Vol. 8, Núm. 2 / octubre 2016 – marzo 2017 / ISSN
2007-1094
La inclusión
de TIC por estudiantes universitarios:
una mirada
desde el conectivismo
The inclusion
of ICT university students:
A view from the connectivism
Universidad de Guadalajara, México
RESUMEN
El artículo deriva de un estudio basado en los supuestos del
conectivismo, cuyo objetivo fue conocer
cómo se incluyen las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en las acciones de aprendizaje de estudiantes
universitarios. El trabajo de tipo cuantitativo, transversal y de alcance
descriptivo se aplicó a una muestra aleatoria estratificada de 684 estudiantes
de licenciatura de una universidad pública del estado de Jalisco, México. Incluye la validación del instrumento que ayudó a recabar los datos, que una vez
analizados, indican que la inclusión de TIC se da cuando los estudiantes las
utilizan para pasar de lo confuso a lo definido y las aplican a problemas de aprendizaje
que involucren la identificación de información importante, así como la
fiabilidad del sitio consultado. De los participantes en el estudio, 82% han buscado
información en bases de datos científicas y la relacionan dándole aplicabilidad
al conocimiento adquirido a través de medios electrónicos; algunas veces
utilizan herramientas y dan significado a los datos elaborando organizadores
gráficos o resúmenes, en los cuales expresan lo que han comprendido. El
conectivismo fue un referente adecuado para interpretar la inclusión de las TIC,
así como para reconocer la influencia del contexto en que se desarrollan las
acciones.
Palabras clave:
Conectivismo, TIC, inclusión, competencias digitales.
ABSTRACT
The article stems from a study based on the assumptions of connectivism, whose objective was to understand how ICTs are included in the learning of university students. A type of quantitative and transversal work with a descriptive scope was applied to a random stratified sample of 684 undergraduate students from a public university in the state of Jalisco, Mexico. We include the validation of the instrument that helped collect the data which, having been analyzed, indicates that the inclusion of ICT is made when students use them to move from the confusing to the definite state, and they are applied to the learning problems that involve identifying important information, as well as the reliability of the site that was consulted. 82% of participants have searched for information in scientific databases, and they relate it by applying it to the knowledge acquired through electronic means, sometimes using tools and giving meaning to data by developing graphic organizers or summaries, in which the students express what they have understood. Connectivism was an appropriate reference to interpret the inclusion of ICTs, as well as to recognize the influence of the context in which actions are developed.
Keywords:
Connectivism, ICT, inclusion, digital competence.
INTRODUCCIÓN
En la actualidad es imposible negar
que nos encontremos en una era de cambios influyentes, importantes y novedosos.
Esta forma de evolución se debe, en gran parte, a la llegada e incursión de las
(TIC); por tanto, la humanidad vive
un proceso de globalización en el cual el conocimiento y la ciencia pueden
observarse en primer plano. Esta situación es una realidad que no puede escapar
a las instituciones educativas, y éstas son las instancias donde, en gran
medida, se produce el conocimiento.
Por lo expresado, es necesario
reflexionar cómo la educación de nivel superior enfrenta esta evolución, al
involucrar a su comunidad académica y hacer que los estudiantes incluyan las
TIC en sus prácticas educativas para que, a través de ellas, incrementen
exponencialmente sus capacidades de creación y producción de contenidos e
información. Las tecnologías, y en especial internet y sus herramientas Web 3.0,
originan que los individuos simpaticen con éstas y, de esa forma, tienen
mayores y mejores oportunidades de acceso al conocimiento, de manipularlo y
transformarlo aun al margen de las propias instituciones y el profesorado.
Este contexto favorece a los nativos
digitales, individuos que utilizan un lenguaje digital, enmarcado por los
juegos en computadora, los videos, internet, entre otras aplicaciones, situación
que demanda que los docentes recurran a formas de enseñanza innovadoras que les
permitan conectarse con sus alumnos en sus procesos de aprendizaje (Prensky,
2010). Sin embargo, a decir de Siemens (2010), las instituciones educativas
parecen estar cerradas a esta evolución, puesto que están lejos de atender los
requerimientos que implica la globalización en términos de economía, política y
sociedad.
A partir de lo anterior, nos propusimos
llevar a cabo un estudio cuantitativo, no experimental, transversal, a través
del cual identificáramos y pudiéramos describir, desde los aportes del conectivismo,
cómo sucede la inclusión de las TIC en las acciones de aprendizaje de los
estudiantes universitarios. Dicha teoría ayuda a equiparar si éstas evolucionan
para que el aprendizaje sea reconocido como un colectivo de opiniones
individuales (Siemens, 2010) que convergen en una serie de redes en las cuales
puede llegarse a la construcción de conocimiento.
Detallamos el procedimiento de validación
de un instrumento tipo escala que ayudó a recabar la información necesaria que
contribuyera a conseguir el objetivo de la investigación. El mencionado estudio
se llevó a cabo en una universidad pública del estado de Jalisco, México, con
la participación de 684 estudiantes pertenecientes a catorce licenciaturas.
ANTECEDENTES
Las TIC han dado lugar al surgimiento de nuevas competencias, como las
que se promueven de manera formal, las secuencias didácticas y las estrategias
para el trabajo en el aula que admiten procesos no lineales. Los estudiantes
desaprueban las formas tradicionales, obsoletas y hasta cierto punto
intransigentes por la ausencia de actividad, recursos e integración de lo que
se aprende con lo que ocurre en la vida cotidiana. El docente es el responsable
de cumplir con las expectativas de sus alumnos y de la propia universidad del
siglo XXI
Es importante considerar que la evolución del conocimiento origina una
reflexión sobre la forma en que los aprendices llegan a la construcción de
éste, cómo lo que aprenden en las instituciones educativas los lleva a
involucrarse en la realidad de los cambios que se viven, puesto que la
combinación de diversas áreas disciplinares se hace cada vez más presente; ya
no se aprende únicamente con la educación formal, sino a través de distintas
vías, comunidades de práctica, redes de personas, realización de tareas,
etcétera; el aprendizaje se convierte en un proceso continuo a lo largo de toda
la vida y las tecnologías se han encargado de modificar las formas de recibir,
organizar, abstraer y exponer lo aprendido. En este sentido, el conectivismo surge como un marco alternativo a las
anteriores teorías del aprendizaje que no previeron la aparición de las tecnologías
y las conexiones en red (Siemens, 2010).
Sobre esta teoría puede encontrarse una diversidad de literatura que la
define y explica; son menos los documentos que muestran resultados sobre su
aplicación, por ejemplo, Techakosit y Wannapiroon (2015) utilizaron el conectivismo
como fundamento teórico para la configuración de un ambiente de aprendizaje con
realidad aumentada con el propósito de evaluar la idoneidad de la teoría para
mejorar la alfabetización científica. Sus resultados indicaron que la teoría era
idónea para el objetivo perseguido y que la mayoría de los participantes en la
investigación mejoraron su alfabetización.
Un referente más sobre la aplicación de este fundamento es el expuesto
por Sitti, Sopeerak y Sompong (2013), quienes aplicaron el conectivismo
como base para la implementación de un modelo de aprendizaje que permitiera la
mejora de habilidades en estudiantes universitarios para la resolución de
problemas con TIC, así como para medir el impacto de éstas en el aula respecto
a la enseñanza y el aprendizaje. Los resultados demuestran que el modelo fue
aceptado suficientemente por los estudiantes y que éstos lograron su
aplicabilidad en la resolución de actividades basadas en problemas. De igual modo,
identificaron que la tecnología web, en particular las redes sociales, son un
componente valioso para la colaboración e integración de actividades que
generan aprendizaje basado en problemas.
Por su parte, Kultawanich,
Koraneekij y Na-Songkhla (2015) definieron el concepto de conectivismo como
nueva teoría de aprendizaje; llevaron a cabo un estudio que tuvo como finalidad
describir el desarrollo y la validación de la información de tres herramientas
para medir tres dimensiones de la alfabetización informacional de los
estudiantes y verificar si se cumplían las exigencias de los entornos actuales,
donde se requieren capacidades para la construcción y creación de conocimiento
a partir de la interacción, colaboración y comunicación con docentes y
compañeros por medio de herramientas web.
En los párrafos anteriores, damos cuenta de algunas investigaciones que
hacen referencia a la utilización del conectivismo
para su fundamento; en la búsqueda de literatura, encontramos que, en su
mayoría, los documentos coinciden en enunciar de forma narrativa los
antecedentes, definiciones y apreciaciones sobre esta teoría, y son menos los
informes que muestran datos empíricos que evalúan la pertinencia de ésta como
marco aplicativo, interpretativo o explicativo. Esta escasez de información nos
representó una problemática que derivó en el proyecto que aquí presentamos; con
él, estamos abonando a la elaboración de un informe que contiene datos duros
sobre la utilización de dicha teoría como marco teórico.
REFERENTES CONCEPTUALES
El surgimiento del conectivismo se atribuye a
Siemens y Downes en 2004 (Siemens, 2004); desde
entonces, ha prevalecido su propuesta relacionada con el aprendizaje social,
que implica relevancia para los estudiantes modernos. Esta teoría define el
aprendizaje como un proceso que tiene lugar en entornos de cambio difusos y que
no están completamente bajo el control de los individuos. El aprendizaje se
define como conocimiento procesable que puede residir fuera de nosotros mismos
(dentro de una organización o una base de datos); está orientado a conjuntos de
información especializada y a las conexiones que nos permiten aprender más. Se
fundamenta en las ideas y las opiniones individuales, valoración de la
diversidad en las perspectivas de otros, el aprendizaje permanente, la construcción
de relaciones, conexiones interdisciplinarias, información actual y la toma de
riesgos, mismos principios que pueden encontrarse en varias tecnologías
actuales que los estudiantes utilizan a diario: Facebook, WhatsApp, Wikis, YouTube, entre
otros.
En este sentido, el conectivismo puede
entenderse como una red que conecta paquetes de información especializada y
determina las relaciones existentes que permitan ampliar nuestro conocimiento.
Según esta teoría, una red tiene como mínimo dos componentes: nodos y
conectores. Un nodo puede ser cualquier entidad externa: personas, bibliotecas,
organizaciones o cualquier tipo de información, de tal manera que puede existir
un sinnúmero de conexiones. Esta red interna que se forma en nuestra mente es
dinámica e inteligente. A través del tiempo, cada nodo pierde o gana
importancia; de este modo, al perder valor, éste puede ser eliminado de la red.
Así, es más importante decidir qué aprender según la relevancia que tenga ese
conocimiento y saber dónde buscar la información. Por tanto, en un mundo tan
cambiante, el docente debe preparar al estudiante para crear y evaluar redes
que, en un proceso continuo de interacción, generan conocimiento (Vintimilla, 2015; Gutiérrez, 2012).
En la actualidad, los avances tecnológicos permiten que las plataformas,
estudiantes y docentes sean capaces de interactuar de manera similar a la
formación presencial a través de programas y sistemas que ejemplifican conectivismo, como Skype y Facetime; las interacciones cara a cara y conversaciones
asíncronas pueden ocurrir también. Además, las herramientas para compartir trabajos
en línea, como Google Drive, Wikispaces y Dropbox, hacen posible acceder repetidamente a la
información en el tiempo y el espacio, lo que facilita el trabajo colaborativo
de los estudiantes (Brescó y Verdú, 2014).
En este sentido, el conectivismo sugiere que
pueden existir ecosistemas de aprendizaje donde hay una constante evolución que
ofrece a quien aprende el control para explorar y dirigirse en función de lo
que él decide, apoyándose en herramientas síncronas y asíncronas (Gutiérrez,
2012). Así, las TIC ayudan a que los individuos sean menos pasivos en la
recepción de la información y participen en la co-creación
de contenidos. Esta construcción de conocimiento activo desde la perspectiva de
Siemens y en coincidencia con quienes aquí escriben genera interacción entre
sujetos, la cual es considerada como un factor importante para la cimentación
de redes representadas con nodos que se conectan para generar actividad y
comunidades que comparten, dialogan y piensan de modo cooperativo partiendo de
un interés común.
Para Giesbrecht (2007, citado en Gutiérrez,
2012), Sobrino (2014), Casco y Aguirre (2015), De la Hoz, Acevedo y Torres
(2015) el conectivismo es una propuesta pedagógica
que proporciona a quienes aprenden la capacidad de conectarse unos a otros a
través de redes sociales o herramientas colaborativas desde las nuevas
realidades derivadas de la Web 2.0.
La particularidad que las TIC han dado a las formas de aprender
originaron que Siemens presumiera que su propuesta sobre conectivismo
definiría el aprendizaje para la era digital, y lo denominara como una teoría
emergente que supera a las anteriores teorías del aprendizaje (conductismo,
cognitivismo y constructivismo); sin embargo, Zapata (2011), Gutiérrez (2012) y
Sobrino (2014) difieren de esta postura y argumentan que el conectivismo
no debe considerarse una teoría, porque en su especificación carece de los
elementos que la constituyen como tal (objetivos, valores, métodos y
aportaciones), aunque reconocen que ésta supera las limitaciones de las
anteriores a la hora de interpretar los efectos, las ventajas y la concepción
del aprendizaje en entornos donde existen las TIC; además, se procesa
información y hay comunicación.
En este sentido, Sobrino (2014) expresa algunas limitaciones
identificadas en la propuesta conectivista; entre
ellas, destaca que la gestión de información, búsqueda, exploración o
navegación no garantizan el aprendizaje; la apertura a la construcción de redes
y contacto con los nodos puede generar una serie de relaciones que no son, de
modo necesario, la representación del conocimiento, puesto que al individuo le
queda la tarea de entender la estructura de la red e interpretar los
significados; se apuesta a los contextos no formales, abiertos y divergentes, y
se da menor importancia al papel del docente y de las instituciones en general.
Lo que se espera de los estudiantes puede sobrepasar lo que en realidad sucede;
poco se habla de sus capacidades de análisis, visualización y síntesis que lo
dirijan al pensamiento complejo; las aportaciones de los demás no precisamente fomentan
el aprendizaje en sí mismo.
Estas consideraciones ponen de manifiesto las diferentes posturas que
pueden estar o no a favor de concebir el conectivismo
como una teoría; sin embargo, para los fines de esta investigación, pensamos
que los principios propuestos por Siemens podrían retomarse y adaptarse para plantear
una serie de pasos aplicables a contextos formativos, y que en este caso permitieron
mayor claridad para guiar y explicar la investigación:
1.
Pasar de lo confuso a lo definido. En el entendido de que el
conocimiento no se adquiere de forma lineal, se deben realizar operaciones
cognitivas que involucran tecnologías para el almacenamiento y recuperación de
información. Definir y organizar las ideas para pasar de lo confuso a lo
definido y saber qué es lo que se buscará y se aprenderá.
2.
Decidir dónde buscar. Saber cómo y saber qué se complementa
con encontrar el conocimiento, lo que implica reconocer entre la información
útil o importante y la que no lo es.
3.
Sumergirse en la información y decidir cuál es útil o no. La
necesidad de mantenerse actualizado y bien informado implica adentrarse al
mundo de la información, pero con las reservas de saber decidir cuál es útil o
no; cuál información es válida o no. Requiere que los docentes y estudiantes
conozcan los sitios web, bases de datos, etcétera, que contengan información
confiable, veraz y actualizada.
4.
Relacionar información y conectar para crear conocimiento. Desarrollar
las habilidades cognitivas necesarias para identificar cómo conectar el
conocimiento establecido (conexiones) entre las áreas, ideas y conceptos
fundamentales.
5.
Compartir con los demás. No se aprende de la sola
experiencia, sino también de la ajena, por lo que se requiere la colaboración
de otras personas.
6.
Dar significado a partir de patrones identificables. Para
aprender, es necesario reconocer los patrones que puedan estar escondidos en el
caos de la información; implica ir más allá de la abstracción lineal para descubrir
lo escondido y, así, realizar conexiones significativas que representen
comprensión y, a su vez, conocimiento, y tomar la información que sea útil para
generar pensamiento crítico reflexivo.
7.
Exposición y retroalimentación. El aprendizaje y la
construcción del conocimiento dependen de la diversidad de opiniones, lo cual implica
exponer el conocimiento producido para recibir la retroalimentación de los
compañeros y el docente.
8.
Se aprende del entorno y en el entorno. Tanto los
estudiantes y las instituciones son aprendices; por ello, el conectivismo trata
de explicar el aprendizaje individual y el institucional.
9.
Generar redes de aprendizaje. Conectar entre áreas, ideas y
conceptos, y enlazar nodos que se generan a partir de la selección de
información, de tal manera que una modificación en cualquier nodo de la red se
refleje como onda en el todo; esto implica la creación de una red personal de
aprendizaje.
Con lo anterior, podemos afirmar que el modelo de aprendizaje del conectivismo se ajusta a la sociedad del conocimiento, ya
que aprovecha la utilización de herramientas colaborativas por parte de los
aprendices (González, 2015), además de que considera los entornos virtuales de
aprendizaje como canales que permiten al estudiante crear zonas de construcción
del conocimiento y de trabajo con otras personas; de esta manera, cimienta su estructura
cognitiva (Rodríguez y López, 2013).
METODOLOGÍA
En este estudio, formulamos la
pregunta de investigación ¿cuáles son las acciones de aprendizaje de los
estudiantes universitarios que pueden explicarse desde el conectivismo y en las
que son incluidas las TIC? Esto, con la finalidad de comprobar si dichas
acciones han evolucionado para que su aprendizaje sea reconocido como un
colectivo de opiniones individuales que confluyen en una serie de redes en las
que puede llegarse a la construcción de conocimiento.
Para dar respuesta a esta pregunta
de investigación, procedimos a elaborar un instrumento tipo escala constituido
por 33 ítems en el que representamos los principios del conectivismo. El método
aplicado fue de tipo cuantitativo no experimental.
Procedimiento
de la investigación
El estudio se realizó en el Centro
Universitario de los Altos de la Universidad de Guadalajara, México, el cual
ofrece catorce carreras universitarias: Abogado, Abogado Semiescolarizado, Ingeniero
Agroindustrial, Ingeniero en Computación, Ingeniero en Sistemas Pecuarios,
Administración, Cirujano Dentista, Contaduría, Enfermería, Negocios
Internacionales, Nutrición, Psicología, Médico Veterinario Zootecnista y Médico
Cirujano. La población estudiantil registrada en el calendario 2015-A fue de 3 663
alumnos.
Para el manejo de la población que
participaría en la investigación, realizamos un cálculo de muestreo aleatorio,
determinado bajo un factor de confianza de 99%, una tasa de respuesta de 95% y un
error máximo de 5%. Dicho cálculo indicó que la muestra que debía considerarse
era de 684 estudiantes, que representaban 18.67% de la población total. Aunado
a lo anterior, hicimos una estratificación de la muestra para que hubiera
representatividad equitativa por carreras, semestre y género de los
participantes.
El proceso de investigación también previó
el diseño y aplicación de un instrumento tipo escala en el cual las opciones de
respuesta fueron Likert con cinco tipos de respuesta: siempre, casi siempre,
algunas veces, casi nunca y nunca; además, se incluyeron preguntas que
refirieran datos de los nueve pasos del conectivismo propuestos anteriormente.
Para esta investigación, era
necesario tener un instrumento fiable; por ello, procedimos a la validación de
los ítems a través de diferentes alternativas. En primera instancia, aplicamos
el coeficiente del alfa de Cronbach, que es un modelo de consistencia que se
refiere al grado en el cual el instrumento mide aquello que pretende conocer,
es decir, asumir que los ítems evalúan un mismo constructo y que están
altamente correlacionados; así, cuando más cerca se encuentra el valor de alfa
a 1, mayor es la consistencia interna de los ítems analizados (Oviedo y
Campo-Arias, 2005; González y Pazmiño, 2015).
Según George y Mallery (2003), los
valores representativos del alfa pueden estar en los siguientes rangos:
- Coeficiente alfa > 0.9 es excelente
- Coeficiente alfa > 0.8 es bueno
- Coeficiente alfa > 0.7 es aceptable
- Coeficiente alfa > 0.6 es cuestionable
- Coeficiente alfa > 0.5 es pobre
- Coeficiente alfa < 0.5 es inaceptable
El hecho es que el criterio
establecido y señalado por diferentes autores oscila en un rango entre 0.7 y
0.9 para indicar una buena consistencia
interna de una escala (Oviedo y Campo-Arias, 2005). Gadermann, Guhn y Zumbo
(2012) mencionan que el alfa de Cronbach ha sido citado en 76% de los casos de
artículos de ciencias sociales para evidenciar la validez de los test (García,
González y Jornet, 2010).
El test KMO (Kaiser, Meyer y Olkin)
relaciona los coeficientes de correlación. Cuanto más cerca de 1 tenga el valor
obtenido del test KMO, implica que la relación entre las variables es alta. Si
KMO ≥ 0.9, el test es muy bueno; notable para KMO ≥ 0.8; mediano para KMO ≥
0.7; bajo para KMO ≥ 0.6; y muy bajo para KMO < 0.5.
La prueba de esfericidad de Bartlett
evalúa la aplicabilidad del análisis factorial de las variables estudiadas con
base en los siguientes supuestos: si el valor obtenido es < 0.05, se acepta
la hipótesis nula (H0), que indica que se puede aplicar un análisis factorial. Si
el valor obtenido es >0.05, se rechaza H0 y se acepta la hipótesis alternativa
(H1), no se puede aplicar el análisis factorial (Universidad de Alicante, 2011).
El instrumento aplicado fue sometido
al proceso de validación; por ello, se llevó a cabo el análisis factorial
exploratorio. Los hallazgos de dicha investigación se presentan en el apartado
de resultados. Todo esto con la finalidad de identificar las frecuencias de la
población estudiada para averiguar las acciones significativas que realizan los
estudiantes universitarios en el uso de las TIC. Los datos fueron calculados
mediante el paquete estadístico SPSS versión 19.
RESULTADOS
Las características demográficas de la población participante fueron las
siguientes: 396 estudiantes de género femenino y 288 masculinos. La
distribución por carreras fue: Abogado (32), Abogado Semiescolarizado
(19), Ingeniería Agroindustrial (24), Ingeniería en Computación (27), Ingeniería
en Sistemas Pecuarios (24), Administración (60), Cirujano Dentista (61), Contaduría
(63), Enfermería (63), Negocios Internacionales (59), Nutrición (65),
Psicología (64), Médico Veterinario Zootecnista (47) y Médico Cirujano (78). El
promedio de edad de los participantes fue de veintiún años.
El primer proceso de validación aplicado fue el cálculo del alfa de Cronbach por medio del paquete SPSS. El resultado obtenido
fue de 0.795 (bueno) (ver tabla 1), lo cual nos indicó la fiabilidad del
instrumento.
Tabla 1. Estadísticos de fiabilidad.
Alfa de Cronbach |
Número de elementos |
0.795 |
20 |
Luego, procedimos a la aplicación del
método de componentes principales, los índices de KMO (0.853) y la prueba de
Bartlett con significancia (p=0.000), que indican que el modelo es apropiado y
no presenta esfericidad (ver tabla 2), es decir, se acepta H0 (hipótesis nula); por
tanto, se puede aplicar el análisis factorial.
Tabla 2. KMO y prueba de Bartlett.
Medida de adecuación muestral
de Kaiser-Meyer-Olkin |
0.853 |
|
Prueba de
esfericidad de Bartlett |
Chi cuadrado
aproximado |
2503.354 |
gl |
190 |
|
Sig. |
0.000 |
Con base en el criterio de los autovalores
mayores de 1, obtuvimos seis factores que explican 53.86% de la varianza. Al
aplicar el método de extracción de componentes principales en el análisis
factorial, los resultados fueron los que presentamos en la tabla 3.
Tabla 3.
Varianza total explicada por el método de extracción: análisis de componentes principales.
Varianza total explicada |
||||||
Componente |
Autovalores iniciales |
Sumas de las
saturaciones al cuadrado de la extracción |
||||
Total |
Porcentaje de
la varianza |
Porcentaje acumulado |
Total |
Porcentaje de
la varianza |
Porcentaje acumulado |
|
1 |
4.621 |
23,103 |
23,103 |
4,621 |
23.103 |
23,103 |
2 |
1.513 |
7,563 |
30,666 |
1,513 |
7.563 |
30.666 |
3 |
1.381 |
6.904 |
37.570 |
1.381 |
6.904 |
37.570 |
4 |
1.174 |
5.870 |
43.441 |
1.174 |
5.870 |
43.441 |
5 |
1.084 |
5.418 |
48.858 |
1.084 |
5.418 |
48.858 |
6 |
1.000 |
5.001 |
53.860 |
1.000 |
5.001 |
53.860 |
7 |
.976 |
4.882 |
58.742 |
|
|
|
8 |
.838 |
4.189 |
62.931 |
|
|
|
9 |
.789 |
3.947 |
66.878 |
|
|
|
10 |
.771 |
3.853 |
70.731 |
|
|
|
11 |
.708 |
3.538 |
74.269 |
|
|
|
12 |
.692 |
3.461 |
77.730 |
|
|
|
13 |
.668 |
3.338 |
81.068 |
|
|
|
14 |
.646 |
3.231 |
84.299 |
|
|
|
15 |
.602 |
3.008 |
87.307 |
|
|
|
16 |
.566 |
2.830 |
90.137 |
|
|
|
17 |
.555 |
2.776 |
92.913 |
|
|
|
18 |
.501 |
2.506 |
95.419 |
|
|
|
19 |
.467 |
2.337 |
97.756 |
|
|
|
20 |
.449 |
2.244 |
100.000 |
|
|
|
Como podemos observar en la tabla 4, la representatividad de los
factores se refleja en los componentes: utilidad, habilidad, inclusión,
significado, colaboración y red de información, que aluden a los pasos que
desde el conectivismo se proponen para comprender la
inclusión de las TIC en las acciones de aprendizaje de los estudiantes
universitarios.
Tabla 4.
Componentes extraídos.
1 |
Utilidad |
2 |
Habilidad |
3 |
Inclusión |
4 |
Significado |
5 |
Colaboración |
6 |
Red de
información |
La figura representa la agrupación de los factores a través de la
sedimentación de componentes que justifica la selección de seis factores (con
valores mayores de 1); algo que ya se había originado al fijar el criterio de autovalor en la unidad.
Figura de
sedimentación de componentes.
De acuerdo con los pasos que desde el conectivismo
explican la inclusión de las TIC y con un esclarecimiento descriptivo, encontramos
lo siguiente: en el tema de cómo los estudiantes pasan de lo confuso a lo
definido, de tal manera que apliquen operaciones cognitivas para la
recuperación de información, ellos refirieron que algunas veces (promedio: 3.73,
desviación estándar: 0.817) al encontrarse frente a un problema se les ocurren
varias alternativas de cómo pueden resolverlo a través del uso de tecnologías;
además, consideraron que algunas veces (promedio: 3.61, desviación estándar:
0.853) la formación que han recibido con base en el uso de las TIC por parte de
la institución ha sido suficiente para generar conocimientos a partir de ellas,
y les permite definir y organizar las ideas y saber qué es lo que deben buscar
y aprender.
Para decidir dónde buscar y complementar así el conocimiento, señalaron que
casi siempre (promedio: 4.07, desviación estándar: 0.747) logran identificar
información importante y la confiabilidad del sitio, pero consideran que
algunas veces (promedio: 2.93, desviación estándar: 1.193) los medios
electrónicos son distractores en la realización de tareas.
Respecto al uso de bases de datos especializadas, 82% de los encuestados
dijeron que sí las utilizan y 17.9%, que no; los primeros refirieron usar
mayormente Redalyc, Dialnet
y Psicothema. Por el tipo de sitios elegidos,
observamos que los estudiantes que sí emplean estas bases de datos son del área
social y médica, y al menos más de una vez han recurrido a ellas. De los
participantes, 78% saben que su universidad cuenta con una plataforma virtual
con acceso a libros electrónicos, revistas y artículos; el resto comentó que lo
desconocían. Para los estudiantes, la plataforma Moodle
casi siempre (promedio: 3.57, desviación estándar: 1.090) es una buena
herramienta para apoyar el aprendizaje, así como un buen recurso para realizar
actividades.
Los alumnos, sumergirse en la información y decidir cuál es útil o no, lo representan algunas
veces (promedio: 3.49, desviación estándar: 0.891) y se adentran en ella para
significar lo comprendido a través de organizadores gráficos, cuadros
comparativos, resúmenes, fichas, etcétera.
Los resultados indican que los aprendices relacionan información y
conectan para crear conocimiento cuando casi siempre (promedio: 3.97,
desviación estándar: 0.773) aplican habilidades cognitivas como interpretar,
reflexionar y evaluar información necesaria para identificar de qué manera conectar
el conocimiento entre las áreas, ideas y conceptos fundamentales; esto los
lleva casi siempre (promedio: 3.83, desviación estándar: 0.732) a la
aplicabilidad del conocimiento adquirido desde la Web a situaciones reales o
problemas de aprendizaje.
En lo referente a compartir con los demás, los estudiantes señalan que algunas
veces (promedio: 3.42, desviación estándar: 1.118) utilizan herramientas
colaborativas para realizar tareas escolares y compartir información de interés
a través de sitios como Dropbox, Google Drive, blogs,
Evernote y One Drive; esto
demuestra el principio de que no se aprende de la sola experiencia, sino
también de la ajena, por lo que se requiere la colaboración con otras personas.
Asimismo, casi siempre (promedio: 3.88, desviación estándar: 0.876) se apoyan
entre compañeros para emplear las TIC y, algunas veces (promedio: 3.98,
desviación estándar: 0.728), trabajan en equipo para reforzar conocimientos y
elegir información con base en sus criterios. De igual modo, aprovechan las redes
sociales para comunicarse y casi siempre las más representativas son Facebook y
WhatsApp.
Los estudiantes dan significado a partir de patrones identificables
cuando, para aprender, descubren aquellos que puedan estar escondidos en el
caos de la información, y lo realizan algunas veces mediante la abstracción (promedio:
3.49, desviación estándar: 0.891), al simbolizar ésta con diversas técnicas,
como los organizadores gráficos, la identificación de palabras e ideas clave en
textos o documentos ubicados en la Red. Sus actividades representan comprensión
y, a su vez, conocimiento y obtienen la información que sea útil en el mejor de
los casos para generar pensamiento crítico reflexivo.
Los aprendices dicen algunas ocasiones (promedio: 3.17, desviación
estándar: 1.118) reforzar su aprendizaje gracias a la exposición y
retroalimentación; por tanto, esta debilidad es algo que debe revisarse y
mejorarse, en el entendido de que el aprendizaje y la construcción del
conocimiento dependen de la diversidad de opiniones, por lo que es necesario
fomentar la retroalimentación entre compañeros y con los docentes.
Con base en el supuesto de que se aprende del entorno y en el entorno,
los estudiantes refirieron considerar que, algunas veces (promedio: 3.34,
desviación estándar: 0.949), la institución apoya la innovación de recursos
tecnológicos para abonar al perfeccionamiento del conocimiento a través de
aplicaciones de las TIC; en este sentido, el conectivismo
explica el aprendizaje individual y el institucional en el entendido de que las
instituciones deben atender las necesidades de los aprendices y proveer de
recursos que satisfagan sus demandas; así, esto se convierte en un círculo de
aprendizaje, ya que los estudiantes evolucionan e involucran a la institución.
Desde las acciones de los estudiantes, sus formas de generar redes de
aprendizaje se dan cuando trabajan en
equipo, refuerzan sus conocimientos y seleccionan información con base en sus
criterios. Ellos casi siempre (promedio: 3.67, desviación estándar: 0.905)
esperan la motivación del docente para poder conectar entre áreas, ideas,
conceptos, y enlazar nodos que se crean a partir de la selección de información;
a este respecto, inferimos que la práctica docente puede ser ajena a lo que los
estudiantes requieren.
CONCLUSIONES
Hablar de la teoría del conectivismo como
fundamento de este estudio, nos facilitó una visión diferente para la
interpretación de los datos, ya que ésta no se dirigió únicamente a las
descripciones, sino desde la perspectiva de la teoría, que es la de interpretar
las acciones de los estudiantes para incluir las TIC en sus actividades
académicas. Los resultados indican que su aprendizaje se ve influenciado por
las características del contexto en que se desarrollan; están rodeados de
tecnología, información, redes de comunicación, etcétera; por tanto, la
construcción del conocimiento se da en términos de lo que los estudiantes
logran compartir, colaborar, discutir o reflexionar con sus compañeros y docentes
sobre temas de su interés, aunque la retroalimentación no es tan alta como se
esperaría.
Asimismo, dicha inclusión se da cuando los estudiantes reciben de parte
de la institución la formación suficiente para utilizar las tecnologías y, así,
aplicarlas a problemas de aprendizaje que involucren la identificación de información
importante, además de la fiabilidad del sitio consultado; relacionan la
información y le dan aplicabilidad al conocimiento adquirido a través de medios
electrónicos y usan en menor medida herramientas colaborativas para ejecutar tareas
o compartir información con sus compañeros, lo que da significado a los datos al
producir conocimiento a partir de lo que han comprendido.
La validación del instrumento aplicado con un alfa de 0.795 representó
confianza para quienes aquí escriben respecto a la información que refleja,
puesto que el constructo teórico que se intentó medir se vio representado en
los factores que explican la inclusión de las TIC en los procesos de
aprendizaje de estudiantes universitarios. El grupo de investigación considera como trabajo futuro aplicar esta
escala en otras poblaciones y con otro tipo de instituciones.
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Doctora en Sistemas y Ambientes
Educativos. Profesora-investigadora del Departamento de Estudios
Organizacionales del Centro Universitario de los Altos, Universidad de
Guadalajara, México.
Orlando Delgadillo Franco
Estudiante de Ingeniería en Computación del Centro Universitario de
los Altos, Universidad de Guadalajara, México.
Fecha de recepción del
artículo: 25/11/2015
Fecha de aceptación para su publicación: 07/01/2016
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