Muchos docentes y diseñadores instruccionales enfrentan un dilema persistente: cómo equilibrar la planificación estructurada con la capacidad de adaptación cuando diseñan cursos en línea o recursos interactivos. En contextos de educación digital, donde tecnologías emergentes y necesidades pedagógicas cambian constantemente, los modelos lineales tradicionales frecuentemente generan cuello de botella. El modelo de Aproximación Sucesiva (SAM, por sus siglas en inglés) ha emergido en los últimos años como una alternativa metodológica que responde específicamente a estas limitaciones. Originalmente propuesto por Michael Allen, SAM se posiciona como un enfoque ágil que privilegia la iteración y el prototipado rápido sobre la planificación exhaustiva previa.
El prototipado rápido como principio estructurador
La esencia de SAM radica en avanzar mediante aproximaciones sucesivas. Mientras que muchos enfoques tradicionales exigen meses de análisis y documentación antes de crear un primer prototipo funcional, SAM promueve un ciclo inmediato de diseño, desarrollo y evaluación formativa. Este modelo genera prototipos funcionales casi desde el inicio, lo que permite que docentes y creadores de contenido experimenten con material interactivo, reciban retroalimentación temprana e implementen ajustes sobre la marcha.
Esta dinámica resulta particularmente valiosa cuando se trabaja con tecnologías emergentes o en la creación de materiales multimedia interactivos complejos, donde los cambios son frecuentes y la validación de usabilidad requiere prueba constante. A diferencia de la perfección teórica que buscan algunos diseños previos, SAM asume desde el principio que el refinamiento ocurre mediante ciclos iterativos breves.
La estructura iterativa de SAM
SAM adapta su operación al ritmo de transformación de la educación digital contemporánea, asumiendo que no existe un diseño perfecto a la primera. En lugar de aspirar a la perfección teórica antes de implementar, los equipos de diseño construyen soluciones pequeñas que se refinan continuamente a través de múltiples ciclos. Esta estructura típicamente se organiza en tres fases amplias: preparación, diseño iterativo y desarrollo iterativo. Como consecuencia directa de este enfoque, el costo de los errores se reduce significativamente, puesto que es más eficiente corregir un prototipo en fases tempranas del proyecto que reestructurar un curso completo después de su programación final.
SAM versus ADDIE: diferencias fundamentales
La distinción entre SAM y los modelos de diseño instruccional tradicionales es profunda y afecta la arquitectura operativa de cualquier proyecto educativo digital. El modelo ADDIE (Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación y Evaluación) ha funcionado históricamente como el marco estándar para educación estructurada, especialmente en contextos de educación a distancia. ADDIE funciona bajo una lógica de cascada secuencial donde cada etapa debe concluir formalmente antes de que la siguiente pueda iniciarse. Esta estructura proporciona rigor sistemático considerable y es particularmente adecuada para proyectos a gran escala donde los objetivos están definidos con precisión desde el principio.
Sin embargo, una limitación crítica de ADDIE reside en que la evaluación formal ocurre al final del proceso, lo que dificulta profundamente la realización de modificaciones durante el ciclo sin reiniciar completamente el flujo de trabajo. En contraste, SAM se alinea con metodologías ágiles provenientes del desarrollo de software. No sigue una secuencia rígida, sino que integra la evaluación formativa y los ajustes como elementos constitutivos en cada una de sus fases, permitiendo modificaciones intermedias mientras se preserva la estructura general del curso.
La investigación comparativa realizada con estudiantes-docentes en contextos de educación científica y tecnológica muestra resultados concretos. Ali, Acquah y Esia-Donkoh (2021) documentaron que estudiantes-docentes sometidos a formación SAM registraron mejoras significativamente mayores en desempeño (ganancia media de 7.20 puntos) en comparación con grupos formados bajo ADDIE (ganancia media de 3.97 puntos). Los investigadores concluyeron que el modelo de Aproximación Sucesiva resultó más pertinente en el contexto de enseñanza de Matemáticas y Ciencias. Específicamente, SAM proporciona operatividad más ágil, ciclos más rápidos de iteración y mayor capacidad de respuesta ante cambios, mientras que ADDIE demanda un análisis de necesidades exhaustivo antes de iniciar el diseño.
Cuándo elegir cada modelo
La selección entre SAM y ADDIE no debería ser categórica, sino contextual. Si buscas un proceso ordenado, predecible y cuentas con requisitos muy claros que difícilmente cambiarán, ADDIE sigue siendo un marco de referencia sólido y probado a escala institucional. Sin embargo, si trabajas en entornos dinámicos, necesitas cocreación rápida de contenidos interactivos o deseas integrar herramientas tecnológicas que evolucionan constantemente, el enfoque iterativo y adaptativo de SAM permitirá diseñar con mayor soltura operativa y flexibilidad responsiva.
Referencias bibliográficas
- Ali, C. A., Acquah, S., & Esia-Donkoh, K. (2021). A comparative study of SAM and ADDIE models in simulating STEM instruction. African Educational Research Journal, 9(4), 852–859. https://doi.org/10.30918/AERJ.94.21.125
- Branch, R. M., & Kopcha, T. J. (2014). Instructional Design Models. En Handbook of Research on Educational Communications and Technology (pp. 77-87). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3185-5_7
- Bulut, M. A., & Adıgüzel, T. (2026). A needs analysis study for faculty active learning training in a MOOC professional development environment. Pedagogical Research, 11(2), em0262. https://doi.org/10.29333/pr/18265
- Ruiz-Rojas, L. I., & Acosta-Vargas, P. (2026). Transforming Learning, Use of the 4PADAFE Instructional Design Methodology and Generative Artificial Intelligence in Designing MOOCs for Innovative Education. Sustainability, 18(6), 2683. https://doi.org/10.3390/su18062683
