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Una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE (Capítulo Español)
Uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE (Capítulo Espanhol)
SEP. 2016 VOL. 4 NÚMERO/NUMERO 3 (ISSN 2255-5706)
Versión Abierta Español – Portugués de la
Revista Iberoamericana de
Tecnologías del/da
Aprendizaje/Aprendizagem
Nube Social para Enseñanza Práctica de Tecnología de Información: Una Experiencia con
Universidades en Ecuador..........…........... Washington Luna Encalada, José Luis Castillo Sequera
Sistemas de Apoyo a la Realización de Tareas para la Enseñanza de la Ingeniería mediante Internet..
............................................................................ Catalina Martínez-Mediano, Nuria Riopérez Losada
Estudio sobre Pensamiento Computacional y Género............................................................................
...........................................................................................Elisenda E. Espino and Carina S. González
Indicadores para la Evaluación de la Calidad de una Asignatura Universitaria Semipresencial............
..... José Luis Martín Núñez, Miembro, IEEE, Juan Luis Bravo Ramos, José Ramón Hilera González
Iniciativas y Estrategias para Acercar a las Mujeres a las Ingenierías TICs...........................................
.......................................................... Patricia Paderewski, Maribel García-Arenas, Rosa Gil-Iranzo,
Carina González-González, Eva M. Ortigosa y Natalia Padilla-Zea
101
111
119
129
141
VAEP-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/VAEP-RITA)
CONSEJO/CONSELHO EDITORIAL
Presidente (Editor Jefe):
Martín Llamas Nistal,
Universidad de Vigo, España
Vicepresidente (Coeditor):
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Editor Asociado para lengua
Portuguesa:
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Edmundo Tovar, UPM, España
Manuel Caeiro Rodríguez,
Universidad de Vigo, España
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ISEP, Oporto, Portugal
David Camacho Fernández
Universidad Autónoma de Madrid,
España
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Florida Atlanctic University y
LACCEI, USA
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Universidad Tecnológica de Panamá y
LACCEI, Panamá
Secretaría: Gabriel Díaz Orueta, UNED, España
COMITÉ CIENTÍFICO
Alfredo Fernández Valmayor,
Universidad Complutense de
Madrid, España
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Universidad Estatal de Nuevo
Méjico, USA
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Universidad de Coimbra,
Portugal
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México
Baltasar Fernández,
Universidad Complutense de
Madrid, España
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Carlos III de Madrid, España
Carlos M. Tobar Toledo,
PUC-Campinas, Brasil
Claudio da Rocha Brito,
COPEC, Brasil
Daniel Burgos,
ATOS Origin, España
Fernando Pescador, UPM,
España
Francisco Arcega,
Universidad de Zaragoza,
España
Francisco Azcondo,
Universidad de Cantabria,
España
Francisco J. García Peñalvo,
Universidad de Salamanca,
España
Francisco Jurado,
Universidad de Jaen, España
Geraldo Carbajal,
Universidad del Turabo y
LACCEI, Puerto Rico
Gustavo Rossi, Universidad
Nacional de la Plata,
Argentina
Héctor Morelos, ITESM,
México
Hugo E. Hernández Figueroa,
Universidad de Campinas,
Brasil
Ignacio Aedo, Universidad
Carlos III de Madrid, España
Inmaculada Plaza,
Universidad de Zaragoza,
España
Ivan Esparragoza,
Pennsylvania State
University y LACCEI, USA
Jaime Muñoz Arteaga,
Universidad Autónoma de
Aguascalientes, México
Jaime Sánchez, Universidad
de Chile, Chile
Javier Pulido, ITESM,
México
J. Ángel Velázquez Iturbide,
Universidad Rey Juan Carlos,
Madrid, España
José Bravo, Universidad de
Castilla La Mancha, España
José Carpio, UNED, España
José Palazzo M. De Oliveira,
UFGRS, Brasil
José Salvado, Instituto
Politécnico de Castelo
Branco, Portugal
José Valdeni de Lima,
UFGRS, Brasil
Juan Quemada, UPM, España
Juan Carlos Burguillo Rial,
Universidad de Vigo, España
J. Fernando Naveda
Villanueva,
Universidad de Minnesota,
USA
Luca Botturi, Universidad de
Lugano, Suiza
Luis Anido, Universidad de
Vigo, España
Luis Jaime Neri Vitela,
ITESM, México
Manuel Fernández Iglesias,
Universidad de Vigo, España
Manuel Lama Penín,
Universidad de Santiago de
Compostela, España
Manuel Ortega, Universidad
de Castilla La Mancha,
España
M. Felisa Verdejo, UNED,
España
Maria José Patrício
Marcelino, Universidad de
Coimbra, Portugal
Mateo Aboy, Instituto de
Tecnología de Oregón, USA
Miguel Angel Sicilia Urbán,
Universidad de Alcalá,
España
Miguel Rodríguez Artacho,
UNED, España
Óscar Martínez Bonastre,
Universidad Miguel
Hernández de Elche, España
Paloma Díaz, Universidad
Carlos III de Madrid, España
Paulo Días, Universidade do
Minho, Portugal
Rocael Hernández,
Universidad Galileo,
Guatema
Rosa M. Vicari, UFGRS,
Brasil
Regina Motz, Universidad de
La República, Uruguay
Samuel Cruz-Lara, Université
Nancy 2, Francia
Sergio Mujica López
Universidad Finis Terrae y
LACCEI, Chile
Víctor H. Casanova,
Universidad de Brasilia,
Brasil
Vitor Duarte Teodoro,
Universidade Nova de Lisboa,
Portugal
Vladimir Zakharov,
Universidade Estatal Técnica
MADI, Moscú, Rusia
Xabiel García pañeda,
Universidad de Oviedo,
España
Yannis Dimitriadis,
Universidad de Valladolid,
España
Title—Social Cloud for hands-on Information Technology:
An experience with Universities in Ecuador.
Abstract—The instruction in technical disciplines require
hands-on labs, these laboratories are difficult to found and
maintain for administration and costs reasons, the use of a new
ecosystem of practical education being necessary. We present a
model and the e-learning architecture for hands-on
Information Technology. We use virtualization technology and
cloud computing access from any computer or students owned
device. The model has been tested experimentally. The results
demonstrate the validity of the model allowing you to transmit
practical skills as well as get through a face to face training,
but with the advantage that only virtual resources are used.
Index Terms— Massive Open Online Courses, Social Cloud,
Information Technology, Virtual Desktop Infrastructure,
Bring your own device.
I. INTRODUCTION
A educación está en un proceso de reflexión constante
sobre cómo atender mejor a más estudiantes con un
menor costo económico, en este escenario, el rol de la
tecnología y del aprendizaje en línea desempeñan un papel
esencial, debido a que éstos nuevos modelos de enseñanza
deben vincular de forma efectiva los contenidos con los
aspectos pedagógicos y tecnológicos adecuados, para
conseguir resultados satisfactorios.
Los sistemas de gestión de aprendizaje han servido como
guía y soporte de la educación por mucho tiempo, pero sin
duda las redes sociales y la computación en la nube son
tecnologías que están influenciando la educación por su
adopción y uso [1], dando lugar a un nuevo ecosistema
denominado nube social [2], que permite a una comunidad
virtual establecida en base a relaciones de confianza,
compartir y colaborar toda clase de recursos y servicios bajo
demanda con acceso masivo, ubicuo, y abierto. Estos
aspectos tecnológicos, permiten recrear escenarios propicios
para la enseñanza práctica de TI en línea.
La TI tiene un gran impacto en varios aspectos de la vida
cotidiana, tanto en la empresa como en la educación. Los
métodos y procedimientos que guían la utilización de éstos
recursos tecnológicos, específicamente ordenadores, redes y
Washington Luna Encalada, Facultad de Informática y Electrónica de la
Escuela Superior de Chimborazo. Panamericana Sur km 1 ½. Teléfono
(593) 32969472; Doctorado de Ingeniería en Sistemas de la UMNSM (e-
mail: wluna@espoch.edu.ec, ORCID: 0000-0001-8412-9554. C). Corresponding author.
José Luis Castillo Sequera, Escuela Politécnica Superior, Universidad de
Alcalá, Campus Universitario s/n, 28871, Alcalá de Henares, Telefono: + (34918856655). Full Professor of Department of Computer Science,
Member of Research Group: Information engineering (email:
jluis.castillo@uah.es, ORCID: 0000-0002-9131-1618).
servidores (que gestionan y procesan información) necesitan
experiencia práctica. Sin embargo, para las instituciones, los
gastos que demandan una educación práctica en TI son
onerosos, ya que requieren invertir en recursos hardware y
software, además de personal que se ocupe de la
administración, mantenimiento, e implantación de
laboratorios.
Desde el punto de vista de los estudiantes, el uso de
laboratorios es limitado y muchas veces inaccesible, lo que,
en muchos casos, constituyen razones poderosas para no
iniciar o continuar sus estudios. Es así que, en el campo de
las ciencias de la computación, las universidades tienen
dificultades en transmitir la instrucción práctica a sus
estudiantes, debido a la falta de laboratorios o
infraestructuras tecnológicas apropiadas de aprendizaje, y
por la difícil administración o mantenimiento de sus
laboratorios, dado el escaso presupuesto, y muchas
limitaciones en el acceso especialmente para la población
móvil y rural.
Uno de los pilares de la educación es aprender a hacer, es
decir aplicar adecuadamente los conocimientos teóricos. Las
plataformas en línea tienen deficiencias en transmitir
enseñanza práctica, en el caso de los MOOCs, se ha
evidenciado que muchos de ellos, solo transmiten
contenidos teóricos, con formatos de los cursos
estructurados por videos cortos, material de lectura y algún
test o cuestionario, por lo tanto; se sigue demandando
plataformas para enseñanza práctica con calidad,
certificación y accesibilidad económica.
Existen métodos universales de enseñanza, así el método
propuesto por M. David Merril que mejora la calidad de la
enseñanza [3] está basado en cinco principios fundamentales
de instrucción. Estos principios son: la centralidad de la
tarea con resolución de problemas, la demostración, la
aplicación, la activación, y la integración. Por otro lado, el
modelo TPACK (Technological Pedagogical Content
Knowledge) da pautas y recomendaciones para vincular de
forma efectiva a los contenidos pedagógicos con la
tecnología. [4][5][6].
Teniendo en cuenta todo ello, en este artículo,
proponemos un modelo y una arquitectura de nube social
para enseñanza práctica de TI. El modelo vincula
herramientas tecnológicas de “nube social” como LMS
(cMOOCs), redes sociales (xMOOCs), virtualización, y
computación en la nube, y se guía en los cinco principios
fundamentales de instrucción de Dave Merril y del modelo
TPACK. El modelo fue utilizado y aplicado, mediante los
contenidos de un programa internacional de capacitación de
Hewellt Packard, denominado HP-ATA, en el que
participaron 40 docentes de varias universidades del
Nube Social para Enseñanza Práctica de
Tecnología de Información: Una Experiencia
con Universidades en Ecuador Washington Luna Encalada, José Luis Castillo Sequera
L
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ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Ecuador, que consiguieron una certificación internacional
después de rendir exámenes vigilados de evaluación en un
centro certificador de Pearson VUE. Los resultados de
aprendizaje demuestran la validez del modelo, en vista que
los participantes mejoraron sus habilidades prácticas en TI,
únicamente utilizando recursos virtuales en lugar de
recursos físicos de alto costo, como servidores y elementos
activos de red. De esta forma, es posible aplicar el modelo
para masificar la enseñanza práctica de TI, capacitando a
mayor cantidad de participantes, especialmente de áreas
rurales, que necesitan adiestrarse de habilidades prácticas de
TI para enrolarse al sector productivo y a la empresa.
Este artículo está estructurado de la siguiente manera: en
la sección II se expone el estado del arte sobre las
tecnologías e implantaciones que ayudan a la instrucción
práctica de TI, como la computación en la nube,
virtualización, cursos masivos abierto en línea (MOOCs), y
el acceso ubicuo desde cualquier dispositivo (BYOD Bring
you own device). En la sección III presentamos la propuesta
del modelo, y una arquitectura de enseñanza práctica de TI
basada en el modelo TPACK con los principios básicos de
instrucción. En la sección IV se expone la metodología
aplicada en base a la experiencia sobre la instrucción
práctica de TI en universidades del Ecuador con el programa
de certificación internacional de HP mencionado. En la
sección V se expone y discute los resultados obtenidos de la
experiencia de capacitación, para finalmente en la sección
VI plantear las conclusiones.
II. ESTADO DEL ARTE
Para poder seleccionar la tecnología adecuada que exige
el modelo de enseñanza práctica de TI, se siguió una
metodología exhaustiva de revisión del estado del arte,
analizando un sinnúmero de artículos de revistas con factor
de impacto, concluyéndose que la computación en la nube,
la virtualización, los MOOCs; y la proliferación de
computadoras y dispositivos de propiedad de los estudiantes
(BYOD) [7] están ayudando a la educación en línea o e-
learning, pero sin embargo la mayoría de implementaciones
solo transmiten conocimiento teórico, y no brindan
escenarios de práctica, siendo ello primordial en materias
técnicas.
Además, las implantaciones que brindan prácticas en TI
tienen algunas limitantes como la débil colaboración y
compartición de recursos, dificultad de configuración y
adaptación, periodos restringidos de uso y acceso a un
número limitado de estudiantes [8].
A. Computación en la Nube y Virtualización.
En el ámbito educativo, la computación en la nube se ha
identificado como una tendencia clave [9] que permite el
acceso a servicios en línea en cualquier lugar con
escalabilidad y disponibilidad mejorada y ahorro de costos
[10]. Estas son propiedades deseables para proporcionar
servicios de e-learning, especialmente en escenarios de
servicios informáticos intensivos como mundos virtuales,
simulaciones, streaming de vídeo, que son ofrecidos a gran
escala como en los MOOCs (Cursos Abiertos Masivos en
Línea) [11].
La nube permite proporcionar a estudiantes y profesores
herramientas para desplegar los recursos informáticos bajo
demanda para el desarrollo de las clases y laboratorios de
acuerdo a sus necesidades. Por ejemplo, los profesores
pueden crear ordenadores virtuales en demanda con el
software pre-instalado para implementar laboratorios
rápidamente [12]. Algunas instituciones educativas ya están
usando la computación en la nube para externalizar servicios
de correo electrónico, herramientas de colaboración,
almacenamiento de datos o para alojar Ambientes Virtuales
de Aprendizaje (VLE) [13]. Otra fortaleza de la
computación en la nube es la ubicuidad que junto a
herramientas avanzadas de colaboración pueden producir
nuevos escenarios para crear formas innovadoras de la
educación.
El paradigma de la computación en nube ofrece un grupo
de recursos virtuales (hardware, plataformas de desarrollo o
servicios) disponible sobre la red. Estas capacidades
computacionales pueden ser utilizadas para escalar
rápidamente de acuerdo a la demanda.
Los servicios de computación en la nube por lo general se
clasifican en tres tipos principales: En el nivel más bajo de
abstracción, podemos encontrar Infraestructura como
Servicio (IaaS) [14], que proporciona al consumidor
procesamiento, almacenamiento, redes, y otros recursos
informáticos. Un ejemplo de IaaS es Amazon EC2 que
proporciona máquinas virtuales en demanda. Eucalyptus y
OpenStack son ejemplos middleware de código abierto que
las instituciones de educación pueden utilizar para construir
sus propias infraestructuras. El siguiente nivel, es la
plataforma como servicio (PaaS), por lo general construida
sobre IaaS que permite al usuario desplegar aplicaciones de
infraestructura de nube mediante programación en entornos
de ejecución compatible. Ejemplos de PaaS son Google App
Engine y Microsoft Windows Azure. Por último, el
siguiente nivel es el Softtware como Servicio (SaaS) que es
hoy en día el modelo más conocido, porque consiste en
aplicaciones ofrecidas por el proveedor través de la red, en
lugar de ser ejecutadas en el ordenador del usuario.
Ejemplos de SaaS son Google Docs, Salesforce o Dropbox.
De la revisión de literatura, se ha encontrado esfuerzos
aislados de varias universidades en la implantación de
infraestructuras tecnológicas para enseñanza práctica de TI.
La rápida disposición y liberación de recursos bajo demanda
ofrecidos por la nube permite a los profesores crear
entornos informáticos, como escritorios virtuales para
acceder a máquinas virtuales y laboratorios de computación
ya configurados o entornos de desarrollo que se puede
replicar o reutilizar tantas veces como sea necesario [15]-
[16], generando menos sobrecarga de administración en
poco tiempo.
Es de destacar el trabajo [17], en el que se describe un
laboratorio remoto V-lab, en el que los profesores pueden
configurar máquinas virtuales para que los estudiantes
accedan remotamente para prácticas de redes.
Asimismo, en un artículo que describe el aprendizaje
colaborativo soportado por computadoras, se ayuda de la
ventajas de la nube [18], y en [19], los autores presentan
elástico-R, una máquina virtual configurada con
herramientas de matemáticas y estadísticas que se pueden
compartir con otros educadores.
Por tanto, los profesores de ciencias de computación
pueden configurar y provisionar recursos para iniciar la
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ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
asignación desde cero. Por ejemplo, hay una contribución
[20], que propone usar bases de datos virtuales creadas en
Microsoft Windows Azure o máquinas virtuales de AWS
para aprender el funcionamiento de sistemas operativos.
La Universidad de Hochschule Furtwangen University
(HFU), implementó una plataforma de nube privada,
utilizando los tres modelos de servicios, IaaS, PaaS y SaaS,
denominada CloudIA, que atiende a sus estudiantes y al
público en general con servicios e-Learning y de
colaboración. Además, con CloudIA, los estudiantes pueden
crear y reservar máquinas virtuales bajo demanda para sus
prácticas, entregándose por defecto solo tres máquinas
virtuales con 1Gb de RAM por estudiante, y un máximo de
100 horas por semestre [21]. En esa línea de trabajo, en
[22] se muestra el caso de una nube privada compartida por
cuatro universidades que permiten la prestación de máquinas
virtuales con imágenes preconfiguradas creadas bajo
demanda por los estudiantes de los cursos de ciencias de la
computación. En una diferente contribución, tenemos
StarHPC, desarrollado por el Instituto de Tecnología de
Massachusetts (MIT) que propone máquinas virtuales que se
pueden reutilizar entre los estudiantes en un curso de
programación paralela [23].
Además, dado que la nube no sólo permite virtualizar
máquinas, sino también recursos de red, los profesionales
tienen la flexibilidad para diseñar clusters y redes de
computación, completamente adaptados a los requisitos de
la tarea o del laboratorio. Por ejemplo, en [24] se propone un
laboratorio de redes de ordenadores en una nube privada
donde los estudiantes pueden configurar servidores,
firewalls y switch.
Existen también otros laboratorios de redes construidos
de forma flexible con herramientas de nube que se describen
en [25], donde se configura clústeres virtuales basados en
CloudStack para tareas de programación paralela.
Asimismo, para satisfacer niveles de rendimiento y
precios de la nube se puede optar por alojar las máquinas
virtuales en múltiples nubes. En [26] se reporta aumentos
en el rendimiento y disminución de costos en la asignación
de recursos en varias nubes comparado con el alojamiento
de recursos en una sola nube, para una variedad de
escenarios realistas.
B. Traiga su Propio Dispositivo. (BYOD)
La nube puede ayudar a superar las limitaciones actuales
en aprendizaje móvil en relación al limitado procesamiento
y capacidad de almacenamiento de los dispositivos,
principalmente a través de la dotación de suficientes
recursos informáticos y de escalabilidad [11]. De esta
manera, las aplicaciones pueden ejecutarse en dispositivos
móviles, mientras que las tareas de computación más
pesadas, como máquinas virtuales se ejecutan en la nube
[27]. De esta forma, los estudiantes también pueden utilizar
sus teléfonos móviles para acceder, compartir y sincronizar
contenidos de aprendizaje almacenados en la nube con la
adecuada calidad de servicio (QoS) en cualquier momento y
en cualquier lugar [28].
En este escenario, donde la educación se enfrenta a un
cambio de paradigma en la propiedad y el uso de equipos
informáticos, el laboratorio de ordenadores de la institución
ya no es el principal lugar para realizar las prácticas, los
estudiantes cada vez más utilizan sus propios ordenadores
en tareas escolares. Este escenario, crea un desafío, ahora se
tienen que soportar una amplia gama de hardware
heterogéneo sin un estricto control sobre su uso.
En informática, el problema se agrava por el predominio
de las aplicaciones y sistemas operativos diferentes, lo que
plantea un reto significativo. Para hacer frente a este
problema, en un artículo [7], los autores propone usar lo que
se conoce como “Traiga su propio dispositivo” (Bring
Your-Own-Device BYOD), aprovechando la virtualización
y despliegue del software para desarrollar ambientes para el
dictado de cursos básicos de ciencias de la computación.
Este sistema, se ha desplegado y evaluado utilizándose de
forma activa. Se ha reportado que el sistema soporta
múltiples clases con cientos de estudiantes con limitado
soporte personal de TI. En el estudio se describe el diseño y
la gestión del sistema, y se presenta la experiencia con los
estudiantes, demostrándose su efectividad para afrontar el
desafío BYOD, con buenas relaciones costo eficiencia y
facilidad de uso. Para ello, se ha utilizado VirtualBox de
Oracle, como hipervisor, y sobre éste, se creó una imagen de
máquina virtual basada en Ubuntu 12.04.3, con software
como rubí, scala, python, gcc. La distribución de la imagen
de la VM se realizó usando el formato de virtualización
abierta (.ova), que permite a los estudiantes importar e
instalar (suponiendo VirtualBox ya instalado). Uno de los
desafíos fundamentales detrás del uso de una sola máquina
virtual es gestionar los requisitos específicos de cada clase,
para ello se usó un sistema de gestión de software para
varias máquinas con las llamadas utilidades de gestión de
paquetes de Debían.
C. MOOCs
Con la globalización de la educación y presupuestos
limitados, los MOOCs están provocando cambios en la
educación y aprendizaje en línea, generando un nuevo
modelo de educación abierta y masiva [29].
Los artículos sobre MOOCs presentan criterios diversos
y opiniones extremas, desde los que piensa que son una
amenaza para la universidad hasta los que asumen que son
una moda pasajera [30]-[31].
Muchas investigaciones sobre MOOCs, evidencian la alta
deserción que tiene los MOOCs, atribuida a factores como
falta de motivación, no convalidación con créditos
educativos de las universidades, falta de calidad, enseñanza
teórica y sin práctica [32]-[33]. Desde el punto de vista de
los creadores se citan obstáculos para su publicación como
la alta inversión de tiempo y recursos sin un modelo de
negocio claro. También se cita el monopolio de las
plataformas por parte de algunas universidades de elite [34].
En un estudio reciente [35], se presenta un análisis de la
calidad del diseño instruccional de 76 cursos masivos
abiertos en línea (MOOCs) seleccionados al azar, mediante
una encuesta, se evaluaron y compararon, encontrándose
que la mayoría de los MOOCs tienen baja calidad, sin
embargo, la mayoría de MOOCs alcanzan evaluaciones
importantes en la organización y presentación del material
del curso.
Por otro lado, en varios estudios se demuestra el aporte
significativo que han dado los MOOCs a la educación, con
excelentes resultados, como es el caso de un estudio sobre
LUNA Y CASTILLO: NUBE SOCIAL PARA ENSEÑANZA PRÁCTICA DE TECNOLOGÍA DE ... 103
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
emprendimiento basado en MOOCs que resalta la alta tasa
de retención y colaboración obtenida [36].
En la actualidad, muchos cursos MOOCs se diseñan
como si fueran una colección de vídeos a los que se añade
un foro, lo que implica seguir un modelo de enseñanza a
distancia tradicional sin promover un aprendizaje adaptado o
personalizado. Aspectos como estos, junto con la calidad del
proceso formativo, constituyen uno de los principales retos
de los MOOCs, especialmente en países en vías de
desarrollo, que permitan conseguir que los MOOCs adopten
diferentes estrategias de enseñanza que promuevan un
aprendizaje más personalizado, que conlleve también algún
tipo de certificación y acreditación. Por tanto, el futuro de
los MOOC debe afrontar cinco dimensiones prioritarias: el
modelo pedagógico, el modelo de negocio, la certificación,
el aprendizaje adaptado y los MOOC en países en vías de
desarrollo [37].
La realización de exámenes y la certificación de los
cursos MOOCs, todavía permanece en porcentajes bajos
aunque están surgiendo diferentes propuestas que
comienzan a explotar empresas especializadas como
ProctorU y Pearson VUE [37]
Coursera ha propuesto ocho modelos económicos
diferentes: certificación, exámenes supervisados, ofertas de
trabajo, perfil de los estudiantes (empresas/universidades
pagan por tener acceso a perfiles de los estudiantes), tutorías
pagadas, venta de alojamiento en la plataforma MOOC,
sponsors y pago por matrícula.
La certificación, junto con el modelo de negocio, son
aspectos controvertidos en los MOOC. La acreditación tiene
dos elementos claves. El primero es el pago de tasas, que
indicaría que el modelo de negocio está evolucionando del
“todo gratuito” al “pago por servicios” [38], y el segundo
(menos tratado hasta el momento) es el principio desde el
cual el aprendizaje es evaluado, autentificado y valorado por
los empleadores [39]. Se ha especulado sobre si las
instituciones de educación superior perderán el monopolio
de la concesión de grados o créditos, por el hecho de que
otras instituciones formativas están otorgando insignias y
certificados que empiezan a ser considerados en el mundo
laboral.
Hollands y Tirthali, en un reporte de la Universidad de
Columbia, [40] exponen la preocupación de muchos
investigadores que consideran que los cursos MOOC no
pueden reemplazar al profesor porque lo que caracteriza el
aprendizaje es la interacción, y por lo tanto, estos cursos no
son pertinentes en contextos de experimentación en
laboratorio, planteándose la siguiente pregunta: ¿Con un
MOOC, los estudiantes pueden desarrollar destrezas útiles y
aprendizajes que pueden ser aplicados en contextos
productivos o en el mundo real?.
En un artículo [41], los autores piensan que los MOOCs
aportan más que quitan al modelo de educación formal.
III. PROPUESTA DE NUBE SOCIAL
En este apartado proponemos un modelo y una
arquitectura de nube social para la enseñanza práctica de TI,
que cumplan con las principales tendencias de la educación
y mitiguen los problemas detectados en otros modelos e
implantaciones.
El modelo asocia tres aspectos fundamentales como son
los contenidos, principios instructivos y la tecnología. Los
contenidos se publican en base a principios de diseño
instruccional [3] que prioriza una educación basada en
tareas y resolución de problemas, y todo ello se apoya en la
tecnología adecuada según el principio instructivo que
sugiere el modelo TPACK, tal como se indica en la figura
1.
En el modelo se destaca la aplicación de los contenidos
teóricos mediante prácticas en TI, soportados por el acceso a
un conjunto de máquinas virtuales alojadas en nube con una
infraestructura de escritorio virtual (VDI).
Los contenidos se publican de manera tradicional
mediante un LMS o un xMOOCs, con un conjunto de
recursos (archivos, videos, páginas web) y actividades
(cuestionarios, tareas, foros, libros, consultas, etc), y se
promueve el trabajo colaborativo mediante cMOOCs y redes
sociales. Los aspectos pedagógicos, es decir las estrategias
de aprendizaje se basan en la integración de la enseñanza
formal mediante los xMOOC con el aprendizaje informal de
los cMOOC.
La estrategia de aprendizaje, que se propone, es similar a
la propuesta en [42], en donde se aprovechan las ventajas de
cada tipo de MOOCs. El modelo completo queda
establecido mediante la integración de tareas formales e
informales, y la creación y uso de recursos virtuales.
Las tareas de aprendizaje formal se basan en métodos de
instrucción, se utiliza la enseñanza teórica y conceptual con
demostración y resolución de problemas. Las tareas de
activación y cooperación se basan en el aprendizaje social,
la cooperación, el intercambio de recursos entre pares, y el
trabajo en equipo. Cada tarea está diseñada para que los
conocimientos y las habilidades se apliquen mediante
prácticas de TI adaptadas a los intereses particulares de cada
participante.
Los recursos, como videos o máquinas virtuales, son
producidos tanto por el profesor como por los participantes,
pero también pueden usarse recursos disponibles en otras
plataformas de internet. Estos recursos son normalmente
compartidos y organizados en las redes sociales, formando
comunidades de aprendizaje.
La arquitectura define los recursos virtuales que se pone a
disposición de los estudiantes desde los xMOOCs y los
Fig. 1. Modelo TPACK para nube social en educación práctica de TI
104 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
cMOOCs (redes sociales). Open UDS actúa como gestor de
tráfico, permitiendo o denegando el acceso a los recursos
definidos por el profesor (a través de la ruta más adecuada).
Las máquinas virtuales son instaladas en varios hipervisores
como Hyper-V, KVM, Vsphere entre otros, y son alojados
en nube. En la arquitectura que se indica en la figura 2,
también se puede acceder a recursos virtuales alojados en
capas gratuitas de nubes pública como la de Amazon o
VMware. La estructura abierta de OpenUDS, permite el
cambio entre sistemas operativos, hipervisores,
autentificadores y protocolos. La vinculación de todas las
herramientas tecnológicas es posible gracias a un bróker de
conexión multiplataforma y un tunelizador que configura un
ecosistema para educación denominado “nube social” para
prácticas de TI.
La plataforma se implementó en base al modelo y
arquitectura propuesta y se utilizó Moodle, redes sociales y
una infraestructura VDI, con autentificación única mediante
servicios de directorio activo. Los principios instructivos se
cumplen en la plataforma con los siguientes módulos.
A. Planteamiento de Tareas.
Este principio se cumple mediante los módulos de
introducción, objetivos y contenidos.
B. Demostración.
Para la demostración de la ejecución de las tareas y
resolución de problemas se utiliza el video como recurso
principal. Se puede utilizar videos ya publicados en redes
sociales, pero además, los participantes pueden generar sus
propios videos sobre la instalación, configuración, o
administración de TI, para ello se puede utilizar diversos
hipervisores que permiten capturar toda la actividad
realizada en las máquinas virtuales. Estos videos pueden ser
publicados en un canal de YouTube, para luego compartir
mediante otras redes sociales.
C. Aplicación.
La aplicación de los contenidos con práctica de TI se
genera mediante virtualización, para ello, se utilizan varios
hipervisores como KVM, Vmware o Virtualbox.
El acceso a las máquinas virtuales almacenadas en nube,
se establece mediante infraestructuras de escritorio virtual
(VDI). El módulo VDI permite el acceso a un conjunto de
máquinas virtuales generadas con varios hipervisores
almacenadas en nube. El estudiante selecciona o crea una o
más máquinas virtuales adaptadas a la práctica a realizar
según los contenidos y el problema a resolver.
VDI es implantado mediante servicios abiertos de
directorio universal OpenUDS. OpenUDS es un proyecto
abierto iniciado por la empresa VirtualCable y varias
universidades de España, que actúa como un bróker de
conexiones multiplataforma para administración y
despliegue de escritorios virtuales de Windows y Linux, con
acceso de usuarios a recursos TI alojados en nube, tal como
se indica en la arquitectura propuesta.
La plataforma se vincula con la capa gratuita de Amazon
Web Services (AWS) y a laboratorios virtuales de Horizon 6
de VMware, en estas plataformas se pueden crear instancias
de máquinas virtuales gratuitas de Windows y Linux para
conseguir experiencia práctica sobre tareas de instalación,
configuración, y administración de sistemas operativos,
redes, y servidores.
D. Activación.
Para demostrar los conocimientos y habilidades prácticas,
se utilizó exámenes de prueba proporcionados por HP y
publicados en la plataforma Certiport de Pearson VUE.
Estos exámenes tienen una modalidad abierta o libre, con
retroalimentación inmediata, enlazada a varios sitios web
que refuerzan el conocimiento. No hay límites de tiempo, el
estudiante personaliza su preparación a su ritmo de estudio y
termina el examen solo cuando cree que se adquirió el
conocimiento o habilidad.
E. Integración.
Para cumplir con este principio instructivo se utilizó las
redes sociales como facebook, twitter o google apps.
IV. METODOLOGÍA
Para validar la nube social para enseñanza práctica de TI,
se siguió una metodología que contempla las siguientes
fases: i) Se plantean las hipótesis, ii) Se implementa una
infraestructura de nube social basada en el modelo y
arquitectura propuesta, iii) Se utiliza la infraestructura
mediante un programa piloto de capacitación de HP, iv) Se
obtienen resultados y v) Se propone la masificación de
educación práctica.
Para comprobar si se consigue enseñanza práctica de TI
con nube social tal como se consigue mediante el uso de
equipos físicos, planteamos las siguientes hipótesis:
H1: “La enseñanza práctica de TI mediante nube social
difiere de la enseñanza práctica de TI mediante equipos
físicos”.
H2: “Con nube social es posible enseñar habilidades
prácticas en TI”
Para utilizar el modelo de nube social para enseñanza
práctica de TI se involucró a 40 profesores de informática de
diversas universidades de tres regiones de Ecuador, entre las
que se destacan: Escuela Superior Politécnica de
Chimborazo, Universidad Nacional de Chimborazo,
Universidad Estatal Amazónica y Universidad Técnica de
Babahoyo, en el programa de certificación de Hewlett
Packard.
El programa de certificación HP-ATA (Accredited
Technical Associate de HP) ofreció una solución de
aprendizaje académico que incluye contenidos, exámenes de
entrenamiento y exámenes de certificación en la plataforma
Fig. 2. Arquitectura de nube social para Práctica de TI
LUNA Y CASTILLO: NUBE SOCIAL PARA ENSEÑANZA PRÁCTICA DE TECNOLOGÍA DE ... 105
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Certiport de Pearson VUE. Los contenidos cubren cuatro
áreas de conocimiento en TI, como son: Dispositivos,
Redes, Servidores & Almacenamiento y Computación en la
Nube.
Basados en los contenidos del programa HP-ATA, los
principios de instrucción de Merril [3], y el modelo TPACK
[43] se estableció varias tareas, que implican resolver
problemas reales mediante prácticas de TI. Entre las tareas
destacamos las siguientes:
-Explicación e identificación de tecnologías
-Planificación y diseño de soluciones
-Instalación, configuración y actualización de tecnologías
-Resolución de problemas,
-Reparación y reemplazo de soluciones
-Administración y operación de tecnologías,
Cada una de estas tareas requiere el uso de equipos físicos
como servidores, estaciones de trabajo y elementos activos
de red como switch y router, que las universidades
involucradas no disponían. Por tal razón se utilizó la
implementación desarrollado en base al modelo y
plataforma propuesta en este artículo.
Una vez que el participante accede, se le presenta una
interfaz con una serie de recursos y actividades, organizada
como se indica en la figura 4.
1) Introducción. Se enuncia la tarea y problema a resolver.
2) Objetivo. Plantea la meta a alcanzar, y se relaciona con
escenarios reales.
3) Contenidos. Se presenta la base teórica de la actividad
mediante archivos de lecturas en formato pdf, y también
se presenta un enlace a la página web de HP-press, en
donde encuentra libros de estudio de HP.
4) Demostración. Se demuestra cómo resolver el problema
que cada tarea plantea mediante videos y simuladores.
5) Práctica. En este recurso se accede mediante servicios
VDI a máquinas virtuales generadas en varios
hipervisores.
6) Ensayos cortos. Se solicita que el participante plantee
un escenario similar al tratado, que permita aplicar los
conocimientos y habilidades adquiridas.
7) Evaluación. Se accede a un examen de prueba en modo
adaptativo publicado en la plataforma Certiport de
Pearson VUE, que, a su vez, enlaza a varios recursos
especialmente sitios web que refuerzan el
conocimiento.
Una vez que el estudiante considera que tiene los
suficientes conocimientos y la práctica en TI, puede rendir
su evaluación, ya sea en la propia plataforma o en
plataformas externas de un centro certificador.
Los exámenes de certificación tienen un alto grado de
exigencia, se debe superar el 70% para lograr la suficiencia
de cada módulo. Para validar los conocimientos adquiridos
en el programa, (que se empezó en junio de 2013) cada
participante se presentó voluntariamente a rendir los
exámenes en un centro autorizado Certiport de Pearson
VUE.
La experiencia práctica de nube social se realizó
utilizando un modelo de negocio, en la que intervienen la
universidad, empresas generadoras de tecnología, empresas
empleadoras y empresas certificadoras. Las empresas
generadoras de tecnología mediante alianza estratégica o
convenio con las universidades capacitan a estudiantes que
se matriculan en un curso de TI. La capacitación se realiza
con la ayuda de la plataforma de nube social, en donde se
publican los contenidos con ayuda de los principios
instructivos y la tecnología adecuada. El participante que no
tiene conocimientos prácticos de TI los adquiere en la
plataforma de nube social. Una vez que adquiere los
conocimientos y las habilidades prácticas, rinde un examen
de certificación en un centro autorizado, convirtiéndose en
un profesional certificado. El certificado es avalado por la
universidad y reconocido por las empresas empleadoras. El
participante que consiguió empleo y se enroló en la empresa
empleadora sugiere la compra de software o hardware que él
conoce. La empresa empleadora adquiere la tecnología con
sus utilidades, convirtiéndose en una inversión para generar
nuevas tecnologías. De esta forma se genera un modelo de
negocio viable y al mismo tiempo se mitiga algunos
problemas detectados en los MOOCs, como la gratuidad, la
certificación y el modelo de negocio. (Véase Figura 4)
Para comprobar la hipótesis H1, se recurrió a un análisis
estadístico sobre los resultados de los exámenes que los
participantes rindieron en un centro autorizado Certiport de
Pearson VUE, independiente a las universidades. Este
examen vigilado, evalúa los conocimientos y habilidades
mediante un conjunto de 50 o 60 preguntas de opción
múltiple basada en escenarios reales.
Para comprobar si los participantes consiguieron
habilidades prácticas, H2, se evaluó los estilos de
aprendizaje con el cuestionario (CHAEA) de Honey-Alonso
[44]-[45]. El cuestionario consta de 80 declaraciones
valoradas en una escala dicotómica de acuerdo y
desacuerdo, que brinda información sobre la dominancia de
un estilo de aprendizaje, como el reflexivo, teórico, activo o
pragmático por la cantidad de respuestas positivas. El test
CHAEA, según la propuesta de sus autores, es un
instrumento adecuado para el diagnóstico de las preferencias
que la gente presenta a la hora de aprender.
Fig. 3. Interfaz de un módulo de la plataforma Moodle con acceso a
recursos, máquinas virtuales y plataformas de certificación.
106 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
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Fig. 5. Diagrama de cajas de resultados de exámenes del programa HP-ATA. De izquierda a derecha se presenta los resultados de nube,
dispositivos conectados, redes; y, servidores y almacenamiento.
V. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Con los datos suministrados por los administradores de
los centros certificadores, mediante análisis estadísticos y
diagramas de cajas o box-plot, detectamos la presencia de
datos atípicos, generados por factores como la selección
equivocada del idioma para rendir el examen. Por tanto, se
descartó 6 datos de exámenes atípicos que tienen
calificaciones inferiores al 20%, de 134 exámenes que
rindieron los 40 participantes. (Véase Figura 5).
Debido a la presencia de datos atípicos, la media de las
calificaciones no es representativa de los resultados, siendo
por tanto la mediana y la moda los parámetros más
adecuados para el análisis. La mediana de las calificaciones
de cada uno de los módulos es superior o igual al 70%, valor
que es respaldado por la efectividad del programa que
resulta de relacionar la cantidad de exámenes rendidos con
los exámenes aprobados.
De los 128 exámenes válidos, 93 exámenes superaron el
70%: 34 en dispositivos, 23 en redes, 22 en servidores y
almacenamiento, y 14 en nube. Arrojando como resultado
una efectividad del programa de capacitación del 73%.
Como se nuestra en la tabla I.
La mayor efectividad encontrada se da en los módulos de
redes y dispositivos con el 88% y 83%, respectivamente. De
los 40 participantes, 14 lograron certificarse en los cuatro
módulos del programa.
Por ello, y con el fin de confirmar estos datos, realizamos
un análisis estadístico, para lo cual nos planteamos la
siguiente hipótesis H1: “La enseñanza práctica de TI
mediante nube social difiere de la enseñanza práctica de TI
mediante equipos físicos”, por lo tanto, la hipótesis nula Ho
es “La enseñanza practica de TI mediante nube social es
igual a la enseñanza práctica de TI mediante equipos
físicos”
Para probar la hipótesis se capacitó a un grupo de control
de forma presencial, y con equipos físicos en el mismo
programa de HP-ATA, para luego comparar con el grupo
que se capacitó utilizando nuestro modelo. Del análisis se
deduce que los datos no cumplen los supuestos de
normalidad, razón por la cual, no se puede utilizar pruebas
paramétricas (véase Tabla II). Por ello, utilizamos la prueba
no paramétrica denominada U de Mann Whitney, que
permite identificar diferencias entre dos poblaciones basadas
en el análisis de dos muestras pequeñas, extraídas de manera
independiente. Los datos obtenidos indicaron un p-
valor=0,374; mayor que 0,05, a partir de esta comparación,
no podemos afirmar que exista diferencia entre las
calificaciones de los grupos que se capacitó con el modelo
de nube social y presencial. Por lo tanto, no hay evidencia
para rechazar la hipótesis nula H0.
Para confirmar estos resultados, realizamos la prueba chi-
cuadrado de las frecuencias de aprobaciones y fallas de los
dos grupos, y obtuvimos el valor experimental de 0,124,
menor al valor critico 3,841, y un p-valor= 0,725 mayor a
0,05, por tanto, con estos resultados confirmamos que no
podemos rechazar la hipótesis nula. Con los resultados de
estas dos pruebas realizadas, podemos asegurar, que no hay
evidencia estadística para afirmar que los dos métodos
difieren.
Asimismo, el test CHAEA se presentó al grupo de
docentes antes y después de la capacitación, obteniéndose
respuestas de 40 docentes. Del análisis de los datos se puede
observar que el método mejoro los estilos de aprendizaje de
los participantes en especial en la práctica con un 78%. Para
comprobar la hipótesis se realizó el test T de Student para
muestras pareadas, luego de confirmar la normalidad de
datos, obtuvimos un p-valor inferior a 0,05 (ver tabla III),
por esta razón, se rechaza la hipótesis nula y aceptamos la
hipótesis H2 planteada, que afirma que el método mejora los
estilos de aprendizaje, especialmente el estilo pragmático en
la experimentación activa y búsqueda de aplicaciones
prácticas, realista y técnicas.
Igualmente, aplicando los principios fundamentales de
instrucción con el programa HP-ATA, obtuvimos resultados
para cada tarea de los módulos de dispositivos, redes,
servidores y nube, como se puede ver en la tabla IV, en
todas las actividades que requieren habilidades prácticas
como instalar, configurar, administrar y operar que superan
el 70% necesario para obtener la certificación.
Asimismo, las tareas de planificación y diseño de
soluciones, se basó en tareas con escenarios reales
publicados en libros electrónicos en la página web de HP-
press, a la que los participantes tenían acceso.
Las tareas administrativas y operativas, estaban
soportadas por la demostración mediante videos, y la fase
aplicativa se sustentaba por el uso de máquinas virtuales
alojadas en nube, como en la capa gratuita de AWS y
VMWare.
Fig. 4. Modelo económico de nube social para enseñanza práctica de TI
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TABLA II ESTADÍSTICA DE EXÁMENES HP-ATA
NUBE
SOCIAL FISICA
N 128 29
Media 69,200 70,170
D. estándar 8,650 11,020
Mediana 70,000 72,000
R. intercuartilico
Prueba de normalidad
-Kolmogoriv-Smirnov
5.750
0,000
9,000
0,000 -Shapiro-Wilk
Varianza
0,000
74,820
0,003
121,500
U de Mann-Whitney
Chi-Cuadrado
(p-valor=0,374)>0,05
(p-valor=0,725)>0,05
TABLA III
ANÁLISIS DE DATOS DEL TEST CHAEA
Media
Antes
Media
Despues
Prueba T
P-valor
P. Normalidad
Antes Después
Activo 60 70 0,001
0,181
0,058
Reflexivo 60 74 0,000 0,200 0,112
Teórico
Practico
66
68
70
78
0,050
0,004
0,122
0,200
0,200
0,200
TABLA IV
PROMEDIO DE CALIFICACIONES POR MODULOS
Dispositivos Redes Servidores Nube Total
-Explicar e
Identificar
60 83 90 75 77
-Planificar y
diseñar
-Instalar y configurar.
-Optimizar.
-Resolver problemas
88
71
70
70
75
67
64
50
83
85
25
100
90
75
64
64
84
75
56
71
-Administrar
y Operar
86
72
60
67
71
Con el uso de los modelos y la plataforma implantada con
la arquitectura propuesta, el programa cumplió con el
objetivo de certificar a 40 docentes, utilizando únicamente
recursos virtuales, sin necesidad de recursos físicos. Por
ello, en base a esta experiencia, pretendemos replicar el
programa a la mayor cantidad de estudiantes de las tres
regiones del país.
Por los resultados de aprendizaje y los resultados del test
CHAEA, se ha demostrado que, utilizando el modelo de
nube social presentado en este artículo, los estudiantes si
pueden desarrollar destrezas útiles y aprendizajes que
pueden ser aplicados en contextos productivos o en el
mundo real, con un modelo económico sustentable gracias a
la participación de universidades y empresas involucradas
en TI.
El test CHAEA, también indica que se generó una
experiencia de usuario aceptable, ya que se consiguió
adquirir habilidades prácticas de TI. Sin embargo, más allá
de los resultados académicos y económicos, también se
deben considerar otros aspectos como la deserción,
escalabilidad, el ancho de banda, experiencia BYOD y
confianza en las certificaciones.
El promedio del 90% de deserción reportado en los
MOOCs, es un tema muy crítico, se atribuye a varios
aspectos, como la falta de motivación. Por tanto, a fin de
mejorar el modelo propuesto, se debe contemplar un trabajo
similar al utilizado en [36], que lograron el 25% de
retención mediante técnicas de motivación, incentivo y
trabajo de pares. Debemos tener en cuenta, que la mayor
motivación de los participantes para no abandonar la
capacitación se da por la posibilidad de enrolarse en el
mercado laboral.
Gracias a la arquitectura propuesta mediante el uso de
VDI, se logra interactuar con varios proveedores de nube, lo
que permite tener escalabilidad en la plataforma, requisito
fundamental cuando se habla de masificación de la
educación.
También, el ancho de banda, es un factor que afecta
directamente el rendimiento y la experiencia BYOD. Hay
varias técnicas para cuantificar el rendimiento en VDI, sin
embargo, el objetivo de este artículo no fue realizar un
análisis de benchmarking software sobre el rendimiento de
la plataforma de nube social, sino más bien priorizar la
experiencia de usuario. Por ello, si la red está saturada con
tráfico, o los servidores están sobrecargados, las
aplicaciones funcionarán mal y la experiencia del usuario
final será menor de lo deseable. Por tanto, una de las
mejores maneras de cuantificar la experiencia del usuario
final es comparar los tiempos de carga de aplicaciones en el
entorno VDI contra un ordenador físico. Sin embargo, los
entornos VDI con acceso masivo generan un mayor
volumen de tráfico de red. Algunos protocolos relacionados
con VDI son más eficientes que otros [46], análisis que
puede formar parte de trabajo futuro.
VI. CONCLUSIONES
Los nuevos modelos de e-learning deben aprender de la
experiencia actual de las tecnologías existentes como los
MOOCs, servicios de escritorio virtual y de la computación
en la nube para adoptar un enfoque con visión de futuro para
poder aplicar una nueva estrategia de implantación,
publicación y uso de plataformas al servicio de la educación
práctica de TI.
Por ello, presentamos en este artículo un modelo y
arquitectura de nube social aplicado a la enseñanza práctica
de TI, que permitió implantar un ecosistema aprovechando
las ventajas de escalabilidad, acceso ubicuo, e
interoperabilidad entre nubes públicas y privadas, sumado a
la masividad, apertura, y colaboración de los MOOCs, y de
las técnicas de virtualización.
Es así que, utilizando la nube social se espera masificar la
educación práctica, especialmente para la población rural y
de bajos recursos, debido a la reducción de costos por el uso
de recursos virtualizados en lugar de recursos físicos. De
esta forma, se proporciona una mayor utilidad de la
tecnología existente.
TABLA I
NÚMERO TOTAL DE EXÁMENES RENDIDOS RESPECTO A EXÁMENES
APROBADOS (% DE EFECTIVIDAD)
Dispositivos Redes Servidores Nube Total
Exámenes rendidos
41 26 39 22 128
Examenes
Aprobados
34 23 22 14 93
Efectividad 83% 88% 56% 63% 73%
108 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
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En nuestra experiencia, el uso apropiado de los principios
instructivos con un enfoque en tareas y resolución de
problemas, conjuntamente con las herramientas tecnológicas
adecuadas, permitió llegar al objetivo de certificar
internacionalmente a cuarenta docentes con los contenidos
proporcionados por el programa HP-ATA.
El modelo de negocios empleado se implantó gracias al
convenio entre universidades, empresas generadoras de
tecnología y empresas certificadoras, permitiendo que las
universidades y los participantes no invirtieran valor alguno.
Aunque no se analizó la experiencia de usuario (BYOD),
los docentes reportaron que con sus tabletas y teléfonos
podían realizar varias tareas de instalación, configuración y
administración de dispositivos, servidores y redes sin tener
que recurrir a equipos físicos de mayor precio, posibilitando
el uso de equipos y dispositivos de propiedad de los
estudiantes.
Hemos utilizado de forma experimental el modelo,
comprobándose que los resultados de aprendizaje con el
modelo de nube social tienen resultados similares al modelo
tradicional presencial, alcanzando una efectividad de hasta
el 88%. También hemos comprobado que con este modelo
de enseñanza se logra aprendizajes prácticos con recursos
virtuales, pudiendo estos resultados ser generalizados.
En definitiva, pudimos comprobar que la nube social,
aplicada con un modelo adecuado, puede brindar una
perspectiva prometedora para la educación, en especial para
aquellas instituciones que enfrentan restricciones
presupuestarias y tienen una población estudiantil móvil o
rural para la enseñanza práctica de TI. La perspectiva final
al aplicar este modelo es tratar de involucrar a los
profesionales al mercado laboral.
Podemos concluir que futuros trabajos deben analizar con
mayor profundidad aspectos como la escalabilidad de las
plataformas, para asegurar el acceso masivo a la educación
práctica, y también la relación entre el ancho de banda y la
experiencia de usuario en entornos donde se requiera mayor
capacidad de recursos con aplicaciones de uso intensivo de
procesador y video, como aplicaciones 3D CAD/CAM.
AGRADECIMIENTOS Agradecemos a HP y centros autorizados de Certiport en Ecuador. Este
trabajo de investigación de desarrollo en el programa de Doctorado de
Ingeniería en Sistemas e Informática de la Universidad Nacional Mayor de
San Marcos, Perú.
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[43] L. M. Archambault and J. H. Barnett, “Revisiting technological
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[45] F. Suárez, F. Buey, and J. Diez, “Estilos y estrategias de aprendizaje
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[46] Citrix, “Comparativa VDI: Cinco razones por las que XenDesktop
supera a Horizon", White Paper,” ,Citrix, 2014.
Washington Luna Encalada: Master en Informática Aplicada de la
Escuela Superior Politecnica de Chimborazo, Master en Educación a Distancia de la Universidad Nacional de Loja-Ecuador. Diplomado en
Proyectos de Investigación de la Universidad de Cuenca. Docente en la
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo en la Facultad de Informática y Electrónica. Director de programas de certificación internacional con
empresas como Microsoft y Hp. Actualmente estudia el programa de
Doctorado en Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional de San Marcos de Perú.
Dr. José Luis Castillo Sequera: Doctor en Informática por la Universidad
de Alcalá (España). Master en Docencia Universitaria (UAH) y en Dirección de Proyectos Informáticos. Ha sido Jefe de Proyectos de
Informática en el Ministerio de Economía y Finanzas y Director Ejecutivo
de Sistemas en el INEI en Perú; y se ha desempeñado como Ingeniero de Desarrollo de Software en el sector Bancario en España, en los Bancos
Santander y Banesto. Actualmente es Full Professor Contratado Doctor del
Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá. Sus líneas de investigación están en el campo de: Information retrieval,
Knowledge extraction based on evolutionary learning and Neural Network,
Data Mining, Clustering, Software Engineering and Learning and teaching
innovation with Web 2.0, Web 3.0 and Social Network.
110 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Title—Internet-based Performance Support Systems in
Engineering Education.
Abstract—This paper is centered in 'Internet-based
Performance Support Systems with Educational Elements'
(IPSS_EE) model. The theoretical foundations and
characteristicsare analyzed together to its application to check
the model effectiveness by means of a mixed research approach
with universities students; measuring instruments consisted of
questionnaires on attitude to learn by computer and on the
learning methods reflection, together achievement test on the
practices. The results showed positive students’ attitudes and
goodresults on achievement in performance. We recommend
the use of educational platforms, performance learning
centered, in universities studies and continuing training,
necessary to answer the workplace demands.
Index terms—Performance Support Systems, Internet-Based
Learning, Innovation Evaluation, Informatics Systems.
I. INTRODUCCIÓN
A Educación Superior, incluida la formación
profesional, y especialmente la enseñanza en ingeniería
y otras disciplinas que requieren de la realización de tareas
complejas, precisan de una formación en el desarrollo y
aplicación de habilidades para la investigación, búsqueda de
solución de problemas, toma de decisiones y pensamiento
eficaz. La educación basada en tareas y solución de
problemas complejos, similares a los realizados en contextos
laborales, no sólo pretende formar al alumno en la
resolución de tareas de modo eficaz, como complemento a
la formación en contenidos conceptuales y procedimentales,
sino contribuir al desarrollo de la capacidad de aprendizaje
autónomo para analizar y seleccionar la información
pertinente, experimentar sus propias soluciones y mostrarlas
al público.
Los Electronic Performance Support Systems(EPSS),
suponen una solución adecuada a las necesidades de
formación centrada en la realización de tareas prácticas, ya
que aprovecha los avances de las tecnologías de la
información y de la comunicación (TICs), proporcionando
soluciones donde y cuando se necesitan. Los EPSS suponen
un cambio de paradigma al centrarse en las necesidades de
formación de las personas, ofreciendo un aprendizaje
integrado de la práctica mediante demostraciones,
procedimientos paso a paso, consejos expertos y feedback
formativo [1]. Es una nueva forma de aprender. Mediante la
aplicación se aprende como realizar la tarea. La resolución
de la tarea es un elemento motivacional que crea la
Catalina Martínez-Mediano es Profesora del Departamento de Métodos de
Investigación y Diagnóstico en Educación I de la Universidad Nacional de
Educación a Distancia. Madrid. E-mail: cmarme@edu.uned.es, ORCID: 0000-0002-3879-7049. Corresponding author.
Nuria Rioperez Losada es Profesora del mismo departamento. E-mail:
nrioperez@edu.uned.es, ORCID: 0000-0002-7898-0788.
necesidad de comprender los fundamentos que subyacen a
dicha tarea.
La utilización de un sistema para el aprendizaje de tareas
basado en internet ayuda a los estudiantes a desarrollar su
capacidad para organizar su propio aprendizaje, siendo el
auto-aprendizaje una de las características del aprendizaje a
lo largo de la vida (ALV), junto con una disposición positiva
para aprender, la habilidad para regular los propios procesos
cognitivos, sus necesidades y progresos, y una actitud
colaborativa para el trabajo en equipo, necesaria para la
solución de tareas y problemas complejos. IPSS_EE juega
un importante papel en el desarrollo de competencias
prácticas a través de internet [2], siendo especialmente
relevante como oportunidad de aprendizaje para estudiantes
y profesionales que necesitan estar al día y formarse en los
nuevos desarrollos que continuamente se producen en la
sociedad del conocimiento. Estar formado en competencias
para el ALV va unido al desarrollo de competencias
profesionales.
El presente artículo se basa en investigaciones que aplican
los principios del EPSS en la enseñanza de la ingeniería
mediante el modelo ‘Internet-Based Performance Support
Systems with Educational Elements’ (IPSS_EE). En la
segunda parte presentamos las características y fundamentos
de los IPSS y en la tercera, las características de la
plataforma que utiliza el modelo IPSS_EE para la enseñanza
de la ingeniería. En la cuarta parte se analiza la eficacia
pedagógica de la aplicación del modelo mediante un diseño
de investigación evaluativa utilizando enfoques de
investigación mixtos, diseños de grupos cuasi-experimental
y cuestionarios de actitudes y de valoración. Se concluye
valorando el uso de las TICs al servicio de la formación de
los universitarios para el aprendizaje complejo.
II. CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS DE APOYO A LA
REALIZACIÓN A TRAVÉS DEL ORDENADOR
En este apartado presentamos el concepto y fundamentos de
los sistemas de apoyo a la realización aplicados a la
educación para la realización y evaluación de tareas
complejas.
A. Concepto y Fundamentos Pedagógicos de los Sistemas
de Apoyo a la Realización
Los sistemas de apoyo a la realización surgen en el
ámbito de la empresa, dentro de la industria electrónica, por
la necesidad de actualización de los profesionales en un
entorno empresarial muy competitivo [3].EPSS es
considerado como una conceptualización de los entornos de
trabajo y de formación integrados en un entorno mediado
por computador. El entorno típico basado en internet,
centrado en realizaciones prácticas, proporciona
información de referencia sobre una tarea o grupo de tareas,
Sistemas de Apoyo a la Realización de Tareas
para la Enseñanza de la Ingeniería mediante
Internet Catalina Martínez-Mediano, Nuria Riopérez Losada
1
L
VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016 111
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
de entrenamiento específico, consejos expertos y
herramientas automáticas para realizar la tarea [4].
Los EPSS combinan las disciplinas de Diseño
instruccional y las de Diseño de sistemas informáticos. El
desarrollo de herramientas como el EPSS para el
aprendizaje de tareas prácticas supone un complemento a los
Learning Management Systems (LMS) para atender con
mayor eficacia y autonomía el desarrollo de competencias,
en su vertiente tanto teórica como aplicativa [5].
La introducción en educación de los sistemas de apoyo a
la realización basados en internet implica un cambio radical
de hecho de la enseñanza centrada en el profesor a la
enseñanza centrada en el alumno, y de la transmisión y
adquisición del conocimiento de forma pasiva a la
construcción activa del aprendizaje a través de la realización
de tareas y solución de problemas mientras se realizan tareas
similares a las del ámbito laboral. Un sistema de apoyo a la
realización, con propósitos educativos, apoya el aprendizaje
mientras el estudiante realiza las tareas. Muestra los
conceptos y principios que subyacen al conocimiento
aplicado, destacando sus relaciones. El objetivo es aprender
cómo resolver problemas profesionales junto con la
racionalidad que hay detrás de ellos.
La definición más breve y clara de EPSS es: justo a
tiempo, justo lo suficiente y justo en el punto en que se
necesita el apoyo a través del ordenador para realizar un
trabajo efectivo y eficaz. EPSS cambia la idea de personas
que deben ser enseñadas, a la de personas que necesitan
apoyos para aprender a realizar tareas por sí mismas.
B. Los Sistemas de Apoyo a la Realización en Educación
Operativizar un sistema de apoyo a la realización con
fines educativos para las escuelas y las universidades supone
tener en cuenta una serie de principios para el diseño de la
instrucción, incluidos los objetivos de aprendizaje, las
competencias a desarrollar y los resultados a conseguir.
El aprendizaje, en este estadio de la educación superior,
tiene unas características y retos dirigidos a lograr una
comprensión precisa y aplicable en materias complejas,
junto con unas exigencias específicas en el diseño de la
enseñanza y en la evaluación [6].La formación para la
práctica encuentra su reto en crear entornos de aprendizaje
que ayuden a los estudiantes a integrar los conocimientos,
las habilidades de aplicación y las necesarias actitudes de
colaboración, respeto, compromiso y responsabilidad. Los
diseñadores instruccionales debemos preservar la coherencia
de la globalidad de la tarea para su desarrollo y aplicación
en la práctica, y los estudiantes deben realizarla.[7]
El aprendizaje se ve facilitado cuando el estudiante:
– Se implica en la solución de un problema real.
– Construye el nuevo conocimiento sobre el previo.
– Aplica el nuevo conocimiento.
– Demuestra el nuevo conocimiento aprendido.
– Integra el nuevo conocimiento en su estructura
cognitiva.
El diseño de un sistema de apoyo a la realización, en
educación, debe tener en cuenta al grupo de estudiantes, de
modo que cuanto más maduros sean y más próximos los
cursos a finalizar la carrera, la enseñanza debe estar más
próxima a las situaciones de trabajo reales, proponer
múltiples ejemplos, analogías y demostraciones para ayudar
a su comprensión, reforzar las representaciones complejas y
ayudar a su utilización en situaciones reales. Priorizar la
realización de tareas prácticas complejas sitúa el aprendizaje
en el nivel más alto de los objetivos de la taxonomía de
Bloom [8].
Un sistema de apoyo a la realización incluye un problema
o tarea a resolver y un sistema de apoyo adaptado al tipo y
nivel de conocimiento, destreza y estilo de aprendizaje del
alumno, disponible a tiempo, suficiente, y en el punto en que
se necesita para ayudar a resolver la tarea. La idea de los
grupos profesionales sirve como modelo. Los estudiantes
resolviendo problemas construyen conocimiento y aprenden.
Los principios de la instrucción para la solución de
problemas, en sus componentes esenciales, se basan en los
siguientes elementos [9]:
Problema:
– El problema a resolverse enmarca en un contexto real.
– Se muestra el problema o tarea que el estudiante debe
ser capaz de resolver tras completar el módulo.
– Se implica al estudiante al nivel de complejidad de la
tarea creándole expectativas de éxito en la tarea.
– Se facilita una progresión sucesiva de problemas más
que un único problema.
Activación:
– La tarea debe activar el conocimiento relevante previo
y la experiencia del estudiante.
– Orientar al estudiante a utilizar el nuevo conocimiento.
– Proporcionar pruebas diagnósticas para revisar los
conocimientos previos del estudiante al comienzo del
curso o del módulo.
Demostración:
– El curso debe demostrar lo que el estudiante va a
aprender, mediante ejemplos más que con mera
información.
– Debe utilizar estrategias para guiar al estudiante, tales
como señalar la información relevante, aportar,
representaciones y demostraciones y contrastarlas,
relevantes para los contenidos para contribuir al
aprendizaje.
Aplicación:
– El estudiante debe tener oportunidades de practicar y
aplicar los conocimientos y destrezas adquiridos.
– Las prácticas deben ser consistentes con los objetivos
afirmados o implicados, en relación con:
– La información sobre la práctica.
– Los elementos de la práctica.
– Los tipos de prácticas.
– Los procedimientos de la práctica.
– Las consecuencias de la práctica.
Integración:
– El curso debe proporcionar técnicas que ayuden al
estudiante a integrar y transferir los nuevos
conocimientos y destrezas a situaciones profesionales.
– Oportunidades para reflexionar, discutir y defender sus
nuevos conocimientos o destrezas.
– Oportunidades para demostrar públicamente sus
nuevos conocimientos o destrezas.
– Oportunidades para crear, inventar o explorar nuevos
modos para utilizar los nuevos conocimientos o
destrezas.
112 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
La interfaz aplica una visualización de un ciclo de
aprendizaje basado en modelos de investigación activa, de
solución de problemas e investigación:
1. Comienza con la presentación del ‘Reto’.
2. Se les pide que reflexionen sobre el tema y que
generen ‘Ideas’.
3. Se presentan ‘Múltiples Perspectivas’ de diferentes
expertos.
4. Ya están listos para ‘Investigar, revisar y corregir’.
5. El siguiente paso es ‘Comprobar las soluciones’.
6. Por último, deben ‘Hacerlas públicas’.
C. Realización de Destrezas Complejas
IPSS se apoya en las aportaciones de las teorías
instruccionales relacionadas con el desarrollo de las
destrezas cognitivas complejas a través de solución de
problemas en situaciones tan similares como sea posible a la
realidad [10]. La concepción general es que la realización de
tareas similares a las que se realizan en la vida real, ayudan
al estudiante a integrar el conocimiento, las habilidades y las
actitudes necesarias para la realización efectiva de una tarea,
y permiten transferir lo aprendido a las situaciones de
trabajo. Estas teorías ponen su acento sobre la autenticidad
de las tareas que pueden encontrarse en enfoques de
prácticas educativas tales como la educación basada en
proyectos y en el desarrollo de competencias para el
aprendizaje. El planteamiento de estos enfoques sin apoyo
mediado por el ordenador tiene el riesgo de sobresaturar al
estudiante por la complejidad de la tarea. El diseño
instructivo sigue secuencias de lo simple a lo complejo,
utiliza ejemplos que muestran realizaciones de tareas así
como la información necesaria para completar la tarea.
El modelo de Diseño Instruccional de los Cuatro-
Componentes (4C/ID) apoya la realización del aprendizaje
de tareas diseñadas para simular situaciones de trabajo real,
y se ha constituido en el paradigma educativo del sistema de
apoyo a la realización [11]. Este modelo presupone que un
entorno de aprendizaje bien diseñado para el aprendizaje
complejo debe tener los siguientes cuatro componentes:
1. Tareas de aprendizaje
2. Información de apoyo
3. Información de procedimientos
4. Prácticas de tareas paso a paso, ordenadas de lo
simple a lo complejo, hacia la tarea total.
Estos aprendizajes de tareas son realizados en un contexto
simulado o real. Cada nueva clase de tarea es introducida
con apoyos, con ejemplos, con información adicional de
apoyo para permitir a los estudiantes realizar la versión más
compleja de la totalidad de la tarea, para finalizar con tareas
convencionales sin ningún apoyo. La información de
procedimientos es presentada justo a tiempo para realizar
aspectos recurrentes del aprendizaje de tareas, tomando la
forma de paso a paso, retirada para las siguientes tareas.
El enfoque de tarea total implica que los aspectos
recurrentes no son practicados separadamente sino en el
contexto de la tarea total. En general, una sobredependencia
de la práctica parte a parte no ayuda al aprendizaje
complejo. El modelo 4C/ID es adecuado para utilizar
cuando se dominan los aspectos recurrentes en el contexto
de aprendizaje de tareas, que permite identificar las
actividades que se requieren para integrar dichos aspectos en
la totalidad de la tarea.
Utiliza la evaluación formativa y sumativa, enfatizando el
feedback informativo y formativo, la evaluación entre
iguales y el portfolio, la adaptación de la instrucción al nivel
de aprendizaje previo de los estudiantes y flexibilidad al
proporcionar el marco conceptual para interpretar los temas.
D. Los Apoyos para la Realización
Dentro de los entornos de trabajo mediados por
computador, la comprensión de los tipos de apoyo a la
realización es fundamental. Se distinguen tres tipos de
apoyo para la realización del trabajo: intrínseco, extrínseco y
externo [12]. El intrínseco está en la propia estructura de la
interfaz, en los contenidos y en las actividades que se
plantean, y por lo tanto es inmediato. El apoyo extrínseco
está integrado en el sistema pero no en el área de trabajo
principal. Se relaciona con las tareas y situaciones y debe ser
activado por quien realiza la tarea. El apoyo externo está
vinculado al trabajo, pero no integrado en él, como en el
caso de un trabajador que para realizar una tarea debe buscar
formación externa, el alumno también debe buscar apoyos
mediante tutores, material de escritorio, video-clases u otros.
Se debe explicitar el nivel de experiencia de los usuarios y
diseñar el apoyo apropiado y ofrecer oportunidades para la
individualización del aprendizaje eficaz sobre el
rendimiento de realizaciones prácticas y las actitudes de los
estudiantes.
Con el fin de atender la diversidad de estilos de
aprendizaje de los estudiantes, los diseñadores de programas
deben ofrecer diversos recursos de aprendizaje que puedan
adaptarse a los diferentes constructos personales y permitir
al estudiante que seleccione aquellos que necesite.
E. La Evaluación Centrada en la Realización
Otro elemento que ayuda a comprender la especificidad
del concepto de IPSS aplicado a la educación es la
evaluación centrada en la realización, que utiliza
procedimientos para evaluación de la realización de
proyectos, evaluación de las prácticas, tareas, simulaciones,
tests sobre conocimientos de prácticas laborales,
realizaciones de prácticas laborales y análisis de tareas, entre
otros.
El diseño instructivo debe tener componentes
prescriptivos que proporcionen directrices para una
interpretación adecuada de lo que se espera que realice el
estudiante, mostrando ejemplos para evitar errores y
promover la comprensión correcta y, asimismo debe incluir
componentes diagnósticos para la detección de los errores
en la realización.
Dada la influencia que la evaluación tiene sobre lo que se
aprende, ésta debe estar en consonancia con las metas,
debiendo estar explícito lo que se espera que sea capaz de
realizar el estudiante cuando termine el proceso instructivo,
aportando indicadores de realización durante el proceso. La
evaluación debe ser capaz de detectar errores en la
comprensión y en la realización, déficits de información,
favorecer la integración conceptual, la solución de
problemas, la utilización de perspectivas y contextos
múltiples para promover una comprensión sólida, la
detección de los mecanismos causales subyacentes, la toma
de decisiones y conjeturas, la reorganización de la
MARTÍNEZ Y RIOPEREZ: SISTEMAS DE APOYO A LA REALIZACIÓN DE TAREAS PARA LA ENSEÑANZA... 113
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
información para propósitos nuevos y el análisis de
situaciones y solución de problemas distintos a los
estudiados. La evaluación debe permitir mostrar que el
alumno sabe realizar las tareas y comprende los conceptos e
interconexiones subyacentes, transfiriendo lo aprendido a
problemas y situaciones similares y diferentes.
III. CARACTERÍSTICAS DE LA PLATAFORMA IPSS_EE
PARA LA ENSEÑANZA DE INGENIERÍA
En este apartado se muestra el modelo funcional que deben
seguir los diseñadores de cursos para adaptarlos a la
estructura del modelo IPSS_EE para su posterior adaptación
por el editor, los apartados de la interface y el prototipo de
trabajo.
A. Modelo de Diseño Diseño y Modelo Funcional
El modelo de diseño de IPSS_EE (Figura 1) muestra los
principales pasos y actividades para el diseñador del curso.
El diseñador del cursotiene que adaptarlo a la estructura
de IPSS_EE para obtener los resultados de las tareas que el
usuario debe aprender, siendo estos resultados los datos de
entrada para el Editor de IPSS_EE, que tiene por objeto
aportar la base de datos de IPSS_EE.
El primer paso es definir el dominio de la materia en una
forma de modelo de conocimiento. En los contextos
educativos, el dominio es el área temática que hay que
definir, especificar y detallar, identificar los conceptos
principales en el dominio y sus relaciones, proporcionar la
teoría que sustenta el dominio y sus conceptos, preparar los
materiales que permiten al usuario aprender profundamente
acerca de un concepto dado, con información adicional,
software, buenos ejemplos e instrucciones, y enumerar todas
las tareas que comprende el dominio.
El siguiente paso en el modelo es establecer los objetivos
del dominio para definir los resultados deseados en términos
de una actuación del alumno medible. Los siguientes dos
pasos consisten en el proceso de definir el dominio del
aprendizaje que llevan a definir bien las tareas a realizar,
enumerando las tareas, las actividades para cada tarea y las
herramientas a utilizar. Las transacciones definen las tareas
que consiguen el logro de cada uno de los objetivos. Se
requerirá la siguiente información: principales usos de los
conceptos por el estudiante, principales competencias que
forman parte de los conceptos, herramientas a utilizar en la
realización de cada tarea y objetivos que se consiguen con la
ejecución de cada tarea. El diseñador tiene que organizar las
tareas en módulos siguiendo un orden de procedimiento
óptimo, evitando duplicidades, determinando las rutas de la
tarea a fin de conseguir cada objetivo. Para cada tarea el
diseñador tiene que identificar las instrucciones, el software
necesario y las orientaciones de uso para su ejecución.
Una de las partes más importantes de IPSS_EE es el
sistema experto, basado en la inteligencia artificial y las
teorías cognitivas del aprendizaje, permiten que la
experiencia y consejo de unos pocos expertos lleguen a
muchos. Lo hace codificando los conocimientos teóricos y
empíricos de expertos mediante discretos, declarativos
"trozos" de conocimiento. El sistema experto aplica el
conocimiento para casos específicos a partir de la
información del diseñador del curso. El generador del
razonamiento utiliza bases de conocimiento, sondea al
usuario sobre la información que una situación particular
necesita y considera las recomendaciones apropiadas para
ese usuario, en función de su situación [13].
B. Modelo de Interfase del Editor IPSS_EE
El portal contiene (Figura 2):
– Un área de información con los principales contenidos
del curso presentados con hipervínculos y bases de
datos, consistente en cuatro módulos para cuatro cursos
de ingeniería, diseñados y desarrollados para el entorno
del sistema IPSS_EE.
– Ejercicios en línea.
– Apoyo tutorial en línea.
– Pruebas de evaluación en línea.
– Realización de proyectos en línea.
– Un área de apoyo con un sistema experto en línea.
La pantalla recoge los documentos elaborados por el
equipo, los cursos, los hipervínculos, los foros y el área del
administrador, junto con la información relativa a las
características principales del servidor IPSS_EE, como son:
Fig. 2. Página principal del portal de los cursos IPSS_EE.
Fig. 1. Modelo de diseño de IPSS_EE
114 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
– Base de datos con cursos presentados con IPSS_EE.
– Servidor Web.
– Sistema operativo Red Hat Linux 7.2.
– Servidor web Apache.
– Servicios de internet a clientes remotos.
– Servicios locales a clientes de laboratorios IPSS_EE.
– Servidor de base de datos MySLQ.
El entorno IPSS_EE contiene tres componentes: área del
Editor, área del Administrador, y el área del Estudiante. La
acción salvar la información introducida por el Editor
genera la base de datos (Figura 3). El administrador está al
cargo de detectar los problemas y aportar las soluciones, y
que el sistema experto esté accesible desde el área del
estudiante.
El propósito y las ventajas de utilizar el Editor IPSS_EE
para desarrollar IPSS_EE para un área de conocimiento son:
– El diseñador de los cursos y los expertos en la materia
conocen los principios de IPSS, los componentes y las
funciones, pero no necesariamente la teoría y
organización que subyace al IPSS_EE.
– El desarrollo de IPSS_EE se hace sobre diseños
preliminares y estructuras e interfaces probadas.
– El Editor IPSS_EE es amigable y fácil para navegar.
– El Editor de IPSS_EE ofrece la posibilidad de utilizar
materiales de cursos previamente desarrollados para
adaptarlos con elementos IPSS.
El diseño de los módulos de los cursos conlleva que:
– Los diseñadores preparen el material necesario para
cada tarea, orientado a un área de formación muy
específica, disponiendo de un editor IPSS_EE de uso
sencillo pero rico en diferentes recursos formativos.
– El entorno incluye un área de soporte del sistema que
proporciona tanto a alumnos como a profesores ayudas
tales como guía de navegación y experiencias
formativas.
– Incluye un componente de ayuda al comienzo del
curso, que facilita la decisión para iniciarlo o preparar
otras materias, así como un componente de
comunicación con el profesor y entre los participantes.
El componente esencial en la infraestructura de gestión del
conocimiento en IPSS_EE es el de apoyo, que completa el
conocimiento teórico con el aplicativo, competencial.
C. Prototipo de Trabajo
Basado en los fundamentos pedagógicos mencionados en
el apartado II del presente trabajo, en el modelo IPSS_EE:
– Los problemas promueven adquisición, elaboración y
uso de modelos mentales más que sólo memoria
asociativa.
– La activación de los modelos mentales mediante
demostraciones y pruebas ayuda al estudiante a
organizar su aprendizaje.
– Los criterios de consistencia son aplicados.
– Permite al estudiante reestructurar y organizar los
modelos mentales.
– Promueve asociaciones entre los modelos mentales e
incrementa la generalización.
El aprendizaje de los módulos mediante el IPSS_EE
requiere del estudiante utilizar el nuevo conocimiento y
habilidades para resolver las diversas secuencias del
problema, acceder a ayudas cuando tenga dificultades con
los contenidos de aprendizaje y las realizaciones y recibir
feedback formativo sobre su realización.
Para facilitar lo anterior, el sistema educativo de apoyo al
desempeño de tareas proporciona una combinación de las
siguientes posibilidades:
– Referencias de información sobre la tarea de prácticas,
o información relacionada al grupo de tareas,
describiendo la tarea y proporcionando la teoría que
subyace a dicha tarea.
– Entrenamiento específico para la realización de la
tarea, para aprender mientras realiza la tarea.
– Orientación de expertos sobre la tarea, es decir,
consejos específicos sobre la realización de la tarea.
– Herramientas automatizadas para la realización de la
tarea, utilizadas cuando una tarea de apoyo implica el
uso de un software específico.
La mayor ventaja de la utilización del modelo IPSS_EE
para el aprendizaje centrado en la realización de tareas y
solución de problemas a través de internet se debe a que
ofrece demostraciones sobre la práctica en un contexto
predefinido junto con los fundamentos teóricos que la
sustenta, un sistema de pasos y ayudas estructuradas. La
predefinición y el diseño de la práctica, junto con los apoyos
educativos necesarios, contiene la complejidad y flexibilidad
necesarias para que el alumno, o el profesional, lo adapte a
sus necesidades formativas, cuando lo necesite y donde se
encuentre (aprendizaje adaptativo, flexible, ubicuo).
IV. EVALUACIÓN DE LA EFICACIA PEDAGÓGICA DE
IPSS_EE
El diseño y funcionamiento de la plataforma IPSS_EE fue
evaluado por un grupo de expertos en Tecnología
Educacional, Ingeniería, Física, Psicología y Educación. Las
sugerencias de mejora, en la dirección de mejorar la rapidez
del sistema, hacer más sencillas las pantallas y mejorar la
presentación de los elementos, fueron realizadas por los
administradores del sistema en una fase de prueba.
A. Metodología de Investigación
Para realizar la experiencia, y poder así probar la eficacia
pedagógica de IPSS_EE, se contó con grupos de estudiantes
Fig. 3. El servidor IPSS_EE con la información del Editor.
MARTÍNEZ Y RIOPEREZ: SISTEMAS DE APOYO A LA REALIZACIÓN DE TAREAS PARA LA ENSEÑANZA... 115
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
de las carreras de Ciencias e Ingeniería y de Formación
Profesional de variasuniversidades europeas.
Losenfoques de investigación incluyen métodos
cualitativos y cuantitativos integrados.
Nuestras hipótesis de trabajo son las siguientes:
– H1: ‘El aprendizaje en un entorno basado en Internet,
con un sistema de apoyo a la realización de tareas, con
elementos educativos para la ayuda al aprendizaje,
consigue mejores resultados en el aprendizaje que en
un entorno tradicional de aula’.
– H0: ‘El aprendizaje en un entorno basado en Internet,
con un sistema de apoyo a la realización de tareas, con
elementos educativos para la ayuda al aprendizaje, no
consigue mejores resultados en el aprendizajeque en un
entorno tradicional de aula’.
El nivel de significación fijado para rechazar la hipótesis
de nulidad (H0) es del 0,05.Para ello se utilizaron grupos de
estudiantes que utilizarían unos el sistema IPSS_EE,
llamados grupos experimentales, y otros el sistema
tradicional de aula y laboratorios, llamados grupos de
control. La variable independiente es el sistema IPSS_EE,
en un caso, y el método de aprendizaje tradicional, en el
otro,y la dependiente los resultados en el aprendizaje.
Para el análisis de datos se ha utilizado el programa
informático SPSS[14], aplicando las pruebas estadísticas de
Kruskal-Wallis y de Análisis de la Varianza.
B. La Muestra y los Procedimientos de Medida
Los estudiantes participantes parala evaluación del modelo
IPSS_EE, pertenecen ala Facultad de Física de la
Universidad de Plovdiv, Bulgaria, y fueron los siguientes:
– Primer semestre: 2º curso de Físicas: Grupo de Control
1, n = 21, 2º curso; Grupo Experimental 1, n = 20, 2º
curso; Grupo Experimental 2, n = 20, 3er
curso.
– Segundo semestre: 1er
curso de Físicas: Grupo de
Control 2, n = 20, 1er
curso; Grupo Experimental 3,n =
20, 1er
curso.
En total participaron 101 estudiantes.Las edades de los
alumnos están comprendidas entre 18 y 20 años.
Previamente a la realización de los módulos de
aprendizaje se aplicó a los estudiantes un cuestionario sobre
‘Actitudes para aprender por computador’. Los grupos
trabajaron los mismos contenidos de aprendizaje, los de
control mediante el método de enseñanza de explicación en
el aula y prácticas en laboratorios, y los experimentales
mediante la plataforma educativa IPSS_EE. Los resultados
en el aprendizaje fueron medidos mediante pruebas de
rendimiento precisas. Finalizado el curso los alumnos
respondieron a un Cuestionario para valorar el método de
aprendizaje.
C. Las Tareas para la Realización de la Experiencia
Para cada tarea, se definió un conjunto de objetivos de
aprendizaje describiendo lo que el alumno debería ser capaz
de demostrar después de completar la tarea, junto con los
estándares de rendimiento.
Cada tarea sigue lasiguiente estructura: 1) introducción,
2) objetivos de aprendizaje de la tarea, 3) descripción de la
tarea, y 4) recursos (obligatorios y optativos).
El sistema de apoyo a la realización proporciona: 1)
instrucciones sobre cómo realizar la tarea, 2) entrenamiento
específico y 3) consejos expertos para realizarla.
La evaluación se centra en el grado en que la tarea ha sido
realizada y comprendida por el estudiante, aportando
feedback acerca de lo que tiene que hacer para completarla y
mejorarla.
Estos enfoques apoyan a los profesores universitarios con
suficiente información y criterios unificados para el
desarrollo de los cursos y actividades que se aplican para el
diseño de tareas y la evaluación del rendimiento a través de
internet.
Una vez realizadas las tareas, el alumno realiza un test
para evaluar el conocimiento práctico adquirido. El proceso
se repite para cada módulo hasta un examen final en el que
el alumno puede decidir, con ayuda de un componente de
asesoramiento, si realiza otro curso semejante.
D. Resultados de los Análisis de Datos
– Actitudes hacia el aprendizaje por ordenador
Antes de comenzar los módulos de aprendizaje, se les
aplicó a todos los alumnos un Cuestionario de Actitudes
para aprender por ordenador, integrado por 30 ítems, de
respuesta tipo Likert, de 1 a 5, como los siguientes:
Me gusta trabajar en un entorno de internet.
Aprendo mejor cuando:
a) Veo ejemplos y demostraciones,
b) Sigo procedimientos guiados,
c) Aplico y practico,
d) Estudio teorías y sus demostraciones,
Espero mejorar mis realizaciones después de realizar
este curso por internet.
Todos los alumnos muestran una actitud positiva y similar
para aprender mediante el ordenador. La media aritmética de
los cinco grupos es 3,71 (Tabla I). Los resultados obtenidos
en la prueba de Kruskal-Wallis no han mostrado diferencias
significativas entre los grupos control y experimental.
– Valoración del método de aprendizaje
Terminado el semestre, todos los alumnos contestaron el
Cuestionario de Valoración del método de aprendizaje, el
del aula y laboratorios y el de IPSS_EE, integrado por 23
ítems escalados de 1 a 5, como los siguientes:
La secuencia del aprendizaje de tareas estaba bien
estructurada.
Se proporcionaba suficientes ejemplos para realizar la
práctica.
Los grupos experimentales 1.2, 1.3 y 2.2, que siguieron el
aprendizaje a través de la plataforma IPSS_EE, valoran con
puntuaciones superiores el método de aprendizaje que los
grupos de control. El análisis de la varianza (ANAVA)
realizado entre los grupos 1.1, 1.2 y 1.3 dan un valor de F =
TABLA I ACTITUDES PARA APRENDER POR ORDENADOR (1-5) Grupos N Media Desviación Estándar
1.1-Control 21 3,64 0,266
1.2-Experimental 20 3,80 0,248 1.3-Experimental 20 3,67 0,266
2.1-Control 20 3,72 0,208
2.2-Experimental 20 3,72 0,256
116 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
12,036, y el ‘post hoc’ señala diferencias significativas (p =
0,008 < 0,05), a favor delos grupos 1.2 y 1.3. En el segundo
semestre, el ANAVA entre los grupos 2.1 y 2.2 dan un valor
de F = 10,407, con un nivel de significación de 0.003 <
0,05, indicando diferencias estadísticamente significativas a
favor del grupo experimental 2.2. El ANAVA confirma la
existencia de diferencias estadísticamente significativas en
relación con el método de aprendizaje a favor del utilizado
mediante la plataforma IPSS_EE.(Tablas II y III).
En opinión del profesor responsable de la aplicación del
sistema IPSS_EE, el principal beneficio para los estudiantes
ha sido: 1) Comprender los contenidos teóricos, 2) Aplicar
la teoría en las realizaciones prácticas y 3) Resolver
problemas auténticos próximos a contextos reales.
– Valoración del rendimiento en las prácticas
Para valorar la eficacia del sistema IPSS_EE, al finalizar
el semestre se aplicó a cada grupo un test de rendimiento
sobre su módulo de prácticas (Tabla IV). El rango de
calificaciones va de 0 a 6, considerándose aprobado a partir
del 3. Los dos grupos experimentales que utilizan la
plataforma IPSS_EE consiguen medias superiores a aquél
que utiliza el método de aprendizaje en el aula. El ANAVA
muestra diferencias estadísticamente significativas entre los
grupos1.1 y 1.2, y la prueba ‘post hoc’ señala diferencias
significativas a favor del 1.2 (p = 0,004< 0,05).
En la segunda experiencia en el segundo semestre, el
ANAVA sobre los resultados de rendimiento muestra
diferencias significativas (p = 0,004< 0,05), a favor del
grupo experimental, lo que permite rechazar la H0 y
confirmar nuestra hipótesis, también para estos grupos
(Tabla V).
Los grupos 1.2 y 2.2 son los que han obtenido mayores
puntuaciones en el test de aprendizaje de las prácticas. 1
E. Discusión de los Resultados
Los resultados del Cuestionario de Actitudes para
aprender por ordenador mostraron que todos los alumnos
tienen actitudes positivas hacia el aprendizaje por
ordenador, con un valor medio de 3,75 sobre 5, sin que
existieran diferencias estadísticamente significativas entre
los grupos (Kruskal-Wallis).
En el Cuestionario de Valoración del método de
aprendizaje, al que respondieron todos los alumnos después
de realizado el curso, se muestran diferencias
estadísticamente significativas entre los alumnos, a favor de
aquellos que utilizan la plataforma IPSS_EE para aprender.
En el test de rendimiento sobre las prácticas, también se
dan diferencias estadísticamente significativas a favor de los
grupos que utilizaron la plataforma IPSS_EE para aprender
(ANAVA).
Estos resultados nos permiten rechazar la H0 y confirmar
la hipótesis de investigación (H1), que dice: ‘El aprendizaje
en un entorno basado en Internet, con un sistema de apoyo a
la realización de tareas, con elementos educativos para la
ayuda al aprendizaje, consigue mejores resultados en el
aprendizaje que en un entorno tradicional de aula’.
Los estudiantes que utilizan IPSS_EE para estudiar sus
módulos consiguen mejores resultados que aquellos que
utilizan los tradicionales métodos de enseñanza’, a un nivel
de confianza del 99,6%. Estos resultados se han visto
confirmados en estudios posteriores con modelos
evolucionados de IPSS_EE como son DIPSEIL e IPLECS.
V. CONCLUSIONES
A partir de los resultados conseguidos tras la experiencia
de aplicación y su evaluación, podemos concluir que la
plataforma IPSS_EE, para el aprendizaje de tareas con
ayudas educativas a través de internet, es recomendable para
su utilización en los estudios universitarios. Sus
posibilidades para la realización de prácticas simuladas, con
múltiples recursos de apoyo al aprendizaje, favorecen el
aprendizaje autónomo y el desarrollo de tareas y solución de
problemas complejos en consonancia con las necesidades de
formación continua, tanto en la educación superior como en
el mundo de la empresa, propios de las sociedades actuales
que requieren de una continua actualización y formación
para hacer frente a los avances a ritmos sin precedentes en la
sociedad del conocimiento, en consonancia con los objetivos
explícitos del Espacio Europeo de Educación Superior de la
Unión Europea.
En conclusión, basándonos en los resultados de nuestra
investigación, podemos decir que:
– El entorno de aprendizaje mediante IPSS_EE, centrado
en la realización de tareas prácticas, contribuye a la
realización de las mismas y a la comprensión de la
racionalidad que subyace a ellas, lo que redunda en la
comprensión de los contenidos teóricos de los módulos
de aprendizaje y en su aplicación.
– El sistema IPSS_EE repercute positivamente en la
organización académica de las Universidades mostrando
la importancia de las nuevas tecnologías para la
transmisión de los contenidos de aprendizaje, centrado
en el desarrollo de competencias para el aprendizaje
autónomo y para el aprendizaje a lo largo de la vida sin
restricciones de tiempo y lugar.
– Como tecnología, el sistema de apoyo a la realización de
tareas basado en internet, con elementos educativos,
contribuye al cambio de paradigma de la enseñanza
tradicional hacia otro nuevo centrado en el desarrollo de
TABLA II
CUESTIONARIO REFLEXIVO. MÉTODO DE APRENDIZAJE (1-5). 1ER
SEMESTRE
Grupos N Media Desviación Estándar
1.1- Control 20 2,71 0,301 1.2-Experimental 19 4,75 0,301
1.3-Experimental 20 3,96 0,194
TABLA III
CUESTIONARIO REFLEXIVO. MÉTODO DE APRENDIZAJE (1-5).2º
SEMESTRE
Grupos N Media Desviación Estándar
2.1-Control 20 2,97 0,293
2.2-Experimental 20 4,01 0,363
TABLA IV
TEST DE RENDIMIENTO DE LAS PRÁCTICAS (0-6). 1ER SEMESTRE
Grupos N Media Desviación Estándar
1.1-Control 21 3,72 0,793
1.2-Experimental 20 4,58 0,696
1.3-Experimental 20 4,30 0,923
TABLA V
TEST DE RENDIMIENTO DE LAS PRÁCTICAS (0-6). 2º SEMESTRE
Grupos N Media Desviación Estándar
2.1-Control 20 3,575 1,103 2.2-Experimental 20 4,590 0,956
MARTÍNEZ Y RIOPEREZ: SISTEMAS DE APOYO A LA REALIZACIÓN DE TAREAS PARA LA ENSEÑANZA... 117
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
competencias, mediante la realización de
actividades,ayudando a superar la brecha entre los
entornos académicos y de trabajo, dado que estos
sistemas tienen un fuerte potencial para ayudar a los
estudiantes en el dominio de estrategias relacionadas con
la práctica laboral, así como a la actualización de los
trabajadores en el ámbito laboral.
El modelo IPSS_EE ha evolucionado a un sistema de
distribución del aprendizaje individualizado basado en
internet (DIPSEIL). En el aprendizaje distribuido (DL), en
el contexto del IPSS,es importante la organización de los
contenidos y su secuenciación para el aprendizaje, poniendo
especial énfasis en la creación de un entorno de aprendizaje
que permite la interacción con los recursos, los compañeros,
los profesores y los expertos, sin restricciones de espacio y
tiempo. Los estudiantes ganan un mayor control sobre la
construcción de su aprendizaje. El aprendizaje distribuido
cambia el rol del instructor como transmisor de
conocimientos al de facilitador.
Hoy en día la realización de prácticas por internet es
apoyada por el desarrollo tecnológico de laboratorios
virtuales e incluso la utilización de laboratorios de modo
remoto, lo cual facilita a los estudiantes interactuar con
equipos reales a través de internet. Esto es especialmente
importante para las carreras de ingeniería en las
universidades a distancia [15]. Los laboratorios remotos
permiten a los estudiantes realizar experimentos con
instrumentos reales mediante el uso de un operador, desde
su ordenador personal [5]. Los desarrollos tecnológicos han
modificado las formas de aprender, más allá del aprendizaje
acreditado en los centros clásicos del saber [16]. Sin
embargo nada de esto puede desvincularse de un adecuado
diseño instruccional que plantee el reto de crear un entorno
de aprendizaje bien diseñado, basado en las ciencias del
aprendizaje, que ayude a los estudiantes a integrar
conocimientos, habilidades y actitudes para la formación
para la práctica, que les prepare para su incorporación en la
vida profesional y para su actualización a lo largo de la vida.
AGRADECIMIENTOS
Las autoras agradecen el apoyo de la Unión Europea al proyecto ‘Internet-
Based Performance Support Systems with Educational Elements (IPSS_EE) ‘90213-CP1-2001-BG-MINERVA, al proyecto ‘Distributed
Internet-based Performance Support Environment For Individualized
Learning (DIPSEIL) ’225692-CP-1-2005-1-BG-MINERVA-M y al proyecto ‘Internet-based Performance-centered Learning Environment for
Curricula Support’ (IPLECS), 141944-LLP-2008-1-ES-ERASMUS-
ECDSP.
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By Students: A Way to Improve Learning.Internacional Journal of Online Engineering (iJOE) – Vol. 9, No. 5 pp. 5-12, 2013.
http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v9iS5.2662 Visitado 30/04/2016. [16] C. X. Navarro, A. I. Molina, M. A. Redondo, and R. Juárez-Ramírez,
Framework to Evaluate M-Learning Systems: A Technological and
Pedagogical Approach. IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, Vol. 11, No. 1, 2016, pp. 33-40.
Catalina Martínez-Mediano esProfesora Titular de Universidad del Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación I
de la Facultad de Educación de la Universidad Nacional de Educación a
Distancia (UNED). Licenciada en Ciencias de la Educación y en Psicología por la Universidad Complutense. Premio extraordinario de Doctorado por
su tesis en Ciencias de la Educación en la UNED. Sus interesesson la
investigación evaluativa, los modelos de calidad aplicados a la educación y los diseños instruccionales para el desarrollo de competencias profesionales
en entornos virtuales de aprendizaje.
Nuria Riopérez Losada es Profesora Contratada del Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación I de la Facultad de
Educación de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED).
Sus intereses son la Evaluación de Programas y el Practicum en Educación.Catalina Martínez-Mediano es Profesora Titular de Universidad
del Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación
I de la Facultad de Educación de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). Licenciada en Ciencias de la Educación y en Psicología
por la Universidad Complutense. Premio extraordinario de Doctorado por
su tesis en Ciencias de la Educación en la UNED. Sus intereses son la investigación evaluativa, los modelos de calidad aplicados a la educación y
los diseños instruccionales para el desarrollo de competencias profesionales
en entornos virtuales de aprendizaje.
118 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Title— Study about Computational Thinking and Gender
Abstract— Information and Communication Technologies
(ICT) have contributed to develop today's knowledge society.
However, there are still some people who do not know what
ICT is, what means that it becomes a big problem for our
society. In order to make a correct and continuous use it is
necessary to teach computational thinking at an early stage. As
a good way of starting to use the ICT’s, this study uses the
Scratch tool to find out those children’s skills which are linked
to computational thinking, as the emotions in programming,
and, above all, those gender differences which are emerging
when using the computational thinking. Moreover, thanks to
that they will be able to evaluate preferences and how they use
this programming language with children of 7-14 years. This
study has been developed in the event GDG Kids Spain in
January 2016 on the island of Tenerife. The results indicate
that when children know and experience programming
languages, they are able to develop skills that motivate them to
continue working on these activities. In turn, girls stand out
more than the boys on variables related to computational
thinking but they have a very negative self-perception about
themselves which affects their self-esteem, perhaps caused by
the existing stereotypes in society.
Index Terms— Educational Technology, Computational
Thinking, Gender differences, Gender perspective, Scratch.
I. INTRODUCCIÓN
En la actualidad, las Tecnologías de la Información y
Comunicación (TIC) han evolucionado a grandes pasos y
han adquirido una significativa importancia en todos los
ámbitos de la vida, principalmente, en el educativo y
laboral. Las TIC se han impuesto como medio para el acceso
a un mundo de rigurosa complejidad y cada vez más
exigente. El impacto ha sido tan notorio que ha dado lugar al
surgimiento de un fenómeno denominado analfabetismo
tecnológico [1]. Este concepto se define como la
incapacidad para utilizar las nuevas tecnologías, tanto en la
vida diaria como en el mundo profesional, no estando
directamente reñido con la educación académica, clase
social o el poder adquisitivo de los individuos, pero hay que
tener en cuenta que factores pueden influir positiva o
negativamente en su adquisición e interiorización [2]. Dicho
analfabetismo se puede considerar pleno o absoluto y
relativo o funcional según el grado de conocimiento y
Elisenda Eva Espino Espino is with University of La Laguna, Tenerife,
Spain. Department of Computer Engineering and Systems. (email:
eespinoe@ull.edu.es, ORCID: 0000-0001-7284-2811) Corresponding
author. Carina Soledad González González is with University of La Laguna,
Tenerife, Spain. Department of Computer Engineering and Systems.
(email: cjgonza@ull.edu.es) and she is IEEE WIE and Spanish Chapter Education member. ORCID: 0000-0001-5939-9544.
fluidez en el manejo de una computadora o equipo
informático.
La proliferación de los dispositivos digitales en nuestra
rutina diaria ha contribuido al aumento del mencionado
analfabetismo, haciendo que el aprendizaje de la
programación se esté volviendo omnipresente primando la
utilización de la tecnología como meros usuarios y/o
usuarias y no como creadores y creadoras de software.
Teniendo en cuenta que la programación aporta un
conocimiento cada vez más apreciado, en parte, a nivel
profesional pero también en un plano más amateur, ha
generado una global y novedosa situación de la que se han
hecho eco numerosos centros escolares. De este modo,
muchos de ellos han decidido proceder a la incorporación de
las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) a
sus programas y proyectos educativos. Estas herramientas
están transformando notablemente tanto la forma de enseñar
como la de aprender y, por supuesto, el rol del docente y del
estudiante [3]. Las TIC no sólo permiten resolver problemas
computacionales de forma efectiva, también contribuyen a
desarrollar habilidades sociales que facilitan el trabajo
colaborativo y el liderazgo en los estudiantes. A su vez,
influye en el aprendizaje mismo del aprender y en la
adquisición de los mecanismos y formas de resolver
acontecimientos de la vida cotidiana, entre otros aspectos
[4]; siendo sus aprendizajes aplicables a multitud de
contextos distintos, tanto personales, sociales y/o
académicos.
Sin embargo, en las escuelas se sigue repitiendo el patrón
anteriormente mencionado, pues se está utilizando la
informática a nivel de usuarios/as y no con el propósito de
crear tecnología, contribuyendo así a un limitado
aprovechamiento de estos recursos [5]. De este modo, se
puede comprobar una vez más que las personas vivimos
rodeadas de medios digitales pero la mayor parte de nuestra
experiencia con ellos es como meros consumidores.
Invertimos nuestro tiempo en aprender a utilizar las
Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), pero
no nos planteamos el hecho de desarrollarnos como
pensadores y pensadoras computacionales generando nuevos
contenidos y expresando ideas a través de estos medios.
Por otra parte, en este artículo se pretende estudiar la
variable género y la influencia que puede tener en el
desarrollo del pensamiento computacional, principalmente,
en las niñas y las jóvenes como un factor relevante para que
se produzca un cambio social y un aumento de la presencia
femenina en ámbitos tecnológicos. Por ello, partiendo de
una base científica e histórica, se ahonda en el avance en
materia de derechos educativos e igualdad de oportunidades
experimentando en España en los últimos años [6].
En esta búsqueda se comprueba la existencia de períodos
significativos de cambio a lo largo de la historia. Se
comienza con situaciones en las que el papel de la mujer se
Estudio sobre Pensamiento Computacional y
Género
Elisenda E. Espino Espino, Carina S. González González
VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016 119
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
representa como un ser que debe permanecer en el hogar y
ocuparse de las labores familiares y de cuidado a exigir la
realización de actividades laborales por parte del género
femenino debido al empobrecimiento en el que estaban
inmersas las economías familiares en la posguerra española
pero sin existir un reconocimiento favorable por parte de la
sociedad hacia la labor que realizaba las mujeres [7 .
Actualmente, la situación ha mejorado en cierto sentido al
valorarse en mayor medida las contribuciones femeninas.
Sin embargo, aún sigue existiendo una fuerte brecha de
género en diversidad de sectores (laboral y/o profesional,
académico, relaciones sociales, etc.), ocasionada por una
visión patriarcal por parte de la ciudadanía, predominio de
estereotipos sexistas, desigualdades reflejadas en las
diferencias en oportunidades de acceso y uso diferencial de
las tecnologías [8].
Ante esta situación, hemos considerado interesante el
hecho de profundizar en las TIC con niños, niñas y jóvenes
para estudiar posibles diferencias de género existentes en su
utilización, no solo centrándonos en los contenidos
computacionales, sino también en las emociones emergentes
y autopercepciones de los sujetos durante su desarrollo. Para
ello, el presente estudio se centra en una experiencia de
aprendizaje con niños, niñas y jóvenes de edades
comprendidas entre 7-14 años, utilizando como herramienta
educativa el entorno de programación Scratch1. Con esta
actividad, se pretende averiguar los conocimientos que ellos
y ellas poseen en relación con la programación
computacional, indagar acerca de las emociones que
experimentan al programar, conocer las diferencias de
género emergentes en este ejercicio, valorar las preferencias
que muestran los pequeños y pequeñas y comprobar la
utilidad de esta herramienta a la hora de enseñar un lenguaje
de programación.
Esta investigación se llevó a cabo en el evento GDG Kids 2 Spain en enero de 2016, en la isla de Tenerife. GDG Kids,
es una iniciativa que nace sin fines de lucro y que pretende
acercar la tecnología a niños, niñas y jóvenes. Este evento se
realiza en distintas ciudades de España y está organizado por
el Google Developer Groups de España (GDG Spain).
El artículo que se presenta se estructura en 5 secciones: la
sección II, muestra brevemente los currículos educativos
nacionales, europeos e internacionales, que apuestan por la
enseñanza del pensamiento computacional en la actualidad.
A su vez, se realiza un análisis de cómo se aborda la
programación en el currículo español desde la etapa de
Infantil hasta la etapa de Bachillerato. La sección III,
incluye metodologías y herramientas eficaces para el
desarrollo del pensamiento computacional para niños y
niñas. La sección IV, profundiza acerca de la relación que
existe entre pensamiento computacional y el género. En la
sección V, se presenta el estudio realizado en el evento
GDG Kids Spain. Posteriormente, la sección VI incluye la
discusión formulada en esta investigación y, finalmente, en
la sección VII se muestran conclusiones de nuestro estudio.
1 Scratch: https://scratch.mit.edu/ 2 GDG Kids: Se trata de un evento sin ánimo de lucro y de voluntad
ecualizadora orquestado por apasionados y apasionadas del código de las
comunidades GDG Spain (Google Developer Group) en diferentes ciudades. Se pretende ofrecer una experiencia a niños, niñas y jóvenes
donde tengan la oportunidad de entender que programar es casi siempre
más arte que ciencia y que se trata de una nueva forma de expresarse. http://www.gdg.es/2015/09/gdg-kids.html?m=1
II. EL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL EN EL CURRÍCULO
ESCOLAR
El pensamiento computacional, tal y como define
Jeannette Wing (2006), consiste en la resolución de
problemas, el diseño de sistemas y la comprensión de la
conducta humana haciendo uso de los conceptos
fundamentales de la informática. Además, Wing (2006)
expone que son habilidades útiles para todo el mundo, no
sólo para los científicos y científicas dedicados a la
computación, correspondiéndose así, con una forma de
pensar que no es sólo para programadores o programadoras
[9].
Esta autora recalca la importancia de la educación en este
entramado, teniendo en cuenta la multitud de beneficios que
conlleva trabajar el pensamiento computacional para la
mejora de resultados académicos en otras áreas de
aprendizaje de nuestro alumnado que no están íntimamente
relacionadas [10]; e invita a los y las docentes a incluir el
análisis como parte de su quehacer en el aula y fomentar la
abstracción [11]; entendiéndose esta como el hecho de aislar
un elemento de su contexto o del resto de los elementos que
lo acompañan para determinar su funcionalidad [12]. De
este modo, es necesario que exista un compromiso de
aprender activamente mediante el diseño de actividades en
el que se adopte un enfoque constructivista del aprendizaje.
Desde hace unos años, ha surgido la preocupación por la
adquisición de competencias en educación. Esta situación ha
contribuido a la proliferación de estudios nacionales e
internacionales interesados en la evaluación de
competencias y habilidades de diversas áreas, entre ellas, las
relacionadas con la informática [13] como son el Informe
Pisa 2015 [14] o el Informe de la OCDE. Panorama de la
Educación 2015 [15], que revelan el ascendente rendimiento
que han tenido las TIC en nuestra sociedad.
A su vez, se han aprobado diversas normativas en España
y en el resto del mundo sobre la enseñanza de la
programación. En concreto, a nivel nacional, en la
Comunidad de Madrid ha arrancado en 2015 una nueva
asignatura llamada Tecnología, Programación y Robótica
aunque se enfoca solamente en los primeros cursos de la
Educación Secundaria Obligatoria (1º y 2º de la ESO).
También, desde el año 2014, Navarra integra la
programación en primaria como una herramienta transversal
a materias como las matemáticas. Cataluña, Andalucía,
Galicia, Ceuta y Melilla están en proceso de formar a su
profesorado para que apueste por la enseñanza de contenido
computacional en el aula. Con respecto a Andalucía, la
Asociación Andaluza de Profesores de Informática (APRII)
propuso a la Consejería de Educación en 2015 que los
alumnos y alumnas recibieran en Secundaria y Bachillerato
la asignatura de Ciencias de la Computación y la
Programación. La demanda fue escuchada y la Consejería de
Educación ha propuesto la inclusión de esta materia, que
llevará el mismo nombre, para el curso 2016/2017 [16].
Sin embargo, ni la Ley Orgánica 2/2006, de 3 de mayo,
de Educación (LOE) [17] ni la Ley Orgánica 8/2013, de 9 de
diciembre, para la Mejora de la Calidad Educativa
(LOMCE) [18], siendo está última la ley de educación la
imperante en la actualidad en España, se caracterizan por
apostar por el fomento de la enseñanza de la informática,
pues le otorga poca representatividad.
A continuación, se presenta un desglose del estado actual
de la enseñanza de la informática atendiendo a las distintas
120 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
etapas del sistema educativo desde la educación infantil
hasta el bachillerato:
- Educación Infantil: La Educación Infantil
constituye una etapa educativa con identidad
propia. Los aprendizajes son globalizados y, según
la LOE y el Real Decreto 1630/2010, de 29 de
diciembre, por el que se establecen las enseñanzas
mínimas de Educación Infantil [19], los contenidos
se distribuyen en 3 áreas: área de Conocimiento de
sí mismo y Autonomía personal, área de
Conocimiento del Entorno y área de Lenguajes:
comunicación y representación. Las Tecnologías de
la Información y Comunicación (TIC) se sitúan en
esta última, concretamente, en el Bloque II.
Lenguaje audiovisual y tecnologías de la
información y comunicación. Se utilizan con el
propósito de familiarizar al alumnado con el
hardware, navegación por internet, enseñanza de
idiomas, creación de contenido audiovisual, etc.
pero no se enseñan conceptos básicos de
programación.
- Educación Primaria: En Educación Primaria,
según la LOMCE y el Real Decreto 126/2014, de
28 de febrero, por el que se establece el currículo
básico de la Educación Primaria [20], se observa
que no hay ninguna asignatura relacionada con la
enseñanza de la informática. Se aconseja trabajar
con las TIC como recursos de soporte que faciliten
aprendizajes en las distintas asignaturas pero no se
habla de enseñanza de pensamiento computacional.
- Educación Secundaria: En Educación Secundaria,
tanto en la LOE como en la LOMCE, en su artículo
24 y según el Real Decreto 1105/2014, de 26 de
diciembre, por el que se establece el currículo
básico de la Educación Obligatoria y Bachillerato
[21], aparece la asignatura de Tecnología como
asignatura específica para los cursos de 1º a 3º de la
ESO pero no hay contenidos que se relacionen con
la enseñanza de programación, más bien se centran
en tareas de ejecución. Para 4º de la ESO la LOE y
la LOMCE, en su artículo 25, presentan la
asignatura de Tecnología como asignatura troncal y
la asignatura de Tecnologías de la Información y la
Comunicación como asignatura específica. Reúnen
prácticamente las mismas características que la
anterior etapa, aunque comienzan a dar algunos
contenidos de robótica.
- Bachillerato: En Bachillerato, según la LOE y la
LOMCE y el Real Decreto 1105/2014, de 26 de
diciembre, por el que se establece el currículo
básico de la ESO y el Bachillerato [21], tanto en 1º
como en 2º curso tienen a su disposición la
asignatura de Tecnología Industrial I y II y la
asignatura de Tecnologías de la Información y
Comunicación I y II como asignaturas específicas.
En la primera, se familiarizan con contenidos como
“circuitos y sistemas lógicos” y “control y
programación de sistemas automáticos”. En la
segunda, si comienzan a conocer y trabajar con
lenguajes de programación.
A nivel europeo, Reino Unido ha planteado una
asignatura llamada Computing 3. Se pretende que los
ciudadanos y ciudadanas sean activos y activas en el mundo
digital y, para ello, enseñan una serie de habilidades desde
las etapas de educación primaria y educación secundaria.
Francia es otro de los países que ha comenzado a introducir
la programación en el currículo educativo. En Alemania,
hay tres regiones que enseñan a programar desde primaria:
Saxonia, Mecklenburg-Western Pomerania y,
especialmente, Bavaria. En el año 2012, Estonia comenzó a
introducir a su alumnado en programación con el proyecto
ProgeTiiger4 de forma experimental, y a partir de 2013, se
puso disponible para todas las escuelas. En el caso de
Finlandia, será obligatorio que todos los alumnos de
primaria aprendan a programar a partir del curso 2016/17.
A nivel internacional, Australia comenzó a enseñar
programación a partir del quinto grado de educación
primaria. Estados Unidos no cuenta con esta disciplina en su
currículo escolar pero, en concreto Chicago y Nueva York,
han generado escuelas Q2L Quest to Learn. Tienen la visión
de que el pensamiento computacional no debería estar
limitado dentro de una asignatura de un currículo, sino
implícita en todas las áreas. Hay que destacar que en
Estados Unidos ha tenido mucha repercusión el movimiento
code.org y muchos seguidores pretenden que la informática
se establezca como una materia principal más de la
enseñanza. Canadá es el país que mejores puntuaciones ha
obtenido en este tipo de educación, pues existe una sección
en el currículo educativo de la provincia de Ontario
destinada exclusivamente a la informática, denominada
Computer Studies. Es seguido por Israel donde existe desde
hace años un currículo ministerial para secundaria realizado
por expertos en el que se muestran cursos de informática
optativos. Japón también un buen lugar en este informe ya
que tiene una asignatura obligatoria en secundaria
denominada Estudio de la Información que propone el
desarrollo de competencias relacionadas con la resolución
de problemas y el logro de una ciudadanía digital [15].
Singapur tiene intención de introducir la impresión 3D y la
programación en el currículo de sus escuelas públicas,
donde ya están disponibles como actividades extraescolares.
Además, se destaca la existencia de iniciativas de fomento
del desarrollo del pensamiento computacional por parte de
países como Argentina, Colombia, China; pero aún no se
han hecho oficiales.
III. METODOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS PARA EL
DESARROLLO DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL EN
NIÑOS Y NIÑAS
Existen algunas metodologías que pueden contribuir al
desarrollo del pensamiento computacional. Una de ellas es
Childprogramming que se corresponde con un modelo de
desarrollo de software en el que se pretende ofrecer un
espacio a los niños y niñas para desarrollar sus habilidades
lógico-matemáticas y sociales y, por otro lado, otorgarles
libertad para facilitar el surgimiento de nuevas formas de
trabajo que respondan a retos de la industria de software
desde un contexto lúdico, de colaboración y de principios
3 Currículo en Reino Unido, asignatura Computing:
https://www.gov.uk÷government/publications/national-curriculum-in-england-com-putting-programmes-of-study/national-curriculum-in-
england-computing-program-mes-of.study 4 Tiger Leap Program as a Beginning of 21 st Century Education-
Estonian Governmnet Report
ESPINO Y GONZÁLEZ: ESTUDIO SOBRE PENSAMIENTO COMPUTACIONAL Y GÉNERO 121
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
ágiles [22]. También destacan otras metodologías
innovadoras como es TangibleK, un programa que se vale
de la robótica como instrumento para estimular en niños/as
el pensamiento computacional y el aprendizaje sobre el
proceso de diseño de la ingeniería. Incluye un paquete de
elementos robóticos, apropiado al desarrollo y diseñado
basándose en la investigación, que pueden usar los niños
para construir robots y programar sus comportamientos [23].
Haciendo referencia a las herramientas para el desarrollo
del pensamiento computacional, Scratch [24] no es la única
disponible para enseñar programación en el aula. Existen
muchos lenguajes y plataformas que persiguen el mismo fin
como: ScratchX (un Scratch con extensiones experimentales
atractivas como sintetizadores de sonido, rastreador de la
ISS, etc.), ScratchJr (es un lenguaje de programación de
iniciación que permite a niños de entre 5 y 7 años crear sus
propias historias y juegos interactivos encajando bloques de
programación gráfica con los que harán que sus personajes
se muevan, salten, bailen o canten) [25], mBlock (es casi un
clon de Scratch pero añade nuevos bloques e instrucciones),
Bitbloq [26] (ecosistema destinado al mundo de la
educación y formado por hardware (impresora 3D, robots) y
software, Codecombat [27] (videojuego con el que se
aprende a programar mediante solución de problemas),
Logo (utiliza una tortuga para ir realizando dibujos mediante
su programación), Blocky [28] (es un lenguaje
completamente visual compuesto por un sencillo conjunto
de comandos, Lego Mindstorms [29] (línea de juguetes de
robótica para niños y niñas que posee elementos básicos de
las teorías robóticas como la unión de piezas y la
programación de acciones en forma interactiva), Lego Wedo
[30] (es un kit de robótica para los y las más jóvenes. Los
niños pueden construir 12 modelos con sensores simples y
un motor que se conecta a sus ordenadores, y programan
comportamientos con una herramienta extremadamente
simple, fácil y divertida para iniciarse en la robótica),
Robomind [31] (lenguaje de programación sencillo diseñado
para familiarizar a los usuarios y usuarias con las reglas
básicas de la computación mientras que programa su propio
robot, Hackety Hack [32] (es ideal para principiantes pues
ofrece los fundamentos de la programación desde cero
usando herramientas sencillas), Kibo Robot [33] (se centra
en el desarrollo de la enseñanza de la programación para la
etapa de infantil, con metodologías innovadoras basadas en
interfaces tangibles, la creatividad y la ingeniería).
A continuación, se presenta una tabla (Tabla I) que
resume las herramientas para el desarrollo del pensamiento
computacional en niños y niñas anteriormente explicadas,
clasificándolas por edad en orden ascendente:
Para la ejecución de este estudio, hemos elegido Scratch
porque presenta una serie de ventajas: se trata de un
software libre al que cualquier institución puede acceder sin
problemas, las instrucciones son accesibles en español y en
otros idiomas, es una herramienta atractiva y motivadora,
facilita al docente desarrollar en los estudiantes un
pensamiento creativo y reflexivo, puede trabajar cualquier
temática provocando en el alumno/a desafíos y
oportunidades de aprender. Además, se trata de una
plataforma por lo que existen versiones para distintos
sistemas operativos como es Windows, Mac y Linux,
permite compartir los proyectos que creen los chicos y
chicas online propiciando un ambiente colaborativo y estos
materiales se pueden insertar en una página web.
Scratch es un entorno de aprendizaje de lenguaje de
programación que se puede utilizar en modo online y de
forma simple y eficiente. Fue creada por el laboratorio
MediaLab del MIT y está basada en el lenguaje de
programación Logo. Su objetivo es posibilitar a los y las
principiantes, la creación de contenido computacional en
forma de historias, juegos y animaciones; sin necesidad de
escribir de forma sintácticamente correcta los códigos [34].
Muestra de un solo golpe de vista todos los elementos
necesarios: escenario, personajes, objetos gráficos,
elementos del lenguaje, etc. así podemos tener tantos
escenarios y objetos como deseemos, utilizando aquellos
que ya están disponibles con la instalación estándar de la
herramienta, o bien creando los nuestros. Para ello, el
desarrollador va indicando las instrucciones por medio de
bloques de diferentes colores (según el tipo de instrucción)
ensamblados unos con otros de un modo muy similar a
como se encajan los bloques de Lego o las piezas de un
rompecabezas (Figura 1) [22]. Esto es un factor
motivacional más a la hora de trabajar con el alumnado
desde edades tempranas y, además, ofrece un entorno
accesible para estimular y desarrollar las inteligencias
múltiples [13].
IV. GÉNERO Y PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
Existen numerosos trabajos que ilustran y comentan la
baja presencia femenina en ciencia y tecnología. A pesar de
que algunas pioneras cursaron estudios universitarios de
estas ramas como Ada Lovelace, considerada como la
primera programadora de la historia en el S. XIX [35]; la
cultura y la legislación de la época les impedía trabajar
como profesionales, privándoles así del ejercicio honrado de
Figura 1. Modelo de Bloque de Instrucción con Scratch
TABLA I
HERRAMIENTAS PARA EL DESARROLLO DEL PENSAMIENTO
COMPUTACIONAL EN NIÑOS Y NIÑAS RECOMENDADAS POR
EDAD EN ORDEN ASCENDENTE
Herramientas para el
desarrollo del pensamiento
computacional en niños y
niñas
Edad recomendada para
su utilización
ScratchJR 4-7 años
KiboRobot 4-7 años
Mblock A partir de 6 años
Scratch 6-16 años
HacketyHack 6-15 años
CodeCombat A partir de 7 años
Lego Wedo A partir de 7 años
Bitbloq A partir de 8 años
Blocky 9-12 años
Robomind 9-12 años
Lego Mindstorms A partir de 10 años
122 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
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sus facultades a la mitad del género humano e
invisibilizando todas sus aportaciones, repercutiendo esto en
la pérdida de talento y de multitud de contribuciones
importantes para la sociedad.
Si profundizamos en el papel de la mujer en la ciencia,
aún las diferencias se hacen más notorias, pues las
profesiones relacionadas con este ámbito se encuentran muy
masculinizadas (estudios de informática,
telecomunicaciones, arquitectura, tecnología, etc.) a pesar de
que se ha ido revelando un ascendente rendimiento
experimentado por las féminas en estas materias en las
etapas de educación obligatoria y en estudios superiores [4].
Esta situación refleja uno de los problemas más serios para
el género femenino, el denominado techo de cristal o suelo
pegajoso que se corresponde con una metáfora utilizada para
describir que sólo unas pocas mujeres consiguen culminar
sus carreras científicas a pesar del gran esfuerzo realizado a
lo largo de toda su trayectoria profesional. Esta situación
conlleva que muy pocas alcancen posiciones de
reconocimiento o poder [36], contribuyendo así a la
perpetuación del modelo tradicional y a la existencia de una
discriminación jerárquica donde se valora más la figura
masculina que la femenina.
Al mismo tiempo, diversos estudios revelan el ascendente
rendimiento que han experimentado las niñas y las jóvenes
en el aprendizaje de materias como son la física, la
tecnología y las matemáticas; siendo incluso mayor que el
de sus compañeros varones [4]. También se ha demostrado
que los chicos superan a las chicas en tareas relacionadas
con la robótica, aunque existe influencia de la edad en la que
comienzan a trabajar en este ámbito y la existencia de
estereotipos culturales que repercuten de manera
significativa en una menor representación femenina. Sin
embargo, con una adecuada intervención educativa, niños y
niñas consiguen resultados muy similares [37].
Teniendo en cuenta todos los sucesos estudiados, nos
cuestionamos cuáles son las razones que propician esa baja
presencia de mujeres en ciencia y tecnología y, también, a
reflexionar sobre la importancia que puede llegar a tener el
desarrollo del pensamiento computacional en los primeros
años de vida para lograr mayor diversidad de alumnado,
tanto hombres como mujeres, en las carreras universitarias
de naturaleza técnica en un futuro.
Llegados a este punto, formulamos distintas preguntas de
investigación que se corresponden con:
Q1. ¿La motivación de los niños, niñas y jóvenes hacia la
programación aumentará si conocen lenguajes de
programación y experimentan con ellos?
Q2. ¿Qué aspectos del entorno de programación llamará
más la atención de los niños y niñas a la hora de
programar?
Q3. ¿En qué aspectos de la programación destacarán los
chicos y las chicas?
Q4. ¿Hay diferencias de género en el grado de
autopercepción a la hora de definir la capacidad para
desarrollar contenidos computacionales entre chicos y
chicas?
Q5. ¿Esta situación despertará interés en estos niños,
niñas y jóvenes a la hora de escoger estudios
tecnológicos en su futuro?
Ante las dudas planteadas, quisimos resolverlas mediante
la ejecución de este estudio centrado en medir las emociones
que ocasiona Scratch a los usuarios y usuarias, evaluar las
preferencias y funcionalidad por parte de los mismos/as y la
posible repercusión en las habilidades y/o competencias
adquiridas en programación con una visión a largo plazo.
Para la evaluación, nos ayudamos de en un pre-test y un
pos-test entregados en el evento sobre iniciación a la
programación con Scratch GDG Kids Spain celebrado en
enero de 2016 en la isla de Tenerife (España) (Figura 2).
Fue dirigido a alumnos y alumnas con edades comprendidas
entre 7-14 años
V. ESTUDIO: GDG KIDS TENERIFE
1) Diseño
Se ha realizado un estudio de tipo cuantitativo y
cualitativo.
2) Participantes
La población encuestada está compuesta por 49 sujetos
procedentes de centros educativos ubicados en distintos
municipios de la isla de Tenerife, Canarias (España).
El rango de edad está comprendido entre 7-14 años.
Atendiendo al género se dividen en: 37 niños y 12 niñas.
A continuación, se muestra un diagrama de caja (boxplot)
(Figura 3) que pretende representar el rango de edad de la
muestra, especificando los cuartiles Q1=8, Q2=9 (mediana)
y Q3=10, correspondiéndose la moda con el valor 9 que
representa el hecho de que la mayoría de niños, niñas y
jóvenes tienen 9 años.
3) Instrumento y Procedimiento
Para la recogida de datos, se confeccionaron dos pruebas:
una previa al desarrollo del evento o pretest y otra posterior,
el postest. El pretest se compone de dos preguntas de
respuestas dicotómicas (SI/NO) y el postest de cuatro
preguntas a modo de emodiana [38]. Las preguntas 1 y 4, al
valorar emociones, se evaluaron con escalas de
autopercepción de sentimientos de 1 a 5 (muy mal hasta
brillante) mediante un sistema de iconos visuales. Las
Figura 2. Alumnado trabajando con Scratch en el Evento GDG
Kids Spain en Santa Cruz de Tenerife, Tenerife (España)
Figura 3. Boxplot de la muestra estudiada agrupada por
edad
0
5
10
15
Edad
ESPINO Y GONZÁLEZ: ESTUDIO SOBRE PENSAMIENTO COMPUTACIONAL Y GÉNERO 123
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preguntas 2 y 3, se evaluaron mediante un sistema de
elección de puntuaciones del 1 al 5 donde se mostraban los
distintos componentes del programa Scratch (programación,
escenarios, apariencia, multimedia). El alumnado debía
escoger la respuesta acorde a su opinión teniendo en cuenta
que se les preguntó acerca de lo que más les gustó de
Scratch y lo que mejor funcionó.
También, se utilizó la técnica cualitativa de observación
sistemática y entrevista no estructurada con los niños, niñas
y jóvenes mientras realizaban sus proyectos con el propósito
de obtener mayor información acerca de sus actividades. Al
mismo tiempo, se efectuó una observación participante al
realizar, como investigadoras de este estudio, labores de
mentorización con los pequeños y pequeñas. Además, se
trató de una observación semiestructurada, utilizando como
instrumento el registro anecdótico. Previamente se fijaron
las variables a analizar (preferencias en interfaces por parte
de los usuarios y usuarias de la herramienta, elección de
personajes, elección de entornos, actitudes manifiestas ante
actividades relacionadas con la programación, etc.) y se
anotaron otras manifestaciones relevantes para el desarrollo
de la investigación.
En dicho evento, de 3 horas de duración, se siguió la
siguiente metodología de enseñanza-aprendizaje con
Scratch:
- En primer lugar, se realizó la formación de grupos
heterogéneos (4-5 niños y niñas) mediante
dinámicas grupales que trabajarán
colaborativamente para el diseño de su propio
proyecto. Todos ellos y ellas contaron con un
mentor o mentora que sirvió de guía en el proceso
de aprendizaje.
- Luego, frente a los ordenadores, se efectuó la
exploración de la interfaz de Scratch.
- A continuación, los niños, niñas y jóvenes
experimentaron con los recursos que el programa
ofrecía.
- Posteriormente, se realizó el planteamiento del
proyecto que partió de la creatividad del alumnado
siendo aconsejados y aconsejadas por su mentor/a.
- Una vez acordada la idea, se procedió a la
implementación de dicho proyecto donde el
estudiantado experimentó de forma significativa y
de un modo activo y lúdico con la herramienta.
- Un tiempo después, comenzó la evaluación de los
proyectos de juego educativo protagonizados por
los alumnos y las alumnas. Para ello, tuvieron que
elaborar un relato final o informe sobre las
actividades realizadas para que ellos y ellas mismas
puedieran exponerlo ante el jurado evaluador junto
a su creación mostrada de forma visual. Era
fundamental la elección mediante acuerdo grupal
de un o una líder que se encargara de la
comunicación ante el público.
- Finalmente, los niños, niñas y jóvenes obtuvieron
un feedback por parte de dicho jurado y se eligió al
grupo ganador alabando, por igual, el trabajo del
resto de compañeros y compañeras.
4) Resultados
i. PRETEST
El pretest que se ha utilizado en este estudio tiene como
propósito, principalmente, averiguar el grado de
conocimiento que los niños, niñas y jóvenes poseen de la
herramienta que se va a utilizar en la investigación. En este
caso, se hace referencia al entorno de programación
mencionado con anterioridad, Scratch.
De este modo, una vez cumplimentados los cuestionarios,
se analizaron las siguientes variables:
Trabajo de la Programación en Centros Educativos
Se demuestra que el trabajo de la programación en los
centros educativos es muy escaso, ya que solo un 19% de la
muestra lo hace, frente al 81% que no (Tabla II).
Si aludimos al género de la muestra, nos damos cuenta de
que las chicas lo trabajan más que los chicos en el aula,
aunque con una diferencia nada significativa.
Experimentación previa con Scratch
Los datos indican que la mayoría de los niños y niñas
(67%) no conocen la herramienta Scratch. Solo la conoce un
33% de la muestra (Tabla III).
Si volvemos a aludir al género, comprobamos que esta
vez son los chicos los que más han experimentado con
Scratch pero con una escasísima diferencia.
ii. POSTEST
El postest que se ha utilizado en este estudio pretende
averiguar las emociones que ha producido en los alumnos y
alumnas el hecho de trabajar con Scratch. También pretende
conocer que aspectos han gustado más de la herramienta. Al
mismo tiempo, tiene como propósito saber que aspecto
funcionó mejor del entorno y, por último, comprobar el
grado de autopercepción que los niños, niñas y jóvenes
poseen a la hora de crear contenido computacional en un
futuro después de haber realizado este taller.
Tras el desarrollo del evento, se obtuvieron los siguientes
datos a razón de varias variables que se muestran a
continuación:
Emociones experimentadas al trabajar con Scratch
Para la recogida de datos de esta variable, se ha utilizado
como instrumento una Emodiana [38]. La mayor parte de
los niños y niñas han manifestado que les ha encantado
trabajar con Scratch, obteniéndose una media de 4,6/5.
Sin embargo, hay diferencias de género en las elecciones
de respuestas. En este caso, los niños se muestran más
satisfechos que las niñas con su experimentación (75%).
Aunque a la mayoría de ellas (58%) les encanta, hay mayor
dispersion en las respuestas.
TABLA II
TRABAJO DE LA PROGRAMACIÓN EN CENTROS EDUCATIVOS EN
RELACIÓN AL GÉNERO
SI NO
Niños 19% 81%
Niñas 25% 75%
TABLA III
EXPERIMENTACIÓN PREVIA CON SCRATCHEN EN RELACIÓN AL
GÉNERO
SI NO
Niños 33% 67%
Niñas 32% 68%
124 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
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Preferencias en Scratch
Se ha trabajado, con el alumnado, cuatro variables de este
entorno de aprendizaje: programación, interfaz, diseño y
aspectos relacionados con multimedia; obteniéndose el
grado de satisfacción de los pequeños y pequeñas por cada
variable (Tabla IV).
- La programación, gustó al 75% del alumnado. En
este caso, más a las niñas.
- El manejo de la interfaz gustó al 73% del total.
También gusta más a las niñas que a los niños.
- La apariencia en el diseño del Scratch (personajes,
disfraces…) gustó al 73% del total. Se vuelve a
coincidir en el hecho de que las niñas se muestran
más receptivas a esta actividad.
- En los aspectos relacionados con multimedia
(sonidos, grabaciones…), existe mayor dispersión
de los datos. Gusta a un 38% del alumnado y,
ahora, más a los niños.
Funcionamiento de Scratch
En el funcionamiento del entorno se han tenido en cuenta las
mismas variables que en las preferencias en Scratch (Tabla
V).
- La programación es la variable que mejor ha
funcionado con un 77% de respuestas positivas. En
cuanto al género, se vuelve a coincidir en que las
niñas consideran que ha funcionado muy bien en
un 92% frente al 73% de los niños.
- Es seguida por el diseño y apariencia de Scratch
con un 69%. Las niñas vuelven a mostrar que ha
tenido mejor rendimiento con un 84% frente al
60% en los niños.
- Aludiendo a la interfaz, obtiene un 65% de buenas
valoraciones. Las niñas manifiestan, también, haber
obtenido un mejor funcionamiento que los niños en
este ámbito.
- Por último, los aspectos relacionados con
multimedia son los que peor funcionan para nuestra
muestra de estudio con sólo un 38% de
valoraciones positivas. Al contrario que en los
demás casos, aunque los resultados no son tan
buenos, funciona mejor para los niños que para las
niñas.
Desarrollo de habilidades y capacidades con Scratch
El alumnado expone que, una vez que ya conoce la
herramienta de Scratch y ha programado con ella, se sienten
totalmente capaces para crear contenido informático (apps,
juegos…) por cuenta propia en un 57%. El resto de las
respuestas de opción múltiple de los niños y niñas, fluctúan
entre 3 (capaz) y 4 (muy capaz).
En esta variable los chicos muestran una seguridad
mucho más significativa que las chicas. Ellas suelen escoger
opciones entre 3-4 pero solo el 33% se sienten
absolutamente seguras frente al 65% de sus compañeros
(Tabla VI).
En definitiva, a modo de resumen se muestra el siguiente
diagrama de cajas (boxplot) (Figura 4), que permite observar
de un modo más sencillo la elección de respuestas por parte
de la muestra estudiada mediante agrupamientos en cajas.
En dicho diagrama y en primer lugar, se comprueba que
las respuestas elegidas son satisfactorias pues se tornan entre
el valor 3-5 (valor máximo) con lo que queda claro que el
alumnado se ha sentido muy bien trabajando con la
herramienta Scratch.
En segundo lugar, haciendo referencia al grado de
satisfacción de los distintos componentes del programa
(programación, escenarios, apariencia y multimedia), en
TABLA IV
PREFERENCIAS EN LAS VARIABLES DE SCRATCH SEGÚN
EL GÉNERO
Niños Niñas
0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 Programación 5 - 8 2 16 67 - - - - - 100
Interfaz - - 3 5 22 70 - - - 16 - 84 Apariencia 5 5 - 8 14 68 - - - - 8 92 Multimedia 22 5 11 14 5 43 33 8 - - 34 25 0=No contesto, 1=Muy mal, 2=No tan bueno, 3=Bueno, 4= Muy bueno, 5= Brillante
TABLA V
FUNCIONAMIENTO DE LAS VARIABLES DE SCRATCH
SEGÚN EL GÉNERO
Niños Niñas
0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 Programación 13 - - 6 8 73 - - - 8 - 92
Interfaz 18 - 5 3 14 60 - - - - 17 83 Apariencia 14 3 3 5 11 65 - - - - 17 83 Multimedia 35 14 3 5 8 35 25 - 8 8 9 50
0=No contesto, 1=Muy mal, 2=No tan bueno, 3=Bueno, 4= Muy bueno, 5= Brillante
TABLA VI
PERCEPCIÓN DE HABILIDADES Y CAPACIDADES CON
SCRATCH SEGÚN EL GÉNERO
0 1 2 3 4 5
Niños - - - 24% 11% 65%
Niñas - - - 17% 50% 33% 0=No contesto, 1=Incapaz, 2=Algo capaz 3=Capaz, 4= Muy capaz, 5=
Brillante
Figura 4. Boxplot de la muestra estudiada que revela las
elecciones del alumnado en las variables de emociones,
satisfacción y funcionamiento en relación a la herramienta
Scratch y la autopercepción que los niños, niñas y jóvenes
tienen de sí mismos/as a la hora de crear contenido
computacional.
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ESPINO Y GONZÁLEZ: ESTUDIO SOBRE PENSAMIENTO COMPUTACIONAL Y GÉNERO 125
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programación hay multitud de respuestas favorables, en las
modalidades de escenarios y apariencia, existe una gran
concentración en valores superiore pero, en el caso de la
multimedia, hay mayor dispersión generándose mayor
número de valores inferiores que denotan menor satisfacción
por parte de los niños, niñas y jóvenes.
En tercer lugar y aludiendo al funcionamiento del
programa de los distintos componentes (programación,
escenarios, apariencia, multimedia), se percibe una relación
entre satisfacción y funcionamiento ya que la programación
ha sido la mejor valorada seguida de los escenarios y las
apariencias (existiendo en estos dos casos una fuerte
concentración en valores superiores). Con el componente
multimedia han surgido valores más atípicos,
manifestándose que ha sido el elemento que peor ha
funcionado.
En cuarto lugar y estudiando la percepción que el
alumnado tiene de sí mismo, tras la realización del taller, a
la hora de elaborar contenido computacional se observa que
los resultados son buenos ya que oscilan entre el 3-5. Al
mismo tiempo, se observa que la mayor parte de la muestra
se concentra en el último valor correspondiéndose con el
valor superior.
VI. DISCUSIÓN
Tras el análisis de los resultados de este estudio, se ha
podido comprobar, aludiendo al pre-test, que en la isla de
Tenerife pocos centros educativos trabajan programación y
muy pocos niños y niñas tienen conocimiento del entorno de
programación Scratch.
Por ello, consideramos que sería conveniente llevar a
cabo iniciativas en las escuelas e institutos que promuevan
el desarrollo del pensamiento computacional en el alumnado
de forma progresiva, proponiendo a los niños y niñas tareas
que oscilen de las más sencillas a las más complejas siempre
bajo un contexto lúdico; donde aprendan jugando y
sobretodo experimentando, facilitando así la competencia de
aprender a aprender a la vez que refuerza el trabajo
colaborativo. También es importante insistir en la formación
del profesorado en el uso innovador de las TIC y, en caso
necesario, de las familias; pues dichas figuras son
fundamentales en la educación de los más pequeños y
pequeñas, teniendo gran influencia en el futuro de cada uno
de ellos y ellas. Analizando el currículo educativo español
nos hemos percatado de que el alumnado no se familiariza
con la programación ni accede al aprendizaje del
pensamiento computacional hasta Bachillerato y siempre
que esté orientado a estudiar carreras técnicas. Sería
recomendable apostar por la enseñanza de la computación
desde las primeras etapas según lo analizado en este estudio.
A su vez, estudiando los resultados del pos-test, nos
hemos cuestionado ¿por qué surge una percepción tan
negativa, por parte de las chicas, acerca de sus posibilidades
en este tipo de prácticas a largo plazo, cuando ellas obtienen
los mejores resultados en las variables anteriormente
estudiadas y muestran mayor predisposición a su
realización? Así, sería conveniente motivar e incentivar la
autoestima de las mujeres quizás influenciada por prejuicios
sociales, propiciar oportunidades para que puedan
manifestarse y mostrar su auténtico talento, profundizar en
figuras femeninas relevantes en la historia que puedan servir
como modelos y/o crear actividades relacionadas con la
ciencia y tecnología donde haya cabida y se preste atención
a las aportaciones de este sexo.
Por otra parte, se ha confirmado que cuando los niños y
niñas conocen lenguajes de programación, esto contribuye al
desarrollo de habilidades que les motivan a seguir
desarrollando actividades de esta índole en el futuro. Por
ello, sería aconsejable seguir celebrando eventos que
trabajen la enseñanza-aprendizaje de la programación de
forma lúdica como First Lego League (evento nacional que
utiliza desafíos temáticos para involucrar a los y las jóvenes,
de 10 a 16 años, en la investigación, la resolución de
problemas, y la ciencia) [39], entre otros y algunos más
específicos para las chicas como, por ejemplo,
TeachandLadies [40], una iniciativa de las mujeres del
grupo Google en España en colaboración con expertas
mujeres tecnólogas. El objetivo del proyecto es dar
visibilidad a las mujeres que crean y trabajan en tecnología,
o Jornadas de Científicas y Tecnólogas de la Universidad
de La Laguna [41] que pretenden promover nuevas
vocaciones científicas e incentivar a las chicas para trabajar
en el ámbito de las TIC.
VII. CONCLUSIONES
Mediante la realización de esta investigación, hemos
podido comprobar que cuando los alumnos y las alumnas
experimentan con actividades relacionadas con la
programación, aumenta su motivación hacia la repetición de
actividades similares. También, se denota que iniciativas
como el GDG Kids pueden contribuir al aumento del interés
de los niños, niñas y jóvenes por estudios relacionados con
la informática y la tecnología, pues la familiarización con la
programación hace que ya no vean tan complejos estos
contenidos.
Aludiendo a los componentes del programa que más
gustaron, a los chicos les ha gustado programar con Scratch,
mientras que en las chicas hay mayor dispersión en las
respuestas, aunque siguen siendo aportaciones positivas.
Ambos géneros manifiestan que Scratch les ha permitido
desarrollar su creatividad y el trabajo en equipo, siendo uno
de los factores que más ha triunfado.
Si atendemos a las preferencias, la programación, interfaz
y diseño gustó más a las niñas que a los niños, mientras que
con la multimedia ocurrió lo contrario, pero con la
coincidencia de ser la peor valorada por ambos sexos. En
este caso, los chicos destacan menos en la escritura del
código de la programación, pero se denota más liderazgo de
ellos en la presentación de los proyectos, a las chicas les
atraen más las interfaces decorativas y utilizan muchos
fondos de paisajes y otros llamativos mientras que los chicos
fondos unicolor; en cuanto al diseño, las niñas usan variedad
de personajes y los niños suelen escoger coches, dragones,
perfiles de profesiones masculinizadas (bomberos, policías,
futbolistas, obreros…) etc.
En relación al funcionamiento, ha ocurrido lo mismo que
en la variable anterior siendo las féminas las que más han
destacado. Por último, atendiendo a la percepción de las
propias habilidades y capacidades en programación, las
cotas más altas han sido protagonizadas por los chicos, al
mismo tiempo, en las chicas se observa poca confianza en sí
mismas y cierta cohibición que, quizás, podría estar
ocasionada por los prejuicios y estereotipos sociales insertos
en nuestra sociedad y que hacen pensar que estas actividades
son complejas e impropias de las mujeres.
Con respecto a esta investigación, nos ha permitido
comprobar que hay mucho que hacer aún en materia de
enseñanza computacional y que se han creado muchas
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ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
herramientas para trabajar esta competencia pero existen
muy pocas metodologías. A su vez, nos ha abierto puertas
para poder seguir trabajando en aspectos relacionados con la
enseñanza-aprendizaje de la programación desde una
perspectiva de género, en sus posibilidades de fomentar las
relaciones interpersonales y su importancia en la atención a
inteligencias múltiples. A su vez, consideramos que aporta
datos susceptibles de seguir profundizando ya que su
abordaje es justificable en otros contextos, siendo solo un
eslabón más de una larga cadena con gran proyección de
futuro. De este modo, deseamos que dicho estudio
preliminar pueda servir de base para posteriores
investigaciones sobre el desarrollo del pensamiento
computacional.
VIII. AGRADECIMIENTOS
Deseamos agradecer al Ministerio de Educación, Cultura y
Deportes del Gobierno de España por el apoyo financiero
recibido a través de su programa de Formación del
Profesorado Universitario (FPU), con referencia
FPU14/02177.
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Elisenda Eva Espino es Maestra de Educación Primaria en
2011, Licenciada en Psicopedagogía en 2013, Especialista
en Desarrollo Profesional y Gestión del Talento en 2015 de
la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. También es
Experta en el uso de las TIC en la atención educativa
hospitalaria y domiciliaria en 2016 y Doctoranda en
Estudios de Género, Tecnología y Educación de la
Universidad de La Laguna. Es, actualmente, Personal
Docente Investigador del grupo de investigación
"Interacción, Tecnología y Educación (ITED)” del
departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la
Universidad de La Laguna (ULL).
Carina Soledad González es Doctora en Informática por la
Universidad de La Laguna (ULL). Es profesora titular de la
Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de la ULL. Es
Directora de Innovación y Tecnología Educativa, y miembro
fundadora y coordinadora de la Unidad para la Docencia
Virtual (UDV) de la ULL. Dirige el grupo de investigación
"Interacción, Tecnología y Educación ITED” del
departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la
Universidad de La Laguna (ULL).
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Title—Indicators for assessing the quality of a blended
university course.
Abstract—The quality of university education has always
been a major concern for all participants involved in the
teaching-learning process. The ability to objectively analyze the
quality of a subject and to diagnose those aspects that have to
be improved has become a necessity, and even more, with the
arrival of the European Higher Education Area. The subjects
that have always been taught in classroom have suffered a
substantial transformation, as new methodologies include
online support. Besides, there is a major change in the
teaching-learning concept, focusing the main role in the
student. This entire situation requires new quality models.
Index Terms—Quality assessment, European Higher
Education Area, Teaching-Learning process, B-Learning,
Accessibility.
I. INTRODUCCIÓN
A irrupción masiva de las Tecnologías de la
Información y de la Comunicación en la enseñanza
universitaria que se ha producido en la primera década de
este siglo ha creado nuevos escenarios en los que las
relaciones entre profesores y alumnos se han visto alteradas
al aparecer nuevas formas de interrelación que han supuesto
un cambio cualitativo en las formas de enseñar de los
profesores y, sobre todo, en las de aprender de los alumnos.
Entre las posibilidades docentes que ofrecen estas
tecnologías el profesor puede optar por un modelo abierto,
no formal, con la utilización de la web social y las
aplicaciones web 2.0 o un modelo organizado de formación
a distancia, basada en Entornos Virtuales de Aprendizaje.
Actualmente, este modelo, se ha convertido en una de las
principales opciones elegidas por estudiantes y empresas
debido a la flexibilidad y compatibilidad con la vida
personal y laboral que ofrece [1].
La formación a distancia no es una modalidad que haya
surgido recientemente. Algunos historiadores se remontan al
Siglo XVIII, con un Anuncio Publicado en 1728 por la
Gaceta de Boston. Allí aparecía un material auto-instructivo
para ser enviado a los estudiantes con posibilidad de tutorías
por correspondencia. Pero su empleo se generaliza a
mediados del siglo XX con la creación de las universidades
J. L. Martín Núñez es profesor ayudante del Instituto de Ciencias de la
Educación de la Universidad Politécnica de Madrid. (e-mail: joseluis.martinn@upm.es, ORCID: 0000-0002-4102-6069). Corresponding
author.
J. L. Bravo Ramos es profesor titular del Instituto de Ciencias de la Educación de la Universidad Politécnica de Madrid. (e-mail:
juanluis.bravo@upm.es, ORCID: 0000-0002-0006-9820).
J. R. Hilera González es profesor titular de la Universidad de Alcalá. (e-mail: jose.hilera@uah.es, ORCID: 0000-0001-9196-1031).
a distancia, el desarrollo de la enseñanza ocupacional y la
aparición de medios de comunicación de masas como la
radio y la televisión. Por lo tanto podemos afirmar, con
algunas reservas pues el texto impreso desempeña un papel
fundamental en esta modalidad, que va de la mano de las
Tecnologías de la Información y la Comunicación. Si
analizamos la enseñanza presencial podríamos apreciar que
apenas ha sufrido modificaciones y en las clases magistrales,
a pesar de que cada vez son más las experiencias que
utilizan metodologías activas en el aula con algunos apoyos
audiovisuales, los profesores siguen siendo los protagonistas
principales mientras los alumnos toman sus apuntes. Sin
embargo, hoy es impensable que en un curso a distancia los
alumnos no utilicen herramientas como el ordenador, el
teléfono, la tableta y, en definitiva, Internet.
Actualmente, es imprescindible que profesores y alumnos
estén familiarizados con el uso de las TICs para poder sacar
provecho a la modalidad a distancia. En el caso de los
estudiantes, normalmente de menor edad que los docentes y
muy habituados al uso de otras herramientas similares de la
Web 2.0 o Redes Sociales, el proceso de adaptación ha
resultado muchísimo más rápido y cómodo que para el
docente, que ha tenido que adaptar sus metodologías
didácticas y desarrollar nuevas competencias y habilidades
para realizar sus labores. Pues no debemos olvidar que, en
un porcentaje considerable, estos profesores tuvieron que
afrontar y superar un salto tecnológico para el que no
estaban formados y esto les llevó a muchos de ellos a
impartir sus contenidos virtualmente tal y como los tenían
preparados para sus cursos presenciales. La experiencia ha
demostrado que no basta con acomodar los patrones y
procedimientos que se han desarrollado tradicionalmente en
el entorno presencial al entorno virtual, sino que es
necesario definir una estrategia global tanto desde el punto
de vista administrativo como técnico y metodológico con el
fin de adecuar los objetivos a las nuevas condiciones que la
tecnología nos ofrece [2].
En todos los ámbitos de la educación y particularmente en
la formación a distancia, existe una preocupación por medir
la calidad de las acciones formativas [3]. Así se han
desarrollado un creciente número de estándares, normas,
especificaciones y recomendaciones relacionados con la
calidad del e-learning, elaborados por diferentes
organizaciones [4], que tratan de ofrecer un marco común
que regule los diferentes aspectos relacionados con la
gestión y la evaluación de la calidad de la formación virtual.
También existen algunos modelos de calidad más
específicos que tratan de ser una guía genérica para la
elaboración de un modelo propio de medición de la calidad
dentro de la amplitud de diferentes casos.
Indicadores para la Evaluación de la Calidad de
una Asignatura Universitaria Semipresencial
José Luis Martín Núñez, Miembro, IEEE, Juan Luis Bravo Ramos, José Ramón Hilera González
L
VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016 129
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Hasta ahora, la mayoría de los modelos de evaluación de
la calidad en la formación se orientan a la medida de los
resultados educativos y a la búsqueda de la excelencia en
procesos y productos asociados. Mientras que la formación
presencial, con sus métodos de aprendizaje clásicos, lleva
muchos años desarrollándose, analizándose y evaluándose
de acuerdo con unos criterios ampliamente aceptados; en la
formación a distancia (e-learning) intervienen factores
novedosos como el uso de la tecnología o la posibilidad de
adaptar los contenidos a los estilos de aprendizaje de los
alumnos, que requieren de una atención especial a la hora de
realizar una evaluación. Por tanto, la medida de calidad de
estos procesos formativos se convierte en un requisito
indispensable para validar los nuevos modelos formativos.
En el entorno universitario, el Espacio Europeo de
Educación Superior ha obligado a realizar muchos cambios
en el proceso educativo y la apuesta por la formación en
línea como complemento a las sesiones presenciales en el
aula ha ayudado a facilitar su cumplimiento. Pero, la
formación virtual debe ir mucho más allá de la publicación
de contenidos en la web, y favorecer que el alumno tome un
nuevo protagonismo en el proceso educativo hasta llegar a
protagonizarlo. El cometido principal deja de ser la
enseñanza que, hasta ahora, era responsabilidad del profesor
para pasar al aprendizaje del que se debe hacer responsable
el alumno.
Todos estos cambios nos llevan a cuestionarnos los
modelos de calidad establecidos y pensar en otros más
flexibles que puedan adaptarse a estas situaciones en las que
conviven nuevas modalidades de enseñanza (presencial, a
distancia o semipresencial). Surge por tanto la problemática
de la medición de la calidad en un entorno formativo mixto,
es decir, no servirían los modelos clásicos basados en la
presencialidad ni los que operan sólo en la formación a
distancia. Hay que pensar en algún modelo que permita
cerrar el círculo y estudiar los criterios que mejor apliquen a
la medida de la calidad en un entorno de convivencia entre
el mundo virtual y presencial con todas sus variantes.
Este artículo tiene como objetivo presentar una
herramienta que permita la evaluación de la calidad de una
asignatura universitaria impartida en modalidad
semipresencial. Para ello, se realizará un análisis crítico de
los principales modelos de calidad existentes, seleccionando
el modelo descrito en la norma UNE 66181:2012 [5] como
el más adecuado para adaptarlo al caso universitario.
II. MODELOS DE CALIDAD EN LA ENSEÑANZA VIRTUAL
La preocupación por la medida de la calidad en las
enseñanzas universitarias no es algo reciente sino que desde
finales de los años ochenta ya existen estudios [6][7] que
definían indicadores de rendimiento con medidas objetivas y
cuantitativas que reflejan el logro de una institución
universitaria. En el caso de la universidad española también
hay algunos estudios de relevancia que analizan los factores
que influyen en la calidad de las enseñanzas universitarias y
el rendimiento de los alumnos [8][9]. Aunque podamos
encontrar una lógica disparidad entre ellos, todos coinciden
en abordar el análisis de la enseñanza universitaria de
manera global según las titulaciones detallando factores de
carácter académico, organizativo, metodológico y de
recursos materiales y humanos, dejando de lado el análisis
interno de la calidad particular de una asignatura concreta.
Debido a las actuales modalidades de estudio, cualquier
asignatura que cumpla con los requisitos establecidos por el
Espacio Europeo de Educación Superior podría considerarse
una formación presencial con apoyo virtual y, por tanto, el
modelo más adecuado para medir su calidad sería aquel que
pueda analizar factores presenciales y a distancia.
Respecto al estudio de la calidad de la educación virtual,
los modelos existentes son mucho más recientes. El
impaciente interés por desarrollar herramientas de medida
llevó a trasladar modelos genéricos con amplia
implantación, como el modelo EFQM [10], a la
particularidad de la enseñanza a distancia. Pero, poco a
poco, surgieron distintas organizaciones que han definido
normas más adecuadas para medir la calidad de la enseñanza
virtual de una manera más general. Se podría destacar la
International Organization for Standarization (ISO) con sus
normas ISO/IEC 19796-1:2005 [11] e ISO/IEC 19796-
3:2009 [12] de las que ya hay dos partes publicadas de un
total de cinco que compondrán el estándar. La primera trata
de armonizar la variedad de enfoques de calidad utilizados
en el ámbito del aprendizaje, la educación y la formación, y
la segunda parte facilita una serie de métodos y métricas de
referencia para operar sobre el marco establecido en la
primera parte, creando un sistema de calidad completo en el
que los interesados puedan establecer sus propios sistemas
de administración y garantía de calidad. Otras
organizaciones como el European Commitee for
Standarization (CEN), cuenta con recomendaciones y
estudios de calidad como CWA 14644:2003 [13], CWA
15533:2006 [14], CWA 15660:2007 [15] y CWA
15661:2007 [16], que definen su enfoque de calidad
centrándose en dos aspectos principales: a) los procesos
enfocados al control de calidad; b) la transparencia de los
recursos de aprendizaje. Para lo que ofrecen una serie de
esquemas de metadatos, criterios de éxito y
recomendaciones para que los usuarios den una medida de la
calidad de las enseñanzas virtuales. Finalmente, existen
modelos que analizan la calidad en base a la medida de la
madurez de la capacidad de una organización para
desarrollar, desplegar y mantener procesos de e-learning.
Estos modelos de madurez [17], se basan en los principios
de la mejora continua asociada al desarrollo software.
En el entorno universitario, existen dos normas de
referencia: a) la establecida por la Quality Assurance
Agency for Higher Education en 2004 [18]; b) la UNIQUe,
establecida por la European Foundation for Quality in e-
Learning [19]. La primera ofrece un código de buenas
prácticas desglosada en diez secciones con uno de ellos
específico de formación a distancia. La segunda se centra en
garantizar la calidad de los sistemas de e-learning
implantados en las universidades ofreciendo una etiqueta de
calidad a aquellos que lo cumplen. Adicionalmente, la
European Foundation for Quality in e-Learning dispone de
la certificación Open ECBCheck que permite la evaluación
de programas e-learning siguiendo un procedimiento basado
en tres etapas: autoevaluación, evaluación por pares del
informe de autoevaluación e informe del aprendizaje [20].
Destacan también, los numerosos estudios realizados por
la Commonwealth of Learning, como el Commonwealth of
130 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Learning Review and Improvement Model for Higher
Education institutions [21], que propone un procedimiento
detallado para realizar un autoanálisis de calidad en
instituciones de educación superior, para convertirse en una
organización de aprendizaje y mejora continua. Y otros
muchos informes y materiales multimedia relacionados con
el aseguramiento de la calidad en la educación a distancia
[22] y las buenas prácticas en la gestión de recursos en
abierto [23].
Por otra parte, es importante resaltar algunos de los
modelos que disponen de un enfoque parcial centrando la
evaluación de la calidad en aspectos concretos relevantes en
la formación como son los procesos formativos, los recursos
utilizados o las plataformas tecnológicas en las que se apoya
el proceso educativo. Estos modelos analizan
exhaustivamente su campo por lo que sus indicadores serán
de gran utilidad para realizar un análisis más completo del
área. Los modelos de evaluación de los procesos formativos
más representativos son:
Modelo Sistémico Van Slyke [24]: basado en el estudio
previo a la acción formativa analizando una serie de factores
y características clave que predecirán el éxito de la
formación. Analiza cuatro dimensiones: La institución, los
destinatarios de la formación, las características del curso y
el entorno en el que se desarrolla el proceso.
Modelo de los cinco niveles de evaluación de Marshall
and Shriver [25]: se centra en el estudio de cinco niveles que
influyen en la acción formativa. En este caso el énfasis se
centra en el docente, como actor principal de la formación
ya que será el dinamizador del entorno virtual. Se recupera
con este modelo el interés por la calidad docente
convirtiéndolo en un factor estratégico, ya que acompañará
al estudiante durante todo el desarrollo formativo y la
interacción con el mismo será determinante para el éxito de
la acción. Las dimensiones evaluadas son: el docente, el
material del curso, el curriculum, los módulos de los cursos
y la transferencia del aprendizaje.
Modelo de los cuatro niveles de Kirkpatrick [26]: muy
utilizado en la formación tradicional, es recomendado por
numerosos autores para su uso en el e-learning. Analiza
cuatro dimensiones: la reacción de los usuarios frente a los
diferentes elementos que ha conformado la acción
formativa, el aprendizaje de los conocimientos y habilidades
adquiridos por el alumnado a lo largo del curso, la
transferencia que ha generado el desarrollo de competencias
y el impacto que produce la mejora formativa, medida
económicamente o a nivel innovador.
En cuanto a los modelos de evaluación de recursos y
materiales educativos, la calidad de los mismos es
fundamental debido a que se trata del principal instrumento
con el que los alumnos se encontrarán para afrontar la
formación. La evaluación de estos recursos es una de las
principales áreas de estudio, debido a la diversidad de los
mismos y a que hay que prestarle especial atención para un
buen desarrollo de los cursos. Existen numerosos trabajos y
numerosas recomendaciones asociadas a los principios de
calidad destacando algunos proyectos que analizan con
detalle la diversidad de recursos [27], destacando un reciente
estudio que desarrolla un estándar para la medida de calidad
de Materiales Educativos Digitales [28].
La evaluación de las plataformas tecnológicas por su
parte, tiene como objetivo valorar la calidad del entorno
virtual o campus virtual donde se realiza el e-learning. En
ellos, la gestión del conocimiento y el diseño instruccional
adaptado a entornos de enseñanza-aprendizaje abiertos,
ubicuos, sociales e informales, se ha convertido en uno de
los principales retos [29]. Además, el gran número de
plataformas que existen, clasificables de numerosas
maneras: software libre, propietarias de desarrollo propio o
adquiridas con licencia, pone de manifiesto la necesidad de
estandarización. De igual manera que hay tantas diferencias
entre unas plataformas y otras, existen variedades de medir
su calidad. Surgieron algunas iniciativas europeas [30]
basadas en la revisión de las diferentes soluciones, tratando
de dar una visión global a la medida de calidad de las
mismas, pero ante el creciente número de plataformas y
nuevas versiones, estos proyectos rápidamente quedan
obsoletos, siendo necesaria una constante línea de
investigación donde van surgiendo estudios muy
interesantes centrados en soluciones de código abierto que
son las más utilizadas en entornos universitarios [31].
Por último, y volviendo los modelos de evaluación con un
enfoque amplio, la norma elaborada por AENOR UNE
66181:2012 [5], ofrece una guía completa para evaluar una
acción formativa de manera que se pueda aplicar a varias
acciones y ayudar al usuario a discriminar y tomar una
decisión sobre la que más se adecúa a sus necesidades.
Además, esta norma establece la compatibilidad con
modelos de impartición mixtos en los que se combina
formación presencial y a distancia, por lo que a pesar de
tener un enfoque de partida muy empresarial, podría ser
considerada la norma más adecuada para trasladarla al
contexto universitario y redefinir algunos de los indicadores
adecuándolos y manteniendo la estructura y el objetivo de
medir la calidad de una acción formativa concreta, siendo en
este caso asignatura universitaria.
El objetivo de este estudio es el de diseñar una
herramienta que permita la evaluación de la calidad de una
asignatura universitaria semipresencial. Esta herramienta
definirá un modelo de calidad que establece indicadores con
los que se podrá cuantificar el nivel de calidad en diferentes
dimensiones identificando así los puntos de mejora. En la
revisión de modelos de calidad previa no se ha encontrado
ningún modelo totalmente aplicable para la medida de
calidad de una asignatura universitaria, siendo necesaria la
modificación de alguno de ellos para su correcta aplicación.
Para desarrollar un modelo adecuado, debido a su enfoque
completo y flexibilidad, se tomará como base la norma UNE
66181:2012 [5], que será revisada en todas sus dimensiones
adaptando los indicadores existentes y desarrollando los
necesarios para realizar una completa evaluación de la
calidad de una asignatura universitaria impartida en
modalidad semipresencial.
III. LA NORMA UNE 66181:2012
La Norma UNE 66181: 2102 [5], en la que se basa el
modelo de calidad que aquí se propone, tiene un enfoque
principalmente empresarial, donde tal y como indica en sus
objetivos “pretende aumentar la trasparencia y la confianza
en el mercado de la formación virtual” y ayudar a la
organización a “identificar la calidad de su oferta formativa
MARTÍN, BRAVO E HILERA: INDICADORES PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE UNA ... 131
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
de una forma clara y reconocida, y mejorar su
comercialización; y a los alumnos y clientes, seleccionar la
oferta que mejor se adecua a sus necesidades y
expectativas”. La norma puede ser utilizada por clientes y
suministradores para valorar ofertas formativas, pero se ha
elaborado para ser aplicada en formación no reglada que se
imparta en modalidad virtual.
Tal y como indica la norma, el nivel de satisfacción de los
clientes dependerá de la diferencia entre sus expectativas
iniciales y lo que ha recibido, por lo que los apartados
desarrollados se han basado en el ciclo de la satisfacción de
las necesidades y expectativas de los clientes de la
formación virtual [5]. Este ciclo describe la importante
relación entre la satisfacción de un cliente de formación, con
la selección de un curso en función de sus necesidades y
expectativas, y a su vez, terminará más o menos satisfecho
si la formación que ha recibido coincide realmente con lo
que buscaba. Por tanto los diferentes apartados de la norma,
no sólo se centran en el análisis del estricto proceso de
formación, sino que contempla numerosos aspectos que
afectan a la satisfacción final del alumno desde el proceso
de selección de un curso hasta su finalización.
La norma establece cinco diferentes apartados que se
pueden ver detallados en la Tabla I. Los dos primeros son
requisitos que debe asegurar el suministrador para garantizar
la calidad de la oferta formativa denominados Sistema de
Gestión e Información General. La norma no ofrece ningún
indicador de calidad al respecto, pero si detalla algunos
subapartados con recomendaciones que deberían ser
consideradas por el suministrador de la formación. Estos dos
apartados, quedan por tanto, abiertos a la interpretación
subjetiva del usuario que aplique la norma sobre si se
cumplen o no las recomendaciones propuestas.
Los otros tres apartados son denominados factores de
satisfacción, donde la norma pone mayor énfasis y
establece unos indicadores que pueden cumplirse en
mayor o menor medida, por lo que utiliza una
representación gráfica con una escala de 1 a 5 estrellas en
función de una rúbrica que establece los requisitos
mínimos para asignar el número de estrellas, llamado
nivel de calidad. Definiendo cinco niveles:
Inicial ,
Básico ,
Bueno ,
Muy bueno y
Excelente .
Los tres apartados son: reconocimiento de la formación
para la empleabilidad, metodología de aprendizaje y
accesibilidad.
En estos tres apartados, además de ofrecer unas
recomendaciones, se añade un anexo de cada apartado
incluyendo una tabla con indicadores definidos para evaluar
el nivel de cumplimiento. En el primero de ellos:
reconocimiento de la formación para la empleabilidad,
define el concepto de empleabilidad como “la capacidad
para integrarse en el mercado laboral o mejorar la
condición existente”, y por tanto los niveles de
cumplimiento irán asociados al reconocimiento de la
formación por el mercado, siendo el más bajo aquellos que
no ofrecen ningún certificado y el más alto en los que se
ofrece un certificado con un reconocimiento internacional.
El siguiente apartado de Metodología de Aprendizaje, se
centra en “analizar el paradigma y modelo teórico-científico
de aprendizaje y TIC que utiliza la organización
responsable de la oferta formativa”. En este caso también
detalla en un anexo una tabla definiendo los niveles de cada
uno de los subapartados que analizan el proceso de
aprendizaje, considerando su diseño instruccional, los
recursos utilizados, las tutorías y el entorno de tecnológico
donde se desarrolla.
Finalmente, el último apartado analiza la accesibilidad, y
clasifica los niveles según el cumplimiento de los estándares
ya definidos en otras normas que afectan a la accesibilidad
hardware, software y web.
IV. MODELO DE CALIDAD PROPUESTO
Una vez analizada la norma UNE 66181: 2012 [5], se
pueden apreciar algunas carencias a la hora de ser aplicada a
un entorno universitario que imparte formación en
modalidad semipresencial, pues se hizo en principio para
cursos de formación para el empleo. El primer apartado de
Sistema de Gestión ofrece unas recomendaciones de
interpretación abierta y de difícil valoración al no
encontrarse definidos unos niveles, por lo que para
simplificar su evaluación y pueda ser aplicada por cualquier
evaluador, se proponen niveles para cada uno de los
subapartados en consonancia con los demás apartados. El
segundo apartado de Información General mínima a facilitar
por el suministrador, tampoco establece niveles de
cumplimiento ofreciendo un ejemplo de ficha con los datos
más relevantes de debe ofrecer el suministrador de la
formación, impidiendo cuantificar el grado de calidad
asociado en ese apartado y quedando muy abierto al criterio
del evaluador. El tercer apartado de Reconocimiento de la
formación para la empleabilidad es el que más se aleja del
caso de estudio, por lo que debe ser reelaborado por
completo adaptándolo al caso universitario. El cuarto
TABLA I
APARTADOS DEFINIDOS EN LA NORMA UNE 66181: 2012
1. Sistema de Gestión
Seguimiento del proceso de impartición de la formación
Control de documentación
Gestión de recursos Mantenimiento y revisión de las acciones formativas
Retroalimentación del cliente
Tratamiento de las reclamaciones
2. Información general mínima a proporcionar por el
suministrador
3. Reconocimiento de la formación para la empleabilidad
Descripción de la empleabilidad
Niveles de reconocimiento de la formación para la empleabilidad
4. Metodología de aprendizaje
Descripción de la metodología de aprendizaje
Diseño didáctico-instruccional Recursos formativos y actividades de aprendizaje
Tutoría
Entorno tecnológico-digital de aprendizaje Niveles de metodología de aprendizaje
5. Accesibilidad
Descripción de accesibilidad
Niveles de accesibilidad
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apartado por el contrario, al ser el que más se centra en el
proceso de enseñanza/aprendizaje es el que más se adecúa,
por lo que los indicadores se podrán mantener y sólo será
necesario matizarlos. Y por último el apartado que analiza la
accesibilidad al estar basado en estándares y normas, puede
ser reutilizado por completo.
A continuación se irán analizando los diferentes apartados
que presenta la norma y las modificaciones necesarias para
adaptarlos al caso de una asignatura universitaria,
recogiendo todos los indicadores en un modelo final, que se
compone de un total de 16 indicadores organizados en las
mismas cinco categorías de la norma. Se adjunta una tabla
explicativa con cada una de las categorías en las que se
definen los diferentes indicadores y el detalle explicando los
requisitos necesarios para cumplir con los diferentes niveles
de calidad.
A. Sistema de Gestión
La norma establece que la calidad de una acción
formativa está ligada a los procesos definidos por el Sistema
de Gestión responsable de la misma. A la hora de diseñar,
desarrollar y concluir una formación es necesario llevar un
control sobre la calidad de los actores, procesos y recursos
que intervienen en la misma. En el caso del desarrollo de
una asignatura universitaria se pueden establecer
indicadores de calidad en cuanto al material y recursos
elaborados para los alumnos, el seguimiento a lo largo de los
procesos de la formación, el mantenimiento y la
actualización de la asignatura en base a la retroalimentación
que han ido enviando los alumnos y las reclamaciones
recibidas. Con estas consideraciones que ofrece la norma y
las recogidas en los diferentes modelos de calidad revisados,
se han desarrollado los indicadores de calidad junto con los
diferentes niveles se muestran en la Tabla II.
El primer indicador 1.1 Seguimiento del proceso de
impartición de la formación, se basa en las recomendaciones
de la norma y el modelo de Kirkpatrick [26] analizando la
completa definición de los procesos de la formación. El
indicador 1.2 Control de la documentación, además de la
reseña que hace la norma incluye las consideraciones del
modelo de Marshall and Shriver [25] que analiza la figura
del docente y los materiales que utiliza.
El indicador 1.3 Gestión de recursos, retoma el modelo de
Van Slyke [24] que contempla las características
institucionales. El indicador 1.4 Mantenimiento y revisión
de las acciones formativas hace uso de los modelos de
madurez [17] enfocados a la mejora continua de las acciones
formativas. El indicador 1.5 Retroalimentación también
recoge el modelo de Kirkpatrick [26] analizando la reacción
de los alumnos, y el indicador 1.6 Tratamiento de las
reclamaciones se basa principalmente en las
recomendaciones de la norma [5] basada en el ciclo de
satisfacción del estudiante.
B. Información General
La información general tal y como establece la norma,
debe considerarse como la información mínima que debe
suministrarse con la oferta formativa, recopilando en una
tabla de información detalles como el nombre, los objetivos
de la formación, la formación necesaria requerida o el
equipamiento hardware y software necesario para su
realización. Este tipo de información, en el ámbito
universitario, queda mucho más completa y extensa en la
guía de aprendizaje de la asignatura. Por tanto, un indicador
clave a la hora de valorar si la Información General es de
calidad, sería la valoración de la Guía Didáctica como se
puede ver en la Tabla III. El indicador 2.1 Guía Didáctica
TABLA II
NIVELES PARA EL INDICADOR DE CALIDAD SOBRE EL SISTEMA DE GESTIÓN
ESTABLECIDO EN UNA ASIGNATURA.
Nivel
calidad 1. Sistema de Gestión
1.1 Seguimiento del proceso de impartición de la formación
No están definidos los procesos de impartición.
Existen unos procesos definidos para controlar a grandes rasgos
la consecución de las etapas en la impartición de la formación.
Existen unos procesos definidos que indican el progreso de las
diferentes etapas de la impartición de la formación.
Existen procesos en los que además de conocer el progreso de consecución, se valora a grandes rasgos los niveles
establecidos.
Existen procesos claros en los que se puede conocer con detalle tanto el grado de avance como el nivel de calidad conseguido.
1.2 Control de documentación
No hay documentación.
Existen documentos y libros recomendados.
Existen materiales elaborados por los docentes.
Existen unos apuntes de la asignatura elaborados por los docentes.
Existe una documentación formal elaborada y coordinada por
los docentes para crear un material ad hoc al curso.
1.3 Gestión de recursos
No están definidos los recursos necesarios para implementar, mantener y mejorar el sistema de gestión.
La organización determina las competencias necesarias del
personal que interviene en las acciones formativas. Están definidos también los requerimientos de los medios técnicos
necesarios (hardware, software).
Existen unos procesos definidos para selección del personal y de los medios técnicos.
Existen unos procesos definidos para valorar la satisfacción de
los usuarios con respecto al personal y con los medios técnicos.
La organización proporciona la formación necesaria al personal
para adquirir las competencias necesarias. Existe un
procedimiento para la actualización y mantenimiento de los
medios técnicos.
1.4 Mantenimiento y revisión de las acciones formativas
No se hace ningún mantenimiento.
Se realizan revisiones al final de cada acción formativa.
Se realizan copias de seguridad de los datos recogidos.
Se realizan revisiones periódicas para detectar posibles
incidencias.
Se realizan revisiones periódicas de las acciones formativas y se
elaboran informes de mejora para las siguientes ediciones.
1.5 Retroalimentación
No se hace ninguna recopilación de retroalimentación.
Se realizan las encuestas al finalizar el curso.
Se realizan encuestas periódicas durante el curso para analizar
los temas que componen la asignatura.
Se entrevistan aleatoriamente algunos alumnos para conocer su
opinión particular sobre la asignatura.
Se analizan los resultados de las encuestas en compañía de los
alumnos para profundizar en los puntos conflictivos.
1.6 Tratamiento de las reclamaciones
No se atienden reclamaciones.
Existe un canal para hacer llegar las reclamaciones y ser
atendidas.
Se lleva un historial de las reclamaciones.
Se clasifican las reclamaciones y se elabora un informe para
estudiar las posibles causas.
Existen varios canales de recepción de reclamaciones y se
establece un compromiso de tiempo en el que se debe dar
respuesta.
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recoge progresivamente en los diferentes niveles la
información que debe recoger una guía didáctica [32].
C. Reconocimiento de la Formación para la
Empleabilidad
De todos los apartados de la norma, este podría
considerarse uno de los más importantes ya que la
empleabilidad, y en consecuencia la calidad de este
apartado, se considera en qué medida se incrementa la
capacidad para integrarse en el mercado laboral de un
alumno. Si lo analizamos desde un punto de vista global, la
realización de una asignatura universitaria estará
capacitando al alumno dentro de un plan de estudios
destinado al desarrollo de un perfil profesional. Si nos
centramos en el análisis particular de la asignatura, ésta
estará orientada a desarrollar una serie de conocimientos,
habilidades y competencias necesarias para el buen
aprovechamiento de las siguientes asignaturas en el plan de
estudios. En este caso el indicador que ofrece la norma sobre
el reconocimiento de la formación, basado principalmente
en la certificación, se sustituye por dos indicadores que
evalúen el grado de desarrollo del perfil profesional y la
preparación para afrontar las siguientes asignaturas,
definiendo los niveles de calidad como se muestra en la
Tabla IV. Los indicadores 3.1 Desarrollo del perfil
profesional y 3.2 Preparación de las asignaturas dentro de un
plan de estudios, recogen las recomendaciones del modelo
de Marshall and Shriver [25] que analiza el desarrollo del
curriculum como factor de calidad y del modelo de
Kirkpatrick [26] que analiza la transferencia de
conocimientos en función del desarrollo que ha provocado
una acción formativa en las competencias del entorno de
trabajo, definiendo unos niveles progresivos de logro según
el desarrollo de competencias en el plan de estudios.
D. Metodología de Aprendizaje
La metodología de aprendizaje según la norma, agrupa los
métodos y tecnologías que tienen como objetivo optimizar
el proceso y la calidad del aprendizaje. Se centra en el
estudio del modelo teórico-científico de aprendizaje y TIC
que se utiliza en el desarrollo de la formación. Este apartado
apenas requerirá modificaciones debido a que al igual que
en el entorno profesional, si nos ceñimos a la metodología,
el objetivo final es el mismo que el universitario, maximizar
el aprendizaje del alumno con un diseño adecuado de la
asignatura: ofreciendo los recursos, medios y disponibilidad
de los profesores para ayudar a conseguirlo. La Tabla V
muestra los indicadores y niveles de calidad fruto de la
síntesis del anexo ofrecido por la norma como
recomendación para el análisis de este apartado.
En este caso los indicadores apenas han sufrido cambios
respecto a la definición de la norma. Se puede comprobar
que el indicador 4.1 Diseño didáctico instruccional mantiene
las bases pedagógicas de los modelos de calidad revisados
con el objetivo final del aprendizaje del alumno [26]. El
indicador 4.2 Recursos formativos y actividades de
aprendizaje, recoge gran parte de los criterios de calidad
para materiales educativos digitales [28]. El indicador 4.3
Tutorías no se muestra explícitamente en ninguno de los
modelos, pero queda plasmado cuando los modelos hacen
alusión al aprendizaje y apoyo al alumno [26]. Finalmente el
indicador 4.4 Entorno tecnológico-digital de aprendizaje,
podría ser considerado uno de los más complejos de resumir
en un indicador, debido a la amplia variedad existente en
cuanto a soluciones y servicios disponibles. Pero los niveles
seleccionados recogen muchos de los servicios disponibles
en las principales plataformas de código abierto utilizadas
en el mundo universitario [31], y a su vez se estructura con
un enfoque pedagógico situando en los niveles superiores
aquellos servicios que facilitan el aprendizaje [24].
E. Accesibilidad
La accesibilidad es un factor importante a tener en cuenta
porque se podría considerar el limitante si un alumno con
necesidades especiales intenta acceder a una formación que
no está adaptada para que pueda ser realizada por cualquier
persona, tenga o no algún tipo de discapacidad. En España,
la Ley 51/2003 de Igualdad de Oportunidades, No
discriminación y Accesibilidad Universal, establece una
serie de condiciones básicas de acceso a la tecnología [33],
que han sido reguladas por el Real Decreto 1495/2007, para
garantizar el acceso a cualquier persona independientemente
de su condición personal o tecnológica [34]. En el sistema
universitario español, existe la preocupación por cumplir
con esas normativas y existen estudios que muestran el
avance progresivo a la adecuación de los sistemas para
cumplir con estos requisitos [35][36][37], pero todavía
TABLA IV
NIVELES PARA EL INDICADOR DE CALIDAD SOBRE RECONOCIMIENTO DE
UNA ASIGNATURA PARA LA EMPLEABILIDAD.
Nivel
calidad 3. Reconocimiento de la formación para la empleabilidad
3.1 Desarrollo del perfil profesional
La asignatura no está relacionada con el perfil profesional.
La asignatura presenta algunas habilidades básicas del perfil
profesional.
La asignatura profundiza en algunas habilidades del perfil profesional.
La asignatura desarrolla algunas habilidades y presenta
competencias del perfil profesional.
La asignatura desarrolla habilidades y competencias
fundamentales en el perfil profesional.
3.2 Preparación de las siguientes asignaturas dentro del
plan de estudios
La asignatura es independiente del plan de estudios.
La asignatura tiene ciertas relaciones con otras asignaturas del plan de estudios.
La asignatura forma parte de un itinerario curricular,
incorporando conocimientos básicos que serán requeridos en futuras asignaturas o contemplan conocimientos previos.
La asignatura desarrolla competencias que serán necesarias
en las siguientes asignaturas.
La asignatura es clave en el plan de estudios porque
desarrolla o completa competencias importantes dentro del
plan.
TABLA III
NIVELES PARA EL INDICADOR DE CALIDAD SOBRE GUÍA DIDÁCTICA DE UNA
ASIGNATURA.
Nivel
calidad 2. Información General
2.1 Guía Didáctica
No hay guía didáctica.
Existe una guía didáctica que presenta los objetivos y el
temario de la asignatura.
La guía didáctica ofrece una visión global del curso
detallando las actividades que se realizarán.
La guía didáctica recoge todas las actividades y evaluaciones, junto con el cronograma de la asignatura.
La guía didáctica relaciona todas las actividades, temarios
y objetivos con las competencias y resultados de aprendizaje esperados.
134 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
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queda un largo camino por recorrer para conseguir
universidades plenamente accesibles.
La norma UNE 66181:2012 [5] establece tres indicadores
de calidad respecto a la accesibilidad de una acción
formativa virtual, entendiendo por accesibilidad, la
condición que deben cumplir los entornos, productos y
servicios de la acción formativa, para que sean
comprensibles, utilizables y practicables por todos los
estudiantes que reúnan los requisitos de conocimientos
exigidos. Por su importancia, y por imperativo legal, en caso
de las universidades públicas en España, estos indicadores
se han incluido en el modelo de calidad que aquí se propone
para una asignatura universitaria resumiendo el anexo que
ofrece la norma para este apartado en la Tabla VI. El
indicador 5.1 Accesibilidad hardware, se centra en el estudio
del equipamiento utilizado y para ello estructura sus niveles
en función de la Norma UNE 139801:2003 [38]. El
indicador 5.2 Accesibilidad software analiza los programas
utilizados en el curso en base a la Norma UNE 139802:2009
[39]. Y por último, el indicador 5.3 Accesibilidad web,
define sus niveles en función del cumplimiento de la Norma
UNE 139803:2012 [40].
V. APLICACIÓN DEL MODELO
Para poder validar el modelo, se ha procedido a aplicarlo
en cuatro asignaturas de diferentes niveles y universidades.
Los casos de estudio son: la asignatura de Estructura de
Datos (ED) impartida en el primer curso de la Escuela
Técnica Superior de Ingenieros de Sistemas Informáticos
(ETSISI) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la
asignatura de Medios y Técnicas de Apoyo a la
Comunicación (MTAC) del Máster en Formación del
Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria,
Bachillerato y Formación Profesional de la Universidad
Politécnica de Madrid (UPM) y las asignaturas de Métodos
de Ingeniería del Software para la Web (MISW) y
Accesibilidad Web (AW) del Máster Universitario en
Ingeniería del Software para la Web de la Universidad de
Alcalá (UAH). En la Tabla VII se pueden apreciar las
principales características de estas asignaturas.
Fueron seleccionadas debido a sus similitudes y
diferencias en cuanto al nivel de la asignatura: Grado o
Máster, la plataforma tecnológica utilizada: Moodle y
Blackboard, la modalidad principal diferenciando si son
principalmente presenciales con muchas horas presenciales
TABLA VI
NIVELES PARA EL INDICADOR DE ACCESIBILIDAD DE UNA ASIGNATURA.
Nivel
calidad 5. Accesibilidad
5.1 Accesibilidad hardware
No se proporciona información sobre accesibilidad
hardware.
Se ofrece una información básica sobre las necesidades para una persona con discapacidad y los problemas que podría
encontrarse.
Se disponen de ayudas específicas sobre la utilización del hardware para personas con discapacidad.
Cumple con los requisitos de prioridad 1 de la Norma UNE
139801:2003 [38]
Cumple con los requisitos de prioridad 1 y 2 de la Norma
UNE 139801:2003 [38]
5.2 Accesibilidad software
No se proporciona información sobre accesibilidad software.
Se ofrece una información básica sobre las necesidades para
una persona con discapacidad y los problemas que podría encontrarse.
Se disponen de ayudas específicas sobre la utilización del
software para personas con discapacidad.
Cumple con 63 requisitos básicos de la Norma UNE
139802:2009 [39] seleccionados por expertos en la Norma
UNE 66181:2012
Cumple con una selección de 50 requisitos adicionales de la
Norma UNE 139802:2009 [39] establecida por expertos en la Norma UNE 66181:2012 [5]
5.3 Accesibilidad web
No se proporciona información sobre accesibilidad de la
web.
Se ofrece una información básica sobre las necesidades para una persona con discapacidad y los problemas que podría
encontrarse.
Se disponen de ayudas específicas sobre la utilización de la
web para personas con discapacidad.
Cumple con los requisitos de nivel A de la Norma UNE
139803:2012 [40]
Cumple con los requisitos de nivel A y nivel AA de la
Norma UNE 139803:2012 [40]
TABLA V
NIVELES PARA EL INDICADOR DE CALIDAD SOBRE LA METODOLOGÍA DE
APRENDIZAJE APLICADA EN UNA ASIGNATURA.
Nivel
calidad 4. Metodología de aprendizaje
4.1 Diseño didáctico instruccional
Existen unos objetivos generales.
Se detallan objetivos generales y específicos.
Se utiliza un método de aprendizaje adecuado a los objetivos y se realizan evaluaciones para cuantificar el
grado de consecución de los mismos.
Existe una evaluación inicial para establecer las necesidades de aprendizaje y final para valorar el grado de
avance.
Se organizan los objetivos por competencias y se desarrollan con metodología basada en proyectos
resolviendo problemas reales.
4.2 Recursos formativos y actividades de aprendizaje
Se ofrecen materiales de consulta.
Existen materiales de autoevaluación.
Se realizan prácticas individuales y por grupos.
Existen materiales muy variados: videos, imágenes, simuladores que permiten la interacción de los alumnos.
Se organizan sesiones que permiten participar a los
alumnos aprovechando el aprendizaje colaborativo.
4.3 Tutorías
No hay tutorías.
El tutor responde a las tutorías sin un criterio establecido.
Sólo hay posibilidad de acceso presencial.
Existe un acuerdo en la resolución de dudas. Existen
varios canales de contacto con el docente.
El tutor realiza un seguimiento del aprendizaje de sus tutelados.
Se realizan entrevistas e informes para dar
retroalimentación sobre el aprendizaje.
4.4 Entorno Tecnológico-digital de aprendizaje
Se informa de los requisitos necesarios que debe tener el
equipo del alumno.
Se dispone de herramientas que permiten la comunicación asíncrona entre los participantes.
Se ofrecen recursos para facilitar el acceso al entorno
digital: manuales, acceso a preguntas frecuentes (FAQ) y mapas de navegación y mecanismos de búsqueda.
Se pueden organizar grupos de estudiantes, foros de
discusión, recuperar el progreso anterior y facilitar el intercambio de archivos.
Se dispone de indicadores visuales del progreso de
aprendizaje. Ofrece posibilidades de reutilización de buenas prácticas. Permite la creación de redes
colaborativas.
MARTÍN, BRAVO E HILERA: INDICADORES PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE UNA ... 135
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y pocas online o las que son principalmente online con
algunas horas en el aula. Finalmente también se tuvo en
cuenta el número de alumnos matriculados considerando
tres niveles: Masificada con más de 100 alumnos, Moderada
con más de 50 pero menos de 100 y Reducida cuando son
menos de 50 alumnos. Adicionalmente estas asignaturas
tienen diferencias en cuanto a la heterogeneidad de las
actividades, recursos y procesos, permitiendo contemplar la
variedad que podremos encontrar en una asignatura
universitaria.
El estudio se ha realizado una vez las asignaturas han sido
impartidas. Se elaboró una encuesta de valoración y se envió
a 20 evaluadores, siendo 5 de ellos expertos en calidad y
conocedores de la norma UNE 66181:2012, 12 profesores
de diversas áreas y 3 alumnos. Estos últimos se incluyeron
debido a que al igual que sucede con la norma, el modelo
debe poder ser aplicado por el alumno para conocer la
calidad del curso. Los evaluadores tuvieron acceso al aula
virtual de cada una de las asignaturas, las guías didácticas, el
plan de estudios y la página web de la titulación donde
encontraron las evidencias suficientes para realizar su
evaluación.
Los resultados de los diferentes indicadores de cada
categoría se recogen en la Tabla VIII. A continuación se irán
analizando los diferentes indicadores y en el apartado VI se
analizaran las posibles causas de las desviaciones
encontradas según las características de las asignaturas.
A. Sistema de Gestión
En el indicador 1.1 Seguimiento del proceso de
impartición de la formación, analizando la guía didáctica se
puede apreciar el nivel de detalle en los procesos de
seguimiento que pueden ser contrastados observando el aula
virtual. En todos los casos analizados no existen unos
procedimientos claramente definidos que permitan un
seguimi
pruebas de evaluación que permiten el seguimiento a
grandes rasgos.
Respecto al indicador 1.2 Control de documentación, se
puede analizar la guía didáctica en la que se muestran el
listado de referencias bibliográficas, junto con los
documentos ofrecidos en el aula virtual. En todos los casos
se dispone de unos apuntes elaborados por los profesores,
destacando el caso 1, que dispone de los materiales
publicados en el portal OpenCourseWare (OCW) de la
institución.
En el indicador 1.3 Gestión de recursos, todos los casos se
encuentran en el marco universitario, por lo que deben
disponer del personal y recursos necesarios para la
impartición del curso. Esto se puede apreciar en la guía
didáctica, donde aparecen los currículos de los profesores
del curso, y los medios y recursos disponibles en cuanto a
equipamiento, aulas, laboratorios, etc.
En cuanto al indicador 1.4 Mantenimiento y revisión de
las acciones formativas, según la normativa de estudios
oficiales universitarios en España, esta revisión es
obligatoria. Estas evidencias se pueden encontrar tanto en la
guía didáctica, como en el aula virtual y en la página web de
la titulación donde se colocan públicamente los informes de
las revisiones enviadas a la agencia de acreditación
correspondiente.
El indicador 1.5 Retroalimentación, al igual que en el
indicador anterior, revisando el aula virtual, la guía didáctica
y la web de la titulación, no se han encontrado evidencias de
que se realicen más retroalimentaciones que la encuesta
final de curso.
Finalmente el indicador 1.6 Tratamiento de las
reclamaciones, en el aula virtual de los diferentes casos de
estudio se pueden apreciar foros en los que quedan
registradas las peticiones de los alumnos. Analizando los
informes publicados en las páginas de las titulaciones no se
encuentran evidencias sobre cómo se gestionan, pero sí se
lleva un registro de las acciones a tomar para mejorar el
curso en función de las reclamaciones recibidas.
B. Información General
En este apartado el único indicador 2.1 Guía did
,
bien visible y fácilmente localizable. Se aprecia que los
formatos de los diferentes casos son diferentes, pero el
con .
Todas incluyen el contenido del curso, el cronograma, el
TABLA VII
ASIGNATURAS UTILIZADAS EN LA APLICACIÓN DEL MODELO
Asignatura Nivel Tecnología Modalidad
principal Alumnos
Caso1
ED
(UPM)
Grado Moodle Presencial
6 ECTS
Masificada
>100
Caso2
MTAC
(UPM)
Máster Moodle Semipresencial
3 ECTS
Moderada
>50
Caso3
MISW
(UAH)
Máster Blackboard Online
6 ECTS
Reducida
<50
Caso4
AW
(UAH)
Máster Blackboard Online
6 ECTS
Reducida
<50
TABLA VIII
RESULTADOS GLOBALES DE EVALUACIÓN POR ASIGNATURA
Apartados del modelo
Caso1
ED
(UPM)
Caso2
MTAC
(UPM)
Caso3
MISW
(UAH)
Caso4
AW
(UAH)
1.1
2,2
(0,41)
2,2 (0,41)
2,2 (0,41)
2,2 (0,41)
1.2 5 (0) 5 (0) 5 (0) 5 (0)
1.3
4,85 (0,37)
4,85 (0,37)
4,85 (0,37)
4,85 (0,37)
1. Sistema de Gestión 1.4 5 (0) 5 (0) 5 (0) 5 (0)
1.5 2 (0) 2 (0) 2 (0) 2 (0)
1.6
3,15
(0,37)
3,15
(0,37)
3,15
(0,37)
3,15
(0,37)
2. Información general 2.1 5 (0) 5 (0) 5 (0) 5 (0)
3. Reconocimiento de la
formación para la
empleabilidad
3.1 4 (0) 5 (0) 5 (0) 4,8 (0,41)
3.2 5 (0) 5 (0) 5 (0) 4(0)
4. Metodología de
aprendizaje
4.1 3 (0) 3 (0) 3 (0) 3 (0)
4.2 4 (0) 4 (0) 4 (0) 4 (0)
4.3 3 (0) 3 (0) 3 (0) 3 (0)
4.4 5 (0) 5 (0) 5 (0) 5 (0)
5. Accesibilidad
5.1 5 (0) 5 (0) 5 (0) 5 (0)
5.2 4 (0) 1(0) 1(0) 5(0)
5.3 1(0) 1(0) 5(0) 5(0)
En todas las columnas se indica el valor medio y su desviación típica.
Todos los valores están en escala de 1 a 5.
136 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
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listado de actividades, el listado de competencias, los
resultados de aprendizaje y un listado de bibliografía
recomendada.
C. Reconocimiento de la Formación para la
Empleabilidad
En el indicador 3.1 Desarrollo del perfil profesional, las
evidencias a analizar son la guía didáctica, en la que
podremos ver las competencias que se desarrollan en la
asignatura en comparación con el plan de estudios y el perfil
profesional. En el caso 1 la asignatura pertenece a un plan
de estudios muy extenso, al formar parte de un estudio de
grado. En los casos 2, 3 y 4, al tratarse de asignaturas dentro
de un máster, éstas son más representativas dentro del plan
de estudios. Además, analizando las competencias, destacan
los casos 2 y 3 como aquellos que más competencias
desarrollan relacionada con el perfil profesional.
en el primer curso, es
básica y sienta las bases para poder desarrollar el resto de
asignaturas. El caso 2 también puede ser considerado clave
debido a que se encuentra en la primera parte del máster y
desarrolla competencias necesarias para el resto de
asignaturas que se cursarán posteriormente. El caso 3
también comparte esta situación dentro de su plan de
estudios; sin embargo el caso 4 tiene un enfoque más
especialista al final del plan de estudios.
D. Metodología de Aprendizaje
En el indicador 4.1 Diseño didáctico instruccional, en la
guía didáctica y en el aula virtual se puede apreciar que
todos los casos de estudio realizan una evaluación adecuada
según las diferentes competencias que desarrollan. Ninguno
de ellos presenta un aprendizaje basado en proyectos ni
tampoco realizan evaluaciones iniciales para establecer
necesidades de aprendizaje.
En cuanto al indicador 4.2 Recursos formativos y
actividades de aprendizaje, en la guía didáctica y en el aula
virtual se puede apreciar que todos los casos de estudio
ofrecen materiales docentes propios, además de otros
recursos como las presentaciones de clase y videos
complementarios.
Respecto al indicador 4.3 Tutorías, en la guía didáctica y
en el aula virtual se pueden apreciar los datos de contacto de
los profesores junto con la posibilidad de contactar a través
de la mensajería de la plataforma. No existen evidencias
sobre un seguimiento de posterior a la resolución de dudas
ni otros medios de retroalimentación.
Finalmente en el indicador 4.4 Entorno Tecnológico-
digital de aprendizaje, los casos 1 y 2 tienen una plataforma
Moodle, mientras que los casos 3 y 4 tienen una plataforma
Blackboard. En todos los casos las funcionalidades de la
plataforma son avanzadas y permiten todas las recogidas en
el indicador.
E. Accesibilidad
En el indicador 5.1 sobre Accesibilidad hardware, en
todos los casos de estudio se cumplen con los requisitos de
prioridad 1 y 2 de la Norma UNE 139801:2003 [38] en
cuanto a que todos los ordenadores instalados en los
laboratorios cumplen las especificaciones físicas y técnicas
para no limitar a usuarios con accesibilidad.
e de
cada uno de ellos para poder valorar el indicador en cada
caso. En el caso 1, el software utilizado es Eclipse. Los
creadores de esta herramienta han apostado desde su
creación por que sea un software accesible, y esto se
evidencia por el hecho de que suele ser el entorno de
programación que utilizan muchos programadores ciegos
[41]. En el caso 2, la mayoría del software utilizado tiene
interfaz de usuario web, por lo que serán analizados en el
siguiente indicador. El único software utilizado fue
Camtasia para la elaboración de videos, el cual no cumple
con los requisitos de accesibilidad. En el caso 3, se utiliza
una herramienta software para el modelado gráfico con
UML, sin alternativa para realizar modelos textuales, por lo
que no puede ser utilizada
l máximo nivel.
teleformación y posteriormente a los recursos dentro de la
misma; en los casos 1 y 2 Moodle y en los casos 3 y 4
Blackboard. En el caso de Moodle ofrece funciones
accesibles, pero no las suficientes para superar todos los
requisitos del nivel de conformidad A exigidos por la norma
UNE 139803:2012 [40]. Esta norma española es equivalente
a la norma internacional ISO/IEC 40500 [42], también
denominada WCAG: Web Content Accessibility Guidelines,
y se han publicado estudios que demuestran que Moodle no
cumple algunos requisitos de los niveles de conformidad A
y AA de esta norma internacional [43]. Esto limitaría el
máximo nivel a 4, pero dentro de la plataforma no se
proporciona ninguna información sobre accesibilidad web y
otras informaciones básicas para personas con discapacidad
por lo que el nivel será inicial. Sin embargo, en los casos 3 y
4 que utilizan Blackboard, presenta una declaración de
accesibilidad validando el nivel AA de accesibilidad, por lo
que el sistema el máximo nivel [44].
VI. DISCUSIÓN
Los resultados del análisis de calidad de una asignatura
son siempre muy valiosos porque nos permiten detectar
aquellos aspectos que se pueden estar desatendiendo. El
modelo desarrollado por AENOR recogido en la Norma
UNE 66181:2012 [5] está ideado para una formación
empresarial en modalidad mixta. La norma ofrece una serie
de áreas y a su vez dentro de ellas diversos requisitos que
pueden cumplirse en mayor o menor medida, pero quedan
abiertos a la personalización de cada una de las entidades.
En nuestro caso de estudio, se ha tratado de adecuar este
modelo al contexto universitario, encontrando la principal
dificultad en el enfoque del mismo, ya que el diseñado por
la norma mide la satisfacción de un alumno como resultado
de que la formación le ha ayudado a conseguir sus objetivos
y cumplir sus expectativas; y a su vez le condicionará para
MARTÍN, BRAVO E HILERA: INDICADORES PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE UNA ... 137
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
elegir un nuevo curso. En nuestro caso, el alumno, al formar
parte de un programa universitario, se encuentra inmerso en
una serie de formaciones interrelacionadas entre sí
componiendo un plan de estudios para el desarrollo de un
perfil profesional. Teniendo en cuenta esta situación, la
satisfacción del alumnos determinará el grado de
aproximación a ese perfil profesional y la mejora en las
actitudes con las que afrontará las siguientes asignaturas del
plan, por lo que la adaptación y personalización de los
indicadores de la norma UNE 66181:2012 [5], permite
medir la calidad de la asignatura universitaria.
El modelo se ha diseñado para que pueda ser aplicado por
expertos, docentes y alumnos. Los resultados de la
aplicación en los caso de estudio han mostrado pequeñas
discrepancias principalmente recogidas en las valoraciones
de los alumnos. En cuanto al apartado 1. Sistema de
Gestión, como se puede apreciar en las valoraciones de la
Tabla VIII, estas han sido muy homogéneas entre los casos
de estudio mostrando los mismos resultados en las
evaluaciones. Este apartado viene condicionado en gran
parte por la normativa que rige las titulaciones
universitarias, por la que en los indicadores 1.3 Gestión de
recursos y 1.4 Mantenimiento y revisión de las acciones
formativas, se espera que se obtenga la máxima puntuación.
Destacan con niveles bajos los indicadores 1.1 Seguimiento
del proceso de impartición de la formación y el 1.5
Retroalimentación, ya que ninguno de los casos evaluados
tienen un procedimiento para monitorizar los avances de los
estudiantes ni tampoco se realizan más tomas de
información que la encuesta de fin de curso. El indicador 1.2
Gestión de recursos destaca positivamente debido a que
todos los casos disponen de los recursos personales y
materiales necesarios. En el caso 1.6 Tratamiento de
reclamaciones que ha obtenido unos valores intermedios, las
evidencias pueden generar cierta duda sobre el nivel
dependiendo de cómo se interpreten.
Respecto al modelo, los indicadores se han mostrado
claramente útiles y discriminantes con valoraciones en
algunos casos unánimes tanto entre los diferentes grupos
como dentro de los mismos, apreciándose que las
dispersiones han sido muy reducidas. También hay que
destacar que las valoraciones han sido las mismas entre los
diferentes casos; de manera que los evaluadores, con las
diferentes evidencias de los casos de estudio, han otorgado
las mismas puntuaciones. Esto es así porque en estos
indicadores existen muchas similitudes entre los diferentes
casos de estudio, al centrarse principalmente en aspectos
organizativos que en muchos casos vienen fijados desde la
normativa universitaria.
El apartado 2. Información General, en el indicador 2.1
Guía didáctica se ha mostrado completa unanimidad en
todos los casos. Las guías didácticas de los diferentes casos
de estudio están completas y muestran un nivel máximo con
dispersiones nulas entre los evaluadores.
En el apartado 3. Reconocimiento de la formación para la
empleabilidad, los cuatro casos de estudio han presentado
elevados valores en los dos niveles evaluados de este
apartado. En el caso 1, al ser una asignatura inicial, no se
desarrolla tanto el perfil profesional y sí mucho más en el
resto de asignaturas. Los casos 2 y 3 se pueden considerar
asignaturas claves dentro de sus planes de estudio,
desarrollando en gran medida las habilidades requeridas por
el perfil profesional que se están formando. Y finalmente el
caso 4 al ser una asignatura situada al final, tiene un enfoque
más de especialización, por eso ha presentado un buen nivel
en el desarrollo del perfil profesional, pero no tanto dentro
del plan de estudios. Las valoraciones han sido muy precisas
en los dos indicadores de esta categoría, obteniendo los tres
primeros casos valoraciones por unanimidad, y siendo sólo
el último caso en el que se ha presentado alguna diferencia
en las valoraciones.
En el apartado 4. Metodología de aprendizaje, la
evaluación ha mostrado que el indicador 4.4 Entorno
Tecnológico-digital de aprendizaje relacionado con la
plataforma es el mejor valorado. A pesar de ser dos
plataformas diferentes, en ambos casos las plataformas
cumplían con el máximo de funcionalidades. Respecto al
indicador 4.2 Recursos formativos y actividades de
aprendizaje, todos los casos presentaron un nivel de
cumplimiento alto pero no llegaron al máximo debido a que
no se utilizan metodologías de aprendizaje colaborativo. Los
indicadores 4.1 Diseño didáctico instruccional y 4.3 Tutorías
obtuvieron un nivel medio, en el caso del 4.1 no se
obtuvieron mayores valores por no incluir metodologías
basada en proyectos o el análisis previo del nivel de los
estudiantes. Y en el caso del 4.3 también debido a que las
tutorías se realizan bajo demanda sin un seguimiento
posterior. Las evaluaciones han sido claramente
discriminantes, en las que los evaluadores de forma unánime
han realizado valoraciones de los indicadores, coincidiendo
tanto expertos como profesores y alumnos.
En cuanto al último apartado 5. Accesibilidad, se han
podido apreciar grandes diferencias entre los casos de
estudio. Si bien el indicador 5.1 Accesibilidad hardware es
muy homogéneo ya que depende de los ordenadores y
medios hardware que se disponen en los laboratorios y
aulas; el resto dependen del software y las plataformas que
se utilizan. En el indicador 5.2 Accesibilidad software
destacan los casos 2 y 3 porque utilizan un software nada
accesible, mientras que el resto de casos utilizan software
que cumplen con los requisitos de accesibilidad
establecidos. Finalmente sobre el indicador 5.3
Accesibilidad web, los casos 1 y 2 al disponer de Moodle
como plataforma tienen menor accesibilidad que los casos 3
y 4 que tienen Blackboard.
Respecto a la aplicación del modelo, el uso de normas ya
establecidas para medir el nivel de accesibilidad, por un
lado, ha complicado la evaluación porque en muchos casos
los evaluadores las desconocían; pero por otro han sido muy
clarificadoras para conseguir una evaluación muy precisa.
Además, comienzan a existir estudios completos que
muestran los comparaciones de resultados de accesibilidad
de herramientas como los LMS [44], facilitando así la labor
evaluadora.
La aplicación del modelo cubrió completamente el
proceso formativo, permitiendo diagnosticar si se está
fallando en alguna de las áreas. En los casos de estudio se ha
podido apreciar que en los 16 indicadores de calidad existen
claros puntos de mejora donde algunos de ellos no alcanzan
el nivel medio de calidad aceptable (nivel 3 o “Bueno”). El
indicador con valor más bajo de todos es el de la
accesibilidad, y por tanto debería realizarse alguna actuación
138 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
con objeto de mejorarlo, pues es muy posible que haya
estudiantes con discapacidad que tengan problemas para
poder cursar la asignatura, y que, aun disponiendo de buenos
materiales y metodologías probadamente eficaces, el nivel
de calidad de la asignatura para ellos sería muy bajo, si por
una asignatura de calidad se entiende aquella que satisfaga
las necesidades formativas del estudiante, y una asignatura a
la que no puede acceder el estudiante, no puede satisfacer
sus necesidades de conocimiento sobre la materia. Este
problema de un muy bajo nivel de accesibilidad es algo
habitual en muchos campus virtuales. En el caso de España,
la legislación obliga a cumplir e nivel de conformidad AA a
las páginas web de la administración púbica, incluidas las
universidades. Haciendo la equivalencia con el modelo de
calidad, el indicador de accesibilidad web de los cursos,
deberían tener a menos el valor 4, para cumplir la
legislación vigente. En los casos que tienen un nivel 1, sería
muy fácil llegar al nivel 3 simplemente instalando el módulo
de extensión (plugin) de Moodle con servicios de mejora de
accesibilidad, e incluyendo en algún lugar visible del curso,
un enlace a la página web de Moodle en la que se explican
las ayudas de accesibilidad de esta plataforma. Estas
medidas deben ser llevadas a cabo a nivel institucional que
proveen del aula virtual a los docentes, pero éstos no deben
descuidarse y garantizar que los recursos y herramientas
utilizadas también cumplen estos criterios de accesibilidad.
En las otras áreas aparecen algunos indicadores con nivel
de calidad medio-bajo, donde se aprecian algunas pequeñas
carencias motivadas por la transición aún presente hacia el
Espacio Europeo de Educación Superior, de manera que
claramente existen indicios en los que el profesorado está
trabajando elaborando completas guías de aprendizaje y
adaptando las metodologías de impartición, pero algunos
aspectos del trato con el alumno no están del todo
procedimentados; como la constante recopilación y
almacenamiento de datos para su posterior procesado y toma
de decisiones en cuanto a reclamaciones, valoraciones de los
alumnos o revisiones de la propia acción formativa. En este
caso, hay que tener en cuenta que el propio estudiante
también debe ir acostumbrándose a realizar estas
aportaciones y concienciar a todos los actores de la utilidad
de estos procesos.
Respecto a la profundidad de los indicadores, éstos
disponen de un enfoque global con el que hacer un
diagnóstico a grandes rasgos. En caso de querer profundizar
en la causa del nivel de calidad y estudiar otras
recomendaciones para aumentarla, se recomienda
complementar el análisis aplicando un modelo más
específico como los revisados en la bibliografía clasificados
con enfoque parcial, en los que se han inspirado el
desarrollo de los niveles de este modelo, pudiendo así
centrar el estudio en los recursos, la plataforma tecnológica
o el proceso de enseñanza-aprendizaje.
VII. CONCLUSIONES
La revisión de la bibliografía sobre la calidad de la
formación muestra variadas perspectivas de cómo medirla.
La evaluación en un entorno mixto, además, ofrece una
heterogénea variedad de indicadores con los que se deben
evaluar cada uno de los aspectos que intervienen en el
proceso de enseñanza/aprendizaje. De entre todos los
modelos encontrados, la norma UNE 66181:2012 [5] recoge
una interesante recopilación de estos indicadores, pudiendo
aplicarse a una formación mixta y quedando abierta a la
interpretación del evaluador para poder adecuarlos al caso
de evaluación.
Como se ha comentado en el desarrollo del estudio, el
modelo que se propone en este artículo para el contexto
universitario está basado en la norma, adaptándose en fondo
y forma para poder ser utilizada en el caso universitario. La
aplicación de la norma sin esta adaptación obtendría
resultados muy parciales e incompletos. Debido a que en los
dos primeros apartados la norma no nivela los resultados por
lo que dependiendo del evaluador existirían diferentes
valoraciones y en el tercer apartado, la norma no aplica al
caso de estudio impidiendo su valoración. Por lo que los
únicos apartados que ofrecerían cierta información serían los
dos últimos.
La aplicación del modelo a cuatro asignaturas
universitarias ha ofrecido resultados muy interesantes sobre
los que trabajar para seguir mejorando su calidad. El modelo
ha mostrado solidez en su aplicación independientemente
del evaluador, el nivel de la asignatura, la modalidad, la
tecnología utilizada y el número de alumnos. Los resultados
han sido homogéneos sin superar en ningún caso la
diferencia de un nivel y recogiendo las principales
diferencias en los alumnos, desconocedores en algunos
casos de la terminología utilizada. Las valoraciones
muestran la necesidad de seguir trabajando en la mejora del
seguimiento de los alumnos y la atención a los mismos, así
como concienciar al profesorado sobre la importancia de
garantizar la accesibilidad en sus asignaturas.
El valor añadido del modelo resultante es el de ser una
herramienta con la que cualquier docente interesado pueda
evaluar la calidad de su asignatura, obteniendo en el
resultado y en los niveles de los indicadores, las
recomendaciones de mejora de la misma. Este modelo
dispone de un enfoque global de diagnóstico de calidad.
Para conseguir un mayor detalle el número de indicadores
tendría que multiplicarse complicando la utilización del
modelo y su comprensión. Se propone que en caso de
detectar una baja calidad en alguna de las áreas, el estudio
podría ser complementado con la utilización de los modelos
de calidad presentados con un enfoque parcial, más
específicos, y utilizados para matizar los niveles de los
indicadores presentados en este modelo.
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for the creation of virtual accessible curriculum development, Galileo
University, 2015.
José Luis Martín Núñez (M'16) es Ingeniero de Telecomunicación por la
Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y Doctor por la Universidad de Alcalá (UAH). Máster en Administración y Dirección de Empresas MBA y
Máster en Ingeniería de Organización por la UPM. Máster en Ingeniería del
Software para la Web por la UAH. Es profesor Ayudante del Instituto de Ciencias de la Educación (ICE) de la UPM. Miembro del Grupo de
Innovación Educativa Gestión y Tecnología (GESTYTEC). Miembro del
Grupo de Investigación de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (GTIC).
Juan Luis Bravo Ramos es Doctor Licenciado en Ciencias de la Información por la Universidad Complutense. Es Profesor Titular de
Universidad en el Instituto de Ciencias de la Educación (ICE) de la
Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
Coordinador y profesor del módulo Genérico del Máster Universitario en
Formación del profesorado de ESO, Bachillerato y Formación Profesional.
Coordinador y profesor del curso de Formación Inicial para la Docencia Universitaria. Imparte la asignatura Metodología y Documentación
Científica en diferentes Másteres Universitarios de la UPM.
Trabaja en temas relacionados con la comunicación docente y el empleo de
medios de enseñanza en distintas situaciones de aprendizaje, tanto presenciales como a distancia; especialmente, el vídeo como medio
educativo y el uso de plataformas de teleformación. Así como en la
difusión del conocimiento científico y sus medios de transmisión.
José Ramón Hilera González es es Doctor en Ciencias e Ingeniero de
Telecomunicación. Es profesor de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad de Alcalá, donde dirige el Máster Universitario en Ingeniería
del Software para la Web. Es miembro del Subcomité “AEN/CTN71/SC36
Tecnologías de la Información para el aprendizaje” de la Asociación Española de Normalización y Certificación (AENOR). Ha participado en la
elaboración de la norma española “UNE 66181 Calidad de la Formación
Virtual”. Coordina la Red Internacional ESVI-AL de Cooperación sobre
Accesibilidad en la Educación y Sociedad Virtual.
140 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
Title— Initiatives and strategies to bring women to
engineering.
Abstract— This paper deals with the problem of a low
number of women who perform technical studies or work in
technological enterprises. Although we have focused on
initiatives which have being taken in Spain, we have also
included several studies around the world which try to give
women closer to engineering. Once we have reviewed these
proposals and confirm that they have not resulted in a growth
of women in technologies, we propose other interventions and
actions which could improve this situation and thus, provide
the set of benefits linked to this fact, such as empathic co-
creation from primary education.
Index Terms—Strategy, Gender, Engineering, Education.
I. INTRODUCCIÓN
S conocido por todos que la presencia femenina en las
carreras técnicas es casi inexistente. Por ejemplo,
carreras como los Grados en informática o en
telecomunicación son titulaciones en las que el número de
estudiantes de género masculino son mayoría o, incluso, son
la totalidad en algunas asignaturas. Este problema no es
nuevo y ya hay muchas iniciativas para intentar paliarlo,
tanto a nivel nacional como internacional.
Si analizamos los datos proporcionados por el Ministerio
de Educación Español [1] se comprueba que, en los últimos
años, el descenso de estudiantes femeninas en dichas
titulaciones se ha mantenido como una normalidad y es
ahora cuando se está intentando resolver esta situación
desde diferentes frentes. A modo de ejemplo, en [2] durante
el curso 2009-2010 en 2º de Bachillerato había un total de
53,64% de hombres y un 46,36% de mujeres que optaron
por la modalidad de Ciencia y Tecnología, mientras que las
matriculaciones del mismo año en grados universitarios
fueron sólo un 23% de mujeres frente a un 77% de hombres.
Por otra parte, si analizamos los datos de las
universidades donde las autoras trabajan, se concluye que,
P. Paderewski es profesora en la Universidad de Granada (e-mail:
patricia@ugr.es, ORCID: 0000-0001-6626-9633). Corresponding author.
M. García Arenas es profesora en la Universidad de Granada (e-mail:
mgarenas@ugr.es, ORCID: 0000-0001-7600-1374). R. Gil Iranzo es profesora en la Universidad de Lleida (e-mail:
rgil@diei.udl.cat, ORCID: 0000-0001-6304-9635).
C. González González es profesora en la Universidad de La Laguna (e-mail: cjgonza@ull.edu.es, ORCID: 0000-0001-5939-9544). Miembro de
IEEE.
E. M. Ortigosa es profesora en la Universidad de Granada (e-mail: ortigosa@ugr.es, ORCID: 0000-0002-3914-9158).
N. Padilla Zea es profesora en la Universidad Internacional de La
Rioja (e-mail: natalia.padilla@unir.net, ORCID: 0000-0001-6677-0372).
por ejemplo, en Granada en el curso 2014-2015, el
porcentaje de alumnas matriculadas en el Grado en
Ingeniería Informática oscila entre 8.84% y 13.57% y en el
Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
oscila entre 14.53% y 22.95%. Por otra parte, en la misma
universidad, la tasa de abandono fue de 12.85% de mujeres
y 87.15% de hombres en el Grado en Ingeniería Informática,
y de un 32% de mujeres y 68% de hombres en el Grado de
Telecomunicación. Hay que destacar que estos datos
incluyen a todo el alumnado de las titulaciones y no sólo los
del primer curso. Esto nos hace pensar que, además de que
las mujeres son escasas en estas carreras, algunas de ellas las
abandonan, ya sea por razones de preferencias o de
calificaciones obtenidas. En el curso 2015-2016, fijándonos
en las cifras de primer curso del alumnado que se matricula
por primera vez (no los repetidores), vemos que en el Grado
en Ingeniería Informática se matricularon 24 mujeres y 250
hombres, es decir, solo el 8.7% eran mujeres. Respecto al
Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones, en primera
matricula, fueron 22 mujeres frente a 77 hombres, es decir,
un 22.2% fueron matriculas de mujeres. Como vemos, el
problema no sólo no se soluciona sino que va empeorando
viendo las cifras. Sólo en el Doble Grado Informática-
Matemáticas se tuvo una proporción un poco más elevada:
un 24% de matrículas fueron de mujeres.
Los datos de la Universidad de Lleida son incluso más
alarmantes puesto que el porcentaje de alumnas
matriculadas en el Grado en Ingeniería Informática oscila
entre 3.2% y 14% (curso 2012-2013).
En el caso de la Universidad de La Laguna, y tomando un
histórico más amplio de 10 años, el porcentaje de mujeres
es aproximadamente el 17% de la matrícula (Figura 1).
Asimismo, vemos una ligera disminución cuando la
titulación cambió de nombre de Licenciatura a Ingeniería
(desde el año 1998). Sin embargo, el porcentaje de
egresadas de las carreras de informática en los últimos 10
años es superior, en promedio, al 17% (Figura 2).
También hemos comprobado los datos de una
Universidad privada, como es la Universidad Internacional
de la Rioja (UNIR), una Universidad cuya sede central se
ubica en Logroño, aunque tiene otras sedes, tanto en España
como en países Latinoamericanos como Colombia o Méjico.
Está compuesta por cuatro facultades y/o centros: Facultad
de Educación, Facultad de Ciencias Jurídicas, Sociales y
Humanidades, Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología,
Facultad de Ciencias de la Salud. Además, tiene una Escuela
de Doctorado.
Utiliza una metodología completamente on-line, con
clases semanales en directo de todas las asignaturas. Por
tanto, si bien las clases están mediadas por el computador, el
funcionamiento es muy similar a las clases convencionales.
E
Iniciativas y Estrategias para Acercar a las
Mujeres a las Ingenierías TICs
Patricia Paderewski, Maribel García-Arenas, Rosa Gil-Iranzo, Carina González-González, Eva M.
Ortigosa y Natalia Padilla-Zea
VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016 141
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En este contexto, dentro de la Escuela Superior de
Ingeniería y Tecnología, encontramos las titulaciones
técnicas y tecnológicas, como el Grado en Ingeniería
Informática o el Máster Universitario de Seguridad
Informática, por ejemplo, de un total de más de 30 títulos.
Es aquí donde centramos nuestra atención, mostrando los
datos de distribución por género en los títulos de Grado,
Postgrado y Títulos Propios. En la siguiente figura (Figura
3) se muestra un resumen de los datos para cada uno de los
cursos académicos, así como su desglose por cada tipo de
titulación y género.
Si ponemos en perspectiva todos estos datos, queda claro
que la presencia actual de las mujeres dentro de las
ingenierías, al menos dentro de la Universidad de Granada,
de la Universidad de Lleida, la Universidad de La Laguna y
la Universidad Internacional de La Rioja, es cada vez
menor, lo que hace que la diversidad y el enriquecimiento
que aporta una visión desde diferentes puntos de vista se
esté perdiendo, ya no sólo dentro del ámbito docente, sino
también en el ámbito laboral al que se irán incorporando
todas las personas egresadas de estas titulaciones.
Evidentemente, es misión de todos intentar resolver esta
situación puesto que es una deficiencia que acabará en los
mercados laborales de todo el mundo, y esa es la principal
razón de todas las iniciativas que se están comenzando a
hacer desde todos los ámbitos, tanto institucionales como
académicos. En concreto, la sección 2 revisa las iniciativas
nacionales e internacionales que se están llevando a cabo
para paliar este problema, y la sección 3 presenta un
conjunto de propuestas que se podrían realizar con el fin de
llegar al objetivo de aumentar el número de mujeres que se
adentran en el mundo TIC, examinando el por qué algunas
de dichas iniciativas no han funcionado. La sección 4
analiza varias experiencias reales llevadas a cabo en la
Universidad de Granada y plantea un enfoque nuevo como
es el aportado por la neuroeducación. Por último, la sección
V presenta nuestra opinión a modo de conclusiones,
incluyendo una reflexión personal de las autoras de este
artículo sobre la problemática presentada e intentando
aportar nuevas soluciones y puntos de vista alternativos.
II. ESTADO DEL ARTE
En este punto queremos presentar, para después
reflexionar sobre ello, las iniciativas que se están llevando a
cabo tanto en España como en otros países para intentar
aumentar el número de mujeres que se dedican a las TIC
(ingenierías), tanto en el ámbito académico como laboral.
En este sentido, hay iniciativas en centros docentes
nacionales, como en la Universidad de Lleida, la
Universidad de Granada y la Universidad de La Laguna, y
en internacionales como el centro Rochester Institute of
Technology o la Universidad de Michigan. Además, existen
otro tipo de acciones, a otros niveles y con otros puntos de
vista que se están expandiendo por todo el entramado TIC,
implicando también a grandes multinacionales como IBM
[3], Google [4] o CISCO [5], Administraciones Públicas o
Medios de Comunicación.
A. Iniciativas Nacionales
En España se están realizando diversas iniciativas que
hacen pensar que el problema de que las carreras técnicas
tengan pocas mujeres es generalizado en todo el territorio
nacional. Concretamente, hay continuas referencias al
problema en diferentes foros y medios de comunicación, ya
sean de más o menos tirada. Por ejemplo, si se escribe en el
buscador más utilizado el texto “carrera técnica mujeres”
aparecen 340.000 resultados, dato que da una idea de que el
problema está siendo abordado en diferentes ámbitos,
niveles y canales.
Una de las entradas más antiguas que aparecen en la red,
en un ámbito más o menos formal, es el informe de Salud y
Género del Ministerio de Sanidad en los años 2007-2008.
En este informe, se comenta que es significativo el
incremento en las especialidades Científico-Técnicas,
aunque éstas solamente son perceptibles en los hombres.
Además, son menos mujeres las que eligen esta rama en
2007 que en 2001. Es decir, ya en un estudio del 2007 con
datos recopilados desde años atrás, se observa que el
número de mujeres dentro de las carreras técnicas desciende
paulatinamente.
En este sentido, desde el ámbito de la investigación se han
realizado estudios (por ejemplo, [2]), acerca de las causas
que hay tras esta problemática. Sus autoras realizan una
buena revisión de los estudios relacionados con las
motivaciones sobre la baja presencia de las mujeres en las
Figura 1. Datos de la evolución de la matrícula por sexo de los últimos 10
años en la Universidad de La Laguna
Figura 2. Datos de la evolución de egresados/as por sexo de los últimos 10
años en la Universidad de La Laguna
Figura 3. Datos de los títulos de grado, postgrados y títulos propios de
UNIR en los cursos 2014-2015 y 2015-2016
142 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
empresas TIC y en los estudios de ingeniería relacionados
con las TIC.
Concretamente, estas autoras presentan un estudio llevado
a cabo en la Escuela Politécnica Superior (EPS) de la
Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) donde realizaron
una encuesta preguntando sobre la motivación de las
estudiantes para seleccionar una titulación técnica, y se
destaca que sus motivaciones principales son: tener interés
por las matemáticas y la existencia de posibilidades
laborales. Son muy interesantes también algunas respuestas
como: el hecho de que han tenido referencias cercanas, tanto
masculinas como femeninas, en su ámbito familiar. También
indican que a la mujer le interesa dedicarse
profesionalmente a dominios de aplicación de temas
sociales.
Otros estudios, como el presentado en [6], analizan los
resultados y decisiones que toma el estudiantado del
Bachillerato Científico-Tecnológico y Biosanitario que
realiza la prueba de acceso universitaria (PAU) en la
Universidad de Oviedo durante el intervalo de tiempo 2006-
2010. De las conclusiones obtenidas, destacamos que las
mujeres eligen materias científicas contextualizadas en la
vida cotidiana y orientadas a cubrir las necesidades de las
personas. Las mujeres eligen como opción preferente de
estudios la rama de Ciencias Sociales y Jurídicas y se
confirma la fuerte esquematización por género en la
elección de los estudios de Ingeniería donde los hombres
son una amplia mayoría. Sin embargo, exponen que no se
puede hablar de rendimiento diferencial significativo entre
hombres y mujeres con relación a las materias científicas y
tecnológicas.
Como vemos, las iniciativas de las universidades
españolas son numerosas y diversas. A continuación se van
a detallar algunas, aunque se quiere dejar claro que no son,
en absoluto, una recopilación de todas las existentes, sino
más bien una pincelada de lo que está vigente actualmente.
Per què no puc fer-ho? [7] es una jornada destinada a
presentar al alumnado de cuarto de ESO de la demarcación
de Lleida los estudios de la Universidad de Lleida sin
estereotipos de género, con el objetivo de fomentar, en el
seno del alumnado masculino y femenino, la elección de
titulaciones en las cuales cada género está menos
representado. El programa está coordinado por el Centre
Dolors Piera d’Igualtat d’Oportunitats i Promoció de les
Dones que nace fruto del esfuerzo del SIED (Seminari
Interdisciplinari d’Estudis de la Dona) para fomentar la
igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres. La
normativa de funcionamiento del centro se aprobó por
Consejo de Gobierno en dicha Universidad el 7 de marzo de
2006. En esta jornada, chicos y chicas realizan diversos
talleres para que visualicen los trabajos que se llevan a cabo
en las diferentes titulaciones. Desde su puesta en
funcionamiento, las chicas realizan talleres en la Escuela
Politécnica Superior y los chicos en Psicopedagogía. Suele
agradar la experiencia a nivel general, quedando cortos los
talleres en cuanto a su duración, pues sólo se dispone de una
mañana.
Campus Tecnológico UGR para Chicas [8] es la iniciativa
de la Universidad de Granada en 2014 y 2015. Esta
propuesta es pionera en el ámbito nacional y ha sido objeto
de controversia en muchos sentidos. El objetivo principal es
promover y difundir qué se hace en carreras técnicas como
la Ingeniería Informática o la Ingeniería de Tecnologías de
Telecomunicación a chicas en edad pre-universitaria. Para
ello, se organiza un curso de dos semanas de duración
totalmente gratuito para las asistentes donde se les muestra
qué se hace en realidad en dichas carreras. Para ello, se
imparten clases totalmente prácticas donde las alumnas
pueden ir construyendo por ellas mismas, utilizando tanto
software libre como hardware libre, diversos proyectos que
ellas mismas seleccionan al principio del curso. La
controversia de esta iniciativa viene por el hecho de va
orientada sólo a chicas, por lo que ha recibido diversas
críticas de algunos sectores indicando que, al ser un curso
gratuito, los chicos también deberían poder asistir. Sin
embargo, si se admitieran chicos en dicha propuesta, sería
muy difícil alcanzar el objetivo de la misma. Esta iniciativa
ha sido financiada por diversas entidades y el equipo
organizador busca financiación para que las chicas puedan
hacerlo de forma gratuita, por lo que la acogida ha sido
bastante numerosa en las dos ediciones. Algunas de las
entidades que financian la propuesta son: Google, la
Delegación TIC de la Universidad de Granada, la Oficina de
Software Libre de la Universidad de Granada y la propia
Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de
Telecomunicación, donde se imparte.
También con la participación de la Escuela de Ingenierías
Informática y de Telecomunicación de la Universidad de
Granada, el Women TechMaker Granada [9] es un evento
que se organizó en abril de 2015, organizado por el Google
Developers Group (GDG) de Granada. En ella, la idea fue
explicar lo que significa ser ingeniero o ingeniera, es decir,
que la función de un ingeniero/a tiene mucho de creatividad
(ideando soluciones a problemas reales de las personas), de
trabajo colaborativo, de innovación y de sociabilidad. En
este evento se invitaron a personas relevantes tanto del
ámbito académico como profesional, todas mujeres, con el
fin de dar mayor visibilidad a las mujeres profesionales en el
mundo TIC y hacerlas así referentes para que las jóvenes
que asistieron al evento puedan animarse a entrar en este
mundo. Este evento patrocinado, por Google, se realiza
también en distintas universidades a nivel nacional e
internacional.
Además, las mujeres del grupo Google en España, en
colaboración con expertas mujeres tecnólogas, llevan a cabo
la iniciativa Tech & Ladies [11]. El objetivo del proyecto es
dar visibilidad a las mujeres que crean y trabajan en
tecnología. Para ello, en este proyecto se busca reconocer
los problemas de las mujeres a la hora de conectar con la
tecnología y buscar solución a sus desafíos, brindar
formación especializada, divulgar patrones de mujeres en la
tecnología, tener referencias femeninas y conseguir que
chicas jóvenes se interesen por estudiar una carrera técnica.
Como primera acción del proyecto, se ha creado un mapa
tecnológico. Este mapa va a servir para que todas las chicas
que tengan un perfil técnico puedan darse visibilidad y hacer
networking.
Por otra parte, en el artículo [10] se describe una
experiencia, llamada Girl’s Day, que se está llevando a cabo
anualmente en la Universidad de Zaragoza desde 2008. La
idea es llevar a chicas que estudian secundaria a la
Universidad y dedicarles un día en el que se acercan tanto al
PADEREWSKI et al.: INICIATIVAS Y ESTRATEGIAS PARA ACERCAR A LAS MUJERES A LAS ... 143
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
mundo empresarial (o de negocio) como al mundo de la
investigación. En cinco años, han aumentado la visibilidad
que tienen las mujeres sobre la ingeniería, las estudiantes
conocen en lo que consiste una ingeniería y se ha
establecido una red de ingenieras en la región. La actividad
central consiste en mostrar ejemplos de productos de
ingeniería desarrollados por equipos que incluyen mujeres.
Tal como las autoras explican en el artículo, un gran
problema es que los jóvenes no saben lo que es ingeniería ni
en qué consiste el trabajo de un ingeniero. Por tanto, hay que
acercarlos a este mundo desde distintos puntos de vista. El
Girl’s Day fue una iniciativa que nació en Alemania pero
actualmente se está celebrando en más de 10 países.
Por su parte, en la Universidad de La Laguna, promovido
por el Instituto Universitario de Estudios de las Mujeres
(IUEM), en mayo de 2015 se realizaron unas jornadas de
científicas y tecnólogas para promover nuevas vocaciones
científicas, donde se llevaron mujeres tanto de la parte
académica (profesoras e investigadoras) como de las
empresas para incentivar a las chicas a estudiar y trabajar en
el ámbito de las TIC. En estas jornadas se invitaron a
estudiantes de Bachillerato, tanto chicos como chicas.
Para finalizar este apartado, comentamos el espacio e-
igualdad.net, promovido y financiado por el Instituto de la
Mujer y para la Igualdad de Oportunidades, que cuenta
también con la cofinanciación del Fondo Social Europeo.
Este espacio forma parte de los objetivos y líneas de
actuación del Plan de Acción para la igualdad entre mujeres
y hombres en la Sociedad de la información (2009-2011)
aprobado en el Consejo de Ministros el 18 de diciembre de
2009.
B. Iniciativas Internacionales
A continuación, se presenta una recopilación de
iniciativas que han surgido fuera de nuestro país y se
detallan algunas características importantes.
Así, en el Rochester Institute of Technology [12]
pretenden incentivar la participación de mujeres en carreras
técnicas (STEM, Science, Technology, Engineering, and
Mathematics) ya que dan por sentado que un equipo de
trabajo y desarrollo se comporta mucho mejor cuando está
formado por hombres y por mujeres. Se apoyan para esto en
estudios que afirman que un equipo con diversidad es capaz
de generar ideas más innovadoras y por lo tanto creativas.
Para ello, se fomentan proyectos de investigación en el
ámbito educativo y en el lugar de trabajo para las científicas
e ingenieras. Además, desarrollan programas de extensión
que buscan fomentar el interés por la ciencia y las
matemáticas entre las mujeres y las niñas en todos los
niveles, primaria, secundaria o universidad.
Por su parte, la Universidad de Michigan [13] lidera la
propuesta titulada “Women in Science and Engineering”
(WISE) que incluye programas para chicas de primaria,
pregraduadas e incluso postgraduadas o estudiantes de
doctorado y postdoctorado ofreciéndoles una vía por la que
obtener plazas en la universidad u oportunidades de empleo.
Además, existen iniciativas conocidas como IGNITE
(Inspiring Girls Now In Technology Evolution) [14] con una
función de mentoría e información como la anterior,
Engineer your life [15] donde, de una forma divertida,
intentan explicar por qué es interesante ser ingeniera y
convencer a las chicas que hagan grados de ingeniería.
También se realizan reuniones, a nivel mundial, de
mujeres tecnólogas como The Grace Hopper Celebration of
Women in Computing organizada por el Instituto Anita
Borg en asociación con la Association of Computing
Machinery (ACM). Otro ejemplo es el Technovation
Challenge [17], un programa mundial sólo para chicas de 13
a 17 años que enseña a usar la tecnología con un propósito,
promoviendo el espíritu emprendedor.
También desde la Comisión Europea para la Investigación
y la Innovación, dentro del llamado Horizonte 2020, se
intenta fomentar la aparición de mujeres líderes en
investigación para así fomentar la igualdad en número en
mujeres que participan en posiciones influyentes en el
campo de la investigación. Esta iniciativa insta a los estados
miembros de la Unión Europea a desarrollar la legislación
necesaria para fomentar la aparición de estas líderes [16].
También cofinanciado por la Comisión Europea, ICT-Go-
Girls! [18] es un proyecto europeo, dentro del programa
Comenius LLP, cuyo objetivo es capacitar a las niñas de la
escuela secundaria con los conocimientos, habilidades y
valores para ayudarlas a ser capaces de crear futuras
oportunidades para la innovación y empleo de calidad
relacionado con las TIC. Siguiendo en este ámbito de
proyectos europeos, está también el proyecto FESTA
(Female Empowerment in Science and Technology
Academia) [19], el proyecto Genis-Lab (The Gender in
Science and Technology Lab) [20], el proyecto HELENA
(Higher Education Leading to Engineering and Scientific
Careers) [21], el proyecto TWIST (Torwards Women in
Science and Technologies) [22], o el proyecto WISAT
(Women in Global Science and Technologies) [23], todos
orientados en el mismo sentido.
Como se puede apreciar, no es una situación que se
intente paliar sólo en algunas de nuestras universidades, sino
que existen numerosas iniciativas, no todas ellas recogidas
en este artículo, donde la temática es siempre el fomentar las
titulaciones técnicas entre las mujeres.
C. Otras Formas de Acción
Este apartado revisa iniciativas con enfoques más
originales o que difieren de los mencionados en el apartado
anterior, pero que creemos que son importantes por los
resultados que obtuvieron y que, en muchos casos, siguen
vigentes.
Iniciativas pasadas provocaron la aparición de
movimientos de asociación entre mujeres relacionadas con
la informática. Así surge la llamada “Asociación para
mujeres en Computación”. Esta asociación, curiosamente,
tiene un director hombre que intenta fomentar la visibilidad
de mujeres dentro de este mundo que, principalmente, está
compuesto por hombres. Otros proyectos relacionados con
asociaciones de mujeres que intentan impulsar la
participación de las mujeres en la tecnología son Girls who
code [24] o Agile-girls [25], entre otras muchas asociaciones
que actualmente están trabajando en este sentido. O los
ejemplos de la American Association of University Women
(AAUW) que vela por la integración de las mujeres y
publican diversos informes sobre la situación de la mujer
como por ejemplo: Why So Few? Women in Science,
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Technology, Engineering, and Mathematics (2010) [26] o
Graduating to a Pay Gap: The Earnings of Women and Men
One Year after College Graduation (2012).
La publicación de artículos de opinión en medios
influyentes como el New York Times, donde Lina Nilsson
(innovation director at the Blum Center for Developing
Economies at the University of California, Berkeley) [27]
muestra que sólo alrededor del 14 por ciento de los
ingenieros/as trabajadores/as son mujeres. Ella piensa que se
puede incrementar este número de forma simple y cuenta
que una experiencia llevada a cabo en la Universidad de
California, Berkeley, donde da clases. Ella sugiere que si el
cometido de los trabajos fuera socialmente más
significativos, las mujeres se inscribirán en ellos en masa.
Nilsson expone que en su centro comenzó un programa que
logró, en sólo un año académico, que un 50% de la
matrícula fuera de estudiantes femeninas. El curso 2014
estrenaba un nuevo Ph.D. en ingeniería de desarrollo para
estudiantes que realizaban su trabajo de tesis orientado a
crear soluciones para comunidades desfavorecidas:
soluciones para obtener de forma asequible agua potable,
equipos de diagnóstico médico para enfermedades tropicales
desatendidas o creación de procesos de fabricación local en
las regiones pobres y remotas. Según Nilsson, las mujeres se
sienten atraídas por proyectos de ingeniería que tratan de
mejorar la sociedad. Otras experiencias parecidas están en el
MIT, la Universidad de Minnesota, Penn State, la
Universidad de Santa Clara, Arizona y la Universidad de
Michigan donde han propuesto programas dirigidos a
reducir la pobreza y la desigualdad y han logrado resultados
similares. Esto demuestra que la clave para aumentar el
número de ingenieras puede no sólo hacer programas de
tutoría o resolver problemas de conciliación, aunque son
importantes. Se pueden reformular los objetivos de la
investigación en ingeniería y en los planes de estudio
haciendo que sean relevantes a las necesidades de la
sociedad, potenciando el compromiso social, y no
enfocándolo sólo como un tema relacionado con la igualdad
de género.
En [28], los autores proponen usar juegos educativos para
enseñar habilidades básicas de informática de manera
contextualizada y de forma interactiva, generando así
entusiasmo e interés por el tema. Este enfoque, además,
debe adaptarse a un método de enseñanza neutral del
género. Los resultados fueron alentadores, mejorando el
interés por la informática en estudiantes de ambos sexos.
En esa línea, en [29] presentan un estudio donde se
refleja, basándose en una serie de experimentos realizados
con mujeres y hombres, que la inclusión de objetos o
elementos estereotipados en el diseño de las aulas virtuales y
reales tiene una gran influencia tanto en la intención de
matriculación en estos estudios como en la permanencia en
ellos. Los autores concluyen con la idea de que el diseño
físico de los entornos de aprendizaje, tales como aulas,
laboratorios de computación y departamentos universitarios,
puede proyectar mensajes basados en la identidad de quién
pertenece o no a este mundo y con ello disuadir a algunas
poblaciones de entrar en este campo y creer que no pueden
lograr éxito en él.
Por otra parte, las empresas también se preocupan por el
bajo número de ingenieras. En el estudio [30], se encuentran
algunas claves para entender y solucionar, en parte, algunos
problemas asociados que encuentran las mujeres que quieren
acceder a un puesto técnico elevado en una empresa o
corporación. Por un lado se reconoce en las grandes
corporaciones que poseen hombres y mujeres en puestos de
gran responsabilidad proporciona más versatilidad,
flexibilidad y apertura a la innovación. Sin embargo, la
percepción de las mujeres es que deberán extender su
horario laboral o bien tendrán que tener redes de influencia
o poder para ascender en la empresa. Estas son las barreras
que perciben las mujeres, además de creencias sexistas
como que la mujer en un puesto de responsabilidad es vista
como menos competente que sus compañeros masculinos.
También se apunta a parámetros como la raza o la etnia. Las
mujeres latinas (0%) y de raza negra (1.6%) apenas
aparecen en puestos de responsabilidad.
Incluso las Administraciones a diferentes niveles, con el
objetivo de conseguir más mujeres al frente de la
investigación, emprende acciones. Por ejemplo, la Comisión
Europea desarrolló un informe donde se proponen medidas
para promover la igualdad de género en el ámbito que nos
ocupa detallando propuestas país a país y proponiendo
buenas prácticas [31].
III. ALGUNAS PROPUESTAS CONCRETAS PARA FOMENTAR LA
PRESENCIA DE LAS MUJERES EN LAS TIC
Hemos visto que existen muchas iniciativas con el fin de
fomentar la presencia de las mujeres en las ingenierías, casi
todas ellas están orientadas a mujeres jóvenes que están a
punto de elegir una carrera universitaria que les llevará a
ejercer su profesión dentro de las TIC. Estas iniciativas se
basan, principalmente, en:
• Realizar estudios que evidencien cuáles son las
principales barreras o problemas por los que las mujeres no
eligen una carrera técnica.
• Programas de mentoría.
• Mejorar la visibilización de referentes tanto en el
mundo académico como empresarial o laboral de mujeres
con formación técnica.
• Realizar cursos, jornadas o eventos para explicar la
función de un ingeniero/a.
Todas estas iniciativas llevan años realizándose, a veces
de forma parcial y, sin embargo, no se han visto todavía
resultados satisfactorios ni en España ni en el resto del
mundo respecto al bajo número de mujeres con una
formación técnica o tecnológica.
Uno de los principales escollos que parece evidenciarse
es, precisamente, la percepción sobre el rol de las mujeres
en trabajos técnicos. Ya sea por las propias mujeres como
por sus congéneres masculinos. Por eso, muchas de las
iniciativas que se proponen van en ese sentido. Hay que
cambiar esa percepción, y eso se debe realizar desde que los
niños y niñas se escolarizan. Como dice Virginia Valian
[32] el interés de las mujeres en matemáticas y ciencias
aumentará si tienen un sentimiento de pertenencia y una
expectativa de éxito. Es necesario conseguir que las mujeres
no se vean excluidas de las áreas tecnológicas, sino que
sientan que son parte de ellas.
Las iniciativas presentadas a lo largo del artículo se
consideran indispensables pero se deberían completar con
PADEREWSKI et al.: INICIATIVAS Y ESTRATEGIAS PARA ACERCAR A LAS MUJERES A LAS ... 145
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
las siguientes que, si bien se han evidenciado en algunos
estudios, no se están llevando realmente a cabo:
• La información de lo que es ser ingeniero/a y sobre
todo, cómo es el trabajo (creativo, social, colaborativo, etc.)
y los objetivos, los productos y servicios que crea debe
llegar antes de que el estudiante decida qué rama va a elegir,
es decir, desde la educación primaria, puesto que ya en la
educación secundaria deben elegir unas asignaturas que
condicionan el abanico de posibilidades de formación
superior posterior.
• Se debe introducir alguna asignatura de forma
temprana (primaria, por ejemplo) en el currículum del
alumnado los conceptos básicos de la informática de forma
amena y divertida. Existen lenguajes y métodos de libre
acceso que se pueden usar y que creemos que crearía una
familiaridad de todos los estudiantes con la disciplina de
ingenierías y carreras técnicas evitando la animadversión
que muchos estudiantes, principalmente femeninos, tienen
con la informática. Actualmente, existen iniciativas
positivas como por ejemplo, el hecho de que los alumnos en
Andalucía podrán cursar una asignatura más de tipo
tecnológico en secundaria para el curso 2016-2017 además
de la que actualmente existe en el Bachillerato (noticia que
salió recientemente en la prensa).
• El liderazgo del futuro depende de la formación de hoy,
por ello, se deben promover programas formales en todos
los niveles educativos ajustados a las demandas de los
trabajos que necesitarán en el futuro, teniendo en cuenta que
la tecnología es y será fundamental para este desarrollo. El
profesorado actual no está preparado para enfrentarse a este
desafío y necesitará para ello una formación especializada
en didáctica de la informática. Esta formación no existe
actualmente, y debería incorporarse en los planes de
formación de profesorado, como una carrera especializada.
• Se debe asociar un carisma o proyección social a la
función del ingeniero/a. Esta profesión ayuda a mejorar la
sociedad, el mundo en el que vivimos, porque aporta
soluciones a problemas que tenemos habitualmente. En
general, un ingeniero mejora el mundo para que sea un poco
más cómodo para todos los que habitamos en él.
• En las aulas, los maestros deben usar la tecnología, los
computadores, de una forma innovadora para que los
estudiantes sepan disfrutarla y les guste la tecnología,
evitando que surja un sentimiento negativo hacia ella. Esto
se puede conseguir integrando nuevas formas de diseñar
actividades y gamificándolas. También es importante
personalizar en todo lo posible el aprendizaje centrándose en
la persona, y para ello ayudarse de la tecnología para poder
gestionar ese gran volumen de trabajo adicional que se
genera.
• Se deben evitar los estereotipos, y esto se puede
conseguir con la educación tanto en las personas mayores
(progenitores, maestros/as, tutores, etc.) como para
adolescentes y menores.
• Hay que incentivar que las propias mujeres no se vean
menos capaces y se pongan barreras a sí mismas
(autoexclusión). Se les debe explicar a niños y niñas que
ambos géneros deben ser capaces de conciliar vida laboral y
personal con sus parejas. Siendo obligación de ambos
componentes de la pareja. En este sentido el camino está
iniciado, pero hay que fomentarlo y seguirlo, qué es lo
realmente difícil.
• Es necesario dar cursos a las niñas para despertarles la
curiosidad en la ciencia y la tecnología. Por ejemplo,
explicarles cómo está relacionada la ingeniería química con
la cocina o con los tejidos textiles y que la ingeniería
informática está relacionada de forma transversal con todas
las disciplinas.
• Hay que incorporar, presentar y mencionar, empezando
por los libros de texto, a mujeres que sean referentes en los
distintos campos: académico, investigación y empresarial,
para que sean tomadas como ejemplos para las futuras
tecnólogas. Esto, desde educación infantil, de forma que
siempre que se nombre un tecnólogo, también haya un
ejemplo de tecnóloga que lo acompañe.
• Hay que enseñar a las mujeres a arriesgarse más dentro
del campo empresarial en el mundo de las TIC, a no temer
tener puestos de responsabilidad porque lo harán igual que
sus colegas y a llegar a un compromiso entre su vida
familiar y laboral sin auto-asignarse más tareas de las que
debe realizar. Esto también entra dentro del punto de
educación, muchas veces es la propia mujer la que no sabe
delegar funciones familiares en los otros miembros de la
familia o de su entorno.
• Fomentar el trabajo en equipo con mezcla de géneros
como un valor añadido que permita afrontar problemas
complejos de una manera más eficiente. En primaria en
EEUU, se crean equipos mixtos donde se les presenta un
reto, cada integrante debe desarrollar una estrategia que
luego deberá compartir con sus compañeros de manera que
entre todos buscan información para llevar a cabo el
proyecto común. Esta forma de trabajar debería trasladarse a
secundaria y a la universidad. Y en el caso español a todos
los niveles. De esta manera, son los alumnos los que
demandan los conocimientos, siendo proactiva la forma en
que los consumen. Estos equipos deberían estar balanceados
en cuanto a nivel intelectual/género/
habilidades/personalidad en todo lo posible. Así pues, cada
uno tiene un rol dentro del equipo, fomentando el respeto y
reconocimiento de cada uno de los integrantes del mismo.
• Co-creación empática: Los contenidos para ser
realmente asimilados deben ser redescubiertos, entender sus
relaciones y entenderlos dentro de un contexto, por eso se
partiría de los PBL (Project Based Learning) desde primaria,
donde los contenidos deben ser estudiados porque son
necesarios para alcanzar uno o varios objetivos, de manera
que se fomenta la motivación por aprender y los contenidos
no quedan aislados en asignaturas sino ligados por un
desarrollo y fin común. Sin embargo, esta propuesta puede
ser mejorada si cabe, con múltiples actores/roles (co-
creación) donde los integrantes deben pasar por diferentes
roles (que preferiblemente deberían ser antagonistas, como
jefe-empleado) para desarrollar empatía. A ser posible
deberían aparecer figuras que respalden estos proyectos
como asesores o consultores. Dichos roles podrían ser
llevados a cabo por otros profesores o profesionales. Los
grupos que participan en el PBL deberían ser mixtos y
fomentar proyectos con vertiente más técnica/científica y
otros más sociales. De forma, que se trabaje con personas
que puedan desarrollar sus habilidades en un entorno
favorable a ello. Consideramos la empatía un punto clave
146 VAEP-RITA Vol. 4, Núm. 3, Sep. 2016
ISSN 2255-5706 © IEEE-ES (Capítulo Español)
para la implicación social y emocional de los integrantes del
grupo. Así como un potente catalizador para evitar
conflictos en el seno del grupo. Por lo tanto, se fomentaría
que tanto mujeres y hombres pudieran dirigirse a sectores
profesionales que habitualmente no eligen tal y como se ha
puesto en evidencia en el artículo.
IV. EXPERIENCIAS REALES
Algunas de las iniciativas comentadas anteriormente se
han llevado a la práctica por varias de las autoras de este
artículo. Nos gustaría comentar los resultados obtenidos con
el fin de animar a más personas a llevarlas a cabo. También
comentaremos una línea distinta de actuación que,
actualmente, está teniendo mucha importancia.
A. Jornada Dedicada a la Docencia Para la Igualdad
entre Mujeres y Hombres en Tecnología y
Actuaciones para Mitigar el Abandono en los
Primeros Cursos
En la Universidad de Granada, donde se imparte
diferentes títulos relacionados con las TIC, se celebró una
jornada de reflexión [33] debido a los dos grandes
problemas detectados en estas carreras: el bajo número de
mujeres que se matriculaban y el gran número de personas
que abandonaban dichos estudios en los primeros cursos.
Además, previo a estas jornadas se llevó a cabo una
encuesta a los estudiantes con preguntas relacionadas con
ambas problemáticas. Estas jornadas fueron abiertas y se
plantearon para enriquecer nuestro conocimiento sobre las
opiniones, actuaciones, reflexiones, etc. que los miembros
de nuestra comunidad tienen y quisieron compartir
(estudiantes, docentes, investigadores, trabajadores dentro
del área de las TIC). También fueron bienvenidas las
aportaciones de personas de fuera de la Universidad de
Granada. La experiencia fue muy positiva y se recibieron un
total de seis aportaciones en forma de artículo, las cuales se
presentaron y discutieron durante la jornada.
La principal conclusión en esta Jornada se puede resumir
en que debemos empezar dando información sobre este tipo
de carreras técnicas a los estudiantes desde muy jóvenes,
antes siquiera de que tengan que elegir las asignaturas que
determinarán su elección en sus estudios de secundaria. Sin
perder de vista que hay que eliminar los estereotipos que
tenemos en la sociedad y para los que hay que hacer
campaña en toda la población. Este año, en 2016, al final del
curso se realizará la II Jornada relacionada con estos temas
donde se intentará una mayor participación de los y las
estudiantes.
B. Encuesta Realizada a Mujeres Relacionadas con
las TIC sobre las Ventajas del Aprendizaje Virtual.
Un problema que vemos dentro de las profesiones TIC, es
que la tecnología avanza rápidamente y los/las profesionales
que nos dedicamos a esto estamos obligados/as a mantener
una constante formación. Nos preocupaba, concretamente, el
caso de las mujeres, ya que, para las que tienen cargas
familiares, este aspecto tan emocionante y enriquecedor de
nuestra profesión, puede suponer un gran problema. Por
ello, quisimos realizar una encuesta para comprobar si la
educación virtual es realmente una alternativa real para
mantener nuestro nivel de formación [34]. Se realizó la
encuesta y contestaron 59 mujeres cuyas carreras
profesionales están relacionadas con las TIC. De los
resultados obtenidos remarcamos tres conclusiones:
Las mujeres ven la formación virtual como una
opción para poder reciclarse.
La formación virtual no elimina las principales
barreras que encontramos para el ejercicio de la
profesión.
Aun teniendo la formación virtual, es difícil
compaginar la vida laboral con la social o familiar.
C. Otro Avance: la Neuroeducación.
El cerebro posee la propiedad de plasticidad, es decir,
puede modificarse; mucho mejor si se realiza a edades
tempranas. Ese es el punto de partida del paradigma de la
neuroeducación, un reciente campo de investigación que
mezcla la neurociencia y la educación y en el que se parte de
la base de que un cerebro puede alterar su funcionalidad
gracias a estrategias basadas en el funcionamiento del
mismo [35]. Se han realizado experimentos con niños con
dislexia donde se ha comprobado cómo un determinado
protocolo de actuación conseguía una mejora en la actividad
de las regiones involucradas en el procesamiento fonológico
[36]. Además, la neurociencia ha demostrado que las
emociones mantienen la curiosidad [37], nos sirven para
comunicarnos y son imprescindibles en los procesos de
razonamiento y toma de decisiones, es decir, los procesos
emocionales y los cognitivos son inseparables. Con
estrategias como son la novedad [38], el ejercicio físico [39]
o ser seres sociales [40] se ha demostrado los beneficios que
puede proporcionar la neuroeducación. La doctora en
Genérica y Asesora en neuroeducación, Anne Moir,
comenta que el cerebro de las chicas madura más rápido la
habilidad verbal y la movilidad fina: dibujar, los trazos, el
trabajo que se hace con los dedos. Los niños llegan al
colegio y se les pide que escriban bien, con claridad. Pero su
cerebro no está preparado todavía para eso [41].
Universidades como la John Hopkins, en Estados Unidos,
ya han puesto en marcha proyectos de investigación en
neuroeducación, como también Harvard, que dispone de un
programa llamado Mente, Cerebro y Educación que
pretende explorar la intersección de la neurociencia
biológica y la enseñanza. Es la era de la Neuroeducación:
Sólo se puede aprender aquello que se ama [42]. A raíz de
este concepto empiezan a surgir otros como el de las
inteligencias múltiples (IM), donde se parte que todos los
niños tienen un potencial diferente por descubrir [43]. El
niño tiene que aprender a saber escoger bien, y también a
encajar el error con espíritu científico. El perfil de la
inteligencia puede cambiar, desarrollarse y crecer. Los
factores ambientales juegan un papel importante en la
formación y desarrollo de la inteligencia, creando una
constelación de habilidades. Es crucial, la organización de
las clases, curriculum, evaluación, para garantizar que
existen oportunidades para que todos los niños y niñas
puedan descubrir, explorar y nutrir esas fortalezas e
intereses. Así como para reconocer y fomentar el interés y
las habilidades en las áreas más difíciles o menos atractivas.
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V. CONCLUSIONES
En este artículo se ha descrito la situación actual en
cuanto al tipo de iniciativas que tanto dentro como fuera de
España se están llevando a cabo para paliar un problema
importante: el bajo número de mujeres que se encuentran en
el campo de la tecnología, de la ingeniería, en cualquier
ámbito (académico, laboral, investigación).
Una vez que se ha visto que las acciones realizadas hasta
ahora no están dando los frutos esperados, se realiza una
propuesta más amplia de iniciativas que creemos que faltan
para completar las que ya se están realizando y que intentan
paliar muchos de los problemas ya detectados y conocidos.
Estas iniciativas, básicamente, se basan en modificar la
educación tradicional empezando a trabajar desde muy
pequeños y evitando cualquier sesgo referente al género.
Como opinión más personal, creemos que, a la vista de
los datos y conforme a nuestra experiencia, las mujeres
tendemos más a elegir carreras en las que nuestras
expectativas de futuro esté más relacionado con la sociedad
en general. Sin embargo, el estereotipo que representa a las
personas que estudian las carreras de ingeniería, es un
estereotipo poco social, con poca relación con su entorno,
del que, sin ser totalmente conscientes, las mujeres
intentamos escapar. Sin embargo, no captamos que las
carreras de ingeniería cumplen un servicio a la sociedad en
todos los ámbitos. Sobra decir que hoy en día, un ingeniero
informático puede prestar sus destrezas en cualquier ámbito
ya sea relacionado con la Ciencia o no. La prueba la
podemos encontrar en algunos campos más que otros, por
ejemplo, ¿qué serían hoy todas las técnicas de diagnóstico
sin la ingeniería informática o la ingeniería electrónica? o
¿qué serían, incluso de los estudiosos de la lengua sin una
buena base de datos por detrás que les almacene toda la
información existente respecto a la etimología, la
pronunciación o la traducción de cierto vocablo?
Por otra parte, la ausencia de mujeres dentro de las
ingenierías, causa una ausencia de diversidad en las
propuestas de solución que los ingenieros, informáticos o de
cualquier otro tipo, proponen a los problemas del mundo
real. Pero, ¿queremos esta ausencia de diversidad?, en
nuestra opinión, esta ausencia de puntos de vista diversos es,
en todos los casos, perjudicial, no sólo para la ingeniería,
sino en la sociedad en general, puesto que la ingeniería está
al servicio de la sociedad. Siendo cada vez un valor en alza
la parte emocional, baste mencionar el ejemplo de la
ingeniería informática donde ya no es suficiente que una
aplicación sea funcional y usable, debe emocionar, debe
conectar de forma hedónica con el usuario. Es en este punto,
donde el sector femenino puede aportar valor a estas
propuestas.
En cualquier caso, está claro que las iniciativas que se
están siguiendo en las diferentes universidades, tanto
españolas, como extranjeras, están orientadas a paliar esa
falta de diversidad en el alumnado. Y en ningún caso, estas
iniciativas deberían dejar de crearse, fomentarse,
subvencionarse o llevarse a cabo, aunque sea sólo por las
pocas mujeres que estamos dentro de estas ingenierías,
puesto que somos las que, en nuestra opinión, vemos más el
sesgo presente en las clases que impartimos día a día.
Un punto de partida que puede ayudar a ver o tomar
iniciativas acertadas en la educación de las chicas y
conseguir despertar el interés en las ingenierías es lo que nos
pueden aportar las ideas que hay detrás de un reciente
campo de investigación llamado neuroeducación. Partiendo
de que existen diferencias físicas en el cerebro de hombres y
mujeres, sabemos que es más importante el hecho de que
existen diferencias funcionales que cuando somos
pequeños/as no son tan distintas pero que, conforme vamos
creciendo y debido a muchos factores, se van haciendo cada
vez más grandes. Quizás debemos tender a evitar ese
crecimiento en las diferencias funcionales para tender a la
igualdad y así, también, influiríamos en un aumento del
número de chicas en las ingenierías.
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Martínez. 2014. Mujeres, Ciencia y Tecnología. Encuesta sobre la
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2014. [8] Campus Tecnológico UGR para Chicas. http://cs4hs.ugr.es/
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Diego San Juan http://miradordeatarfe.es/?p=2438
[43] Estudios contemplativos (2015) ¿Qué es una escuela de Inteligencias Múltiples? http://www.estudioscontemplativos.com/que-es-una-
escuela-de-inteligencias-multiples/
Patricia Paderewski Rodríguez es Doctora en Informática por la
Universidad de Granada (2003). Es profesora del departamento de
Lenguajes y Sistemas Informáticos desde 1990 y da clase tanto en grado
como en posgrado. Sus líneas de investigación actuales se centran en
videojuegos educativos, gamificación, interacción persona-ordenador (HCI) y evolución de sistemas y arquitecturas software. También investiga en
temas de género como elemento transversal a todas las líneas.
María Isabel García Arenas es Ingeniera Informática en la Universidad
de Granada. Doctora en Informática por la Universidad de Granada desde 2003. Durante el periodo 2003-2007 fue profesora de la Universidad de
Jaén impartiendo docencia en la Ingeniería Informática, el Máster de
Informática y la Ingeniería Técnica en Telecomunicaciones entre otras. En el periodo 2007-2012 ha sido profesora Ayudante Doctor de la Universidad
de Granada impartiendo docencia en la Ingeniería Informática, el Máster de
Ingeniería de Computadores y Redes y la Ingeniería Electrónica entre otras. Desde 2012 es profesora Contratada Doctora e imparte docencia
actualmente en la Ingeniería Electrónica, y el Grado de Informática. En
investigación ha participado en varios proyectos europeos, nacionales y
regionales, siendo Investigadora principal de un proyecto GENIL en el
2011. Los campos de investigación son la Computación Evolutiva Paralela
como línea principal.
Rosa María Gil Iranzo es Licenciada en Ciencias Físicas por la
Universidad de Barcelona y Doctora en Informática y Comunicación Digital por la Universitat Pompeu Fabra. Actualmente es profesora en la
Universidad de Lleida y miembro del grupo de investigación GRIHO. Ha
trabajado en temas de Web Semántica, Linked Data, Interacción Persona Ordenador y en los últimos años se ha concentrado en temas de género,
multiculturalidad y emociones en el diseño de aplicaciones web.
Carina Soledad González es Ingeniera Informática y Doctora en
Informática por la Universidad de La Laguna (ULL). Es profesora titular de
la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de la ULL. Es Directora de
Innovación y Tecnología Educativa, y miembro fundador y coordinadora
de la Unidad para la Docencia Virtual (UDV) de la ULL. Dirige el grupo de investigación "Interacción, Tecnología y Educación ITED” del
departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la ULL.
Eva M. Ortigosa es Doctora en Ingeniería Informática por la Universidad
de Málaga desde 2002. Desde 1996 a 2002 estuvo en el Depto. de Arquitectura de Computadores de la Universidad de Málaga. Desde
entonces ha pertenecido al Depto. de Arquitectura y Tecnología de
Computadores de la Universidad de Granada, donde actualmente es Profesora Titular de Universidad. Sus intereses de investigación incluyen la
implementación de hardware de circuitos digitales para el procesamiento en
tiempo real en sistemas embebidos, modelos neuronales enriquecidos y los procesos de sincronización. Imparte docencia en titulaciones de
Informática, Telecomunicaciones y Física.
Natalia Padilla Zea es Profesora Adjunta en la Universidad Internacional
de La Rioja y Doctora por la Universidad de Granada. Investigadora en el
Instituto de Investigación, Innovación y Tecnología Educativas (iTED) del Vicerrectorado de Transferencia y Tecnología de UNIR. Su línea de
investigación se centra en el uso de videojuegos educativos, el aprendizaje
colaborativo mediado por computador y metodologías de diseño de videojuegos educativos. Actualmente imparte docencia en el Grado de
Ingeniería Informática, así como distintos Máster de la Escuela Superior de
Ingeniería y Tecnología de UNIR.
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VAEP-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/VAEP-RITA)
Revisores
Adán Vega Sáenz, Universidad
Tecnológica de Panamá y LACCEI,
Panamá
Addison Salazar Afanador,
Universidad Politécnica de Valencia,
España
Agustín C. Caminero,
UNED, España
Ainhoa Álvarez,
EHU-UPV, España
Aitor Almeida,
Univ. Deusto, España
Alberto Jorge Lebre Cardoso,
Universidad de Coimbra, Portugal
Alex Rayón,
Univ. Deusto, España
Alejandra Martínez,
Univ. Valladolid, España
Alfredo Ortiz Fernández,
Universidad de Cantabria, España
Alfredo Rosado Muñoz,
Universidad de Valencia, España
Amaia Méndez Zorrilla,
Universidad de Deusto, España
Ana Arruarte Lasa,
Universidad del País Vasco, España
Ana Fernández-Pampillón Cesteros,
Universidad Complutense de Madrid,
España
André Luís Alice Raabe,
Universidade do Vale do Itajaí, Brasil
Angel García Beltrán,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Angel Mora Bonilla,
Universidad de Málaga, España
Angélica de Antonio Jiménez,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Antonio Barrientos Cruz,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Antonio Navarro Martín,
Universidad Complutense de Madrid,
España
Antonio Robles,
UNED, España
Antonio Sarasa Cabezuelo,
Universidad Complutense de Madrid,
España
Basil M. Al-Hadithi,
Universidad Alfonso X El Sabio, España
Basilio Pueo Ortega,
Universidad de Alicante, España
Beatriz Pérez Sánchez,
Universidad de A Coruña, España
Begoña García Zapirain,
Universidad de Deusto, España
Belén Curto Diego,
Universidad de Salamanca, España
Carina González,
Universidad de la Laguna, España
Carlos Alario Hoyos,
Universidad Carlos III, España
Carmen Fernández Chamizo,
Universidad Complutense de Madrid,
España
Cecilio Angulo Bahón,
Universidad Politécnica de Catalunya,
España
César Alberto Collazos Ordóñez,
Universidad del Cauca, Colombia
Crescencio Bravo Santos,
Universidad de Castilla-La Mancha,
España
Cristian Olivares,
Univ. Andrés Bello, Chile
Daniel Montesinos i Miracle,
Universidad Politécnica de Catalunya,
España
Daniel Mozos Muñoz,
Universidad Complutense de Madrid,
España
David Benito Pertusa,
Universidad Pública de Navarra, España
David Pyniol,
Institut Obert de Catalunya, España
Dorindo Elam Cardenas Estrada,
Universidad Tecnológica de Panamá y
LACCEI, Panamá
Elio San Cristobal Ruiz,
UNED, España
Eric Roberto Jeltsch Figueroa, Universidad
La Serena y LACCEI, Chile
Faraón Llorens Largo,
Universidad de Alicante, España
Francesc Martori,
IQS-Ramón Llull, España
Francisco Javier Faulin Fajardo,
Universidad Pública de Navarra, España
Gabriel Díaz Orueta, UNED, España
Gerardo Aranguren Aramendía,
Universidad del País Vasco, España
Gloria Zaballa Pérez,
Universidad de Deusto, España
Gracia Ester Martín Garzón,
Universidad de Almeria, España
Gregorio Robles,
Universidad Rey Juan Carlos, España
Gustavo Alves,
Instit. Superior de Ingeniería de Oporto,
Portugal
Ilich Imbaquingo C.,
Universidad Nacional de Chimborazo,
Riobamba, Ecuador
Ismar Frango Silveira,
Universidad de Cruzeiro do Sul, Brasil
Iván Darío Claros,
Univ. Autónoma de Madrid, España
Jaime Urquiza Fuentes,
Universidad Rey Juan Carlos, España
Javier Alfonso Cendón, Universidad de
León, España
Javier Areitio Bertolin,
Universidad de Deusto, España
Javier E. Sanchez Galán, Universidad
Tecnológica de Panamá y LACCEI,
Panamá
Javier González Castaño,
Universidad de Vigo, España
Javier Sanz Rodríguez,
Universidad Carlos III de Madrid, España
Jhon Edgar Amaya, Universidad Nacional
Experimental del Táchira y LACCEI,
Venezuela
Joaquín Roca Dorda,
Universidad Politécnica de Cartagena,
España
Joaquín Roca González,
Universidad Politécnica de Cartagena,
España
Jordi Cuadros,
IQS-Ramón Llull, España
Jordi Pallacín,
Universidad de Lleida, España
Jorge A. Tito Izquierdo, University of
Houston-Downtown y LACCEI, USA
Jorge Alberto Fonseca e Trindade,
Escola Superior de Tecnología y Gestión,
Portugal
Jorge Munilla Fajardo,
Universidad de Málaga, España
José Alexandre Carvalho Gonçalves,
Instituto Politécnico de Bragança, Portugal
Jose Ángel Irastorza Teja,
Universidad de Cantabria, España
José Angel Martí Arias,
Universidad de la Habana, Cuba
José Angel Vadillo Zorita,
Universidad del Pais Vasco, España
José Ignacio García Quintanilla,
Universidad del País Vasco, España
José Javier López Monfort,
Universidad Politécnica de Valencia,
España
José Luis Guzmán Sánchez,
Universidad de Almeria, España
José Luis Sánchez Romero,
Universidad de Alicante, España
José Luis Villa Ramírez, Universidad
Tecnológica de Bolivar y LACCEI,
Colombia
José Ramón Fernández Bernárdez,
Universidad de Vigo, España
Jose Ramón Hilera González,
Universidad de Alcala de Henares, España
José V. Benlloch-Dualde,
Universidad Politécnica de Valencia,
España
Juan Carlos Soto Merino,
Universidad del Pais Vasco, España
Juan Carlos Yelmo García,
UPM, España
Juan I. Asensio Pérez, Universidad de
Valladolid, España
Juan Meléndez,
Universidad Pública de Navarra, España
Juan Suardíaz Muro,
Universidad Politécnica de Cartagena,
España
Juan Vicente Capella Hernández,
Universidad Politécnica de Valencia,
España
Laura Eugenia Romero
Robles,Tecnológico de Monterrey y
LACCEI, México
Lluís Vicent Safont,
Universidad Ramón Llul, España
Luis Benigno Corrales Barrios,
Universidad de Camagüey, Cuba
Luis de la Fuente Valentín,
Universidad Carlos III, España
Luis Fernando Mantilla Peñalba,
Universidad de Cantabria, España
Luis Gomes,
Universidade Nova de Lisboa, Portugal
Luis Gómez Déniz,
Universidad de Las Palmas de Gran
Canaria, España
Luis Zorzano Martínez,
Universidad de La Rioja, España
VAEP-RITA (http://webs.uvigo.es/cesei/VAEP-RITA)
Luisa Aleyda Garcia González,
Universidade de São Paulo, Brasil
Manuel Benito Gómez,
Universidad del Pais Vasco, España
Manuel Domínguez Dorado,
Universidad de Extremadura, España
Manuel Gromaz Campos,
Centro de Supercomputación de Galicia,
España
Manuel Ortega Cantero,
Universidad de Castilla-La Mancha,
España
Manuel Pérez Cota,
Universidad de Vigo, España
Margarita Cabrera Bean,
Universidad Politécnica de Catalunya,
España
Maria Antonia Martínez Carreras,
Universidad de Murcia, España
María Eugenia Solís,
Universidad Nacional de Chimborazo,
Riobamba, Ecuador
María Luisa Sein-Echaluce Lacleta,
Universidad de Zaragoza, España
Mario Muñoz Organero,
Universidad de Carlos III, España
María Soledad Ramírez Montoya,
Tecnológico de Monterrey, México
Marta Costa Rosatelli,
Universidad Católica de Santos, Brasil
Mercedes Caridad Sebastián,
Universidad Carlos III, España
Mercedes Marqués Andrés,
Universitat Jaume I, España
Maximiliano Paredes Velasco,
Universidad Carlos III de Madrid, España
Mercedes Ruiz Carreira,
Universidad de Cádiz, España
Miguel Ángel Conde González,
Universidad de León, España
Miguel Angel Gómez Laso,
Universidad Pública de Navarra, España
Miguel Ángel Redondo Duque,
Universidad de Castilla-La Mancha,
España
Miguel Gea Megías,
Universidad de Granada, España
Miguel Rodriguez Artacho,
UNED, España
Miguel Angel Salido,
Universidad Politécnica de Valencia,
España
Miguel Romá Romero,
Universidad de Alicante, España
Nourdine Aliane,
Universidad Europea de Madrid, España
Oriol Gomis Bellmunt,
Universidad Politécnica de Catalunya,
España
Pablo Orduña,
Univ. Deusto, España
Pedro J. Muñoz-Merino,
UC3M, España
Rafael Pastor Vargas, UNED, España
Raúl Alves Santos,
Universidad de Salamanca, España
Raúl Antonio Aguilar Vera,
Universidad Autónoma de Yucatán,
México
Ricardo Colomo,
Østfold University College, Norway
Robert Piqué López,
Universidad Politécnica de Catalunya,
España
Rocael Hernández,
Universidad Galileo, Guatemala
Sergio Martín Gutiérrez,
UNED, España
Silvia Sanz Santamaría,
Universidad de Málaga, España
Susana Nieto Isidro,
Universidad de Salamanca, España
Telmo Zarraonandia,
Universidad Carlos III de Madrid, España
Teresa Restrivo,
Univ. Oporto, Portugal
Timothy Read,
UNED, España
Unai Hernández,
Universidad de Deusto, España
Víctor González Barbone,
Universidad de la República, Uruguay
Victor Hugo Medina García, Universidad
Distrital y LACCEI, Colombia
Víctor Hugo Menéndez Domínguez,
Universidad Autónoma de Yucatán,
México
Víctor Manuel Moreno Sáiz,
Universidad de Cantabria, España
Victoria Abreu Sernández,
Universidad de Vigo, España
Xavier Antonio Ochoa Chehab, Escuela
Superior Politécnica del Litoral y LACCEI,
Ecuador
Yaimí Trujillo Casañola, Universidad de
las Ciencias Informáticas y LACCEI, Cuba
Yod Samuel Martín García,
Universidad Politécnica de Madrid, España
Equipo Técnico: Diego Estévez González,
Universidad de Vigo, España
VAEP-RITA es una publicación lanzada por el Capítulo Español de la Sociedad de Educación del IEEE (CESEI). Nuestro
agradecimiento a los apoyos recibidos desde el año 2006 por el Ministerio Español de Educación y Ciencia a través de la
acción complementaria TSI2005-24068-E y del Ministerio Español de Ciencia e Innovación a través de las TSI2007-30679-
E y TIN2009-07333-E/TSI. Gracias también a la Universidade de Vigo y a FEUGA por el apoyo en esta nueva etapa.
VA
EP
-RIT
A V
ol. 4
, Nu
m. 3
, 09/2
016
VAEP-RITA es una publicación de la Sociedad de Educación del IEEE, gestionada por su
Capítulo Español y apoyada por la Universidade de Vigo, España.
VAEP-RITA é uma publicação da Sociedade de Educação do IEEE, gerida pelo Capitulo
Espanhol e apoiada pela Universidade de Vigo, España.
VAEP-RITA is a publication of the IEEE Education Society, managed by its Spanish
Chapter, and supported by the Universidade de Vigo, Spain.