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1. Introducción
La evolución constante de la tecnología y la necesidad de nuevos empleos y habilidades hace que se piense hacia donde se debe dirigir la educación y cuales estrategias de enseña-aprendizaje utilizar [1]. Existen abundantes estudios prospectivos [2,3] que presentan coincidencias sobre los retos académicos asociados con la necesidad de ajustes en el modelo tradicional [4] y que señalan múltiples herramientas para generar motivación, aprendizaje y mejorar el desempeño académico [5].
Alonso de Castro y Garcia-Penalvo [1] señalan que los avances de tecnologías digitales influencian e impactan de sobremanera la educación, ejerciendo presiones en aspectos pedagógicos y organizativos. La educación debe verse permeada por herramientas y metodologías que generen interacción, motivación y que permita a los estudiantes de educación superior el acercamiento a escenarios reales con construcción de conocimiento a partir de la toma de decisiones y generación de acciones [6]. Particularmente, en la enseñanza de las ingenierías, se despliegan contenidos relacionados con conceptos cuantitativos, científicos y tecnológicos que se relacionan con la invención y la innovación; conceptos que generalmente son catalogados como complejidad alta o muy especializados, requiriendo esfuerzos particulares que generen entornos apropiados [7].
Las herramientas educativas, particularmente para la enseñanza de la ingeniería, deben incluir la tecnología donde la big data, el uso del internet de las cosas y la innovación se usen a la par de los conceptos que se enseñan [8].
Blass [9] y Azuma [10] se refieren a la necesidad de ajustar las practicas evaluativas pasando de herramientas tradicionales que miden la memoria a unas que generen más interacción y que incluyan diferentes objetivos educativos basados en la complejidad del proceso cognitivo como lo proponen las estrategias educativas innovadoras. Las estrategias educativas señaladas de no tradicionales o también llamadas innovadoras, son una categorización que se refiere a la intencionalidad formativa e instruccional, enfocada al desarrollo de destrezas y el fortalecimiento del aprendizaje a partir de las posibilidades de aplicaciones basadas en la simulación y la acción [11,12].
A pesar de la evidencia empírica sobre las aplicaciones y la creciente tendencia de estas aplicaciones en contextos de educación superior, en Latinoamérica hay un acercamiento muy pobre a su uso y aplicación debido a la gran cantidad de barreras informativas, estructuras tradicionales e inversión de tiempo, lo que genera prevalencia de los modelos tradicionales basados exclusivamente en competencias [13]. Es por esto, que este estudio busca presentar un análisis de la percepción e intención de uso por parte de estudiantes con el fin de identificar niveles de conocimiento y retos de la aplicación de estas estrategias de enseñanza-aprendizaje en procesos académicos de educación superior, particularmente de carreras ingenieriles.
2. Metodología
Para el desarrollo de esta investigación se propone recolectar información mediante una encuesta estructurada y posterior a su validación y fiabilidad, la adaptación de un Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) con el fin de identificar las percepciones de una muestra de individuos con relación a constructos de interacción con un sistema de información con el fin de establecer posibles intenciones de aplicación de dicho sistema [14,15]. El modelo TAM tradicional está enfocado en aspectos como la facilidad y la intención de uso, la actitud y la utilidad percibida y siguiendo los lineamientos de [16,17] se incluye el factor confianza percibida como elemento relevante en la intención de uso.
Como base del trabajo se tienen las siguientes hipótesis de asociación de constructos:
H1: La facilidad percibida de uso (F_U) influye sobre la utilidad percibida (U_P).
H2: La facilidad percibida de uso (F_U) influye sobre la actitud (A).
H3: La utilidad percibida de uso (U_P) influye sobre la actitud (A).
H4: La utilidad percibida de uso (U_P) influye sobre la intención (INT).
H5: La actitud hacia el uso (A) influye sobre la intención (INT).
H6: La utilidad percibida (U_P) influye sobre la confianza (CONF).
H7: La confianza (CONF) influye sobre la actitud (A).
H8: La confianza (CONF) influye sobre la intención (INT).
Se propone esta metodología para este análisis, una vez que en el desarrollo de las estrategias categorizadas como innovadoras, se involucra el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC's), haciéndose pertinente el uso de un modelo tradicionalmente usado para aplicaciones empresariales, pero adecuado en escenarios educativos gracias a su capacidad de predecir percepciones con relación a sistemas tecnológicos, tal y como se ha usado en estudios similares de [18,19] y en contextos diferentes al de la enseñanza de la ingeniería [20].
La recolección de los datos se realiza a partir de una encuesta estructurada con el uso de una escala de Likert [21] en una muestra de estudiantes de ingeniería en Colombia, incluyendo instituciones públicas y privadas. El Anexo 1. recoge las principales características de la muestra. Se usan preguntas de control con respuesta cerradas, preguntas dicotómicas y multicotómicas, con el fin de identificar la satisfacción de los estudiantes con relación a las metodologías innovadoras de enseñanza-aprendizaje en procesos educativos presenciales y virtuales. Adicionalmente conocer los estados internos del individuo con respecto a la actitud, la utilidad percibida, la facilidad de uso, la confianza y la intención de uso de las estrategias didácticas. El tamaño de la muestra final asciende a 407 estudiantes y la captura de la información se ha realizado mediante una encuesta online, durante los meses de septiembre y octubre de 2020. El resumen de la encuesta se presenta en el Anexo 2.
La encuesta valoró conocimiento y aplicación de metodologías tradicionales (aquí se clasificaron actividades como exámenes, talleres y exposiciones) e innovadoras (actividades que relacionan el juego, la lúdica y uso de TIC's (ver Tabla 1) y las caracterizó a partir de la percepción en cinco dimensiones relacionadas con la aplicación, uso y percepción: Facilidad de uso (F_U), Utilidad Percibida (U_P), Actitud (A), Confianza (CONF), Intención de Uso (INT).
Tabla 1 Metodologias analizadas
| Metodología | Nomenclatura |
|---|---|
| Aprendizaje adaptativo | A A |
| Cursos masivos online abiertos | MOOC |
| Evaluaciones adaptativas | E A |
| Aprendizaje invertido | A I |
| Educación basada en competencias | E B C |
| Aprendizaje basado en retos | A B R |
| Aprendizaje basado en proyectos | A B Proy |
| Aprendizaje basado en problemas | A_B_Prob |
| Carnificación | Carnificación |
| Juego serio | Juego_Serio |
| Aprendizaje basado en juegos | A_B_J |
| Storytelling (narración) | Storytelling |
| Mentoring (mentoría) | Mentoring |
| Realidad virtual | R_V |
| Realidad aumentada | R_A |
| Ensayo | Ensayo |
| Mesa redonda | Mesa Redonda |
| Exposición | Exposición |
| Examen | Examen |
| Taller | Taller |
Fuente: elaboración propia
Para convalidar la relación entre las variables se realiza una modelación de ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales como herramienta confirmatoria en este tipo de modelos [22].
3. Resultados
3.1. Análisis descriptivo de la muestra
Respecto a las características de la muestra, se puede evidenciar en la Fig. 1. que la composición etaria de la muestra ubica un porcentaje importante de estudiantes de ingeniería entre los 18 y los 26 años con valores cercanos al 60% de la muestra, y encontrando aún estudiantes en edades arriba de los 40 años. Se destaca que solamente un 39.56% de los encuestados son mujeres y que el 71.5% de los encuestados pertenecen a instituciones de carácter público y cursando los primeros cuatro semestres académicos.
Con relación al conocimiento de las herramientas didácticas por parte de los estudiantes, fueron catalogados como tradicionales o innovadores de acuerdo a las estrategias que conocían o que habían sido usadas en sus aulas de clase teniendo como resultado que el 77% de ellos fueron clasificados como tradicionales por describir el uso de exámenes escritos, trabajo en grupo y mesa redonda como herramientas conocidas; y únicamente un 23% como innovadores por su conocimiento o uso de estrategias que implican el uso de herramientas TICs, gamificación y objetos de educación que implican comprensión, aplicación y análisis (ver Fig. 2). De las personas categorizadas dentro de la tendencia innovadora se destaca que la estrategia más conocida es Aprendizaje basado en Proyectos (A-Proyectos) con un 68% de los estudiantes encuestados que declararon conocerla, seguida muy de cerca por Educación Basada en Competencias (EBC) y Aprendizaje basado en Problemas (AProblemas) con porcentajes de 58% y 57% respectivamente.
Para enriquecer el análisis se contrasta la percepción de los estudiantes de ingeniería, respecto al uso de metodologías didácticas en el aula de clase, con la aplicación efectiva de las mismas. Los resultados (Fig. 3) nos muestran una diferencia de 10% entre la percepción de uso de herramientas innovadoras, vs la aplicación efectiva de estas. Lo anterior pone de manifiesto el desconocimiento de las herramientas y el alcance por parte de los estudiantes y la prevalencia de métodos tradicionales, con la inclusión de algunos elementos pertenecientes a las nuevas tendencias, por lo que no se puede establecer o tildar de estrictamente tradicional su modelo de enseñanza.
Fuente: Elaboración propia
Figura 3 Contraste entre percepción y aplicación efectiva de metodologías didácticas.
3.2. Análisis descriptivo del modelo TAM
La favorabilidad general de las estrategias se presenta en la Fig. 4. En el constructo facilidad de uso se evidencia la percepción menos favorable (72%) de los estudiantes con respecto al tiempo de aplicación; donde específicamente los ítems: "Los juegos se aplican rápidamente y con poco esfuerzo" y "Cuando aplican juegos en los cursos, resulta difícil porque requieren mucho tiempo de desarrollo" presentan favorabilidad relativa del 43 % y 60 % respectivamente. Sin embargo, los estudiantes consideran que el uso de los juegos serios les permite aprender de forma activa (F_U_4 = 89 %) y las instrucciones del juego les genera gran expectativa e interés (F_U_5 = 88 %).
3.3. Análisis de fiabilidad y validez
Se verificó la validez y fiabilidad del modelo a través de un Análisis Factorial Confirmatorio utilizando el método de máxima verosimilitud, ideal para muestras con cierta anormalidad en los datos [23,24]. Al respecto, [25] recomiendan que, además de ser significativos, el promedio de las cargas sobre cada factor sea superior a 0,7. El proceso exigió la depuración de los ítems A_1, A_2, F_U_1, F_U_2, U_P_1, e iNt_1, obteniendo lo que denominamos "modelo de medición revisado" garantizando así las condiciones anteriores con un buen ajuste del modelo. El test de la Varianza Extraída (Average Variance Extracted, AVE) es también calculado para cada constructo (Tabla 2), y mide la relación entre la varianza que es capturada por un factor i en relación con la varianza total debido al error de medida de ese factor. Estos AVE deben ser iguales o superiores a 0,5, nivel mínimo recomendado por [26].
Tabla 2 Test de Varianza
| Ítem | Varianza extraída media (AVE) |
|---|---|
| Actitud | 0.838 |
| Confianza | 0.654 |
| Facilidad de Uso | 0.810 |
| Intención | 0.782 |
| Utilidad Percibida | 0.744 |
Fuente: Elaboración propia
Se verificó la validez discriminante (Tabla 3) comprobando que el valor 1 no estuviera contenido en el intervalo de confianza de las correlaciones entre las diferentes escalas [27]. El test se realizó mediante bootstrapping y 5000 iteraciones para minimizar sus errores estándar como lo proponen [28,29].
Tabla 3 Validez discriminante
| Actitud | Confianza | Facilidad de uso | Intención | |
|---|---|---|---|---|
| Actitud | ||||
| Confianza | [0.008;0.345]* | |||
| Facilidad de uso | [0.11;0.421]** | |||
| Intención | [0.169;0.432]** | [0.143;0.4B3]** | ||
| Utilidad percibida | [0316;0.687|** | [0.88;0.932]** | [0.8650.928]** | [0.2440.5131** |
Nota: **p<0.01; *p<0.05.
Fuente: elaboración propia
La fiabilidad del instrumento se calculó para cada constructo mediante el Alfa de Cronbach; adicionalmente se calcula el índice de fiabilidad compuesta (IFC), puesto que esta es más adecuada que el alfa de Cronbach para PLS, al no asumir que todos los indicadores reciben la misma ponderación [30].
La Tabla 4 recoge el análisis de fiabilidad de los constructos, evidenciando que fuera superior 0.7. En este caso el índice de fiabilidad compuesta y el Alfa de Cronbach exceden la recomendación de [31].
3.4. Estimación del modelo estructural
Habiendo garantizado la fiabilidad y validez del modelo propuesto se procede a analizar las relaciones entre las variables latentes y realizar un análisis predictivo del modelo TAM, este se realizó mediante una modelación de ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM, por sus siglas en inglés). La aplicación del modelo condujo al cálculo de los coeficientes de regresión estandarizados que muestran las relaciones hipotéticas del modelo de investigación y a la confirmación de las ocho hipótesis planteadas con buenos indicadores de ajuste.
El Anexo 3 recoge los coeficientes de trayectoria para el modelo planteado y adicionalmente los R2 y se evidencian los resultados del contraste empírico del modelo, demostrando de forma exploratoria, que la utilidad percibida es el principal antecedente de la intención del uso de los juegos serios como estrategia didáctica innovadora al ser el constructo que genera mayores efectos directos sobre la intención de uso; sin embargo, al analizar los efectos indirectos individuales y los efectos indirectos totales, la facilidad de uso se destaca como el constructo que genera mayores efectos totales sobre la intención de uso de los juegos serios, a través de la utilidad percibida y la confianza. La Tabla 5 presenta los efectos indirectos calculados más relevantes.
Tabla 5 Efectos indirectos individuales y efectos totales
| Efectos indirectos individuales | |
|---|---|
| Facilidad de Uso→Utilidad Percibida→Confianza | 0.819 |
| Facilidad de Uso→Utilidad Percibida→Actitud | 0.452 |
| Facilidad de Uso→Utilidad Percibida→Intención | 0.346 |
| Utilidad Percibida→Confianza→Intención | 0.262 |
| Facilidad de Uso→Utilidad Percibida→Confianza→Intención | 0.236 |
| Efectos totales | |
| Facilidad de uso→Intención | 0.837 |
| Utilidad percibida→Intención | 0.457 |
| Confianza→Intención | 0.052 |
Fuente: elaboración propia
En el modelo propuesto se obtuvo un R2 de 0.872, lo que implica que el 87 % de la varianza de la intención de uso de juegos serios como estrategia pedagógica esta explicada por el modelo; y un 84 % de la actitud hacia el uso se explica por la facilidad de uso, la utilidad percibida y la confianza con respecto al uso.
4. Discusiones
Este trabajo presenta un análisis que busca identificar las percepciones que tiene un grupo de estudiantes de ingeniería sobre la aplicación de herramientas y metodologías didácticas innovadoras en el aula de clase y teniendo como objetivo mejorar el proceso educativo. Para esto se usa un modelo TAM que relaciona constructos y genera correlaciones presentando como principal antecedente la utilidad percibida y la visión de los estudiantes sobre el tiempo que se consumen para su aplicación y la baja confianza en su aporte a la rigurosidad y seriedad de la clase. Sin embargo, estas posiciones negativas pueden ser objetadas en contextos donde existen cada vez más herramientas preconstruidas y adaptables para resumir el tiempo consumido y la posibilidad de aplicar rubricas que generen evaluaciones claras y orientadas a las competencias del curso, además de la suficiencia de estudios que demuestran las bondades del aprendizaje mediante estas estrategias en niveles educativos en procesos cognitivos de análisis, aplicación comprensión y creación.
5. Conclusiones
De acuerdo con el análisis de los resultados de la encuesta, solo el 23% de los estudiantes encuestados reconoce o ha usado las estrategias de carácter innovador en el aula de clase. Sin embargo, estos estudiantes tienen únicamente reconocimientos y poca aplicación una vez que estas mismas personas presentan en su mayoría una posición neutral con relación a preguntas de actitud y facilidad de uso que dan cuenta del desconocimiento y poca aplicación.
Las estrategias de mayor reconocimiento entre los estudiantes es el aprendizaje basado en proyectos y en problemas; esto gracias al desarrollo académico de las instituciones basado en competencias, modelo educativo ampliamente difundido en el contexto académico latinoamericano. Por su parte storetelling, aprendizaje adaptativo y aprendizaje invertido son pocas conocidas por los estudiantes y estos consideran que tienen menos aplicación para la enseñanza de la ingeniería.
Al hacer un análisis de nuestro modelo se evidencia que, para el caso de los estudiantes encuestados, la utilidad percibida es el antecedente directo más importante de la intención hacia el uso de los juegos serios como estrategia pedagógica, lo que podía suscitar, la necesidad de implementar estrategias comunicativas que señalen las principales ventajas de la educación bajo metodologías innovadoras frente a la tradicionales.
Por otro lado, la facilidad de uso se constituye como el antecedente indirecto más importante de la intención de uso ya que impacta de manera positiva la utilidad percibida y la confianza. A su vez, cuanto más fácil se perciba, mayor será la percepción de utilidad y la confianza que se tenga hacia el uso de estrategias didácticas innovadoras y la intención de usarlas. Lo anterior podría suscitar retos para la creación de contenidos bajo criterios de "usabilidad", de forma que faciliten toda la capacidad de interacción de forma sencilla, intuitiva y cómoda. Esta alternativa facilita el tiempo de formación, reduciéndolo al máximo, y permite mejorar la productividad.
Como recomendación para futuros trabajos se podría hacer un análisis desde el alcance desde las variables de control, analizando por programa de ingeniería, por sexo o por semestre, al igual que generar correlaciones entre los usos y alcances de los juegos.
