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Influencia de las aulas virtuales en el aprendizaje de los estudiantes de la carrera profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios - Perú.

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Larico Uchamaco G. y cols

INFLUENCIA DE LAS AULAS VIRTUALES EN EL APRENDIZAJE DE LOS ESTUDIANTES DE LA CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL AMAZÓNICA DE MADRE DE DIOS - PERÚ INFLUENCE OF VIRTUAL CLASSROOM IN STUDENT LEARNING OF COMPUTING AND SYSTEMS ENGINEERING AT THE UNIVERSIDAD NACIONAL AMAZONICA DE MADRE DE DIOS -PERÚ Guido-Raúl Larico-Uchamaco1, Dany-Dorian Izuiza-Pérez2, Dalmiro Ramos-Enciso3, Nelly-Jacqueline Ulloa-Gallardo4 y Hugo-David Calderón-Vilca5 (1) (2) (3) (4) Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios, Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática, Puerto Maldonado, Madre de Dios, Perú. Email: [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] (5) Universidad Nacional Micaela Bastidas, Carrera de Ingeniería de Informática y Sistemas. Abancay, Perú. Email: [email protected]

RESUMEN El presente trabajo de investigación trata sobre Aulas Virtuales en la educación orientada al aprendizaje activo y participativo, lo más cercano posible a situaciones del mundo real, exige a los docentes reforzar sus competencias pedagógicas, desarrollando administraciones innovadoras, incorporando nuevas competencias expresivas y el dominio de las herramientas tecnológicas, transmisión de contenidos e interacción con los estudiantes. La utilización de las tecnologías de información y comunicación desde el proceso presencial a través de la creación de las aulas virtuales y de otros recursos disponibles es necesario, el diseño e implementación de un Aula Virtual. La experiencia muestra que la enseñanza tradicional está muy ligada a un modelo de enseñanza virtual, y complemento a la educación presencial con acciones atraídas a promover innovaciones profundas en actitudes y conductas de los estudiantes que se incorporan a estas nuevas modalidades educativas. También la práctica enseña que la experiencia previa en la enseñanza presencial no es suficiente para desempeñarse con éxito en entornos virtuales. La metodología empleada es de tipo investigación cuasi experimental, en su variante preexperimental con el diseño pre-test y post- test. Y en la organización de las tareas a llevar a cabo se emplearon técnicas que permiten el desarrollo del pensamiento sistémico y científico dentro de un aprendizaje colaborativo y autónomo. PALABRAS CLAVES: Educación virtual, campus virtual, aula virtual, aprendizaje.

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ABSTRACT This research is about the Virtual Classrooms oriented in active and participatory learning education, as close as possible to real world situations, it requires that teachers should improve their pedagogical skills, developing innovative administrations, incorporating new expressive skills and to know as well as about technological material, let students interact between themselves and the course. The use of technologies for information and communication practice from the classroom process through the creation of virtual classrooms and also other resources are needed to be implemented for a Virtual Classroom. The experiences show that the traditional teaching is closely linked to a model of virtual teaching, with actions to promote deep innovations in attitudes and behaviors of the students. Also previous practice teaching is not enough to work successfully in virtual classrooms. The methodology is quasi-experimental, and the pre-experimental variant with the pre-test and post-test design. And the organization of test to perform techniques that allows the development of systemic and scientific thought, into collaborative and scientific learning. KEY WORDS: Virtual education, virtual campus, virtual classroom learning propuesta permitirá impulsar, fortalecer y mejorar los diferentes planes virtuales en cualquier institución de educativa superior, logrando con esto una adecuada formación de los estudiantes, lo cual redundara en un mejoramiento sustancial del proceso de enseñanza y aprendizaje.

INTRODUCCIÓN La importancia de aulas virtuales se constituye de suma relevancia en la actividad académica y la popularización de Internet. En las últimas experiencias de educación por línea y el nuevo papel de los estudiantes exige una capacitación en alfabetización tecnológica. En este mismo orden de ideas, la presente investigación, tiene como objetivo fundamental la elaboración de una propuesta para el desarrollo de un curso en línea soportado en el sistema de gestión de aprendizaje moodle dirigido a estudiantes, en el cual se aprende del diseño, planificación, evaluación y uso de estrategias didácticas de la enseñanza en entornos virtuales a partir del acceso a contenidos globales, desarrollando su capacidad crítica, comunicativa y reflexiva, sin presencia física o temporal (espacio y tiempo), hacen que el uso de aulas virtuales sean un complemento enriquecedor y no una sustitución del paradigma presencial, así como de principios básicos que deben tomarse en cuenta para el desarrollo de este tipo de herramientas a través de la web. Esta

MATERIAL Y MÉTODOS TIPO DE ESTUDIO Tipo de investigación es cuasi experimental que, consiste en la aplicación del conocimiento teórico a determinada situación y consecuencias que ella deriva, puesto que a nuestro estudio trata de establecer posibles relaciones causales y explica porque dos variables están relacionadas: aulas virtuales y el aprendizaje de los estudiantes de la carrera profesional de Ingeniería de Sistemas -2013 DISEÑO DEL ESTUDIO

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En su variante pre-experimental con el diseño pre-test y post- test. Cuyo diagrama es la siguiente:

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virtuales es manipulada y observar las puntuaciones obtenidas en el pre test y post test. Para el recojo de datos se empleó el cuestionario de preguntas distribuidas según cuadro 01 los mismos que fueron procesados en el paquete estadístico SPSS V20. El uso de la estadística para establecer con exactitud y objetividad patrones de comportamiento en una población.

Dónde: GE: Grupo experimental GC: Grupo control O1; O2 ; Pre Test O3; O4 : Post Test X: Aulas virtuales

Tabla 2 Técnicas e Instrumentos e recolección de datos.

POBLACIÓN Y MUESTRA

Técnicas

Está conformada por los estudiantes matriculados en los semestres I, y II respectivamente en la carrera profesional de Ingeniería de Sistemas e informática -2013 de la Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios.

Instrumentos

Fichaje

Fichas bibliográficas

POBLACIÓN

Observación

Cuaderno de campo

Tabla 1 Alumnos matriculados.

Entrevista

Cuaderno de campo

Cuestionario

Examen

Matriculados

Total

Semestre I

35

Semestre II

40

TOTAL

75

Fuente: Elaboración propia

MUESTRA Para la selección de la muestra se aplicó el muestreo no probabilístico para el grupo control y experimental seleccionando aleatoriamente un total de 20 estudiantes para el grupo control y 20 para el grupo experimental.

Descripción Para la sustentación científica del marco teórico y los estudios previos a la investigación Para demostrar y caracterizar el problema motivo de investigación Para contrastar la información proporcionada por los sujetos de la muestra con la información recogida Con la finalidad de establecer las características del fenómeno en estudio

Fuente: Elaboración propia

MÉTODOS DE ANÁLISIS DE DATOS La presentación y análisis de datos se realizó mediante cuadros y tablas estadísticas, apoyadas en estadísticos de tendencia central y estadísticos de dispersión a efectos de establecer inferencias conducentes a comprobar la certeza de las hipótesis (prueba de hipótesis), haciendo uso de estadísticos de

MÉTODO DE INVESTIGACIÓN La presente investigación se caracteriza porque la variable independiente aulas 23

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contraste (T de estudent para muestras independientes). Para el procesamiento y análisis de datos se utilizó el paquete estadístico SPSS-V20.

Cada ítem corresponde a una pregunta, la pregunta bien contestada tiene una puntuación de medio punto (0,5) y la pregunta mal contestada tiene una puntuación de cero (0).

RESULTADOS

El puntaje total de la prueba tiene por lo tanto un rango de variación de 0 a 20 puntos para la dimensión. Diagramas de flujo el rango de variación es de 0 a 6,5 puntos para la dimensión lenguaje de programación el rango de variación es de 0 a 5,5 puntos, mientras que para la dimensión resolución de problemas es de 0 a 8 puntos.

En el capítulo anterior se describió la población y muestra correspondientes al presente estudio, a los estudiantes pertenecientes a la muestra seleccionada para el grupo control y experimental se le aplicó el instrumento “Prueba de Habilidades”, para medir el desarrollo de las capacidades en el área de programación los resultados se describen en la tabla 3.

Los puntajes alcanzados por los estudiantes de la muestra correspondientes al grupo control para el pre test se presenta en la tabla 5:

Tabla 3 Puntajes alcanzados por los estudiantes. Dimensiones

Tabla 5 Puntajes alcanzados por los estudiantes.

Grupo Experimental Dimensiones

Diagramas de flujo Lenguaje de programación Resolución de Problemas Puntaje Total

N

Min

Max

Media

D.E.

C.V.

20

1

8

3,35

1,50

0,4

20

0

4

1,35

1,18

0,9

20

1

10

3,45

2,01

0,6

20

3

22

8,15

4,08

0,5

Diagramas de flujo Lenguaje de programación Resolución de Problemas Puntaje Total

Fuente: Elaboración propia

Grupo Control N

Min

Max

Media

D.E.

C.V.

20

0

5

2,90

1,17

0,4

20

0

3

1,05

1,05

1

20

0

7

3,05

1,54

0,5

20

2

13

7,00

2,68

0,4

Fuente: Elaboración propia

Los estudiantes respondieron a un total de 40 ítems los cuales se distribuyeron como se muestra en la tabla 4.

De manera similar en la tabla 6 presentamos los resultados obtenidos para la prueba de entrada en el pre test para los estudiantes que conforman el grupo experimental.

Tabla 4 Dimensiones de la población. Dimensiones Algoritmo Lenguaje de programación Resolución de Problemas

Así mismo en la tabla 7 mostramos los estadísticos que permiten describir la distribución de los puntajes obtenidos en cada grupo en el pre test y poder así compararlos en el punto de partida de la aplicación del programa basado en influencia de las aulas virtuales en el aprendizaje, propuesto en la presente investigación.

Items 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24 25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35, 36,37,38,39,40

Fuente: Elaboración propia.

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Tabla 6 Resultados para la prueba de entrada en el pre test. N° DE SUJETO

Algoritmo

SUJETO 1 SUJETO 2 SUJETO 3 SUJETO 4 SUJETO 5 SUJETO 6 SUJETO 7 SUJETO 8 SUJETO 9 SUJETO 10 SUJETO 11 SUJETO 12 SUJETO 13 SUJETO 14 SUJETO 15 SUJETO 16 SUJETO 17 SUJETO 18 SUJETO 19 SUJETO 20

4 2 4 3 2 4 5 2 4 4 2 0 3 4 3 2 2 3 2 3

DIMENSIONES Lenguajes de Programación 0 0 2 0 1 0 3 1 1 2 1 0 0 1 1 3 1 3 1 0

Resolución de Problemas 3 0 2 3 2 3 5 5 4 7 2 3 2 3 3 1 4 2 3 4

Fuente: Elaboraciòn propia.

PUNTAJE TOTAL 7 2 8 6 5 7 13 8 9 13 5 3 5 8 7 6 7 8 6 7

Fuente: Elaboración propia.

Tabla 7 Datos estadísticos en el pre test. N° DE SUJETO

Algoritmo

SUJETO 1 SUJETO 2 SUJETO 3 SUJETO 4 SUJETO 5 SUJETO 6 SUJETO 7 SUJETO 8 SUJETO 9 SUJETO 10 SUJETO 11 SUJETO 12 SUJETO 13 SUJETO 14 SUJETO 15 SUJETO 16 SUJETO 17 SUJETO 18 SUJETO 19 SUJETO 20

3 4 3 3 2 4 3 4 1 3 3 2 3 3 5 2 2 5 4 3

DIMENSIONES Lenguajes de Programación 2 0 0 0 1 4 2 1 1 1 0 1 3 1 2 2 0 2 2 1

25

Resolución de Problemas

PUNTAJE TOTAL

5 3 2 4 1 4 2 6 1 3 3 2 7 3 4 5 3 3 2 3

10 7 5 7 4 12 7 11 3 7 6 5 13 7 11 9 5 10 8 7

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ESTADÍSTICOS PARA EL GRUPO CONTROL Y EXPERIMENTAL EN EL PRE TEST. Del cuadro anterior podemos deducir que las medias aritméticas de los puntajes totales, en cada uno de los grupos son representativas pues sus coeficientes de variación son menores iguales que 0,5; sus medias aritméticas son de 7,0 para el grupo control y 8.15 para el grupo experimental, y sus coeficientes de variación para el grupo control es de 0,4 y para el grupo experimental es de 0,5 Se puede decir que cada grupo es homogéneo respecto a la distribución de los puntajes totales. Al efectuar la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov para una muestra en el grupo control se obtuvo Z de Kolmogorov-Smirnov = 0,914 y un P-valor = 0,374, y para el grupo experimental se obtuvo Z de Kolmogorov-Smirnov = 0,943 y un Pvalor = 0,336, de ello podemos concluir que el puntaje total obtenido se ajusta a una distribución normal.

Figura 2 Histograma para la distribución de puntajes. Fuente: Elaboración propia.

Figura 3 Diagrama de cajas para la distribución de puntajes.

Mostramos a continuación los histogramas y diagrama de cajas que muestran en forma gráfica la distribución de los puntajes totales en cada uno de los grupos.

Fuente: Elaboración propia.

Según la figura 2 y 3, nos muestran que respecto a la puntuación total obtenida por los estudiantes en la “Prueba de Entrada” existe homogeneidad dentro de cada uno de los grupos, control y experimental. Para determinar la equivalencia de los grupos a nivel poblacional en el pre test, realizamos una prueba de hipótesis respecto a la igualdad de medias aritméticas de las puntuaciones totales correspondientes a la variable dependiente Capacidades de Programación en el área de Programación.

Figura 1 Distribución de puntajes – control. Fuente: Elaboración propia.

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Tabla 8 Prueba de Levene. Prueba de Levene para la igualdad de varianzas F Sig.

Asumido varianzas iguales No asumido varianzas iguales

1,62 5

0,21 0

Prueba T para la igualdad de medias T

gl

Sig. Diferenc (bilateral) ia de medias

Error típ. de la diferencia

95% Intervalo de confianza para la diferencia

-1,054

38

,299

-1,15

1,091

Inferior -3,35

Superior 1,059

-1,054

32,782

,300

-1,15

1,091

-3,371

1,071

Fuente: Elaboración propia (SPSS19).

Tabla 9 Resultados del post test. N° DE SUJETO

Algoritmo

DIMENSIONES Lenguajes de Programación

SUJETO 1 SUJETO 2 SUJETO 3 SUJETO 4 SUJETO 5 SUJETO 6 SUJETO 7 SUJETO 8 SUJETO 9 SUJETO 10 SUJETO 11 SUJETO 12 SUJETO 13 SUJETO 14 SUJETO 15 SUJETO 16 SUJETO 17 SUJETO 18 SUJETO 19 SUJETO 20

4 3 4 4 2 5 5 2 4 4 3 2 3 5 4 3 3 3 3 3

2 0 2 1 2 1 4 1 1 2 2 1 1 2 2 3 2 3 2 0

Resolución de Problemas 3 1 2 4 2 3 5 5 3 7 3 3 3 3 3 2 4 3 3 4

PUNTAJE TOTAL 9 4 8 9 6 9 14 8 8 13 8 6 7 10 9 8 9 9 8 7

Fuente: Elaboración propia.

En la tabla 8, se tiene que el p-valor asociado al estadístico de contraste F (sig. = 0,210) es mayor que 0,05, luego al nivel de significación de 5%, no se puede rechazar la hipótesis nula de igualdad de varianzas, es decir podemos asumir varianzas iguales y por lo tanto el p- valor asociado al estadístico t,

adecuado para contrastar igualdad de medias, es (sig. 0,299), como es mayor que 0,05, podemos concluir que al nivel de significación del 5%, no podemos rechazar la hipótesis nula de igualdad de medias, es decir las medias de las puntuaciones totales son equivalentes en el pre test. 27

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En la tabla 9, muestra los puntajes obtenidos por cada uno de los estudiantes que conforman la muestra correspondiente al grupo control para el post test, los puntajes se

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dan para cada una de las dimensiones tomadas en cuenta y para el total de la “prueba de salida”.

Tabla 10 Grupo experimental: resultados del post test. N° DE SUJETO

Algoritmo

SUJETO 1 SUJETO 2 SUJETO 3 SUJETO 4 SUJETO 5 SUJETO 6 SUJETO 7 SUJETO 8 SUJETO 9 SUJETO 10 SUJETO 11 SUJETO 12 SUJETO 13 SUJETO 14 SUJETO 15 SUJETO 16 SUJETO 17 SUJETO 18 SUJETO 19 SUJETO 20

4 6 3 5 3 5 3 4 3 5 3 4 3 4 5 3 4 6 5 3

DIMENSIONES Lenguajes de Programación

Resolución de Problemas

PUNTAJE TOTAL

5 4 6 7 5 5 3 7 4 5 5 2 11 5 4 7 5 4 3 4

12 14 12 16 10 15 9 15 9 13 12 9 14 11 11 14 12 14 11 11

3 4 3 4 2 5 3 4 2 3 4 3 1 2 2 4 3 4 3 4

Fuente: Elaboración propia.

ESTADÍSTICOS PARA EL GRUPO CONTROL Y EXPERIMENTAL EN EL POST TEST. Tabla 11 Valores estadísticos para el grupo control. Dimensiones N Algoritmo Lenguajes de programación Resolución de Problemas Puntaje Total

Min

Grupo Control Max Media

D.E.

C.V.

20 20

2 0

5 4

3,45 1,70

0,94 0,98

0,27 0,58

20

1

7

3,30

1,30

0,39

20

4

14

8,45

2,21

0,26

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En la tabla 11, se muestra los estadísticos que permiten describir la distribución de los puntajes obtenidos en cada grupo y poder así compararlos al final de la aplicación del programa basado en la influencia del aula virtual en el aprendizaje.

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Del cuadro anterior podemos deducir que las medias aritméticas de los puntajes totales, en cada uno de los grupos son representativas, pues sus coeficientes de variación son menores iguales que 0,5; sus medias aritméticas son de 8,45 para el grupo control y 12,70 para el grupo experimental, y sus coeficientes de variación para el grupo control es de 0,26 y para el grupo experimental es de 0,3. Se puede decir que cada grupo es homogéneo respecto a la distribución de los puntajes totales.

HISTOGRAMA PARA LA DISTRIBUCIÓN DE PUNTAJES

Tabla 12

Figura 4 Puntaje total, Tratamientos control.

Valores estadísticos experimental. Dimensiones Algoritmo Lenguajes de programación Resolución de Problemas Puntaje Total

para

el

grupo

Fuente: Elaboración propia.

Grupo Experimental Max Media D.E. 9 4,35 1,496

N 20

Min 3

C.V. 0,3

20

2

5

3,30

0,865

0,3

20

2

11

5,05

1,932

0,4

20

9

24

12,70

3,373

0,3

Fuente: Elaboración propia.

Al efectuar la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov para una muestra en el grupo control se obtuvo Z de KolmogorovSmirnov = 1,126 y un P-valor = 0,158, y para el grupo experimental se obtuvo Z de Kolmogorov-Smirnov = 0,815 y un P-valor = 0,520, de ello podemos concluir que el puntaje total obtenido se ajusta a una distribución normal.

Figura 5 Puntaje total tratamientos experimentales. Fuente: Elaboración propia.

Mostramos en la figura 4, 5 y 6 a continuación los histogramas y diagrama de cajas que muestran en forma gráfica la distribución de los puntajes totales en cada uno de los grupos Mostramos a continuación los histogramas que muestran en forma gráfica la distribución de los puntajes totales en cada uno de los grupos.

Figura 6 Histograma para la distribución de puntajes. Fuente: Elaboración propia.

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Los resultados anteriores nos muestran que respecto a la puntuación total obtenida por los estudiantes en la “Prueba de Entrada” existe homogeneidad dentro de cada uno de los grupos, control y experimental. Para determinar la equivalencia de los grupos a

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nivel poblacional en el post test, realizamos una prueba de hipótesis respecto a la igualdad de medias aritméticas de las puntuaciones totales correspondientes a la variable dependiente capacidades de programación en el área de programación.

Tabla 13 Prueba de hipótesis para igualdad de medias en el post-test. Prueba de Levene para la igualdad de varianzas F Sig.

Se han asumido varianzas iguales No se han asumido varianzas iguales

1,751

,194

Prueba T para la igualdad de medias

T

Gl

Sig. (bilateral)

Diferencia de medias

95% Intervalo de confianza para la diferencia

-4,712

38

,000

-4,250

Error típ. de la diferencia ,902

-4,712

32,78

,000

-4.250

,902

Inferior

Superio r

-6,076

-2,424

-6,086

-2,414

FUENTE: Elaboración propia (SPSS 19).

En la tabla 13 se tiene que el p-valor asociado al estadístico de contraste F (sig. = 0,194) no es mayor que 0,05, luego al nivel de significación de 5%, no se rechaza la hipótesis nula de igualdad de varianzas, es decir, podemos asumir varianzas iguales y por lo tanto el p-valor asociado al estadístico t, adecuado para contrastar igualdad de medias, es (sig. 0,000), como es menor que 0,05, podemos concluir que al nivel de significación del 5%, la medias de las puntuaciones totales no son equivalentes en el post test, la media de la puntuaciones totales en el grupo experimental supera a nivel poblacional a la media de grupo control respecto a las puntuaciones totales.

COMPARACIÓN DE RESULTADOS PRE TEST Y POST TEST. En la tabla 13, se muestra los puntajes obtenidos por los estudiantes seleccionados para el grupo control, corresponden al pre test y post test, la diferencia entre los puntajes será denominada como ganancia. Las dimensiones consideradas denotadas en el siguiente:

serán

DF: Diagramas de flujo. LP: Lenguajes de Programación. RP: Resolución de problemas. Se adoptará también la siguiente notación: El puntaje total será simbolizado por PT. La ganancia simbolizada por la letra G. PET simbolizará pre test. POT simbolizará post test. CM simbolizará capacidades en el área de programación.

De ello podemos concluir que el aula virtual influye significativamente en el aprendizaje de los estudiantes de ingeniería de sistemas. 30

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Tabla 14 Comparación de resultados. N° DE SUJETO SUJETO 1 SUJETO 2 SUJETO 3 SUJETO 4 SUJETO 5 SUJETO 6 SUJETO 7 SUJETO 8 SUJETO 9 SUJETO 10 SUJETO 11 SUJETO 12 SUJETO 13 SUJETO 14 SUJETO 15 SUJETO 16 SUJETO 17 SUJETO 18 SUJETO 19 SUJETO 20

DIMENSIONES PET 4 2 4 3 2 4 5 2 4 4 2 0 3 4 3 2 2 3 2 3

A POT 4 3 4 4 2 5 5 2 4 4 3 2 3 5 4 3 3 3 3 3

G 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 2 0 1 1 1 1 0 1 0

PET 0 0 2 0 1 0 3 1 1 2 1 0 0 1 1 3 1 3 1 0

LM POT 2 0 2 1 2 1 4 1 1 2 2 1 1 2 2 3 2 3 2 0

G 2 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0

PET 3 0 2 3 2 3 5 5 4 7 2 3 2 3 3 1 4 2 3 4

RP POT 3 1 2 4 2 3 5 5 3 7 3 3 3 3 3 2 4 3 3 4

PUNTAJE TOTAL (CM) G 0 1 0 1 0 0 0 0 -1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0

PET 7 2 8 6 5 7 13 8 9 13 5 3 5 8 7 6 7 8 6 7

POT 9 4 8 9 6 9 14 8 8 13 8 6 7 10 9 8 9 9 8 7

G 2 2 0 3 1 2 1 0 -1 0 3 3 2 2 2 2 2 1 2 0

Fuente: Elaboración propia.

GRUPO CONTROL: RESULTADOS DEL PRE Y POST TEST PARA EL PUNTAJE TOTAL 16 14 12 10 8 6 4 2 0

PET

En la figura 7, se observa con claridad y se explica que es importante hacer notar que la diferencia en altura de las barras representa la ganancia obtenida por cada sujeto de pre y post test..

POT

Los puntajes obtenidos en el grupo experimental en el pre test y post test, así como su ganancia respectiva se presentan en la tabla 15. Los resultados anteriores para el puntaje total en el grupo experimental para el pre y post test los podemos observar gráficamente también en la figura 8.

Figura 7 Resultados del pre y post test. Fuente: Elaboración propia.

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Tabla 15 Resultados de pre y post test. N° DE SUJETO SUJETO 1 SUJETO 2 SUJETO 3 SUJETO 4 SUJETO 5 SUJETO 6 SUJETO 7 SUJETO 8 SUJETO 9 SUJETO 10 SUJETO 11 SUJETO 12 SUJETO 13 SUJETO 14 SUJETO 15 SUJETO 16 SUJETO 17 SUJETO 18 SUJETO 19 SUJETO 20

PET 3 4 3 3 2 4 3 4 1 3 3 2 8 3 5 2 2 5 4 3

A POT 4 6 3 5 3 5 3 4 3 5 3 4 9 4 5 3 4 6 5 3

G 1 2 0 2 1 1 0 0 2 2 0 2 1 1 0 1 2 1 1 0

DIMENSIONES CM PET POT G 2 3 1 0 4 4 0 3 3 0 4 4 1 2 1 4 5 1 2 3 1 1 4 3 1 2 1 1 3 2 0 4 4 1 3 2 4 4 0 1 2 1 2 2 0 2 4 2 0 3 3 2 4 2 2 3 1 1 4 3

PET 5 3 2 4 1 4 2 6 1 3 3 2 10 3 4 5 3 3 2 3

RP POT 5 4 6 7 5 5 3 7 4 5 5 2 11 5 4 7 5 4 3 4

G 0 1 4 3 4 1 1 1 3 2 2 0 1 2 0 2 2 1 1 1

PUNTAJE TOTAL (CM) PET POT G 10 12 2 7 14 7 5 12 7 7 16 9 4 10 6 12 15 3 7 9 2 11 15 4 3 9 6 7 13 6 6 12 6 5 9 4 22 24 2 7 11 4 11 11 0 9 14 5 5 12 7 10 14 4 8 11 3 7 11 4

Fuente: Elaboración propia.

GRUPO EXPERIMENTAL: RESULTADOS DEL PRE Y POST TEST PARA EL PUNTAJE TOTAL 30 25 20 15 10 5 0

PET

En la tabla 16, en general, en la mayoría de los casos, se observa que las ganancias individuales en el grupo experimental superan a las ganancias obtenidas en el grupo control de pre y post test.

POT

CUADRO DE GANANCIAS Y DIFERENCIAS PARA EL GRUPO CONTROL Y EXPERIMENTAL PRE TEST Y POST TEST. En la tabla 16 se observa que la ganancia promedio correspondiente al puntaje total en el grupo experimental es de 4,6 puntos en comparación con la del grupo control que sólo es de 1,45 puntos, existiendo por lo tanto una diferencia de 3,1 puntos entre ambas ganancias a favor del grupo experimental.

Figura 8 Resultados del pre y post test. Fuente: Elaboración propia.

En la figura 8, se observa con claridad la diferencia en altura de las barras representa la ganancia obtenida por grupo experimento de cada sujeto de pre y post test total. 32

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uno de los grupos. En la tabla 8, se determina la equivalencia de los grupos a nivel poblacional en el pre test, se PUNTAJE PROMEDIOS POR DIMENSIONES realizó una prueba de TOTAL hipótesis respecto a la DF LP RP (CM) de medias GANANCIA GANANCIA GANANCIA GANANCIA igualdad aritméticas de las Grupo 0,55 0,65 0,25 1,45 Control puntuaciones totales Grupo correspondientes a la 1,0 2,0 1,6 4,6 Experimental variable dependiente Diferencia 0,5 1,3 1,4 3,1 capacidades de Fuente: Elaboración propia. programación, de los cuales se determina que con un nivel de significancia del 5% se Es importante también hacer notar que existe concluye que existe equivalencia de medias diferencia significativa de ganancias respecto en el pre test. a las dimensiones diagramas de flujo, lenguaje Tabla 16 Cuadro de ganancias.

de programación y resolución de problemas de 0,5; 1,3 y 1,4 puntos.

La tabla 3 y 4 nos muestra los estadígrafos obtenidos en el pre test tanto para el grupo control como para el experimental donde las medias aritméticas de los puntajes totales en cada uno de los grupos son representativas pues sus coeficientes de variación son menores que 0,5; sus medias aritméticas son de 7,00 para el grupo control y 8,15 para el grupo experimental, y sus coeficientes de variación para el grupo control es de 0,4 y para el grupo experimental es de 0,5, lo cual nos indica que partimos el estudio como grupos estadísticamente homogéneos respecto a la distribución de sus puntajes. Al efectuar la prueba de normalidad de KolmogorovSmirnov para una muestra en el grupo control se obtuvo Z de Kolmogorov-Smirnov = 0,914 y un P-valor = 0,374, y para el grupo experimental se obtuvo Z de KolmogorovSmirnov = 0,943 y un P-valor = 0,336, de ello podemos concluir que el puntaje total obtenido se ajusta a una distribución normal.

En lo que respecta al post test los resultados individuales se presentan en las tablas 9 y 10 para el grupo control y experimental respectivamente. La tabla 11 y 12 nos muestra los estadígrafos obtenidos en el post test tanto para el grupo control como para el experimental del cual podemos deducir que las medias aritméticas de los puntajes totales, en cada uno de los grupos son representativas pues sus coeficientes de variación son menores que 0,5; sus medias aritméticas son de 8,45 para el grupo control y 12,7 para el grupo experimental, y sus coeficientes de variación para el grupo control es de 0,26 y para el grupo experimental es de 0,3 lo cual nos indica que ambos grupos estadísticamente son homogéneos respecto a la distribución de sus puntajes. Al efectuar la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov para una muestra en el grupo control se obtuvo Z de Kolmogorov-Smirnov = 1,126 y un P-valor = 0,158, y para el grupo experimental se obtuvo Z de Kolmogorov-Smirnov = 0,815y un Pvalor = 0,520, de ello podemos concluir que el puntaje total obtenido se ajusta a una distribución normal.

Los histogramas presentados en las figuras 1, 2 y 3 muestran los puntajes totales en cada

Los histogramas presentados en las figuras 4, 5 y 6 muestran en forma gráfica la

DISCUSIÓN

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distribución de los puntajes totales en cada uno de los grupos. Para determinar la equivalencia de los grupos a nivel poblacional en el post test, se realizó una prueba de hipótesis respecto a la igualdad de medias aritméticas de las puntuaciones totales correspondientes a la variable dependiente capacidades programación en el área de programación, resultados en tabla 13, de los cuales se determina que con un nivel de significancia del 5% se concluye que no existe equivalencia de medias en el post test, la media de la puntuaciones totales en el grupo experimental supera a nivel poblacional a la media de grupo control respecto a las puntuaciones totales.

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apoyada con aulas virtuales, mejoran significativamente el desarrollo de las capacidades de programación en estudiantes de Ingeniería de Sistemas, tal como se evidencia con los 4,6 puntos de ganancia en la escala vigesimal, de los alumnos sometidos a prueba bajo este modelo, llegando a establecer una diferencia de 3,1 puntos, que estadísticamente es significativa, respecto a estudiantes que desarrollan las sesiones de aprendizaje en dicha área utilizando modelos y estrategias convencionales. El desarrollo de las sesiones de aprendizaje en el área de Programación apoyada en Aulas virtuales, mejoran significativamente el desarrollo de la capacidad de los Diagramas de flujo de estudiantes de Ingeniería de sistemas, demostrado a través del trabajo de campo 1,0 puntos de ganancia en la escala vigesimal, de los alumnos sometidos a prueba bajo este modelo, llegando a establecer una diferencia de 0,5 puntos, que estadísticamente es significativa, respecto a estudiantes que logran sus aprendizaje en dicha área utilizando modelos y estrategias convencionales.

Respecto a la comparación de resultados entre el pre test y post test, presentan en la tabla 14 y figura 7 para el grupo control y en la tabla 15 y figura 8 para el grupo experimental. Las ganancias y diferencias por dimensiones y puntaje total para el grupo control y experimental se presentan en la tabla 16. La ganancia promedio correspondiente al puntaje total en el grupo experimental es de 4,6 puntos en comparación con la del grupo control que sólo es de 1,45 puntos existiendo por lo tanto una diferencia de 3,1 puntos entre ambas ganancias a favor del grupo experimental, lo cual muestra que los estudiantes que desarrollaron las sesiones de aprendizaje utilizando aula virtual mejoraron sus puntajes significativamente; es importante también hacer notar que la diferencia de ganancias correspondientes a las dimensiones diagramas de flujo, lenguaje de programación y resolución de problemas son de 0,5, 1,3 y 1,40 puntos respectivamente, diferencias significativamente estadísticas. CONCLUSIONES

El desarrollo de las sesiones de aprendizaje en el área de Lenguajes de programación apoyada en Aulas virtuales, efectivamente es un factor de mejora para el desarrollo de la capacidad de Programación de estudiantes de Ingeniería de sistemas, que se respalda en los 2,0 puntos de ganancia en la escala vigesimal de los alumnos sometidos a prueba bajo este modelo, llegando a establecer una diferencia de 1,3 puntos, que estadísticamente es significativa, respecto a estudiantes que logran al grupo de estudiantes que desarrollan las sesiones de clase apoyados en estrategias y recursos convencionales.

La programación de las sesiones de aprendizaje en el área de Programación

Efectivamente, la programación de las sesiones de aprendizaje en el área de 34

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programación apoyada en aulas virtuales, mejoran significativamente el desarrollo de las capacidad de resolución de problemas en estudiantes de Ingeniería de Sistemas, tal como se evidencia con los 1,6 puntos de ganancia en la escala vigesimal, obtenido por el grupo de alumnos sometidos a prueba bajo este modelo, llegando a establecer una diferencia de 1,40 puntos, que estadísticamente es significativa, respecto a estudiantes que desarrollan las sesiones de aprendizaje en dicha área utilizando modelos y estrategias habituales y poco complejas.

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AGRADECIMIENTOS De manera especial, deseo expresar mis agradecimientos a mis compañeros de trabajo de la universidad, por su apoyo incondicional. A personas muy especiales que han ayudado con su sabiduría y experiencia plasmar muchas de sus ideas en esta obra. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Adell, Jordi (1994)."World Wide Web: un sistema distribuido para la docencia universitaria". En Blazquez, F.; Cabero, J.; Loscertales, F.: Nuevas tecnologías de la Información y la Comunicación para la Educación, p. 114. Armengol, C. Miguel. (1974) Concepción, justificación y viabilidad de los sistemas de educación superior a distancia en América Latina. La educación a distancia en América Latina, p.89. Bartolomé, Antonio (1995)."Multimedia en la enseñanza universitaria". Actas del Symposium d'Innovació universitària: Disseny, desenvolupament i avaluació del currículum universitario, 191-211"

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