Esta comunicación parte, principalmente, de los siguientes argumentos. Primero, en tiempos recientes las tecnologías educativas forman parte de los procesos de enseñanza y aprendizaje (Raaij y Scheepers, 2008). Segundo, estas tecnologías han permitido ampliar las posibilidades de enseñanza y aprendizaje. Sin necesidad de compartir un espacio físico, los docentes y los estudiantes pueden interactuar y aprender dialógicamente con sus pares y docentes en actividades colaborativas suportadas por entornos virtuales. Tercero, dentro de estas tecnologías educativas, los entornos virtuales colaborativos son artefactos consonantes con un enfoque de enseñanza que subraya la interacción dialógica como condición para una tipología de aprendizaje propia de la sociedad del conocimiento. Cuarto, en comunidades de indagación el desarrollo de capacidades, y habilidades depende de la calidad de la interacción dialógica (Siemens, 2005). Quinto, aplicar apropiados entornos colaborativos virtuales potencia la eficacia de los procesos aprendizaje cuando se sustentan en apropiados modelos pedagógicos (Bereiter, 2002; Pea, 1993; Spada, Stahl, Miyake, y Law, 2011).
En los últimos años, la investigación educativa está centrando sus esfuerzos en mejorar los procesos de aprendizaje y enseñanza a partir de la implementación de las tecnologías educativas emergentes (Salmeron, Rodriguez-Fernández, y Gutiérrez-Braojos, 2010; Sánchez Santamaría y Morales Calvo, 2012). Estudios desde un enfoque socio-constructivista sugieren que la eficiencia de estos entornos está en función de que los estudiantes acepten estos entornos de aprendizaje y enseñanza (Raaij y Scheepers, 2006) y adopten un compromiso epistémico (Larreamendy-Joerns y Leinhardt, 2006). Para ello, un factor esencial hace referencia al enfoque pedagógico. En este sentido, Coll, Mauri, Onrubia (2009) apuntan que el enfoque de enseñanza que activa el docente con el uso de estos artefactos es un factor clave para comprender diferencias de aprendizaje.
Así, el uso de estas plataformas no transforma, por si, los enfoques tradicionales de enseñanza, se precisa que el docente adopte modelos consonantes con los principios que sustenta el aprendizaje dialógico y las características de la tecnología. Por todo ello, la literatura científica advierte que dichos entornos son artefactos mediadores que soportan actividades de aprendizaje, pero no aseguran la eficiencia de la enseñanza y el aprendizaje (Monereo y Badia, 2008). En esta línea, Anderson, Rouke, Garrison, y Archer, (2001) consideran que la presencia docente clave para facilitar el desarrollo de una comunidad de indagación. La presencia docente hace referencia a la actividad de planificación y diseño del curso, como de transferencia de regulación de las interacciones dialógicas, y los procesos sociocognitivos apropiados para generar aprendizajes y construcciones de conocimientos educativamente significativos.
Así, y aunque en líneas generales se ha generado un amplio cuerpo de conocimientos, se precisan más estudios que contribuyan a explicar factores relacionados con la calidad docente para mejorar la calidad de los aprendizajes soportados por estos entornos tecnológicos (Gutierrez-Braojos, y Salmerón-Vílchez, 2012). Por ello, en este estudio nos dirigimos a analizar la relación de dependencia que tiene las diferentes dimensiones de la presencia docente sobre los resultados de aprendizaje mediados por un entorno virtual colaborativo.
Método
Participantes
En este estudio participaron 49 estudiantes de los cuales 14 eran hombres (28.6%) y 35 mujeres (71.4%) (Tabla 1; Figura 1) matriculados en último curso de la carrera de Pedagogía. La muestra de este estudio fue seleccionada mediante muestreo probabilístico al azar. Los estudiantes participaron de forma voluntaria y anónima.
Tabla1. Frecuencias Género
Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado Válidos
Hombre 14 28.6 28.6 28.6 Mujer 35 71.4 71.4 100 Total 49 100 100
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Figura1. Porcentajes Género
Entorno de aprendizaje colaborativo en red
La plataforma utilizada fue el Knowledge Forum (Scardamalia, y Bereiter, 1994). Este entorno de aprendizaje ofrece un espacio virtual para la construcción de conocimientos en comunidades de aprendizaje. Esta plataforma constituye un espacio virtual de colaboración que permite crear artefactos conceptuales a partir de la interacción dialógico y la responsabilidad epistémica en comunidades de indagación. A partir del Knowledge Forum (KF) se crearon espacios para la creación del conocimiento declarativo y funcional en función de cada bloque temático.
Instrumentos
Para analizar la presencia docente se aplicó el COI (Community of inquiry) de Shea y Bidjerano (2010). Este cuestionario está constituido por tres escalas: presencia docente, presencia cognitiva y presencia social dirigidas a evaluar la percepción de los estudiantes sobre sus experiencias de aprendizaje virtual. En este estudio se aplicaron las subescalas de la presencia docente: i) Diseño y organización (4 ítems); ii) Facilitación (6 ítems), e; iii) Instrucción Directa (3 ítems). Esta escala presenta un formato de respuesta tipo Likert de 5 puntos que oscila desde “totalmente de acuerdo” a “totalmente en desacuerdo”. El cuestionario cumple con los criterios básicos de fiabilidad y validez (Shea y Bidjerano, 2008).
La Taxonomía SOLO (Structure of the Observed Learning Outcome, Biggs, y Collis, 1982; Biggs, 2005) permite describir, a partir de los resultados de aprendizaje, el nivel de comprensión de los estudia ntes a medida que aprenden una materia. En esta taxonomía se describen 5 niveles de respuesta de complejidad progresiva: Preestructural, Uniestructural, Multiestructural, Relacional y Abstracto ampliado. Las respuestas que se encuentran en el nivel preestructural son erróneas o utilizan la tautología para encubrir la falta de comprensión. No son pruebas de un aprendizaje relevante. En el nivel uniestructural el estudiante aporta una idea simple extraída del tema. Estas respuestas se quedan en la terminología.
Por otro lado, las respuestas multiestructurales captan múltiples puntos de vista (lista de datos e ideas) de la temática pero no presentan una estructura integrada. Las respuestas a un nivel relacional integra las ideas sobre la problemática en una estructura coherente, es decir, en este nivel el estudiante utiliza dos o más elementos de la temática y los relaciona de forma integrada (reestructuración conceptual de los componentes). Por último, en el nivel abstracto ampliado el estudiante desarrolla argumentos complejos para explicar una idea. A diferencia del nivel relacional, en este nivel el estudiante generaliza el argumento más allá de lo dado, trasciende lo tratado en la materia. Así, los niveles uni y multiestructural consideran la comprensión como un incremento cuantitativo de lo que se aprende (comprensión superficial) y los niveles relacional y abstracto ampliado como una profundización (comprensión profunda).
En este estudio, la taxonomía SOLO fue utilizada para identificar los resultados de aprendizaje mediante un análisis de contenido de las aportaciones de los estudiantes (resultados de aprendizaje) en el Knowledge Forum. En este estudio consideramos los niveles de comprensión profunda (Relacional y Abstracto ampliado. A partir de los valores de frecuencias, se realizó una transformación a una escala likert en función de valores percentiles.
Procedimiento de análisis
En este estudio se ha desarrollado el siguiente procedimiento de análisis:
k) Análisis de fiabilidad de la escala presencia docente (COI) mediante el cálculo de alfa de Cronbach para la totalidad de la escala y cada una de las subescalas que la componen.
l) Estimación de los valores descriptivos y de dispersión de las variables de estudio (presencia docente y resultados profundos de aprendizaje), con la finalidad de conocer cómo se comporta la muestra con respecto a dichas variables. Para ello, se calcularon los estadísticos máximo, mínimo, media y
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desviación típica para cada una de las variables, y los estadísticos de frecuencia para la variable resultados profundos de aprendizaje.
m) Análisis de correlación Pearson para el estudio de las relaciones de dependencia entre los resultados profundos de aprendizaje y diseño y organización, facilitación e instrucción directa. Se realizaron dos estudios dirigidos a analizar las relaciones de dependencia: i) un estudio en la totalidad de la muestra, y; ii) un estudio en función de la variable género.
n) Análisis Cluster k-medias para determinar los perfiles de los estudiantes con respecto a las variables de estudio. Por un lado, se realizó un análisis de los conglomerados del total de la muestra y, por otro lado, un análisis en función de la variable género.
Por otro lado, el análisis de contenido se realizó siguiendo un proceso riguroso y sistemático de categorización. En primer lugar, las aportaciones en el Knowledge Forum fueron secuenciadas en función del orden de aparición en una temática de discusión. Posteriormente, dos investigadores analizaron cada problemática a partir de las categorías de la taxonomía SOLO, de manera independiente. En aquellos casos donde hubo desacuerdo entre ambos investigadores, se busco consenso entre tres investigadores.
Resultados
Análisis de fiabilidad de la escala presencia docente (COI)
Los resultados de fiabilidad muestran valores óptimos de consistencia (superiores a .70) (Tabla 2) para la totalidad de la escala (presencia docente = .882), así como, para las subescalas consideradas de forma independiente (diseño y organización = .744; facilitación = .819; instrucción directa = .906).
Tabla 2. Confiabilidad de los factores que conforman la escala de presencia docente
Factores Alfa de Cronbach Total Ítems 1. Diseño y Organización .744 n=4 2. Facilitación .819 n=6 3. Instrucción Directa . 906 n=3 4. Presencia docente .882 n=13
Estimación de los valores descriptivos y de dispersión de las variables de estudio (presencia docente y resultados profundos de aprendizaje)
Los análisis descriptivos (Tabla 3) indican una distribución de puntuaciones considerablemente elevadas en las variables diseño y organización (M = 4.19; SD =.59); facilitación (M = 4.07; SD = .60); instrucción directa (M = 3.79; SD = .68); y puntuaciones moderadas en los resultados profundos de aprendizaje (M = 2.89; SD = 1.35) (Figura 3). Para la variable resultados profundos de aprendizaje los valores mínimo (1.00) y máximo (5.00) y desviación típica (SD=1.35) indican una distribución heterogénea de las puntuaciones en la muestra.
Tabla 3. Estadísticos descriptivos de las variables
DO FC ID PR N Válidos 49 49 49 49 Perdidos 0 0 0 0 Mínimo 3.25 2.83 2.00 1.00 Máximo 5.00 5.00 5.00 5.00 Media 4.19 4.07 3.79 2.89 Desv. típ. .59 .60 .68 1.35 Nota: D.O., Diseño y Organización; F.C., Facilitación; I.D., Instrucción Directa; P.R., Profundos Resultados
Con la finalidad de conocer de forma detallada cómo se distribuye la muestra en la variable resultados profundos de aprendizaje, se calculó la frecuencia. Entre los resultados, y en líneas generales, podemos decir que 19 estudiantes no generan, o son insuficientes, aportaciones con un nivel profundo en comparación con sus compañeros. Por otro lado, un total de 24 estudiantes generan suficientes aportaciones con un nivel profundo, y 6 estudiantes son los más destacados en cuanto a resultados profundos de aprendizaje.
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Figura 2. Gráfico de barras de las medias de la variables presencia docente y sus dimensiones: Diseño y organización; Facilitación y Instrucción Directa
Figura 3. Gráfico de barras de los estadísticos descriptivos y de dispersión de la variable resultados de aprendizaje profundo
Estudio de las relaciones de dependencia entre las variables presencia docente y resultados profundos de aprendizaje
Para el estudio de las relaciones de dependencia se ha utilizado la prueba estadística Pearson. En líneas generales, los resultados (Tabla 4) muestran que la única variable que se relaciona de forma significativa con los resultados profundos de aprendizaje es la instrucción directa (r =.289, p>.05). Por lo tanto, en esta muestra el diseño y organización, así como la facilitación no son dimensiones de la presencia docente que se relacionen con los resultados profundos de aprendizaje.
Tabla 4. Relaciones entre las variables de estudio: Análisis de correlación de Pearson
Variables 1 2 3 4 1. Profundos resultados 1 .169 .192 .289* 2. Diseño y Organización 1 .630** .321* 3. Facilitación 1 .528** 4. Instrucción Directa 1 Nota: *p >. 05; **p >.01
A partir de los resultados previos, consideramos oportuno analizar perfiles de estudiantes con el propósito de probar la carencia de relación entre las dimensiones diseño y facilitación con los resultados profundos de aprendizaje es propia de toda la muestra, o por el contrario de un subgrupo de estudiantes.
Estudio de los perfiles de los estudiantes universitarios: análisis Cluster
Para el estudio de los perfiles de estudiantes se ha aplicado un análisis Cluster K-medias generando tres perfiles de estudiantes diferenciados significativamente en todas las variables (Tabla 6).
En cuanto al primer estudio con el total de la muestra, los resultados obtenidos indican la presencia de tres perfiles de estudiantes (obsérvese los valores asociados de “F”, “p” y eta cuadrática, η2
, Tabla 6). En el primer Cluster, “Cluster 1”, constituido por 17 estudiantes, se observan puntuaciones bajas en los resultados profundos de aprendizaje (M = 1.47) y puntuaciones medias en las dimensiones de la presencia docente: diseño y organización (M
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= 3.91), facilitación (M = 3.65) e instrucción directa (M = 3.29). El segundo Cluster, “Cluster 2”, conformado por 13 estudiantes, presenta puntuaciones medio-altas en los resultados profundos de aprendizaje (M=2.69) y puntuaciones altas en las dimensiones de la presencia docente, a saber: diseño y organización (M = 4.38), fa cilitación (M = 4.46) e instrucción directa (M = 4.26) .El tercer Cluster, “Cluster 3”, conformado por 19 estudiantes, presenta puntuaciones elevadas en todas las variables de estudio: resultados de aprendizaje profundo (M = 4.32); diseño y organización (M = 4.32), facilitación (M = 4.20) e instrucción directa (M = 3.93).
Tabla 6. Análisis Cluster (n=49)
Cluster 1 (n= 17) Cluster 2 (n= 13) Cluster 3 (n= 19) Valores asociados Media Media Media F p
Profundos resultados 1.47 2.69 4.32 111.698 .000 Diseño y Organización 3.91 4.38 4.32 3.249 .048 Facilitación 3.65 4.46 4.20 10.151 .000 Instrucción Directa 3.29 4.26 3.93 11.294 .000 * La diferencia de medias es significativa al nivel .05
Conclusiones
En esta comunicación se analizan las relaciones entre las dimensiones de la presencia docente y los resultados profundos de aprendizaje de los estudiantes en la plataforma Knowledge Forum.
Entre los principales hallazgos de nuestro estudio encontramos:
a) Los estudiantes de la muestra valoran muy favorablemente la presencia docente, sin embargo, de forma general no obtienen puntuaciones elevadas en los resultados profundos de aprendizaje. b) La única dimensión de la percepción docente que se relaciona de forma significativa con los
resultados profundos de aprendizaje es la instrucción directa. De esta forma, la obtención de dichos resultados de aprendizaje parece estar determinada a una regulación externa por parte del docente (e.g. proporcionar a los estudiantes ejemplos y explicaciones clarificadoras que le ayuden a comprender mejor el contenido de las materias).
c) Existen tres perfiles de estudiantes: i) un perfil de estudiantes (Cluster 1) que demandan una mayor instrucción directa y parecen no estar preparados para aprender en comunidad o de los otros. Es decir, estos estudiantes demandan una mayor regulación externa por parte del docente. Así, actores relacionados con características personales (e.g. enfoques de aprendizaje, conocimiento previo, habilidades para colaborar) y una insuficiente instrucción directa del docente podrían ser razones que expliquen los bajos resultados de estos estudiantes; ii) un perfil de estudiantes (Cluster 2) que no demandan instrucción directa y obtienen resultados medios de aprendizaje profundo. En este caso, consideramos que un factor explicativo de sus resultados de aprendizaje debe estar más relacionados con factores una carencia de habilidades necesarias para interactuar durante el desarrollo de actividades y/o para regularse junto con otros miembros de la comunidad; iii) finalmente un perfil de estudiantes (Cluster 3) que no demandan una instrucción directa y que obtienen resultados profundos de aprendizaje altos.
En suma, de acuerdo con estos resultados, sugerimos para futuros estudios analizar los resultados de aprendizaje, atendiendo a la presencia docente (Anderson, Rouke, Garrison, y Archer, 2001), pero también a otras variables relacionadas con la participación en la plataforma (e.g. proyección social) o por variables dependientes de los estudiantes (e.g. orientaciones de aprendizaje, modelos mentales).
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