Nº VOL. 4(6) 2011

Centro de Información Tecnológica (CIT) Calle Monseñor Subercaseaux 667

http://www.citrevistas.cl La Serena - Chile

Nº VOL. 4(6) 2011 Pág.

EN SÍNTESIS

1. La Literatura Gris 1

ARTÍCULOS

2. Simulación del Flujo en una Turbina Kaplan mediante Dinámica de Fluidos Computacional: Desarrollo de una Herramienta para Utilización Docente. José L. Vicéns, Blas Zamora y Antonio S. Kaiser (España)

3

3. Gestión en Línea de las Evidencias de Aprendizaje en Educación Superior. Cornelio Cano y Sara C. Hernández (México) 13

4. Análisis Psicométrico de la Escala Autoeficacia en Conductas de Cuidado de la Salud Física en Universitarios de Primer Ingreso. Martha Ornelas, Humberto Blanco, Judith M. Rodríguez y Francisco J. Flores (México)

21

5. Estructuras de Educación Virtual en la Organización Universitaria. Un Acercamiento a la Sociedad del Conocimiento. Jordy Micheli y Sara Armendáriz (México)

35

6. El Problema de la Racionalidad en la Didáctica de La Ciencia. Francisco Covarrubias-Villa, M. G. Cruz-Navarro (México)

49

doi: 10.4067/S071850062011000600001

Formación Universitaria – Vol. 4 Nº 6 - 2011 1

EN SÍNTESIS

La Literatura Gris

La literatura gris, también llamada no convencional, semi-publicada, invisible, menor o informal, es cualquier tipo de documento que no se difunde por los canales ordinarios de publicación comercial, y que por tanto plantea problemas de acceso. Algunas características de la llamada literatura gris son: i) en el caso de documentos impresos son de producción limitada y tienen tiradas de pocos ejemplares; ii) no siguen necesariamente normas de las ediciones tradicionales como los libros y las revistas; ii) el contenido está dirigido a lectores especializados; y iii) no se ajusta a las normas de control bibliográfico (ISBN, ISNN, Indices de Impacto).

Ejemplos de literatura gris son: tesis de pre y posgrado, actas de congresos, informes de investigación, memorias, proyectos, patentes, normas, traducciones científicas, documentos de sociedades científicas, boletines, cuadernos de trabajo, informes técnicos, programas de computación, autobiografías, separatas, weblogs, y catálogos de productos y servicios de empresas, dosieres, carteles, encuestas y otros documentos fuera de los libros y las revistas seriadas. Con la masificación de Internet el término literatura gris está siendo reemplazado por documentación gris o información gris para dejar el término literatura a los documentos de similares características pero impresos en papel. La producción de documentos de tipo gris ha incrementado en los últimos años por ser más barata, más rápida y más simple de producir.

Es así entonces que las fuentes de documentación gris están diseminadas por Internet y no existen bases de datos masivas como ocurre con la literatura convencional de revistas y libros. Al no estar indizada en bases de datos de amplia cobertura, el concepto de "literatura gris" ha estado relacionado con el acceso más difícil en la Web a los documentos. Sin embargo, eso puede depender también de la poca experiencia de quien hace la búsqueda. Hay que admitir también que por el momento puede aplicarse este calificativo de gris dada la relativa complejidad de su localización y recuperación, pero poco a poco irá siendo menos gris a medida que se perfeccionen los sistemas para localizar la información. También, en algunas ocasiones la situación "gris" es temporal, ya que los documentos terminan publicándose en medios de mayor difusión y de tipo convencional (revistas o libros).

Existen fuentes concretas para localizar cada tipo de documento y a veces resulta difícil para quienes no dominan bien las formas de navegar por Internet. Hay varias organizaciones en distintos países preocupadas de esta situación y hacen esfuerzos para recogerla en publicaciones y bases de datos bibliográficas. Algunas de estas son la International Atomic Energy Agency (IAEA), situada en Viena, y la Food and Agriculture Organization (FAO), en Roma. Las bases de datos de estas instituciones pueden ser consultadas a través de la International Nuclear Information System (INIS: http://www.iaea.org/inis/) y Agricultural Information System (Agris http://agris.fao.org/). Una de las instituciones más conocidas sobre literatura gris es el National Technical Information Service de Estados Unidos de América (NTIS; www.ntis.gov/). El NTIS adquiere, cataloga y difunde informes de investigación guberna-mentales. Otras agencias gubernamentales norteamericanas ofrecen también servicios similares más especializados, como el Department of Energy (DOE), la National Aeronautics and Space Administration (NASA) y el Educational Resources Information Center (ERIC), todos ellos con sus bases de datos consultables online en Dialog.

También las tesis doctorales de los Estados Unidos y Canadá están recogidas en la base Dissertation Abstracts producida por University Microfilms International, conocida hoy como ProQuest Microfilm (http://www.proquest.com/enUS/default.shtml).En Europa hay dos importantes centros sobre literatura gris: el Institut de l'Information Scientifique et Technique (INIST; www.inist.fr/) del Centre National de la Recherche Scientifique de Francia y la British Library Document Supply Centre (BLDSC; http://www.bl.uk/reshelp/atyourdesk/docsupply /index.html), en el Reino Unido. En España, el Ministerio de Educación y Ciencia tiene la base de datos bibliográfica Teseo con las tesis doctorales españolas (http://www.educacion.es/teseo).

El Editor

Información Tecnológica

Simulación del Flujo en una Turbina Kaplan mediante Dinámica de Fluidos Vicéns


Simulación del Flujo en una Turbina Kaplan mediante Dinámica de Fluidos Computacional: Desarrollo de una Herramienta para Utilización Docente José L. Vicéns, Blas Zamora y Antonio S. Kaiser Universidad Politécnica de Cartagena, Depto. de Ingeniería Térmica y de Fluidos, Doctor Fleming s/n, 30202 Cartagena-España (e-mail: [email protected], [email protected], [email protected]) Recibido Jun. 17, 2011; Aceptado Ago. 04, 2011; Versión final recibida Ago. 18, 2011 Resumen Se presenta una propuesta de metodología docente para la asignatura “Energía Hidráulica y Energía del Mar” en el Máster de Energías Renovables de la Universidad Politécnica de Cartagena (España). A partir de la experiencia docente adquirida en dos cursos, se propone un enfoque didáctico acorde con el Plan Bolonia, para conseguir que el alumno adquiera competencias relacionadas con la capacidad de analizar y proyectar maquinaria hidráulica. Se ha elegido la simulación numérica del flujo a través de una turbina Kaplan. Se incluyen los enfoques de aprendizaje basado en problemas y basado en proyectos, y se incorpora además la figura del tutor facilitador como elemento clave. Se utiliza el software comercial Matlab como herramienta de traducción de geometría al programa mallador Gambit, desde donde se exporta la geometría, la malla y las condiciones de contorno al código CFD Ansys-Fluent. Se facilitará al alumno la adquisición de conocimientos sobre turbinas hidráulicas a través de distintos proyectos de simulación numérica. Palabras clave: estudios de máster, máquinas hidráulicas, dinámica de fluidos computacional, aprendizaje con proyectos

Flow Simulation in a Kaplan Turbine using Computational Fluid Dynamics: Development of a Teaching-Learning Method Abstract This paper presents a teaching-learning methodology for the course "Hydropower and Ocean Power" in the Master of Renewable Energy at the Polytechnic University of Cartagena (Spain). From the experience gained in two courses, a teaching approach according to the Bologna Declaration, to ensure that students acquire skills related to the ability of analyzing and designing hydraulic machines is proposed. In particular, The numerical simulation of the flow through a Kaplan turbine was chosen for study. The method includes the problem-based learning and the project-based learning approaches, as well as the concept of facilitator-tutor as a key element of the method. The commercial software Matlab is employed as a tool to translate the geometry to the meshing software Gambit; from where the mesh and the boundary conditions are translated to the Ansys-Fluent CFD code. The aim is to provide the students with relevant knowledge on hydraulic turbines through different numerical simulation projects. Keywords: master degrees, hydraulic machinery, computational fluid dynamics, project-based learning

Formación Universitaria Vol. 4(6), 3-12 (2011) doi: 10.4067/S0718-50062011000600002



INTRODUCCIÓN La docencia y la investigación en Energía Hidráulica y del Mar están relacionadas con dos aspectos destacables. El primero es la dificultad en la docencia de Mecánica de Fluidos, en donde la carencia de formación matemática juega un papel relevante. El segundo es el importante desarrollo de las áreas de conocimiento que atañen al control de los procesos. Ambos factores propician que en ocasiones la investigación en Energías Renovables deje a un lado el componente mecánico (y matemático) para centrarse en el aspecto de regulación, control y transporte de la potencia obtenida. El estudio del comportamiento del flujo en las turbinas hidráulicas (Radha Krishna, 1997) ocupa un lugar preponderante en distintas asignaturas de Ingeniería Industrial, Energética o Civil, por ejemplo. La formación básica de los alumnos de la “Energía Hidráulica y Energía del Mar”, del Máster en Energías Renovables de la Universidad Politécnica de Cartagena (España), en cuanto al conocimiento de los parámetros fundamentales de una turbina hidráulica, se completa en esta asignatura con prácticas de diseño básico de sus partes principales. En Mecánica de Fluidos en general, la visualización y la comprensión del patrón de flujo es una parte fundamental que puede lograrse a través del uso de técnicas de simulación numérica CFD (Stern, 2004 y 2006; Çengel y Cimbala, 2006; Zamora y Kaiser, 2009; Zamora et al., 2010). En maquinaria hidráulica, puede destacarse como una de las principales dificultades en el proceso de enseñanza-aprendizaje la introducción de la geometría, lo que finalmente suele derivar este estudio a áreas relacionadas con la investigación y no con la docencia. Aunque puede encontrarse algún estudio interesante en la bibliografía (Pujol et al., 2010), lo cierto es que la mejora de la enseñanza en el área comentada ha recibido hasta el momento una atención limitada. Se han impartido dos cursos académicos de la asignatura Energía Hidráulica y Energía del Mar. Con la experiencia adquirida, se ha emprendido un proceso de mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje en la asignatura. Teniendo en cuenta que el perfil del alumno que cursa el Máster de Energías Renovables es en general diverso, se hace preciso establecer herramientas docentes capaces incluso de encauzar al alumno hacia tareas de investigación en Energías Renovables, independientemente de su camino curricular previo. La metodología que aquí se presenta se aplicará en el próximo curso, aunque ya ha empezado a ensayarse con alumnos que desarrollan su trabajo fin de máster en la materia relacionada con máquinas hidráulicas. La experiencia adquirida, en un momento en el que el sistema universitario español se está adaptando a las directrices del Espacio Europeo de Educación Superior (fijadas por el Ministerio de Educación y Ciencia de España, en el Real Decreto 1393/2007), puede servir como referencia general en la docencia de materias avanzadas que deban impartirse en el nuevo sistema de titulaciones. En el presente trabajo, con un enfoque didáctico, se desarrolla un procedimiento simplificado para la simulación numérica del flujo de agua a través de una turbina hidráulica de tipo axial (Kaplan), utilizando el software comercial Matlab como herramienta de traducción de la geometría de la turbina al programa mallador Gambit, desde donde se exporta la geometría y el mallado al código CFD Ansys-Fluent, basado en un procedimiento de volúmenes finitos. Las decisiones de diseño se basan en la información obtenida en la bibliografía específica sobre el tema, y forman parte del proceso de aprendizaje. Se pretende pues aproximar al alumno de Ingeniería a la tecnología mecánica de las turbinas hidráulicas axiales, mediante una metodología docente acorde con las directrices generales establecidas en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES, o Plan Bolonia) (De Miguel et al., 2005); esto es, con una orientación hacia el aprendizaje del alumno para la adquisición de competencias concretas. Se aplicará el procedimiento desarrollado a partir de próximo curso académico como mejora del planteamiento pedagógico empleado. Además, la herramienta desarrollada puede aplicarse incluso en el ámbito de la investigación en máquinas hidráulicas, al permitir la discusión sobre la influencia de distintas aproximaciones en el mallado, o sobre los efectos de considerar distintos modelos de turbulencia, por ejemplo. METODOLOGÍA DOCENTE Esta propuesta implica la utilización de modalidades de enseñanza reconocidas para el desarrollo de competencias. Siguiendo el criterio aceptado para el crédito europeo ECTS (European Credit



Transfer System), participan en este método las modalidades de clases teóricas y clases prácticas, talleres o seminarios, tutorías y trabajos guiados en grupo. En las clases teóricas, se utiliza el método expositivo, pero se confiere una especial importancia al aprendizaje basado en problemas (García et al., 2008; Araujo y Sastre, 2008) y al aprendizaje orientado a proyectos (POPBL) (Mills y Treagust, 2003-04), aplicándose el POPBL sobre todo en la parte más práctica de la asignatura, encaminada a adquirir la competencia de desarrollo de un proyecto profesional sobre energía hidráulica. Como herramientas de aprendizaje se propone emplear mapas conceptuales para detectar y corregir tanto obstáculos epistemológicos como carencias competenciales básicas o generales. Se utiliza el portafolios tanto para acotar las fuentes bibliográficas, así como para precisar los avances del alumno con vistas a su evaluación (Klenowsky, 2005), junto con la rúbrica. Se destacan a continuación dos elementos clave en el método: el tutor facilitador y la herramienta CFD. En el desarrollo de esta propuesta la figura del tutor facilitador tiene un papel relevante, enfatizando su vertiente de “facilitador”. Esta función facilitadora se inicia en la etapa de adquisición bibliográfica evitando una inversión excesiva en tiempo y trabajo por parte del alumno. Por un lado impide el desplazamiento del esfuerzo del alumno hacia el aprendizaje meramente operativo de los programas, en detrimento de la finalidad buscada, su aplicación, y por el otro lado, disuade del uso de estas mismas herramientas como cajas negras que no mejoran las competencias del alumno. Con estas actuaciones se pretende fomentar en el alumno las competencias metacognitivas constructivistas, que conducen a la actitud investigadora. Con este fin, el tutor facilitador ofrece desarrollos de los programas Matlab y Gambit detalladamente explicados para su lectura secuencial. En estos programas el alumno debe introducir los datos concretos por medio del teclado de ordenador en su ubicación adecuada. De este modo el estudiante recorre el programa apreciando las posibilidades operativas sin invertir en el aprendizaje de los propios programas un tiempo excesivo. De igual manera el tutor suministra subrutinas prediseñadas para hacer frente a las demandas de los alumnos.

Fig.1: Simulación numérica del flujo a través de una turbina Kaplan. a) Mallas de los componentes de la turbina que se diseñan y simulan aisladamente. b) Aspecto del modelo ensamblado. La aplicación de la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) como herramienta docente (Navaz et al., 2002) es una parte esencial en nuestra propuesta. La CFD es una rama de la mecánica de fluidos que estudia los flujos resolviendo las ecuaciones de Navier-Stokes mediante métodos numéricos (Tu et al., 2008; Prasad et al., 2009). En Fluent, la simulación se lleva a cabo mediante el método de los volúmenes finitos; este código ha sido suficientemente validado y contrastado. En el preproceso se efectúa el diseño de la geometría y el mallado requerido (que en nuestro caso se lleva a cabo a través de Matlab y Gambit, respectivamente). En el proceso se efectúa la simulación (solución numérica de las ecuaciones con las simplificaciones adecuadas) con los



parámetros escogidos: propiedades físicas, modelo de turbulencia, condiciones de contorno e iniciales, criterio de convergencia, o métodos de interpolación numérica, entre otros. El postproceso consiste en el análisis, interpretación y crítica de los resultados, y obviamente puede incluir un proceso retroactivo de estudio de sensibilidad de las simulaciones frente a los distintos factores. Escalones operativos docentes −Adquisición de elementos bibliográficos (tanto propuestos como libres), determinando los elementos de cálculo y los parámetros de simulación. −Elaboración de programas en Matlab que proporcionan un croquis inicial, y las coordenadas que definen la geometría, a partir de los elementos de cálculo teóricos, y de los datos hidráulicos iniciales. Estos programas pueden contener también criterios de decisión. −Exportación de las coordenadas a Gambit en forma matricial para construir la geometría y generar la malla. Los criterios de mallado a aplicar son los obtenidos en la búsqueda bibliográfica. −Exportación de la malla a Fluent para proceder a la simulación CFD. Los parámetros de simulación se obtienen de la bibliografía y del tutor facilitador. −Ensamblaje, si se desea, de las mallas de los distintos componentes de la turbina, para efectuar una simulación completa (véase la Fig. 1). −Análisis de los datos obtenidos y estudio de la sensibilidad de la simulación con respecto a distintos parámetros. Elementos de apoyo de la tutoría a) Pool bibliográfico. Para permitir diversas propuestas de cálculo que puedan ser contrastadas ulteriormente se han seleccionado textos que ofrezcan opciones diversas. No obstante, esta bibliografía admite las aportaciones propias del alumno enriqueciendo “la oferta teórica”. En lo referente a parámetros de simulación, la búsqueda se centra en “revistas de interés”, disponiendo en la tutoría de una cuarentena de trabajos pertinentes publicados en los últimos años. Como en el caso de los elementos de cálculo, la bibliografía queda abierta a las aportaciones del alumno. b) Cálculos con Matlab. Los programas de cálculo en esta aplicación se proporcionan al alumno según sus requerimientos de cálculo. Las rutinas más predecibles e inmediatas están disponibles de antemano. En todo caso, los programas vienen prolijamente documentados con líneas de comentarios. Se pretende que el alumno tome conciencia de las posibilidades que aporta esta herramienta de cálculo para la resolución de problemas, o el diseño y la investigación. El output de estos programas consta de matrices de coordenadas de puntos que definen las geometrías, croquis de estas geometrías y comprobaciones de idoneidad (Fig. 2).

Fig. 2: Ejemplos de croquis previos en el output de los programas Matlab. a) Croquis del canal del rotor en el que se muestran los puntos significativos a exportar. b) Croquis de la cámara espiral de sección t-shape generada en 3D.



En las líneas siguientes se muestra un ejemplo de las comprobaciones de idoneidad que se van efectuando en los programas Matlab. En concreto, en el que proporciona los parámetros hidráulicos y geométricos del canal del rotor. Estas comprobaciones advierten de la idoneidad de la elección de la turbina Kaplan para la aplicación en cuestión, así como de la compatibilidad de los valores calculados con los requerimientos ingenieriles y con la información empírica disponible, para cada variante de turbina tipo Kaplan.

EJEMPLO DE PROGRAMACIÓN MATLAB % Con arreglo al valor de Nq calculado, se tiene que (Polo, 1975, pág 169): los valores % adecuados de Nq, oscilan de 100 a 300. if Nq >=100 & Nq<=300 disp 'El valor de Nq es aceptable para turbina Kaplan' else

disp 'El valor de Nq no es aceptable en una turbina Kaplan, intente otro tipo de turbina' end % El cálculo directo de “Ratio of Hub to Runner diameter” (Radhja y Yulin, 1997, pág. 402) % permite verificar la adecuación a la tipología de turbinas Kaplan de los diámetros del Hub y % el Rotor, obtenidos en los pasos anteriores del programa.

Ratio_hub_runner=Diametro_hub./Diametro % Se establecen criterios de validación según resultado obtenido if Ratio_hub_runner >=0.35 & Ratio_hub_runner<=0.42 disp 'diámetros aceptables para una turbina Kaplan de baja altura neta' elseif Ratio_hub_runner >=0.42 & Ratio_hub_runner<=0.45 disp ‘diámetros válidos para turbina Kaplan de baja o elevada altura neta' elseif Ratio_hub_runner >=0.45 & Ratio_hub_runner<=0.60 disp 'diámetros aceptables para turbina Kaplan de elevada altura neta' else disp 'no son diámetros válidos para una turbina Kaplan; hay algún error' end

Puede comprobarse que se proporcionan al alumno, en las líneas del programa Matlab, las referencias bibliográficas en que se fundamentan los criterios de comprobación aplicados. c) Geometría y mallado con Gambit. Como primer paso, el alumno debe efectuar un croquis a mano alzada y una triple proyección de los componentes asignados. Seguidamente, se procede a la construcción de la geometría a partir de las matrices de coordenadas proporcionadas por Matlab. El alumno tiene acceso a los ficheros de instrucciones de generación de malla tipo “journal” (“.jou”), obtenidos en Gambit, y proporcionados por el tutor a la demanda del alumno según sus necesidades conceptuales de diseño. Los programas deben ser leídos secuencialmente por el alumno, que identifica su argumento y las operaciones que ejecuta. Igualmente modifica los parámetros pertinentes para ajustarlos al problema a resolver. Se pretende que el alumno perciba las potencialidades del programa, su versatilidad, y lo ejecute con sus propios parámetros, sin tener que invertir tiempo y recursos en su conocimiento específico, como se ha indicado anteriormente. Se dispone además de tutoriales propios, proporcionados por el tutor, que muestran de forma secuencial la construcción de las geometrías y su mallado. Como ejemplo, se listan a continuación unas líneas de un fichero “.jou”, correspondiente al diseño de la geometría de la corona de álabes del distribuidor.

EJEMPLO DE PROGRAMACIÓN GAMBIT / Imponer la altura de los álabes del distribuidor

vertex cmove "vertex.24" multiple 1 offset 0 0 1.88 edge create "altura vanes" straight "vertex.24" "vertex.33" volume create "vane" translate "perfil vane" onedge "altura vanes"

/ Introducir el ángulo del álabe con el radio del distribuidor volume move "vane" dangle 45 vector 0 0 1 origin 0 0 0

/ Desplazar centrifugamente el álabe el radio del distribuidor volume move "vane" offset -3.35 0 0

/ Generar los álabes para completar el distribuidor volume cmove "vane" multiple 17 copyzone dangle 20 vector 0 0 1 origin 0 0 0



Puede observarse que el tipo de programación mostrada permite que el alumno inserte una determinada geometría (en este caso, un distribuidor tipo) sin que tenga que construir el programa “.jou”. Al mismo tiempo, le permite configurar la geometría con arreglo a su intención de diseño, en este caso indicando el diámetro del distribuidor, así como el número y la altura de los álabes, y el ángulo de ataque de los mismos. El alumno debe modificar las cifras en negrita, introduciendo sus datos. RESULTADOS. PROYECTOS PROPUESTOS Para la realización de los proyectos propuestos, los alumnos disponen finalmente (elaborados por los alumnos y/o complementados por el tutor facilitador) de un conjunto de archivos Matlab, y Gambit (“.jou”), perfectamente ajustables a distintas alternativas de diseño, correspondientes a la corona distribuidora, cámara espiral, álabe, álabe en túnel, hélice, hélice en conducción, rotor, tubo difusor, combinaciones de algunos de ellos y la turbina ensamblada en su totalidad. Si fuera necesario, el tutor puede facilitar los archivos de simulación Fluent (“.cas” y “.dat”) básicos para permitir que los alumnos puedan llevar a cabo una simulación inicial, a partir de la que se pueden desarrollar distintos proyectos. El postproceso puede orientarse tanto hacia la competencia específica sobre turbinas hidráulicas, como a las competencias trasversales de tratamiento de datos o de diseño de experimentos. A continuación, después de apuntar algunas notas sobre la simulación numérica, se exponen varios proyectos propuestos de forma muy resumida. Aspectos de la simulación numérica Se resuelven numéricamente las ecuaciones promediadas de Reynolds,

0=∂

∂

j

j

xU

; ⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

∂∂

∂∂

+∂∂

−=∂

∂ji

j

i

jij

ji uuxU

xxP

xUU

νρ1)(

, (1)

donde Uj y P son la velocidad y la presión promediadas, respectivamente. El esfuerzo turbulento o aparente jiuu− se obtiene a través del modelo de turbulencia escogido, suponiendo que

ijijtji kSuu δν322 −=− ;

2

222zyx uuu

k++

= , (2)

donde νt es la viscosidad cinemática turbulenta, Sij es el tensor de esfuerzos dado por Sij = [(∂Ui/∂xj) + (∂Uj/∂xi)]/2; δij la delta de Krönecker y k la energía cinética turbulenta. Se han utilizado los modelos de dos ecuaciones de transporte k−ε y k−ω (Wilcox, 2006). Aunque los mallados realizados conducen a obtener valores altos de la distancia adimensional desde el primer nodo de cálculo a la pared, y+, se ha evaluado la influencia de considerar una mejora del k−ω, el SST k−ω, con buenos resultados. La turbulencia inicial se ha impuesto a través del concepto de intensidad de turbulencia, I = [(2/3)k]1/2/U, con valores en torno al 10 %. Como se ha indicado, se utiliza un método de discretización de volúmenes finitos; se emplea además un procedimiento de interpolación “upwind” de segundo orden para los términos convectivos. Proyecto 1. Diseño de los alabes del distribuidor. Análisis del flujo emergente frente a las variaciones del ángulo de ataque y del caudal del flujo incidente El distribuidor actúa readaptando las componentes de la velocidad sobre el rotor. En clase, se explica cómo el distribuidor es el elemento clave de regulación del caudal y del intercambio de altura de Euler en el rodete. Estas modificaciones presentan una dificultad cognitiva para el alumno, de modo que su simulación y visualización ofrecen un evidente interés didáctico. Los resultados numéricos obtenidos se exportan a Matlab, para el tratamiento de los datos (Fig. 3). Se introduce al alumno en los procesos de representación sistemática de los datos, potenciando la idea de la superficie de respuesta como instrumento de comprensión de la influencia de las variables que intervienen en el problema (Fig. 3a).



a) b)

Fig. 3: a) Superficie de respuesta de la velocidad absoluta de salida del distribuidor en función del ángulo de ataque y del caudal. b) Curvas de nivel (valor constante) de la velocidad absoluta del flujo eferente. Proyecto 1.

c)

Fig. 4: a) Mallado de los álabes. b) Despiece de algunos componentes aislables numéricamente. c) Curva de acoplamiento caudal-ángulo del distribuidor para mantener constante la potencia nominal obtenida (69 MW). Proyecto 2.



Proyecto 2. Estudio de la potencia generada por la hélice en función del ángulo de ataque y del caudal del flujo incidente Se realizan diversas simulaciones con un sistema rotor-hélice-canal del rotor, modificando el caudal y el ángulo de incidencia sobre los álabes para determinar la potencia absorbida por el rotor, determinada por la medida del momento cinético aplicado a la misma (Fig. 4). Proyecto 3. Estudio de la eficiencia de la cámara espiral en función del caudal La cámara espiral debe conducir de forma hidráulicamente eficiente al fluido hacia el rodete, de modo que es un elemento fundamental para obtener valores aceptables del rendimiento global del sistema. La Fig. 5 es un ejemplo de salida gráfica para llevar a cabo este proyecto. El grado de uniformidad de la distribución de presión en distintos planos puede ser una buena medida de la eficiencia de la cámara espiral.

a)

b)

Fig. 5: Visualización de la presión en diferentes planos definidos en la cámara espiral. a) Distribución de presión relativa total en planos transversales (rango: 3,89 x 104 − 2,13 x 105 Pa). b) Distribución de la presión en un plano meridional, perpendicular al eje de rotación del rodete. Proyecto 3. Proyecto 4. Detección e identificación de flujos secundarios. Determinación de los planos geométricos más significativos En la Fig. 6 se muestra cómo puede analizarse el flujo tridimensional una vez ensamblados todos los componentes. Se observan los flujos secundarios en la salida del difusor. La complejidad de la



geometría y la turbulencia del flujo restan coherencia a la suposición de considerar en la simulación un haz inicial de líneas de corriente en un pequeño sector del distribuidor, lo que indica que la axilsimetría empleada en algunas ocasiones en la bibliografía puede conducir a alguna simulación no realista. Este proyecto puede considerarse quizá como el más completo de los planteados, puesto que permite al alumno observar la totalidad del flujo en las distintas partes de la turbina, y vincular el patrón de flujo con la eficiencia global del sistema. La presencia de flujos secundarios y su influencia sobre el funcionamiento del sistema es un asunto complejo, que puede permitir al alumno emprender labores de investigación en el campo de las máquinas hidráulicas.

Fig. 6: Caracterización del flujo sobre el sistema total ensamblado. Análisis de flujos secundarios utilizando las opciones de visualización del código CFD. Proyecto 4. CONCLUSIONES Puede concluirse que se ha desarrollado una herramienta que permite un acercamiento amistoso a un contenido árido que habitualmente ofrece problemas de rendimiento académico. Los autores creen que la herramienta desarrollada mejorará el nivel de la docencia impartida al superar los obstáculos epistemológicos a menudo detectados en el proceso de enseñanza-aprendizaje, tales como la concepción espacial bidimensional, la ausencia de visualización previa o el ansia de solución “analítica” de problemas geométricamente complejos. Puede remarcarse además que es una herramienta avanzada que es posible destinar a la investigación por la extensión del conocimiento concreto a un mayor detalle al presentarlo de forma más asequible, y por el progresivo aumento de las capacidades computacionales, que permiten estudiar la influencia de múltiples parámetros en el funcionamiento del sistema. Por último, es de prever la relevancia de la figura del tutor-facilitador en la consecución de los objetivos propuestos, por lo que es preciso prestar una especial importancia a la preparación y la predisposición de esta figura particular. REFERENCIAS Araujo, U.F. y G. Sastre; El Aprendizaje Basado en Problemas, Editorial Gedisa, Barcelona (2008). Çengel, Y.A. y J.M. Cimbala, Mecánica de Fluidos (Fundamentos y Aplicaciones), Capítulo 15, McGraw-Hill, México (2006). De Miguel, M., I.J. Alfaro, P. Apodaca, J. M. Arias, E. García, C. Lobato y A. Pérez; Metodologías de enseñanza y aprendizaje en el desarrollo de competencias. Orientaciones para el profesorado universitario ante el Espacio Europeo de Educación Superior. Alianza Editorial, Madrid (2006). García, J., y otros veintiocho autores; El aprendizaje basado en problemas en la enseñanza universitaria, Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia (2008).



Klenowsky, V.; Desarrollo del portafolios para el aprendizaje y la evaluación, Nancea S.A. de Ediciones, Madrid (2005). Navaz, H.K., B.S. Henderson, R.M. Berg y S.M.A. Nekcoei, A New Approach to Teaching Undergraduate Thermal/Fluid Sciences-Courses in Applied Computational Fluid Dynamics and Compressible Flow, The International Journal of Mechanical Engineering Education: 30(1), 35-49 (2002). Mills, J., y D. Treagust, Engineering Education – Is Problem-Based or Project-Based Learning the Answer? Australasian Journal of Engineering Education, 2003-04, ISSN: 1324-5821 (en línea) http://www.aaee.com.au/journal/2003/mills_treagust03.pdf. Acceso: 16 de Agosto (2011). Ministerio de Educación y Ciencia de España [en línea], Real Decreto 1393/2007, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales, BOE nº 270 de 30 de Octubre de 2007, pp. 44037 a 44048. http://www.boe.es/boe/dias/2007/10/30/pdfs/A44037-44048.pdf. Acceso: 16 de Agosto (2011). Prasad, V., Gahlot, V.K., Krishnamachar, P.; CFD Approach for Design Optimization and Validation for Axial Flow Hydraulic Turbine, Indian J. Engineering & Materials Sciences: 13, 229-236 (2009). Pujol, T., Montoro, L., Pelegrí, M., González, R., Learning Hydraulic Turbomachinery with Computacional Fluid Dynamics (CFD) Codes, Computers Applications in Engineering Education, DOI: 10.1002/cae.20513 (2010). Radha Krishna, H.C.; Hydraulic Design of Hydraulic Machinery, Avebury (1997). Stern, F., y otros diez autores, Development of Hands-On CFD Educational Interface for Undergraduate Engineering Courses and Laboratories, ASEE Annual Conference Proceeding, 3719-3749, Salt Lake City, USA (2004). Stern, F., y otros diez autores, Hands-On CFD Educational Interface for Engineering Courses and Laboratories, Journal of Engineering Education: 95(1), 63-83 (2006). Tu, J., Yeoh, G.H., Liu, C.; Computational Fluid Dynamics: A Practical Approach, Elsevier (2008). Wilcox, D.C., Turbulence Modeling for CFD, 3ª ed., DCW Industries (2006). Zamora, B., Kaiser, A.S., Enseñanza de temas avanzados de Mecánica de Fluidos usando Dinámica de Fluidos Computacional, Formación Universitaria: 2(1), 27-39 (2009). Zamora, B., Kaiser, A.S., Vicente, P.G., Improvement in Learning on Fluid Mechanics and Heat Transfer Courses Using Computational Fluid Dynamics, International Journal of Mechanical Engineering Education: 38(2), 147-166 (2010).

Gestión en Línea de las Evidencias de Aprendizaje en Educación Superior Cano


Gestión en Línea de las Evidencias de Aprendizaje en Educación Superior Cornelio Cano y Sara C. Hernández Departamento de Sistemas de Información, Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas, Universidad de Guadalajara, Periférico Sur 799, 45100. Zapopan, Jalisco.- México (e-mail: [email protected], [email protected] ) Recibido May. 18, 2011; Aceptado Jul. 20, 2011; Versión final recibida Ago. 17, 2011 Resumen El propósito de esta investigación fue verificar la percepción de estudiantes universitarios sobre la integración de la tecnología informática en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Se utilizó el método de investigación-acción para diseñar, implementar y poner en práctica un modelo para gestionar en línea evidencias de aprendizaje, con el uso de herramientas web de libre acceso. Para verificar la pertinencia y funcionalidad del modelo, se aplicó una encuesta entre los estudiantes que lo utilizaron en un primer curso universitario de Estadística, para la preparación, conservación y presentación de los productos de tareas realizadas fuera de clase. Los resultados muestran que los estudiantes perciben la necesidad de integrar la tecnología informática en la educación superior. También ven algunos beneficios en el aprendizaje con el uso de esta tecnología. Palabras clave: evidencias de aprendizaje, investigación-acción, herramientas web, entornos mixtos

Online Management of Learning Evidence in Higher Education Abstract The purpose of this research was to verify the perception of university students on the integration of computer technology in teaching and learning processes. The action research method was used to design, deploy and implement a model for online managing of learning evidence using free available web tools. To verify the relevance and functionality of the model, a survey was done among students who used it in a first university course of statistics, for creating, saving and presenting their homework´s products. The results show that students perceive the need to integrate information technology in higher-education. They also see some learning benefits with the use of this technology. Keywords: learning evidence, action-research, web tools, b-learning




INTRODUCCIÓN

La participación de la tecnología informática en la educación superior es un aspecto que adquiere cada vez más importancia; la disponibilidad de herramientas computacionales que ofrecen la posibilidad de simplificar algunas actividades docentes produce un interés creciente en profesores que buscan, a través de esta tecnología, mejorar la efectividad en su práctica docente. “La era digital trae consigo cambios profundos. Estos cambios pueden ser benéficos para la humanidad, si somos capaces de planear adecuadamente sus consecuencias” (Palfrey y Gasser, 2008). En la educación superior, la integración de esta tecnología presenta diversos retos a la actividad docente (Ginns y Ellis, 2007); debido a la dinámica misma de su evolución, las soluciones que se desarrollan con base en esta tecnología se revisan con frecuencia, a fin de prevenir la obsolescencia, dado que en ocasiones se observa que durante el tiempo en que se realizan esfuerzos para adoptar una aplicación en particular, aparecen otras que ofrecen más posibilidades de remplazarla con ventaja (Laurillard, 2006).

La situación anterior representa una carga de trabajo adicional para los docentes, quienes no siempre perciben con claridad los posibles beneficios de la tecnología computacional en el aula; Según Bates (2001) la tecnología debe utilizarse para subsanar deficiencias del sistema tradicional actual de enseñanza o para aportar algunas ventajas, aún cuando, en ocasiones, sus beneficios son difíciles de cuantificar. La capacidad de los sistemas informáticos para almacenar, procesar y transmitir información de manera efectiva permite considerar su utilización en actividades donde se requiere de esta capacidad para lograr mayor efectividad en su ejecución, como es el caso de la gestión de documentos que se producen como evidencias del aprendizaje alcanzado; el avance en el logro de los objetivos de instrucción se expone mediante la publicación de evidencias que documentan el nivel de progreso alcanzado (Barberá et al., 2006). Este es el aspecto que se aborda en el presente artículo, donde se describe un modelo basado en herramientas web de acceso libre, que permite simplificar el manejo de estas evidencias.

La evaluación del aprendizaje se refiere a los métodos que se aplican para determinar el nivel de conocimientos alcanzado por un estudiante en un proceso educativo (Gipps, 1994). Es parte fundamental en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Los estudiantes tienden a definir sus estrategias de estudio de acuerdo a los métodos que utilizan los profesores para evaluar su desempeñon, más que en las técnicas y contenidos de la enseñanza (Norton, 2007); de ahí que una evaluación efectiva no sólo mide el desempeño del estudiante, también favorece el avance en el logro de los objetivos de instrucción. La diversidad de factores que intervienen en los procesos educativos ha propiciado la generación de diversos métodos para evaluar el aprendizaje; desde los tradicionales exámenes de opción múltiple, hasta los portafolios electrónicos que hacen uso de recursos informáticos cada vez más desarrollados (Barberá et al., 2006). Esta diversidad de métodos representa un reto al docente, que debe resolver al momento de decidir cómo realizar el proceso, “aún los profesores más experimentados revisan continuamente sus técnicas de evaluación para verificar que siguen siendo efectivas para medir el progreso y conocimiento de los estudiantes” (McDonald, 2011). La evaluación del aprendizaje consiste en algo más que asignar una calificación; además de medir el progreso del estudiante, muestra su potencial y limitaciones para avanzar en el conocimiento de la materia que se evalúa.

Debido a la importancia que conceden los estudiantes a la evaluación, es posible lograr resultados notables en su formación a través de ella, siempre que se le realice de manera adecuada. Marzano (2006) señala que una evaluación efectiva se resume en cuatro puntos: a) ser frecuente, b) de naturaleza formativa (propiciar la construcción del conocimiento), c) motivar al estudiante a superar su desempeño en forma constante y d) proporcionar una imagen clara de su progreso académico, con recomendaciones pertinentes para superarlo. De acuerdo a lo anterior, se puede afirmar que uno de los factores de más influencia en el avance académico de un estudiante es la realimentación adecuada y oportuna sobre su desempeño.

FUNDAMENTOS TEÓRICOS

La evaluación del aprendizaje puede ser de tres tipos: formativa, sumativa e ipsativa (Gipps, 1994). La evaluación formativa es la que se realiza durante el transcurso de la instrucción y tiene por



objeto fortalecer al proceso de enseñanza-aprendizaje, a través de la comunicación eficaz y oportuna de los resultados a los estudiantes que se evalúan. La evaluación sumativa se refiere a la acumulación de los avances observados en el estudiante al final del proceso, o de alguna de sus etapas intermedias. Finalmente, la evaluación ipsativa, también llamada autoformativa, se refiere a la diferencia que percibe el estudiante entre sus conocimientos al inicio del proceso de instrucción y los que observa al finalizar el mismo. “La evaluación no sólo debe medir el aprendizaje logrado, sino también contribuir a su desarrollo” (James et al., 2002). El desarrollo de mejores prácticas de evaluación, con integridad y rigor académico, son cada vez más necesarias para mejorar la calidad de la educación superior.

Los aspectos que se consideran para caracterizar un método de evaluación son la validez y la confiabilidad. La validez se refiere al grado en que mide lo que se pretende medir; la fiabilidad, por su parte, indica la precisión y consistencia de los datos obtenidos en el proceso, refleja el grado de similitud en los resultados observados por dos personas al evaluar al mismo estudiante, o en dos evaluaciones realizadas al estudiante por una misma persona, en circunstancias similares (Gipps, 1994). Esta actividad permite determinar qué tan bien están aprendiendo los estudiantes, proporciona información a estudiantes, docentes, directivos y personas interesadas sobre los resultados de los procesos educativos y es parte integral de la búsqueda de mejores prácticas educativas. El proceso consiste en obtener la información pertinente, procesarla y formular juicios de valor sobre el nivel de conocimientos de la persona que se evalúa. Son procesos a través de los cuales los educadores utilizan las respuestas de los estudiantes a estímulos especialmente creados, o que ocurren de manera natural, para hacer inferencias sobre el conocimiento y habilidades de los estudiantes (Pellegrino et al., 2001).

Los recientes desarrollos tecnológicos están transformando las ideas sobre las competencias que los estudiantes deben desarrollar en su proceso educativo y las instituciones educativas tratan de responder a los cambios sociales, para redefinir qué es lo que deben aprender todos los estudiantes (Pellegrino et al., 2001). Estas tendencias tienen implicaciones profundas en la evaluación. Los cambios sociales, económicos y tecnológicos, principalmente, han modificado el concepto generalmente aceptado sobre el aprendizaje y las habilidades que las instituciones educativas deben desarrollar en sus estudiantes, así como los enfoques utilizados para evaluar estas habilidades.

Una práctica común para realizar la evaluación del aprendizaje es el de establecer desde el principio los aspectos que se toman en cuenta, con su nivel de ponderación o importancia. Se trata de un método sencillo y flexible que permite considerar todos los aspectos que el profesor considere de importante en su curso, comunica con claridad a los estudiantes lo que se espera de ellos y se adapta con facilidad a diversos contextos. Esta información se incluye con el programa de la materia y los estudiantes definen sus estrategias de estudio con base en ella (Robins, 2001). La tecnología computacional ofrece la posibilidad de simplificar el proceso de evaluación, a través de la gestión en línea de documentos generados con las tareas fuera de clase y organizados en expedientes, o portafolios electrónicos, generados y operados con el uso de aplicaciones web de libre acceso, como Google docs, en http://docs.google.com.

Se eligen las aplicaciones de Google Docs por considerarla una herramienta importante en apoyo para la educación. El Centre for Learning & Performance Technologies realizó un “diccionario de herramientas para el aprendizaje” donde aparecen 2,400 herramientas. En su elaboración participaron expertos en aprendizaje y profesionales de educación. Como se aprecia en la Tabla 1, la preferencia de Google Docs ocupa el número 12, lo que implica que tiene un lugar destacado en este ranking. Esta herramienta posee, además, características importantes como la adaptabilidad, mobilidad y apoyo al aprendizaje cooperativo.

Existen diversos sistemas para evaluar el aprendizaje en la educación superior. Uno de los más comunes es el que se basa en criterios para asignar calificaciones a los diversos aspectos que se toman como evidencias del aprendizaje logrado. A partir de los objetivos que se pretenden alcanzar, se diseñan las actividades de evaluación para medir el nivel de logro en cada uno de ellos y su importancia relativa.



Tabla 1: Herramientas preferidas para el aprendizaje, según el “directorio” de 2008 elaborado por el Centre for Learning & Performance Technologies http://c41pt.co.uk/recommended/top100.html Tomado de: Coll y Monereo (2008).

Ranking 2008

Nombre de la herramienta

Descripción Software Libre propietario

Descargable En línea

1. Del.icio.us Folksonomía de páginas web Libre En línea

2. Firefox Navegador web Libre Descargable

3. Google Reader Lector de feed Libre En línea

4. Skype Mensajería instantánea. Comunicación VoIP

Libre Descargable

5. Google Search Buscador Libre En línea

6. Wordpress Herramienta de blogs Libre Descargable y en línea

7. PowerPoint Herramienta de presentaciones propietario Descargable

8. Blogger Herramienta de blogs Libre En línea

9. Audacity Editor de sonido y grabador Libre Descargable

10. Wikipedia Enciclopedia en línea Libre En línea

11. Gmail Programa de correo web Libre En línea

12 Google Docs Sitio para alojar, procesar y compartir documentos

Libre En línea

La subjetividad es un aspecto ineludible al evaluar el aprendizaje, de ahí la necesidad de diversificar las oportunidades de evaluación para incrementar la validez de la calificación final, “en general, cuanto mayor sea el número de los elementos utilizados para determinar la calificación, mayor será su validez y confiabilidad” (UoM, 2011). La calificación final se obtiene con la aplicación de la conocida fórmula para determinar promedios ponderados (Weiers, 2006):

xw =wi∑ xi

wi∑ (1)

La ecuación indica que la calificación final, xw , se obtiene al dividir la suma de los productos de las calificaciones de cada uno de los elementos considerados, xi , por su ponderación o nivel de importancia correspondiente, wi , entre la suma de estas ponderaciones. Cuando estas últimas se expresan en porcentaje, pi , la expresión se simplifica a su forma más conocida:

xw = pi∑ xi (2)

MODELO PROPUESTO

Las fases y elementos del modelo se presentan en la figura 1. Inicia con la definición de las actividades de aprendizaje por parte del docente (paso 1), quien las registra en línea (paso 2) para que sean consultadas por los estudiantes (paso 3), los cuales generan los documentos y los registran en su expediente en línea para ser considerados como evidencias (paso 4), donde los revisa y evalúa el docente (paso 5), el cual realimenta de manera individual y grupal a los estudiantes, con las observaciones pertinentes (paso 6).



Internet

Evidencias

Actividades de aprendizaje

Docente1

Estudiantes

Evaluación5

Realimentación6

2

3

4

Fig. 1: Modelo de gestión en línea de evidencias de aprendizaje

Este sistema para determinar calificaciones ofrece la posibilidad de incluir los aspectos que se consideren necesarios, así como la libertad para asignar el nivel de relevancia de cada uno de ellos en la calificación final. La disponibilidad de herramientas informáticas, cada vez más accesibles, simplifica la realización de los cálculos. Un incremento en el número de evaluaciones multiplica la carga de trabajo para el docente, de ahí la necesidad de apoyo en sistemas computacionales que simplifiquen esta labor. La web ofrece diversas herramientas para gestionar documentos producidos como tareas fuera de clase. El modelo que aquí se describe toma como base las aplicaciones de libre acceso del sitio Google docs (www.google.com.mx).

El modelo consta de una base de datos con la información general de los estudiantes, en la cual éstos pueden consultar los resultados de sus evaluaciones, así como de carpetas personales donde coleccionan los productos de sus tareas, creados con el uso de aplicaciones proporcionadas por el sitio. Las carpetas son creadas por los propios estudiantes y se identifican con el nombre propio de cada uno de ellos; en ellas el profesor anota sus comentarios en los mismos documentos que revisa. Google docs ofrece diversos servicios de apoyo para crear, conservar y compartir documentos en forma controlada. El uso de sus herramientas no requiere de preparación especial en sistemas computacionales por parte de los usuarios, un curso básico de corta duración puede ser suficiente para utilizarlas de forma adecuada, razón por la cual se selecciona para poner en práctica este modelo.

La principal ventaja del modelo propuesto es la eliminación de la necesidad de manipular y transferir documentos, físicos o electrónicos, debido a que éstos se generan y registran en la cuenta del estudiante, debidamente ordenados en su carpeta correspondiente, a la cual accede el profesor a través de internet. En contrapartida, su principal limitación es la inseguridad en cuanto a la permanencia del servicio.



MÉTODO

En el curso de “Estadística I” que uno de los autores imparte en el Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas de la Universidad de Guadalajara (UdeG), se propuso a los estudiantes utilizar este modelo para gestionar los productos de las tareas realizadas fuera del aula, una vez que se explicaron las principales características del mismo. En el estudio participaron 192 estudiantes, 89 mujeres (M) y 103 hombres (H), de diversas carreras, durante los ciclos semestrales 2010B y 2011A:

Carrera: M H Total Licenciatura en Administración 17 32 49 Licenciatura en Administración Financiera y Sistemas 5 6 11 Licenciatura en Administración Gubernamental y Políticas Públicas Locales 0 6 6 Licenciatura en Economía 3 6 9 Licenciatura en Mercadotecnia 24 14 38 Licenciatura en Negocios Internacionales 10 11 21 Licenciatura en Recursos Humanos 8 8 16 Licenciatura en Sistemas de Información 1 10 11 Licenciatura en Turismo 21 8 29 Licenciatura en Urbanística y Medio Ambiente 0 2 2 Totales: 89 103 192

Se creó un expediente para los documentos relacionados con el curso, al cual tuvieron acceso todos los estudiantes registrados, sin la posibilidad de realizar modificaciones a los documentos ahí consignados, derecho reservado al profesor, quien genera y administra los contenidos de este expediente. Estos documentos son, entre otros, los siguientes:

1. Programa de la materia 2. Guía para la gestión de tareas 3. Fórmulas estadísticas 4. Copias de las presentaciones proyectadas en clase 5. Lista de asistencias con evaluaciones 6. Avisos varios.

Los estudiantes crearon, por su parte su propia carpeta o expediente digital, para conservar los documentos producidos por ellos mismos, algunos de ellos con el apoyo de otros estudiantes. Las comunicaciones personales profesor-estudiante y estudiante-profesor se realizaron a través del servicio de correo del mismo sitio gmail, http://mail.google.com.

Se aplicó una encuesta al final del curso a dos grupos de 46 alumnos cada uno; una de las preguntas de esta encuesta fue ¿cuál es su opinión sobre el uso de las computadoras en la educación superior? El cuestionario se aplicó con el módulo para formularios de Google Docs. Se recibieron 82 respuestas, 89% del total de estudiantes, 43 hombres y 39 mujeres. A excepción de los dos estudiantes de la carrera de Urbanística y Medio Ambiente, todos habían tomado al menos un curso introductorio sobre informática básica.

RESULTADOS

De los 82 estudiantes que respondieron la encuesta, 37 (45%) consideran que el uso de las computadoras ayudan al aprendizaje, 32 (39%) indican que se trata de una herramienta necesaria en la educación superior, 2 de ellos reconocen riesgos por la atracción que ejercen las redes sociales, que pueden distraer la atención y estorbar al aprendizaje. Sólo uno considera más efectivo al método tradicional y otro más percibe que la tecnología restringe la participación de los estudiantes. Otros perciben algunas limitaciones prácticas o la necesidad de más capacitación para utilizarlas con mayor efectividad. A continuación se muestran algunas de las respuestas que se consideran más representativas de la percepción de los estudiantes sobre el uso de la tecnología informática en la educación superior:



Tabla 2: Respuestas de algunos estudiantes y comentarios a las mismas

Participante* Respuesta Comentario EHNIN1 “Pienso que benefician mucho tanto al alumno como

al maestro, ya que es una forma de adaptarte más a realizar trabajos en nuevos sistemas de cómputo, también beneficia al medio ambiente ya que reduce el uso de papel”.

Percibe beneficios inmediatos y de largo plazo.

EMTURA9 “Es una forma más sencilla y cómoda para dar la clase, además de hacerla dinámica, facilita el aprendizaje porque mantiene la atención del estudiante”.

Identifica la comodidad, sencillez y dinamismo para impartir clases, además de que capta y mantiene la atención de los estudiantes.

EMAFS2 “Facilita el trabajo […]. La forma en la que afecta es el riego de pérdida de información mediante virus u otras situaciones, por ello es importante siempre tener respaldada toda información”.

Identifica un riesgo

EHTURA1 “…me parece que es una manera cómoda para entregar los trabajos, pero en mi opinión se vuelve algo tedioso y me parece mejor para el aprendizaje de materias como estadística y matemáticas el método práctico” [tradicional].

Percibe limitaciones y desventajas

EMMER13 “Creo que es importante su uso, y que además se debe utilizar más debido a que es una herramienta que facilita el resolver problemas, que está bien que podamos conocerla. Sin embargo, también es importante que nos enseñen la parte manual: cómo razonar, cómo resolverlo nosotros mismos porque lo entendimos”.

Percibe la tecnología como un elemento complementario para la enseñanza.

EHRHU1 “Son de suma importancia, ya que lo jóvenes tienen que aprender a usar las nuevas tecnologías ya que en lo laboral en cualquier empresa te van a pedir el uso de computadoras y de nuevas tecnologías”.

Percibe la necesidad de conocer mejor esta tecnología

EHNIN1: Estudiante hombre de la licenciatura de sistemas de información número 1. EMTURA9: Estudiante mujer de la licenciatura de turismo número 9. EMAFS2: Estudiante mujer de la licenciatura administración en sistemas financieros número 2. EHTURA1: Estudiante hombre de la licenciatura de turismo número 1. EMMER13: Estudiante mujer de la licenciatura de mercadotecnia número 13. EHRHU1: Estudiante hombre de la licenciatura de recursos humanos número 1.

CONCLUSIONES La adopción de la tecnología informática en la educación superior presenta diversos obstáculos, desde la disponibilidad de los recursos necesarios, hasta la disposición por parte de docentes y estudiantes para aprender a utilizarlos de forma adecuada. La evolución que presenta esta tecnología hace cada vez más accesible su disponibilidad en las instituciones educativas, lo que acrecienta el interés por desarrollar métodos para integrarla de manera efectiva a las actividades educativas. Los estudiantes perciben beneficios y algunos riesgos, pero en general consideran útil y necesario su adopción en la educación superior, porque es una forma de recibir retroalimentación a sus actividades de evaluación y es una evidencia que perdura en el sitio web.

El modelo para gestionar en línea evidencias de aprendizaje resultó exitoso para el proceso enseñanza aprendizaje al apoyarse en algunas herramientas web de libre acceso para las actividades de evaluación del desempeño académico de los estudiantes no sólo simplifica el proceso, sino que fortalece el desarrollo de competencias que los estudiantes perciben como



necesarias para su vida profesional. Dicho modelo logra auxiliar los cursos que la UdeG ofrece de forma presencial como a la modalidad mixta.

Entre las herramientas disponibles, para este trabajo se seleccionó a Google docs por la relativa facilidad para acceder y utilizar sus aplicaciones. Sus herramientas simplifican el proceso de gestión de documentos, desde la generación, hasta la organización, almacenamiento y control de acceso a los mismos.

REFERENCIAS

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Coll, C., y Monereo, C. Psicología de la educación virtual. Morata, Madrid (2008)

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Weiers, R., Introducción a la estadística para negocios. Quinta edición, International Thomson Editores. México, D.F. (2006)

Análisis Psicométrico de la Escala Autoeficacia en Conductas de Cuidado Ornelas


Análisis Psicométrico de la Escala Autoeficacia en Conductas de Cuidado de la Salud Física en Universitarios de Primer Ingreso Martha Ornelas, Humberto Blanco, Judith M. Rodríguez y Francisco J. Flores Universidad Autónoma de Chihuahua. Facultad de Educación Física y Ciencias del Deporte. DES Salud. Calle Escorza 900, CP 31000 Chihuahua, Chih-México. (e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] y [email protected]) Recibido Jun. 06, 2011; Aceptado Jul. 27, 2011; Versión final recibida Ago. 08, 2011 Resumen Se estudió las propiedades psicométricas de la escala autoeficacia en conductas de cuidado de la salud física. La muestra fue de 2089 sujetos; 902 mujeres y 1187 hombres, alumnos de primer ingreso a las licenciaturas que se ofrecen en la Universidad Autónoma de Chihuahua en México, con una edad media de 18.23 años. El análisis de las propiedades psicométricas, ha mostrado que una estructura trifactorial es viable y adecuada de acuerdo a los requisitos psicométricos establecidos cuando los informantes son los propios alumnos. La estructura de tres factores, atendiendo a criterios estadísticos y sustantivos, ha mostrado adecuados indicadores de ajuste, de fiabilidad (salvo en los factores Salud Física e Hidratación) y de validez. Además, los análisis factoriales llevados a cabo con las submuestras 1 y 2 comprueban plenamente estos resultados. Palabras clave: salud física, validación de escalas, análisis psicométrico, autoeficacia

Psychometric Analysis of the Self-Efficacy Scale in the Behavior of Physical Health Care on Incoming Students Abstract Psychometric properties in the self-efficacy scale on behavior of physical health care were studied. The sample was of 2089 individuals: 902 women and 1187 men, incoming students to the majors offered at the Autonomous University of Chihuahua in Mexico, with an average age of 18.23 years. The analysis of psychometric properties has shown that a trifactorial structure is feasible and adequate according to the psychometric requirements established when the informants are the students. The three factors structure, attending statistic and substantial criteria has shown adequate adjustment factors, reliability (except on physical health and hydration factors) and validity indicators. Besides, factorial analyses taken with sub-samples 1 and 2 fully demonstrate these results. Keywords: physical health, scale validity, psychometric analysis, self-efficacy




INTRODUCCIÓN Un ideal común a todas las personas es el de conseguir determinadas metas, la propia motivación impulsa al ser humano a emprender conductas específicas en función de los logros que éste pretende alcanzar. Mas no basta con conocer con claridad aquello que deseamos lograr, ni tampoco el mejor medio para poder conseguirlo. No basta con ser capaz de; es preciso juzgarse capaz de utilizar las capacidades y habilidades personales ante circunstancias muy diversas. La percepción de las personas acerca de su propia eficacia se alza como un requisito fundamental para desarrollar con éxito las acciones conducentes al logro de los objetivos personales. Dicha autopercepción, denominada autoeficacia, ejerce una profunda influencia en la elección de tareas y actividades, en el esfuerzo y perseverancia de las personas cuando se enfrentan a determinados retos e incluso en las reacciones emocionales que experimentan ante situaciones difíciles. En definitiva, las creencias de autoeficacia representan un mecanismo cognitivo que media entre el conocimiento y la acción y que determina, junto con otras variables, el éxito de las propias acciones (Gutiérrez et al., 2011). Dentro de los contextos educativos ha existido un interés permanente por comprender los factores cognitivos y comportamentales que favorecen o dificultan el desempeño del estudiante en sus labores académicas y cómo éste se relaciona con su desarrollo integral. En el área de la psicología educativa específicamente, el constructo de autoeficacia ha recibido especial atención y se han generado importantes avances de investigación que han contribuido al mejoramiento de prácticas pedagógicas y de enseñanza (Pérez et al., 2011). La investigación empírica ha demostrado ampliamente que la autoeficacia resulta ser más predictiva del rendimiento académico que otras variables cognitivas (Brown et al., 2008; Pérez et al., 2011), también que logra predecir el éxito posterior (Pajares y Schunk, 2001; Pérez et al., 2005) y que es un importante mediador cognitivo de competencia y rendimiento (Valiante, 2000) en cuanto favorece los procesos cognoscitivos. Por todo ello, en este trabajo que forma parte de un estudio más extenso, cuyo propósito general radica en determinar las diferencias y similitudes entre los estudiantes de primer ingreso a las diferentes licenciaturas de la Universidad Autónoma de Chihuahua en cuanto a su autoeficacia percibida, comprensión lectora y habilidades cognitivas, entre otras; con la finalidad de contar con información valiosa para los sistemas de tutoría y desarrollo personal en nuestra universidad. Se analiza la consistencia interna y la estructura factorial de un instrumento de autoreporte que permite identificar aspectos del cuidado de la salud física, cuyo nivel de autoeficacia percibido por los alumnos de nuevo ingreso representen un área de oportunidad o mejora; en relación al resto de los alumnos, aportando evidencias y datos que propicien la intervención educativa dentro de una perspectiva de atención a la diversidad en el aula. Para contar con un instrumento con las mejores propiedades psicométricas, se realizó el análisis del mismo en dos submuestras, desde la perspectiva del enfoque clásico de la teoría de los test (Muñiz y Fonseca-Pedrero, 2008) y el de los modelos de ecuaciones estructurales (Batista y Coenders, 2000); lo cual permitió realizar estudios paralelos para corroborar y verificar los resultados obtenidos. AUTOEFICACIA. CONCEPTOS Y APLICACIONES La autoeficacia es tradicionalmente entendida como referida a un dominio o una tarea específica. Sin embargo, algunos investigadores también han conceptualizado un sentido general de autoeficacia que se refiere a un sentido amplio y estable de competencia personal sobre cuán efectiva puede ser la persona al afrontar una variedad de situaciones estresantes (Choi, 2004; Luszczynska et al., 2004; Luszczynska et al., 2005). Para la mayoría de las aplicaciones, Bandura (2001) plantea que la autoeficacia percibida debe ser conceptualizada de manera específica. La autoeficacia percibida hace pues referencia a las creencias de las personas acerca de sus propias capacidades para el logro de determinados resultados. Por consiguiente, el sistema de creencias de eficacia no es un rasgo global sino un grupo de autocreencias ligadas a ámbitos de funcionamiento diferenciado.



La autoeficacia como constructo Bandura considera por tanto a las expectativas de autoeficacia, no como variables globales y estables, sino como cogniciones específicas y cambiantes, que se forman y se reelaboran constantemente a partir del procesamiento y la integración de la información procedente de diferentes orígenes. Es decir, la autoeficacia se refiere a la confianza que tiene una persona de que posee la capacidad para hacer las actividades que trata de hacer; de ahí que los juicios que la persona hace acerca de su autoeficacia son específicos de las tareas y las situaciones en que se involucra, y las personas las utilizan para referirse a algún tipo de meta o tarea a lograr. Por ejemplo Zimmerman (1995) define la autoeficacia referida a la realización de las tareas propias de la escuela como "los juicios personales acerca de las capacidades para organizar y conductas que sirvan para obtener tipos determinados de desempeño escolar". En este sentido, la autoeficacia para la escuela es un concepto muy específico que se refiere a la evaluación que el estudiante hace con respecto a sus capacidades para realizar las actividades propias de la escuela. Por lo que se puede definir el término autoeficacia como los juicios que cada individuo hace sobre sus capacidades, en base a los cuales organizará y ejecutará sus actos de modo que le permitan alcanzar el rendimiento deseado o como las creencias que tiene la persona sobre sus capacidades para organizar y ejecutar caminos para la acción requeridos en situaciones esperadas o basadas en niveles de rendimiento. Autoeficacia y cuidado de la salud El constructo de autoeficacia ha sido aplicado a conductas tan diversas en distintos dominios de salud como: el manejo de enfermedades crónicas, uso de drogas, actividad sexual, fumar, realizar ejercicio, bajar de peso, y también la habilidad para recuperarse de los problemas de salud o para evitar potenciales riesgos para la salud (Campos y Pérez, 2007). Las investigaciones revelan que altos niveles de autoeficacia tienen consecuencias beneficiosas para el funcionamiento del individuo y su bienestar general (Klein-Hessling et al., 2005). Sniehotta et al. (2005), investigaron de manera longitudinal a una muestra de 307 pacientes cardíacos quienes fueron motivados a mantener o adoptar la conducta de realizar ejercicios. Estos fueron evaluados inicialmente sobre su intención de realizar ejercicio, luego se realizaron evaluaciones a los dos y cuatro meses siguientes. Los resultados confirmaron que entre los factores evaluados, la autoeficacia funcionaba (junto a las variables de planificación de conducta y control de la acción) como mediadora entre las intenciones iniciales de realizar ejercicio y la actividad física realizada posteriormente. De acuerdo a las formulaciones de Bandura (1992, 1997) cuando un individuo se plantea la posibilidad de llevar a cabo una conducta de salud o cambiar un hábito no saludable hay tres elementos que explican la decisión resultante: 1) la creencia de que una situación determinada es perjudicial; 2) la creencia de que un cambio de comportamiento puede reducir la supuesta amenaza y 3) la creencia de que es suficientemente competente como para adoptar una conducta beneficiosa o para dejar de practicar una que resultaría dañina. Es este último aspecto al que alude el concepto de expectativas de autoeficacia: las creencias acerca de la capacidad para ejercer control sobre la propia conducta y el medio en el que ésta tiene lugar. Desde la Teoría del Aprendizaje Social de Bandura se asume entonces que las expectativas de autoeficacia son un importante predictor de las intenciones y acciones de los individuos frente a diversas situaciones; ya que un elevado nivel de autoeficacia percibida se ha mostrado como un elemento protector que hace aumentar la motivación, disminuir las alteraciones emocionales, al tiempo que mejora las conductas saludables en el cuidado físico. De hecho, frente a lo difícil que puede ser el motivar a la adopción de conductas que promuevan la salud o el detener conductas nocivas para ésta, la autoeficacia ha mostrado consistentemente ser un factor de gran importancia (Olivari y Urra, 2007).



La autoeficacia percibida pues, desempeña un papel fundamental en el funcionamiento humano puesto que afecta el comportamiento no sólo de manera directa, sino también por su impacto en otros determinantes claves tales como metas y aspiraciones, expectativas de resultados, tendencias afectivas y percepción de los impedimentos y oportunidades que se presentan en el medio social (Bandura, 1997). Las creencias de autoeficacia influyen en los pensamientos de las personas, en los cursos de acción que ellas eligen para perseguir; los desafíos y metas que ellas se plantean para sí mismas y su compromiso con los mismos; la cantidad de esfuerzo que invierten en determinadas tareas; los resultados que esperan alcanzar por sus esfuerzos; la magnitud de su perseverancia frente a los obstáculos; su resistencia a la adversidad; el nivel de estrés y depresión que experimentan cuando se enfrentan con demandas exigentes del ambiente y los logros que alcanzan. Con lo dicho hasta aquí se ha querido hacer hincapié en la posibilidad que tienen las creencias de autoeficacia de ser desarrolladas y con ello incrementar la oportunidad de las personas para obtener mejores desempeños. Tratando siempre de afianzar la idea de que darse a la tarea de mejorar la percepción de ser capaz en quien aprende es un objetivo educacional valioso, bajo el supuesto implícito de que su potenciación servirá como vehículo para la mejora de otros resultados tales como el logro académico y la autoestima. Tomando en cuenta que la continua conciencia de fracaso reduce las expectativas de éxito y no favorece en ningún modo ni el aprendizaje ni el desarrollo personal. METODOLOGÍA Sujetos La muestra de 2089 sujetos, 902 mujeres y 1187 hombres, todos alumnos de las licenciaturas que se ofrecen en la Universidad Autónoma de Chihuahua; fue aleatoriamente dividida en dos partes utilizando el Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) en su versión 15.0 (Tabla 1); con el fin de realizar estudios paralelos que permitieran corroborar y verificar los resultados obtenidos (validación cruzada). La primera mitad (submuestra 1) quedo constituida por 1065 sujetos; 474 mujeres y 591 hombres. Las edades fluctúan entre los 17 y 20 años, con una media de 18.23 y una desviación estándar de 0.75 años. La segunda mitad (submuestra 2) quedo compuesta por 1024 sujetos; 428 mujeres y 596 hombres. Las edades fluctúan entre los 17 y 20 años, con una media de 18.22 y una desviación estándar de 0.74 años.

Tabla 1: Distribución de los sujetos en la muestra y submuestras

Submuestra

Disciplina 1 2 Total

Educación Física 163 132 295

Ciencias de la Salud 113 116 229

Educación y Humanidades 84 84 168

Ciencias Sociales y Administrativas 162 138 300

Ciencias Políticas 146 143 289

Ingeniería y Tecnología 283 309 592

Ciencias Agropecuarias 114 102 216

Total 1065 1024 2089



Instrumento Encuesta tipo Likert, asistida por computadora, de 8 ítems relacionados con conductas de cuidado de la salud; donde el encuestado responde, en una escala de 0 a 10, la frecuencia con que actualmente, en forma ideal y si se esfuerza en cambiar, realizaría o manifestaría una acción (Blanco et al., 2007). Se eligió este tipo de encuesta por ser fácil de construir y de aplicar; además, de proporcionar una buena base para una primera ordenación de los individuos en la característica que se mide (Raviolo et al., 2010). Aún cuando cada sujeto respondió a los 8 ítems del instrumento en tres escenarios distintos: Escenario actual, respondiendo en el contexto: actualmente con que frecuencia realiza determinada conducta o se percibe con determinada característica. Escenario ideal, respondiendo en el contexto: con que frecuencia desearía realizar determinada conducta o percibirse con determinada característica. Escenario de cambio, respondiendo en el contexto: si me esfuerzo en cambiar con que frecuencia realizaría determinada conducta o me percibiría con determinada característica. En el análisis psicométrico solo se utilizaron las respuestas al primer escenario. Análisis clásico de las propiedades psicométricas de la escala Para determinar el número mínimo de factores comunes capaces de reproducir, de un modo satisfactorio, las correlaciones observadas entre los ítems del instrumento (sin considerar los ítems consumo de tabaco y consumo de alcohol), se realizaron sendos análisis factoriales exploratorios con las submuestras 1 y 2, a partir del método de factores principales, tomando como base el criterio de Kaiser-Guttman (Costello y Osborne, 2005), por el que se toman autovalores mayores o igual a la unidad y el análisis gráfico del Scree Test de Cattell (Costello y Osborne, 2005) sobre los autovalores; además de que para garantizar una adecuada representación de las variables (ítems), solo se conservaron aquéllos cuya comunalidad, o proporción de su varianza explicada por la solución factorial, fuera superior a .45; después de una rotación varimax (Costello y Osborne, 2005). Luego mediante el coeficiente α de cronbach se estimó la consistencia interna para cada factor retenido como una medida de su fiabilidad (Nunnally, 1991; Elosua y Zumbo, 2008). Análisis de las propiedades psicométricas de la escala Para conducir el análisis factorial confirmatorio en la submuestra 2, se utilizó el software AMOS 16 (Arbuckle, 2007), las varianzas de los términos de error fueron especificados como parámetros libres, en cada variable latente (factor) se fijó uno de los coeficientes estructurales asociados a uno, para que su escala sea igual a la de una de las variables superficiales (ítems). El método de estimación empleado fue el de Máxima Probabilidad; siguiendo la recomendación de Thompson (2004), en el sentido de que cuando se emplea análisis factorial confirmatorio se debe corroborar no sólo el ajuste de un modelo teórico sino que es recomendable comparar los índices de ajuste de varios modelos alternativos para seleccionar el mejor. Para evaluar el ajuste del modelo se siguieron las recomendaciones antes planteadas, que indican la conveniencia de emplear múltiples indicadores de ajuste. Específicamente, se emplean el estadístico Chi-cuadrado, el índice de bondad de ajuste (GFI), el residuo cuadrático medio (RMSR), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y el índice de validación cruzada esperada (ECVI) como medidas absolutas de ajuste. El índice de bondad ajustado (AGFI), el Índice Tucker-Lewis (TLI), el Índice del ajuste normal (NFI) y el índice de bondad de ajuste comparativo (CFI) como medidas de ajuste incremental. El índice de ajuste normado de parsimonia (PNFI), el índice de calidad de ajuste de parsimonia (PGFI), la razón de Chi-cuadrado sobre los grados de libertad (CMIN/GL) y el Criterio de Información de Akaike (AIC) como medidas de ajuste de parsimonia. Para comprobar la estructura factorial de la escala autoeficacia percibida en conductas de cuidado de la salud obtenida a partir de la submuestra 2 (análisis factorial confirmatorio, primera solución factorial), se realizó un segundo análisis factorial confirmatorio en la submuestra 1.



RESULTADOS Y DISCUSIÓN Análisis factorial exploratorio (primera solución factorial) Al inspeccionar la matriz de correlaciones entre los 8 ítems de la escala; se observa que 2 de ellos (consumo de tabaco y consumo de alcohol) tienen correlaciones marginales con los otros 6 (Tabla 2); al no considerarlos, el promedio de correlaciones entre los ítems de .218 sube a .335, lo que favorece la posibilidad de realizar un análisis factorial exploratorio. La significación del Test de Barlett (1434.652; p< .0001) y el KMO (.75) mostraron una adecuada correlación entre los ítems y una buena adecuación muestral respectivamente. Detectándose, después de una rotación varimax, una estructura de tres factores: Alimentación, Salud Física e Hidratación. El conjunto de los factores seleccionados explicaron el 75.65% de la varianza (Tablas 3 y 4).

Tabla 2: Correlaciones entre los reactivos de la escala. Submuestra 1. N = 1065.

Item 1 2 3 4 5 6 7 8

1 Me cuido bien físicamente .31 .52 .33 .30 .36 .08 .07

2 Realizo tres comidas al día .31 .25 .57 .16 .33 .11 .02

3 Realizo ejercicio físico durante ... .52 .25 .28 .29 .31 .02 -.02

4 Tengo horarios fijos para mis comidas .33 .57 .28 .24 .37 .12 .07

5 Bebo más de 6 vasos de agua al día .30 .16 .29 .24 .41 .01 -.03

6 Consumo 2 o más piezas de fruta al día .36 .33 .31 .37 .41 .08 .08

7 Consumo tábaco .08 .11 .02 .12 .01 .08 .48

8 Consumo bebidas alcohólicas .07 .02 -.02 .07 -.03 .08 .48

Tabla 3: Autovalores y porcentaje de varianza explicada por los factores retenidos. Análisis factorial exploratorio Submuestra 1. Solución rotada.

Factor Autovalor % varianza % acumulado

Alimentación 1.63 27.17 27.17

Salud Física 1.52 25.38 52.55

Hidratación 1.39 23.10 75.65

Tabla 4: Ítems agrupados por factor. Análisis factorial exploratorio Submuestra 1. Solución rotada.

Factor Ítem

1 2 3

1 Me cuido bien físicamente .81

2 Realizo tres comidas al día .87

3 Realizo ejercicio físico durante … .87

4 Tengo horarios fijos para mis comidas .83

5 Bebo más de 6 vasos de agua al día .88

6 Consumo 2 o más piezas de fruta al día .71



Análisis factorial exploratorio (segunda solución factorial) Con el fin validar la solución factorial obtenida con la submuestra 1, se realizó nuevamente un análisis de factores principales con los datos de la submuestra 2; encontrándose de nuevo una estructura de tres factores o factores: Alimentación con un 27.54% de la varianza explicada, Salud Física con un 24.56% de la varianza e Hidratación con un 23.30%. El conjunto de los factores principales seleccionados explicaron el 75.40% de la varianza (Tablas 5 y 6). La significación del Test de Barlett (1369.881; p< .0001) y el KMO (.754) muestran, además, una adecuada correlación entre los ítems y una buena adecuación muestral respectivamente.

Tabla 5: Autovalores y porcentaje de varianza explicada por los factores retenidos. Análisis factorial exploratorio Submuestra 2. Solución rotada.

Factor Autovalor % varianza % acumulado

1. Alimentación 1.65 27.54 27.54

2. Salud Física 1.47 24.56 52.10

3. Hidratación 1.40 23.30 75.40

Tabla 6: Ítems agrupados por factor. Análisis factorial exploratorio Submuestra 2. Solución rotada

Factor Ítem

1 2 3

1 Me cuido bien físicamente .81

2 Realizo tres comidas al día .85

3 Realizo ejercicio físico durante … .84

4 Tengo horarios fijos para mis comidas .85

5 Bebo más de 6 vasos de agua al día .89

6 Consumo 2 o más piezas de fruta al día .71 Congruencia entre los factores de las dos soluciones factoriales (validación cruzada). Los valores de los coeficientes de congruencia y de los coeficientes de correlación de Pearson entre los pesos factoriales de los factores obtenidos en los análisis factoriales exploratorios llevados a cabo con las submuestras 1 y 2; indican, de acuerdo a Cureton y D'Agostino (1983) una alta congruencia entre pares de factores (Tabla 7).

Tabla 7: Coeficientes de congruencia y de correlación de Pearson entre pesos factoriales. Análisis factoriales exploratorios submuestras 1 y 2.

Factor Coeficiente de congruencia

Coeficiente de correlación

1. Alimentación .999 .999

2. Salud Física .999 .999

3. Hidratación .999 .999 Fiabilidad de las subescalas (consistencia interna) De las subescalas (factores) resultantes en los análisis factoriales exploratorios, de ambas submuestras, solo Alimentación posee un alfa superior a .7, evidenciando una consistencia interna adecuada para este tipo de subescalas, particularmente si se considera el número reducido de ítems; mientras que Salud Física e Hidratación presentan baja consistencia interna (Tabla 8).



Tabla 8: Coeficientes de consistencia interna de los factores obtenidos en los análisis factoriales exploratorios submuestras 1 y 2.

Factor α Submuestra 1 α Submuestra 2

1. Alimentación .718 .727

2. Salud Física .635 .601

3. Hidratación .577 .590 Análisis factorial confirmatorio (primera solución factorial) Los resultados de la Tabla 9 del análisis factorial confirmatorio (Submuestra 2) indican que el modelo de medición de tres factores ajusta de manera óptima (GFI .992; RMSR 0.204; RMSEA .054; ECVI 0.053) y de acuerdo a las medidas de ajuste incremental y de parsimonia; salvo por el índice de calidad de ajuste de parsimonia PGFI (Tablas 10 y 11) significativamente superior, a los modelos independiente y de 1 factor, y similar al modelo saturado.

Tabla 9: Medidas absolutas de ajuste para los modelos generados. Primer análisis factorial confirmatorio submuestra 2; *** p <.01.

Modelo Índice de Ajuste χ2 GFI RMSR RMSEA ECVI

Independiente 1373.686 *** .620 2.402 .298 1.355

Saturado 0 1 0 0.041

1 factor 235.005 *** .925 0.577 .157 0.253

3 factores 23.940 *** .992 0.204 .054 0.053

Tabla 10: Medidas de ajuste incremental para los modelos generados. Primer análisis factorial confirmatorio Submuestra 2.

Modelo Índice de Ajuste AGFI TLI NFI CFI

Independiente .468 0 0 0

Saturado 1 1

1 factor .826 .723 .829 .834

3 factores .972 .967 .983 .987

Tabla 11: Medidas de ajuste de parsimonia para los modelos generados. Primer análisis factorial confirmatorio submuestra 2.

Modelo Índice de Ajuste PNFI PGFI CMIN/GL AIC

Independiente 0 .443 91.579 1385.686

Saturado 0 42.000

1 factor .497 .397 26.112 259.005

3 factores .393 .283 3.990 53.940 En la figura 1 se presenta el modelo de medición para los 6 ítems agrupados en tres factores, incluyendo los coeficientes de regresión estandarizados entre ítems y factores y las saturaciones factoriales estandarizadas (comunalidades) de cada uno de los ítems.



Fig. 1: Modelo de medición para la escala. Análisis factorial confirmatorio submuestra 2.

El primer factor: Alimentación, presenta saturaciones factoriales estandarizadas elevadas (mayores a .50). En el segundo factor, Salud Física, los dos ítems resultan bien explicados a partir del constructo hipotetizado, como muestran una saturación de .52 en el ítem 1 y de .43 en el ítem 3. Finalmente, el tercer factor, Hidratación, presenta una saturación factorial de .29 en el ítem 5 y de .61 en el ítem 6. Por su parte, la Tabla 12 ofrece la estimación de las correlaciones entre los tres factores de la escala. Todos los factores correlacionan entre sí de forma estadísticamente significativa (p<.01). Las correlaciones entre los factores pueden considerarse altas, con un valor promedio de .600, lo cual muestra que a medida que aumenta la autoeficacia percibida en alguno de los factores, también aumenta en los otros dos.

Tabla 12: Correlaciones entre los tres factores de la escala. Primer análisis factorial confirmatorio submuestra 2. Factor Alimentación Salud Física Hidratación

Alimentación .609 .595

Salud Física .609 .597

Hidratación .595 .597 Análisis factorial confirmatorio (segunda solución factorial) La estructura factorial analizada plantea un modelo de tres factores, con adscripciones de los ítems basados en análisis factorial confirmatorio de la submuestra 2. De acuerdo a los resultados de la Tabla 13, el análisis factorial confirmatorio de la submuestra 1 indica que el modelo de medición de tres factores es óptimo (GFI .995; RMSR 0.175; RMSEA .040; ECVI 0.044) y de acuerdo a las medidas de ajuste incremental y de parsimonia (Tablas 14 y 15) significativamente superior, al modelo independiente y muy similar al modelo saturado.

Tabla 13: Medidas absolutas de ajuste para los modelos generados. Segundo análisis factorial confirmatorio submuestra 1; *** p <.01. Modelo Índice de Ajuste

χ2 GFI RMSR RMSEA ECVI

Independiente 1438.483 *** .621 2.47 .299 1.363

Saturado 0 1 0 0.039

3 factores 16.305 *** .995 .175 .040 0.044



Tabla 14 Medidas de ajuste incremental para los modelos generados. Segundo análisis factorial confirmatorio submuestra 1.

Modelo Índice de Ajuste AGFI TLI NFI CFI

Independiente .444 0 0 0

Saturado 1 1

3 factores .982 .982 .989 .993

Tabla 15: Medidas de ajuste de parsimonia para los modelos generados. Segundo análisis factorial confirmatorio submuestra 1.

Modelo Índice de Ajuste PNFI PGFI CMIN/GL AIC

Independiente 0 .444 95.899 1450.483

Saturado 0 42.000

3 factores .395 .284 2.717 46.305 En la figura 2 se presenta el modelo de medición para los 6 ítems agrupados en tres factores, incluyendo los coeficientes de regresión estandarizados entre ítems y factores y las saturaciones factoriales estandarizadas (comunalidades) de cada uno de los ítems. El primer factor: Alimentación, presenta saturaciones factoriales estandarizadas elevadas (mayores a .49). En el segundo factor, Salud Física, los dos ítems resultan bien explicados a partir del constructo hipotetizado, como muestran una saturación de .60 en el ítem 1 y de .45 en el ítem 3. Finalmente, el tercer factor, Hidratación, presenta una saturación factorial de .30 en el ítem 5 y de .55 en el ítem 6.

Fig. 2: Modelo de medición para la escala. Análisis factorial confirmatorio submuestra 1.

Por su parte, la Tabla 16 ofrece la estimación de las correlaciones entre los tres factores de la escala. Todos los factores correlacionan entre sí de forma estadísticamente significativa (p<.01). Las correlaciones entre los factores pueden considerarse altas, con un valor promedio de .589, lo cual muestra que a medida que aumenta la autoeficacia percibida en alguno de los factores, también aumenta en los otros dos.



Tabla 16: Correlaciones entre los tres factores de la escala. Segundo análisis factorial confirmatorio submuestra 1.

Factor Alimentación Salud Física Hidratación



Hidratación .588 .651

Congruencia entre los factores de las dos soluciones factoriales (validación cruzada) Los valores de los Coeficientes de Congruencia y de los Coeficientes de correlación de Pearson entre los pesos factoriales (coeficientes de regresión estandarizados) de los factores obtenidos en los análisis factoriales confirmatorios llevados a cabo con las submuestras 1 y 2; indican, de acuerdo a lo sugerido por Cureton y D'Agostino (1983) una alta congruencia entre pares de factores. Lo que significa que los resultados del modelo son plenamente confirmatorios (Tabla 17).

Tabla 17. Coeficientes de Congruencia y de correlación de Pearson entre pesos factoriales. Análisis factoriales confirmatorios submuestras 1 y 2.

Factor Coeficiente de Congruencia

Coeficiente de correlación



Hidratación .997 .999

Fiabilidad de las subescalas Las subescalas (constructos) resultantes en los análisis factoriales confirmatorios, de ambas submuestras, poseen fiabilidades inferiores a .7, evidenciando, de acuerdo a Hair et al. (1999) una fiabilidad inadecuada, probablemente debido al número reducido de ítems. En cuanto a la varianza extraída ninguno de los factores (constructos) logra el mínimo sugerido (Tabla 18).

Tabla 18: Fiabilidad y varianza extraída de los constructos obtenidos en los análisis factoriales confirmatorios submuestras 1 y 2.

Constructo Submuestra 1 Submuestra 2 Fiabilidad Varianza Fiabilidad Varianza

Alimentación .507 .340 .499 .336

Salud Física .371 .229 .437 .283

Hidratación .343 .227 .309 .195

DISCUSIÓN FINAL En cuanto al Análisis Factorial Exploratorio llevado a cabo para determinar el número mínimo de factores comunes capaces de reproducir, de un modo satisfactorio, las correlaciones observadas entre los 6 ítems del instrumento autoeficacia en conductas de cuidado de la salud física (sin considerar los ítems consumo de tabaco y consumo de alcohol), reveló una estructura de tres factores: Alimentación, Salud Física e Hidratación. Los factores de ambas submuestras evidenciaron una consistencia interna adecuada para Alimentación y baja para Salud Física e Hidratación (muy probablemente debido al número reducido de ítems en cada uno de ellos); así



como una alta congruencia entre pares de factores, particularmente si se considera el número reducido de ítems en cada uno de ellos. Por otra parte, el Análisis Factorial Confirmatorio indicó que el modelo de medición de 6 ítems en tres factores ajusta de manera óptima al modelo teórico. Al mismo tiempo que los tres factores así obtenidos presentan en general saturaciones factoriales estandarizadas moderadas. Por su parte los tres factores correlacionan entre sí de forma positiva y estadísticamente significativa lo cual muestra que a medida que aumenta la autoeficacia percibida en alguno de los factores, también aumenta en los otros dos. Conjuntamente con todo lo antes dicho, los valores de los coeficientes de congruencia y de los coeficientes de correlación de Pearson entre los pesos factoriales (coeficientes de regresión estandarizados) de los factores obtenidos en los análisis factoriales confirmatorios llevados a cabo con las submuestras 1 y 2; indican una alta congruencia entre pares de factores. Lo que significa que los resultados del modelo son plenamente confirmatorios. Por último, en las escalas de autoeficacia habitualmente se les pregunta a las personas acerca de sus capacidades operativas en el presente, no acerca de sus capacidades potenciales o sobre sus capacidades futuras esperadas (Bandura, 2001) mientras que, en el diseño del instrumento empleado en nuestra investigación para medir autoeficacia, además de que el sujeto responde sobre la frecuencia con que actualmente realiza una determinada conducta o se percibe con determinada característica; responde también en forma ideal y si se esfuerza en cambiar, con que frecuencia realizaría o manifestaría dichas acciones y/o habilidades. Esto es, cada sujeto responde a los ítems del instrumento en tres escenarios distintos: Escenario actual, respondiendo en el contexto: actualmente con que frecuencia realiza determinada conducta o se percibe con determinada característica. Escenario ideal, respondiendo en el contexto: con que frecuencia desearía realizar determinada conducta o percibirse con determinada característica. Escenario de cambio, respondiendo en el contexto: si me esfuerzo en cambiar con que frecuencia realizaría determinada conducta o me percibiría con determinada característica. Para luego a partir de sus respuestas obtener 7 índices: 1) Autoeficacia percibida actualmente.- obtenida a partir de las respuestas al escenario actual. 2) Autoeficacia deseada.- obtenida a partir de las respuestas al escenario ideal. 3) Autoeficacia alcanzable en el futuro.- obtenida a partir de las respuestas al escenario de cambio. 4) Grado de insatisfacción o disonancia en la autoeficacia percibida.- obtenida a través de la diferencia entre el índice 2 y 1 (ideal menos actual). 5) Posibilidad de mejoría en la autoeficacia percibida.- obtenida a través de la diferencia entre el índice 3 y 1 (cambio menos actual). 6) Proporción de autoeficacia percibida en relación a la deseada.- obtenida a partir del índice 1 y 2 (actual entre ideal por 100) y 7) Proporción de autoeficacia percibida en relación a la alcanzable.- obtenida a partir del índice 1 y 3 (actual entre cambio por 100). Esto permite, entre otras cosas, generar disonancia cognoscitiva en el sujeto en relación su autoeficacia percibida en el presente, el nivel de autoeficacia deseado o ideal, y la posibilidad de mejoría en la autoeficacia percibida. La disonancia cognoscitiva hace referencia a la tensión o desarmonía interna del sistema de ideas, creencias, emociones y actitudes (cogniciones) que percibe una persona al mantener al mismo tiempo dos pensamientos que están en conflicto, o por un comportamiento que entra en conflicto con sus creencias (Festinger, 1957). En cuanto hace su aparición la disonancia brota una fuerza igual y de signo contrario para reducirla; en otras palabras, la disonancia actúa del mismo modo que un impulso, necesidad o estado de tensión. La presencia de la disonancia lleva a una acción para reducirla de idéntica forma que, por ejemplo, el hambre lleva a una acción para evitarla. CONCLUSIONES De los resultados mostrados, de su análisis y de su discusión, se pueden obtener las siguientes conclusiones, sobre las propiedades psicométricas de la Escala Autoeficacia en Conductas de Cuidado de la Salud Física: 1) el análisis de las propiedades psicométricas, ha mostrado que una estructura trifactorial es viable y adecuada de acuerdo a los requisitos psicométricos establecidos cuando los informantes son los propios alumnos; 2) La estructura de tres factores, atendiendo a criterios estadísticos y sustantivos, ha mostrado adecuados indicadores de ajuste, de fiabilidad



(salvo en los factores Salud Física e Hidratación) y de validez; 3) como la validez factorial de los instrumentos de medida debe ser demostrada con muestras que presenten diferencias tanto poblacionales como culturales, consideramos que más estudios son necesarios con el fin de corroborar o refutar los datos obtenidos en la presente investigación. REFERENCIAS Arbuckle, J., AMOS users guide version 16.0 (2007). Bandura, A., Exercise of personal agency throught the self-efficacy mechanism. In R. Schwarzer (Ed.), Self-efficacy: thought control of action, pp. 3-38, Hemisphere, Washington, DC, (1992). Bandura, A., Self-efficacy: The exercise of Control, Freeman, New York (1997). Bandura, A., Guía para la construcción de escalas de autoeficacia (2001). http://www.revistaevaluar.com.ar/effguideSpanish.htm. Acceso: 16 mayo (2011) Batista, J. M. y Coenders, G., Modelos de ecuaciones estructurales, Cuadernos de estadística 6. 59-102, La Muralla, Madrid (2000). Blanco, H. y otros siete autores, Editor para la construcción y aplicación de escalas por medio de una PC. Tecnociencia Chihuahua, 1(1), 55-59 (2007). Brown, S. D., Tramayne, S., Hoxha, D., Telander, K., Fan, X. y Lent, R. W., Social cognitive predictors of college students´academic performance and persistence: a meta-analytic path analysis, Journal of Vocational Behavior, ISSN: 0001-8791 (en línea), 72 (3), 298-308, 2008. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvb.2007.09.003. Acceso: 3 de agosto (2011). Campos, S. y Pérez, J., Autoeficacia y conflicto decisional frente a la disminución del peso corporal en mujeres. Revista Chilena de Nutrición, ISSN: 0717-7518 (en línea), 34(3), 1-17, 2007. http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0717-75182007000300004&script=sci_arttext. Acceso: 3 de agosto (2011). Choi, N., Sex role group differences in specific, academic, and general self-efficacy. The Journal of Psychology, 138, 149-159 (2004). Costello, A. y Osborne, J., Best practices in exploratory factor analysis: four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research and Evaluation, ISSN: 1531-7714, 10(7), 1-9, 2005. http://pareonline.net/pdf/v10n7.pdf. Acceso: 9 de Mayo (2011) Cureton, E. E. y D'Agostino, R. B., Factor Analysis: An applied approach. Lawrence Erlbaum Associates, London (1983). Elosua, P. y Zumbo, B., Coeficientes de fiabilidad para escalas de respuesta categórica ordenadas, Psicothema, ISSN: 1886-144X (en línea), 20(4), 896-901, 2008. http://www.psicothema.com/pdf/3572.pdf. Acceso: 3 de agosto (2011). Festinger, L., A theory of cognitive dissonance. Stanford University Press, Stanford, CA (1957). Gutiérrez, M., Escartí, A. y Pascual, C., Relaciones entre empatía, conducta prosocial, agresividad, autoeficacia y responsabilidad personal y social de los escolares, Psicothema, ISSN: 1886-144X (en línea), 23(1), 13-19, 2011. www.psicothema.com/pdf/3843.pdf. Acceso: 3 de agosto (2011). Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham R. L. y Black, W. C., Análisis multivariante de datos. Prentice Hall, México (1999).



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Estructuras de Educación Virtual en la Organización Universitaria Micheli


Estructuras de Educación Virtual en la Organización Universitaria. Un Acercamiento a la Sociedad del Conocimiento Jordy Micheli y Sara Armendáriz Universidad Autónoma Metropolitana , Oficina de Educación Virtual, Av. San Pablo 180, Colonia Reynosa Tamaulipas , Azcapotzalco, México DF -México (e-mail: [email protected] ; [email protected]) Recibido Jun. 06, 2011; Aceptado Jun. 29, 2011; Versión final recibida Ago. 22, 2011

Resumen Se presenta un estudio sobre las organizaciones emergentes de educación virtual dentro de universidades latinoamericanas. Se aplicaron 41 cuestionarios a responsables de las Estructuras de Educación Virtual. Se observan las características de los responsables de las estructuras, la trayectoria evolutiva de las mismas y las condiciones básicas de trabajo de los docentes bajo modalidad virtual. Se dan detalles de las funciones de las estructuras de educación virtual y sus responsables y se concluye que son organizaciones emergentes multidisciplinarias y con varias funciones dentro de la universidad pero ubicadas también como actores de la sociedad del conocimiento. Se genera una tipología de los modos de evolución de las estructuras y se muestra un cuadro básico de condiciones de trabajo docente dentro de la modalidad virtual. Palabras clave: organización universitaria, estructuras de educación virtual, sociedad del conocimiento, enseñanza

Virtual Education Structures in University Organization. An Approach to the Knowledge Society Abstract A study of emergent virtual education organizations within Latin American universities is presented. For this 41 questionnaires that were completed by people in charge of the Structures of Virtual Education. The questioning was guided by the characteristics of those responsible for the organizations, their evolutionary trajectory and the basic working conditions of the virtual education of the teachers. A more detailed view of the virtual education structures functions and those responsible for them are provided concluding that they are multidisciplinary and multi-task emerging organizations within universities but they are also part of the knowledge society. A typology for the way in which the evolution of these structures takes place is generated and a basic picture of the teaching work conditions within virtual modes is presented. Keywords: university organization, virtual education structures, knowledge society, teaching




INTRODUCCION

La implantación organizacional de la educación virtual en las universidades es un tema que no ha pasado inadvertido desde los años en que empezó a despuntar esta práctica, por ejemplo Bates (1999) señala la importancia de considerar nuevas estructuras organizacionales para desarrollar una estrategia exitosa de uso nuevas tecnologías para la educación universitaria. Distintas interpretaciones posteriores han manifestado la misma preocupación por vincular el desarrollo educativo bajo el nuevo paradigma de tecnologías digitales, con el ámbito de la organización universitaria y sus necesarias adaptaciones. En sentido general, el fenómeno que nos interesa es la capacidad de aprendizaje institucional y la innovación organizacional para poder generar un nuevo servicio educativo altamente tecnificado y a la par, íntimamente vinculado a los factores sociales de cada universidad.

Para abordar el tema, proponemos, una mirada hacia diferentes características de tipo organizacional acerca de la educación virtual universitaria, aportando datos y una interpretación al respecto, a partir de la información empírica que nos ha brindado una encuesta en 41 universidades latinoamericanas, una región en la cual la educación virtual vive desde los años noventas del siglo pasado una rápida expansión caracterizada por la incorporación de instituciones universitarias tradicionales a las nuevas prácticas basada en tecnología digital (Rama, 2010).

Con las nuevas estructuras organizativas de educación virtual dentro de las universidades, éstas cumplen sus nuevos compromisos en el contexto de múltiples demandas que recaen sobre ellas en esta era conocida como la sociedad del conocimiento, la cual está caracterizada por la aceleración de la producción de conocimiento, el crecimiento del capital intangible para fines productivos, el aumento de la actividad de innovación y la revolución de los instrumentos de conocimiento basados en tecnología digital (David y Foray, 2002). En la sociedad del conocimiento, los actores sociales demandantes de la educación son crecientemente los nativos digitales (Rodriguez, 2010), personas cuya estructuras cognitivas son representativas de lo que Dohuei (2010 ) y Simone (2001) han definido como una nueva fase en el modo de conocer, basado en desarrollos mentales integrados a lo digital. Las computadoras utilizadas con fines educacionales, afirma Sancho- Gil (2006), causan el mismo efecto que en otros campos de la vida social bajo el paradigma de la tecnología digital: modifican el qué y el cómo se piensa, de modo que cambian la estructura de intereses, el carácter de los símbolos y el carácter social del espacio en el cual este proceso tiene lugar.

La educación virtual aparece como proceso innovador coincidiendo con la inclusión generalizada de los jóvenes a los sistemas de enseñanza, durante las dos últimas décadas del siglo pasado. Para Esteve se trata de una transformación radical de las demandas sobre estructuras de enseñanza al nivel secundario (Esteve 2001) y para Sörlin y Vessuri (2007) se trata del “siglo de las universidades “. Las universidades dentro de la sociedad del conocimiento tiene múltiples propósitos dentro de su “compromiso” y entre ellos están la competitividad, el acceso, la descentralización y la producción de bienes públicos (Singh, 2007). La UNESCO (2005) recoge este fenómeno y deposita un reto para los procesos educativos basados en la tecnología digital: deben apoyar el enriquecimiento de los medios de aprendizaje para hacer frente a necesidades del acceso universal.

En su estudio sobre la expansión de una “revolución virtual “en Estados Unidos, Kriger (2001) aporta una tipología de las transformaciones en el espectro educativo superior de ese país y muestra los riesgos de una tendencia novedosa basada en la estandarización de los cursos y la masificación del consumo educativo como un servicio para “usuarios”, en detrimento de la interacción social del aprendizaje. La tipología muestra que la irrupción de las tecnologías de información y comunicación (TIC) como instrumento de desarrollo de las funciones educativas universitarias ha permitido generar una diferencia entre universidades tradicionales que mantienen la presencia física del proceso de enseñanza- aprendizaje pero refuerzan su quehacer con la educación virtual, y las que generan dicho proceso íntegramente de modo virtual . Barajas (2002) señala que las innovaciones relevantes se dan en las universidades convencionales que adoptan los sistemas de educación virtual y que es el ambiente externo a las mismas el factor más



importante para explicar sus cambios internos. Un estudio de la OECD (2005) realizado sobre 19 instituciones universitarias de 13 países que habían adoptado el proceso de educación virtual, matiza el impacto real de la misma sobre los fundamentos educacionales y señala el que se trata aún de un proceso inmaduro que deberá mostrar los efectos sobre el tema educativo a futuro. En dicho estudio se apunta que los objetivos importantes que las universidades persiguen son la flexibilidad en la “entrega “del servicio educativo y el fortalecimiento de la pedagogía, y quedan en un segundo plano de importancia la ampliación de la oferta y la reducción de costos.

Retomamos la referencia a Barajas (2002) puesto que en su estudio sobre 9 universidades europeas incursiona en el análisis del modo en que la implementación de sistemas virtuales de educación se interrelaciona con los cambios organizacionales al nivel institucional. El reto básico, señala el autor, es desarrollar educación virtual dentro de estructuras que pertenecen a viejos modelos organizacionales y a culturas institucionales arraigadas. El autor no va más allá en el análisis organizacional propiamente dicho, pero realiza valiosas observaciones. Una es la existencia de una trayectoria evolutiva de la educación virtual que va desde las iniciativas personales y a nivel piloto hacia una adopción consciente por parte de la institución, dando lugar a tres fases: inicio, implementación e institucionalización. Otra es la necesidad de conocimientos multidiciplinarios entre los actores que deben llevar a cabo la educación virtual, aunque no diferencia entre miembros del personal académico y los responsables de la gestión de la educación virtual.

Garrison y Anderson (2005) plantean que las universidades deben expandir la educación virtual a partir de un proceso de innovación estratégica y de un liderazgo académico de actores claves dentro de la universidad. Los mismos autores resaltan la importancia de los aspectos organizativos mediante los cuales las instituciones educativas se posicionan respecto a la educación virtual: las instituciones se enfrentan al reto de desarrollar una visión y una dirección estratégica que las sitúe en la posición adecuada para avanzar sin reducir la agilidad para adaptarse a nuevos cambios; para responder a este reto, apelan a un liderazgo organizativo dotado de intuición y también de recursos.

Una visión amplia que pretende mostrar qué aspectos son los determinantes para el cambio organizacional y la adopción decisiva de la educación virtual es la que brinda Serbin (2003). Su punto de vista es el de la economía de servicios y el papel de los actores comerciales como propulsores de innovaciones en las universidades. Es un trabajo interesante por su perspectiva económica que mantiene una demanda similar a la otros autores en la parte organizacional: las universidades deben adoptar un cambio organizacional, pero no aporta una explicación de cómo ocurre tal cambio. Nuestra investigación retoma la visión de los autores anteriores, la cual podríamos reformular así: las universidades que adoptan la práctica de la educación virtual bajo cualquiera de sus modalidades, agregan algo más que un instrumento de índole tecnológica para beneficio de sus estudiantes y para ampliar su abanico de ofertas educativas. Lo que hacen esas instituciones es adoptar una nueva función universitaria que reclama algún modo de innovación organizacional, y que ello ocurre bajo las condiciones de la sociedad del conocimiento. EDUCACION VIRTUAL UNIVERSITARIA

La educación virtual (EV, en lo sucesivo) es el proceso de enseñanza-aprendizaje que tiene lugar, parcial o totalmente, a través de Internet. Puede ser que el proceso se lleve a cabo sustituyendo totalmente la presencia física del docente (e- learning ) o bien puede ocurrir una combinación de presencia física y trabajo por medio de internet (b- learning). En la práctica universitaria de la EV identificamos, para los fines de nuestro enfoque, a las Estructuras de Educación Virtual (EEV) que son partes dentro de la organización universitaria (facultades, centros, administración, rectorados, etc.), constituidas por grupos de trabajo cuya función es el desarrollo de Sistemas de Educación Virtual (SEV) :estos sistemas son ambientes basados en las tecnologías de información y comunicación (TIC), las cuales son mediadoras entre los estudiantes, los materiales educativos y las actividades docentes y formativas en general (Alavi y Leinder,2003).

Así, las EEV , dentro de las universidades, son las responsables de administrar y expandir el uso de la educación virtual. Es decir, la Estructuras tienen a su cargo a los Sistemas de Educación



Virtual. Las EEV son encargadas del aprendizaje tecnológico y didáctico en el campo de la EV y de su traducción para la organización universitaria. Ello las diferencia de otras estructuras universitarias: como se sabe las universidades están divididas en diferentes estructuras de generación de conocimiento para los alumnos, y se trata de divisiones que recogen los modos tradicionales de educación e investigación en campos disciplinarios bien constituidos mediante fronteras y paradigmas. Las EEV son también estructuras de generación de conocimiento, pero su objetivo es utilizar y expandir la EV y ello define sus características, de un modo diferente al de las tradicionales de la universidad.

En una interpretación previa (Micheli y Armendáriz, 2005) habíamos visualizado a la EV como una cadena de producción conformada por 4 ámbitos: el tecnológico, el organizacional, el educativo y el del impacto que produce. El primero puede ser visto, desde una perspectiva de servicios, como el espacio de las innovaciones de producto que son adaptadas por el segundo ámbito, el organizacional universitario, para generar innovaciones del proceso de la educación virtual. El tercer ámbito, el educativo, constituye para nosotros el espacio de creación y consumo del servicio educativo, y requiere de las competencias de docentes bajo la modalidad específica en que se organice la entrega del bien educativo. El cuarto ámbito, el del impacto, aborda valores, opiniones, símbolos, etc., que acompañan a la educación virtual como práctica emergente. Esta visión previa nos ha permitido proponer una caracterización de la educación virtual basada en el aprendizaje institucional (Micheli, 2009).

Avanzando con esta propuesta de una mirada estructural , hoy podemos afirmar que la educación virtual es un servicio basado en diversas innovaciones dentro del conjunto de las TIC, por ello puede verse como un proceso educativo en sentido amplio que co-evoluciona con su matriz tecnológica, y con las transformaciones organizacionales como las EEV que hemos mencionado, pero también con nuevos mercados, líneas de innovación, comunidades de expertos y en general con un creciente y complejo sistema de producción de insumos y capacidades para la práctica de educación virtual. La educación virtual ha dejado de ser una práctica periférica del quehacer educativo en general y es ya un campo laboral con importantes agentes innovadores, intereses económicos y un paradigma científico en construcción y diversas vertientes de estudio (Edel, 2009). Las reticencias originales sobre la autenticidad del aprendizaje mediado por la virtualidad, comparado con el aprendizaje bajo la forma tradicional, son cada vez menores y las tendencias de investigación actuales en la educación virtual van dirigidas a reconocer las diferencias existentes entre la educación presencial y la educación en línea, con énfasis en los proceso híbridos y la búsqueda de las mejores formas de lograr la efectividad en la educación con apoyo de Internet (U.S. Department of Education, 2009)

Existen importantes tendencias de innovación dentro del servicio de educación virtual: Una es la de las plataformas de administración del aprendizaje (Paulsen, 2003) y otra es la que se aboca a la producción de objetos de conocimiento (Polsani, 2003). Las primeras han tenido un amplio crecimiento desde su desarrollo en los años noventas del siglo pasado y la denominada Moodle, de uso gratuito, es la más popular y es empleada en más de 54 mil sitios web en el mundo, con 4.5 millones de cursos registrados. Otra plataforma importante es Blackboard , la cual es comercial y es utilizada por cerca de 7 mil organizaciones con fines educativos (la información sobre estas plataformas punteras se puede encontrar en sus correspondientes sitios web). Por su parte, los objetos de conocimiento son bloques de información con diseño instruccional para fines educativos y cuya configuración informática les permite ser interoperables entre diversos sistemas y también reusables.

En ambas líneas de desarrollo se busca una suerte de estandarización de procedimientos con tecnologías aplicadas de uso generalizado, apuntando a escenarios de masificación de la educación virtual. Existe una tercera línea que busca generar experiencias educativas más personales bajo principios de una hibridación de la educación virtual, entre lo presencial y lo virtual. Estas tendencias, y otras que se vislumbran para el futuro mediato e inmediato (García et al. 2010; Wolff et al. 2007) constituyen el núcleo innovador de la educación virtual, en el cual intervienen comunidades, empresas, mercados de TIC, etc. Certeramente a juicio nuestro, Kalay (2004) muestra la importancia de la educación como una actividad socialmente contextualizada y plantea que el reto de la educación virtual universitaria radica en que no debe perder la



interactividad social, misma que ha caracterizado a la actividad educativa como actividad situada en los campus. Ese reto es tanto de diseño tecnológico como social y forma parte de la estrategia organizativa de la universidad.

Así, desde la perspectiva de un servicio moderno, típico de la sociedad del conocimiento por su contenido en capital humano y por su matriz tecnológica informacional, las EEV constituyen el núcleo productor y responsable de la entrega del servicio educativo, sin olvidar que cada organización es orgánica y única para cada universidad, siguiendo la idea clásica del análisis de organizaciones de Drucker (1997), pero hay elementos comunes en las características del equipo encargado de liderar el proceso, en las vías de su desarrollo y las dinámicas del sistema socio técnico que administra la educación virtual. EL GRUPO DE UNIVERSIDADES ANALIZADAS Nuestra muestra de EEV analizadas comprende 41 casos, que corresponden a otras tantas universidades, como se ve en la Tabla 1. La muestra está basada en una selección de los entrevistados que tuvieran a su cargo EEV, independientemente del lugar jerárquico que ocupara la EEV dentro de la organización universitaria. Se trató de una muestra heterogénea con la finalidad de encontrar los rasgos compartidos, es decir, un muestreo intencional de máxima variación (Izcara, 2007; Hernández, Fernández- Collado, Baptista, 2006).En una primera etapa se hizo una búsqueda de EEV y sus responsables por internet, enviándose 111 cuestionarios en línea y obtuvimos 19 respuestas. La necesidad de mayor información nos motivó a buscar recursos para aplicar el mismo cuestionario de manera presencial. El resultado es que fueron obtenidas 22 entrevistas más de manera directa. El levantamiento de los cuestionarios se realizó durante el año 2010. Obviamente, los casos de entrevistas directas nos ayudaron a contextualizar y obtener información extra para generar una explicación de resultados.

Tabla 1: Lista de universidades y cargos que contestaron nuestro cuestionario En línea Presencial

Argentina Programa Univ. Virtual Nacional de Quilmes Director Académico Bolivia Univ. Privada Boliviana Coordinador de educación virtual Chile Univ. de Santiago de Chile Director del Campus Virtual Colombia Univ. INCCA de Colombia Director Unidad de Tecnología Ecuador Univ. Nacional de Loja Director de la Modalidad de Estudios a Distancia Pontificia Univ. Católica del Ecuador Sede Ibarra Jefe de la Unidad de Educación a Distancia El Salvador Univ. Tecnológica de El Salvador Coordinador de Educación a Distancia Guatemala Univ. Galileo Director de Área de e-learning Honduras Univ. Nacional Autónoma de Honduras Directora de Innovación Educativa

Argentina Univ. de Buenos Aires Facultad de Medicina Secretario de Tecnología Educativa Univ. Tecnológica Nacional Argentina Subsecretario Académico Ecuador Escuela Politécnica Nacional Ecuador Coordinadora del Centro de Educación Continua CEC México Univ. de la Salle Coordinadora del Centro de Educación a Distancia Univ. Iberoamericana Dirección de Educación Continua Coordinadora de Ibero NET. Univ. Anáhuac del Sur Coordinador del Centro Corporativo de Educ. en línea Univ. Virtual de la Anáhuac Directora de Formación e-learning Facultad de Estudios Superiores Acatlan UNAM Jefatura de División del Sistema Univ. Abierta y Educación a Distancia Univ. Popular Autónoma del Estado de Puebla Online Directora de la UPAEP Online Univ. Pedagógica Nacional, Campus Puebla Administrador del Campus Virtual



Tabla 1 (continuación)

México Univ. Autónoma de San Luis Potosí Secretaria Académica Univ. Jesuita de Guadalajara, ITESO Director de Relaciones Públicas Univ. de Guanajuato Coordinadora de Innovación Educativa Univ. Autónoma de Coahuila Coordinador General de Univ. a Distancia Univ. Autónoma de Chihuahua Jefe del departamento de Educación Continua y a Distancia Univ. Juárez Autónoma de Tabasco Coordinador General de Educación a Distancia Nicaragua Univ. Nacional Autónoma de Nicaragua Coordinadora del Sub-Proyecto Univ. en Línea Paraguay Univ. Autónoma de Asunción Directora de e-learning Uruguay Univ. de Concepción del Uruguay Secretaria Académica Venezuela Univ. Católica Andrés Bello Director del Centro de Estudios en Línea

Univ. Veracruzana Virtual Coordinador Técnico Univ. Autónoma del Estado de Morelos Dirección de Formación Multimodal Líder del proyecto Univ. Autónoma de Chapingo Subdirector de Planes y Programas de Estudio Instituto Tecnológico de Aguascalientes Encargado de la División de Educación a Distancia Univ. Autónoma de Aguascalientes Coordinación Académica de Educación a Distancia Univ. del Valle de Atemajac UNIVA Jefe de Tecnología e Innovación Educativa Univ. Autónoma de Colima Subdirectora de Investigación y Desarrollo Pedagógico Instituto Tecnológico de Mérida, Plantel Norte Administrador de Plataformas Univ. Autónoma de Yucatán Coordinadora General de Educación Superior Univ. Tecnológica Metropolitana Administrador de redes y servicios Facultad de Estudios Superiores de Iztacala, UNAM. Docente del Sistema de Univ. Abierta y Educción a Distancia. Univ. Autónoma de Zacatecas Subcoordinador de Educación a Distancia

El cuestionario fue diseñado para su aplicación en línea con preguntas cerradas. Para los encuentros presenciales, el mismo cuestionario fue utilizado como guía de entrevista. Está estructurado de la siguiente manera: una primera parte se dirige a conocer características laborales de la persona a cargo de la EEV; una segunda parte es para caracterizar la EEV en sí misma; y una tercera parte es acerca de las condiciones básicas de la práctica laboral de la educación virtual dentro de la institución.

Resultados

De las 41 organizaciones bajo estudio, el 59.5 % de ellas fueron creadas durante 2005-2009; 33.5% durante 2000-2004 y el restante 7% de ellas fueron creadas antes del año 2000. Se trata, pues, de una muestra de universidades con una actividad de educación virtual reciente y no con una actividad consolidada desde el punto de vista de su historia de vida.

Si observamos el tamaño de las EEV desde el punto de vista del número de personas que laboran en ellas, el 35 % de ellas reporta tener entre 1 y 5 personas laborando; 23%, entre 6 y 10; 24 % , entre 11 y 15 y, finalmente, 18% , 16 o más personas. No encontramos un tamaño claramente dominante,y lo que ello nos sugiere es que aún no se ha podido establecer un patrón de tamaño óptimo para las actividades de educación virtual, situación nada extraña en la medida que se trata de procesos nuevos en instituciones tradicionales.



Fig. 1: Periodo de creación de las EEV

Fig. 2: Tamaño de las EEV por número de personas

Otro dato general que deseamos exponer de inicio es que el 50 % de los entrevistados manifestó que fue la instancia de educación virtual la responsable de elegir la plataforma de aprendizaje (Learning Management System) utilizada en la universidad, y la otra mitad de los entrevistados señaló que fueron las áreas tecnológicas quienes tomaron la decisión. Este es el reflejo de un aspecto interesante en el uso de las TIC dentro de las universidades: la emergencia de la educación virtual puede estar desplazando las decisiones que tradicionalmente han sido potestad de los especialistas tecnológicos.

Características de los responsables de las EEV

En el personal de dirección de las EEV son predominantes los perfiles laborales multidisciplinarios y una proporción importante de las personas a cargo de esas estructuras tienen un origen disciplinario distinto del campo actual. Ello nos puede sugerir que el desarrollo inicial de estas estructuras siempre implica el aprendizaje de nuevas competencias y conocimientos. De acuerdo con los antecedentes profesionales de la gente a cargo de las EEV, formamos cuatro grupos principales según el campo general de conocimiento: educación, tecnología, otras disciplinas y dos o más disciplinas. Ello se muestra en la Tabla 2. Los objetivos que tienen los responsables de las EEV se muestran en la Tabla 3

Tabla 2: Multidisciplinariedad en las EEV

Campo principal de conocimiento % respecto al total Campos específicos Educación 35 Educación, Pedagogía, Sicología

Tecnología 27.5 Informática, Sistemas, Computación, Electrónica, Telecomunicaciones,

Otras disciplinas 15 Administración, Medicina, Diseño, Sociología, Ingeniería Mecánica

Dos o más disciplinas 22.5 Educación y Tecnología, Otras



Tabla 3: Objetivos de los responsables de EEV

Objetivo % de respuestas Expandir la práctica de la EV en su institución 92.9% Realizar investigación y desarrollo 83.3 Cooperar con otros especialistas 81.0 Intervención sobre aprendizaje y practica de la EV de los docentes 66.7 Difusión de las actividades de la EEV 61.9 Evaluar el efecto de la EV en estudiantes 61.9 Todas las anteriores 31.0

Las actividades específicas llevadas a cabo por la gente responsable de las EEV constituyen el ”rompecabezas” de la innovación incremental en la EEV para el desarrollo de los SEV: son procesos de aprendizaje organizacional para el uso efectivo de conocimiento adaptado al contexto de las universidades, y abarcan desde ideas puestas en marcha hasta rutinas adaptativas y siempre comprenden trabajo en equipo y/o en redes, como se muestra en la figura 3. Los responsables de la EV perciben un conjunto de responsabilidades son su campo profesional pero enfatizan la expansión de la EV y la cooperación con otros especialistas.

Fig. 3: Actividades de las EEV: un modelo para armar

Los modos de creación y expansión de los SEV y visión de los responsables.

Como mencionamos anteriormente, las EEV que analizamos tienen un período de vida y de experiencias laborales acumuladas, aún cortos. Sin embargo, podemos distinguir formas de creación de dichas estructuras, las cuales son antecedentes que en algún momento futuro podrán ser relacionados con la trayectoria de estas organizaciones universitarias. Les denominamos “modos de creación y expansión de las EEV” y son los siguientes:

♦ Modo 1: universidades en la cuales la educación a distancia o la educación continua tradicionales determinan la evolución hacia formas de EV.

♦ Modo 2: universidades en la cuales las formas pioneras de EV fueron desarrolladas por profesores interesados en innovación, y esta práctica focalizada es adoptada en la estructura general de la universidad.

♦ Modo 3: universidades en las cuales una condición específica, sea una necesidad puntual o bien una ventaja existente, lleva a un proceso oportunista de desarrollo de la EV



♦ Modo 4: universidades en las cuales la EV es detonada al más alto nivel de decisión. En estas universidades, la EV generalmente parte de cero.

En los modos 1 y 2 los actores decisivos empujan a la organización, en los modos 3 y 4 la jalan. La proporción de universidades que caen en cada uno de estos 4 modos es la que se muestra a continuación.

Fig. 4: Modos de expansión de la EV

En relación con la dinámica de las EEV, nos interesó conocer la percepción sobre el estadio de desarrollo en que se encuentra el SEV en cada universidad (fase inicial, de consolidación o consolidada). Así, las repuestas nos indican la distancia entre la situación actual y un futuro posible y/o deseable.

Una característica asociada a la anterior es la referente a la orientación principal que seguirá el desarrollo de la EEV en cada institución: se dirigirá hacia lograr expandir la EV en su universidad, hacia realizar investigación y desarrollo o hacia crear nuevos productos de enseñanza aprendizaje dentro de la EV. El resultado, que se muestra en el cuadro siguiente, pone de relieve que mayormente los SEV se encuentran en fases tempranas y, en consecuencia, las orientaciones básicas son hacia la expansión de la práctica de EV.

Tabla 4: Dinámica de las EEV

Inicial Consolidación Madura TOTAL

Expansión 21.2 18.2 6.1 45.5%

Investigación y desarrollo 12.1 12.1 9.1 33.3%

Nuevos productos 12.1 6.1 3.0 21.2%

TOTAL 45.5% 36.4% 18.2% 100.0%

La práctica de los docentes que hacen EV: regulación y voluntariedad

Al abordar el tema de la práctica de la EV por parte de los docentes, sugerimos que se puede conformar una suerte de “cuadro” básico de posibilidades, formado por el ámbito hacia el cual se dirige la práctica de EV (cursos regulares o educación continua), las normativas que existen para la práctica de la EV, la voluntariedad con la cual se emprenda la EV y el reconocimiento institucional a la práctica de EV.



Tabla 5: Cuadro básico de la práctica docente de EV

Educación formal y no formal Regulación institucional

♦ cursos regulares universitarios únicamente: 38 % ♦ educación continua únicamente: 15% ♦ ambos simultáneamente: 47%

♦ en el 60 % de los casos la EV está sujeta a alguna forma de regulación institucional

♦ en el 40 % restante no ocurre tal regulación.

Participación docente Reconocimiento institucional

♦ en el 76 % de los casos los docentes hacen voluntariamente

♦ en el 24 % restante es obligatorio.

♦ en 59 % de los casos no hay reconocimiento ♦ sí lo hay en el 41 % restante.

CONCLUSIONES Nuestra investigación abarcó una mayoría de casos en que la creación de EEV es reciente, lo cual se reflejó en los indicadores sobre la caracterización del desarrollo de las mismas. La mayoría lo señaló como en una fase incipiente y su objetivo fue el ampliar el espectro de usuarios de sus servicios educativos, más que la innovación. Los responsables de las EEV tienen diversas responsabilidades y sus competencias profesionales son multidisciplinarias. Ello le brinda una característica a las estructuras bajo su cargo: son activas promotoras de un modo de enseñar y aprender basado en las TIC y trabajan bajo los principios de aprendizaje, colaboración e innovación en contextos que rebasan continuamente las fronteras de la universidad. No existe un patrón dominante en la forma en que las EEV fueron creadas en la universidad, pero los casos en que los docentes innovadores tuvieron un papel importante, son los menos. Tampoco existe un tamaño de EEV preponderante, desde el punto de vista del número de personas que laboran en la misma.

En la caracterización del trabajo docente bajo modalidad de educación virtual, sobresalen ligeramente la práctica simultánea tanto de cursos habituales como de educación continua; la preponderancia de alguna forma de regulación institucional, la voluntariedad del profesorado y la ausencia de reconocimientos por el trabajo específico de educación virtual. Las dimensiones que empleamos en nuestro instrumento de trabajo: caracterización de los responsables de las EEV; caracterización del desarrollo de las mismas y condiciones básicas de trabajo de educación virtual en la universidad, nos permitieron corroborar algunas de las ideas básicas sobre implantación organizacional de la educación virtual en universidades que se presentaron en la Introducción. Se confirma el papel de la importancia del entorno; el liderazgo, la multidisciplinariedad y la idea de una trayectoria evolutiva de las estructuras.

Creemos que el tamaño de muestra y la dimensión latinoamericana de la misma representan una aportación a este tipo de estudios. La modalidad del nacimiento y desarrollo de las estructuras, así como las formas básicas de trabajo que los docentes tienen con la educación virtual, son aspectos que agregamos al conocimiento sobre el fenómeno. Queda claro que si hablamos del cambio organizacional en las universidades asociado a la adopción de la educación virtual, el fenómeno que se observa en las instituciones es el de una implantación de una estructura nueva dentro del conjunto de la universidad. Se trata de un órgano que emerge y se desarrolla articulando competencias tecnológicas con competencias profesionales y un contexto básico que le brinda la universidad de modo localizado. REFERENCIAS Alavi, M., D. Leinder, Virtual Learning Systems in Encyclopedia of Information Systems, vol. 4, Elsevier Science (2003)

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El Problema de la Racionalidad en la Didáctica de La Ciencia Covarrubias-Villa


El Problema de la Racionalidad en la Didáctica de La Ciencia Francisco Covarrubias-Villa, M. G. Cruz-Navarro Instituto Politécnico Nacional, Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional, Unidad Michoacán, Calle Justo Sierra, Núm. 28, Col. Centro, C.P. 59510, Jiquilpan, Michoacán-México (e-mail: [email protected], [email protected]) Recibido Jun. 23, 2011; Aceptado Ago. 18, 2011; Versión final recibida Ago. 23, 2011 Resumen El objetivo de la investigación fue determinar la relación entre racionalidad didáctica y racionalidad de las teorías científicas. Para ello se analizaron las implicaciones epistemológicas y didácticas de las filosofías platónica y aristotélica, y la racionalidad de algunas teorías científicas aludidas en textos epistemológicos. Se encontró que las teorías científicas poseen una racionalidad determinada y cada teoría pedagógica sustenta una didáctica acorde con la racionalidad de esa teoría. En ocasiones coinciden la racionalidad didáctica y la de la teoría científica, pero a veces son inconmensurables. La solución es una didáctica sustentada en la misma racionalidad que la teoría científica estudiada. Esto puede determinarse por la filiación filosófica de los conceptos y categorías de la teoría pedagógica y las teorías científicas que serán analizadas en los cursos. Esta estrategia didáctica se contrapone a las basadas en la disciplinariedad, la interdisciplinariedad, la metadisciplinariedad y la transdisciplinariedad. Palabras clave: racionalidad, teoría, didáctica, inconmensurabilidad, filiación filosófica

The Problem of Rationality in the Didactics of Science Abstract The objective of this research was to determine the relationship between didactic rationality and rationality of scientific theories. The epistemological and pedagogical implications of Platonic and Aristotelian philosophy and the rationality of scientific theories alluded to in epistemological texts are analyzed. It was found that scientific theories have a defined rationality and each pedagogical theory supports a didactics that is consistent with the rationality of that theory. Sometimes didactic rationality and that of the scientific theory coincide, but sometimes are immeasurable. The solution is a didactics supported in the same rationality that the scientific theory being studied. This can be determined by the philosophical affiliation of the concepts and categories of the pedagogical theory and the scientific theory to be discussed in the courses. This didactic strategy is in contrast to those based on disciplinarity, interdisciplinarity, metarationality and transdisciplinarity. Keywords: rationality, theory, didactics, incommensurability, philosophical affiliation




INTRODUCCIÓN El problema de la racionalidad didáctica surge del análisis de la condición de inconmensurabilidad entre teorías científicas, llevado a la relación didáctica-teoría científica. El proceso de enseñanza-aprendizaje aparece al margen de cualquier racionalidad poseyendo una, generándose así la posibilidad de incompatibilidad con la teoría científica que se desea enseñar y aprender, convirtiendo a la cognición en un proceso irrealizable. Fue en las obras de Kuhn (1971) en donde se encontró planteado por primera vez el problema de la inconmensurabilidad. Después, al revisar los escritos de Koyré (2000, 2005a, 2005b) se vivió la sorpresa de que el problema de la inconmensurabilidad ya había sido percibido por él pero no denominado de esa manera, como sucedió también con el físico Bohr. Los planteamientos de Koyré sobre la física cualitativa de Aristóteles y su ininteligibilidad desde la física newtoniana, condujo a la revisión de los textos de Platón y Aristóteles que sustentan concepciones onto-epistemológicas contrapuestas, explicándose así el fenómeno de la inconmensurabilidad de las teorías científicas sustentadas en estos dos filósofos de la antigüedad clásica. Posteriormente se constató que los propios epistemólogos, filósofos, historiadores y psico-sociólogos de la ciencia, sustentan sus interpretaciones con base en la filiación a estos dos filósofos, del mismo modo que se hace en las ciencias naturales y sociales. Así sucede con Zemelman (2003), Popper (1972), Lakatos (1983), Feyerabend (2003), Koyré (2005b), Kuhn (1971), Bachelard (1971). La didáctica de la ciencia parte del supuesto aristotélico de que el conocimiento científico se enseña y se aprende y que ello depende de la manera en la que se realiza el proceso de enseñanza-aprendizaje, dado que éste es un asunto de la racionalidad de la didáctica empleada para ello y no de la racionalidad de la teoría científica a la que pertenece el conocimiento que se quiere enseñar y aprender. La didáctica, al igual que las teorías científicas, está sustentada onto-epistemológicamente en la filosofía de Platón, en la de Aristóteles o en una combinación de ambas. Didácticamente tiene diferentes implicaciones cognitivas suponer la transmisibilidad del conocimiento o considerar a la reflexión como único camino a la episteme. No es lo mismo suponer que el conocimiento va de la razón a las cosas que de las cosas a la razón, por lo que se considera que la activación de la razón y la didáctica empleada en la formación científica, ha de sustentarse en la misma racionalidad en la que es construida la teoría científica estudiada. La investigación que se presenta consistió en revisar en trabajos de epistemología, filosofía e historia de la ciencia, aquellos planteamientos de la racionalidad de teorías científicas que permitan percibir los problemas de la relación establecida entre didáctica y teoría científica, objeto de enseñanza-aprendizaje. La unión de la experiencia académica de los autores con la percepción del problema de la inconmensurabilidad entre teorías, permitió la delimitación del objeto y el diseño de su esquema de investigación, el cual sirvió de base para determinar las fuentes de información. Las fuentes de información se analizaron y se elaboraron y capturaron fichas de trabajo en una base de datos, a la que también se integraron fichas de reflexiones generadas por el análisis de las fuentes, por la docencia, por la participación en reuniones científicas o por otros medios. Posteriormente se diseñó el esquema de exposición cuya particularización condujo al diseño del guión de exposición. Éste sirvió para codificar las fichas de trabajo y posteriormente se redactó el texto del cual se extrajo el contenido del presente artículo. LA DIDÁCTICA POR TEORÍAS Las estrategias didácticas utilizadas para la formación de científicos en los estudios doctorales, son útiles para todos los niveles escolares posteriores al aprendizaje de la lecto-escritura. En la formación de sujetos racionales, no tiene sentido memorizar datos, pero sí lo tiene poder pensar desde diferentes teorías cómo y qué es la historia, la materia, la matemática, la energía, las sociedades humanas, etc. ¿Por qué no guiar el desarrollo del sujeto por el camino de la estructura de la teoría estudiando a cada una en su propia racionalidad? Aplicando los planteamientos de Platón a la educación preescolar, se puede considerar que a los niños no se les debe ocupar en el aprendizaje de la lecto-escritura, sino que deben estar abocados a la gimnástica y a la música porque la primera forma al cuerpo y la segunda al alma (Platón, 2009). A decir de Platón, Sócrates se oponía al uso de la violencia y a que a los niños se les cuenten fábulas, ya que éstas son un



tejido de mentiras que pueden fácilmente quedar impresas en ellos de por vida (Platón, 2009). El niño que en preescolar estuvo plenamente orientado al desarrollo de habilidades motrices y sensoriales, puede ser orientado en la primaria en el aprendizaje de la lecto-escritura, la matemática, la gramática y las teorías científicas, en un proceso en el que se erradique la memorización y se centre la actividad pedagógica en la reflexión. A diferencia de la forma memorístico-disciplinaria que predomina en la actualidad, la escuela primaria buscaría inducir al alumno a la diferenciación entre las distintas maneras de interpretar la historia, los sucesos sociales y los fenómenos naturales, así como a navegar por el mundo de la abstracción matemática. La enseñanza por teorías se organiza de manera tal que el nivel de complejidad se vaya incrementando en la medida en la que se asciende de grado escolar. En preescolar y primaria, se podría inducir al alumno al recurso de la imaginación, introducir en fantasías como la de viajar por una línea recta o curva, imaginar las explosiones nucleares del Sol, convertir las semillas en número, imaginar la gestación de una planta, etcétera. En secundaria y bachillerato las teorías serían tratadas con mayor detalle y a partir de la licenciatura hacerlo con gran precisión, organizando los programas de estudio de modo tal que en cada teoría se traten los siguientes puntos en el orden en el que aquí aparecen: 1) Biografía y condiciones históricas del constructor de una teoría. 2) Problemas filosófico-científicos discutidos en su época. 3) Concepción onto-epistemológica de la teoría y. 4) Categorías, conceptos y leyes de la teoría. En la enseñanza de una teoría determinada se recomienda empezar por analizar la biografía de los principales constructores de una teoría y las condiciones sociales prevalecientes en el lugar y en la época en que se construyó, porque el conocer en qué ámbito se forma un científico y la problemática que se discute en una comunidad científica, permite comprender de qué manera está constituida su conciencia y la racionalidad que ésta asume porque se refleja como estructura de la teoría formulada. Esto se debe a que la cultura se expresa no sólo en ideas sino también en estructuras materiales determinadas. La conciencia teorizante condensa referentes que existen en la época de su constitución, independientemente del momento histórico en el que fueron construidos, estableciendo así los criterios de intelección utilizados. “Todo conocimiento, incluso el más físico, sufre una determinación sociológica. En toda ciencia, incluso en la más física, hay una dimensión antropo-social. De golpe, la realidad antropo-social se proyecta e inscribe en el corazón mismo de la ciencia física” (Morin, 2006). Los objetos físicos generan estímulos y éstos son apropiados de distinto modo por diferentes sujetos, es decir, a partir de la forma de su conciencia. Los grupos de científicos tienen percepciones similares porque sus conciencias poseen una estructura semejante y una racionalidad adquirida en los procesos de formación como tales. La formación de científicos no es más que un proceso de incorporación de los referentes compartidos por una comunidad científica. El siguiente paso es el consistente en discutir los problemas filosófico-científicos de la época en la que una teoría es construida. Se trata de identificar qué formulaciones teóricas estaban presentes en la agenda de los científicos durante el periodo en el que la teoría fue construida, qué ideas políticas, económicas, éticas, artísticas y religiosas se anidaban en las conciencias de sus contemporáneos y en la suya, etcétera, pero haciendo énfasis en las teorías. Sin embargo, Bachelard opina de manera opuesta. Para él, las teorías más audaces, es decir, las causantes de verdaderas revoluciones científicas son creaciones totalmente nuevas y discontinuas. Dice: “Otra forma de borrar las discontinuidades en el progreso científico supone atribuirle el mérito a la masa de trabajadores anónimos. Se dice que los progresos estaban «en el aire» cuando el hombre de genio los ha puesto al día. Entonces entran en consideración las «atmósferas», las «influencias». Cuando más lejos se está de los hechos, más fácilmente se evocan las «influencias». Las influencias se evocan continuamente a partir de los orígenes más lejanos. Les hacen atravesar continentes y siglos. Pero esta noción de influencia, tan cara al espíritu filosófico, no tiene ningún sentido en la transmisión de verdades y de descubrimientos en la ciencia contemporánea” (Bachelard, 1971).



En el proceso educativo se trata de que el alumno piense los contenidos de la teoría con la misma racionalidad con la que esa teoría está construida, sin realizar traducciones a una racionalidad diferente, sin aceptación ni rechazo y sin enjuiciamientos de verdadera o falsa. Se trata de entender y no de juzgar. Las teorías no son verdaderas ni falsas, inferiores o superiores ni superables unas por otras. La formación de cadenas de teorías por su filiación filosófica, muestra la solución de enigmas pensables en la racionalidad de la que participan, pero la pertenencia de una teoría a una cadena de filiación diferente implica la ininteligibilidad de los enigmas de la otra haciéndola inconmensurable. El estudio del andamiaje categórico-conceptual de una teoría permite percibir la filiación filosófica de cada concepto, de cada categoría, estableciendo así la racionalidad total del andamiaje. Por ejemplo, el conocimiento del andamiaje de la teoría galileana permite percibir la recuperación de la matemática de Platón, que muestra el proceso histórico discontinuo de constitución de esa teoría cuya plenitud se encuentra en Newton. Proponer el estudio de la filiación filosófica de los conceptos y las categorías de una teoría, es sostener que la enseñanza de una teoría requiere del conocimiento de su historia y de la filosofía implicada en ella. Pero la determinación de la estructura del andamiaje de una teoría, la filiación filosófica de sus conceptos y de sus categorías, la historia de las teorías integrantes de la cadena a la que la teoría está afiliada, la biografía y las condiciones histórico-sociales de la época de construcción de la teoría, todo ha de ser buscado, detectado y construido por el alumno y no por el profesor. Al profesor sólo corresponde guiar al alumno en la búsqueda. Después de que el alumno ha reconstruido el conocimiento de una teoría, ha de confrontar lo construido con las construcciones realizadas por sus compañeros y, después, por los historiadores, filósofos, sociólogos y psicólogos de la ciencia. Una vez que el alumno conoce diferentes teorías, percibirá la diferencialidad existente entre las racionalidades que sustentan a cada una de esas teorías. Se dará cuenta de que cada teoría ve el mundo de un modo determinado, que implica también un modo de conocerlo y que, por ello, en el estudio de la historia de la ciencia se perciben avances, pero sólo entre teorías afiliadas a la misma cadena filosófica, resultando inconmensurables con las teorías afiliadas a una cadena diferente a la suya. LA POLÉMICA De la razón a las cosas o de las cosas a la razón Sócrates crea una didáctica dialogal denominada “mayéutica” consistente en formular y debatir preguntas entre interlocutores e inducir a la reflexión en la búsqueda del conocimiento de la verdad. Esta didáctica parte de que el maestro no puede inculcar el conocimiento al discípulo, dado que la mente no es un receptáculo en el que se pueda introducir la verdad; lo que procede es establecer un diálogo entre profesor y alumno para que, por medio de la reflexión, el alumno acceda al contenido de su alma, recordando lo que en ella escrito está. La anamnesis como medio para recordar no es otra cosa que la evocación a la razón, dado que al preguntar se induce a los sujetos a pensar y reflexionar lo ya conocido. Sólo así se llega a conocer la verdad de la naturaleza de las cosas. El socrático Platón considera que es propio del alma la reminiscencia, el carácter apriorístico del conocimiento y la existencia de ideas innatas, porque ella tiene escrito lo verdadero y todas las almas poseen la misma escritura, diferenciándose los sujetos por lo recordado y por lo leído de su alma. No se piensa, se recuerda, de ahí que la función de la educación sea la de generar las condiciones óptimas para que los sujetos puedan explorar sus almas, leerlas y hacer consciente su contenido. Dado que el lenguaje con el que el alma está escrita es el de las matemáticas, son ellas el medio para realizar la lectura y superar los niveles concupiscible e irascible en los que el alma puede estar atrapada. Recordar lo ya escrito o recordar lo leído en vidas anteriores, son reminiscencias obstruidas por la corporeidad de los sentidos que la educación puede derrotar por medio de la dialéctica. “Así pues, el conocimiento es esencialmente iniciación, éxtasis, gnosis y purificación, pues se hunde en la profundidad de un tiempo que se arraiga más allá de las divisiones que separan y la multiplicidad que desune” (Brun, 2002). La escritura le es consustancial al alma inmortal que se encarna en diferentes cuerpos (Platón, 2007a), de modo tal que, lo que llamamos aprender, no es más que recordar algo que es sabido desde siempre (Platón, 2007b). Lo escrito en el alma no



necesariamente es recordado por el sujeto como una función inmanente del cuerpo que esa alma ocupa. Para recordar es necesario someter a la conciencia a un proceso reflexivo racional o lectura del alma, que puede ser guiado por sujetos que han avanzado más en esa lectura: el profesor. “La esencia de la dialéctica es la mayéutica, que en griego significa alumbramiento y parto, en donde la parturienta no se opone a la comadrona sino que la criatura nace del cuerpo de aquella, de sus mismas entrañas. La comadrona sólo ayuda con sus dudas y sus preguntas” (Olarieta, 2008). El partero cognitivo puede ser un profesor que por medio del diálogo cuestionador, conduce al alumno por el camino de la reflexión. Por eso, Platón hace decir a Sócrates: “…yo tengo de común con las parteras que soy estéril en punto a sabiduría, y en cuanto a lo que muchos me han echado en cara diciendo que interrogo a los demás y que no respondo a ninguna de las cuestiones que se me proponen, porque yo nada sé, este cargo no carece de fundamento. […] Y se ve claramente que ellos nada han aprendido de mí, y que han encontrado en si [sí] mismos los numerosos y bellos conocimientos que han adquirido, no habiendo hecho yo otra cosa que contribuir con Dios a hacerles concebir” (Platón, 2007c). He aquí el centro de la didáctica platónica: la acción pedagógica consiste en que el profesor no transmita saberes al alumno, sino que simplemente le ayude a llegar a ellos por medio de la reflexión teórica. La mayéutica consiste pues en llegar a la anamnesis por medio de la dialéctica, pero el camino que la conciencia individual recorre para llegar a la verdad es largo y sinuoso. La dialéctica en Platón implica la posibilidad de construir universales por medio del agrupamiento de objetos (Platón, 2009). Dado que todas las almas tienen escrito lo mismo, todos los sujetos poseen la capacidad para recordar, para reflexionar racionalmente, sólo que algunos logran recordar muy poco. Nunca se aprende de otro, pues la ciencia se saca de la conciencia propia haciendo uso de la dialéctica (Platón, 2007b). La concepción platónica del conocimiento como camino de la razón a las cosas, se contrapone a la concepción aristotélica que presenta a la sensación objetual como punto de partida y a la razón como punto de llegada. Para Aristóteles lo real existe con independencia de la conciencia, es racional y la razón es capaz de reproducirlo. Cuando los sujetos establecen la apropiación de lo real en el plano práctico utilitario, los sentidos perciben cualidades de los objetos particulares y cuando la apropiación que con lo real se establece es de carácter teorizante, la sensación no es más que el punto de partida o escala en el proceso de teorización que busca y construye lo universal con lo particular: “...la ciencia, es [...] la concepción de las cosas universales y de aquellas cuya existencia es necesaria” (Aristóteles, 2003). En Platón los universales preexisten a lo real y se encarnan en los objetos sensibles; en Aristóteles, están contenidos en los objetos particulares y por son el medio para llegar a la ciencia que lo es de lo universal. En Aristóteles se trata de la inducción en la que el tránsito de lo particular a lo universal conlleva la construcción de conceptos y categorías. Los conceptos son la esencia de los objetos y las categorías la expresión de las cualidades despojadas del objeto concreto, pero ontológicamente existentes en ellos. A los conceptos y a las categorías se llega transitando de lo sensorial particular a lo racional universal y de ahí a la construcción de juicios y deducciones, es decir, al conocimiento lógico. Al colocar en el punto de partida a los objetos concretos, Aristóteles sentó las bases de la particularización del conocimiento y de la disciplinarización de la ciencia que está sustentada en 4 ideas centrales: 1) Que los universales son construcciones lógicas y no entes reales, dado que los objetos particulares ontológicamente poseen características que pueden repetirse entre ellos. 2) Que los objetos particulares observan características comunes que permiten su distribución entre disciplinas científicas distintas. 3) Que la división del trabajo científico se hace necesaria dados los enormes volúmenes del conocimiento científico producido, lo cual no implica la suposición de la existencia independiente de los objetos. 4) Que la construcción de teorías implica la alusión onto-epistemológica de universos determinados, generándose comunidades epistémicas constructoras de un lenguaje altamente especializado para comunicarse entre sus miembros. Al igual que Platón, Aristóteles consideraba que el conocimiento verdadero es universal y abstracto y se encuentra en lo particular. La preeminencia ontológica de lo particular condujo a Aristóteles a dividir la filosofía en ciencias individuales, estableciendo un estatuto epistemológico



que ha sido conservado hasta la actualidad. “La Física es la ciencia de un género de seres determinados; se ocupa de esta sustancia que posee en sí el principio del movimiento y del reposo. Evidentemente no es una ciencia práctica ni una ciencia creadora. El principio de toda creación, es en el agente, el espíritu, el arte o cierta potencia. La voluntad es en el agente el principio de toda práctica; es lo mismo que el objeto de acción y el de la elección. […] Por lo tanto, hay tres ciencias teoréticas, la Ciencia matemática, la Física y la Teología” (Aristóteles, 2007). Más allá de la filiación filosófica con la que se reflexione, la verdad es un problema del conocimiento y no un problema de lo real, dado que las cosas, los objetos, no son falsos ni verdaderos sino que simplemente son, por lo que, finalmente, el problema se ubica en la relación que la conciencia establece con esos objetos, con esa realidad. Inspirados en Aristóteles, Dilthey divide las ciencias en naturales y del espíritu; Rickert en nomotéticas e ideográficas (Arrillaga, 1987), Bunge en fácticas y formales con base en el objeto de estudio, en la forma de construir los enunciados y en el método (Bunge, 1969); De Gortari, marxista confeso, presenta la disciplinarización como resultante de la compleja estructura del universo (De Gortari, 1965); Olmedo, para quien existen tres grandes continentes del conocimiento: pensamiento, naturaleza y sociedad, sostiene que cuando estos continentes quedaron convertidos en ciencias, suprimieron la posibilidad de transferir los criterios de cientificidad de un continente a otro y marcaron la terminación de la historia de la filosofía (Olmedo, 1980). Para quienes consideran la disciplinarización de la ciencia como producto de la necesaria división del trabajo, la especialización laboral es un proceso asociado a la complejización de las sociedades en todos los ámbitos ocupacionales (Berger, 1968) y permite la centración cognitiva ante los grandes volúmenes de conocimiento existentes, cuya apropiación cognitiva resulta didácticamente imposible. Saber mucho de poco permite aguzar la intelección puntual de detalles que no es posible en visiones globales del mundo. “Una cultura científica sin especializaciones sería una herramienta sin punta, unas tijeras con los filos desgastados” (Bachelard, 1971). Kuhn asocia la disciplinarización de la ciencia con los procesos de construcción de teorías (Kuhn, 2000). Cuando una teoría es asumida por un grupo de científicos se inicia un proceso de solución de los enigmas propios de esa teoría, generándose una comunidad epistémica constructora de un lenguaje que comunica a sus miembros e impide la intromisión de extraños. “El número y la complejidad crecientes de los subuniversos los vuelve cada vez más inaccesibles a los profanos; se convierten en reductos esotéricos de una sabiduría ‘hermética’ […] inaccesibles para todos los que no han sido iniciados en sus misterios” (Berger, 1968). Kuhn establece un paralelismo entre la especiación biológica y la formación de comunidades epistémicas, a partir de la práctica investigadora en el interior de una teoría que, históricamente observada, evidencia cómo después de cada revolución científica hay más especialidades que las existentes antes de ella, haciéndolas inconmensurables aunque provengan de un tronco común (Kuhn, 2000). Martínez percibe claramente esta postura de Kuhn y explica que en él “...las revoluciones están frecuentemente asociadas con un aumento en el número de especialidades científicas requeridas por la adquisición continua de conocimiento científico. La proliferación de especialidades, de estructuras, prácticas y mundos es la que preserva la amplitud del conocimiento científico” (Martínez, 2010). En la proliferación de especialidades como proceso de especiación, se incluye en el lenguaje la multiplicación de concepciones del mundo, pero sin otorgarles la importancia que en realidad poseen. De ninguna manera se trata de la multiplicación infinita de visiones del mundo, una para cada subespecialidad, que resulten inconmensurables entre ellas, porque puede suceder que la falta de dominio del conocimiento de una subespecialidad sea interpretado como inconmensurabilidad sin serlo. Las teorías están afiliadas a las dos cadenas históricas de la filosofía: Platón y Aristóteles, sin que ello implique necesariamente la asunción tanto de la concepción ontológica como de la epistemológica de una sola de ellas en una teoría específica. Por el contrario, lo que se observa es la recuperación de componentes ontológicos de una filosofía con componentes epistemológicos de la otra. Otro elemento participante en el proceso de especialización de la ciencia es el manejo de instrumentos propios de una teoría. En el interior de las comunidades epistémicas se trabaja por la precisión en las mediciones y el uso de instrumentos, pero no se trata de un proceso de creación de subespecialidades disciplinarias científicas, como lo suponen Kuhn (2000) y Miroli (2007), sino



de universos concretos de percepción de las teorías, que implican o pueden implicar varios “campos disciplinarios” tradicionales. La teoría científica no construye una concepción ontológica original, sino una nueva combinación onto-epistemológica de las dos filosofías. Es el caso de pensar el tiempo, el espacio y el movimiento como contenido de objetos particulares tratados matemáticamente como despliegue óntico, uniendo a Aristóteles y Platón de una manera singular. La disciplinarización didáctico-cognitiva La clasificación de la ciencia siguió el camino trazado por Aristóteles, consistente en colocar los objetos particulares en una ciencia con base en una taxonomía morfológica cualitativa. Aunque se hayan construido teorías que implican universos ontológicos no determinables con los criterios taxonómicos aristotélicos, finalmente acabaron siendo ubicadas en alguno de los campos disciplinarios científicos ya establecidos. Este modelo de construcción de conocimiento de objetos particulares agrupados disciplinariamente en ciencias particulares, sirvió de base para el diseño de los modelos pedagógicos y para la organización académica de las escuelas. A pesar de las múltiples críticas recibidas y de un sinnúmero de modificaciones, el modelo disciplinario de integración de los curricula se mantiene sin salirse del marco gnoseológico aristotélico que implica varias cuestiones: 1) El conocimiento se construye. 2) Cada cuerpo crea su alma. 3) El alma se alimenta de las sensaciones. 4) Toda ciencia es susceptible de ser enseñada y toda cosa que es sabida puede aprenderse. Si esto es así, socialmente se deben crear las condiciones para que el proceso de constitución del alma se realice de la mejor manera. Así, las escuelas deben contar con instalaciones que faciliten la transmisión de conocimiento de los profesores a los alumnos, el curriculum ha de organizarse disciplinariamente, los programas de estudio se elaborarán por asignatura-disciplina, se contratarán los profesores mayormente especializados en cada disciplina y el personal administrativo más apto para dirigir las instituciones escolares. Si la ciencia es dividida en disciplinas y éstas en temas, se da por establecida una sola racionalidad disciplinaria. Esta racionalidad única se atribuye a los diferentes temas considerados en el programa de estudios de la asignatura-disciplina y se mantiene en todos los cursos que de la misma se impartan. A pesar de que los temas del programa de estudios provengan de las teorías que serán estudiadas en el curso, son tomados como poseedores de la misma racionalidad y tratados de la misma manera. Esto se ve favorecido por el hecho de que, regularmente, el profesor de cada asignatura-disciplina asume la racionalidad de la teoría sustentada por sus formadores y vive la certeza de que todo supuesto conocimiento que no haya sido construido con ella, no posee carácter científico, de ahí que Feyerabend convoque a impedir que los científicos sean profesores (Feyerabend, 2003), como si los profesores profesionales estuviesen excluidos de la asunción de una sola racionalidad. La didáctica basada en la disciplinariedad científica, supone que el conocimiento puede ser enseñado o transmitido de una persona a otra, haciendo uso de los objetos concretos percibidos por los sentidos y que, por tanto, el aprendizaje es cuestión de estrategias didácticas integradas a una racionalidad neutral con respecto a las racionalidades sustentadas por las teorías científicas. En cambio, los partidarios de la unidad de la ciencia, a pesar de sustentar, en su mayoría, la concepción gnoseológica aristotélica del conocimiento, consideran que nadie puede transmitir a otro el conocimiento sino sólo propiciarlo. Evidentemente, la manera de concebir el conocimiento implica una postura didáctica y un modelo ideal de sujeto, de conformidad con el cual se quiere formar al educando. Así, según el énfasis que se dé a la formación literaria o a la científica, a la matemática o a la filosofía, al arte o a la técnica, se está dando forma a hombres distintos. Intentando superar los problemas de la fragmentación, el disciplinarismo cognitivo y pedagógico ha propuesto la interdisciplinariedad, la multidisciplinariedad y la transdisciplinariedad. Sin embargo, las propuestas formuladas no toman en cuenta que las disciplinas científicas están integradas por teorías y que las teorías son construcciones onto-epistemológicas dotadas de una racionalidad afiliada a cadenas científico-filosóficas, que hacen inútiles estos esfuerzos pues, la existencia de racionalidades diferentes en las teorías agrupadas en cada disciplina, las torna inconmensurables ontológica y epistemológicamente hablando. Llámesele como se quiera, inter, multi o transdisciplinariedad son propuestas sustentadas en el principio de disciplinariedad que parte de una concepción fragmentarista del mundo en la que se estudian grupos de objetos reales



toxonómicamente considerados con características semejantes, sin considerar que los objetos, los procesos y los fenómenos reales son percibidos del modo en el que son supuestos por la teoría desde la que son estudiados, por lo que la agrupación taxonómica de objetos es procedente en algunas teorías y extraña a otras. Si cada teoría requiere de una didáctica ad hoc, la organización disciplinarista del curriculum conlleva el problema de que la formación del profesor se dio con base en la racionalidad de una de las teorías agrupadas en la disciplina científica que imparte, por lo que, de inmediato, aparece el problema de que todas las teorías son tratadas como si pertenecieran a una misma racionalidad, aún aquellas sustentadas en racionalidades inconmensurables entre sí. El profesor podría no darse cuenta de la contradicción en la que su práctica docente se debate, debido a que elevó a nivel de racionalidad científica la racionalidad de la teoría en la que él se formó, percibiendo la ciencia disciplinaria como un proceso permanente de progreso y acumulación de conocimiento, libre de rupturas o revoluciones. Este problema de la inconmensurabilidad entre teorías y entre racionalidades conlleva otro: el de la correspondencia de la racionalidad de la didáctica utilizada –que pertenece a una teoría pedagógica que, a su vez, está afiliada a una filosofía–, con la racionalidad de las teorías incluidas en la disciplina que se imparte. Es casi seguro que ninguno de estos dos problemas es percibido por la inmensa mayoría de los profesores de ciencias y que didácticamente se proceda con una racionalidad consecuente. La práctica educativa basada en la disciplinarización de la ciencia y en el supuesto aristotélico de la posibilidad de aprendizaje de la ciencia, intenta formar conciencias teorizantes por medio de la transmisión del conocimiento en forma de saberes. Sin embargo, el alumno cuya conciencia opera con criterios propios de la empiria, memoriza los saberes pero no la lógica con la que fueron construidos, conduciendo a la obtención de altas calificaciones siendo incapaz de generar pensamiento alguno. En cambio, como lo plantea Platón, si el alma tiene escrita la verdad y todo sujeto está dotado de alma, todo sujeto tiene la posibilidad de transitar a la conciencia teorizante: “…todos poseen en su alma la facultad de aprender, con un órgano a ello destinado; que todo el secreto consiste en apartar a ese órgano, con toda el alma, de la visión de lo que nace, hacia la contemplación de lo que es, hasta que pueda fijar sus miradas en lo que hay de más luminoso en el ser…” (Platón, 2009). Lo que lo impide, son las condiciones sociales de existencia de los sujetos, entre otras, el predominio del criterio social de la empiria que alcanza a las propias instituciones educativas. El propio Aristóteles se opone a la educación técnica profesional “…porque tal formación no estaría orientada a beneficiar al hombre, sino a las cosas que sirven a los hombres, mientras que la verdadera educación pretende que los ciudadanos sean verdadera y plenamente hombres” (Reale, 2007). La abstracción empírica propuesta por Aristóteles conlleva el problema de la resistencia a abandonar la base práctico-utilitaria de la existencia, generándose desviaciones en el proceso educativo por las tendencias a asirse a lo concreto y a eludir la elevación a la razón. Otro aspecto negativo de la propuesta pedagógica aristotélica es la que se refiere a las implicaciones represivas que la transmisión de conocimiento conlleva, pues, quien posee conocimiento posee autoridad y obliga al alumno a memorizar lo que él dice, impidiéndole el desarrollo de la facultad reflexiva. Tómese en cuenta que no existe ni puede existir filósofo o científico alguno despojado de una capacidad reflexiva altamente desarrollada. Platón transforma la dialéctica socrática en método científico y en la alegoría de la línea, describe que la dialéctica se lleva a cabo en dos formas: la ascendente que parte de unas ciencias particulares y llega a la ciencia de lo general (las ideas) y la descendente que parte de la idea y llega a lo particular. Con respecto a la primera, Platón dice: “...ciencia a la primera y más perfecta forma de conocer, conocimiento razonado a la segunda, fe a la tercera, conjetura a la cuarta, comprendiendo a las dos últimas bajo el nombre de opinión, y a las dos primeras bajo el de inteligencia, de suerte que lo que nazca sea objeto de la opinión, y lo que es, de la inteligencia; y que la inteligencia sea respecto de la opinión, la ciencia respecto de la fe, el conocimiento razonado respecto de la conjetura, lo que la esencia es respecto de lo que nace” (Platón, 2009). La descendente se da una vez que el sujeto asciende a la forma más perfecta del conocimiento, es decir, a la ciencia: tiene la experiencia con los objetos sensibles, surge la duda, se lleva a cabo



la investigación y por consiguiente, se llega a la generación de ideas para dar una interpretación científica de lo particular. En términos pedagógicos se puede tener contacto con la ciencia de dos maneras: una, cuando por medio de la razón se llega al nivel más alto del conocimiento (la ciencia) (ascendente) y, la otra, cuando una vez que se posee la ciencia se formulan ideas (la teoría) (descendente). El hombre puede pensar y surgen las ideas; al contacto físico con la realidad se establece una relación razonada de modo tal que la conciencia emitirá una interpretación teórica o científica de la realidad. Platón sostiene que el sujeto necesita pasar por un proceso educativo que consiste en ser guiado al nivel más alto de la razón, es decir, al conocimiento científico (la ciencia). En este proceso se requiere de un educador y de un educando (maestro-alumno), uno que induzca y guie a la reflexión y otro que piense (Platón, 2007c). Porque así como la gimnasia ejercita al cuerpo para mantenerse saludable, el estudio ejercita a la razón y evita la ignorancia aprovechando lo que naturalmente existe en ella. “El alma misma, ¿no adquiere las ciencias, no se conserva, y no se hace mejor por el estudio y por la meditación, que son movimientos; mientras que el reposo y la falta de reflexión y de estudio la impiden aprender nada, y la hacen olvidar lo que ha aprendido? [...] ¿El movimiento es un bien para el alma como para el cuerpo, y el reposo un mal?” (Platón, 2007c). Si se tomara como base la dialéctica platónica en los procesos educativos, seguramente se tendrían alcances no imaginados dado que, cuando el sujeto en su experiencia con el mundo físico percibe un problema y surge la duda en él, la dialéctica lo conduce a pensar y después emitir un juicio u opinión pues, pensar, es “un discurso que el alma se dirige a si [sí] misma sobre los objetos que considera [...] me parece que el alma, cuando piensa, no hace otra cosa que conversar consigo misma, interrogando y respondiendo, afirmando y negando, y que cuando se ha resuelto, sea más o menos pronto y ha dicho su pensamiento sobre un objeto sin permanecer más en duda, en esto consiste el juicio. Así pues, juzgar, en mi concepto es hablar, y la opinión es un discurso pronunciado, no a otro, ni de viva voz, sino en silencio y a sí mismo” (Platón, 2007c). Esta definición expresa que, para que un sujeto aprenda a pensar, es necesario que sea inducido a la reflexión; que los discípulos no son simples receptáculos de ideas y; finalmente, que el método (la dialéctica) empleado sea de forma ascendente y descendente. La práctica docente Llevados a la práctica docente, estos planteamientos son traducidos del siguiente modo: 1) El docente para ser educador necesita ascender al mundo de las ciencias (teorías) en su proceso formativo. 2) Una vez que el educador ascienda, educará de la forma como fue educado. 3) Empleará como método pedagógico el sistema de enseñanza dialogal. 4) Tendrá como objetivo principal el hacer pensar al alumno, inducirlo a la reflexión, al ejercicio de la razón para llevarlo al mundo de las ideas y. 5) Percibirá al alumno como un interlocutor para aprender recíprocamente. Platón considera que el aprendizaje no es fácil y que incluso puede resultar doloroso, porque se requiere de esfuerzo, dedicación y constancia para superar las opiniones cotidianas y elevarse a lo verdadero. Es observable que en la historia de la humanidad, la inmensa mayoría de los sujetos se quedan en el nivel inferior del pensamiento (doxa) y que son unos cuantos los que ascienden al nivel superior (episteme). Tal vez esta tendencia se deba a que el sujeto que determina ingresar al mundo del conocimiento científico, requiere de “la sagacidad necesaria para el estudio de las ciencias, y la facilidad para aprender. Porque el alma desmaya mucho más pronto ante las dificultades de las ciencias abstractas que ante las de la gimnástica, porque el trabajo es sólo para ella, y el cuerpo no lo comparte” (Platón, 2009). Platón piensa que la facultad de saber es consustancial a todos los sujetos (Platón, 2009) y que desde temprana edad se debe educar en disciplinas que activen la capacidad reflexiva. Dice: “Desde su más tierna edad, por tanto, debemos aplicar a nuestros alumnos al estudio de la aritmética, de la geometría y de las demás ciencias que sirven de preparación a la dialéctica; pero hay que desterrar de las formas de la enseñanza todo lo que pueda sonar a coacción y a traba. [...] Porque un espíritu libre no debe aprender nada como esclavo. [...] las lecciones que por fuerza se hacen entrar en un alma no quedan en ella” (Platón, 2009). La concepción platónica considera que el camino educativo que conduce a la razón es el de la reflexión y, por tanto, el de la lógica y la matemática. Coincidentemente, Bachelard plantea: “la doctrina de la razón está basada en la



aritmética elemental. […] La pedagogía de la razón debe aprovechar todas las ocasiones para razonar. Debe buscar la variedad de razonamientos, o mejor aún las variaciones del razonamiento. Ahora bien, las variaciones del razonamiento son numerosas en las ciencias geométricas y físicas; se unen a la dialéctica de los principios de razón, a la actividad de la filosofía del no” (Bachelard, 1971). Y deslindándose parcialmente de Platón, agrega: “Hay que aceptar la lección. La razón una vez más debe obedecer a la ciencia. La geometría, la física, la aritmética son ciencias; la doctrina tradicional de una razón absoluta e inmutable es sólo una filosofía caduca” (Bachelard, 1971). Platón y Aristóteles colocan a la razón en la cumbre del desarrollo humano, pero las implicaciones pedagógicas de sus concepciones conducen a didácticas contrapuestas. En Platón el profesor es un guía del alumno; en Aristóteles es un transmisor de conocimiento. Si el alumno asume el papel de receptor de conocimiento, aun cuando se trate de la transmisión de referentes teóricos, se enfrentará el problema de que traduce los referentes que recibe a la manera en la que opera su conciencia, que no es otra que la empírica. La acumulación de referentes de un modo determinado de apropiación de lo real, no implica la adquisición de la forma de conciencia a la que esos referentes pertenecen, por lo que a eso se deben los fracasos frecuentes de los estudiantes de carreras universitarias de carácter investigativo, al no estar dotados de una conciencia crítica y reflexiva. La facultad reflexiva es común a todos los sujetos, pero sólo la desarrollan aquellos que fueron educados para ello. Sin embargo, son pocos los sujetos que hacen transitar sus conciencias al plano racional, dada la aplastante presencia empírica de la vida cotidiana, que ocasiona que los propios profesores queden aprisionados en ella. El profesor no puede proceder socráticamente de manera mayéutica, porque ni siquiera lo comprende; no sabe que sólo buceando en la razón se pueden generar conciencias racionales, dado que él mismo no ha logrado acceder a ella. La escuela y los profesores se ocupan exclusivamente en decirle al alumno qué piense, pero no lo enseñan a hacerlo. Del mismo modo que para aprender un deporte se tiene que desarrollar gimnásticamente el cuerpo y que para apreciar la música se tiene que ejercitar el oído, para aprender a pensar es necesario someter al sujeto a una gimnasia de la razón, que debe empezar desde temprana edad. “Desde los primeros grados hay que ir educando no sólo en la matemática propiamente dicha, sino también en el razonamiento lógico y deductivo, que es la base de la matemática, pero que es también imprescindible para ordenar y asimilar toda clase de conocimiento” (Santaló, 1997). El pensamiento abstracto puede ser tomado como punto de llegada y no como de partida. La matemática no tiene porque ser inicialmente abordada abstractamente, pero tampoco ha de ser reducida a la solución de problemas práctico-utilitarios; puede ser utilizada para realizar reflexiones de poca complejidad como las referentes a agrupamientos simbolizados por la unidad, la inducción por agrupamientos cualitativos, la expresión cuantitativa de cualidades, etcétera. Se trata de ir aprendiendo a razonar sin detenerse en el registro memorístico de datos. En la medida en que se asciende de grado escolar, se pueden ir tratando procesos más complejos que requieren mayor grado de abstracción, cuidando que el grado de maduración de los sujetos corresponda con el grado de complejidad de lo tratado. Como plantea Sastre: “...el papel del maestro no debe ser el de transmisor de conocimientos, sino el de intermediario del pensamiento del niño y la realidad y ello lo consigue observando primero cual es la forma de pensar de éste, y, luego, creando situaciones de contraste destinadas a engendrar contradicciones que el niño pueda sentir como tales y que le inciten en encontrar una solución mejor” (Sastre, 1996). CONCLUSIONES De las reflexiones y planteamientos discutidos se pueden extraer las siguientes conclusiones: i) La disciplinariedad científica está basada en el pensamiento de Aristóteles y en ella los objetos reales se presentan como objetos de conocimiento de las ciencias. De este modo, territorios de la realidad integrados por determinado tipo de objetos, constituyen el campo de estudio de una disciplina científica; ii) Si un objeto real es incluido en el territorio de diferentes disciplinas, aparece una anomalía onto-epistemológica que quiere ser superada por medio de la interdisciplinariedad, la multidisciplinariedad y la transdisciplinariedad que, por seguir aprisionadas en la racionalidad



disciplinarista, no resuelven el problema sino que lo agudizan por no considerar que las disciplinas científicas no son más que agrupamientos de teorías sustentadas en racionalidades diferentes; iii) El conocimiento a profundidad de varias teorías hace consciente al científico de su ubicación investigativa, de la filiación filosófica de la teoría en la que realiza su práctica científica y de la estructura de la racionalidad de la teoría en la que sustenta su práctica, lo cual lo coloca en posición favorable para resolver enigmas o para formular nuevas teorías; iv) El científico formado exclusivamente en el interior de una teoría, casi nunca conoce la ubicación y los alcances del trabajo que realiza, cierra su consciencia a otras racionalidades y todo planteamiento que provenga de una racionalidad distinta es considerado por él como no científico; v) Cada racionalidad requiere de su respectiva didáctica. La enseñanza de la racionalidad en la que se sustentan las teorías científicas permite el desarrollo de la capacidad teorizante de los científicos y la producción teórica; vi) La enseñanza de la ciencia por teoría es la didáctica más apropiada, pues abre la posibilidad de hacer coherente la racionalidad didáctica con la racionalidad de la teoría científica que se enseña y aprende, pero su aplicación implica enfrentar serios problemas como son la modificación de los planes de estudio, la adecuación de instalaciones y la capacitación de profesores en la nueva didáctica. REFERENCIAS Aristóteles, Ética nicomaquea, 1ª edición, 216-221, Losada, Buenos Aires, Argentina (2003).

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