rbslRafaela Blanca Silva López
UAM
Doctorado en Sistemas y Ambientes Educativos

Resumen. La educación pública tiene como desafío enfrentar un mundo globalizado, en transformación permanente, lo que obliga a un replanteamiento del paradigma educativo con un enfoque cognitivo, abriendo nuevas perspectivas para atender la diversidad mediante la personalización de la enseñanza y el aprendizaje, aprovechando los avances en la Inteligencia Artificial y los Sistemas Basados en Conocimiento (ontologías). En el rendimiento escolar (índice de aprobación y la activación de habilidades cognitivas) no se distinguen las diferencias en cuanto a la forma de aprender y pensar que tiene cada individuo, ni tampoco desde la perspectiva de la evaluación personalizada del aprendizaje en el aula, donde se considera que los estudiantes típicamente aprenden de igual manera, al mismo paso y con el mismo estilo de aprendizaje. Atender la diversidad en los estilos y tiempos de aprender es prioritario desde la perspectiva de la Pedagogía Cognitiva es una variable que debe incluirse si se desea abordar el rendimiento escolar de los estudiantes (Sangster,1996). La calidad educativa en ambientes virtuales no ha abordado la importancia de la personalización de las actividades de aprendizaje en el estudiante.

En este contexto, el presente estudio propone diseñar, implementar y evaluar un modelo ontológico que ofrezca recomendaciones para personalizar las actividades de aprendizaje de un curso, con base en la teoría Neurocientífica del Cerebro Total (Herrmann, 1989). El autor define un modelo en el que divide el cerebro en cuatro cuadrantes, cada uno determina un estilo particular de pensar, crear y aprender, lo que se denomina el estilo de pensamiento. El referente empírico se integra por estudiantes de Ingeniería quienes asistieron al curso de Programación Estructurada, en el período comprendido entre Otoño del 2011 y Otoño del 2013, en la Universidad Autónoma Metropolitana-Azcapotzalco. La metodología utilizada en el presente estudio incluye un trabajo de campo dividido en dos etapas: el diseño de la prueba de concepto (se utiliza como referente de comparación) y de los casos de prueba (aplicación de la personalización de las actividades de aprendizaje). A partir de la experiencia obtenida en la prueba de concepto se definió un Sistema Instruccional Cognitivo (SIC) mediado por las Tecnologías de la Información y Comunicaciones (Silva-López y cols, 2015b), que se aplica en los casos de prueba durante los últimos cuatro trimestres. Los datos recopilados durante la prueba de concepto y los casos de prueba fueron sometidos a un análisis estadístico (regresión lineal y multiplicativa). Los hallazgos obtenidos de los resultados del análisis estadístico proponen la existencia de una dependencia entre el índice de aprobación, el ausentismo (estudiantes que se inscriben al curso pero nunca se presentan) y las bajas (estudiantes que se inscriben y posteriormente solicitan su baja del curso). Sin embargo, no se observó que la personalización de las actividades de aprendizaje incrementara significativamente el índice de aprobación y de retención, aunque sí podrían fomentar la transformación del perfil cognitivo del estudiante.

Las principales aportaciones del presente trabajo de investigación son: a) El enfoque híbrido para abordar la personalización del aprendizaje en entornos virtuales, basada en una teoría Neurocientífica; b) El diseño y aplicación del Sistema Instruccional Cognitivo (SIC) mediado por Tecnologías de la Información y Comunicaciones; c) El diseño experimental con resultados concretos y un análisis estadístico; d) El diseño y aplicación de la metodología Graphical Ontology Design Methodology(GODeM); e) La construcción de ontologías concretas que proporcinan recomendaciones para la personalización de actividades de aprendizaje utilizando Protégé; f) El diseño de una arquitectura que integra un Entorno Virtual de Aprendizaje Personalizado (EVAP) y un modelo ontológico basado en la Cloud Computing; y g) El diseño del modelo SM-LAC (Selection Modelfor Learning Activities Complex). A partir de los resultados obtenidos en la presente investigación se sugiere continuar en la búsqueda de soluciones para mejorar los índices de aprobación, aplicando el modelo estadístico SM-LAC que podría determinar el grado de dificultad de las actividades de aprendizaje incorporadas en el curso, para después seleccionar aquellas que tienen una dificultad aceptable (Casart y cols., 2011).  .


Viernes 2 de diciembre de 9:00 a 11:00GrabaciónDiapositivas

Avenida de la Paz 2453, Colonia Arcos Sur
44130 Guadalajara, Jalisco

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