Introducción

La investigación se argumenta en la disyuntiva por la cual si bien el e-learning ha transformado evolutivamente el modelo tradicional educativo, las dinámicas del aprendizaje autónomo, también puede derivar, en efectos negativas como bajo rendimiento académico y alta deserción estudiantil, en comparación con modalidades educativas presenciales, como lo sustentan ^{Pina (2004)} y ^{Martí (2009)}.

En Colombia, de acuerdo con las estadísticas reportadas por el Sistema para la Prevención de la Deserción en la Educación Superior SPADIES, el promedio de deserción en Instituciones de Educación Superior, para el período 1 en 2015 fue del 14,78 %, con un rango de oscilación del 20,46 % al 33,5 % en los últimos 5 años (Spadies, 2015). Por su parte para la ^{Universidad Nacional Abierta y a Distancia (2016)}, estas cifras fueron del 26, 21 % para el período 1 de 2015, notándose en este último, una deserción del 11,43 % por encima de la cifra promedio nacional, es así como, se justifica la preocupación y la necesidad que desde el Ministerio de Educación Nacional MEN, como desde la Universidad donde se realizó el estudio, de evaluar nuevas modalidades de enseñanza combinada que permitan disminuir las cifras presentadas.

A partir de lo anterior, se derivaron dos preguntas constitutivas que dieron alcance al desarrollo metodológico del estudio en los siguientes términos:

En este sentido, con el propósito de dar respuesta a las dos preguntas constitutivas, el artículo se desarrolla en 5 apartados, así: 1. referente teórico, que presenta los hallazgos de diferentes autores frente a deserción y rendimiento académico de estudiantes en las modalidades de educación presencial y virtual, 2. metodología, que evidencia el paso a paso metodológico utilizado para la evaluación de un modelo b-learning aplicado a un curso académico adscrito a la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), sobre las variables de rendimiento académico (calificación final promedio y calificación con más alta frecuencia) y de deserción estudiantil (% de deserción estudiantil y % de aprobación del curso), 3. resultados, donde se presenta mediante gráficas y tablas los resultados obtenidos del análisis estadístico, 4. discusión, donde se analizan y comparan con otros autores los resultados obtenidos en la investigación, por último 5. conclusiones y recomendaciones, donde se proponen posibles rutas de acción estratégicas frente a la aplicación de b-learning en futuros periodos académicos en la universidad objeto.

1. Referente teórico

La deserción estudiantil se entiende en las Instituciones de Educación Superior en Colombia, como el comportamiento de abandono del estudiante en el proceso académico de alcanzar el objetivo por cual el individuo decide ingresar a determinada institución de educación superior. (Universidad de los Andes, 2014). Sin embargo, ^{Tinto (1989)} afirma que las causas de la deserción en educación superior implican no solo una variedad, además implica diferentes factores sociales, económicos, académicos y personales que generan diferentes tipos de abandono

Desde el Sistema para la Prevención de la Deserción de la Educación Superior (^{SPADIES, 2015}), se menciona que las áreas de conocimiento más críticas en deserción estudiantil en los programas de Educación Superior en Colombia son: agronomía, veterinaria, zootecnia y afines, con un 24.48 %, cifra promedio de deserción para el primer semestre en los últimos 5 años. Este promedio se relaciona con los hallazgos de ^{Nicodemus et al. (2007)} quienes sustentan, cómo la deserción y el bajo rendimiento académico en la Educación a Distancia (EaD) representa un problema particularmente sensible en programas académicos que demandan competencias que involucran habilidades teórico-práctico. (^{Romero, García, Roca, Hernán y Pulido, 2014})

Por otra parte, ^{Donoso, Donoso y Arias (2010)}; ^{González, Perdomo y Pascuas (2017)}; ^{Lancheros (2014)}; Halverson, Graham, Spring y Drysdale (2012); Bartolomé (2004); ^{Navarro (2003)} evidencian cómo el rendimiento académico de los estudiantes en programas con modalidad de educación a distancia es inferior al presentado en la educación presencial. De acuerdo con la Vicerrectoría Académica y de Investigación de la ^{UNAD (2015)}, el promedio académico de los estudiantes del programa de Zootecnia se encuentra por debajo del promedio institucional ubicándose en 2,9 ± 0,7 para el segundo semestre de 2014.

Pese a lo mencionado, de acuerdo con ^{Álvarez (2005)} una estrategia para disminuir el porcentaje de deserción estudiantil y mejorar el rendimiento académico en la modalidad de educación a distancia desde el área tecnológico - didácticas, es la implementación de actividades de acompañamiento presencial, recursos y métodos que faciliten a los estudiantes la apropiación de conceptos. ^{Burgos y Corbalán (2006}, p. 2) argumentan que la "interoperabilidad de un patrón de enseñanza generado para el aprendizaje en línea o para el aprendizaje mixto permite la modificación y utilización del mismo escenario bajo diversos requisitos y configuraciones técnicas manteniendo la atención en los conceptos y contenidos y no en las limitaciones o particularidades tecnológicas" En este sentido, ^{Stenhouse (1991)} define el b-learning como el aprendizaje facilitado a través de la combinación eficiente de diferentes métodos educativos, modelos de enseñanza y estilos de aprendizaje.

De esta manera, las cifras y contextos presentados justifican tanto la necesidad, como la importancia de abordar investigaciones orientadas a mitigar los bajos indicadores de rendimiento académico y deserción estudiantil en la EaD y particularmente para la UNAD (^{Facundo, 2009}), frente a la implementación -período II de 2015- del b-learning como estrategia de apoyo pedagógico, fue determinar la efectividad del b-learning, como estrategia pedagógica, sobre el rendimiento académico y la retención estudiantil, así como determinar los problemas y causalidades que limitan el alcance de la implementación del b-learning en cursos metodológicos del programa de Zootecnia de una Universidad a distancia en Colombia. Si bien el estudio no puede ser objeto de generalizaciones estadísticas del nivel institucional o nacional, en tanto se fundamenta en un estudio de caso, si representó un indicativo y planteó una metodología acción-reacción que puede ser replicada en otras investigaciones (^{Camacho, Chiappe y López, 2012}; ^{Ángel, 2015}). La ventana de observación se ubicó entre el segundo período académico de 2014 -ausencia del tratamiento-, y el primer período de 2015 -implementación del apoyo b-learning al curso.

2. Metodología

El enfoque de estudio fue experimental de dos muestras relacionadas, en tanto implicó un proceso, secuencial y probatorio de recolección, análisis y vinculación de datos cuantitativos orientados a dar respuesta al planteamiento del problema trasversal generado a partir de las dos preguntas de investigación mencionadas al inicio del artículo, a través de métodos estadísticos (^{Reidl, 2011}; ^{Hernández y Fernández, 2010}). El diseño metodológico de esta investigación se acogió a la tipología descrita por ^{Campbell y Stanley (1966)} para estudio de caso con una sola medición y dimensión longitudinal.

Las variables de estudio se relacionan en la Tabla 1 y fueron concebidas bajo lo expuesto por Renés, Martínez, y Gallego (2012), referente a los estilos de aprendizaje y de enseñanza más representativos aplicados a identificar la efectividad del b-learning en las variables de estudio. Por otra parte, Se describen dos alcances para las 4 variables en investigación; el primer alcance se acoge a variables analíticas y el segundo a indicadores descriptivos. (Martínez, 2007)

Tabla 1 Variables definidas en la Investigación. 

Fuente: Elaboración propia

Para el primer alcance se aplicaron estadísticos descriptivos a las variables analíticas, tanto de tendencia central como de medidas de dispersión y correlación; en este mismo grupo se calculó la Prueba F.N o Prueba de Fisher; esta prueba se selecciona a la luz de lo precisado por ^{Palomo, Ruiz, y Sánchez (2006)} en tanto la prueba F devuelve el resultado de la probabilidad de dos colas de varianzas que en consecuencia dará respuesta a la existencia o no de una diferencia significativa entre las variables: calificación promedio y calificación con más alta frecuencia entre los estudiantes, para los dos períodos bajo estudio ( II - 2014 e-learningy I - 2015 b-learning ). De forma preliminar a la aplicación de las pruebas F.N y estadísticos descriptivos se realizó el cálculo de deserción estudiantil del curso y % de aprobación del curso, teniendo en cuenta lo propuesto por la Universidad de los Andes (2014, p. 15), que define como "desertor el estudiante que en el tiempo ( t =0 ) está matriculado en un programa dentro de una institución determinada, pero en los momentos siguientes (t =1) no se encuentra matriculado". Finalmente, el segundo alcance, se desarrolló con el propósito de identificar los principales problemas y causas que limitaron la ejecución del b-learning durante el periodo de estudio, es así como, se identificaron los principales problemas activos y pasivos sobre los cuales se deberán proyectar planes de mejora que garantice la eficiencia del modelo en próximos periodos académicos. Para llevar acabo dicho propósito se desarrolló una matriz Vester. (^{Imbernón, Silva y Guzmán, 2011}).

El estudio se desarrolló en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), en Colombia; tomando como población objetivo, el total de los estudiantes inscritos en un curso, perteneciente al programa de formación profesional en zootecnia, suscrito a la Escuela de Ciencias Agrícolas Pecuarias y del Medio Ambiente (ECAPMA); la recolección de datos se llevó a cabo bajo dos periodos de estudio, descritos a continuación:

En este sentido, la recolección de información abarcó una población total de 577 estudiantes conformando el 100 % de los estudiantes matriculados en los períodos académicos de estudio (11 de 2014 y 1 de 2015) del curso objeto de estudio.

El instrumento utilizado para la recolección de la información fue un archivo plano tipo Excel ® con las calificaciones de los estudiantes; este archivo fue descargado directamente del curso de estudio para los períodos académicos 2014 11 y 2015 1; para proceder con la descarga se accedió al curso en Moodle 2X a través de la opción calificaciones; este curso se encuentra en la plataforma institucional de la UNAD 2X, como se observa en la Figura 1. A partir del archivo plano, se determinaron las variables descriptivas y analíticas descritas en la Tabla 1 mediante el cálculo de los estadísticos definidos en el apartado de procedimientos.

Fuente: UNAD (2015).

Figura 1 Campus Virtual Plataforma UNAD 2X Curso Introducción a la Zootecnia. 

De igual manera, y para dar respuesta a la segunda pregunta planteada en la investigación, orientada a determinar los problemas y causalidades que limitarían el alcance de la implementación del b-learning en futuros periodos académicos, se desarrolló una matriz de Vester (^{Lamas, Massié, y Quero, 2010}) a partir del análisis de causalidades detectadas por los docentes de acompañamiento y el director del curso estudiado.

El diseño del modelo b-learning utilizado en el presente estudio y descrito por Fonseca (2015) consistió en la planificación de sesiones presenciales dirigidas a los estudiantes y acompañadas por docentes de apoyo tutorial; presididas por el director de curso de forma virtual a modo web conferencia. Las actividades desarrolladas en los encuentros fueron diseñadas por el director de curso para ser aplicadas a los estudiantes en los diferentes centros de apoyo tutorial, las dudas e inquietudes se despejaron de forma simultánea con la web conferencia, todos los conceptos abordados se encontraban adheridos a las temáticas abordadas en el aula virtual del curso; en estas condiciones se modifica en parte el diseño descrito por ^{Campbell y Stanley (1966)} para análisis cuantitativo de varíales, en tanto si se cuenta con una referencia previa del nivel académico del grupo en las variables dependientes antes del estímulo. La investigación se desarrolló en 3 fases, a la luz de los alcances de las variables a analizar y las preguntas planteadas. (^{Muñoz, Córdova y Priego 2012})

Tabla 2 Estadístico, descripción de cálculos e interpretación en escala de medida. 

Fuente: Elaboración propia

Método de análisis de datos. El análisis e interpretación de los datos producto de la investigación, se acoge a los criterios de ^{Reidl (2011)} por los cuales los análisis cuantitativos se interpretan a la luz de las preguntas de investigación y de estudios previos, donde se constituye una explicación de cómo los resultados encajan en el conocimiento existente. En ese orden de ideas, los resultados de las 4 variables de investigación, obtenidos de las calificaciones del período 2014 I y del 2015 II fueron comparados, tanto entre sí como con los datos reportados por los diferentes autores.

Por otra parte, el análisis de datos implicado en la segunda pregunta de investigación se relaciona con los problemas y causalidades que limitan el alcance de la futura implementación del b-learning en próximos periodos académicos y se realizó utilizando la metodología descrita por ^{Aiello y Cilia (2004)}; esta metodología permitió caracterizar los problemas y causalidades en una matriz de análisis con 4 cuadrantes identificados como, problemas críticos, problemas activos, problemas pasivos y problemas indiferentes; de igual manera facilitó la identificación de las relaciones de causalidad entre los problemas así: no es causa, es causa indirecta, es causa medianamente directa o es causa muy directa; con base en estas clasificaciones se logra sentar las bases y criterios de actuación con miras al futuro planteamiento de un plan de mejora. (^{Quintero, Gutiérrez y Jaramillo, 2014})

3. Resultados

Para dar respuesta a la pregunta ¿Cuál es el efecto cuantitativo de la implementación del b-learning sobre el promedio académico y la retención de estudiantes del curso denominado "introducción a la zootecnia"?, se determinaron las variables descriptivas y analíticas mediante el cálculo de los correspondientes estadísticos, cuyos resultados se presentan en la Tabla 3; este cálculo se desarrolló a partir de las calificaciones obtenidas por los 292 estudiantes inscritos en el curso de objeto de estudio para el período 2014 II - Período de ausencia de la variable modelo independiente en presencia de e-learning - y de los 285 estudiantes inscritos en el mismo curso para el período 2015 I - Período de implementación de la variable independiente. Los resultados evidencian que el promedio de las calificaciones de los estudiantes pasa de 162,27 puntos sobre 500 puntos posibles durante el período 2014 II a 182,60 puntos durante el 2015 I como se observa en la Figura 2.

Tabla 3 Resultados de las variables definidas en la investigación 

Fuente: Elaboración propia.

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Resultados obtenidos para la variable promedio académico en cada periodo de estudio. 

Con respecto a la calificación más frecuente obtenida por los estudiantes, pasa de 0,00 a 3,00 respectivamente para los dos periodos de estudio. Por otra parte, la desviación estándar incrementa de 121, 34 a 155,90 puntos entre 2014 II y 2015 I.

En la Tabla 3, se observan los resultados obtenidos para los cálculos de covarianza entre las variables X, Mo, DS con respecto a los períodos 2014 II y 2015 I; en tanto que los resultados entre las 4 variables descritas en ambos períodos académicos implican una diferencia significativa P < 0,05.

Los resultados obtenidos en el porcentaje de deserción estudiantil, evidencian una reducción entre el período 2014 II (I2,33 %) con respecto al período 2015 I (2,81 %), como se observa en la Figura 3.

Fuente: Elaboración propia.

Figura 3 Resultados de la variable deserción estudiantil en cada periodo de estudio.  

Por otra parte, en la variable porcentaje de aprobación, el resultado obtenido para el período 2014 II implica que el 22,95 % de los estudiantes obtuvieron calificaciones > 285 puntos sobre 500 puntos, comparado con el 34,39 % de los estudiantes evaluados durante el periodo 2015 I.

Dando alcance a la segunda pregunta de investigación ¿Cuáles son los problemas y causalidades encontradas en el estudio que limitarían el alcance de la implementación del b-learning, en los futuros periodos académicos?, se presentan en la Tabla 4 los resultados de la matriz Vester; para este cálculo se definen 10 problemas considerados de acuerdo a un sondeo de opinión realizado al director del curso y a los docentes, con relación a la aplicación de las sesiones de b-learning en el periodo 2015 II, así como las relaciones de causalidad de acuerdo con la metodología descrita previamente.

Finalmente, en la Figura 4 se presentan de forma gráfica a través de un plano cartesiano los problemas descritos; la diagramación obedece a los resultados presentados en la Tabla 4, particularmente a los totales que para cada problema sumaron en las columnas "total activos" la cual se grafica en el eje Y, "total pasivos" el cual se representa en el eje X. La diagramación en plano cartesiano delimita 4 segmentos, los cuales identificaron la tipología de los problemas atendiendo a la relación de causalidad siguiendo la metodología descrita por Vidal (2012); esta caracterización a la luz de los resultados de la presente investigación permitió evidenciar dos problemas críticos, un problema activo, ningún problema pasivo y siete problemas indiferentes.

4. Discusión

Las dos preguntas de investigación planteadas obtuvieron respuesta a partir de los resultados de las 4 variables de estudio (tabla 3); a continuación, se deriva el análisis realizado.

La efectividad de la implementación del b-learning sobre la variable calificación final promedio, se generó a partir de los resultados obtenidos por los estudiantes en los 3 momentos de evaluación proyectados en el curso. A luz de los resultados obtenidos se observó que, la calificación final promedio de los estudiantes fue superior en 20,33 puntos para el período académico 2015 I, período en el cual se dio inicio a la estrategia b-learning en el curso objeto (162,27 de 500 puntos posibles promedio 2014 II vs. 182,60 en el período 2015 I); el aumento observado en esta variable, es acorde a lo reportado en el estudio de comparación pretest y un postest desarrollado por ^{Cabero y Llorente (2009)} quienes concluyeron que la modalidad de estudio b-learning, permite que los estudiantes adquieran mayor capacidad de remembranza, comprensión y aplicación de conceptos. No obstante, cabe mencionar que la mayoría de los autores coinciden en que el rendimiento académico en programas a distancia es inferior al evidenciado en la educación presencial (^{Capera, 2015}; Muñoz, Córdova, y Priego., 2012; Vásquez y Rodríguez., 2007), por otra parte, se hace necesario aclarar que no se encontraron estudios que comparen los resultados del rendimiento académico en programas bajo la metodología e-learning, frente a los mismos cuando son apoyados por estrategias de tipo b-learning.

Con respecto a la variable calificación con más alta frecuencia entre los estudiantes, los resultados obtenidos se explican con base a ^{Twigg (2003)} quien afirma que: el modelo b-learning genera un incremento en la relación entre la enseñanza y el aprendizaje permitiendo al estudiante pasar de un estado pasivo a un estado activo en los procesos académicos. En este sentido se clarifica el hecho por el cual, aunque el periodo 2014 II contaba con un mayor número de estudiantes (292), la calificación con más alta frecuencia fue 0 frente a 3,00 en el periodo 2015 I con 285 estudiantes. Por otra parte, y aunque la divergencia de la calificación con respecto al promedio fue inferior para el período 2015 II, esta sigue siendo muy alta, lo que implica la existencia de un alto número de estudiantes con notas extremas y dispersas a la tendencia central (121,34 en 2014 II frente a 155,90 durante 2015 I). La correlación positiva (99%) existente entre las medidas de las variables X, Mo y DS para ambos períodos académicos objeto del análisis (2014 II y 2015 I) se constituye en un respaldo que evidencia la coherencia entre los resultados de cada estadístico.

Tabla 4 MatrizVester para la definición de problemas y causalidades entre variables deductivas. 

Fuente: Elaboración propia

Fuente: Elaboración propia.

Figura 4 Resultados de la Matriz Vester para los problemas descritos. 

Por su parte con relación a la deserción estudiantil del curso, los resultados evidencian una reducción del 9,52% durante el período de implementación del b-learning (12,33 en 2014 II vs. 2,81 en 2015 I); este hallazgo se correlaciona con las consideraciones de Rivera (2011) quien en su investigación determina que el b-learning se constituye en factor clave para el éxito y permanencia de estudiantes en el curso, en tanto se fortalecen las dinámicas de la interacción profesor - alumno y particularmente la colaboración con el profesor.

Frente a los problemas y causas encontradas en el estudio que limitarían el alcance de la eficiencia del b-learning en futuros periodos académicos, se definen la existencia de dos problemas críticos que son: las fallas en la presentación de la sesión debidas al director curso y la falta de interacción entre docentes y estudiantes. De acuerdo con ^{Vidal (2012)} a los problemas críticos se les debe aplicar de inmediato un plan de mejora, en este caso, con la visión de optimizar del apoyo docente en el b-learning del curso virtual bajo análisis. Por otra parte, se identifica la existencia de un problema activo y es la falta de apoyo por parte de los directores de centro, según Vidal (2012) los problemas activos son de alta influencia causal con la mayoría de los problemas restantes y de proponerse acciones de mejora, estos mejorarán.

5. Conclusiones y recomendaciones

El aporte al conocimiento por parte de esta investigación consistió en comprobar como la implementación del modelo b-learning en un curso con modalidad de educación a distancia, minimiza el impacto de transición que los estudiantes sufren al pasar de una metodología de educación presencial (básica primaria y educación media superior) a la educación profesional virtual.

Por otra parte, el estudio comprobó que, el rendimiento académico de los estudiantes evaluados con el modelo b-learning fue efectivo, ya que refuerza y despeja las inquietudes generadas por los estudiantes en los diferentes temas abordados en las actividades virtuales del curso estudiado.

La deserción estudiantil entre los períodos académicos de estudio pasó de 12,33 % en 2014 II a 2,81 % en 2015 I; de donde se deduce que el b-learning contribuyó a mejorar la tasa de retención estudiantil.

Se evidenció que el apoyo de las dinámicas propias del b-learning en el curso, mejoró tanto el rendimiento académico como la retención estudiantil. Esta conclusión se encuentra acorde con ^{Barragán y Patiño (2013)} que muestran mejores desempeños académicos cuando se utilizan apoyos de tipo b-learning en cursos de ciencias agropecuarias y ambientales.

La deserción debe abordarse en futuros estudios a través de diversas categorías como: deserción absoluta, deserción temprana, y deserción tardía. Ya que, como se ha evidenciado a lo largo de esta investigación, la deserción es de alto impacto en las áreas del conocimiento de las ciencias agrarias, más aún en contextos de educación a distancia y virtual.

Se hace necesaria la ejecución de un plan de mejora inmediato a los problemas críticos detectados en la matriz de Vester y determinar con mayor especificidad cuales fueron las causas asociadas a las fallas en la presentación de la sesión debidas al director de curso y las fallas de interacción generadas entre docentes y estudiantes; manifestadas en el sondeo de opinión de los participantes en la recolección de problemas críticos, ya que de su manejo e intervención dependerán los procesos de implementación del modelo b-learning a los demás cursos de modalidad a distancia.

De igual manera se hace necesario evaluar diversas dinámicas de apoyo de tipo b-learning esto podría ser a través del carácter in-situ de las sesiones con apoyo docente presencial en cada uno de los centros de la universidad; estas recomendaciones implicarían el desarrollo de nuevos modelos para la aplicación de la metodología b-learning ajustados a las necesidades de los estudiantes.