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Análisis de la percepción de los

análisis de la percepción de los alumnos y de los docentes para la incorporación de un sistema tutor inteligente como facilitador del
20 Nov, 2023
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Análisis de la percepción de los alumnos y de los docentes para la
incorporación de un sistema tutor inteligente como facilitador del
aprendizaje de algoritmia.

Análisis de la percepción de los alumnos y de los docentes para la
incorporación de un sistema tutor inteligente como facilitador del
aprendizaje de algoritmia.
Oscar Ricardo Bruno
Universidad de Tecnológica Nacional FRBA. Buenos Aires Argentina.
[email protected]
Resumen. La enseñanza inicial de programación en la universidad,
debido a que la escuela media parece estar en crisis y que los alumnos
no están habituados al uso de la lógica para resolver problemas,
requiere de un gran esfuerzo y obliga a la búsqueda de recursos que
permitan diversificar las estrategias de enseñanza.
La creación de un sistema tutor inteligente como facilitador del
aprendizaje de algoritmia se presenta como una herramienta que podría
ser útil para la enseñanza y el aprendizaje de la programación. No
obstante, previo al diseño del software, es necesario indagar sobre
las percepciones de los alumnos y los docentes respecto de esta
problemática. Esta investigación está orientada a determinar esa
percepción.
Para ello, en principio, se desarrolla un marco teórico donde se da
cuenta de las repercusiones del desarrollo de las nuevas tecnologías
de la información y la comunicación en el ámbito educativo.
Con el objetivo de contrastar las hipótesis de investigación
planteadas se llevó a cabo un trabajo de campo que comprende encuestas
a docentes y alumnos de una materia inicial de programación,
entrevistas en profundidad a destacados profesionales de educación y
de Informática y a docentes expertos en la enseñanza de programación
donde se indaga acerca de la problemática planteada.
Del análisis de los datos se verifica que los estudiantes encuestados
cuentan con un alto grado de aceptación de tecnología, alto perfil
motivacional y de estrategias de estudio. Los docentes muestran buena
disposición a la incorporación del sistema tutor y colaborarían en el
desarrollo del mismo.
Por lo tanto se concluye que la incorporación de un sistema tutor
inteligente es percibido como positiva para la comprensión de
algoritmos, y además es posible su implementación, pero esto quedara
para futuras investigaciones.
Descriptores: Tutores en la enseñanza, enseñanza de algoritmia,
sistemas tutores inteligentes.
Abstract. Due to the fact that high school seems to be in a crisis and
students are not used to solve problems by using logics, primary
teaching of programming within University requires great effort and
obligues to search resources that allow the diversification of
teaching strategies .
The creation of a tutoring intelligent system aimed to ease
Algorithmia learning is a probable tool useful to teach and learn
programming.
Nevertheless, before designing the softwarw, it is necessary to
inquiry students and teachers perceptions regarding this issue.
The objetive of this investigation is to determine this perception.
Aimed to that, it is developed a theoretical environement where
repercussions of new information and communication technologies within
educational area are reported.
In order to compare the different hypothesis shown, a field work was
done, consisting in inquiries to teachers and students of Algorithms
and Data Structure, intervews to professional of Education and
Informatics as well as expert teachers of programming, where this
issue was raised.
From the data analysis, it is verified that the interviewed students
have a high acceptance degree of technology, high motivational profile
and studying strategies. Teachers show good willing to incorporate the
tutoring system and would collaborate in its developement.
For these reasons, it is concluded that the incorporation of an
intelligent tutoring system is felt as positive to algorithms
comprehension . Besides, its implementation is possible but will
remain to future investigations.
Introducción
Hoy en día, en la denominada sociedad del conocimiento, los parámetros
de lo que significa enseñar, aprender, investigar, leer, escribir y
gestionar un sistema educativo han cambiado notablemente.
Estos cambios son fruto de una serie de transformaciones en la vida
social, política, económica, tecnológica y cultural. En la medida en
que se desarrollan nuevas tecnologías cambia el modo de efectuar las
comunicaciones, se requiere de mano de obra especializada y con
capacitación constante. Además, en el ámbito educativo se han
diversificado las modalidades de enseñanza, generándose un replanteo
en las actividades didácticas, pedagógicas y de gestión.
En esta investigación se aborda la problemática de la incorporación de
tecnología informática en el proceso educativo, a partir del análisis
de un caso, para lo que se realiza un trabajo de campo en el cual se
indaga a los alumnos y a los docentes sobre cómo perciben la creación
y uso de un sistema tutor inteligente como facilitador de los
aprendizajes de algoritmia. Se pretende que la investigación permita,
en abordajes futuros, crear el tutor de tipo inteligente mencionado.
Desde la perspectiva docente, es posible sistematizar algunos aspectos
de la enseñanza de modo que se facilite y se estimule el
autoaprendizaje, por tanto es posible elaborar y generar programas de
computadoras que se pueden incorporar a las prácticas docentes para
que simulen sus propios procesos de pensamiento.
Por ello, en este trabajo se propone analizar cómo ven los docentes y
alumnos estas ayudas informáticas para encontrar el punto de
equilibrio entre quienes aún piensan que la única tecnología en la
docencia es la tiza y el pizarrón y aquellos que en el otro extremo
suponen a la realidad virtual como lo único capaz de transformar
información en conocimiento, aquí se sostiene que tecnología educativa
se compone de “todos” los recursos que permitan diversificar la
estrategia de aprendizaje. [Tulic, L., 2004].
Planteamiento del problema de investigación
La enseñanza de programación en la Universidad, debido al amplio
espectro de posibles destinatarios con diferentes objetivos de
aprendizaje y formación previa, con la escuela media en crisis, la
enseñanza secundaria de inferior calidad año a año, requiere de un
gran esfuerzo, sobre todo cuando se trata de la iniciación en la
disciplina.
Conceptualmente, la resolución de problemas es una aptitud compleja
que se asocia con actividades humanas inteligentes. Los estudiantes
parecen no estar habituados al uso de la lógica para la solución de
problemas [Carranza, L., 2004], la programación de algoritmos
representa un caso de resolución de problemas que requiere
representación mental del mundo real, adaptación para tener una
solución computable y criterio para elegir una alternativa eficiente
de implementación [Palacios, 2000].
En este contexto, las posibilidades que brinda la tecnología educativa
se tendrían que aprovechar de modo tal que faciliten la modificación
de los paradigmas y esquemas interpretativos de los estudiantes que
ingresan a la universidad, buscando que elaboren en forma autónoma y
autogenerada las respuestas que requieren las nuevas situaciones
problemáticas que afrontarán durante el proceso de
enseñanzaaprendizaje en el área de programación y análisis de
sistemas informáticos. Se percibe en el ámbito universitario una
carencia de estrategias que promuevan una participación activa de los
estudiantes y en el trabajo de coordinación de las actividades de
aprendizaje por parte de los profesores, tales como talleres de
herramientas informáticas, tutoriales orientados al autoaprendizaje,
etc.
La creación de un sistema tutor inteligente como facilitador del
aprendizaje de algoritmia se presenta como una herramienta que podría
ser útil para la enseñanza y el aprendizaje de la programación. No
obstante, previo al diseño del software, fue necesario indagar sobre
las percepciones de los alumnos y los docentes respecto de esta
problemática., para conocer, en el caso de los alumnos, si poseen el
hábito de autogestión del conocimiento, y en el caso de los docentes
si están preparados para devenir en facilitadores del conocimiento. Se
investigó también si los mismos docentes están capacitados para
aportar contenidos de aprendizaje en la creación del sistema
inteligente para la enseñanza, y en el caso de implementarse, si
realmente lo utilizarían.
Justificación de la investigación
La justificación de la presente investigación se fundó en el impacto
que puede producir un sistema tutor que promueva el autoaprendizaje,
el cual puede redundar en los siguientes efectos positivos:
*
Estimular el progreso y el desarrollo de la capacidad para
resolver problemas de manera autónoma y creativa.
*
Permitir que el estudiante desarrolle o incremente su aprendizaje
al ritmo de sus necesidades y de acuerdo a su disponibilidad,
durante los períodos y horarios que disponga e independientemente
de su localización.
*
Facilitar la tarea de autoevaluación del estudiante, sobre todo a
la hora de verificar los conocimientos adquiridos.
*
Facilitar la tarea del docente, ya que se brinda a los estudiantes
una herramienta que pueden consultar según su evolución y
motivación.
*
Favorecer las clases presenciales, pudiendo orientarlas hacia una
mayor profundización de los temas y a completar los conocimientos
adquiridos a causa de la utilización del sistema.
*
Aumentar la motivación de los estudiantes gracias a la percepción
de mayor control sobre su propio estudio.
*
Ayudar a la retención de alumnos en las materias iniciales de
programación, ya que un programa como el propuesto puede
constituirse en uno de los indicadores que muestra la retención de
los alumnos en la especialidad Sistemas de Información.
Finalmente, se puede señalar que el aporte del presente trabajo podrá
aplicarse a todos los niveles del sistema educativo formal y no
formal, bajo la forma de sistemas de capacitación organizacional,
donde se puedan complementar los aprendizajes usando sistemas como el
que se describe.
Objetivos de la investigación

Analizar la percepción de los docentes y de los alumnos sobre la
incorporación de tecnología a la actividad educativa para el caso de
la creación y uso de un sistema tutor inteligente como facilitador del
aprendizaje de algoritmia.
Objetivos específicos
*
Indagar acerca de las competencias y habilidades de los docentes
en lo que respecta a un perfil de docentes facilitadores del
conocimiento.
*
Establecer cuáles son los conocimientos y las aptitudes que los
docentes desean incorporar a través de los contenidos para
enseñanza tutorial.
*
Determinar el nivel de uso actual de los alumnos de las
tecnologías de la información en el proceso de aprendizaje.
*
Establecer el nivel de motivación de los alumnos en las actuales
condiciones en que se imparte la materia y sus expectativas ante
el cambio.
Marco Teórico

Desarrollo de las nuevas tecnologías de la información y la
comunicación: su impacto social y educativo

Dicho en palabras de Edith Litwin [Litwin, 2000] “...Los desarrollos
de las nuevas tecnologías de la comunicación plantean la posibilidad
de crear otras maneras de acceso a la información, y estos cambios se
reflejan en la construcción del conocimiento. La producción de
materiales se convierte en uno de los temas urgentes a discutir. Las
propuestas más sofisticadas apoyadas en soportes tecnológicos foros,
teleconferencias, representan importantes desafíos con respecto a la
problemática de la comprensión”.
En este sentido, Rodríguez Illera [1997] afirma que “Las actuales
tecnologías comienzan a afectar no sólo los modos de distribución y
producción del conocimiento sino también los de su incorporación. De
ahí que una modelización, es decir un establecimiento de los nuevos
modelos cognitivos; permitirá comprender mejor el proceso por el cual
adquirimos el conocimiento en el seno de las nuevas tecnologías y
creará condiciones para un mejor aprovechamiento”.
De acuerdo con la propuesta de Castells [2000], el impacto de Internet
y las nuevas tecnologías ha sido tan profundo que ha generado en todo
el mundo un nuevo paradigma tecnoeconómico, conformando sus rasgos la
base material de una nueva sociedad que él denomina sociedad red.
Hasta el presente, la morfología de red parece estar bien adaptada a
la complejidad de interacción creciente y tiene la flexibilidad
necesaria para reconfigurarse en una sociedad caracterizada por el
cambio permanente y la fluidez organizativa.
La tecnología de la información evoluciona hacia la apertura de una
red multifacética y polivalente. Sus cualidades fundamentales son,
además de su carácter integrador, la complejidad y la interconexión.
Ante esta nueva realidad existen varias posturas, algunas críticas y
otras de apoyo. La mayoría de las críticas, se sustentan en que el
paradigma tiende a la deshumanización y alienación de las personas,
mientras que quienes apoyan este sistema sostienen que es capaz de
aportar soluciones a todos los males del hombre posmoderno. En este
trabajo se considera que se debe ser cauto, y como educadores tratar
de analizar cuáles son las ventajas y desventajas del nuevo paradigma,
a fin de aprovechar los beneficios y minimizar los problemas que pueda
suscitar.
Cabe señalar, por otra parte, que la visión de las nuevas tecnologías
como “soluciones” a todos los problemas que puedan plantearse en el
campo de la educación fue criticada acertadamente por Piaget [1969] en
relación con los medios audiovisuales y con las «máquinas de enseñar»,
utilizados por la «enseñanza programada». Vale la pena recordar la
argumentación de Piaget:
«Los espíritus sentimentales o pesarosos se han entristecido de que se
pueda sustituir a los maestros por máquinas; sin embargo, estas
máquinas nos parece que prestan el gran servicio de demostrar sin
posible réplica el carácter mecánico de la función del maestro, tal
como la concibe la enseñanza tradicional: si esta enseñanza no tiene
más ideal que hacer repetir correctamente lo que ha sido correctamente
expuesto, está claro que la máquina puede cumplir correctamente estas
condiciones».
Es decir, la crítica de Piaget se sustenta en que la mecanización del
proceso de enseñanzaaprendizaje puede conducir a una repetición y a
una automatización contrarias al aprendizaje significativo y autónomo,
a la construcción y autodesarrollo del conocimiento y de redes
conceptuales propias que cada individuo debería desarrollar en un
proceso de enseñanzaaprendizaje.
Otro cambio notable que han producido las NTIs se cristaliza en la
modificación de las coordenadas espaciotemporales, que son
condicionantes fundamentales de la comunicación, y de algún modo
desmaterializan y globalizan la información.
El ciberespacio elimina los tiempos de espera para que un mensaje
llegue desde un emisor al receptor o los receptores y se constituye en
un nuevo marco en el cual los individuos interactúan e intercambian
información.
Las concepciones clásicas respecto del conocimiento suponían una
independencia entre pensamiento y lenguaje. Estas concepciones
separaban rígidamente en compartimentos estancos a los diferentes
procesos cognitivos y a estos de las relaciones sociales, de los
afectos, de las tecnologías utilizadas y de las instituciones en que
se llevaban a cabo.
La investigación contemporánea ha puesto seriamente en tela de juicio
esta independencia entre forma y contenido, entre el medio y el
mensaje, entre las tecnologías de la palabra y los conocimientos
producidos. A su vez, desde hace varias décadas ha comenzado a
pensarse que la relación de aprendizaje estará siempre modelada por la
tecnología de la comunicación disponible.
Desde que en la década del sesenta comenzó a disolverse la
“transparencia tecnológica” que está implícita en la idea de la
“neutralidad de los medios”, multiplicidad de trabajos han mostrado
cómo por el contrario– el medio forma y conforma nuestro pensamiento,
nuestras formas de expresión y relación, nuestras actitudes y valores.
El tema adquirió popularidad en la cultura contemporánea gracias a
Marshall McLuhan [1998] con su aforismo “el medio es el mensaje”.
El “medioambiente” o “contexto” educativo incide de manera eficaz,
potente y compleja sobre el conocimiento. No es aquello que está
afuera, sino aquello que atraviesa y constituye la trama del
aprendizaje, que no ocurre en un universo mental puro sino en la
relación entre seres humanos insertos en las dinámicas de los sistemas
y organizaciones en los que transcurren sus vidas [McLuhan, 1998].
El modelo de la modernidad puede describirse muy esquemáticamente como
un sistema de transmisión pasiva en el que el “estudiante” recibía el
saber de sus profesores, que a su vez lo obtenían de los suyos y de
los libros. Las virtudes cardinales del sistema eran la disciplina y
la aplicación al trabajo, la memoria y la prolijidad. La configuración
vincular establecida era totalmente asimétrica, con un saber
depositado en el profesor, que iba inoculándolo en los alumnos. La
“tekné”, como capacidad humana transformadora, estaba fuera de este
modelo pedagógico, que se limitaba a transmitir sin modificaciones un
saber preestablecido. Las pedagogías alternativas pusieron un énfasis
desmedido en cambiar las formas pero al desentenderse de los
contenidos, de las configuraciones vinculares y de las creencias
epistemológicas que les habían dado origen, sólo produjeron
modificaciones superficiales en las relaciones sin cambiar la
organización básica del sistema [Terceiro, 1996].
Si se focalizan hoy las posibilidades que brinda la computación en
red, tanto a nivel de la producción de conocimiento como en los
procesos de enseñanza y aprendizaje, se observa un panorama
completamente distinto al tradicional. Una transformación en las
tecnologías de la palabra brinda la oportunidad para la reorganización
global del paisaje institucional, de las prácticas pedagógicas, de las
configuraciones vinculares, de los lugares de los distintos actores
sociales involucrados, de la concepción del conocimiento y de su
relación con la praxis. En la era de Internet, tecnología y arte
vuelven a ser compañeras de andanzas, pueden llegar incluso a fundirse
o al menos a enlazarse de una manera poderosa y fértil. Sin embargo,
este proceso no se da necesariamente ni meramente por la introducción
de unas computadoras en la actividad educativa. La transformación del
paisaje educativo es un desafío, no una certeza asociada al hardware.
No se trata de garantías de cambio sino de nuevos mundos a construir
socialmente en la comunidad [Fourez, 1997].
El conocimiento ya no puede ser presentado tan fácilmente como un
producto único y estable en función de su accesibilidad. Cualquier
temática que se investigue admite múltiples miradas. Con sólo hacer
una búsqueda mínima en la Web aparecen varias perspectivas sobre la
cuestión que se está investigando. Se ha vuelto a la dinámica del
“foro”, pero con una organización mucho más democrática que en la
Grecia Antigua. En el ciberespacio los textos muchas veces admiten
revisiones y transformaciones, la noción de autor se va transformando
rápidamente, junto con una idea de acceso al conocimiento compartido.
Las nuevas formas de interacción humana que permiten las computadoras
en red no implican solamente la posibilidad de expresar el
conocimiento de forma diferente sino que van mucho más allá: permiten
pensar de otro modo [Negroponte, 1995].
El ciberespacio atraviesa y se entreteje con el espacio del aula de
múltiples maneras y brinda la posibilidad de buscar nuevas
configuraciones relacionales y crear nuevas prácticas de aprendizaje.
En ese sentido los valores privilegiados son otros: la capacidad de
exploración, el procesamiento veloz y la posibilidad de tejer
relaciones múltiples, puentes y ligazones a través de la navegación,
la jerarquización de los datos y la organización de la información, la
producción de sentido y su presentación estética. Al transformarse los
procesos y los valores desde una concepción basada en la adquisición
de información a otra centrada en la producción, se genera una tensión
insostenible entre los viejos modos vinculares de las prácticas
educativas y las nuevas exigencias: el docente no es ni lejanamente el
poseedor de un saber definitivo y completo, su rol no puede concebirse
más como el del encargado de brindar la información sino que debe
ayudar a organizarla, en muchos casos con menos conocimientos acerca
de la tecnología que sus propios alumnos.
La educación asistida por tecnología informática

En la medida que inciden notablemente en la conformación del ser
humano y en los procesos cognitivos mediante los cuales se adquiere el
conocimiento –al ampliar la capacidad para codificar, almacenar,
procesar y transmitir todo clase de información, las nuevas
tecnologías producen profundas transformaciones en el campo
pedagógico, en las estrategias de enseñanzaaprendizaje, y en la
capacidad o modalidades de aprendizaje de los alumnos.
El aumento exponencial del volumen de la información disponible en
distintas áreas del conocimiento humano promueve la necesidad de que
los contenidos sobre las materias se especialicen y actualicen de
manera constante, desarrollando la investigación científica, ya que se
deben buscar nuevas metodologías para organizar y acceder a la
información [Adell, 1998]. Este cambio, que se produce en lo que
respecta al acceso a la información, requiere capacidades especiales
que es necesario aprender y ejercitar, produciéndose, en consecuencia,
un cambio fundamental en el ámbito pedagógico, ya que se debe tender a
desarrollar las destrezas vinculadas al manejo de la información
–búsqueda, selección, almacenamiento, etc., e Internet, colaborando
con que la enseñanza deje de ser una mera reproducción de
conocimientos, focalizando el papel que cumplen las NTIs como
herramienta para el desarrollo de dichas destrezas, ya que permiten
alcanzar con mayor agilidad y flexibilidad los objetivos de una
educación capaz de generar pensamiento crítico, analítico, divergente,
etc. A este respecto, se considera que las NTIs no modifican las
formas de aprender por sí mismas sino que proveen medios y mecanismos
para facilitar el aprendizaje.
Este nuevo abordaje focalizado en estas destrezas permite una mayor
flexibilidad instruccional, ya que la enseñanza se puede adaptar a las
capacidades y necesidades individuales, con lo cual se personalizan
los procesos de enseñanza haciendo del aprendizaje una experiencia más
creativa y constructiva [Piaget, 1969].
Cabe hacer en esta instancia una reflexión sobre el modo en que
inciden los ordenadores en el tipo de pensamiento que transmiten a los
individuos. Al aprender qué es el pensamiento mecánico, los alumnos
tienen que distinguirlo del que no posee tales características, para
poder apreciar en qué se diferencia este pensamiento mecánico de los
otros tipos de pensamiento. El dominio de un sistema o modelo bastante
concreto y pragmático, el trabajo con la computadora, permiten
visualizar o discriminar un determinado tipo o estilo de pensamiento
[Fainholc, 1994]. El docente debe ser conciente de esto, y brindar la
oportunidad a los alumnos de que puedan elegir o desarrollar una
habilidad concreta de otros estilos, además de dominar el informático.
Pero, de este ejercicio, lo más significativo consiste en que los
estudiantes puedan aprender a pensar coherentemente y desarrollar un
proceso constructivo de aprendizaje.
Esta idea está permanentemente presente en todos los programas y
herramientas que se han desarrollado para el ámbito educativo. Hasta
hace algunos años, en los modelos anteriores, los estudiantes debían
aprender a memorizar y representar los contenidos de las informaciones
científicas. Ahora, con la introducción de las nuevas tecnologías,
tienen la posibilidad de reflexionar sobre el tipo de pensamiento que
ponen en funcionamiento cuando realizan semejantes actos, y este
cambio tiene una gran trascendencia. El pensamiento, que otorga a los
individuos la capacidad de dominio sobre sí mismos y sobre las cosas,
se hace ahora visible, se convierte en objeto de atención y se
transforma en materia de análisis.
Por otra parte, el formato en el cual se constituye y construye la
información, y por ende, el conocimiento, ha variado, cobrando
fundamental relevancia la imagen y el sonido, además del texto. En tal
sentido, en el mundo de hoy, la televisión, como medio de
comunicación, también tiene una presencia notable en la sociedad,
tanto en aspectos formativos como informativos, llegando a incidir
incluso en los lazos sociales. La omnipresencia de la televisión
genera controversias y es criticada por determinados sectores
pertenecientes al ámbito universitario, quienes sostienen que es
contraproducente su carácter superficial, pasivo, falto de espíritu
crítico, que dispersa la atención y no estructura en modo alguno el
conocimiento, mientras que otros la ven como un elemento positivo, que
estimula la intuición, el pensamiento global y la representación
visual.
En lo estrictamente pedagógico, se considera que la palabra ha dejado
de ser el único medio transmisor de conocimiento, y que hoy cada vez
tienen más valor otras experiencias –fundamentalmente visuales y
auditivas que hacen a la conformación de un abordaje holístico de la
enseñanza, ya que se complementan los códigos a través de los cuales
se adquiere el conocimiento (al arribar la información multimedia por
diversos canales sensoriales, y por tanto resulta más fácil de
aprender lo que se ve, se oye, se dice y se hace). De este modo
aumenta la motivación de los alumnos, que en su gran mayoría se
muestran entusiasmados por esta incorporación, y se podría afirmar que
las nuevas generaciones ya lo toman como el medio natural de
aprendizaje y acceso a la información y el conocimiento.
Por último, y con gran relevancia en el orden social, se deben
destacar las repercusiones que suscita la interactividad, a partir de
la reproducción de las comunidades virtuales –que cada vez se tornan
más activas, las cuales, además de producir y difundir información,
conforman lugares donde los individuos se pueden comunicar estando
espacialmente dispersos y temporalmente sincronizados (o no, si es que
así lo prefieren). En el campo educativo, la interactividad ha
permitido la creación de nuevos modelos y entornos pedagógicos que se
condensan en la llamada “educación a distancia”, basada en las nuevas
formas de comunicación en tiempo real (a través de las
videoconferencias, por ejemplo), y en técnicas de aprendizaje
cooperativo y colaborativo que se practican en las denominadas aulas
virtuales [Bartolomé, 1999].
En líneas generales, la educación a distancia facilita la
sistematización de objetivos, la selección creativa y presencia
interactiva, y requiere de un compromiso adaptativo, además de
demostrar la potencialidad planificadora del docente, ya que permite
identificar los problemas e inquietudes del estudiante, estimular una
cultura de interactividad. Los atributos de Internet permiten la
creación de mediaciones tecnológicas educativas y comunicacionales en
ambientes autónomos de gestión del aprendizaje. En tal sentido, el
elearning apunta al nuevo mercado corporativo, mostrando la
interdependencia entre teoríapráctica y aprendizajeaplicación. La
“educación en línea” ofrece ventajas como el uso de CDROMs,
videoconferencias, instrucción basada en PC, conferencias
interactivas, diagnósticos informatizados y redes educativas
virtuales.
En cuanto a los efectos contraproducentes o negativos que pueden
generar en el campo pedagógico las NTICs, deben ser tomados muy en
consideración en el proceso de planificación de la incorporación de la
tecnología a la universidad. Se considera importante destacar los
siguientes:
*
La alta presencia de información poco confiable en la red:
disponer de gran cantidad de información no implica estar más o
mejor informado, si no se dispone de la capacidad y las
herramientas para seleccionar la información y analizarla
críticamente, extrayendo de ella lo que es verdaderamente
relevante para construir un conocimiento.
*
El riesgo de saturación: la sobrecarga de información puede
generar una saturación cognitiva que estorba y dificulta el
aprendizaje.
*
La dependencia tecnológica del conocimiento: la sobre exposición y
utilización desenfrenada de las herramientas tecnológicas hace que
se le conceda mayor valor, en el proceso de enseñanzaaprendizaje,
al “saber cómo” que al “saber qué” o “por qué”, con lo cual se
pierde a veces el fin y los objetivos que impulsan a adquirir
determinados conocimientos.
Se considera que resulta imprescindible hacer hincapié en estos
aspectos “nocivos” de las NTIs para poder aprovecharlas en toda su
dimensión. En tal sentido, desde nuestra perspectiva sustentada en la
complejidad, propugnamos que se debe proyectar, a partir de la
incorporación de las herramientas y métodos adecuados, una pedagogía
constructivista que integre fundamentalmente las concepciones y
aportaciones de las teorías socioculturales [Beltrán, 2001]. En
principio, se debe hacer una distinción fundamental entre información
y conocimiento, y concebir a la educación como el medio a través del
cual la información puede constituirse en conocimiento, estimulando el
aprendizaje de las nuevas herramientas tecnológicas de una manera
inteligente y constructiva, y no como un acto mecánico a través del
cual el estudiante debe aprender a acceder a determinados nichos de
información.
Una estrategia pedagógica adecuada que contemple las NTICs como medios
para acceder al conocimiento –y no como el conocimiento mismo,
debería tender a relacionar y transformar la información tomando como
base un modelo centrado en la búsqueda, la exploración y el trabajo de
la imaginación. Esto supone rediseñar no sólo los currículos sino las
prácticas y los dispositivos didácticos, replanteando el rol del
docente, quien de ahora en más debe colocar un mayor énfasis en la
generación de situaciones instruccionales pertinentes que le permitan
ejercer un seguimiento y control del proceso de aprendizaje de sus
alumnos, atendiendo a la diversidad y a la necesidad de fomentar la
crítica dentro del nuevo paradigma que aparejan las NTICs.
A su vez, el estudiante debería tomar conciencia de que a partir de la
facilitación del acceso a la información y la independencia de
criterios y estrategias que puede desarrollar para desenvolverse en el
ciberespacio, deberá ser el propio conductor de su aprendizaje –por
supuesto, con la mediación necesaria del profesor, por lo que deberá
adquirir destrezas para la toma de decisiones y la elección de su
propio camino de aprendizaje. Para ello deberá, en cierto modo,
aprender a aprender en el nuevo contexto informático, poniendo énfasis
en los procedimientos a través de los cuales se accede y maneja la
información y familiarizándose con sus nuevos materiales de
aprendizaje (tutoriales multimedia, bases de datos online, bibliotecas
virtuales, hipertextos, etc.). A la vez, la conformación de nuevas
comunidades de aprendizaje pueden servir de apoyo –tanto a los
estudiantes como a los docentes, para socializar el conocimiento y
construir nuevos modelos y estrategias pedagógicas.
Otros factores que intervienen y deben formar parte de una estrategia
integral orientada a la incorporación de las NTICs en la universidad
son la presencia de un fuerte apoyo institucional y oficial, los
cuales deben aportar la infraestructura adecuada y proveer de la
formación y capacitación necesaria a los docentes y el equipo
directivo [De Pablos, 1998]. Asimismo, siempre que se pretende
introducir alguna innovación pedagógica basada en nuevas tecnologías,
se requiere el apoyo de los equipos directivos, los cuales suelen
mostrarse reacios y plantear resistencias, por lo que se considera la
conveniencia de conformar un equipo de evaluación pertinente de la
tecnología a incorporar, como así también, establecer procedimientos
para evaluar la que ya se ha incorporado.
El proceso de incorporación de tecnología en la educación, puede
también presentar mayor resistencia en algunos docentes que en los
propios alumnos. Santángelo, [1997] indaga esta cuestión a ser
considerada en el momento de un análisis de la educación asistida por
tecnología informática: "el carácter de asincronía y de distancia
geográfica que caracterizan a la mayoría de las propuestas de los
cursos que se realizan nos plantea nuevos y serios problemas en el
tratamiento de los procesos de interacción y comunicación para la
implementación adecuada de Mecanismos de Influencia Educativa"
[Rodrigez Illera, 1997].
Existen otros aspectos que cabe destacar a fin de llevar a cabo el
análisis de la tecnología aplicada en el ámbito educativo tales como:
*
La autogestión del conocimiento. El desarrollo de Internet, del
email , y de software educativos (ya sea en forma de libros
electrónicos, tutoriales, cursos a distancia, etc.), junto a la
exigencia de una sociedad que requiere de una actualización
permanente, traen como requerimiento la necesidad de una mayor
autogestión del conocimiento por parte de quienes deseen
instruirse.
*
El docente como facilitador. Como consecuencia de la necesidad de
autogestión del conocimiento, se van transformando los roles y las
funciones del docente, desde un mero transmisor de información
hacia un facilitador.
Por su parte, cuando se habla de educación asistida por tecnología
informática se puede definir a un sistema tutorial como aquel que
permite acceder a los contenidos a través de una interacción entre el
educando y el programa de software. En un entorno de tutorial
educativo, las funciones de los procesos de planificación,
distribución de materiales, evaluación y seguimiento de acciones, son
las siguientes:
*
Producir materiales que guíen el proceso de educación a distancia.
*
Reproducir y administrar los materiales.
*
Orientar y reorientar el aprendizaje de los alumnos en forma
constante.
*
Ajustar permanentemente el sistema mediante obtención de
información tanto de carácter tecnológico como a partir de las
problemáticas en las diferentes áreas y procesos que vayan
surgiendo.
*
Coordinar y administrar las diferentes actividades del sistema.
La incorporación de tecnología informática a las actividades
educativas permite estimular el desarrollo de la capacidad para
resolver problemas de manera autónoma y creativa. Los avances en
tecnologías de la información permiten diversificar los canales de
comunicación y los mensajes multimediales adquieren una presencia que
enriquece al proceso de enseñanza y aprendizaje [Litwin, 1997]. El uso
de diferentes canales o puertas de acceso al conocimiento abre camino
a la incorporación de otros sistemas simbólicos en la dinámica de la
comunicación pedagógica [Cabero, 2001].
Se ve entonces cómo el proceso de incorporación de nuevas tecnologías
es bastante complejo, puesto que se produce en contextos diversos y en
el marco de estrategias disímiles. Es así que muchas de las propuestas
y abordajes mediante los cuales se postula la introducción de
herramientas tecnológicas a la universidad tienden a estimular el
desarrollo de habilidades complejas en los alumnos, como la solución
de problemas, estimular el pensamiento creativo, el análisis y uso de
la información a la que se tiene acceso, el trabajo en colaboración,
todos ellos conocimientos para los cuales no hay tests estandarizados
de evaluación [Haertel y Means, 2000].
Nuevas competencias de los docentes

En lo que respecta a la formación que deben tener los docentes para
que la introducción e incorporación de la tecnología nueva sea
exitosa, se considera su autonomía para involucrarse y comprometerse
con los procesos de cambio, con el fin de otorgarle una utilidad
pedagógica a los recursos tecnológicos a su disposición –tanto en el
nivel teórico como en el práctico, de modo que hagan un uso educativo
de los recursos informáticos. La función de los directivos, por su
parte, tiene que centrarse en ejercer una labor facilitadora de
dinamización y coordinación de la tecnología incorporada, disponiendo
los medios necesarios para que los docentes puedan aplicar en el aula,
a través de los procesos de enseñanza y seguimiento del aprendizaje,
todo aquello que aprendieron en su capacitación. En tal sentido,
resulta imprescindible que los docentes y el equipo directivo se
apoyen mutuamente y actúen en conjunto, puesto que las resistencias a
la incorporación de NTIs no son sólo técnicas o económicas sino que
muchas veces se deben a factores psicológicos, sociológicos, e
institucionales [Rodríguez Illera, 1997].
En principio, los grandes obstáculos residen en la rigidez actitudinal
y organizacionales, escasa inversión en soporte técnico sostenido y,
fundamentalmente, en ignorar cómo decidir, con parámetros racionales,
la programación y análisis en una situación pedagógica con un
contenido, mediado (real o virtualmente) por PC, combinado con otros
medios, para formar a los estudiantes en un trabajo autónomo y
colaborativo, con soportes on y offline.
Las transformaciones producidas en los procesos comunicativos son
generadoras de interrogantes para la pedagogía, e inducen a pensar
acerca de las nuevas competencias de los docentes para la utilización
de tecnología en el proceso didáctico, que faciliten la autogestión
del conocimiento en los alumnos. Para poder hacer frente al diseño de
programas informáticos que ayuden a la labor docente, se debe contar
con ciertas habilidades entre las cuales pueden destacarse las
siguientes:
*
Poner en correspondencia los objetos del universo real con sus
representaciones en el universo computacional.
*
Tener gran poder de abstracción.
*
Poseer conocimiento profundo de los lenguajes de programación y
sus elementos.
*
Capacidad para detectar errores de lógica rápidamente.
*
Tener experiencia respecto de los errores comunes de uso del
lenguaje de programación.
*
Justificar y sintetizar las soluciones factibles.
*
Plantear soluciones alternativas.
La motivación de los alumnos: cómo estimular el autoaprendizaje

La motivación del estudiante tiene una influencia importante en el
aprendizaje, hay que tener en cuenta que en el caso de estudio, los
alumnos provienen de una escuela media en crisis, con notorios déficit
en variados aspectos como operaciones mentales complejas, comprensión
de textos y poco habituados al uso de la lógica como forma de
resolución de problemas.
Para alcanzar un alto grado de motivación y de satisfacción académica,
el estudiante debe percibir que ha conseguido una comprensión profunda
[Stone Wiske, 1999] o conocimiento genuino [Perkins, 1995]. Con las
exigencias actuales de adquisición de competencias profesionales que
cambian rápidamente, es importante establecer cómo se deben configurar
los procesos de aprendizaje de modo tal que faciliten aprendizajes
futuros desde el punto de vista del proceso y la motivación. Se
deberán atender las cuestiones relativas a las estrategias de
aprendizaje y su relación con el aprendizaje efectivo. Por estrategias
de aprendizaje deben entenderse a las secuencias de acción dirigidas a
la obtención de metas de aprendizaje [Stone Wiske, 1999], si el
profesor solo no puede con ello, podrá ser la tecnología, mediante los
sistemas expertos las herramientas que puedan ayudar a conseguirlo.
Pero para que los estudiantes perseveren en el estudio sin la
presencia física permanente del profesor necesitan ser capaces de
controlar su propio proceso de aprendizaje. La investigación sobre
aprendizaje autodirigido muestra que los estudiantes tienen baja
capacidad de autocontrol en las primeras etapas del estudio de una
materia nueva. Algo similar sucede con los estudiantes con
coeficientes intelectuales más bajos. También sucede esto con los
estudiantes más jóvenes. La capacidad de dirigir los propios procesos
de aprendizaje aparece como una habilidad que se aprende, por lo que
la ciencia cognitiva enfrenta este tema con el nombre de metacognicion
[Gardner, 1993].
La investigación acerca de la tecnología informática aplicada a la
educación sustenta que todo aprendizaje se lleva a cabo en escenarios.
La idea de escenario es importante para el profesor, en tanto se
enfrenta a la tarea de diseñar sistemas de aprendizaje y especialmente
si se desea estos ambientes para el aprendizaje autónomo [Rodriguez
Illera, 1997].
Aspectos motivacionales implicados en el aprendizaje

De los conceptos y teorías vinculadas con la motivación, se tomaron en
cuenta, como lo hace Pintrich [Pintrich, 2000], la orientación
motivacional intrínseca o extrínseca, la valoración de las tareas, los
sentimientos de autoeficacia, las creencias de control y la ansiedad.
Pintrich vincula a la motivación intrínseca con las acciones
realizadas por el interés que genera la propia actividad. En cambio,
la orientación motivacional extrínseca, la relaciona con aquella que
lleva al individuo a realizar una determinada acción para satisfacer
otros motivos que no están relacionados con la actividad en sí misma,
sino consecución de otras metas que en el campo de la educación podria
ser obtener resultados en las evaluaciones.
Alonso Tapia [1995] sugiere que la motivación incide sobre la forma de
pensar y con ello sobre el aprendizaje. Así pues, es muy probable que
el estudiante motivado intrínsecamente seleccione y realice
actividades por el interés, curiosidad y desafío que éstas le
provocan, es posible también que esté más dispuesto a aplicar un
esfuerzo mental significativo durante la realización de la tarea, a
comprometerse en procesamientos más ricos y elaborados y en el empleo
de estrategias de aprendizaje más profundas y efectivas [Lepper,
1988]. En cambio, parece más probable que un estudiante motivado
extrínsecamente se comprometa en ciertas actividades sólo cuando éstas
ofrecen la posibilidad de obtener recompensas externas; además, es
posible que tales estudiantes opten por tareas más fáciles, cuya
solución les asegure la obtención de la recompensa.
También esta vinculado a la motivación lo relativo a la valoración de
las tareas. En este sentido, Pintrich, [2000] plantea que una
valoración positiva de las tareas podría conducir al estudiante a
involucrarse más en el propio aprendizaje y a utilizar estrategias
cognitivas más frecuentemente, con lo que dispondría al estudiante a
aprender con comprensión Mc Robbie y Tobin [1997].
Otro concepto vinculado con la motivación es el de creencias de
control del aprendizaje, que alude al grado de control que los
estudiantes creen tener sobre su propio aprendizaje [Pintrich y
García, 1993].
Respecto de la ansiedad otro de los conceptos que se estudian en
relación con la motivación Pintrich [2000] sugiere que se trata de un
componente afectivo, vinculado a pensamientos negativos por parte del
sujeto, que interfiere negativamente en su desempeño.
Así mismo, se postula que la ansiedad correlaciona negativamente con
el uso de estrategias de aprendizaje [Pintrich y García, 1993].
Aspectos cognitivos implicados en el aprendizaje

Estas estrategias cognitivas se refieren a comportamientos que ayuden
a adquirir información e integrarla al conocimiento ya existente, así
como recuperar la información disponible. En este sentido, se hace
referencia a estrategias cognitivas, metacognitivas y de regulación de
recursos.
Entre las estrategias cognitivas, Pintrich y García [1993] señala
estrategias de repaso, de elaboración y de organización. El
pensamiento crítico también es considerado como una estrategia
cognitiva, que alude al intento de los estudiantes de pensar de un
modo más profundo, reflexivo y crítico sobre el material de estudio
[Pintrich y García, 1993].
En cuanto a las estrategias metacognitivas, Pintrich [1991] sugiere
que habría tres procesos generales: el planeamiento, el control y la
regulación. Todo ello, probablemente, redunde en beneficios para el
aprendizaje.
Por último, las estrategias de manejo de recursos incluyen la
organización del tiempo y ambiente de estudio; la regulación del
esfuerzo, el aprendizaje con pares y la búsqueda de ayuda.
Un entorno de aprendizaje considera un ambiente para llevar a cabo la
tarea o entorno externo al sujeto que aprende y un entorno interno o
espacio de problema. El ambiente de la tarea contiene las fuentes de
información y el espacio del problema las diferentes formas de
representación. Si un ambiente de aprendizaje activa los juicios sobre
el contenido en la memoria antes de enfrentar la solución de los
problemas por descubrimiento, los sujetos desarrollan estrategias de
solución consistentes. Estos hechos llevan a postular la existencia de
un microsistema motivacional con base en la teoría del procesamiento
de información, posición que puede considerarse en concordancia y
complementaria a modelos clásicos sobre la solución de problemas
[Maldonado y otros, 2001].
Herramientas informáticas: Hacia una enseñanza para la comprensión

Las bases teóricas del proyecto de una enseñanza para la comprensión
descansan sobre décadas de trabajo dirigido por los principales
investigadores de la Escuela de Graduados en Educación de la
Universidad de Harvard [Gardner, Perkins y Perrone, 1999]. En este
contexto, los sistemas de tipo expertos utilizan una multitud de
reglas y excepciones, simulando el sentido común, debiendo ser capaces
de sintetizar y justificar la solución, como lo hace un buen pensador.
En la última década han surgido sistemas orientados a mejorar la
comprensión. Se puede citar un sistema capaz de seleccionar dos tipos
de estrategias para resolver problemas: una denominada OPS
(Oportunistic Problem Solver) y la otra, IPS (Intentional Problem
Solver). En la primera, el solucionador del problema escoge una
estrategia antes de adquirir información sobre el ambiente y sus
transformaciones. En la segunda, el solucionador decide la estrategia
con base en la información que va tomando del medio ambiente [Xia y
Yeung, 1995].
Estratégicamente, cuando se analiza un problema, particularmente de
programación, y éste es difícil de describir, el plan de acción
recomendable para alcanzar la solución es comenzar trazando un esbozo
de las formas más gruesas, para que sirvan de andamio a las demás;
aunque algunas de ellas se deban cambiar posteriormente [Clerici,
1984]. Después, se agregan los detalles, (obteniéndose el algoritmo
refinado), para dotar a estos esqueletos de una estructura más
realista. Por último, durante la tarea de integración final, se
descartan aquellas primeras ideas provisionales que ya no encajan en
la solución. Por lo que, hasta que no se haya visto el conjunto global
es imposible encontrarle sentido a ninguna de las partes por sí solas.
[Minski, 1984].
Para Minski, siempre es mejor explicar un misterio en términos de lo
que se conoce, pero cuando esto resulta difícil de hacer, se debe
elegir entre seguir tratando de aplicar las antiguas teorías, o de
descartarlas y probar con otras nuevas. Siguiendo este análisis,
define como reduccionistas a aquellas personas que prefieren trabajar
sobre la base de ideas existentes, y como renovadores a los que les
gusta impulsar nuevas hipótesis.
Tal como proponen Gardner y Boix Mansilla [1999], las cualidades de la
comprensión pueden sistematizarse de manera tal que respeten su
especificidad disciplinaria y que generen un lenguaje, para hablar de
la comprensión en diversos dominios [Stone Wiske, 1999].
Sistemas tutores inteligentes: Métodos de adquisición de conocimientos
Con el proposito de indagar respecto de la incorporacion de un
programa de computación que pueda ser capaz de aconsejar, analizar,
comunicar, explicar, formar conceptos, interpretar, diagnosticar, es
decir desarrollar un programa capaz de manejar problemas que para su
resolución requieren intervención humana especializada, tal lo que
debiera hacer el sistema tutor inteligente [Garcia Martinez, 2003],
fue necesario conocer cuál es el proceso mental que permite al experto
solucionar los problemas que normalmente están mal definidos y
desestructurados, cómo diagnostica y planifica la solución, qué
información utiliza para saber Qué hacer, qué conocimiento para saber
Cómo hacerlo y cuál es su aporte de inteligencia para determinar
Cuándo hacer.
Metodología de los sistemas tutores inteligentes

Los sistemas tutores inteligentes surgen a partir de la detección de
problemas de aprendizaje, y su aplicación en un principio se
restringió al campo de la computación y la psicología. En la década de
los 60, los investigadores en educación vieron el enorme potencial de
las computadoras como herramientas de apoyo al proceso de
enseñanzaaprendizaje. Esto dio origen al CAI (Instrucción Asistida
por Computadora) donde tanto el conocimiento de la materia y del
“maestro” estaban preprogramados, sin flexibilidad para adaptarse a
diferentes situaciones y al comportamiento de los estudiantes [Cruz,
Feliú, 1997]. En esa época, la preocupación y desafío principal era
suministrarle 'razonamiento' a una máquina, de modo que responda y
brinde soluciones correctas a problemas específicos.
La Inteligencia Artificial, que es una de las tecnologías informáticas
que mayor impulso ha cobrado en los últimos años, sobre todo a partir
de mediados de los ochenta, y que se ha aplicado a diversos campos del
conocimiento, comenzó a usarse en el diseño de sistemas tutores
inteligentes. El objetivo esencial de los primeros sistemas
inteligentes era brindarle al usuario no experto una herramienta
facilitadora del proceso de construcción del conocimiento [Corredor,
2000].
La elaboración de un diseño de un sistema tutor inteligente para su
aplicación en la enseñanza de algoritmia, comprende cuatro etapas
básicas: la definición de requerimientos, diseño, desarrollo y
evaluación, con énfasis en la verificación, validación y mantenimiento
a lo largo de las etapas del ciclo de vida, considerando los cinco
componentes o módulos básicos de los sistemas tutores inteligentes
[Giraffa, 1997, Khuwaja, 1994]:
*
el módulo dominio que define el dominio del conocimiento
(conocimiento sobre qué enseñar),
*
el módulo del estudiante –que es capaz de definir el conocimiento
del estudiante en cada punto durante la sesión de trabajo
(conocimiento sobre a quién enseñar)
*
el módulo del docente que genera las interacciones de aprendizaje
basadas en las discrepancias entre el especialista y el estudiante
(conocimiento sobre cómo enseñar),
*
el módulo de interfase que permite la interacción del estudiante
con un STI1 de una manera eficiente (conocimiento sobre cómo
presentar el material).
*
A estos se agrega el módulo del sistema de control de acceso y
gerenciamiento centrado en la base de datos para registro de las
interacciones.
Para elaborar la estrategia metodológica se debe cautelar la inclusión
en el diseño de las características inherentes a los estudiantes
respecto a su modo o estilo de aprendizaje [Oliveira y Viccari, 1996]
a través del modelado y las características de los tutores expertos
[.(Perkins, 1994, Pozo, 1999] a fin de incluirlos en la misma, ya que
escasa o parcialmente son tenidos en cuenta, sobre todos a través de
datos obtenidos empíricamente [Cataldi, 2004].
En los 90, con los avances de la psicología cognitiva, las
neurociencias y los nuevos paradigmas de programación los STI han
evolucionado desde una propuesta instructiva hacia entornos de
descubrimiento y experimentación del nuevo conocimiento desde una
visión constructivista de los procesos de aprendizaje. Es decir, desde
la postura conductista con base en la teoría de Skinnner hacia la
psicología cognitiva. La orientación actual de las investigaciones se
centran sobre todo, en el sentido de proveer una alternativa al tutor
humano, cuando no puede invertir más tiempo con sus estudiante y para
los estudiantes que pretenden aprender en forma más autónoma [Cataldi,
2004].
Por otra parte, en vinculación con los sistemas tutores inteligentes,
los tutores humanos requieren dos tipos de experticia: en el dominio y
en el tutorizado [Pozo,1999; Perkins, 1994] y tienen un rol compuesto
por tres aspectos fundamentales: diagnostican los problemas del
estudiante, planean la retroalimentación y se comunican con los
estudiantes. A partir de la combinación de estos aspectos, se responde
a los siguientes interrogantes:
*
¿Cómo el tutor humano usa los modelos mentales del dominio para
solucionar las concepciones erróneas y ayudar a los estudiantes a
construir modelos mentales correctos con base científica?
*
¿Qué concepción epistemólogica subyace en sus prácticas
educativas?
*
¿Cómo relaciona las cuestiones epistemológicas sobre la naturaleza
del conocimiento a enseñar y cómo transmite ese conocimiento?
Los Sistemas Tutores Inteligentes integran el trabajo de tres campos
básicos [Cataldi, 2004].
*
La investigación educativa, a través de herramientas que
proporcionen una enseñanza personalizada asegurando el aprendizaje
del estudiante.
*
La inteligencia artificial, mediante la aplicación de técnicas de
modelado de usuario, representación del conocimiento y
razonamiento.
*
La psicología cognitiva o educativa, al aplicar la simulación
cognitiva del comportamiento de un tutor: razonamiento,
aprendizaje, conocimiento.
Los expertos utilizan heurísticas, métodos que determinan que parte de
su experiencia es aplicable, estas heurísticas fueron descubiertas
para luego poder ser programadas.
Marco Metodológico

Se concibe a esta investigación como un proceso que, utilizando
métodos científicos, permite obtener nuevos conocimientos en el campo
de la didáctica de la algoritmia, estudiando una situación particular
–la de los alumnos y docentes de la materia Algoritmos y Estructura de
datos de la UTN Regional Buenos Aires para diagnosticar las
necesidades y los problemas a efectos de aplicar los conocimientos con
fines prácticos, y elaborar un sistema tutor inteligente facilitador
del aprendizaje.
El vínculo del investigador con la universidad es de
dependenciainteracción, por lo que ha de ser un observador
participante. Se aborda el tema desde la metodología de estudio de
casos, a través de análisis cualitativo (sin dejar de lado el aporte
de algunos instrumentos cuantitativos), y triangulando los datos de
las entrevistas en profundidad con la documentación y las encuestas
efectuadas a todos los actores institucionales involucrados en el
problema de investigación.
A través del rol de observador participante se pretende explorar el
problema focalizando específicamente las prácticas docentes
relacionadas con la introducción de conceptos abstractos para explicar
determinadas operaciones de la algoritmia que no son comprendidas
correctamente por los alumnos. Se trata de indagar acerca de los
significados que los sujetos le atribuyen a la experiencia educativa.
Esta es la base de la investigación interpretativa que no busca datos
estadísticos sino que se nutre de los criterios de la investigación
etnográfica. Interesa analizar aspectos relacionados con la dinámica
de un sistema de tutorías humanas, ya que los sistemas inteligentes
contemplan particularmente la interfase con el usuario, dedicándole un
módulo particular. Gracias al desempeño del investigador en los
últimos doce años como docente de la UTN, se dispone de un acceso
privilegiado a las fuentes de información, tanto en lo relativo a los
informantes como a la documentación que pueda vincularse a la temática
tratada.
Tipo de investigación

Esta investigación es básicamente exploratoria y descriptiva,
conteniendo también algunos aspectos explicativos e interpretativos
[Sampieri Hernández y otros, 2000]. Es exploratoria porque se aborda
un tema bastante actual pero poco estudiado aún en temas específicos
como es la percepción que tienen alumnos y docentes acerca de la
posible implementación de un sistema tutor inteligente para la
enseñanza de algoritmia en el ámbito de la UTN Facultad Regional
Buenos Aires. Es descriptiva porque se caracteriza a los alumnos
cursantes de los primeros años de la carrera de Ingeniería en Sistemas
de Información, a través de su perfil se indaga acerca de cuáles son
sus principales dificultades para la comprensión y aprehensión de
conceptos abstractos y de ciertas operaciones algorítmicas, y qué
recepción o acogida podría tener entre ellos la utilización de un
software facilitador del aprendizaje. Por otra parte, también se
describe a los docentes de la materia Algoritmos y Estructura de Datos
y el uso que hacen de las herramientas informáticas para optimizar el
proceso de enseñanzaaprendizaje.
En cuanto al abordaje explicativo, se busca explicitar cuáles son los
principales obstáculos que pueden plantearse en la implementación o
puesta en práctica de un sistema tutor inteligente para la enseñanza
de algoritmia, tanto desde la visión de los alumnos como desde la
perspectiva docente, y de los especialistas en esta temática. Por otra
parte, se explica cómo a partir de una concepción del sistema como un
elemento auxiliar complementario de la interacción alumnosdocente,
como una herramienta facilitadora que propicia una autonomía en el
desarrollo del proceso de enseñanzaaprendizaje, sería posible
instrumentar un proyecto en donde se elabore el sistema tutor
inteligente propuesto, como un software a adoptar por los alumnos de
la materia Algoritmos y Estructura de Datos.
Diseño de la invetigación

Se trata de una investigación de tipo no experimental, aplicándose un
enfoque bidimensional, cuantitativo y cualitativo.
Desde un punto de vista espaciotemporal, la investigación es
transeccional, ya que se llevó a cabo en un momento y en un
determinado lugar (Buenos Aires, agosto/octubre de 2004).
El carácter cuantitativo se centra en el diseño de un trabajo de campo
con encuestas a alumnos y docentes de la materia Algoritmia y
Estructura de Datos, cuyos resultados fueron cuantificados y
analizados. Las encuestas son de carácter cerrado, con opciones de
respuestas en orden escalar (tipo likert), a fin de medir y
cuantificar las tendencias registradas respecto de aspectos
pedagógicos, tecnológicos y ambientales vinculados con la enseñanza de
la algoritmia en el marco de la Facultad Regional Buenos Aires de la
UTN. De todos modos, se plantean también algunas preguntas de carácter
abierto para que los encuestados puedan de alguna manera justificar
sus respuestas en caso de resultarles necesario, de manera que brinden
una argumentación y explicación vinculada al tema investigado, la
recepción de un sistema como el descripto.
Instrumentos para la toma de datos y métodos de recolección.

Los instrumentos consisten en un cuestionario base para las
entrevistas en profundidad a realizar a docentes especialistas en la
didáctica de la algoritmia y en el diseño de sistemas tutoriales
inteligentes, y dos encuestas con preguntas de carácter cerrado –
aunque con algunas preguntas abiertas, a realizar a los docentes y
alumnos de primer año de la carrera de Ingeniería en Sistemas
Informáticos de la Facultad Regional Buenos Aires de la UTN,
institución educativa en que se efectúa el estudio. Ambos instrumentos
buscan recoger respuestas a las preguntas que han generado la
investigación, presentadas en la justificación del presente trabajo, y
en función de la orientación de las hipótesis planteadas, basadas en
los parámetros y características de la población objeto de estudio,
tanto para el caso de los docentes como para el de los alumnos. En el
caso de la entrevista a los especialistas en la enseñanza de
algoritmia, las preguntas serán abiertas con un enfoque cualitativo
que apunta a los diversos aspectos a tener en cuenta para el estudio
del caso en profundidad. Por su parte, se han diseñado dos encuestas
con preguntas de carácter cerrado dirigidas a los docentes y a los
alumnos, contemplando las mismas variables vinculadas al proceso de
enseñanzaaprendizaje de la Algoritmia.
En la elaboración de las conclusiones se toman en cuenta los aspectos
más relevantes de las entrevistas, allí confluyen y se confrontan los
datos extraídos con una y otra herramienta, enriqueciéndose de esta
manera el análisis atraves de la convergencia.
Desarrollo de la investigación

El desarrollo de la investigación constó de cinco etapas
fundamentales:
*
Investigación y profundización de la bibliografía disponible.
*
Elaboración del marco teórico.
*
Elaboración del diseño de la investigación: construcción
instrumentos de categorías.
*
Trabajo de campo para la recolección de datos.
*
Análisis y elaboración de las conclusiones.
Universo, Población y Muestra

Se definieron con
*
Universo: Carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la
U.T.N. Facultad Regional Buenos Aires.
*
Población: los alumnos y los docentes de la materia Algoritmos y
Estructuras de Datos.
*
Muestra: se tomaron cinco muestras que completan setecientos
ochenta y cuatro alumnos.
Tratándose de un abordaje metodológico exploratorio y descriptivo
interesa, más que la representatividad de la muestra, el análisis y el
establecimiento de un diagnóstico a fin de evaluar los problemas en la
enseñanza de algoritmia, y los modos y estrategias que utilizan los
docentes para incorporar las innovaciones y las nuevas herramientas
tecnológicas, a la vez que se procura evaluar qué recepción tienen los
alumnos de tales innovaciones. Se trata de una indagación a fin de dar
cuenta de los significados que los sujetos le atribuyen a la
experiencia. En este sentido no se busca una generalización sino
contar con un panorama más claro acerca de la percepción que tienen
ambos actores –docentes y alumnos respecto de la implementación de un
sistema tutor inteligente, y hallar las mejores soluciones en el
proceso de enseñanzaaprendizaje involucrado.
Con base en los datos obtenidos en las encuestas y en las entrevistas
en profundidad, se efectúa un análisis descriptivo, haciéndose una
serie de inferencias para analizar las respuestas de los encuestados
con vistas a su mejor aprovechamiento para una investigación futura
donde se desarrolle un software facilitador del aprendizaje de
algoritmia.
Caracterización del grupo destinatario del sistema tutor inteligente

Los alumnos que componen la población en estudio se caracterizan por
tener una edad promedio de 20 años aproximadamente, presentan
heterogeneidad en cuanto a su nivel socioeconómico y cultural, y en su
mayoría no se hallan insertados en el mundo laboral. Desde una
perspectiva global y estructural, presentan las siguientes
dificultades:
*
En muchos casos se percibe una falta de orientación vocacional,
teniendo el alumno una percepción errónea del tipo de estudios que
se dispone a realizar, tanto en lo que respecta a la algoritmia en
sí como en lo que respecta a sus aplicaciones profesionales.
*
Escasa disposición a expresar los conceptos de manera rigurosa,
les cuesta manejar términos abstractos, tienen inconvenientes para
realizar operaciones mentales tales como definir, interpretar,
analizar, sintetizar, etc.
*
Tratan la información con un alto nivel de generalidad y vaguedad,
están acostumbrados a extraer datos de Internet que resumen y
contemplan los problemas de manera superficial. No saben trabajar
con reglas y métodos precisos y definidos, es lo que se puede
denominar una tendencia al “facilismo”.
*
La tendencia descripta hace que privilegien las soluciones
inmediatos, basadas en la intuición, el ensayo y error, ya que no
han desarrollado mecanismos de pensamiento inductivos y/o
deductivos.
*
Como se ha planteado, se registra una alta disparidad de
conocimientos y saberes previos. Esta disparidad se observa no
sólo en los contenidos de los aprendizajes sino en los
dispositivos docentes mediante los cuales fueron transferidos.
Todas estas dificultades señaladas inciden en altas tasas de deserción
y repitencia en los primeros años de la carrera de Ingeniería en
Sistemas de Información. Esta problemática se observa también en otras
universidades como por ejemplo en la Universidad Nacional de la Plata,
tal como lo menciona Palacios, [Palacios, 2000], o en la Universidad
de Alcalá, tal como lo menciona Roberto Barchino en la publicación
¨EDVI: Un sistema de apoyo a la enseñanza basado en internet¨.
Análisis de las Encuestas y las Entrevistas

Se describen cinco grupos de estudiantes, cuatro según las
particularidades de los docentes con quienes cursaron la materia y un
quinto grupo de estudiantes asistentes a clases de consultas. En esta
sección se desarrolla un análisis interpretativo de los resultados
obtenidos y en la siguiente se muestran los resultados de la totalidad
de la muestra y las comparaciones con el grupo de las clases
destinadas a consultas, con modalidad de tutoria académica.
Análisis de las encuestas a alumnos y docentes

Mediante las encuestas realizadas a alumnos y docentes en el marco del
presente trabajo de investigación se busca indagar sobre:
*
Características motivacionales y cognitivas del grupo de
estudiantes que respondió el cuestionario,
*
Relaciones entre motivación y uso de estrategias,
*
Implicancias del perfil motivacional y cognitivo del grupo de
estudiantes evaluado en los aprendizajes que han de construir en
la universidad.
*
Percepción respecto a la incorporación de tecnología educativa.
*
Uso de tecnología informática por parte de los estudiantes.
Instrumento para la encuesta de alumnos

Se utiliza un cuestionario de administración colectiva, versión
adaptada de formulario MSLQ2 [Pintrich, 2000] y con agregados para el
análisis de uso y percepción de incorporación de tecnología. Las
respuestas a los ítems se dan en base a una escala Likert de 7 puntos
en la que los estudiantes marcan el acuerdo o desacuerdo con las
afirmaciones expresadas en cada uno de ellos; así pues, los valores
más bajos son indicadores de poco acuerdo, en tanto que los más altos
indican buena sintonía con lo expresado en el ítem.
El cuestionario consta de cuatro secciones: Referidas a su
comportamiento, al desempeño del docente, al uso de la tecnología
informática y respecto a las clases de consultas.
Referida a su comportamiento se indaga respecto a distintos aspectos
motivacionales:
*
Metas de orientación intrínseca: Se alude al grado en que los
estudiantes realizan las tareas y acciones por el interés que les
genera la actividad misma, considerándola como un fin en sí misma
y no como un medio para alcanzar otras metas
*
Metas de orientación extrínseca: refiere al grado en que los
sujetos realizan una determinada acción ‘para’ satisfacer otros
motivos que no están relacionados con la actividad en sí misma
*
Valoración de la tarea: refieren a la evaluación que hace el
estudiante de cuán interesantes, importantes y útiles son las
actividades o materiales del curso o materia.
*
Creencias de autoeficacia: hacen referencia a las percepciones de
los estudiantes sobre su capacidad para desempeñar las tareas
requeridas en el curso.
*
Creencias de control del aprendizaje: refieren a las creencias de
los estudiantes acerca del grado de control que tienen sobre su
propio aprendizaje
*
Ansiedad. indagan sobre el grado de ansiedad de los estudiantes
frente al aprendizaje
Relativa al uso de estrategias de aprendizaje.
*
Estrategias de repaso. aluden al grado en que el estudiante usa
estrategias vinculadas con recitar o nombrar ítems de una lista a
ser aprendida.
Se trata de estrategias que conducen a un procesamiento más bien
superficial del material
*
Estrategias de elaboración. indagan sobre el uso de estrategias de
elaboración por parte de los alumnos. El resumen, el parafraseo y
la creación de analogías son ejemplos de este tipo de estrategias.
*
Estrategias de organización. indagan sobre el uso de estrategias
de organización. Son ejemplos de este tipo de estrategias, señalar
conceptos en un texto y estructurarlos en diagramas o mapas
conceptuales que muestren las relaciones entre ellos, seleccionar
ideas principales en un texto, etc.
*
Pensamiento crítico. refieren al grado en que el estudiante usa
sus conocimientos previos en situaciones nuevas para hacer
evaluaciones críticas, resolver problemas o tomar decisiones.
*
Autorregulación metacognitiva. Abarca temas relativos a la
conciencia, conocimiento y control que tiene el estudiante sobre
su propia cognición.
*
Manejo del tiempo y ambiente de estudio. aluden al modo en que el
estudiante organiza su tiempo y ambiente de estudio.
*
Búsqueda de ayuda. Se relaciona con la disposición del estudiante
para solicitar ayuda a sus pares o al docente frente a algún
problema.
Encuestas a alumnos:

En esta sección se analizan los grupos encuestados y luego se muestran
los resultados y relaciones obtenidos.
Análisis de la muestra de alumnos en clases de consulta Tabla Nº. 1
Con respecto a las clases de consulta, que están organizadas como
tutorías de apoyo, es preciso primero conocer su organización para
comprender cuál es la participación de los alumnos en ellas, y qué
funciones cumplen los docentes en su desarrollo. Los tutores –en este
caso, humanos, desempeñan una doble función: una es la
específicamente docente y la otra de orientación. A continuación
definimos en qué consiste cada una:
Función orientadora: está basada en la detección de las necesidades y
problemas que tienen los alumnos en el aprendizaje para brindarles una
ayuda que les permita reflexionar sobre el propio proceso de
aprendizaje, asumiendo una postura activa en el mismo. Para lograr
este propósito el tutor debe mantener una comunicación fluida y
constante con los alumnos, ejerciendo el rol de coordinador grupal.
Debe ser capaz de diseñar estrategias para motivar a los alumnos e
involucrarlos en el estudio y la investigación, sosteniendo una
actitud abierta y dispuesta al diálogo.
Función docente:  Esta función se vincula a la puesta en práctica de
todas las acciones vinculadas a la didáctica, como ser:
*
Atender, por los distintos medios, consultas técnicas.
*
Organizar y coordinar encuentros presenciales.
*
Aclarar los contenidos de aprendizajes que resultan dificultosos o
conflictivos, explicitando convenientemente los conceptos y
aclarando dudas sobre los temas más difíciles.
*
Participar en reuniones de intercambio académico con todos los
integrantes del equipo responsable de la tutoría.
*
Capacitarse continuamente.
*
Realizar aportes, aclaraciones, rectificaciones y ampliaciones
necesarias, garantizando así la producción de una relación
dinámica entre docentes y estudiantes.
En lo que respecta al propio comportamiento, en este aspecto del
análisis los alumnos, en líneas generales, presentan una incorporación
correcta de la metodología básica de estudio y una buena disposición a
la autoevaluación. Se sostiene esto, ya que la mayoría reconoce que
realiza síntesis y gráficos, que realiza resúmenes y los comprende,
que retrocede y reintenta abordar un problema ante una dificultad de
comprensión, etc. Esto estaría indicando de modo amplio, sin entrar en
una descripción minuciosa, que aparentemente los alumnos presentan un
buen nivel de disposición a la autogestión y organización de su
aprendizaje y que la metodología de estudio básica puede ser bien
asimilada.
Por otro lado, la mayoría reconoce que va incorporando los nuevos
conocimientos en un proceso de asociación respecto de los contenidos
previamente adquiridos, al mismo tiempo, pareciera que esto se da en
un tono crítico, en el sentido cuestionador del término, que haría
pensar en lo contrario de una asimilación pasiva respecto de los
nuevos saberes.
Esta muestra, perteneciente a la de alumnos en situación de clase de
consulta, indica por otro lado un importante nivel de tolerancia a la
frustración durante el aprendizaje, ya que la mayoría reconoce que al
confundirse con un tema, intenta nuevamente, y como se dijo
anteriormente, también intenta cambiar de enfoque, lo que da cuenta de
un modo inteligente de desarrollar el intento de asimilación de un
nuevo contenido.
Por otro lado, la dialéctica o interacción profesoralumno pareciera
funcionar correctamente, ya que mayormente los alumnos separan los
temas que no les quedan claros para consultarlos y normalmente
formulan preguntas a sus docentes con el fin de lograr una mejor
comprensión sobre temas puntuales.
Aunque sorprende el alto nivel de rechazo respecto de perder
conocimientos por motivos atencionales que puedan deberse a factores
personales tales como preocupaciones y demás, este tipo de estrés
pareciera no alterar el aprendizaje de los alumnos, al menos en lo que
hace a un autoreconocimiento. Si bien el nivel de distribución de la
muestra en este ítem es llamativo, ya que las funciones de la
atención, concentración memorización, creatividad, parecen
intuitivamente susceptibles de verse modificadas por elementos de
preocupacion personal , puede ocurrir que la actividad logre cierta
capacidad de concentración y de postergación de los conflictos para
focalizar la atención en la tarea de estudio, con el objeto de
alcanzar las metas propuestas.
Las cuestiones ambientales y las que se refieren al docente, se
muestran igualmente refractarias en la muestra, parecen no incidir
mayormente en el proceso de enseñanzaaprendizaje. Los alumnos
parecieran descartarlas por completo como factores que dificultan el
aprendizaje. .
La muestra revela que pareciera existir un buen vínculo de los alumnos
con los docentes, al menos en el nivel más básico que hace a la
posibilidad de formular consultas y preguntas relacionadas con los
temas de estudio. En este sentido, no parecieran haber inhibiciones de
manera masiva ni dificultades detectables. Por otro lado, el total de
la muestra niega que los problemas de comprensión que aparecen tengan
relación con el docente.
Lo planteado lleva a pensar que en líneas generales, la función del
docente no parece problematizada, al menos en el nivel de detección
planteado por la muestra. Respecto del tema que interesa, es decir, el
desarrollo de tutorías informatizadas, evidentemente no pareciera
aparecer ningún indicio en la muestra que pueda llevar a pensar que
estas tutorías tendrían necesidad de competir con una función docente
que pareciera ejercerse correctamente, al menos en los niveles de
detección planteados por la muestra. Este planteo, como un objetivo
teórico deseable, (que el desarrollo de programas educativos
informatizados no debería competir con el docente), aparece
empíricamente en la muestra o al menos, se lo puede reconstruir a
partir de ciertos datos, los que indican que el del docente no está
problematizado en forma masiva, sino, todo lo contrario, es decir, no
hay elementos que indiquen que los alumnos requieran un "reemplazo" de
la figura del docente, por deficitaria o por innecesaria. Más bien, el
caso se presenta como inverso. Por lo que se puede pensar la cuestión
de la complementaridad docentesoftware.
En lo que respecta a la metodología del estudio, los alumnos parecen
estar en un nivel bastante satisfactorio, al menos en lo que hace en
su capacidad para resumir, plantear problemas, formular preguntas,
establecer un pensamiento no pasivo sino crítico, etc. Es decir que en
este sentido, se puede pensar que los alumnos tienen un nivel
considerable de autogestión, es decir capacidad para autorregular su
aprendizaje e ir probando por diferentes vías hasta la resolución de
un conflicto. Este tipo de elementos deben estar por supuesto
presentes en el momento de evaluar la incorporación de una herramienta
educativa tal como un tutorial informatizado, ya que si bien este tipo
de herramientas cuentan indudablemente con sistemas de orientación y
de guías (para eso están armados) al mismo tiempo requieren de cierta
capacidad de ir autoadministrando el proceso del conocimiento, y esto
resultaría más difícil si se registrara una falta de capacidad o
dificultad del alumno para ir guiando conduciendo él mismo su proceso
de aprendizaje.
Precisamente, una de las funciones más importantes de los sistemas
informatizados de enseñanza, constituye la de la regulación de los
ritmos de aprendizaje por parte del alumno, la decisión permanente de
avanzar o de quedar en el nivel del que se trate y la utilización o no
de las "ayudas" y de los refuerzos de estudio para un tema puntual.
Todos estos elementos, requieren, evidentemente, un esfuerzo de toma
de decisión por parte de la persona que utiliza el software, decisión
que en este caso no depende de una persona externa que guía el
proceso, sino del propio alumno, que debe decidir saltar al próximo
escalón de dificultad, solicitar al software más ejercicios de
práctica, etc. Esta capacidad puede expresarse sintéticamente como
capacidad de autogestión del proceso y autoevaluación de situación y
resulta un elemento central, ya que dicha capacidad será seguramente
proporcional a la eficiencia en la utilización del sistema tutor
inteligente. En el caso de esta muestra, esta capacidad pareciera
funcionar de manera satisfactoria.
El rol del docente y de los demás elementos presenciales de la
enseñanza tradicional son altamente valorados por estos alumnos,
quienes consideran que el sistema tutor inteligente viene a
complementar el esquema docentealumnos como elemento facilitador de
la enseñanza de algoritmia. Por último, la utilización masiva de
tutores, haría pensar que se esta ante un público que maneja las
herramientas de asistencia informática, típicas de todos los software
en general, y que requieren justamente el dejarse guiar por las
posibilidades previamente digitadas y programadas, para arribar a un
resultado o cumplir con un proceso determinado. Respecto de la
cuestión específica del aprendizaje de algoritmos, los alumnos
consideran que es susceptible de sistematizarse, lo que implica que se
considera que es posible volcar esta enseñanza en un sistema que
transforme en procesos tipificados esta transmisión de conocimientos.
es decir entonces, que aparece como una conclusión natural el hecho de
utilizar alguna herramienta informática en este sentido y la cuestión
parece no producir mayores resistencias.
Tabla Nº. 1 Alumnos en clases de consulta
Variable
Valores obtenidos
Media
Orientación Intrínseca
12
160
289
75
5.80
Orientación extrínseca
12
25
104
49
54
292
5.84
Valor de la tarea
232
36
6.13
Autoaprendizaje
15
151
299
71
5.80
Auto eficacia
3
14
26
38
172
15
5.52
Ansiedad
444
39
36
8
5
3
1
1.32
Repaso
51
105
85
27
5.33
Elaboración
135
90
43
5.67
Organización
8
246
450
100
5.80
Pensamiento Critico
3
8
160
25
5.77
Autorregulación
8
9
152
83
285
6.17
Ambiente
245
14
4
2
1
2
1.15
Búsqueda de ayuda
212
56
268
6.21
Colaboración
215
53
268
6.20
Uso de tecnología
177
235
160
232
4.60
Importancia Tecnología
21
42
279
62
583
353
5.63
Autorregulación
208
53
7
4.25
Valoración Tutor
4
78
628
6.47
reemplazo profesor
212
56
2.20
Análisis de muestra de alumnos en clases convencionales Tabla Nº. 2
La encuesta realizada al resto de los alumnos presenta una mayor
heterogeneidad que la anterior en la distribución de respuestas. Por
ejemplo en lo que respecta al análisis del ambiente, las
preocupaciones o el docente influyen en el proceso de aprendizaje, se
nota que si bien la muestra se inclina mayormente por el no, existen
pequeños porcentajes que lo indican como positivo, y esto, puede
entenderse ya que, intuitivamente, elementos como preocupaciones
personales, la figura del docente, cuestiones ambientales pueden
aparecer como factores de dificultad para el aprendizaje.
En lo que hace al análisis de los proceses inteligentes durante el
aprendizaje, es decir, aquellas actitudes que llevan a los alumnos a
autoorientarse para poder comprender algo (cambios de enfoques,
retroceder para probar nuevamente, búsqueda de soluciones
alternativas) se nota nuevamente que existe una mayor distribución
hacia los parámetros negativos, en comparación con la muestra
anterior. Es decir, existe una parte importante de la muestra que no
demuestra justamente esa intencionalidad inteligente para orientarse
ante las trabas del aprendizaje, lo que da lugar a pensar que decide
por opciones pasivas, tales como quedarse con la dificultad, o que
recurren a ayuda de terceros, como los docentes, alumnos que sí
comprendieron, etc. Esto habla, quizá, de una cierta falta de
motivación para el aprendizaje o de una deficitaria adquisición de las
prácticas más elementales de la metodología de estudio. Los alumnos
manifiestan no cuestionarse demasiado sobre lo estudiado, adaptarse
casi masivamente a los dispositivos didácticos del docente y no
relacionan demasiado (al menos, estadísticamente) los temas nuevos con
los anteriores.
Como datos significativos de la muestra, que de algún modo ilustran su
característica básica, da una baja predisposición a la autogestión del
aprendizaje, se presentan los siguientes:
*
un 30% de la muestra directamente no entiende sus propios apuntes.
*
un 35% no busca para nada la utilidad de cada tema,
*
un 80% no se propone metas desde un principio
*
un 90% no separa temas para consultar.
Desde una perspectiva global, si se analiza la distribución de los
porcentajes en las siete opciones de respuesta se destaca el hecho de
que es una muestra asimétrica, en la que aproximadamente un tercio se
muestra incapacitado para realizar una autogestión y autoevaluación
del aprendizaje, y tiene una notoria falta de motivación y disposición
al estudio, siendo los dos tercios restantes un poco más voluntariosos
en varios aspectos relacionados con el comportamiento y el uso de
herramientas informáticas, aunque también con alguna dificultad para
comprender temas y conceptos básicos de la algoritmia.
Los resultados de esta muestra revelan de algún modo las deficiencias
con las que arriban gran parte de los alumnos a los primeros años de
la carrera, producto de una escuela media en crisis, mencionado con
precisión por los especialistas entrevistados [Lic. Carlos Tomasino,
2004]. Las dificultades de aprendizaje de los alumnos no se solucionan
mágicamente con un sistema tutor inteligente, ya que en este sentido,
se entiende que un tercio los alumnos de esta muestra no se encuentra
preparado para interactuar con un sistema de estas características. Se
entiende que en la elaboración de un software para mejorar el nivel
académico de los alumnos es preciso establecer programas de
capacitación para su uso como una instancia previa a su
implementación. Tomando por caso, la apatía o baja disposición al
aprendizaje que demuestra una parte de esta muestra, en el caso de un
sistema tutor, donde el alumno debe guiar su propio proceso, esta
tendencia a la pasividad sería un serio obstáculo para su
aprovechamiento.
El efecto de inducción que aparece en una clase presencial, es decir,
el hecho de tener que ponerse a tono con ¨ toda una cursada ¨, se
vería anulado al gestionar cada alumno su propio ritmo de estudio, lo
que puede plantear una distribución asimétrica de las velocidades de
aprendizaje, que se harían posiblemente más notorias que en una clase
grupal oral. Este tipo de problemas deben contemplarse para no tener
una clase dividida en quienes avanzan notoriamente rápido y quienes lo
hacen de manera más lenta.
Como se puede apreciar en la Tabla Nº. 2 de la muestra, una parte
importante no utilizaba computadoras en la escuela media y sin embargo
actualmente utiliza computadoras para la realización de los trabajos
prácticos. Evidentemente esta muestra parece haber dado un salto a
nivel de informatización, lo que nos habla de una utilización más
tardía pero no por eso, menos masiva de los recursos informáticos. Por
otro lado, se ve que porciones determinantes de la muestra, trabajan
en áreas relacionadas con la programación y que le asignan gran
importancia. Esto da lugar a pensar que es una población proclive a
recibir novedades que provengan desde el área de la informática y que
seguramente, no verán los sistemas tutores inteligentes como novedades
o como elementos hostiles, dada justamente su familiaridad con
software diverso.
La muestra presenta una disposición favorable a la utilización de un
sistema experto cuando se la interroga en forma directa al respecto y
cree en la posibilidad de la sistematización. Esto implica una
predisposición indudablemente favorable a la incorporación de sistemas
facilitadores del aprendizaje. Respecto al rol del docente, también lo
perciben como irreemplazable por un sistema mecánico, creyendo en la
complementariedad entre el tutor inteligente y el tutor humano.
Resulta destacable el alto índice de respuestas favorables a
contribuir con la elaboración del sistema. Pareciera que esta tarea sí
despierta un gran entusiasmo, cuando los índices anteriores,
relacionados con la motivación y estrategias de aprendizaje eran más
bien distribuidos entre categorías más cercanas a los índices
negativos. Igualmente sorprende la gran asistencia a las clases de
consulta, a las que concurren la mayoría de los encuestados en esta
muestra.
En términos generales, es posible apreciar que la muestra posee
niveles altos de destreza informática y que utiliza computadoras en su
vida cotidiana, en forma habitual y corriente. En este sentido, no se
esperan mayores dificultades a la hora de introducir un sistema
experto. La disposición para trabajar con sistemas informáticos
especializados parece amplia y tampoco se deberán esperar entonces
niveles importantes de rechazo o resistencia en este sentido.
Tabla Nº. 2 Alumnos en clases convencionales
Variable
Valores obtenidos
Media
Orientación Intrínseca
506
69
54
290
71
24
18
5.80
Orientación extrínseca
123
118
111
292
65
204
119
5.84
Valor de la tarea
12
57
308
139
6.13
Autoaprendizaje
166
26
88
101
78
329
244
5.80
Auto eficacia
128
32
17
280
20
36
3
5.52
Ansiedad
617
97
79
85
76
52
26
1.32
Repaso
57
63
44
184
71
51
46
5.33
Elaboración
18
31
39
308
78
21
21
5.67
Organización
187
151
296
520
223
89
82
5.80
Pensamiento Critico
147
29
52
167
65
35
21
5.77
Autorregulación
315
132
121
193
80
154
37
6.17
Ambiente
353
53
38
22
11
26
13
1.15
Búsqueda de ayuda
345
48
27
52
21
18
5
6.21
Colaboración
4
142
172
115
83
6.20
Uso de tecnología
254
13
48
495
220
203
315
4.60
Importancia Tecnología
82
55
79
275
526
737
826
5.63
Autorregulación
7
222
114
123
50
4.25
Valoración Tutor
30
14
28
428
318
995
767
6.47
reemplazo profesor
435
53
18
5
5
2.20
Tabla Nº. 3 Valores medios
Variables
Vlores Medios
Consulta
Convencional
Motivación
5.8635
4.9039
Estrategias Aprendizaje
5.6195
3.1922
Tecnología Tutorias
5.0776
5.2453
Encuesta a docentes

Análisis de docentes de clase de consulta:
Más allá de que se trata de una muestra acotada –compuesta sólo por
tres informantes, se registra una cierta uniformidad y coincidencia
en algunos puntos fundamentales, volcándose mayoritariamente la
muestra por el segmento positivo de la escala, lo cual refleja un alto
compromiso de los encuestados con su quehacer didáctico. Los docentes
de esta muestra, a cargo de tutorías de consulta, se manifiestan
proclives a introducir innovaciones y renovar sus métodos pedagógicos.
Además, se muestran preocupados por diversos aspectos del proceso de
enseñanzaaprendizaje, sobre todo acerca de la aplicación de
herramientas que puedan mejorarlo. Estos docentes están más orientados
a la búsqueda de técnicas y mecanismos que mejoren la enseñanza De
hecho coinciden por unanimidad en el extremo positivo de la escala al
plantear que se hace necesario implementar programas de mejora de la
enseñanza.
En cuanto compete a su labor como docentes, esta reducida muestra
valora altamente la profesión, y más allá de los adelantos
tecnológicos –que pueden contribuir a la toma de decisiones y a
mejorar ciertos aspectos del proceso de enseñanzaaprendizaje, y su
aprovechamiento en la función didáctica, piensan que lo importante es
dedicarse a la tarea de enseñanza y establecer un vínculo con los
alumnos que asegure una interacción y relación fluida y carente de
prejuicios. Es decir, visualizar procesos propios o interiorizar el
conocimiento son hechos del aprendizaje de algoritmia que de acuerdo
con el criterio de estos encuestados, deben ser transmitidos y
enseñados con estrategias específicas donde la tecnología puede
influir aunque con ciertas limitaciones, y no con una total certeza.
Resultados de las Encuestas

En la sección anterior se analizaron datos de distintos grupos de
estudios. Las diferencias observadas entre ellos pueden obedecer a las
características propias del grupo o del docente a cargo de los mismos,
profundizar en este análisis supera el alcance de este trabajo, por
ello se hará un análisis del conjunto total de los datos y se
comparara con el grupo de estudiantes encuestados pertenecientes a las
clases de consulta por ser estos lo que motivaron el presente trabajo,
debido a sus características de clases tutoriales.
Los resultados se presentarán haciendo referencia, en primer lugar, a
la motivación de los estudiantes para luego considerar lo relativo al
uso de estrategias de aprendizaje. Posteriormente, se consideran
cuestiones vinculadas con las relaciones observadas entre motivación y
cognición y uso, aplicación y utilización de tecnología informática.
La motivación en los estudiantes universitarios

El análisis de los aspectos motivacionales se realizó en base a las
respuestas de los estudiantes. Están agrupadas en seis escalas que
evalúan aspectos motivacionales diferentes y la vinculación con la
tecnología.
Por su parte, la consideración conjunta de tales escalas, con
excepción de la que se refiere al nivel de ansiedad, que fue
complementada a siete para una mejor interpretación de los datos,
permite obtener una apreciación general acerca de la motivación de los
sujetos y de su percepción para la incorporación de un tutor experto.
Los resultados y el análisis que se comentan en la sección
corresponden a la consideración de todos los cuestionarios, que
corresponden a una misma asignatura.
La consideración de los datos contenidos en la tabla permite observar
algunas características del perfil motivacional del grupo de
estudiantes encuestados.
Las escalas motivacionales consideradas conjuntamente, excepto aquella
que mide la ansiedad de los sujetos, ofrecen una apreciación general
que indicaría la presencia de una motivación mediaalta para este
grupo de estudiantes, pues sobre un rango de variación entre 1 y 7, la
media adopta un valor de (M 5,8635 y 4,90393.
Considerando las escalas por separado, se aprecia que la orientación
motivacional del grupo de alumnos en consideración es más bien
extrínseca (M 5,8358 4,1105), antes que intrínseca (M 5,7966
2,5107). Así mismo, se evidencia una alta valoración de las tareas (M
6,1343 6,1124), en tanto que las creencias de control del
aprendizaje (M 5,7948 4,8043), como las de autoeficacia (M 5,5187
3,2946) se presentan también niveles considerablemente altos, con
excepción de algún grupo particular.
Por su parte, el nivel de ansiedad se presenta en un grado intermedio
o bajos, estos valores se establecen con el complemento a siete para
facilitar la lectura y que en todas las variables los valores altos
sean los deseables.
Uso de estrategias en estudiantes universitarios

El análisis de los aspectos cognitivos se realizó en base a las
respuestas de los estudiantes a los ítems de la sección que evalúa uso
de estrategias. Como se dijo, estos ítems están agrupados en siete
escalas. La consideración conjunta de las escalas permite acceder a
una apreciación general acerca del uso de estrategias por parte de los
estudiantes..
La consideración conjunta de las siete escalas de la sección que
estamos considerando permite obtener una apreciación general acerca
del uso de estrategias por parte de los estudiantes.
Tomando en cuenta que el rango de variación de las respuestas va de 1
a 7, se puede decir que el grupo de estudiantes considerados informa
un uso de estrategias medioalto (M 5,6195 y 3,1922).
Considerando por separado cada una de las escalas es posible apreciar
que los alumnos informan niveles altos en cuanto al uso de estrategias
de organización (M 5,7985 3,6693) y de elaboración (M 5,6567
4,0543 ).
En un grado algo menor, aunque también considerable, este grupo de
estudiantes parece estar dispuesto a solicitar ayuda al docente cuando
experimenta dificultades (M 6,2090 1,8953), a manejar el tiempo y
elegir el ambiente adecuado para estudiar (M 5,8433 4,9643).
Las estrategias menos utilizadas por estos estudiantes serían el
pensamiento crítico (M 5,7724 3,3159) y las estrategias de repaso (M
5,3284 3,9419).
Relaciones entre motivación y uso de estrategias

Respecto de las relaciones halladas entre motivación y uso de
estrategias, se puede apreciar que la orientación motivacional
intrínseca está asociada con un mayor uso de estrategias por parte de
los estudiantes, además, parece que una valoración positiva de las
tareas está vinculada con un uso más frecuente de estrategias.
Al cruzar las variables relativas a la motivación y al uso de
estrategias se aprecian relaciones entre ambos dominios. Aparentemente
los estudiantes que tienen niveles de motivación más altos también
hacen uso de las estrategias en un nivel más alto y, a la inversa, los
estudiantes con motivación baja tienden a recurrir en menor medida al
uso de estrategias cognitivas, metacognitivas y de manejo de recursos.
No obstante, se presenta también un grupo de estudiantes que, a pesar
de informar un alto nivel de motivación, no parece recurrir
frecuentemente al uso de estrategias, mientras que otros alumnos no
están demasiado motivados, pero igualmente ponen en marcha diversas
estrategias cuando aprenden.
Los resultados presentados no muestran relación entre estrategias de
aprendizaje o motivación con el uso de tecnología.
Los resultados obtenidos sugieren la existencia de distintos patrones
o modalidades de relación entre motivación y cognición; es decir, si
bien se advierte que una motivación más alta tendería a funcionar
complementariamente con un mayor compromiso cognitivo. También se
demuestra que el uso de la tecnología no encuentra vinculación con
estrategias de aprendizaje o motivación. Así como se observa que la
tecnología no se relaciona se puede inferir que no interferirá con el
aprendizaje de algoritmos. Es de destacar que en este trabajo se
antepone el término aprendizaje al término tecnología, se ve la
tecnología como herramienta para el aprendizaje.
Al contrastar los resultados presentados con las elaboraciones
teóricas acerca del tema, se observa que los estudiantes muestran un
perfil motivacional relativamente positivo, que podría aportar ciertos
beneficios al aprendizaje y a la incorporación de tecnología para la
enseñanza de algoritmos. Como los estudiantes encuestados muestran una
alta orientación motivacional intrínseca, es probable que seleccionen
y realicen actividades por el interés que éstas les generan, que se
predispongan a comprometerse en procesamientos más ricos y elaborados
de los materiales así como en el empleo de estrategias de aprendizaje
más profundas y efectivas [Lepper,1988], incorporando tecnología
informática que es lo que, en definitiva vinieron a buscar a la
universidad al incorporarse a una universidad tecnológica en una
carrera de sistemas.
Se observa además que los estudiantes informan una alta valoración de
las tareas que se les presentan.
Tal situación puede resultar positiva en la medida que la valoración
de las actividades propuestas como importantes y útiles se asocia
frecuentemente con un mayor compromiso cognitivo [Pintrich, et al.,
1991].
Los estudiantes que respondieron al cuestionario informan un nivel
relativamente alto en cuanto a sus creencias de control del
aprendizaje; estaríamos entonces, en presencia de sujetos con locus de
control más bien interno, que consideran tener mayor control de los
resultados del estudio y que, consecuentemente, se esforzarían más
consiguiendo, tal vez, un mejor rendimiento académico [Burón, 1995], y
esto es posible acercarlo con tecnología.
Además, los estudiantes encuestados informan también un nivel
considerable en cuanto a las creencias de autoeficacia; ésto es, se
perciben capaces y competentes para resolver las actividades que se
les proponen, lo cual redundaría, probablemente, en una mayor
dedicación a las tareas y en un mayor compromiso cognitivo [Huertas,
1997] y una mayor aceptación de innovaciones.
Por último, el grupo de alumnos que respondió al cuestionario informa
un grado medio de ansiedad; situación que resultaría positiva, puesto
que si los procesos ansiógenos y la preocupación por el desempeño son
excesivos podría producirse un deterioro en el rendimiento [Pintrich
et al.,1991].
En cuanto al perfil de los estudiantes respecto del uso de
estrategias, también tendría implicancias en relación con los
aprendizajes que deben construir estos alumnos.
Los alumnos informan niveles considerables de regulación del esfuerzo;
es decir, que son capaces de persistir en la realización de las tareas
aún cuando éstas no les resultan demasiado interesantes o se tornan
difíciles, mostrando un importante compromiso con los aprendizajes a
conseguir. Se trataría de estudiantes que, en cierta medida, se
preocupan por manejar sus tiempos de estudio y por realizar sus tareas
en ambientes apropiados; cuestión que también parecería favorecer los
procesos de construcción de conocimientos y la incorporación de
tecnología como facilitador de la enseñanza.
Tambien los estudiantes informan cierta autorregulación de sus propios
aprendizajes; cuestión que resulta positiva si se consideran los
beneficios que se postulan en relación con la autorregulación
metacognitiva; beneficios que se derivarían principalmente del
planeamiento, control y regulación de las actividades de aprendizaje
[Pintrich ;1991).
Por otro lado los estudiantes considerados mostraron una disposición
media para solicitar ayuda al docente cuando encuentran dificultades
en el aprendizaje. Dado el valor pedagógico que le asigna a los
procesos de solicitar, dar y recibir ayuda pedagógica, y considerando
la asistencia del docente pueden favorecer el aprendizaje, sería
razonable pensar que un sistema tutor favorecería el rendimiento de
los estudiantes.
Por último, los estudiantes encuestados informan un uso medio del
pensamiento crítico. Convendría entonces, plantear la toma de medidas
para favorecer el pensamiento crítico de los estudiantes; en la
concepción de la carrera Ingeniería en Sistemas de la Universidad
Tecnológica Nacional esto se manifiesta.
La Ordenanza 164 del Rectorado de la Universidad Tecnológica Nacional
del 2 de diciembre de 1994 en sus fundamentos dice:
*
Actualizar los criterios para la formación del ingeniero.
*
Aumentar la motivación de la comunidad educativa.
*
Formar un ingeniero creativo capaz de generar cambios.
Ahora bien, se sabe por un lado, que mayores niveles de motivación y
de uso de estrategias cognitivas, metacognitivas y de manejo de
recursos, incidirían favorablemente sobre los procesos de aprendizaje
de los alumnos; y, por otro lado, sabemos que tanto la motivación como
el hecho de apelar al uso de estrategias no dependen exclusivamente
del estudiante; es decir, que habría márgenes de acción que el docente
podría capitalizar para favorecer mayores niveles de motivación y de
uso de estrategias por parte de los alumnos. Veamos entonces, qué
lugar ocupa, o qué importancia y reconocimiento se le asigna a la
motivación y al uso de estrategias en la enseñanza universitaria, así
como algunas líneas de acción posibles –y además deseables en el
sentido de favorecer su desarrollo.
La motivación de los estudiantes universitarios y el papel del
profesor

Astudillo y Pelizza [1999] plantean que el reconocimiento de los
factores motivacionales vinculados al aprendizaje y su incidencia en
la calidad y el rendimiento académico, suele ser un aspecto que
evidencia ideas y comportamientos contradictorios en la enseñanza
universitaria.
Por un lado, los docentes reconocen que el hecho de que el alumno no
tenga interés o no esté motivado para realizar determinados
aprendizajes, incide negativamente en el logro de los objetivos
educativos propuestos. Pero por otro lado, los mismos profesores
afirman también que los alumnos asisten a la universidad por voluntad
propia, que han elegido una carrera que les gusta y que, en
consecuencia, tendrían que estar motivados. Tales ideas, sumadas al
desconocimiento de cuáles son las variables motivacionales que
influyen en los aprendizajes, pueden incidir con fuerza sobre el hecho
de que los docentes no trabajen sobre aspectos relacionados con la
motivación ni consideren su influencia en el proceso de construcción
de conocimientos de los alumnos.
Frente a esta situación, sería importante ofrecer al futuro profesor
universitario una formación pedagógica que favorezca visiones críticas
acerca de la complejidad que entrañan los procesos de aprendizaje, de
la multiplicidad de factores que intervienen en ellos y, sobre todo,
de la necesidad de instrumentar prácticas pedagógicas que no sólo
contemplen la enseñanza de los saberes disciplinares, sino que
atiendan también a aquellos aspectos que pueden favorecer el
aprendizaje de tales saberes.
Lógicamente, entre estos aspectos a considerar se encuentra la
motivación y el uso de estrategias de aprendizaje.
Atendiendo a esta cuestión de promover mayores niveles motivacionales,
Huertas [1997] presenta algunos parámetros de la actividad educativa
que el docente puede controlar para favorecer la motivación.
En cuanto a las tareas propuestas, por ejemplo, se destaca la
importancia de presentar actividades diversas encaminadas hacia un
mismo objetivo en lugar de presentar una única tarea para toda la
clase. Además, las actividades propuestas deberían tener un nivel
intermedio de dificultad y, en lo posible, tendrían que presentarse
haciendo referencia tanto al producto que debe obtenerse como al
proceso por el que se arriba a tal resultado [Huertas, 1997] En la
misma línea de razonamiento, Alonso Tapia [1995] sugiere que es
conveniente presentar las tareas intentando activar la curiosidad e
interés del alumno, así como mostrando claramente su relevancia para
el aprendizaje, y esto puede generarse con un tutor experto tal como
lo menciona el Ing. Leopoldo Carranza [Carrana, L. 2004].
También se sugiere desarrollar las tareas mediante el trabajo grupal,
pues sucesivos estudios muestran que el hecho de trabajar en
cooperación con otros compañeros tiene evidentes ventajas
motivacionales [Huertas, 1997], los resultados obtenidos en las clases
de consultas confirman esta afirmación.
Otra cuestión a atender a fin de fomentar mayores niveles de
motivación es el manejo de la autoridad por parte del docente; de
hecho, parece conveniente que el profesor se muestre como colaborador,
delegando un grado razonable de control, presentándose como
facilitador de la realización de las tareas, a la vez que promoviendo
la participación de los alumnos en la toma de decisiones con respecto
a las mismas [Huertas, 1997], en esto puede ser un colaborador muy
apreciado el sistema tutor planteado. De este modo, es posible que los
estudiantes perciban un mayor control sobre sus propios aprendizajes,
con mayor libertad de horarios.
Atendiendo al tema de la evaluación, Huertas [1997] considera que es
uno de los parámetros que más incidencia tiene a la hora de decantar
la formación de diferentes patrones motivacionales, los satisfactorios
resultados obtenidos en las evaluaciones por los estudiantes
asistentes a las clases de consultas así lo demuestran.
A fin de promover una motivación hacia el aprendizaje, el autor
sugiere realizar evaluaciones referidas a criterios en oposición a
normas centradas tanto en el proceso de aprendizaje como en el
producto obtenido, y de carácter privado.
Teniendo en cuenta lo expresado se concluye que es relevante que los
profesores conozcan la posibilidad de incidir sobre las orientaciones
motivacionales de los alumnos y, sobre todo, importa que dispongan de
algunas pistas acerca de cómo hacerlo.
El uso de estrategias de aprendizaje en estudiantes universitarios y
el papel del profesor

Como se planteó oportunamente, los estudiantes que respondieron al
cuestionario informaron niveles medioaltos respecto del uso de
estrategias de aprendizaje. Se pudo apreciar que los sujetos
encuestados apelan más al uso de unas estrategias que de otras, pero
en cualquier caso, no está demás implementar acciones para fomentar un
uso más frecuente de las distintas estrategias.
Según Burón [1996], los estudios de la metacognición permitieron
observar que no pocos alumnos llegan a cursos avanzados sin saber
realizar tareas básicas para el aprendizaje. Incluso en la universidad
nos encontramos con estudiantes que muestran grandes dificultades para
comprender un texto, para resumirlo, para juzgarlo críticamente, etc.
Pues bien, para que un individuo pueda poner en práctica una
estrategia, antes debe conocerla y saber cómo, cuándo y por qué es
pertinente usarla; debe conocer, por ejemplo, las estrategias de
repasar, subrayar, resumir, buscar en internet, utilizar las
computadoras, hallar un lugar adecuado para estudiar, . y tiene que
saber también cuándo conviene usarlas [Burón, 1996]. Es decir, para
aprender significativamente, el estudiante tendría que saber qué
hacer, cómo hacerlo, pero además debería desarrollar su metacognición
para conocer cómo está actuando en cada situación y cómo corregir sus
acciones si es necesario y el tutor experto puede colaborar con esto.
La ayuda pedagógica es fundamental para generar estos conocimientos,
pues se supone que no se desarrollan espontáneamente (Vélez, 1999). Se
advierte así, la necesidad de enseñar a usar estrategias de
aprendizaje, pues aunque los alumnos igualmente aprenden aunque no se
las enseñen, el hecho de hacerlo puede favorecer aprendizajes de mayor
calidad. Al respecto, Burón (1996) plantea que debería darse un ‘giro
en la instrucción’, para que ésta no sólo consista en enseñar
contenidos disciplinares, sino que se dedique también a enseñar a los
alumnos a desarrollar estrategias eficaces de aprendizaje.
Se trataría entonces de conciliar ambas funciones y de lograr un
equilibrio armónico, integrando la enseñanza de estrategias dentro de
las mismas asignaturas y creando situaciones de aprendizaje que
favorezcan el uso de las distintas estrategias.
Es cierto que el profesor universitario está apremiado por una
multiplicidad de tareas inherentes a su función y, en este sentido,
puede parecer utópico pensar que además de cumplir con todas ellas,
dispondrá aún de tiempo y esfuerzo para dedicarse a reflexionar acerca
de cómo favorecer aspectos tales como la motivación y el uso de
estrategias de aprendizaje por parte de los estudiantes. El esfuerzo
instruccional que demanda este planteo es considerable, pero los
fundamentos teóricos disponibles y los resultados favorables que se
van acumulando en investigaciones aplicadas al ámbito educativo
alientan a continuar los esfuerzos en este sentido [Vélez, 1999], en
ese caso, un tutor inteligente puede ser el complemento ideal para el
profesor comprometido con su profesión docente podría dedicarse a los
aspectos conceptuales puros y a la reflexión delegando al equipamiento
y a la tecnología la tarea mecánica de la ejercitación.
Análisis de las entrevistas a los especialistas

Los profesionales entrevistados son reconocidos por su trayectoria
profesional disciplinar y en educación y por su compromiso con la
docencia y por su formación de posgrado en educación. Una profesional
de la educación, un reconocido profesional en inteligencia artificial
con formación docente y un especialista en sistemas con formación
docente que ocupó y ocupa los mas altos cargos en gestión educativa
con posgrado en docencia son, sin duda las opiniones mas autorizadas
para investigación en estudio.
En cada caso se analizan las respuestas y luego se contrastan las
características relevantes que surgen a través de su lectura.
El análisis de las opiniones vertidas por estos especialistas brindara
información que será cotejada con la dada por los docentes de la
cátedra encuestada.
En este sentido se tendrá en cuenta la convergencia de las opiniones a
fin de indagar acerca de la percepción de los docentes respecto de la
incorporación del tutor experto objeto de estudio.
Los profesionales entrevitados son los siguientes:
*
Licenciado Carlos Alberto Tomassino: Es Licenciado en Sistemas UTN
FRBA, Especialista en Docencia Universitaria, Especialista en
Ingeniería en Sistemas de Información UTN FRBA. Profesor Titular:
Materia Proyecto Final (Ingeniería en Sistemas UTN FRBA). Ex
Decano Universidad de Belgrano. Actualmente es Director del
Departamento de Sistemas UTN FRBA.
*
Ingeniero Leopoldo Carranza: Ingeniero Aeronáutico y Mecánico,
Especialista en Docencia Universitaria, Master en Economía, Master
en Ciencias Políticas. Profesor titular Materia Inteligencia
Artificial UTN FRBA y UBA, Profesor asociado Materia Algoritmos y
estructuras de datos UTN FRBA. Profesor Titular Materia
Inteligencia Artificial. En la Maestria en Ingeniería en Sistemas
UTNFRBA. Actualmente es investigador en áreas de Tecnología.
Director del proyecto de investigación “De Prolog a C Sharp”.
*
Licenciada Lucrecia Tulic: Es Licenciada en Ciencias de la
Educación. Actualmente está a cargo de proyectos de tutorías y
formación docente en la UTN FRBA.
Licenciado Carlos Alberto Tomassino

En principio, el entrevistado destaca la importancia que puede
adquirir el tutorazgo como idea en el ámbito de la universidad
pública, donde se acoge a alumnos de una escuela media sumergida en
una crisis profunda, no sólo para orientar los procesos de
aprendizaje, sino desde un punto de vista integral, para su mejor
inserción en la vida universitaria. Más allá de este abordaje global,
se focaliza luego la relevancia que tiene el dominio de tecnología y
recursos informáticos, como Internet, para los alumnos de la carrera
de Ingeniería en Sistemas de Información.
Al preguntarle específicamente acerca de la incorporación de un
sistema tutor inteligente para la enseñanza de algoritmia el
entrevistado resalta el concepto de experticia del sistema, en cuanto
implica el conocimiento que puede tener el docente de las dificultades
particulares de cada alumno, para así guiar el proceso de
enseñanzaaprendizje con un adecuado feedback, operando en forma
individualizada. Respecto de la figura del docente, se lo contempla
como un facilitador del uso del sistema tutor por parte de los
alumnos, y desde una perspectiva global, un facilitador del
aprendizaje, concepto que prima en el ámbito de la educación a
distancia.
En el último segmento de la entrevista, Tomassino, al opinar sobre la
capacitación de los docentes, aspecto crucial para el éxito de la
implementación de un sistema tutor inteligente, realiza una
advertencia que debería tenerse en cuenta, cuando plantea que en
muchos casos la capacitación se lleva a cabo sin contemplar objetivos
y fines determinados, y que muchas veces los docentes acaban no usando
las herramientas para las cuales fueron capacitados. En este sentido,
considera fundamental que las innovaciones tecnológicas o
informáticas, para el caso de los docentes, se deben introducir
induciéndolos a que las utilicen. De cualquier modo, en docentes que
enseñan ingeniería en sistemas, o más específicamente, una materia
como Algoritmia, se supone que la capacitación debería ser sencilla, y
ellos estar naturalmente inclinados a adoptar y utilizar los nuevos
recursos informáticos.
Ingeniero Leopoldo Carranza

Acerca de la importancia del tutor, este entrevistado observa que por
lo general, está dedicado a los alumnos con más dificultades en el
proceso de aprendizaje, y que debiera tener un enfoque más integral, y
ocuparse también de los mejores alumnos, haciendo un seguimiento
individualizado de cada uno. Al contestar sobre la importancia de la
tecnología en la educación, Carranza distingue que lo fundamental es
el uso que se le da a las herramientas tecnológicas, de modo que
contribuyan a generar un aprendizaje significativo, desde una
perspectiva constructivista.
Al plantearse el tema de los sistemas tutores inteligentes, en lugar
de adoptar una visión general, como la que empleó el entrevistado
anterior, éste relativiza su potencial como herramienta didáctica, y
hace referencia a su experiencia personal en el diseño de un sistema
tutor inteligente para la enseñanza de lógica, que fue lamentablemente
abandonado por falta de fondos, pero que estaba orientado a captar y
detectar errores conceptuales para que los alumnos comprendieran en
profundidad algunos de los contenidos propuestos. Carranza luego
abunda en consideraciones técnicas acerca de la relación entre la
lógica y la algoritmia, y cómo se plasma en el lenguaje Prolog, para
justificar de algún modo que un sistema tutor inteligente es muy
apropiado a las características de la algoritmia. El mismo
entrevistado declara haber descripto muchos algoritmos en lenguaje
lógico, y cree que la lógica es útil para brindar claridad conceptual.
Desde un punto de vista intuitivo, Carranza percibe que los
estudiantes no hacen uso de la lógica como lenguaje de resolución de
los problemas, no tienen incorporado un pensamiento que siga las leyes
de la lógica. La Lógica es resaltada por el entrevistado hasta
proponer un cambio en los planes de estudios, incorporando Lógica
Matemática como materia cuatrimestral y básica, destacando su rigor
formal y de abstracción, pudiendo aplicarse sus principios a todas las
disciplinas humanas.
Para Carranza la adopción de un sistema tutor inteligente, en el caso
de la algoritmia, tiene que realizarse focalizando un tema específico,
por ejemplo algoritmos de determinado tipo, que permitan adecuar el
vocabulario a un estrato de descripción lógica, como motor de
inferencia que funcione en el dominio o tema específico. De acuerdo
con el criterio del entrevistado, en el campo de la formación de
ingenieros en sistemas, “el estado del arte no está para hacer una
máquina que sepa de todo, hay que especializarlo en algo”.
Este entrevistado se centra en aspectos más integrales en cuanto hace
a la planificación de la carrera de ingeniería en sistemas de la
información, y postula un plan de estudio que comience por lógica,
continúe con inteligencia artificial, y luego incorporar los lenguajes
más comunes de programación, además de revisar las metodologías de
diseño, que considera obsoletas, dando el ejemplo del Pascal,
proponiendo así la adopción de una visión prospectiva que que
contemple al ingeniero del futuro.
En lo referente al rol del docente, Carranza sí lo ve del mismo modo
que Tomassino, como un facilitador de la herramienta, quien la
administra y va guiando el proceso de aprendizaje de los alumnos. El
entrevistado explica que en algoritmia, todo problema debe ser
formalizado, en forma de una especificación que el algoritmo cumple o
no, en este sentido, la resolución del problema presenta cierta
complejidad. Al evaluar las dificultades de los estudiantes, Carranza
plantea que la enseñanza debe ser más formal y apuntar a lo conceptual
y a la lógica: “La dificultad que tiene el alumno se llama dificultad
de la conceptualización, que es traducir lo que sabe intuitivamente de
su mundo en conceptos rigurosos, expresarlo rigurosamente”.
Licenciada Lucrecia Tulic

Al igual que el primer entrevistado, Tulic, al inicio de la
entrevista, destaca sobre todo una visión integral de la problemática
tratada, y sostiene una postura amplia en lo que concierne a la
tecnología educativa, no restringiéndose “a los fierros”. La
entrevistada va más allá y desarrolla una crítica al sistema educativo
nacional al realizar un diagnóstico en torno a la incorporación de
herramientas tecnológicas: “Actualmente ocurre eso, en lugar de ser un
proceso centrado en el aprendizaje, donde el docente es un profesional
que articula técnicas, estrategias y recursos, el docente se coloca en
el lugar central del proceso de enseñanza y no usa recursos, no usa
estrategias, no usa materiales instruccionales, no usa guías de
desarrollo, no usa lo que tiene que usar un profesional de la
enseñanza, entonces qué pasa, no hay aprendizaje”. La entrevistada se
explaya en una autocrítica a los profesionales de la docencia, no
cuestionando los conocimientos específicos que tienen sobre las
materias que imparten, sino planteando su falta de metodología,
incapacidad para desarrollar materiales educativos o curriculares.
Acerca del proceso de enseñanzaaprendizaje el abordaje de este autora
también se sostiene en la concepción de un aprendizaje significativo,
autogenerado por los propios alumnos con la guía y control del
docente. La visión de Tulic puede resumirse en su planteamiento de que
la riqueza del aprendizaje debe basarse en la diversidad y
heterogeneidad de los recursos y dispositivos didáticos empleados, tal
como lo expresa en el siguiente fragmento de la entrevista: No hay
nada que sea reemplazable, cuanto mas heterogéneo es el acceso que
tiene un alumno a medios que le permiten adquirir aprendizajes
diferentes si lo enfrento a Internet va a hacer un tipo de
aprendizaje, si lo enfrento a un libro va a hacer otro tipo de
aprendizaje, si lo enfrento a un video va a hacer otro tipo de
aprendizaje, va a quedarse con distintas cosas, va a poner en juego
distintas operaciones y distintas estrategias mentales y cognitivas,
cuanto mayor sea el grado de diversidad mayor es el aprendizaje.
El análisis de los puntos y elementos destacados por los entrevistados
se complementará con el análisis de las encuestas para elaborar las
conclusiones de la presente investigación.
Conclusiones

Al contrastar las hipótesis de investigación planteadas con los datos
obtenidos a partir de los instrumentos –entrevistas en profundidad y
encuestas, es posible afirmar que la creación de un sistema tutor
inteligente es percibida como positiva tanto para los alumnos como
para los docentes, ya que ambos lo conciben como una herramienta
complementaria, facilitadora del aprendizaje de algoritmia.
En el trabajo de campo se ha detectado una percepción favorable para
la incorporación aunque surgen algunas dudas, en uno y otro grupo,
respecto de su implementación.
En este contexto, al indagar sobre los problemas que afrontan los
alumnos para la comprensión de los temas, más allá de una supuesta
baja aptitud por provenir de una escuela secundaria deficitaria, hecho
señalado por el Licenciado Carlos Tomassino, se notó en ciertos grupos
encuestados una aparente dificultad en lo referente al desarrollo de
metodologías y estrategias de estudio, tal como se puede observar en
la Tabla número 2, para mejorar el aprendizaje, es decir, algunos
parecen poco capaces de autogestionar su propio conocimiento, y los
conceptos pasan pero no se asientan, ya que no realizan operaciones de
asociación lógica, dificultad señalada por el Ingeniero Leopoldo
Carranza, como tampoco vinculan los temas nuevos con los anteriores,
según surge de la algunas de las muestras de los alumnos analizados en
la Tablas número 2, esta situación parece revertirse cuando se hace el
análisis de la totalidad de los encuestados en su conjunto y mejoran
más aún en el caso de la muestra de los asistentes a clases de
consultas, tal como se observa en las Tabla número 1, esto llevaría a
pensar que la dificultad observada podria obedecer a características
propias del grupo analizado, estudiantes y docentes en su conjunto, y
que probablemente la sistematización, homogeinización y tutoría que se
ofrece en clase de consulta son apreciadas como útiles por los
estudiantes, lo cual permitiría suponer que una tutoría bien
instrumentada donde se priorice método y esfuerzo por la
comunicabilidad por sobre simples técnicas de programación
beneficiarían la motivación, mejorarían las estrategias de aprendizaje
y se obtendría una mejora en el aprendizaje de algoritmos. Se ve, en
la Tabla número 3 que la tecnología no interfiere con estas variables.
Lo señalan además el Ingeniero Leopoldo Carranza y el Licenciado
Carlos Tomassino, por su parte, la Licenciada Lucrecia Tulic confirma
y amplía este concepto definiendo tecnología como todos los
instrumentos que permitan diversificar la estrategia de enseñanza. Se
puede inferir entonces que si está debidamente implementada no hay
duda que la tecnología informática será de utilidad como facilitador
de los aprendizajes de algoritmia.
Al plantear el problema de la investigación, se sostuvo que la
aplicación de recursos informáticos, para el caso de la enseñanza de
algoritmia, debería aprovecharse para propiciar la modificación de los
preconceptos y esquemas interpretativos de los alumnos, buscando que
elaboren en forma autónoma y autogenerada las respuestas que requiere
el abordaje al área de programación y análisis de sistemas
informáticos. De las encuestas realizadas a alumnos pertenecientes a
distintos tipos de muestra, se desprende que algunos de ellos no
poseen el hábito de autogestión del conocimiento, y que en algunos
casos no están capacitados ni para comprender sus propios apuntes,
situación que también se revierte cuando se analiza la muestra en su
conjunto y mejora mas aún cuando del análisis de los estudiantes que
pertenecen al grupo cararterizado como de clases de consulta se trata.
Para el caso de los docentes se planteó que era necesario evaluar si
están preparados para ser introductores de un sistema tutor
inteligente, facilitador del aprendizaje de algoritmia, y en el
análisis de las muestras de docentes se advierte que si es posible
aunque deberia atenderse la situacion que destacan de una falta de
programas de capacitación y de mejora de la enseñanza, que revelaría
los obstáculos que existen para el campo de la investigación docente y
para el desarrollo de un software especializado como el que se
propone.
Tal como señala la Licenciada Lucrecia Tulic “los docentes no preparan
material, no incorporan tecnología de ningún tipo en el proceso de
enseñanza aprendizaje ... en Argentina se debe garantizar la formación
docente que no esta garantizada”.
Al evaluar si se cumplieron los objetivos de la investigación, se
considera que se pudo determinar que la percepción que tienen los
docentes y alumnos de la incorporación de un sistema tutor inteligente
es favorable, y en ambos casos se muestran dispuestos a colaborar en
su desarrollo, concibiéndolo como una herramienta facilitadora y
complementaria del aprendizaje. En cuanto a los objetivos más
específicos, se logró indagar acerca de cuáles son los obstáculos más
importantes que detectan los docentes para la implementación de un
sistema tutor en el ámbito de la materia Algoritmos y Estructura de
Datos –la falta de infraestructura, algunos aspectos de la motivación
de los alumnos, su falta de preparación para utilizar un sistema que
utiliza la inteligencia artificial, el Ingeniero Leopoldo Carranza
señala que los estudiantes no están habituados al uso de la lógica
como lenguaje de resolución de problemas, considerando que ellos
mismos deben capacitarse para instrumentar un software de esta
naturaleza. A este respecto es muy valiosa la opinión del Ingeniero
Leopoldo Carranza quien propone una modificación en los planes de
estudio enseñando lógica en profundidad desde los inicios de la
carrera para facilitar el uso de estos sistemas facilitar la enseñanza
de algoritmos.
Sobre los contenidos del software, los docentes creen que es preciso
evaluar cuáles son los problemas específicos de algoritmia y
programación que no pueden ser resueltos satisfactoriamente por los
alumnos, y que a partir de ese relevamiento se debe elaborar el
sistema tutor inteligente. Con respecto al nivel de uso actual de los
alumnos de herramientas informáticas en el proceso de aprendizaje, el
mismo es elevado en todas muestras relevadas. Por otra parte, en el
análisis de las encuestas a alumnos se pudo establecer que la
motivación de los alumnos es adecuada, aunque algunos tienen una
tendencia a hacer “el mínimo esfuerzo” en lo atinente al estudio, si
bien no inciden factores ambientales que perturben el proceso de
enseñanzaaprendizaje, y las expectativas ante el cambio son
moderadas.
Los especialistas entrevistados coinciden en destacar las dificultades
con las que arriban los jóvenes a la universidad, fruto de una escuela
secundaria en crisis, así lo señala el Licenciado Carlos Tomassino, y
esto se advierte en una escasa disposición al estudio y una actitud
facilista, en algunos grupos tanto en la búsqueda como en el manejo de
la información. Asimismo, los docentes y especialistas mencionan
inconvenientes ambientales y de infraestructura, que pueden atentar
contra el desarrollo de sistemas tutores inteligentes, que requieren
un alto costo de elaboración e investigación. Alumnos y docentes
comparten la concepción de un “sistema inteligente” como una
herramienta tecnológica que puede individualizar al alumno y conocer
de alguna manera sus características, y que esta posibilidad de
personalizar el proecso de enseñanzaaprendizaje debería ser
aprovechada para la introducción de temas complejos. Un aspecto que
señalan los especialistas es que se deberían llevar a cabo programas
de capacitación, dirigidos a docentes, para la elaboración y
utilización de un sistema tutor, y que se debe inducir su uso,
desarrollando programas paralelos de mejora de la enseñanza.
En el transcurso de las entrevistas, al analizar qué características
debería tener un sistema tutor inteligente para la enseñanza de
algoritmiaa, surgen cuestionamientos a los actuales programas de
estudio, como la propuesta realizada por uno de los especialistas,
Ing. Leopoldo Carranza, quien aboga por un plan de estudios para la
especialidad ingeniería en sistemas que empiece con lógica, siga luego
con inteligencia artificial para después, por último, ingresar en los
detalles de los lenguajes más comunes de programación, además de la
revisión de metodologías de diseño, que pueden resultar prácticas pero
que están superadas, al menos conceptualmente. Esta imporancia de la
lógica se funda en que el alumno tiene una dificultad conceptual, no
puede utilizar o traducir lo que intuitivamente percibe en conceptos
rigurosos, como tampoco puede aprehender conceptos abstractos. Por
último los especialistas consideran que un sistema tutor, para ser
efectivo, debe estar complementado por una buena guía del tutor humano
y de la coordinación con sus otras estrategias y herramientas
didácticas.
En lo que respecta a la labor docente, se debe tener en cuenta la
dificultad que representa "educar" al mismo tiempo a 30 o 40 personas
en un aula, cuyo ritmo de aprendizaje e intereses es muy diverso en
todo momento. Para el docente es muy difícil prestarle la debida
atención y dedicación a cada uno de sus alumnos, teniendo en cuenta
que no los conoce ni tiene el tiempo o las herramientas para
desarrollar modelos de enseñanza personalizados, por lo que el sistema
tutor inteligente sería una ayuda en este sentido.
El diseño de un sistema tutor para la enseñanza de algoritmia debe
incluir los elementos necesarios para apoyar de forma efectiva el
proceso de aprendizaje. Algunos elementos que se deberían considerar
son los multimedia que interactúan con los usuarios y los
planteamientos pedagógicos actuales que motiven el proceso. Si bien un
sistema tutor inteligente proporciona cierta libertad en el ritmo de
trabajo a cada alumno, puede ser contraproducente si no es
correctamente asimilado por el usuario. En este sentido es muy
importante que exista una fuerte interrelación entre el estudiante, el
docente y el entorno de aprendizaje. Además, en el diseño de un
sistema tutor se debería trabajar a partir de la idea del alumno como
centro de la actividad educativa, y sustentarse en concepciones del
aprendizaje que promuevan una idea de complementariedad entre los
distintos actores intervinientes en el proceso de
enseñanzaaprendizaje.
Por último, cabe señalar que los docentes y especialistas
entrevistados sostienen una concepción de la tecnología educativa en
el sentido más amplio del término, cumpliendo un papel fundamental
para ellos las estrategias orientadas a establecer un vínculo con los
alumnos que permita despejar todas las dudas surgidas en la
introducción de los diferentes temas de la materia que imparten,
siendo los libros o una determinada propuesta instruccional, también
medios que forman parte de la tecnología educativa, postulando en
algunos caso que cuanto mayor es la variedad de recursos que emplea el
docente para la enseñanza, ésta será más efectiva. Una definición de
tecnología educativa que brinda uno de los especialistas entrevistados
la asocia a cómo debe desarrollarse el proceso de
enseñanzaaprendizaje, en relación a las estrategias implementadas en
la escuela básica de China para la enseñanza de las ciencias y las
matemáticas: El maestro está solamente para aclarar, para acompañar,
para mostrar un dato complementario, para enriquecer, para explicar,
para preguntar, pero el alumno es el que va haciendo su proceso de
aprendizaje con los materiales instruccionales preparados por el
docente. Eso es tecnología educativa.
Líneas futuras de investigación

Queda para futuras investigaciones:
*
El desarrollo puntual del sistema tutor inteligente para facilitar
el aprendizaje de algoritmia en la carrera de Ingeníería en
Sistemas Informaticos de la UTN, su puesta en funcionamiento, su
evaluación y el logro de resultados alcanzados.
*
Indagar los resultados obtenidos en sistemas implementados de
estas características en el area de programación.
*
Investigar respecto de la percepción de estudiantes en otras
disciplinas, particularmente del area social, respecto de la
incorporación de un sistema de estas características para la
enseñanza de materias específicas de sus carreras.
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Revista de Informática Educativa y Medios Audiovisuales Vol. 2 (4),
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ISSN 16678338 © LIEFIUBA. [email protected] 30

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