AGOSTO, 2024 (82-106)Número 23
APRENDIZAJE CREATIVO DURANTE
LA FORMACIÓN DE PROFESIONALES
INFORMÁTICOS
CREATIVE LEARNING DURING THE
TRAINING OF COMPUTER SCIENCE
PROFESSIONALS
DOI: https://doi.org/10.37135/chk.002.23.04
Artículo de Investigación
Recibido: (16/10/2023)
Aceptado: (15/01/2024)
1Universidad Central “Marta Abreu” de las Villas. Facultad de Educación
Media. Departamento de Informática y Educación Laboral, Santa Clara,
Cuba, email: wghernandez@umclv.cu
2Universidad de Ciencias Médicas, Facultad de Ciencias Médicas de
Matanzas, Departamento de Estadísticas, Matanzas, Cuba, email:
maritza.petersson@umcc.cu
3Universidad de Matanzas, Centro de Información Cientíca Técnica,
Matanzas, Cuba, email: marcelina.moreno@umcc.cu
Walfredo González Hernández1,
Maritza Petersson Roldán2,
Marcelina Caridad Moreno García3
Walfredo González Hernández, Maritza Petersson Roldá, Marcelina Caridad Moreno García
CHAKIÑAN. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades / ISSN 2550 - 6722
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La formación de profesionales informáticos creativos se considera como un proceso
estratégico en diferentes países al resultar esencial para la informatización de la sociedad.
El presente artículo plantea un acercamiento al aprendizaje creativo de la informática
para la transformación digital de la sociedad moderna. El objetivo de la investigación fue
evaluar el aprendizaje creativo de la informática durante la formación de profesionales
informáticos. Se aplicó un instrumento derivado de investigaciones anteriores y métricas
para evaluar el aprendizaje creativo en los dos grupos de años terminales de la carrera de
Ingeniería Informática de la Universidad de Matanzas, Cuba, con un paradigma mixto. Los
análisis cuantitativos diagnosticaron el aprendizaje predominante en la carrera que ofrecen
elementos a los directivos para tomar decisiones. Por su parte, los análisis cualitativos
permitieron develar las cuatro etapas de formación del aprendizaje creativo de la informática
en la carrera: etapa preuniversitaria, etapa básica, etapa profesional y etapa de investigación.
Además, permitieron obtener tres factores claves en la formación del aprendizaje creativo
de la informática: la integración de asignaturas, la solución de proyectos reales y el
acompañamiento emocional de los profesores y otros profesionales a los estudiantes durante
su inserción en la informatización de organizaciones.
PALABRAS CLAVE: Aprendizaje creativo, aprendizaje creativo de la informática,
formación de profesionales informáticos, formación universitaria
The training of creative computer professionals is considered a strategic process in dierent
countries as it is essential for the informatization of society. This article proposes an approach
to the creative learning of computer science for the digital transformation of modern society.
The objective of the research was to evaluate the creative learning of computer science during
the training of computer professionals. An instrument derived from previous research and
metrics was applied to evaluate creative learning in the two groups of terminal years of the
Computer Engineering career at the University of Matanzas, Cuba, with a mixed paradigm.
Quantitative analyses diagnosed the predominant learning in the career that oer elements
to managers to make decisions. The qualitative analyses made it possible to unveil the four
stages of formation of creative learning of computer science in the career: pre-university
stage, basic stage, professional stage and research stage. In addition, three key factors in the
formation of creative learning of computer science were obtained: the integration of subjects,
the solution of real projects and the emotional support of teachers and other professionals to
students during their insertion in the computerization of organizations.
KEYWORDS: Creative learning, creative learning in computing, training of computer
professionals, university training
RESUMEN
ABSTRACT
APRENDIZAJE CREATIVO DURANTE
LA FORMACIÓN DE PROFESIONALES
INFORMÁTICOS
CREATIVE LEARNING DURING THE TRAINING
OF COMPUTER SCIENCE PROFESSIONALS
APRENDIZAJE CREATIVO DURANTE LA FORMACIÓN DE PROFESIONALES INFORMÁTICOS
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INTRODUCCIÓN
La creatividad, una de las temáticas más estudiadas por diferentes
disciplinas cientícas, se considera como un fenómeno multidimensional;
su desarrollo en el ser humano está íntimamente relacionado con el
aprendizaje creativo, visto por Díaz & Mitjáns (2013) como la base de
todo proceso creativo. La didáctica, en tanto, como ciencia que estudia
los procesos de formación en las escuelas, debe preocuparse por el
desarrollo de la creatividad.
Investigadores como Orsolya & Kárpátib (2018) han estudiado la
creatividad y las tecnologías, sin embargo, no se detectan muchos
estudios sobre la formación creativa del profesional que las estudia. La
investigación de González-Hernández (2013) aborda el desarrollo de
la creatividad en estos profesionales y describe las vías para lograr ese
propósito, pero no especica en cómo formar el aprendizaje creativo de
las tecnologías informáticas. Para lograr este aprendizaje en un proceso
de formación de profesionales, y desarrollar la creatividad, resulta
importante determinar el aprendizaje creativo de la informática (AC).
El AC se dene como la conguración subjetiva, social o individual
caracterizada por la personalización de los procesos informáticos, la
confrontación con los procesos informáticos ya dados que posibilitan
la emergencia de sentidos subjetivos y la producción, generación de
ideas propias y nuevas durante la ejecución de un proyecto informático
(González et al., 2022).
Las conguraciones subjetivas se conforman a partir de la integración
de sentidos subjetivos. Por su parte, estos son entendidos a manera de
unidades simbólicas emocionales que emergen durante la actuación
del individuo o grupo social. Cada conguración es única e irrepetible,
marcada por la historia de las actuaciones y el contexto; en consecuencia,
el AC es único e irrepetible en cada aprendiz de informática.
Esta denición resume las características del AC y lo sitúa en el contexto
fundamental de la creación informática: el proyecto. Al mismo tiempo,
establece las condiciones para que transcurra el aprendizaje creativo
de las tecnologías informáticas. Permite, además, a los investigadores
contar con una denición y un sistema de dimensiones e indicadores
para evaluar su desarrollo. La operacionalización de la denición
consta de tres dimensiones, 18 indicadores y 81 criterios de medida
que facilitan su valoración. El objetivo de la presente investigación se
relacionó con evaluar el aprendizaje creativo de la informática durante
la formación de los profesionales de esta área.
Walfredo González Hernández, Maritza Petersson Roldá, Marcelina Caridad Moreno García
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METODOLOGÍA
La tipología del artículo es de investigación con un enfoque mixto
en el que se utiliza un diseño transversal exploratorio con elementos
descriptivos (Hernández et al., 2014) para examinar el AC y describir sus
etapas. Se aplicó un cuestionario abierto, obtenido de la investigación de
Moreno (2019), que incluyó una última pregunta en la que se les pidió
a los estudiantes narrar un relato acerca de su trayectoria en la carrera
(Torres & Mitjáns, 2020). Adicionalmente, se aplicó una entrevista
cualitativa a los estudiantes, que complementó el relato para explorar el
proceso de formación del AC.
Los estudiantes seleccionados fueron informados del objetivo de la
investigación y se les solicitó su consentimiento por escrito, para cumplir
las normas éticas de la universidad. El formulario de consentimiento de
los estudiantes contenía su nombre, apellidos, valoraciones acerca de
los procedimientos de publicación de la información, su rma y la fecha
en un documento aparte del cuestionario. Todos estuvieron de acuerdo
en participar con la condición que no se divulgaran sus nombres.
Para explicar la selección de la muestra es necesario abordar el contexto
curricular universitario cubano, donde la duración de las carreras era de
cinco años hasta que en 2016 se comenzó una transformación curricular
en la que se reducen a cuatro. Al plan de estudios de cinco años se
denominaba Plan D y al nuevo plan de estudios se le denominó Plan
E. La carrera comenzó este proceso de renovación curricular en 2018
y al culminar 2022 existían dos años terminales: un grupo en cuarto
año correspondiente al plan E (2018-2022) y un grupo en quinto
año correspondiente al Plan D (2017-2022). Estos dos años tuvieron
diferentes planes de estudio y se graduaron en el mismo año cumpliendo
los mismos objetivos de formación profesional.
El muestreo utilizado fue no probabilístico intencional, pues se
seleccionaron todos los estudiantes de los dos años terminales de
la Carrera Ingeniería Informática de la Universidad de Matanzas,
distribuidos en dos grupos de 19 y 18 estudiantes, respectivamente.
Esta selección se debió a que son los años que debían poseer mayor
nivel de AC, ya que han completado su proceso de formación como
ingenieros informáticos.
El cuestionario aplicado posee una evaluación cuantitativa obtenida a
través de las expresiones 1.1 y 1.2 cuyo resultado se expresa en un
número del intervalo del 0 al 1, excepto la última pregunta en la que se
pide el relato de su trayectoria en la carrera. Las fórmulas establecidas por
Medina et al. (2021) variadas con la expresión 1.3 permiten establecer
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equivalencias entre los valores del intervalo y el sistema evaluativo en
Cuba para la Educación Superior, como se reeja en la tabla 1:
Tabla 1: Escalas de evaluación del AC.
La investigación transitó por las siguientes fases:
- Se aplicó el cuestionario en los dos grupos terminales para recolectar
la información sobre los 81 criterios de medida que caracterizan el
AC.
- Se calculó el AC en cada estudiante de los dos grupos y se expresa de
manera cualitativa usando la escala de evaluación cubana conocida
por los profesores.
- Se compararon los resultados obtenidos en los dos grupos para
contrastar las hipótesis de trabajo siguientes:
1. Hipótesis 1. El 80 % de los estudiantes en los grados terminales
de los dos planes de estudio logran un AC evaluado de, al menos,
bien. La hipótesis estadística a probar sería:
.
Estas hipótesis son equivalentes a:
.
2. Hipótesis 2. La diferencia de diseño curricular entre
los dos grupos llevaría a que el grupo de Plan D tuviera
mejores resultados que Plan E por estudiar la carrera mayor
cantidad de años. La hipótesis estadística a probar sería:
.
- Se realizó la entrevista cualitativa a los estudiantes para corroborar
el supuesto acerca de la inexistencia de etapas en la formación del
AC.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados de la aplicación de los métodos se presentan por años
y muestran los correspondientes a cada estudiante. Se comienza por
los resultados del cuarto año y posteriormente se exponen los del
quinto. Para nalizar el análisis cuantitativo se comparan los resultados
obtenidos en cada año y se analiza la validez de las dos primeras
hipótesis.
ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS CUANTITATIVOS
Para evaluar el desarrollo de la creatividad informática se necesitan
medidas cuantitativas en dependencia de la importancia de cada
dimensión para la organización. La prueba de Torrance (Said-Metwaly
et al., 2021) no satisface las condiciones para su aplicación por dos
razones: la primera se relaciona con el hecho de que esta prueba está
desarrollada para evaluar la creatividad y no el aprendizaje creativo
de una ciencia. La segunda, con que el Test de Torrance asume la
creatividad como un tipo de pensamiento, y no tiene en cuenta el
carácter complejo de las conguraciones subjetivas como la integración
de unidades simbólicas y emocionales (Oliveira-dos-Santos & Mitjans-
Martinez, 2020).
La métrica para determinar el aprendizaje creativo de la informática
(AC) se muestra en la expresión AC= donde n es el
número de dimensiones que en el caso de esta investigación es 3, Di es la
evaluación de la i-ésima dimensión y Pi su el peso. La expresión siguiente
calcula el valor de las dimensiones :
donde: mi: total de indicadores de la dimensión i, nij : total de aspectos
a evaluar para el indicador j de la dimensión i, Iijk: evaluación dada
al aspecto k del indicador j en la dimensión i, Pij: es el peso de cada
indicador asignado por el investigador.
Para determinar el peso de cada dimensión se recomienda el método
de comparaciones pareadas que clasica dentro de los métodos de
ponderación subjetivos (Villa-Silva et al., 2019). Los especialistas
consultados mostraron sus preferencias por cuanticar la intensidad de
cada dimensión utilizando la escala de valoración propuesta por Saaty
(1987) y se obtiene la tabla 2.
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Tabla 2: Ponderación de las dimensiones.
Para determinar una escala de evaluación para el aprendizaje creativo
se aplica la fórmula de Medina et al. (2021) que obtiene la equivalencia
del valor resultante con la escala de evaluación del sistema educativo
de cualquier país, en este caso, el de la educación superior cubana. Sin
embargo, las fórmulas de estos autores necesitan corregir el máximo y
mínimo del intervalo, pues de la manera que se calculan los intervalos
se incluye el máximo del intervalo anterior como mínimo en el intervalo
posterior. Este error se corrige sumando (1.3) para que el valor
mínimo del nuevo intervalo sea superior al máximo del límite superior
anterior. La r es la cantidad de decimales que posee el valor máximo del
intervalo anterior.
La pregunta 1 del cuestionario solicitó colocar el nivel de importancia
que tuvo para ellos la elaboración propia de contenidos informáticos en
una escala del 1 al 10. En esta escala, cuatro estudiantes marcaron el
número 10, dos estudiantes el ocho y el resto por debajo de seis. Esta
valoración de los estudiantes evidencia que no les resultó importante
su producción de contenidos informáticos, sino la reproducción de los
contenidos impartidos por los docentes. Ello permite armar que los
estudiantes estuvieron más preocupados por decir lo que los profesores
consideraban que era una respuesta correcta que por producir contenidos
informáticos. Esta forma de aprender es propia del aprendizaje
comprensivo (Mitjáns, 2013).
En el completamiento de frases, solamente tres estudiantes expresaron
la elaboración de nuevas ideas y dos de ellos identicaron las
contradicciones como una vía para el desarrollo del aprendizaje, lo que
evidencia el pobre desarrollo de estos sentidos subjetivos. Relacionado
con la búsqueda, la mayoría prerió la información necesaria para
resolver los problemas y solamente uno de ellos planteó la búsqueda de
problemas a informatizar en la realidad.
La evaluación cuantitativa del aprendizaje creativo transcurrió a partir
de la pregunta a marcar y argumentar el porqué de sus decisiones. La
tabla 3 muestra los resultados del AC en el cuarto año de la carrera;
donde M corresponde a la calicación de Mal, R a la calicación de
Regular, B a la calicación de Bien y E a la calicación de Excelente.
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Tabla 3: Evaluación de las dimensiones y del AC de los estudiantes en
plan E.
En la gura 1 puede constatarse que los peores resultados de los
estudiantes están en la dimensión 3.
Figura 1: Evaluación de los resultados en cada dimensión para
estudiantes de cuarto año.
Los indicadores de menos desarrollo son: propone nuevas hipótesis
durante la ejecución del proyecto a partir de los conceptos, procedimientos,
modelos, sistemas y/o algoritmos informáticos (González et al., 2022)
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y elabora nuevos proyectos que provoquen satisfacción por lo realizado
y generación de nuevas ideas vinculadas a su formación (De-Pisapia
& Rastelli, 2022), siendo en los que se expresa con mayor fuerza la
creatividad de los estudiantes.
Los indicadores de mejor evaluación en esta tercera dimensión
fueron: selecciona la vía más eciente y ecaz durante la ejecución
de los procesos de desarrollo del proyecto a partir de los conceptos,
procedimientos, modelos, sistemas y/o algoritmos informáticos
(Wiggins, 2020) y colabora con las personas implicadas durante
la ejecución de los procesos de desarrollo del proyecto a partir de
los conceptos, procedimientos, modelos, sistemas y/o algoritmos
informáticos obtenidos en los espacios de aprendizaje donde se implica
(Asif et al., 2023), justamente los indicadores de menor peso en el
sentido subjetivo producción y generación de ideas nuevas.
Solamente dos estudiantes poseen el aprendizaje creativo evaluado de
excelente, mientras que cinco poseen evaluación de bien, evidenciando
que más del 50 % está en la categoría de mal y regular. Ello implica que
la mayoría de los estudiantes no alcanzaron las categorías de excelente
y bien, lo que permite armar que la carrera no formó la conguración
subjetiva aprendizaje creativo de la informática de los estudiantes.
Respecto a los resultados obtenidos por los estudiantes en quinto año,
en la pregunta uno se observó una mejoría cuando siete estudiantes
marcaron el número 10 considerado como máximo, tres estudiantes
el ocho y el resto por debajo de seis. Aun cuando existe una cantidad
cercana a la mitad del grupo que seleccionó la máxima puntuación,
se contrasta con el completamiento de frases en la que solamente
tres estudiantes expresaron la elaboración de nuevos contenidos
informáticos; un estudiante identicó las contradicciones como fuente
de nuevos contenidos informáticos.
Cuatro completaron el ítem de la búsqueda de información para resolver
problemas, mientras que el resto respondió de manera ambigua. La
frase recurrente en este ítem fue la búsqueda de información para
incrementar su cultura, pues la utilizaron ocho estudiantes. El resto lo
dejó en blanco. Esta forma de concebir el aprendizaje es propia del
aprendizaje comprensivo (Mitjáns, 2013).
La aplicación de las expresiones 1.1 y 1.2 permitió calcular el AC en
los estudiantes de quinto año para determinar la cantidad de estudiantes
que se encontraron en cada categoría. Los resultados se muestran en la
tabla 4; siendo M la calicación de Mal, R la calicación de Regular, B
la calicación de Bien y E la calicación de Excelente:
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Tabla 4: Evaluación de las dimensiones y del AC de los estudiantes de
quinto año.
En la gura 2 puede constatarse que los peores resultados de los
estudiantes están en la dimensión 3.
Figura 2: Evaluación de los resultados en cada dimensión para
estudiantes de quinto año.
En los indicadores propone nuevas hipótesis durante la ejecución
de los procesos de desarrollo del proyecto a partir de los conceptos,
procedimientos, modelos, sistemas y/o algoritmos informáticos
obtenidos en los diversos espacios de aprendizaje donde se implica
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(Wiggins, 2020) y colabora con las personas implicadas durante
la ejecución de los procesos de desarrollo del proyecto a partir de
los conceptos, procedimientos, modelos, sistemas y/o algoritmos
informáticos obtenidos en los diversos espacios de aprendizaje donde se
implica (Asif et al., 2023), solamente un estudiante logró una valoración
por encima de 0.65, lo que indica un nivel bajo de valoración.
Para probar la hipótesis 1 se aplicó la prueba binomial utilizando el
SPSS versión 22, y se obtuvieron los siguientes resultados:
Tabla 5: Aplicación del Test Binomial en los dos grupos.
En ambos planes de estudio se rechaza la hipótesis nula de que la
proporción de estudiantes que no alcanzan una evaluación de al menos
Bien es cuando más 0.20, por tanto, se puede armar que menos del
80 % de los estudiantes de ambos planes no alcanza una evaluación de
Bien o Excelente.
Para analizar el nivel alcanzado por los estudiantes en cada dimensión
y compararlos entre los planes de estudio, se recodicó la variable
que representa el resultado de cada dimensión utilizando el descriptor
dado en la tabla 1 en dos niveles: Mal-Regular y Bien-Excelente. Los
resultados del análisis se muestran en la tabla 6.
Tabla 6: Total de evaluados de bien o regular contra regular o mal en
cada plan
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Dados los valores de p se concluye que los resultados en cada dimensión
no dieren entre los diferentes planes de estudio.
Para probar la hipótesis 2 se aplicó la prueba t para la comparación de
medias de muestras independientes utilizando el SPSS versión 22, para
ello previamente se vericó que las muestras provienen de poblaciones
normales, lo cual es evidente a partir de la gura 3.
Figura 3: Gráco de cajas de la variable AC.
Para decidir el estadígrafo a utilizar para la prueba t, previamente se
verica el supuesto de homocedisticidad, para ello se realiza prueba de
Levene, tabla 7.
Tabla 7: Prueba de Levene.
Dado el valor p (0.895), se concluye que no hay evidencia en la muestra
para rechazar que las varianzas son iguales. En la tabla 8 se muestran
los resultados de la prueba t, asumiendo igualdad de varianzas.
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Tabla 8: Resultados de la prueba t.
De la tabla 8 se concluye que la hipótesis nula se acepta o sea AC
promedio de los estudiantes de los diferentes planes no dieren. Por
tanto, la hipótesis 2 no se cumple, o sea, no existen evidencias que el
diseño curricular garantice mejores resultados, justicado por los años
de estudio de la carrera.
Además del análisis de la tabla 9, se puede armar que el AC en los dos
grupos de la carrera Ingeniería Informática puede ser evaluado de mal.
Más del 68 % de los estudiantes en los dos grupos se encontraron en la
categoría de regular y mal. De estos resultados es posible inferir que un
incremento en la cantidad de años y, por consiguiente, de contenidos
informáticos no garantiza la formación del AC.
Tabla 9: Evaluación del AC
En las encuestas realizadas a los estudiantes se obtuvo que desconocían
el aprendizaje basado en proyectos, pues los proyectos se colocan
al nal del período y no al inicio del curso, como se plantea en la
bibliografía (Ssemugenyi, 2022). Los proyectos de ingeniería del
software y programación no se correspondían con proyectos reales,
sino que fueron concebidos por profesores que no enfrentaron durante
años los procesos de informatización de organizaciones. Los resultados
conrman los trabajos en la literatura acerca del aprendizaje basado en
proyectos y de la importancia de la introducción de los proyectos reales
desde el inicio del curso (Weng et al., 2022).
Se rechaza la hipótesis sobre la incidencia del diseño curricular en los
niveles de AC, pues, a pesar del cambio curricular, se mantienen los
niveles con diferencias mínimas. Ello implica que las causas deben
buscarse en el tipo de aprendizaje que predomina en la carrera y en el
trabajo metodológico de las estructuras de dirección para conducir el
aprendizaje creativo. Para comenzar este análisis debe determinarse las
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regularidades obtenidas de los resultados:
• Predominó el aprendizaje comprensivo (se aprende para saber lo
que se les da, comprenderlo y aplicarlo: pocos se preguntan si hay
más allá de los contenidos impartidos).
• No se apreciaron formas de aprendizaje propio de la creatividad
(generación de ideas, confrontar lo dado y búsqueda de nuevas
soluciones) ni tampoco se evidenció trabajo con las potencialidades
de los estudiantes, a diferencia de las recomendaciones de los
trabajos divulgados en la literatura actual (Agnoli et al., 2023).
• No se apreció trabajo en proyecto ni por funciones (generalmente
no se aceptó el error como parte del aprender, no establecieron
comunicación fácilmente con los otros, pocos crearon proyectos
propios). La literatura actual sobre la enseñanza de las tecnologías
reconoce el papel importante que juega el aprendizaje basado en
proyectos para el desarrollo de las potencialidades de los estudiantes
(Hurtado et al., 2022).
ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS CUALITATIVOS
El análisis de los resultados cualitativos se realizó a través del estudio
de los relatos de los estudiantes, extrayendo los trechos de información
sobre los sentidos subjetivos que emergieron durante la carrera. La
entrevista permitió profundizar en aquellos trechos de información
no esclarecidos durante la lectura de los relatos. Los dos métodos se
complementan de esa manera para determinar los sentidos subjetivos
que conforman el AC y su evolución durante la carrera.
De los relatos sobre las trayectorias de los estudiantes se detectó que
la práctica laboral y otros espacios de aprendizaje no cumplieron el
papel dinamizador del aprendizaje creativo en los estudiantes para
incorporarse a investigaciones integradas a proyectos de investigación
complejos. Ello se corroboró en las preguntas relacionadas con los
proyectos donde la mayoría de los estudiantes no identicaban los
espacios ni los momentos de su carrera donde fueron insertados en
proyectos reales a tiempo completo.
Existió un débil trabajo por parte de las estructuras metodológicas de la
carrera en la superación del profesor para lograr el desarrollo del AC.
También puede aseverarse que la enseñanza de la disciplina Ingeniería
y gestión de software no desempeñó un papel importante, dado que es
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la principal responsable de la formación académica en los ingenieros
informáticos, como se plantea en el estudio de Anaya et al. (2019).
Las respuestas a la pregunta del cuestionario acerca de la trayectoria
de vida fueron analizadas y completadas con una entrevista cualitativa
a los estudiantes evaluados de bien y excelente en los dos grupos. Se
adicionaron un 50 % de los estudiantes evaluados de mal y regular,
repartidos equitativamente entre los dos grupos para contrastar lo
sucedido.
Los relatos de los estudiantes, solicitados en el último ítem de la encuesta,
fueron conrmados en la entrevista en la que todos plantearon que
estaban interesados en la carrera porque en los niveles precedentes les
gustaba la computación. Armaron que tenían éxito en todas las tareas
que les encomendaban los profesores y se sentían seguros operando con
los conocimientos. Además, les gustaba buscar otros problemas que
fueran resueltos con esos conocimientos y que les permitiera buscar
información acerca de ellos para profundizar.
Esto supone una primera etapa donde la emergencia de sentidos
subjetivos favorables a los conocimientos de informática permitió la
ocurrencia de otros sentidos subjetivos de una vida futura dedicados a
la profesión. Sin embargo, la situación que presentaron los estudiantes
durante su entrada a la carrera coincide con varios trabajos (Casas, 2020;
Garita-González et al., 2021) donde aprecian que los sentidos subjetivos
acerca del ser un profesional informático están relacionados con ser
usuario de las tecnologías. Esta es una primera etapa en la formación
del aprendizaje creativo de la informática denominada preuniversitaria,
cuestión que no aparece en la literatura acerca de las conguraciones
subjetivas (Bonvillani, 2023; Toledo et al., 2021).
En los primeros años de la carrera aprenden asignaturas básicas que
van siendo insertadas a las experiencias de los profesores acerca del
ejercicio de la profesión. En estos primeros años emergieron sentidos
subjetivos que se fueron integrando a los sentidos que surgieron en la
etapa anterior. En este momento los profesores plantearon un sistema
de problemas de la profesión en las cuales intervenían los contenidos de
las asignaturas básicas. De este proceso emergieron sentidos subjetivos
favorables hacia estas asignaturas. Esta segunda etapa se denomina:
básica.
Resultó interesante para los estudiantes integrar los contenidos de
las asignaturas de Matemática con su especialidad hasta llegar a
Matemática Discreta, asignatura que posee una función esencial en
las materias de programación. Ello permitió solventar las dicultades
con las asignaturas de Matemática, considerada difícil y compleja para
los estudiantes (Faura-Martínez et al., 2022; Gamarra & Pujay, 2021),
sobre todo en la carrera de Ingeniería Informática (Bueno et al., 2020).
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La acción de los estudiantes se encaminó a la búsqueda de nuevas
informaciones vinculadas con estas asignaturas, lo que logró la
emergencia de sentidos subjetivos asociados a la transgresión con lo
dado. Al mismo tiempo, introdujeron estos contenidos matemáticos en
las asignaturas de programación. Esta integración posibilitó que fueran
haciendo suyos los contenidos matemáticos desde una asignatura en la
cual la disposición a su aprendizaje es alta por los sentidos subjetivos
favorables hacia ella.
La integración de asignaturas de las que emergieron sentidos subjetivos
desfavorables con otras donde los sentidos subjetivos son favorables
plantea un nuevo factor que demostró ser propicio al aprendizaje de
las asignaturas rechazadas. Este resultado marca diferencia con otras
investigaciones sobre conguraciones subjetivas del aprender, donde
analizan los sentidos subjetivos en una asignatura (Martins-do-
Carmo-de-Oliveira & Massot-Madeira-Coelho, 2020). Posibilitó la
personalización de la información de manera diferente a la planteada
por Mitjáns (2013) pues lo plantea desde la transformación de los
contenidos antecedentes y no desde la integración de contenidos con
una asignatura donde los estudiantes se sienten implicados.
La introducción de las asignaturas de la profesión hizo que los
estudiantes contactaran con los contenidos que muestran los modos de
actuación que se esperan de ellos en las organizaciones empleadoras.
Ellos reconocieron que este es un tercer punto de inexión en su
formación como profesionales que los llevó a resolver problemas en
las organizaciones donde realizaron su práctica laboral. En este proceso
emergieron los sentidos subjetivos dominantes de la conguración
subjetiva del aprender una profesión, pues se evidenció en los relatos
de las trayectorias y en las entrevistas que dieren sustancialmente de
otras conguraciones subjetivas del aprender (Maceo & Montero, 2017;
Toledo et al., 2021).
Uno de los sentidos subjetivos emergentes parte de la personalización de
la información fue la proyección futura como ingenieros informáticos.
Surge cuando la solución de problemas profesionales es graticante para
ellos y el error de los estudiantes es visto como un proceso natural propio
del aprender (Kuklick & Lindner, 2023). Ello condujo a una tensión
entre las necesidades de eciencia y ecacia de las organizaciones
donde los estudiantes estuvieron insertados en procesos de aprendizaje.
Los evaluados de excelente y bien rerieron que el acompañamiento
por los profesionales de las organizaciones y los profesores logró en
ellos la seguridad necesaria para disminuir la cantidad y envergadura
de los errores.
La ayuda de los otros para lidiar con los errores y su impacto emocional,
evitó una alta carga de responsabilidad a los alumnos e incrementaron
su estabilidad afectiva, como plantean Subero y Esteban-Guitart (2020).
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También disminuyó la tensión entre las dinámicas de las organizaciones
empleadoras y las universidades, lo que evitó la disparidad entre lo que
esperan los empleadores y lo que forma la universidad, como revelan
varios estudios (Universia-Accenture, 2007; Kusters et al., 2023). Ello
demostró que el acompañamiento emocional a los estudiantes es otro
de los factores esenciales para el desarrollo del aprendizaje creativo de
la informática.
La solución continuada de problemáticas profesionales con el
acompañamiento adecuado hizo que emergieran sentidos subjetivos
favorables a producción de ideas nuevas. Los estudiantes rerieron que
la selección de tecnologías, metodologías o modelos de desarrollo fue
graticante para ellos y aportó elementos novedosos a los procesos de
informatización en organizaciones.
Para el caso de los ingenieros informáticos, en este artículo se le añade
la producción de modelos que guían los procesos de informatización
como elaboración novedosa, asunto no tenido en cuenta por la literatura
actual sobre la formación informática (Claro et al., 2018; Garita-
González et al., 2021).
La ausencia de la modelación en la literatura sobre formación de
profesionales informáticos contrasta con las tendencias del desarrollo
de software guiados por modelos (Cortellessa et al., 2020; Kay et
al., 2022). Ello presupone una contradicción entre la importancia
trascendental que se le concede a la modelación en los procesos de
informatización de organizaciones (López et al., 2022; Ngadiman et
al., 2023) y su ausencia en los análisis teóricos acerca del proceso de
formación de estos profesionales (Syafril et al., 2022; Wang, 2022).
La modelación durante la informatización de organizaciones es una
producción subjetiva, en la que se construyen varios modelos que
representan la realidad a informatizar y los sistemas a desarrollar para
su introducción en los procesos de las organizaciones sujetas a una
transformación digital (Zhao et al., 2023). La integración de símbolos
y signos desarrollados en el devenir de la informática como ciencia
se congura de manera diferente para solucionar cada problemática
surgida durante la informatización de organizaciones.
Al asumir el modelo como una producción subjetiva novedosa, se
reconoce que es única e irrepetible para cada proceso de informatización,
cuestión no abordada en la literatura sobre creatividad e informática
(Ciriello et al., 2024; Zielínska et al., 2023). Los estudiantes evaluados
de regular y mal declararon que la modelación es pobre o nula en las
organizaciones donde realizaron su práctica laboral, mientras que los
evaluados de excelente y bien sí lo hicieron. Lo analizado en el párrafo
anterior y este permite armar que la modelación en los procesos de
software es otro de los factores que inuyeron en la formación del
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aprendizaje creativo de la informática.
En la etapa investigativa, transversal a las etapas anteriores, los
estudiantes ejecutaron pesquisas relacionadas con los modos de
actuación profesional, en las cuales resolvieron problemáticas con
la guía de los métodos cientícos. Su vinculación a proyectos reales
desde la etapa anterior permitió la emergencia de sentidos subjetivos
como satisfacción por solucionar problemas, complacencia por la
aplicación de soluciones en el mejoramiento de procesos, alegría por
el reconocimiento a sus resultados, entre otros, planteados por los
estudiantes evaluados de excelente y bien.
Las soluciones fueron cada vez más complejas en el transcurso del
tiempo con el uso del problema base como enfoque de enseñanza
fundamental en la etapa básica (Muñoz et al., 2018), al mismo tiempo
que las asignaturas del perl profesional se integran en estas soluciones.
Los estudiantes comentaron el gusto que sintieron por las asignaturas
del año en las que se insertaron los problemas reales de la práctica
laboral para sus procesos evaluativos. La continuidad de este proceso
les permitió ganar en seguridad de la completitud, alcance y calidad del
trabajo realizado.
La periodicidad en el uso de problemas en forma de proyectos durante
la práctica laboral en la etapa profesional los llevó a obtener pequeños
resultados novedosos integrados a los contenidos anteriores. Al mismo
tiempo, se plantearon hipótesis sobre los nuevos hallazgos para obtener
el resultado nal, lo que caracteriza a la producción de ideas nuevas
(Willemsen et al., 2023).
De la misma manera, el congurar tecnologías, herramientas y modelos
de desarrollo de manera única e irrepetible en cada proyecto a solucionar
es también una producción subjetiva con numerosas ideas nuevas. Se
arma entonces que la solución de problemas reales que conduzcan a
investigaciones durante su práctica laboral es otro factor que forma el
ACI.
CONCLUSIONES
La aplicación del instrumento seleccionado permitió evaluar el
aprendizaje creativo de la informática en los grupos de cuarto y quinto
año de la carrera Ingeniería Informática de la Universidad de Matanzas.
Se rechazan las dos hipótesis de trabajo iniciales, detectándose las
debilidades de la carrera y su claustro para conducir el aprendizaje
creativo de la informática. Se detectaron varias insuciencias de
APRENDIZAJE CREATIVO DURANTE LA FORMACIÓN DE PROFESIONALES INFORMÁTICOS
Número 23 / AGOSTO, 2024 (82-106)
100
carácter teórico en la preparación del docente y en las relaciones con los
espacios de aprendizaje donde se debe fomentar el aprendizaje creativo
de la informática.
Los relatos de trayectoria de los estudiantes evidencian la existencia
de 4 etapas en el desarrollo del aprendizaje creativo de la informática.
La primera etapa: preuniversitaria, está relacionada con los sentidos
subjetivos favorables relacionados con la informática escolar. La
segunda: etapa básica, donde emergen los sentidos subjetivos del
aprender las asignaturas básicas que les permiten crear en la informática.
La tercera etapa: profesional, en la que surgen los sentidos subjetivos
dominantes del aprendizaje creativo de la informática al aprender las
asignaturas propias de la especialidad y la cuarte etapa: investigativa,
donde se estructura el ACI cuando investigan en esta profesión. Ello
lleva a rechazar una tercera hipótesis realizada sobre la inexistencia de
etapas en la formación del aprendizaje creativo de la informática.
La aplicación de la entrevista cualitativa permitió conrmar los relatos
obtenidos en el cuestionario. El análisis de los resultados permitió
alcanzar tres factores claves en la formación del aprendizaje creativo de la
informática: la integración de asignaturas rechazadas con las aceptadas,
la solución de proyectos reales y el acompañamiento emocional de los
profesores y otros profesionales a los estudiantes durante su inserción
en la informatización de organizaciones.
DECLARACIÓN DE CONFLICTOS DE INTERESES: Los autores
declaran no tener conictos de interés.
DECLARACIÓN DE CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES Y
AGRADECIMIENTOS: A continuación, se menciona la contribución
de cada autor, en correspondencia con su participación, utilizando la
Taxonomía Crédit:
− Walfredo González Hernández: Autor principal, Conceptualización,
Investigación, Metodología, Administración de proyectos,
Recursos, Validación, Visualización, Redacción - borrador original,
Redacción - revisión y edición.
− Maritza Petersson Roldá: Conceptualización, Metodología,
Redacción-revisión y edición.
− Marcelina Caridad Moreno García: Análisis formal, Metodología,
Redacción-revisión
Los autores agradecen el apoyo brindado por la Universidad de Matanzas,
la Facultad de Ciencias Técnicas y especialmente el Departamento
de Informática y sus profesores principales de año, que brindaron su
disposición en la realización de esta investigación.
Walfredo González Hernández, Maritza Petersson Roldá, Marcelina Caridad Moreno García
CHAKIÑAN. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades / ISSN 2550 - 6722
101
DECLARACIÓN DE APROBACIÓN DEL COMITÉ DE ÉTICA:
Los autores declaran que la investigación fue aprobada por el Comité
de Ética de la institución responsable, en tanto la misma implicó a seres
humanos.
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