autonomía del aprendiz adulto.
