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Páginas: 48-59 Recibido: 2023-04-26 Revisado: 2023-06-08 Aceptado: 2023-10-20 Preprint: 2023-12-15 Publicación
Final: 2024-01-15 |
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Filadelfo
León-Cázares |
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Diana
Lizette Becerra-Peña |
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Carlos
Iván Moreno-Arellano |
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Carmen
Leticia Borrayo-Rodríguez Universidad de Guadalajara (México) |
Resumen
Introducción. La COVID-19 afectó al proceso enseñanza-
aprendizaje en las universidades. Se pasó, en general, de un ambiente
presencial a un ambiente remoto de emergencia (uso del internet como vía de
comunicación entre profesores y estudiantes). Se argumenta que la mayoría de
los cursos universitarios continuarán impartiéndose en ambiente híbrido, aunque
existe poca literatura al respecto, principalmente en países no anglófonos.
Esta investigación tiene como objetivo describir y explicar los factores que
inciden en el nivel de satisfacción del aprendizaje de estudiantes
universitarios en un ambiente presencial y un ambiente remoto de emergencia. Método.
Se analizaron percepciones de 797 estudiantes sobre Diseño del curso e
interacción con el profesor (DCP), Interacción entre estudiantes (IE) y
Aprendizaje individual (AI) para explicar los Resultados del aprendizaje (RA)
en una Universidad mexicana. El diseño de investigación fue con muestras
dependientes, los estudiantes contestaron los mismos ítems considerando ambos
ambientes de aprendizaje. El análisis de los datos se ejecutó a través de
Análisis Factorial Exploratorio, comparación de medias pareadas y modelos de
regresión lineal múltiple. Resultados. Los estudiantes prefirieron el ambiente presencial
al remoto de emergencia. Sin embargo, existen indicios que el Resultado de
aprendizaje está asociado con el aprendizaje individual realizado en línea. Conclusiones. Los hallazgos encontrados
contribuyen a la literatura sobre educación remota de emergencia en
Latinoamérica y abonan al fortalecimiento del diseño instruccional.
Específicamente, la influencia de los factores antes mencionados en los dos
ambientes de aprendizaje.
Abstract
Introduction. COVID-19 affected the
teaching-learning process in universities. In general, there has been a shift
from a face-to-face environment to an emergency remote environment (use of the
Internet as a communication channel between professors and students). It is
argued that most university courses will continue to be taught in a hybrid
environment, although there is little literature on this subject, mainly in
non-English speaking countries. This research aims to describe and explain
factors affecting the level of university students' learning satisfaction in a
face-to-face environment and an emergency remote environment. Method. 797 students' perceptions
on Course Design and Teacher Interaction (CDI), Inter-student Interaction (SI),
and Individual Learning (IL) were analyzed to explain Learning Outcomes (LO) in
a Mexican University. The research design was dependent samples, students
answered the same items considering both learning environments. Data analysis
was performed through Exploratory Factor Analysis, paired means comparison, and
multiple linear regression models. Results. Students preferred face-to-face environment to
remote emergency environment. However, there are indications of a Learning
Outcome associated with individual online learning. Conclusions. The findings contribute to
the emergency remote education literature in Latin America context and stregthen instructional design. Specifically, the influence
of the aforementioned factors in the two learning environments.
Palabras
clave / Keywords
Aprendizaje Remoto de Emergencia, Diseño del Curso, Educación Superior,
Entorno Virtual, Muestras Dependientes, Pandemia COVID-19, Resultado de
Aprendizaje, Universidad.
Emergency Remote Learning, Course Design, Higher Education, Virtual Environment, Dependent Samples, COVID-19 Pandemic, Learning Outcome, University.
1. Introducción
La COVID-19 impactó a todas las actividades de los
seres humanos, particularmente la educación a nivel universitario. El proceso
enseñanza-aprendizaje en todas las universidades ha tenido un cambio radical y
acelerado al pasar de un ambiente presencial tradicional, en su mayoría, a un
ambiente remoto de emergencia. De acuerdo con la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM, s/f), se define la Educación Remota de Emergencia como la “modalidad
educativa que utilizaron las instituciones educativas para dar continuidad a la
educación durante la pandemia de COVID-19; se caracterizó por el uso de
Internet como medio de comunicación entre profesores y alumnos”. Es importante
mencionar la observación hecha por Hodges et al. (2020), los cursos en línea son planeados desde el principio y diseñados para
ser impartidos en línea, por otro lado, los cursos de enseñanza remota de
emergencia (ERT acrónimo del inglés para Emergency
Remote Teaching) es un cambio temporal de
instrucción debido a las circunstancias de crisis.
La experiencia
del proceso de instrucción en el ambiente ERT se usará como un proximal a un
curso en línea debido a que, en ambos ambientes se hace uso intensivo del
internet como medio de comunicación entre docentes y discentes. Aunado, durante esta emergencia surgió la
necesidad de implementar herramientas tecnológicas que permitiesen continuar
con la impartición de los cursos (Amaya et al., 2021; Green
et al., 2020; Niño Carrasco et al., 2021; Oliveira et al., 2021).
Con base en lo anterior el objetivo en el presente estudio es
analizar las percepciones de los estudiantes universitarios para describir y
explicar los factores que inciden en el nivel de satisfacción de su aprendizaje
en un ambiente presencial y en un ambiente en línea durante la emergencia
sanitaria por COVID-19. Los factores considerados de autoaprendizaje, diseño
(material) del curso, interacciones con su profesor e interacciones con sus
compañeros, son usados para explicar los resultados del proceso enseñanza-aprendizaje
de los estudiantes universitarios en ambos ambientes. Los resultados de este
análisis podrían coadyuvar a identificar y aplicar las buenas prácticas durante
el diseño de un curso en un ambiente híbrido-sincrónico. Esto es, que el proceso
enseñanza-aprendizaje se lleva a cabo en lugar y hora establecida tanto en lo
presencial como remotamente.
La educación híbrida llegó para quedarse (Figueroa, 2022), “la UNAM afirmó que la educación híbrida debe perfeccionarse y
mantenerse”. Asimismo, el aprendizaje híbrido (del inglés blended-learning
o simplemente b-learning), también conocido
como aprendizaje mixto y cuyo concepto es ampliamente aceptado como
“…combinación de aprendizaje presencial-online” (Salinas Ibáñez et al., 2018, p. 196) , es la modalidad donde generalmente se da una mezcla de aprendizaje
presencial en tiempo real y el uso de herramientas y recursos digitales en
línea (Evans et al., 2020; Raes et al., 2020). Hinojo-Lucena et al. (2020) argumentan que el profesor
que usa b-learning en su mayoría lo hace al
pensar en lo mejor de ambos ambientes de aprendizaje.
La literatura es extensa en cuanto las ventajas y
desventajas de uno y otro ambiente. Por ejemplo, Martínez (2017) argumenta que la educación
a distancia, en el contexto universitario, se caracteriza por una alta tasa de
deserción y la identificación fidedigna del estudiante al momento de evaluar.
Por otro lado, la educación presencial, según el mismo autor, es el “contacto
socializador, expresión corporal de sensaciones, anhelos y emociones” (pág.
112) lo cual es imposible manifestar en los cursos en línea.
Existen varias combinaciones del modelo de
enseñanza híbrida, por ejemplo, presencial-híbridos con actividades de
aprendizaje sincrónicas y asincrónicas (Gómez & Alemán, 2019). El modelo de enseñanza-aprendizaje de interés
en este estudio es el híbrido-sincrónico, cuando “dos o más personas en el
mismo espacio real o virtual… [participan en el curso]…al mismo tiempo” (Chow, 2013, p. 127). De acuerdo con Raes et al (2020), el aprendizaje híbrido
sincrónico es relativamente nuevo; este consiste en que los estudiantes pueden
atender simultáneamente actividades presenciales y remotas de aprendizaje. Entre sus ventajas destaca la flexibilidad y
un ambiente atractivo de aprendizaje comparado con los cursos en línea o
presenciales.
En la literatura se argumenta acerca de la
eficiencia y la eficacia de este ambiente en el proceso enseñanza-aprendizaje,
ya que ha mostrado mejores resultados de aprendizaje comparado con el método
tradicional (Vallee et al., 2020) o al menos los estudiantes tienen una percepción positiva (Pattier & Ferreira, 2023). Bajo este escenario se ha
encontrado que los estudiantes prefieren los cursos
híbridos que los cursos totalmente presenciales o totalmente en línea, sobre
todo en los temas cuantitativos (Becerra-Peña
& Rosales-Soto, 2022; Borba et al., 2016; Borrayo Rodríguez &
Becerra Peña, 2023; Dumford & Miller, 2018; Warren et al., 2021). Mientras que el aprendizaje en línea
tiene un efecto positivo para futuros aprendizajes (Hsiao
et al., 2019), en la enseñanza
presencial el material de estudio así como la
organización del curso son fundamentales en el aprovechamiento de los
estudiantes, por lo menos a nivel universitario (Keržič
et al., 2021).
La mayoría de los estudios
existentes en torno al b-learning se han realizado en universidades
anglosajonas en países como Estados Unidos, Canada, Nueva Zelanda y Reino Unido
(Sedaghatjou
et al., 2021; Warren et al., 2021) y europeas en naciones
como España, Portugal e Italia (Pattier
& Ferreira, 2023; Sedaghatjou et al., 2021; Simon Pallisé et al.,
2018),
adicionalmente, existen pocos estudios con evidencia empírica (Topu
& Goktas, 2019) y la
mayoría se ha centrado en analizar los retos que enfrentan los estudiantes y en
menor medida las dificultades del profesorado (Rasheed
et al., 2020).
Específicamente, la literatura es escasa donde se describa y explique los factores que
tienen mayor impacto en el resultado satisfactorio del aprendizaje de los
estudiantes en un ambiente de aprendizaje híbrido-sincrónico, sobre todo, en
países latinoamericanos. Butz y Stupnisky (2016) argumentan que
existen al menos cuatro temas que impactan el aprendizaje híbrido-sincrónico:
relación con los compañeros, impacto del instructor, la influencia de la
tecnología y estructura del programa.
Sin embargo, los retos del aprendizaje híbrido en
las universidades son de tipo tecnológico y pedagógico (Raes et al., 2020), como contar con una mejor capacitación de los profesores en el uso de las plataformas
digitales que cada día evolucionan (De Montreuil Carmona & Irgang dos Santos, 2020). Aunado al
poco conocimiento de como los estudiantes perciben este modo de enseñanza
asociado con su satisfacción con el aprendizaje de los contenidos. Además, es
imprescindible puntualizar que de manera aislada un uso de las tecnologías con
fines educativos no influye inmediatamente en el aprendizaje estudiantil, se
requiere de diseñar y aplicar medidas puntuales que incrementen las bondades de
incorporarlas, donde se consideren las necesidades estudiantiles de aprendizaje
(Arias et al., 2021). Con la idea de mitigar la problemática pedagógica
del modelo hibrido-sincrónico a partir de las experiencias de los estudiantes
universitarios que pasaron de un ambiente de enseñanza presencial a un ambiente
de enseñanza remoto de emergencia se plantea esta investigación.
El diseño del estudio es cuasi-experimental
o con muestras dependientes, esto significa que la unidad de análisis
(estudiante universitario) se “midió” dos veces. Lo anterior implica que, se le
preguntó sobre sus percepciones con respecto a los dos ambientes sincrónicos de
aprendizaje presencial y en línea durante la emergencia en relación con las
variables anteriormente mencionadas, durante el primer semestre de 2020 y para
una misma asignatura: previo a la declaración del estado de emergencia por la
pandemia de COVID-19 y durante el desarrollo de esta. Este diseño de
investigación motiva la causalidad de los resultados entre las variables
explicativas (independientes) y las variables explicadas (dependientes) debido
a su carácter longitudinal.
Los estudiantes universitarios participantes
pertenecían al Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas
(CUCEA), que forma parte de la Universidad de Guadalajara (UDG), y que cursaban
materias del Departamento de Métodos Cuantitativos. De acuerdo con la
temporalidad del estudio, los universitarios se matricularon en una asignatura
cuya didáctica estaba diseñada para ser impartida completamente en una
modalidad presencial (llevada a cabo de esta manera hasta el 17 de marzo de
2020), la cual abruptamente tuvo que ser desarrollada en línea a través de
alguno de los diferentes sistemas de gestión del aprendizaje, como Google Classroom y Moodle, así como de aplicaciones de
videoconferencias como Google Meet, Zoom
o Cisco Webex, esto conforme a los
lineamientos de la Universidad y siempre bajo la libertad de cátedra del
docente a cargo, que en general no contaba con una capacitación formal previa
para la impartición de clases virtuales.
La aportación de esta
investigación académica fortalece el conocimiento y entendimiento del ambiente
educativo, sobre todo para la mejora del aprendizaje híbrido-sincrónico, al
combinarse la modalidad presencial con la modalidad virtual. Bajo este
escenario, Arturo Muñiz Colunga,
argumenta que es necesario reflexionar sobre las modalidades
enseñanza-aprendizaje pertinentes según los temas (Figueroa, 2022). Esto implica, de acuerdo con el académico, analizar si algunos temas
se pueden impartir a distancia, “de forma sincrónica o asincrónicamente; con
qué habilidades se cuenta y cuáles tienen los alumnos, así como la
infraestructura disponible”.
Adicionalmente, es relevante conocer las
percepciones de los estudiantes sobre su proceso enseñanza-aprendizaje de una
población bastante considerable del Campus CUCEA (21,746 estudiantes) cuya
matrícula en 2020-2021 representó el 16 por ciento del total de la UDG (Universidad de Guadalajara, 2020) con lo que se posiciona como la segunda Institución de Educación
Superior (IES) en importancia en México, por lo cual esto puede contribuir a
atenuar los índices de reprobación, deserción, entre otros.
La estructura del artículo es como sigue: a lo
largo de la sección dos se aborda el método, la recolección y el análisis de
datos, así como la operacionalización de las variables; posteriormente, la
sección tres contiene los resultados de la investigación; la sección cuatro se
acota a la discusión de los principales hallazgos; finalmente se cierra con un
apartado de conclusiones.
2.
Método
2.1.
Recolección de datos y descripción de la unidad de análisis
Esta investigación empírica se realizó con la
participación de los estudiantes que proporcionaron datos a través de un
cuestionario en forma voluntaria y sin ningún mecanismo coercitivo. El
estudiantado pertenece a la Universidad de Guadalajara, específicamente al
Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas (CUCEA).
El cuestionario fue distribuido vía internet a
través del link https://forms.gle/GaWuHwJrKoGTF7z98 . Este enlace fue
compartido con los estudiantes durante el mes de mayo de 2020. La selección de
los estudiantes se llevó a cabo a través de los Profesores del Departamento de
Métodos Cuantitativos y que aceptaron distribuir la invitación entre sus estudiantes.
Participaron cuatro profesores con un total de 21 grupos, 20 de nivel
licenciatura y uno de nivel maestría. La característica de los grupos es que a
la fecha de implantación del cuestionario estaban inscritos y cursaban una
asignatura que pertenece al Departamento de Métodos Cuantitativos (e.g., estadística, matemáticas, entre otras)
con un diseño instruccional originalmente presencial.
Los criterios de selección de los estudiantes
fueron los siguientes:
a)
Los
estudiantes estuvieron expuestos dos sistemas de enseñanza-aprendizaje,
presencial y en línea, debido a la pandemia de la COVID-19 que azotó a nuestro
país y al mundo en general. Este hecho
facilitó la conducción de este estudio para realizarlo en forma experimental o
con muestras dependientes (la unidad de análisis, en este caso el estudiante,
se “midió” dos veces). Este tipo de diseño de investigación motiva la
causalidad de los resultados entre las variables explicativas (independientes)
y las variables explicadas (dependientes).
b)
La
facilidad de el acceso de la recolección de datos ya que se tenía comunicación
continua con los estudiantes.
Un total de 797 estudiantes contestaron el
cuestionario. Entre las principales características de la muestra destacan las
siguientes. El 55.7% (n=444) son mujeres; la edad promedio fue 20.2 años (SD=2.3), esto es, la mayoría estuvo
entre los 18 y 22 años aproximadamente. El 73.2 por ciento de los estudiantes
manifestaron estar entre el 2do. y 4to. semestre de las carreras a nivel
licenciatura que se imparten en el CUCEA. Adicionalmente, 81.8 por ciento de
los estudiantes manifestaron haber cursado anteriormente asignaturas en línea.
El 50.6 y 97.2 por ciento dijeron estar trabajando y son solteros
respectivamente. Solo el 1.9 % dijo
tener hijos. La mayoría cuenta con internet en casa (95.2 %). Finalmente, 53.7
y 32.7 por ciento usan laptop y smartphone para acceder a la clase en
línea respectivamente; es importante mencionar que el 39.5 por ciento comparte
el dispositivo para acceder a la clase en línea.
2.2.
Operacionalización de las Variables
Con la finalidad de
conocer las percepciones de los estudiantes sobre sus logros y preferencias en
un ambiente en línea y en un ambiente presencial se usaron los ítems
desarrollados por Paechter y Maier (2010). Un total de 25 ítems fueron relacionados con la interacción con el profesor y el
diseño del curso (e.g., El material de
aprendizaje del curso es claro y bien estructurado.), interacción entre
estudiantes y profesor (e.g., Mi
profesor(a) me apoya y guía en mi proceso de aprendizaje.), interacción
entre estudiantes del mismo curso (e.g.,
En el curso presencial se facilita la comunicación personal con otros
compañeros.), el aprendizaje individual (e.g.,
Yo por mi cuenta decido el horario y el lugar dónde estudio) y el
aprovechamiento del curso (e.g., Aprendo
a aplicar mis conocimientos a diferentes problemas.). Los ítems fueron medidos con una escala de
Likert con los valores 1= “Totalmente en desacuerdo” a 7= “Totalmente de
acuerdo”. Estos ítems fueron
contestados por los estudiantes considerando un ambiente en línea y
considerando un ambiente presencial.
3.
Resultados
3.1.
Análisis de Datos
El análisis
de datos se llevó a cabo en tres etapas. Preparación de los datos, análisis
factorial exploratorio (AFE) y la estadística descriptiva de las variables,
incluyendo el análisis de fiabilidad y la comparación de medias de muestras
pareadas; seguido de la relación funcional entre las variables.
En el proceso
de purificación de los datos se verificó el criterio de normalidad a través del
coeficiente de asimetría y el coeficiente de curtosis. Con base en el criterio
establecido por Curran,
West, & Finch (1996), solo un ítem obtuvo un valor
fuera del rango (2 y 7) para los valores del estadístico de curtosis y de
asimetría respectivamente. Dicho, ítem fue eliminado para futuros
análisis.
3.2.
Análisis Factorial Exploratorio (AFE)
El AFE se
realizó con el método de componentes principales y rotación varimax
con la finalidad
de obtener los factores con el criterio de 0.5 o mayor de carga factorial para
cada ítem. No fueron considerados los ítems con carga factorial
menor al 0.5 debido al cruce factorial (Costello
& Osborne, 2005; Hair et al., 2010). Esto es, un ítem podría estar
en más de un factor. Consecuentemente se tendrían problemas de poca fiabilidad
(i.e., respuestas consistentes a través de los ítems de un factor) (Kline,
2011) entre los mismos. Esta fiabilidad fue
medida con el coeficiente Alfa de Cronbach. En Tabla 1 se reporta la
estadística descriptiva de los factores, así como el coeficiente alfa.
Tabla 1
Estadística
descriptiva de los constructos o variables latentes, n=797
|
|
Mín |
Máx |
Media |
DE |
Alfa |
CR |
AVE |
|
Curso
Presencial |
|
|
|
|
|
|
|
|
Resultados del
aprendizaje (RAP) |
1.2 |
7 |
5.99 |
1 |
0.87 |
0.86 |
0.55 |
|
Diseño del
curso e interacción con el profesor (DCPP) |
1 |
7 |
5.98 |
1.1 |
0.90 |
0.89 |
0.59 |
|
Interacción
entre estudiantes (IEP) |
1.3 |
7 |
5.53 |
1.2 |
0.74 |
0.80 |
0.50 |
|
Aprendizaje
individual (AIP) |
1 |
7 |
5.35 |
1.4 |
0.76 |
0.85 |
0.75 |
|
Satisfacción
general con lo cursado en la materia (SGP) |
1 |
7 |
6.16 |
1.1 |
|
|
|
|
Curso en Línea |
|
|
|
|
|
|
|
|
Resultados del
aprendizaje (RAL) |
1 |
7 |
5.17 |
1.4 |
0.90 |
0.85 |
0.54 |
|
Diseño del
curso e interacción con el profesor (DCPL) |
1 |
7 |
5.63 |
1.4 |
0.92 |
0.90 |
0.61 |
|
Interacción
entre estudiantes (IEL) |
1 |
7 |
4.04 |
1.7 |
0.89 |
0.89 |
0.68 |
|
Aprendizaje
individual (AIL) |
1 |
7 |
5.46 |
1.5 |
0.87 |
0.86 |
0.75 |
|
Satisfacción
general con lo cursado en la materia (SGL) |
1 |
7 |
4.51 |
1.8 |
|
|
|
|
DE=Desviación Estándar. La escala tipo Likert usada para
medir los ítems fue de 1 (Totalmente en desacuerdo) hasta 7 (Totalmente de
acuerdo). AVE=Varianza Media Extractada, CR=Fiabilidad Compuesta. |
|||||||
En la
literatura se argumenta que el valor de fiabilidad de alfa de Cronbach es
afectado por el número de ítems del constructo. Esto es, a mayor número de
ítems mayor será el valor de alfa (Peterson, 1994). Según Tseng et al. (2006), el valor de fiabilidad compuesta mitiga este problema, sin embargo,
varios estudios sugieren que existe poca diferencia entre ellos (Peterson & Kim, 2013). El umbral mínimo aceptado para estos dos coeficientes es al menos 0.6 (Hair et al., 2010). Los resultados de estos valores (Tabla 1) cumplen el criterio de
confiabilidad. Lo que indica, por ejemplo, que los constructos tienen una
aceptable fiabilidad tanto para el proceso enseñanza-aprendizaje presencial y
remota en línea. No se calcularon estos valores para SGP y SGR ya que solo
consisten en un solo ítem.
También, se
calculó el coeficiente AVE, que nos indica el poder explicativo de los ítems
del constructo. El umbral mínimo aceptado es 0.5 (Fornell & Larcker, 1981; Hair
et al., 2010), a
mayor valor de AVE mayor representatividad de los ítems del factor. Por
ejemplo, los constructos aprendizaje individual en ambos ambientes de
aprendizaje tienen un coeficiente de AVE= 0.75 lo que nos indica que, en
promedio, un 75% de la varianza del constructo es explicada por los ítems, esto
es, un 25% es la varianza de error o error de medición.
Entre los
resultados mostrados podemos destacar que, en general, los promedios de los
factores del curso presencial fueron mayores que sus correspondientes factores
del curso en línea. Excepto, el factor
Aprendizaje Individual donde se observa un promedio mayor en el curso en línea
5.46 (DE=1.53) comparado con el curso presencial 5.35 (DE=1.45).
Todos los constructos muestran coeficientes de fiabilidad de adecuados a
excelentes (0.7 a 0.9 respectivamente) según los criterios establecidos en
Kline (2011). En el cuestionario se preguntó
sobre el nivel de satisfacción con el curso. Otra vez, mayor satisfacción con
el curso presencial que con su contraparte.
3.3.
Promedios: muestras pareadas
Adicionalmente, se realizó la prueba estadística t-student
para analizar las diferencias de medias, de las muestras dependientes o
pareadas, de los constructos anteriormente mencionados. El resultado indica (Tabla 2) que casi todas las diferencias son
positivas y estadísticamente significativas a un nivel de confianza menor al
1%. Esto es, los puntajes son mayores para el curso
presencial. Cuando se pidió que se evaluara el nivel de satisfacción general
con el aprendizaje de la asignatura en ambas modalidades (presencial y remota
en línea) el resultado fue en favor de la enseñanza presencial, esto es, la
diferencia de medias fue positiva (1.65), y estadísticamente significativa (t=24.1, p<0.000).
Tabla 2
Prueba de
muestras dependientes
|
|
Diferencia de Medias pareadas |
|
|
|
|
Intervalo de confianza (95%) |
|
|
Variables |
DE |
EE |
t |
Valor p |
Inferior |
Superior |
|
|
RAP - RAL |
0.82 |
1.26 |
0.05 |
18.4 |
0.000** |
0.731 |
0.906 |
|
DCPP - DCPL |
0.35 |
0.79 |
0.03 |
12.5 |
0.000** |
0.296 |
0.407 |
|
IEP - IEL |
1.49 |
1.56 |
0.06 |
26.9 |
0.000** |
1.381 |
1.598 |
|
AIP - AIL |
-0.11 |
1.55 |
0.06 |
-1.94 |
0.053* |
-0.215 |
0.001 |
|
SGP - SGL |
1.65 |
1.91 |
0.07 |
24.4 |
0.000** |
1.517 |
1.783 |
|
DE=Desviación
estándar, EE=Error estándar, p<0.01**, p<0.06* |
|||||||
Sin
embargo, la diferencia de medias de los aprendizajes individuales resultó ser
negativa y estadísticamente significativa a un nivel menor del 6%. De hecho, el
intervalo de confianza al 95% de la diferencia (-0.11) va de -0.215 a 0.001; lo
cual nos sugiere que existe evidencia de un mejor aprendizaje individual bajo
circunstancias de emergencia en forma remota y en línea. Por supuesto, este
resultado se tiene que tomar con precaución, aunque en la literatura existen
algunos resultados similares a los aquí encontrados (Sukiman et al., 2022; Vallee
et al., 2020).
3.4
Factores del proceso enseñanza-aprendizaje y resultado del aprendizaje
Con la finalidad de realizar el
análisis explicativo entre los factores del proceso enseñanza-aprendizaje y
resultado del aprendizaje se ejecutó el análisis de regresión. En este caso se usaron dos modelos, uno para
caso presencial y otro para el caso en línea durante la emergencia sanitaria.
Después de verificar los supuestos del modelo no se encontró problemas de
violación de alguno de los supuestos. Por ejemplo, la multicolinealidad (i.e.,
alta correlación, mayor a 0.9, entre las variables independientes) en los
modelos de regresión. En este caso se
usó el criterio del VIF (del inglés, Variance
Inflation Factor) el cual debe ser menor a 10 (Hair et al., 2010). En la Tabla 3 se muestran los
valores de VIF, para ambos modelos, menores a 10. Lo que indica que no existe
una alta correlación entre las variables independientes.
En cuanto a la bondad de ajuste de los
modelos se tiene R2(ajustada)=0.41 y R2(ajustada)=0.57.
Nos indica que el 41% de la variabilidad de RAP esta explicado por DCPP, IEEP,
y AIP. Análogamente con el 57% para el curso en línea. El respectivo valor de p<0.000 en
el análisis de varianza de los modelos; lo que indica que ambos modelos son estadísticamente
significativos. Esto es, no todos los predictores son cero.
Tabla 3
Variable
dependiente: Resultados del proceso enseñanza-aprendizaje en ambos sistemas
|
Intervalo de
confianza |
||||||||
|
para b al 95% |
||||||||
|
Variables explicativas |
Coef. b |
EE |
t |
p |
Inferior |
Superior |
VIF |
|
|
Curso Presencial |
|
|
|
|
|
|
||
|
Constante |
2.05 |
0.17 |
12.06 |
0.000 |
1.71 |
2.38 |
|
|
|
Interacción con el profesor y diseño de curso |
0.35 |
0.03 |
12.71 |
0.000 |
0.29 |
0.40 |
1.30 |
|
|
Interacción entre
estudiantes |
0.25 |
0.02 |
10.19 |
0.000 |
0.20 |
0.30 |
1.22 |
|
|
Aprendizaje individual |
0.08 |
0.02 |
4.29 |
0.000 |
0.05 |
0.124 |
1.13 |
|
|
Curso en Línea |
|
|
|
|
|
|
||
|
Constante |
0.43 |
0.15 |
2.90 |
0.0064 |
0.12 |
0.73 |
|
|
|
Interacción con el profesor y diseño de curso |
0.50 |
0.03 |
17.71 |
0.000 |
0.44 |
0.534 |
1.38 |
|
|
Interacción entre
estudiantes |
0.21 |
0.02 |
9.69 |
0.000 |
0.17 |
0.264 |
1.27 |
|
|
Aprendizaje individual |
0.20 |
0.02 |
8.34 |
0.000 |
0.15 |
0.24 |
1.25 |
|
|
EE=Error estándar |
||||||||
Los coeficientes de los modelos indican
lo siguiente. Primero, todos los parámetros estimados son estadísticamente
significativos a un nivel menor del 1% (p<0.01). En el curso
presencial, tiene mayor peso la interacción con el profesor y diseño del curso
con el resultado del aprendizaje, esto es, por cada punto de incremento en la
percepción del estudiante con la internación con el profesor y diseño del curso
se verá reflejado con un 0.35 de punto en su percepción de su resultado del
aprendizaje. Algo similar pasó con la
interacción con sus compañeros. El menor impacto lo tuvo el aprendizaje
individual con apenas un 0.08 de punto con su percepción del resultado de
aprendizaje.
Por otro lado, con respecto al curso en
línea durante la emergencia se observa en la Tabla 3 que la mayor carga la tuvo
otra vez la interacción con el profesor (b=0.43) y muy
por abajo la interacción con los compañeros (b=0.20). Sin
embargo, la satisfacción del estudiante con su resultado de aprendizaje fue más
ponderado con su aprendizaje individual en línea que con su aprendizaje
individual presencial (b=0. 08 vs
b=0.20).
4.
Discusión
Se destaca, de la revisión de literatura, que
la mayoría de las investigaciones existentes en torno al aprendizaje
híbrido-sincrónico se han llevado a cabo en universidades anglosajonas (Simon Pallisé et al., 2018), y
además han sido pocos los estudios que muestran evidencia empírica (Topu & Goktas, 2019),
principalmente en naciones latinoamericanas. De acuerdo con el trabajo de Butz y Stupnisky (2016), existen
al menos cuatro factores que impactan el aprendizaje híbrido-sincrónico:
relación con los compañeros, el instructor, la influencia de la tecnología y
estructura del programa.
Con base en los datos
obtenidos en la aplicación de la encuesta, durante el primer semestre de 2020,
se puede argumentar lo siguiente. Primero que los estudiantes universitarios de
materias pertenecientes al Departamento de Métodos Cuantitativos prefieren el
proceso de enseñanza presencial. Estos hallazgos coinciden con lo encontrado en
los estudios realizados por Becerra-Peña y Rosales-Soto (2022) y Pattier y Ferreira (2023), respectivamente.
Por su parte, Becerra-Peña y Rosales-Soto (2022) analizaron las
percepciones de los estudiantes universitarios durante el segundo semestre de
2021, cuya dinámica de clases contaba con una mayor carga virtual y únicamente
las últimas dos semanas del curso en modalidad presencial, aquí los estudiantes
de una IES mexicana manifestaron que les habría gustado contar con una mayor
carga presencial. Mientras que Pattier y Ferreira (2023) analizaron las
percepciones de los estudiantes universitarios con clases en línea durante
abril de 2021, sus resultados muestran una preferencia por la modalidad de
enseñanza presencial en una IES portuguesa.
Por otro lado, al
explicar el aprovechamiento de las asignaturas que pertenecen al Departamento de Métodos
Cuantitativos (e.g., estadística,
matemáticas, entre otras), los
resultados nos indican que, en el caso de una mayor interacción con el
profesor, el coeficiente del aprendizaje individual en línea tiene un mayor
impacto en los resultados de aprovechamiento. Esto último,
concuerda con la literatura, por ejemplo, Hsiao et
al. (2019) argumentan
que el aprendizaje en línea tiene un efecto positivo en aprendizajes futuros,
esto es, fortalece el aprendizaje significativo. Asimismo, Niño Carrasco et al.
(2021) afirman que el proceso de
enseñanza-aprendizaje en línea abona al desarrollo de habilidades de
autorregulación o aprendizaje autónomo a través de la intervención del
profesor.
Los hallazgos de este estudio pueden contribuir a
fortalecer el diseño de los cursos en un ambiente híbrido (sincrónico o
asincrónico) con base en las percepciones de los estudiantes universitarios.
Esto es, si se contemplan los factores tanto del ambiente en línea como en el
ambiente presencial que los discentes consideran más efectivos en su
aprendizaje. Específicamente, estimular el aprendizaje individual en la parte
presencial, de tal manera que los docentes involucren a los estudiantes en un
aprendizaje activo que, dentro del ambiente híbrido, les lleve a promover sus
habilidades de alfabetización informativa y creatividad (Ibrahim
& Nat, 2019).
Aunado a lo anterior, se debe fortalecer, en la
medida de lo posible, la interacción entre estudiantes (Otrel-Cass et al., 2014) y estudiantes-profesor en el ambiente en línea. Estos dos últimos
factores son determinantes para el nivel de satisfacción general con el curso
en cuestión. En este sentido, el aprendizaje híbrido promueve habilidades de
comunicación y colaboración que se transforman en competencias de uso de las Tecnologías de la
Información y la Comunicación (TIC) para dichos propósitos (Ibrahim & Nat, 2019), así como una mayor calidad en el intercambio de conocimiento entre
estudiantes y profesores (De Montreuil Carmona & Irgang dos Santos, 2020).
Asimismo, la posibilidad de
interacción continua entre el profesor, la plataforma virtual y el estudiante,
da pie a la personalización de la instrucción y de la retroalimentación (Veytia Bucheli & Rodríguez Serrano, 2021). Bajo este escenario, la transformación del aula a través de la
digitalización conlleva un gran potencial en el fomento del aprendizaje. Esto
implica que si se adoptan tecnologías para llevar a cabo el proceso de
enseñanza-aprendizaje se podría observar una mejora tanto de forma grupal como
individual (Arias et al., 2022); sin embargo, lo anterior no influye instantáneamente en el aprendizaje
estudiantil, sino que se precisa del diseño y de la aplicación de políticas
puntuales que potencien los beneficios de su incorporación y que además
consideren las necesidades de aprendizaje de los estudiantes (Arias et al., 2021).
Se requiere entonces de diseños y estrategias
didácticas que permitan adaptar el contenido de las asignaturas conforme al
modelo de aprendizaje híbrido, que permita monitorear el avance estudiantil,
así como la interacción estudiante-estudiante y estudiante-profesor (Arias et al., 2022), donde los docentes estén capacitados para planificar e implementar la
enseñanza que lleve a los estudiantes a alcanzar aprendizajes significativos (García, 2020). Si no se da lugar a una
paulatina transformación pedagógica en sintonía con la incorporación de
tecnologías dentro del proceso de enseñanza-aprendizaje, entonces no será
tangible una mejora en el desarrollo de las competencias de los estudiantes;
esto implica que contar con equipamiento tecnológico dentro del aula, tener
acceso a dispositivos electrónicos o conexión a internet no sea suficiente (Arias et al., 2022; Escueta et al., 2020).
Si bien dentro del contexto latinoamericano se
vislumbra la ausencia de estrategias nacionales sobre educación digital que
permitiese un desarrollo puntual de un modelo educativo que aproveche las
herramientas tecnológicas (Álvarez et al., 2020), existe cabida para desarrollar estrategias dentro de la educación
superior luego de las experiencias durante la pandemia por COVID-19. En este
mismo sentido, el aprendizaje remoto en línea es efectivo y el presencial es
necesario de hecho, consideran que ambos ambientes de aprendizaje son
complementarios, por lo que el modelo de aprendizaje hibrido es el más
apropiado para los estudiantes post-COVID-19, sobre todo para estudiantes
universitarios (Sukiman et al., 2022). Por supuesto, en la literatura también se argumenta que el sistema
híbrido de enseñanza no es ni más ni menos efectivo que la enseñanza
convencional (Müller & Mildenberger, 2021).
Bajo este escenario, para implementar un enfoque
híbrido se requiere identificar lo que hasta el momento ha sido más efectivo
tanto en la enseñanza presencial como en la virtual durante la emergencia
sanitaria, a partir de ahí se espera potenciar la transformación digital
educativa a través de una mejora en la atención de las necesidades
estudiantiles (Arias et al., 2021). Sin embargo, este sistema de enseñanza aprendizaje tiene retos de tipo
tecnológico y pedagógico (Raes et al., 2020). Según Rasheed et al. (2020), los retos que se
presentan en un sistema híbrido de aprendizaje son de las instituciones
educativas, de los profesores y de los estudiantes. Específicamente, los retos
con la provisión de tecnología, la capacitación de los profesores para el uso
de la tecnología y la disciplina y uso de la tecnología de aprendizaje por
parte de los estudiantes.
Derivado
de lo anterior, se puede considerar que el uso de la tecnología es eficaz si
consigue una mejora en la comprensión conceptual de los contenidos temáticos de
las materias del Departamento de Métodos Cuantitativos en los estudiantes
universitarios, además de fomentar el razonamiento matemático y la correcta
comunicación de este. Al mismo tiempo, si se resaltan las bondades y la
utilidad de estas asignaturas numéricas puede conseguirse una mejora en la
experiencia del estudiantado inmerso en un proceso de enseñanza-aprendizaje
híbrido.
5.
Conclusiones
El crecimiento de las TIC, la rapidez de las
innovaciones y la capacidad de adaptación durante la pandemia de COVID-19 han
tenido un impacto positivo en la posibilidad de implementar un modelo híbrido
de aprendizaje. Se observa que dentro de la literatura no existe una definición
estandarizada para el aprendizaje híbrido, esto permite que cada una de las
Instituciones educativas que lo implemente, pueda adaptar y emplear el término
conforme a criterios propios y continuar con el desarrollo y la apropiación de
este.
En un escenario ideal, el
enfoque híbrido en el aprendizaje da pie a que los docentes adapten las
diferentes tecnologías, junto a su pedagogía, para la impartición de los
contenidos temáticos de sus asignaturas, y atender así las diversas necesidades
de los estudiantes en diferentes contextos.
Para esta investigación,
la unidad de análisis fue el estudiante que estaba cursando alguna asignatura
en el área de Métodos Cuantitativos, dicho lo anterior, la intención del
estudio no es investigar la percepción de los estudiantes por asignatura. Los resultados
de la investigación muestran que, los estudiantes universitarios de las
materias pertenecientes al Departamento de Métodos Cuantitativos (e.g.,
estadística, matemáticas, entre otras) prefieren
el proceso de enseñanza presencial. Sin embargo, en cuanto al aprovechamiento
de estas asignaturas numéricas, la evidencia empírica nos indica que, en el
caso de una mayor interacción con el profesor, el coeficiente del aprendizaje
individual en línea tiene un mayor impacto en los resultados de
aprovechamiento.
Los hallazgos de esta
investigación contribuyen a la literatura sobre las percepciones del resultado
aprendizaje de los estudiantes expuestos en un ambiente presencial y en un
ambiente remoto de emergencia en línea, con la finalidad de conocer los elementos
pedagógicos de ambos ambientes y tomar lo mejor de cada uno para diseñar y
proponer su implementación en un curso hibrido sincrónico (Hinojo-Lucena et al., 2020), en el contexto latinoamericano,
específicamente para el caso de una IES mexicana.
Asimismo, este estudio
puede abonar al fortalecimiento del diseño instruccional en un ambiente
híbrido, sincrónico o asincrónico, al tomar en cuenta las percepciones de los
estudiantes universitarios, concretamente el fomento del aprendizaje individual
en un entorno presencial, así como el fortalecimiento de la interacción
estudiante-estudiante y estudiante-profesor en un ambiente virtual. Estos dos
elementos son clave para el nivel de satisfacción general del curso como lo ha
mostrado hasta aquí la evidencia empírica.
Como toda investigación,
el presente trabajo tuvo algunas limitaciones, a pesar de que fue un diseño de
investigación experimental, la evidencia empírica encontrada debe tomarse con
precaución y evitar la generalización de los resultados a diferentes cursos y
en diferentes contextos (por ejemplo, cursos referentes a administración,
recursos humanos, entre otros). Los resultados obtenidos fueron alcanzados a
partir de preguntas explícitas sobre los constructos mencionados anteriormente. Es bien conocido que el proceso de
enseñanza-aprendizaje es multifactorial. Por ejemplo, el resultado de que el
aprendizaje individual tuvo un mayor impacto en el nivel de satisfacción del
curso en línea que en el curso presencial debe tomarse con precaución, ya que
no fueron considerados otros factores psico-sociales, tales como depresión,
aislamiento, entro otros. Finalmente, los estudiantes respondieron las
preguntas sobre un ambiente totalmente presencial o totalmente en línea durante
la emergencia sanitaria por COVID-19.
Futuros estudios deben de
considerar otros factores que influyen en el proceso enseñanza-aprendizaje
híbrido-sincrónico. Bajo este escenario, se recomienda evaluar el nivel de
satisfacción de los estudiantes universitarios durante su proceso enseñanza-aprendizaje,
donde además de considerar los factores aquí utilizados, se integren
características tales como el contexto social y la accesibilidad a las
tecnologías de la información (internet, computadora), y en general las
condiciones necesarias para su formación profesional.
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