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Motivación y enseñanza de la matemática: un matrimonio indisoluble

18 febrero, 2021 by Tito Viale Deja un comentario

Les planteo hacer un pequeño ejercicio (no se asusten, no es de matemática): cerremos los ojos y trasladémonos mentalmente a través del tiempo unos años atrás hasta nuestra época escolar. Nuestras mejores clases, ¿No eran aquellas en las cuáles nos gustaba intervenir y lo hacíamos participando con total libertad y comodidad? ¿O aquellas en las cuáles aprendíamos con mucho gusto? ¡Y lo mejor de todo es que conseguíamos buenas calificaciones! ¿Recuerdan haberse preguntado en alguna oportunidad por qué a este profesor de matemática sí le entendíamos y a este otro no? ¿Qué es lo que nos gustaba? ¿Qué nos movía?

La motivación es un vehículo metodológico que debe ser necesariamente implementado en el sistema de enseñanza-aprendizaje universitario, especialmente en los cursos de matemática.  La motivación no se reduce a unos minutos al inicio de las clases o al inicio del desarrollo de un tema en particular. Tampoco se centra en captar la atención de los alumnos solo por unos instantes al inicio de la clase. El proceso de la motivación es mucho más complejo y empieza desde la concepción del curso pasando, luego, por su diseño. La motivación no solo se dirige a la cognición de los alumnos; tiene, más bien, un alto componente emotivo, así como una gran relación con el rol del profesor, tanto dentro como fuera del salón de clase. Es por ello que el rol del docente debe centrarse, principalmente, en “inducir y provocar motivos en sus alumnos” (Díaz, Hernández; 1998). Es decir, motivarlos.

Para muchos entendidos en la docencia universitaria el sistema de enseñanza-aprendizaje, a diferencia de lo que ocurría antes, requiere de herramientas de motivación adicionales a la motivación propia por aprender que debe traer consigo cada estudiante. Solo de esta manera podrá apoderarse y hacer suyo el conocimiento impartido. Más aún en estos tiempos, ante la masificación de las universidades y la casi nula selección de los estudiantes que se proponen estudiar una carrera, es necesario contar con herramientas o vehículos metodológicos que formen parte del diseño del sistema de enseñanza-aprendizaje que capturen y sostengan la atención de los educandos. De esta manera, se optimiza la enseñanza y se alcanza el verdadero aprendizaje para un posterior desarrollo profesional competente. Los estudios de Gagné (1966) indican que estos vehículos serían la motivación y el vínculo que el docente puede llegar a establecer con sus alumnos.

Para justificar teóricamente la importancia de la motivación como vehículo metodológico en el sistema de enseñanza-aprendizaje, nos hemos basado en el planteamiento que, desde el punto de vista de la biología, hiciera Piaget en 1969. El estudio de Piaget giró en torno a las relaciones y similitudes existentes entre la vida orgánica y el conocimiento: el organismo biológico es el sujeto y el entorno o medio ambiente es el conjunto de objetos exteriores que este busca conocer.

El dictado de una clase sea cual sea la materia no garantiza el aprendizaje del alumno, pero sí debería ser desencadenante. La clase, por sí misma, no determina la adquisición de los conocimientos por parte de los estudiantes. Es el propio estudiante el que determina cuándo la clase es desequilibrante (motivadora) y, por lo tanto, cuándo logrará el cambio que se desea conseguir en él.

Si el sistema de enseñanza-aprendizaje no genera en el estudiante un desequilibrio cognoscitivo, no hay cambio ni aprendizaje por parte del sujeto. El entorno “bombardea” y el sujeto reproduce el estímulo de forma endógena. Nada del entorno representa instrucciones para él. Los organismos (y los sujetos) están dotados de autonomía para decidir cuándo llevar a cabo el cambio. La motivación y los estímulos externos ayudan a que ese cambio se produzca.

Para graficar lo anterior, voy a dar un ejemplo que un buen día, un profesor de la maestría, y amigo mío, me comentó: supóngase un gran barco que pasa por altamar y que, en su avance, genera grandes olas, de modo que los organismos que se encuentran en el fondo del mar reaccionan frente a este oleaje. Estos organismos, recálquese, no reaccionan frente al barco, sino frente al oleaje que este genera. No saben si lo que lo produjo fue un barco, un yate, un submarino, un nadador, o el paso de alguna otra especie animal más grande. Solo se estimulan ante la interacción (oleaje).

En un salón de clases, el alumno puede tener al frente, como profesor, al mejor especialista de ese curso. Pero si el docente no genera la interacción (motivación) necesaria para lograr el cambio en el alumno, el aprendizaje no se produce. También puede ocurrir lo contrario. Un profesor, aun no siendo tan especialista en determinada materia, puede tener las herramientas suficientes para generar la interacción (motivación) que logre el cambio en el estudiante.

La motivación es mucho más que dirigirse al sentimiento de los alumnos. Es una completa articulación de las actividades llevadas a cabo dentro y fuera del aula, desempeñando el profesor un rol preponderante.

Las investigaciones en torno a los desafíos o retos en las clases de matemática dan cuenta de la fuerte motivación generada en los alumnos: un entorno de clase que incentiva a los estudiantes a adoptar metas de aprendizaje (en lugar de buscar resultados) promueve el desarrollo de la motivación intrínseca. Los salones de clase deben facilitar la motivación intrínseca al enfatizar la autonomía de los alumnos, ofreciendo desafíos óptimos y la competencia necesaria que promueva la retroalimentación, comunicando una actitud de respeto y afecto hacia los alumnos.

Para mayor profundización sobre este tema, te invito a leer mi artículo https://www.researchgate.net/publication/299402518_IMPORTANCIA_DE_LA_MOTIVACION_COMO_VEHICULO_DESEQUILIBRANTE_EN_LA_ENSENANZA_DE_LA_MATEMATICA

De modo presencial a modo virtual: Como afrontar el cambio en la forma de enseñar

29 mayo, 2020 by Guillermo Quiroga Deja un comentario

Hay eventos que disparan el cambio y hoy en el sector educación estamos ante uno de ellos. Pienso que para la educación virtual se ha abierto una gran oportunidad. Te animo a sumarte a este viaje al futuro.

Por esta razón, les comparto algunas ideas que pueden ayudar a todos los profesores a enfrentar el desafío de enseñar en formato on line cuando gran parte de su vida han dictado presencial. Como ha sido mi caso. Para animarnos, no se olviden que nuestro cerebro es plástico, eso significa que si queremos podemos aprender nuevas cosas a pesar de la edad o costumbre. Todo depende de la actitud.

Además, les comento que he revisado muchos sitios especializados con ideas y consejos para enseñar en forma virtual. La mayoría se centra en los factores ambientales. Conexión, vestimenta, iluminación etc. Son muy importantes esos consejos, pero esto es sólo el piso o lo mínimo. Por ello, pienso que conversar sobre temas de fondo es muy pertinente.

Quizás la primera idea fuerza a tener presente es que no hay segunda oportunidad para una primera impresión. En ese sentido, es vital empezar las clases on line con la actitud y energía correcta. Abiertos a la tecnología y sobre todo a las sorpresas. Con esto no quiero minimizar los inconvenientes técnicos o problemas que surgirán. Simplemente el mensaje consiste en no perder perspectiva. Los alumnos con el tiempo puede que no se acuerden mucho de lo que se les enseño. Pero jamás olvidarán como se hizo.

La segunda idea importante es intensidad: Qué cada clase cuente. Para mí esto es lo más importante de todo. Al final de la sesión tanto nosotros como los alumnos digan, a pesar del esfuerzo ha valido la pena. Si nosotros como docentes hemos dado nuestro mejor esfuerzo y los alumnos han aprendido algo que les sirva para su crecimiento profesional; se ha producido un aprendizaje significativo y el logro está cumplido.

Hemos de transmitir a los alumnos seguridad. Sobre todo, al principio. Vamos despacio construyendo paso a paso. Tanto ellos como nosotros con el tiempo y la repetición lo haremos cada día mejor en formato virtual. Es muy oportuno enfocar la clase como si fuese una conversación uno a uno. Esta forma de enseñanza lo permite. Un dato importante es que bajo la modalidad on line muchos alumnos pierden el miedo escénico. Por tanto, es una gran oportunidad para que nosotros y ellos descubramos juntos nuevos talentos. No nos olvidemos que el poder de la educación radica en la transformación personal de cada alumno.

Planificar muy bien la clase en segmentos determinados y hacer breves pausas activas. Tener ejemplos e historias relacionadas al curso preparadas para comentar. Compartir videos cortos que dan frescura a la clase. Usar poco a poco todas las herramientas que la plataforma nos ofrece. Experimentar, será divertido para nosotros y los alumnos. No nos angustiemos por la evaluación. Apelemos a su responsabilidad y profesionalidad. Son ellos los principales interesados en aprender. En tal sentido, las evaluaciones deben ir en la línea del desarrollo del pensamiento crítico y de las competencias del curso. Ya no hace falta aprender de memoria como antes, todo está al alcance de la mano en la red. 

Finalmente, paciencia y buen humor. Hay cosas que no controlamos: conectividad, suministro de energía eléctrica nuestra y la de los alumnos. Por ello, ante un problema técnico tomarlo con calma. No nos angustiemos si perdemos 10 minutos. Luego los recuperamos. Volver a intentarlo hasta que funcione. Los alumnos valorarán más nuestro esfuerzo y buen humor ante la adversidad. Si transmitimos energía negativa por más que tengamos la mejor tecnología la experiencia no será la mejor.

A medida que avancemos en el proceso estoy seguro de que surgirán excelentes aprendizajes. Por lo tanto, lo mejor es empezar e ir un día a la vez y veremos cómo nuestras clases on line se convierten en una excelente alternativa de formación.

*Artículo publicado en el LinkedIn: https://pe.linkedin.com/in/guillermoquirogap , 23 de marzo de 2020.

El uso de la big data en la educación: un largo camino por recorrer

26 febrero, 2020 by Tito Viale Deja un comentario

Todos nosotros, en el día a día, escuchamos hablar de datos, información y conocimientos. Incluso, solemos decir “pásame los datos…” o “pásame la información…”; sin detenernos a pensar si estamos hablando de lo mismo o si es que estamos hablando de conceptos diferentes. Según la Real Academia Española (RAE), la palabra dato viene del latín Datum, que significa lo que se da. Todo documento proporciona algo y a eso le llamamos dato. La información es la base del conocimiento y la RAE la define como la “explicación de una palabra”. Por otro lado, la RAE define como conocimiento la acción y efecto de entender, de saber.

En el mundo de la informática, los datos son la base de la información. Estos datos alimentan (input) un sistema, luego se procesan y se obtiene una salida (output) a la que llamamos información. Es con esta información que generamos conocimiento para la adecuada toma de decisiones. Si bien, en nuestros días, los datos los guardamos en medios electrónicos, magnéticos u ópticos, pero hace algunos miles de años atrás, eran guardados o transmitidos en piedra, papel, madera, etc.

Para aclarar la diferencia entre los tres conceptos veamos el siguiente ejemplo:

  • Dato: 10,5
  • Información: 10,5 es el promedio de fin de año en el curso de matemática de mi sección.
  • Conocimiento: si el promedio es 10,5 significa que, tal vez, el diseño de la asignatura no fue el adecuado con lo cual debemos revisarlo para lograr mejorar el desempeño de mis estudiantes.

En el mundo de la educación, cada vez es más importante el uso de los datos de nuestros estudiantes con la finalidad de conocerlos mejor y ofrecerles una experiencia de aprendizaje personalizada. Si bien, en un principio, nos contentábamos con conocer sus notas, sus asistencias a clases, los comentarios de sus profesores en relación con su desempeño académico, su composición familiar, etc.; actualmente, requerimos más y más datos de nuestros estudiantes. Ahora, adicionalmente, necesitamos conocer dónde vive nuestro estudiante, su pasatiempo preferido, sus actividades extraacadémicas, si es deportista, si es primera generación en la universidad, su historial académico en el colegio, su madurez para enfrentarse a situaciones nuevas, deseamos conocer, también, su inteligencia emocional, las respuestas de sus correos electrónicos y un largo etcétera.

Se ha ido haciendo cada vez más y más grande la cantidad de datos necesarios volviéndose inmanejables con la tecnología y herramientas convencionales. A toda esta enorme cantidad de datos se le conoce como Big Data; concepto popularizado por John Mashley (informático estadounidense) en el año 1990 cuando escribió un artículo titulado Big Data and the next Wave of Infrastress, en el cual señala que nuestra infraestructura informática, en ese entonces, no estaba preparada para soportar ni procesar la enorme cantidad de datos que crecía a grandes velocidades.

Big Data, o datos masivos, es un término que utilizamos para explicar el enorme volumen de datos que hoy en día se procesa. Estos datos pueden ser estructurados (en hojas de cálculo, por ejemplo), o no estructurados (textos, correos electrónicos, etc.). Esto lo hace complejo, pero, a decir de Cukier (2014), mientras más datos tengamos, mejor: “Big Data is better Data”.

Sin embargo, la data no es lo que importa sino lo que nosotros podamos hacer con esa data. Esa data, analizada a fondo, se convierte en un tesoro en forma de información confiable que puede marcar la diferencia en la educación.

Si contamos con una Big Data (o queremos hacernos de una) y deseamos procesarla, debemos proveernos de equipos informáticos de gran potencia que procesen con rapidez y eficacia millones y millones de datos a la vez. Esto nos permitirá encontrar correlaciones entre datos y detectar patrones y tendencias que nos servirán para una acertada toma de decisiones.

Estos patrones y tendencias se pueden encontrar de dos maneras. Una de estas maneras es crear el algoritmo que le diga a la máquina qué es lo que debe encontrar. La otra manera, es hacer uso del Machine Learning (“entrenamos” a la máquina haciendo uso de la inteligencia artificial), para que la máquina nos muestre todos los patrones que encuentre. En este último caso nos podemos dar con la sorpresa de recibir patrones que no nos hubiésemos imaginado que existían.

Estamos viviendo una etapa de transformación en la historia de la educación: la Inteligencia Artificial está llegando a las aulas. Pareciera un cuento de ciencia ficción, pero ya no lo es. El uso de grandes cantidades de datos (Big Data) para dirigir el aprendizaje de los alumnos ya está siendo parte de aplicaciones reales.

En el año 2013 en San Francisco (EEUU), Max Ventilla (informático, emprendedor, financista y uno de los creadores del Google+), funda los AltSchool, colegios en los cuales hace uso de toda la data que puede obtener en el salón de clases para mejorar la gestión del aprendizaje de los estudiantes. Este es un modelo de observación de los alumnos para personalizar la enseñanza. Este modelo contempla el seguimiento de todas las interacciones de los alumnos dentro de la escuela con un software que sigue y graba, tanto sus movimientos corporales como faciales, y las inflexiones de su voz apoyándose en el uso de cámaras y micrófonos.

Por otro lado, otro camino que ofrece el uso de datos masivos (Big Data) en educación tiene una orientación muy distinta al caso anterior, pero comparte el componente de innovación que permiten los avances de la Inteligencia Artificial basada en algoritmos. Se trata del uso de grandes cantidades de datos para analizar el funcionamiento de un sistema educativo, detectar desigualdades y actuar para reducirlas. Así, por ejemplo, haciendo uso del Big Data y de la Inteligencia Artificial, el año 2016, diez investigadores chilenos resultaron ganadores del concurso “Nuevos debates, Datos para el desarrollo” organizado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). El estudio se tituló: “Apoyando la formulación de políticas públicas y toma de decisiones en educación utilizando técnicas de análisis de datos masivos: el caso de Chile”.

En este estudio, Patricio Rodríguez (2016), uno de los flamantes investigadores, nos explica que lograron demostrar, usando los datos públicos de Chile, que se pueden generar evidencias que les permita tomar mejores decisiones en educación. Haciendo uso de una enorme cantidad de datos (Big Data) y de la Inteligencia Artificial, se hicieron visibles problemas previamente ocultos. En este caso, en particular, la heterogeneidad del país fue puesta en evidencia por la dimensión territorial, evidenciando relaciones con factores no educativos previamente ignorados en la toma de decisiones en educación.

Finalmente, otro ejemplo de uso de Big Data e Inteligencia Artificial en la educación es el de Analyticus. Miguel Molina, CEO de Analyticus, nos explica cómo se puede explotar la información que generan las empresas para tomar decisiones e identificar patrones en volúmenes importantes de datos. Para esto, dice Molina, debemos “entrenar” a la máquina para identificar patrones (Machine Learning). Miguel Molina, basándose en el uso de datos masivos y de la Inteligencia Artificial, ha creado un producto para predecir la deserción estudiantil universitaria.

A pesar de todas las ventajas que ofrece el procesar la data para la acertada toma de decisiones, sobre todo en la gestión del aprendizaje de nuestros estudiantes, Salvador Rojas (2018), pedagogo y asesor en innovación educativa, señala que existen riesgos en el uso del Big Data en educación. Uno de estos riesgos es la desigualdad de oportunidades para los estudiantes provenientes de familias con escaso poder adquisitivo para acceder a escuelas como las de Max Ventilla, por otro lado, la intromisión en la intimidad y privacidad de los mismos y, finalmente, la posibilidad de que la data recopilada caiga en manos de gente inescrupulosa.

El debate está abierto.

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