Cuando un estudiante abandona un curso a mitad, la reacción habitual es atribuirlo a la falta de motivación, a la pereza o a que «no era el momento». Rara vez nos preguntamos si el problema está en cómo diseñamos el contexto en el que esa persona tenía que aprender.
Hay un modelo que lleva años siendo referencia en las ciencias del comportamiento y que, aplicado al diseño de aprendizaje, cambia completamente la forma de diagnosticar estos problemas. Se llama COM-B, y fue desarrollado por Susan Michie y su equipo en el University College London. La premisa es sencilla: cualquier conducta — incluida la de aprender — depende de tres factores. La Capacidad de hacerlo (saber cómo), la Oportunidad de hacerlo (tener el tiempo, el acceso, el contexto), y la Motivación para hacerlo (querer, ver el sentido). Cuando una conducta no ocurre, el problema está en uno o varios de esos tres factores. No en la persona.
En 2018, un paper presentado en la Design Research Society propuso superponer COM-B sobre un journey map para tomar mejores decisiones de diseño. La idea es potente: hace visibles las barreras por fase, crea un lenguaje común entre equipos de negocio, UX y formación, y conecta cada acción de diseño con su métrica correspondiente. Deja de ser un proceso de intuiciones y se convierte en un proceso de hipótesis verificables.
Llevado al diseño de aprendizaje, el planteamiento cambia el foco: no se trata de motivar más al estudiante, sino de diseñar un contexto donde decidir y actuar sea lo más fácil posible. Eso genera sensación de control, y la sensación de control genera confianza, implicación y aprendizaje real.
Cómo funciona en la práctica
El soporte de trabajo es un journey de aprendizaje — un mapa de las etapas que atraviesa el estudiante desde que descubre el curso hasta que lo cierra. Las etapas varían según el curso, pero el proceso de análisis dentro de cada momento es siempre el mismo: barreras → estado deseado → palancas → micro acciones → métricas.
El journey es el lienzo. Lo que hacemos dentro de cada etapa es el método.
Pasos para aplicarlo
No necesitas un equipo enorme ni una plataforma sofisticada. Necesitas claridad sobre qué etapas atraviesa tu estudiante y honestidad sobre dónde se rompe el proceso. A partir de ahí, esto es lo que yo haría:
1. Mapea las barreras con voz del alumno
Antes de diseñar nada, recoge frases reales de tus estudiantes — de entrevistas, encuestas, conversaciones informales, comentarios en foros. Ancladas a cada etapa del recorrido, estas frases revelan dónde está el problema real: si es de capacidad («no sé cómo empezar»), de oportunidad («no tengo tiempo»), o de motivación («no le veo el sentido»). Sin este paso, todo lo que diseñes será una hipótesis sin datos.
El resultado es un mapa de barreras por fase. La utilidad es enorme: te da foco y te obliga a dejar de disparar al aire.
2. Define el estado deseado en cada fase
Para cada barrera identificada, define qué quieres que el estudiante piense o sienta al final de ese momento. No en términos vagos — en términos observables y verificables. «Quiero que sienta que tiene un primer paso claro y alcanzable» es útil. «Quiero que esté motivado» no lo es.
Estos criterios se convierten en la brújula del diseño. Cada decisión que tomes en esa fase debería poder justificarse en relación a ese estado deseado.
3. Elige las palancas de comportamiento
Una vez sabes cuál es la barrera y cuál es el estado al que quieres llegar, puedes elegir los mecanismos que te ayudarán a recorrer esa distancia. Aquí entran los sesgos y heurísticas del comportamiento: la prueba social para reducir la desconfianza en la fase de descubrimiento, el efecto default para reducir la fricción en el onboarding, el goal-gradient para mantener el momentum en las semanas intermedias, el endowment effect para reforzar el cierre.
El resultado es una tabla con las barreras, sus palancas y su justificación por fase. La utilidad es que reduces la dependencia de la fuerza de voluntad del estudiante y trabajas a favor de cómo funciona el cerebro bajo presión.
4. Diseña micro acciones vinculadas a métricas
Cada palanca se traduce en un gesto concreto de diseño — lo que en behavioral design se llama un nudge. Un botón que dice «Empieza aquí (10 minutos)» en lugar de un índice con doce módulos. Una tarjeta que muestra el progreso de la semana anterior antes de empezar la nueva. Un mensaje al cierre que destaca lo que el estudiante ha construido, no solo lo que ha completado.
Cada micro acción lleva asignada una métrica de fase: porcentaje de activación en el día cero, tasa de retención en la semana tres, porcentaje de cierres con evidencia de aprendizaje. Sin métricas, el diseño no aprende.
5. Mide, itera y ajusta
El método no termina cuando el curso se lanza. Revisas los KPIs por etapa, detectas dónde sigue habiendo fricción, ajustas la micro acción o la palanca, y vuelves a medir. Es un ciclo de mejora continua, no un proceso lineal.
La diferencia con el enfoque habitual es que aquí no iteras sobre opiniones — iteras sobre evidencia. Menos «creo que esto no funciona» y más «la tasa de activación en el día cero bajó del 60% al 40% tras el cambio, volvamos atrás».
Lo que cambia cuando diseñas así
Los cursos que no usan este enfoque suelen tener algo en común: cuentan cosas, tienen decisiones difusas y una fricción alta. Avanzar depende casi exclusivamente de la voluntad del estudiante. Con este planteamiento, el avance depende del diseño. Las decisiones están pensadas para los momentos que importan, el progreso es visible, y el cierre incluye evidencias reales de aprendizaje.
No es que los estudiantes sean más o menos perezosos. Es que el contexto que diseñamos les facilita o les dificulta aprender. Y eso siempre es una decisión de diseño.
Referencias
Michie, S., van Stralen, M. M., & West, R. (2011). The behaviour change wheel: A new method for characterising and designing behaviour change interventions. Implementation Science, 6(42). https://doi.org/10.1186/1748-5908-6-42
Wolstenholme, D., Cobb, M., Bowen, S., Wright, P., & Dearden, A. (2010). Design led service improvement for older people. Australasian Medical Journal, 3(8), 465–470. PDF directo: https://www.researchgate.net/publication/261081991_Design-Led_Service_Improvement_for_Older_People
Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.Rosa, A. et al. (2025). Enhancing institutional processes and student experience in higher education through journey mapping: A systematic review. Review of Education. https://doi.org/10.1002/rev3.70100
