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Número 12 /
DICIEMBRE, 2020
(18-31)
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO EDUCATIVO A DISTANCIA CON FACTORES DE APRENDIZAJE Y PLATAFORMAS TECNOLÓGICAS
Recibido:
(25/12/2019)
Aceptado:
(23/04/2020)
Número 12 / DICIEMBRE, 2020 (18-31)
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO
EDUCATIVO A DISTANCIA CON
FACTORES DE APRENDIZAJE Y
PLATAFORMAS TECNOLÓGICAS
CONSTRUCTION OF A DISTANCE
EDUCATIONAL MODEL WITH LEARNING
FACTORS AND TECHNOLOGICAL
PLATFORMS
DOI:
https://doi.org/10.37135/chk.002.12.01
Artículo de Investigación
Enoc Gutiérrez-Pallares
egutierrezpa@uaemex.mx
Profesor de Tiempo Completo
Universidad Autónoma del Estado de
México, Unidad Académica Profesional
Cuautitlán Izcalli, Departamento de
Negocios Internacionales, Estado de
México, México.
ORCID:
http://orcid.org/0000-0002-3910-6289
Miguel Ysrrael Ramírez-
Sánchez
miguel.ramirez@unini.edu.mx
Profesor Investigador Universidad
Internacional Iberoamericana,
Departamento de Doctorados.
Campeche, México
ORCID:
http://orcid.org/0000-0003-3045-5391
Luis Manuel Borges-
Gouveia
lmbg@ufp.edu.pt
Profesor de Tiempo Completo
Universidade Fernando Pessoa, Facultad
de Ciencia y Tecnología, Departamento
de Ciencias.
Porto, Portugal
ORCID:
http://orcid.org/0000-0002-2079-3234
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Enoc Gutiérrez-Pallares; Miguel Ysrrael Ramírez-Sánchez; Luis Manuel Borges-Gouveia
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Resumen
Este artículo se refiere a la importancia del crecimiento de la demanda
educativa internacionalmente y los factores de aprendizaje en los modelos
educativos modernos que presentan nuevos paradigmas, donde la
Educación a Distancia (EaD) emerge como una sólida respuesta para las
universidades que deben garantizar pertinencia en la educación. Se presenta
un diagnóstico cuantitativo de evaluación de formación a distancia, con un
diseño experimental en referencia a las dimensiones pedagógico tecnológica
como conjunto de variables independientes que integran las perspectivas
y efectividad de enseñanza asistida por ordenador en la detección de
necesidades educativas para el aprendizaje en línea del estudiante como
variable de respuesta. Se tomó una muestra de n=288 personas integrada
por diversos actores educativos y con base en la información obtenida se
realiza un análisis de regresión lineal múltiple y aproximación factorial de
componentes principales. El estudio permitió observar que la conducción
de prácticas del aprendizaje a distancia, con respecto al aprendizaje de los
estudiantes, requiere de un conjunto de distintas variables, en comparación
con la enseñanza en el aula. La plataforma digital como soporte de las
prácticas es considerada uno de los elementos principales, con impacto
directo en la gestión de esta modalidad de educación.
Palabras clave: Aprendizaje en línea, pertinencia en la educación,
educación a distancia, formación a distancia, enseñanza asistida por
Abstract
This article refers to the importance of the growth of educational demand
internationally and the learning factors in modern educational models
that present new paradigms, where Distance Education (DE) emerges
as an essential response for universities that must guarantee relevance
in education. Quantitative diagnosis of distance training evaluation is
presented, with an experimental design about the technological pedagogical
dimensions as a set of independent variables that integrate the perspectives
and methodology of computer-assisted teaching in the detection of
educational needs for learning student online as a response variable. A
sample of n = 288 people made up of various educational actors is required.
Based on the obtained findings, multiple linear regression analysis and
factor approximation of principal components were performed. The study
related to the observation of the conduct of distance learning practices,
concerning student learning, requires a set of different variables, compared
to teaching in the classroom. The digital platform, as support for practices,
is one of the main elements that directly impact the management of this type
of education.
Keywords: Online learning, relevance in education, distance learning,
distance learning, computer-assisted teaching.
ordenador
CONSTRUCCIÓN
DE UN MODELO
EDUCATIVO A
DISTANCIA CON
FACTORES DE
APRENDIZAJE Y
PLATAFORMAS
TECNOLÓGICAS
CONSTRUCTION
OF A DISTANCE
EDUCATIONAL MODEL
WITH LEARNING
FACTORS AND
TECHNOLOGICAL
PLATFORMS
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INTRODUCCIÓN
Cuando se hace referencia a los avances en
educación, inmediatamente se vincula al acelerado
desarrollo de la tecnología con nuevas formas
de concebir el aprendizaje en las universidades.
La educación superior debe distinguirse por
características centrales que sean pilares de los
requerimientos del contexto internacional, como
la demanda social de ingreso (cada vez más
amplia y diversificada), la incorporación de las
Tecnologías de la Información y Comunicación
(TIC) en los procesos de enseñanza-aprendizaje
y la multiplicación de modelos de educación
superior a distancia (Hernández 2017).
La incorporación de las TIC en las universidades
ayuda a resolver el problema de la demanda
educativa, pues permiten mayor cobertura con
equidad (Zubieta & Rama 2015), “salva las
distancias geográficas entre los involucrados
(institución, estudiantes y docentes) y atiende las
diferencias sociales, económicas y culturales”
(Didou 2014; Moreno 2015, citados por Luna,
Ponce, Cordero & Cisneros 2018:2).
En definitiva, para poder ofertar y asegurar
pertinencia de la educación, debe mostrarse una
articulación coherente y armónica de un modelo
que, por encima de los instrumentos, privilegie el
sentido pedagógico de los procesos entendiendo
que “una educación de calidad puede salir adelante
con una tecnología inadecuada; pero jamás una
tecnología excelente podrá sacar adelante un
proceso educativo de baja calidad” (Mestre y Ruíz
2013:19).
En ese sentido, es preeminente que las personas
que estudien en la modalidad no escolarizada y a
distancia sean formadas enelámbito del aprendizaje
y por medio de la plataforma educativa, tengan a
bien disposición por la adaptabilidad a los sistemas
y formas de aprendizaje con medios tecnológicos,
desarrollo de capacidades y habilidades que se
conviertan en competencias para el desarrollo del
campo laboral, asegurando éxito en el desempeño
profesional y para la vida (García, Ayestarán, López
& Tovar 2019).
Existe una diferencia significativa entre planear
una clase para el modelo presencial tradicional y
aquella clase en la que implique un ambiente de
aprendizaje con una amplia concepción de recursos
y la programación de actividades en el ámbito
virtual, que integre la elaboración de guías que
conduzcan al autoaprendizaje y el autodidactismo
por parte de los estudiantes y con el apoyo y guía
del docente (Vargas 2015).
Para Molina et al. (2015), el componente
tecnológico se debe asociar al sistema de
comunicación mediada por ordenador y
vincularlo con los actores del proceso pedagógico
de Enseñanza-Aprendizaje, basado “en la
comunicación de forma multidireccional, de
manera que cada estudiante participe de forma
activa y autónoma” (Saza-Garzón 2016:107), con
un “sistema de aprendizaje flexible, dinámico y
adaptativa al medio donde se desarrolla” (Juca
2016:107), de recursos compartidos, estabilidad,
comodidad y apoyo específico a la actividad del
grupo.
Las Instituciones de Educación Superior (IES)
han realizado el compromiso de garantizar calidad
educativa en la Educación a distancia (EaD),
sin embargo, los nuevos paradigmas en esta
modalidad de educación son verdaderos retos en
las correlaciones de las dimensiones organizativa,
académica y tecnológica, en la cual cada una
ha mostrado sus avances con las experiencias
adquiridas en el inicio de estas modalidades,
teniendo como un tema central el aprendizaje del
estudiante por medio de una plataforma educativa
como variable de estudio.
Cuando referimos a la EaD y al aprendizaje como
variable de estudio, existe una problemática sobre
las dimensiones pedagógico tecnológicas con
relación al modelo educativo que opera en cada
IES, diversos estudios cuantitativos (Gallego &
Araque 2019; Arancibia, Cabrero & Marin 2020;
Pulido, Rodríguez, Santana & Lorenzo 2020; Parra
2015; Han & Ellis 2020; Ramos, García, Sotelo,
López & Murillo 2020; García, López & Cabero
2020; Fernández, García & López 2015), muestran
el interés de investigar las correlaciones entre las
variables de influencia, estrategias y factores, que
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apoyados en técnicas estadísticas como el análisis
factorial y extracción de componentes principales
permiten identificar aquellas que muestran la mejor
aportación en el aprendizaje del estudiante como
variable de respuesta.
En la evaluación de un modelo educativo, la
metodología del que parte la mayoría en sus
procesos de enseñanza aprendizaje corresponde
a procesos lineales de diseño didáctico e
instruccional de forma interactiva y secuencial
(Belloch 2013), la metodología ADDIE (Análisis,
Diseño, Desarrollo, Implementación y Evaluación)
(Perch, Prieto, García & Orozco 2019) es la que se
ha elegido para el estudio del modelo, mostrando
la primera etapa para desarrollar la detección de
necesidades.
Atendiendo a la importancia del estudio del
aprendizaje del estudiante, en este trabajo se
presenta la evaluación de un modelo de EaD
en la Universidad Autónoma del Estado de
México en su plataforma educativa SEDUCA,
en tres programas educativos ofertados en la
modalidad no escolarizada y a distancia en la
Unidad Académica Profesional de Cuautitlán
Izcalli (UAPCI), del cual se toma una muestra de
288 personas que representa a todos los actores
educativos implicados.
Se realiza un análisis de correlación de variables
de estudio con un conjunto de 6 variables
en el instrumento aplicado como variables
independientes y que dan respuesta a la variable
dependiente que es el aprendizaje del estudiante,
posteriormente se aplica un análisis factorial y
de extracción de componentes principales para
mostrar los resultados con la transformación del
conjunto de variables con mayor impacto. El
aporte de la investigación se evidencia en mostrar
la importancia de un adecuado diseño instruccional
en la plataforma educativa utilizada, así como
que en EaD se requiere un conjunto distinto
de variables en comparación con la enseñanza
tradicional.
METODOLOGÍA
Este trabajo se alinea dentro del paradigma de la
investigación cuantitativa, de diseño transversal
con enfoque descriptivo correlacional debido a que
se indaga el aprendizaje de los estudiantes como
variable dependiente a través de la percepción
que se tiene en la modalidad no escolarizada y el
modelo que opera, concentrado en un conjunto de
6 variables en un cuestionario de 51 ítems.
La participación del estudio concentra a todos
los actores educativos involucrados en el proceso
con una muestra de tipo intencional que sigue
los criterios del muestreo probabilístico aleatorio
simple (Cerón 2006) de 288 personas con tres
generaciones de alumnos, contemplando a
diseñadores de materiales, asesores, tutores,
profesores, gestión académica pertinente,
infraestructura tecnológica, entre otros.
Las mediciones se realizaron para evaluar la
correlación existente entre las variables que
favorecen las capacidades de aprendizaje en los
estudiantes, utilizando técnicas estadísticas de
tipo descriptivas, correlacionales, factorial y de
transformación de variables para la extracción
de componentes principales, analizando las
problemáticas existentes respecto a la cimentación
de un modelo que muestre control, actualización
y adaptabilidad en los procesos de aprendizaje
con materiales integrados y mediados por las TIC,
que muestren Entornos Virtuales de Aprendizaje
(EVA) para el estudiante (Calzada, Maceo &
Bennasar 2016) tomando en cuenta necesidades,
actividades y recursos que deben desarrollarse
para lograrlo.
En la descripción y análisis “se responde con una
pruebaque refiere aunestudioenelque se manipulan
intencionalmente las variables independientes,
con la finalidad de analizar las consecuencias que
tiene sobre la variable dependiente y para analizar
sus posibles resultados” (Hernández, Fernández
& Baptista 2014:129), con el cual se busca
comprender una evaluación de la situación actual
del modelo educativo con la plataforma.
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El estudio se realiza por medio de un cuestionario
integrado por 51 ítems y que concentra un conjunto
de 6 categorías como variables, a saber:
1. el diseño curricular y sus aspectos
fundamentales para el aprendizaje,
2. objetivos del plan de estudios y áreas
disciplinares,
3. conocimientos previos,
4. la enseñanza, que contempla diseño de
material, calidad, presentación, actividades
y diversos sub-elementos que conforman la
variable como conjunto,
5. la evaluación y seguimiento y
6. el funcionamiento de la plataforma
educativa, dando respuesta a la medición del
aprendizaje de los estudiantes como variable
de resultado y grado de satisfacción.
Una vez que se llevó a cabo la recolección de
datos, los diferentes análisis y tratamiento de los
datos se han realizado con el programa estadístico
SPSS 24.0. Se realizó un estudio correlacional del
conjunto de variables; mostrando su aportación a la
variable de respuesta, de igual forma se analizan los
errores de predicción con el coeficiente de Durbin-
Watson y análisis ANOVA para la no contradicción
entre el conjunto de variables con intervalos de
confianza que muestran la aceptabilidad de las
pruebas y tratamiento de datos realizados.
En la metodología ADDIE se infiere que se
establezcan premisas de carácter general en los
modelos educativos a distancia, como su primera
fase lo indica, en un análisis y diagnóstico se
realiza la propuesta de una proyección de un
modelo de regresión lineal múltiple, que a través
de la transformación de variables en factores
de componentes principales se extraigan los
elementos primarios, con el objetivo de dar
respuesta al aprendizaje del estudiante, con
aportación del contexto mencionado y que pueda
ser un referente para otras IES.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El diagnóstico se llevó a cabo con base en tres
programas educativos que se ofertan para la
modalidad no escolarizada y a distancia en la
UAPCI: Negocios Internacionales, Logística
y Derecho Internacional. Dichos programas
se iniciaron en 2013, fundamentados en los
estudios de factibilidad de la región IV del
Estado de México, con el propósito de brindar
educación no escolarizada de calidad, innovadora
y contextualizada por medio de la plataforma
educativa institucional denominada SEDUCA, de
la Universidad Autónoma del Estado de México
(Universidad Autónoma del Estado de México
[UAEM] 2010).
Se tomó una muestra de 288 personas considerando
aquellos actores educativos que están emergidos en
la operatividad del modelo, de los cuales el 43.1%
son hombres, 56.9% mujeres; la participación por
programa educativo fue de 27.9% para Negocios
Internacionales, 16.6% para Logística y 55.5%
para Derecho Internacional, con un rango de edad
entre los 18 a los 60 años y una media de 34 años.
El diagnóstico realizado a través del cuestionario
recogió información significativa en torno al
grado de operatividad y eficiencia de la plataforma
educativa, el aula virtual, y tomando referencia
el estado de las tres dimensiones que operan en
los programas educativos para esta modalidad.
Las variables consideradas que se establecieron
en el estudio para dicha aportación fueron:
diseño instruccional, objetivos del programa
educativo y de las Unidades de Aprendizaje,
conocimientos previos, la enseñanza, evaluación
y las generalidades del modelo SEDUCA, dando
respuesta a la variable aprendizaje y satisfacción
del estudiante.
La información recolectada parte de la base de una
matriz de 51 valores contemplados en una escala
de evaluación de 1 a 10 por 288 miembros de la
muestra (matriz 288 x 51, 14688 valores totales),
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contemplando la agrupación y categorizaron de
los ítems en 6 grupos de variables que brindan
aportación al aprendizaje en el estudiante. El
tratamiento de los datos se llevó a cabo por medio
de la concentración de las respuestas obtenidas
en los ítems de cada muestra y agrupándolo por
conjunto de variables; los análisis se llevaron a cabo
por medio del software estadístico SPSS versión
24.0. En la tabla 1 se muestra la concentración
del conjunto de variables consideradas para
el aprendizaje del estudiante, cada conjunto
categórico de las variables se compone alrededor
de 8 a 9 ítems del cuestionario, en la cual se tiene la
matriz inicial de correlación que son consideradas
para el modelo de regresión lineal múltiple.
Tabla 1: Variables de entradas/eliminadas
consideradas en el modelo de regresión múltiple
para el aprendizaje
a. Variable dependiente: Aprendizaje
b. Todas las variables solicitadas introducidas.
Fuente: Elaboración propia
SOBRE LAS REGIONES
GEOGRÁFICAS
Los resultados en torno a los alcances geográficos
con respecto de la demanda educativa por parte
de la comunidad estudiantil y del modelo no
escolarizado a distancia se presentan en los ámbitos
internacionales, con estudiantes de Estados
Unidos y Colombia, y para el ámbito nacional
en los estados de Quintana Roo, Michoacán, San
Luis Potosí, Querétaro y del Estado de México. Al
ser la muestra que integra la comunidad de actores
educativos en la modalidad no escolarizada, se
parte de la observación y experiencia brindadas en
las generaciones de estudiantes hasta el momento y
se estima que esta muestra pueda inferir y mostrar
aportaciones al aprendizaje para contextos de
estudio similares a nivel internacional.
SOBRE LAS VARIABLES
PREDICTORAS INICIALES
Una vez concentrada la información en el software
de paquetería estadística, se muestra el proceso de
segmentación y progresión de aportación de cada
conjunto de las variables descritas por la matriz
de 51 valores y que relaciona directamente a la
variable dependiente aprendizaje, se inicia con
un valor de 0.225 para el factor R cuadrado, lo
que indica la aportación de la primera variable a
la aproximación lineal del modelo, el conjunto de
variables va mostrando su aportación una a una,
hasta llegar a un valor de 0.38, lo cual implica la
relación, adición y aportación que cada variable
aporta al modelo de aprendizaje.
En la tabla 2 se muestra el resumen y aportación
del conjunto de valores de las variables predictores
iniciales, el coeficiente de Durbin-Watson (C.D.
W<2) muestra precisión al tener su valor por debajo
de 2, en los errores de predicción de la regresión,
por lo que se deduce que el conjunto de valores
integrados, si están aportando la tendencia de una
correlación lineal múltiple para el establecimiento
de un modelo para el aprendizaje del estudiante
con el conjunto de variables consideradas.
De igual forma se realiza un análisis ANOVA para
cada variable, donde se hace manifiesto con valor
de significancia menor a 0.001 (pues el intervalo
de confianza fue del 99%) lo que da muestra de
que ninguna variable entra en contradicción de
una correlación incongruente entre ellas.
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Tabla 2: Aportaciones promedio del conjunto de variables predictoras
a. Predictores: (Constante), Diseño Instruccional
b. Predictores: (Constante), Diseño Instruccional, Objetivos
c. Predictores: (Constante), Diseño Instruccional, Objetivos, Conocimientos Prev
d. Predictores: (Constante), Diseño Instruccional, Objetivos, ConocimientosPrev, Enseñanza
e. Predictores: (Constante), Diseño Instruccional, Objetivos, ConocimientosPrev, Enseñanza, Evaluación
f. Predictores: (Constante), Diseño Instruccional, Objetivos, ConocimientosPrev, Enseñanza, Evaluación,
Plataforma
g. Variable dependiente: Aprendizaje
Fuente: Elaboración propia
En el campo educativo se mencionan las curvas
de aprendizaje como factor de adaptabilidad
de los seres humanos para tener percepción
y significancia en las experimentaciones de
lo que sucede alrededor, se hace referencia a
informes aplicados a la industria con procesos de
ensamblaje de aviones, a partir de la consideración
de diversos factores que influyen en el aprendizaje
de una persona en la industria con el desarrollo
de competencias profesionales y para la vida; de
igual forma se generan límites de control para los
procesos productivos en las áreas manufacturera y
organizativa (Rodríguez 2016).
Por lo tanto, una curva de aprendizaje no es más
que una línea que muestra la relación existente
entre un conjunto de dos variables y la relación de
ellas siendo dependiente una de otra, considerando
variables fundamentales con la medición
de tiempo y teniendo como base el proceso
pedagógico de adaptabildiad y asimiliación del
conocimiento, se busca que la curva de aprendizaje
se pueda linealizar por los múltiples factores en su
consideración.
En este trabajo lo que se pretende no es versar sobre
la curva de aprendizaje, sino más bien realizar la
propuesta de la aproximación lineal de un modelo
que a través de la consideración del conjunto
de varibales mencionadas y con la exploración
de ellas en la extracción de componentes
principales, se proponga con variables múltiples
la generalización de un modelo que prediga la
aportación al aprendizaje del estudiante en la
modalidad a distancia y con ello asegurar la
pertinencia de la educación.
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TRANSFORMACIÓN DE
VARIABLES PREDICTORAS EN
COMPONENTES PRINCIPALES
Una vez realizada la prueba estadística de factores
de correlación y aportaciones para el conjunto
de variables, con la finalidad de mejorar la
correlación del conjunto obtenido y aportaciones
en el coeficiente R cuadrado de linealidad, se lleva
a cabo una transformación de variables con los
valores de la matriz concentrada, la idea es extraer
un conjunto de valores implícito de cada conjunto,
y encontrar aquel subconjunto de variables
transformadas con la extracción de factores que
muestren aportación al estado de eficiencia para
el aprendizaje del estudiante y evaluando qué
componentes principales son los que aportan
significancia para la propuesta de integración, y
cuáles no, pero que aun así aportan criterio de
valor y resulta necesario que se encuentren en la
construcción como elementos en el modelo.
Para llevar a cabo el Análisis Factorial (AF) se
realiza una transformación de variables, tomando
el conjunto de variables independientes y la
variable de relación aprendizaje del estudiante.
Esta matriz de valores contiene implícitamente
una serie de subvariables denominadas variables
latentes (no observables), y que llevando a
cabo el AF, se obtiene el conjunto de variables
latentes que serán los factores de aportación en la
regresión lineal múltiple. Este conjunto obtenido
es reducido al fundamental, y dan reflejo de una
relación adecuada para los modelos de regresión
lineal y de correlaciones parciales.
Como primera instancia se escalan y ponderan los
valores de los subvalores para cada variable, el
conjunto de variables es de 6 en total, se realiza
una correlación de las variables y la construcción
de un modelo de regresión lineal múltiple con
un intervalo de confianza del 99%, la relación
de variables se realizó de acuerdo en el orden
establecido en el instrumento, como se muestra en
la tabla 1, con estimaciones y ajuste al modelo y
diagnósticos de colinealidad.
Una vez realizado, se infiere sobre el estado actual
del modelo educativo con base en el aprendizaje
de los estudiantes y la recolección de los datos de
los factores que muestran significancia. Dado que
la investigación se muestra como un diagnóstico
del estado de eficiencia en relación con el
aprendizaje, este refleja la situación en el que el
modelo educativo operante se encuentra, es decir,
la relación directa entre el grado de satisfacción
con base en el aprendizaje del estudiante.
Para profundizar en el estudio existe la extracción
de aportación de significancia de cada subvalor
que conforma el conjunto de variables, se realizó
un análisis factorial de los elementos como técnica
de escalamiento y con el propósito de mostrar
la aportación significativa de los elementos, se
encuentran los subelementos pilares de la variable
que pueden representarla en una transformación
de componentes primarios que describan a la
variable por encima de 0.50 de su aportación del
modelo general y de medias.
Cada subconjunto de valores transformado en
la aportación de factores, es el nuevo conjunto
de elementos para fundamentar el modelo
de regresión lineal múltiple de componentes
principales, esperando que el reflejo de cada sub-
valor incremente los valores del coeficiente R
cuadrado general e integrado un valor de 0.504,
como lo muestra la tabla 3, sobre el sub-conjunto
de valores, que indica que en la extracción de esos
subvalores se puede encontrar el comportamiento
lineal múltiple para el aprendizaje del estudiante.
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Tabla 3: Aportaciones de subvalores con variables y conjunto de factores
a. Predictores: (Constante), Factores de Diseño Instruccional
b. Predictores: (Constante), Factores de Diseño Instruccional, Factores de Objetivos
c. Predictores: (Constante), Factores de Diseño Instruccional, Factores de Objetivos, Factores
Conocimientos previos
d. Predictores: (Constante), Factores de Diseño Instruccional, Factores de Objetivos, Factores
conocimientos previos, Factores de Aprendizaje
e. Predictores: (Constante), Factores de Diseño Instruccional, Factores de Objetivos, Factores
conocimientos previos, Factores de Aprendizaje, Factores de evaluación
f. Predictores: (Constante), Factores de Diseño Instruccional, Factores de Objetivos, Factores
conocimientos previos, Factores de Aprendizaje, Factores de plataforma educativa
Fuente: Elaboración propia
En la transformación y propuesta del modelo
bajo la perspectiva de componentes principales
se muestra un valor mayor que el modelo base,
de 0.22 a 0.27, es decir, la extracción de los
componentes en comparativa con el modelo base
muestra riqueza por medio de la transformación de
factores, que implica que a primera instancia puede
no representar linealidad para el aprendizaje, pero
es precisamente en la extracción que el modelo
toma sentido para su propuesta.
De igual forma, el modelo de regresión lineal
múltiple indica que los conjuntos de aportaciones
de los factores muestran un coeficiente de
correlación R cuadrado de 0.978, como lo muestra
la tabla 4, con el cual la linealidad del modelo
para el aprendizaje se puede mostrar a partir de la
extracción de factores y hacer viable la propuesta
del modelo por medio del AF y la transformación
de valores en componentes principales.
En la propuesta de linealización del aprendizaje
debemos entender que laextracción de componentes
es la forma de reflejar los componentes que
brindan respuesta a la aportación de aquellos
elementos que deben integrar la propuesta de un
modelo de EaD y que deben ser fundamentales,
pues son ellos los que brindarán aportaciones
y de esta manera garantizarán pertinencia de la
educación dentro de las plataformas educativas
y dando cuenta de los elementos fundamentales
para su construcción, existiendo algunos como
la plataforma educativa que parece no aportar al
modelo, pero que es necesaria que esté presente
para el tipo de modalidad no escolarizada.
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Tabla 4: Resumen del modelo con extracción de factores
a. Predictores: (Constante), REGR factor score 1 for analysis 2, REGR factor score 2 for analysis 1,
REGR factor score 2 for analysis 1, REGR factor score 3 for analysis 1, REGR factor score 1 for
analysis 1, REGR factor score 2 for analysis 1, REGR factor score 2 for analysis 1, REGR factor
score 2 for analysis 1, REGR factor score 1 for analysis 1, REGR factor score 1 for analysis 1,
REGR factor score 1 for analysis 1, REGR factor score 1 for analysis 1
b. Variable dependiente: Enseñanza
Fuente: Elaboración propia
GENERALIDADES DEL MODELO
EDUCATIVO SEDUCA
Como último apartado, dentro del estudio de
diagnóstico y parte del instrumento realizado a
la población participante en la comunidad de la
plataforma educativa estudiada (SEDUCA) sobre
el modelo educativo, se cuestionó sobre indicadores
directos relacionados con la operatividad y
gestión. La tabla 5 muestra las generalidades de la
plataforma educativa SEDUCA como evaluación
diagnóstica donde se exponen los conceptos, la
califación global obtenida en la escala de 1 al
10, así como las observaciones principales de los
extractos del conjunto de componentes y variables
obtenidas en la recogida de datos.
La investigación se ha realizado con la
comunidad que compone la plataforma educativa
de la modalidad no escolarizada del espacio
académico de Cuautitlán Izcalli, con la oferta de
las licenciaturas. La muestra aporta el alcance
que tiene la oferta de EaD con las regiones a
las cuales se tiene cobertura, con la finalidad de
conocer la eficiencia del modelo educativo que se
lleva a cabo para el aprendizaje y la proyección
de un modelo que incluya diversos factores de
aprendizaje que integren a su vez procedimientos
que rompan la brecha entre un modelo tradicional
de la impartición de los procesos de enseñanza-
aprendizaje en la EaD.
El estudio general dimensiona una matriz de 288
x 51 elementos en 6 conjuntos de variables, la
idea general del estado de eficiencia del modelo
educativo que rige en el espacio académico que
considera solo estos elementos, da muestra sobre
el crecimiento en el aprendizaje en línea, y muestra
una relación lineal con el incremento de elementos
que aportan significancia y que pueden incluirse
aquellos considerados imprescindibles para este
tipo de educación.
Dentro de los resultados expresados se hallan
áreas de oportunidad en los textos e información
vertidos en las Guías de Estudio Independiente
que son el aula de clases del estudiante, a través
de la presentación de la información y diseño
de actividades. Es relevante hacer énfasis en la
existencia de una alta correlación que refleje el
grado de aprovechamiento y aprendizaje en el
estudiante.
Maldonado y López (2019) afirman que uno de
los mayores retos de la EaD es producir materiales
dentro de la plataforma educativa que promuevan
y estimulen el aprendizaje de los estudiantes, es
decir, deben incluir actividades que los ayuden a
entender, desarrollar y practicar habilidades para
aprender.
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Tabla 5: Generalidades del Sistema SEDUCA, evaluación diagnóstica
Fuente: Elaboración propia
Los análisis estadísticos son una consideración
significativa del reflejo de un modelo educativo
presencial que atraviesa una transición, la inferencia
es hasta cierto punto normal porque para quienes
diseñan materiales, los profesores, “plantea
un reto para las instituciones, especialmente
las universidades siendo utilizada por muchas
organizaciones educativas sin garantizar el
cumplimiento de calidad mínima exigida“
(Baldomero, Vázquez & Belando 2018:74); y
en los profesores como función de diseñadores,
quienes están sumidos en su formación y práctica
docente, pero de manera presencial.
Podemos entonces entender que la universidad
necesita capacitar y emprender acciones para
establecer un modelo que muestre procedimientos,
integre fundamentaciones pedagógicas y teorías
contemporáneas que garanticen un modelo
con sustento en las TIC, para el desarrollo de
aprendizajes y comunicación de forma que se
puedan construir conocimientos en los estudiantes
a través de Entornos Virtuales Personales de
Aprendizaje (PLE) y el dominio, contextualización
y operatividad del aula de clases virtual (Goodyear
& Dimitriadis 2013).
El estudio diagnóstico nos muestra claramente la
oportunidad de poder mejorar el establecimiento
de rúbricas para las actividades diseñadas, los
tiempos de respuesta de evaluación de estas, la
cantidad de actividades diseñadas y su grado de
complejidad. De igual forma, se quiere evitar en
todo instante la impresión de un modelo presencial
plasmado en una plataforma virtual.
Es un reto poder entablar la propuesta en relación
con la correlación de variables y linealidad
múltiple del modelo, sin embargo, este diagnóstico
fundamentará las bases para la construcción
del modelo pedagógico didáctico que se quiere
para los programas educativos de la modalidad
no escolarizada del espacio académico, con
elementos de aportación significativa por factores
y escalamiento de aportación de elementos,
conjuntos, subconjuntos y aportaciones a la
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Enoc Gutiérrez-Pallares; Miguel Ysrrael Ramírez-Sánchez; Luis Manuel Borges-Gouveia
comunidad científico-académica que vincula sus
investigaciones a la EaD, en función de llevar a
cabo formas y metodologías similares para la
evaluación de sus modelos educativos.
CONCLUSIONES
Este trabajo aporta una visión general de los
aspectos más relevantes de un modelo de EaD que
por medio de la consideración de componentes
iniciales fundamentales en el tipo de educación
busca complementar y dar solución a los pilares de
la educación tradicional, factores fundamentales
como la presencialidad y la distancia deben ser
acotados por la transformación de modelos que den
respuesta a los paradigmas de la nueva educación.
La intención del objetivo del trabajo ha sido
fundamentar una propuesta de aprendizaje desde la
linealización de múltiples variables, estableciendo
bases para la construcción del modelo pedagógico
didáctico que se quiere en los programas
educativos de la modalidad no escolarizada, con
elementos de aportación significativa por medio
de la transformación de variables y con ello,
aportar a la comunidad científico-académica que
vincula sus investigaciones a la EaD, para que
se puedan llevar a cabo formas y metodologías
similares en función de la evaluación de sus
modelos educativos.
La detección del diagnóstico de necesidades y del
estado del modelo en los resultados presentados
hace pertinente la creación de escenarios
que garanticen el aprendizaje, que muestren
adaptabilidad en su desarrollo e implementación
de manera óptima y creciente, y que además se
fortalezcan en la gestión y administración escolar,
la comunicación efectiva y en el uso dinámico
de diseño de Entornos Virtuales de Aprendizaje
(EVA), que brinden aportación por encima de un
modelo presencial reflejado en una plataforma.
Los extractos factoriales y conjuntos de subvalores
de cada elemento de la matriz muestran aportación
significativa, con la atención en los elementos y
factores de aprendizaje en la modalidad, se pueden
construir elementos de integración cada vez
más complejos, haciendo que sean considerados
para robustecer la composición del modelo y su
linealización.
La propuesta para la integración de los elementos
que aportan significancia en el modelo es
importante, aquellos que no la muestran deben
ser atendidos como área de oportunidad, para
que de esta manera muestren su aportación en
adaptaciones futuras realizadas al modelo que
opera actualmente; considerando que para el
diseño de un modelo didáctico pedagógico a
distancia deben responder en todo momento a las
necesidades educativas.
En los resultados obtenidos se deja evidencia clara
de futuras investigaciones en la construcción de
modelos de diseño instruccional y didácticos en
sus componentes principales de integración, que
muestren el estado de evidencia al ser evaluados
por un diagnóstico y que ofrezcan una propuesta
de integración de elementos en un modelo lineal
múltiple y con curvas de aprendizaje, que pueda
garantizar la atención de las necesidades, ser
flexible, adaptable y evaluable.
DECLARACIÓN DE CONFLICTOS DE
INTERESES:
Los autores declaran no tener conflictos de interés.
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