Análisis de la percepción de los alumnos y de los...

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Revista de Informática Educativa y Medios Audiovisuales Vol 2 (4), págs. 1-31. 2005 ISSN 1667-8338 © LIE-FI-UBA. [email protected] 1

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.

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.

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Revista de Informática Educativa y Medios Audiovisuales Vol. 2 (4), págs. 1-31. 2005 ISSN 1667-8338 © LIE-FI-UBA. [email protected] 2

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 enseñanza-aprendizaje 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 auto-aprendizaje, 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 auto-aprendizaje, 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


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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


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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 enseñanza-aprendizaje 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 enseñanza-aprendizaje. Otro cambio notable que han producido las NTIs se cristaliza en la modificación de las coordenadas espacio-temporales, 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.


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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 enseñanza-aprendizaje, 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


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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 e-learning apunta al nuevo mercado corporativo, mostrando la interdependencia entre teoría-práctica y aprendizaje-aplicación. La “educación en línea” ofrece ventajas como el uso de CD-ROMs, 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 enseñanza-aprendizaje, al “saber cómo” que al “saber qué” o “por qué”, con lo cual se pierde a


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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 socio-culturales [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 e-mail , 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


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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 off-line. 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 auto-aprendizaje La motivación del estudiante tiene una influencia importante en el aprendizaje, hay que tener en cuenta que en el caso de estudio, los alumnos


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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].


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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


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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 enseñanza-aprendizaje. 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?

1 STI: Sistema Tutor Inteligente


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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 dependencia-interacción, 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 enseñanza-aprendizaje. 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 alumnos-docente, como una herramienta facilitadora que propicia una autonomía en el desarrollo del proceso de enseñanza-aprendizaje, 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.


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Desde un punto de vista espacio-temporal, 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 enseñanza-aprendizaje 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 enseñanza-aprendizaje 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.


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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:

2 MSLQ: Motivational Strategies for Learning Questionaire: Cuestionario sobre estrategias motivacionales para el aprendizaje.


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- 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.


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− 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 profesor-alumno 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 auto-reconocimiento. 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 enseñanza-aprendizaje. 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 docente-software. 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 auto-gestión, 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


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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 auto-administrando 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 auto-gestión del proceso y auto-evaluación 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 docente-alumnos 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 MediaOrientación 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 7-8 628 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 auto-orientarse 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


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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.


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Tabla Nº. 2 Alumnos en clases convencionales Variable Valores obtenidos MediaOrientación 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

Vlores Medios Variables Consulta Convencional Motivación 5.8635 4.9039Estrategias Aprendizaje 5.6195 3.1922Tecnología - 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 enseñanza-aprendizaje, 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 enseñanza-aprendizaje-, 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


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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 media-alta 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

3 El par de valores representa: el primer valor la media del grupo de estudiantes en clases de consulta y el otro valor al grupo de estudiantes en clases convencionales.

de estudiantes considerados informa un uso de estrategias medio-alto (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


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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:

o Actualizar los criterios para la formación del ingeniero.

o Aumentar la motivación de la comunidad educativa.

o 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


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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 medio-altos 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


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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:

o 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.

o 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 UTN-FRBA. Actualmente es investigador en áreas de Tecnología. Director del proyecto de investigación “De Prolog a C Sharp”.


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o 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 enseñanza-aprendizje con un adecuado feed-back, 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,


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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 enseñanza-aprendizaje 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


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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 enseñanza-aprendizaje, 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


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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 enseñanza-aprendizaje 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 enseñanza-aprendizaje. 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 enseñanza-aprendizaje, 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.


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- 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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