Influencia de la modalidad aprendizaje (Presencial, Online y B-Learning) en el rendimiento académico

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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR SEDE SANTO DOMINGO Dirección de Investigación y Postgrados

INFLUENCIA DE LA MODALIDAD APRENDIZAJE (PRESENCIAL, ONLINE Y BLEARNING) EN EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LAS UNIDADES DE ESTUDIO DE LA ASIGNATURA TRANSVERSAL TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN EN LA PUCE SD (CICLOS ACADÉMICOS 201401,201402,201501)

Tesis para la obtención del grado de Magister en Ciencias de la Educación

Línea de Investigación: Gestión, Estado y Políticas Educativas

Autor: MS. ROMERO GUTIÉRREZ JOSÉ MARCELINO

Director: Ms. PABLO DEL VAL MARTÍN

Santo Domingo – Ecuador Mayo, 2016

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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR SEDE SANTO DOMINGO Dirección de Investigación y Postgrados

HOJA DE APROBACIÓN

INFLUENCIA DE LA MODALIDAD APRENDIZAJE (PRESENCIAL, ONLINE Y BLEARNING) EN EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LAS UNIDADES DE ESTUDIO DE LA ASIGNATURA TRANSVERSAL TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LA COMUNICACIÓN EN LA PUCE SD (CICLOS ACADÉMICOS 201401,201402,201501)

Línea de Investigación: Gestión, Estado y Políticas Educativas

Autor: MS. ROMERO GUTIÉRREZ JOSÉ MARCELINO

Ms. Pablo Del Val Martín

_________________________

DIRECTOR

Ph.D. Marcos Andrés Santibáñez Bravo

_________________________

CALIFICADOR 1

Ms. Luis Javier Ulloa Meneses

_________________________

CALIFICADOR 2

Ms. Pablo Del Val Martín DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADOS

_________________________

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DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD Y RESPONSABILIDAD Yo, JOSÉ MARCELINO ROMERO GUTIÉRREZ portador de la cédula de ciudadanía Nº 1718502105 declaro que los resultados obtenidos en la investigación que presento como informe final, previo a la obtención del Grado de Magister en Ciencias de la Educación, son absolutamente originales, auténticos y personales.

En tal virtud, declaro que el contenido, las conclusiones y los efectos legales y académicos que se desprenden del trabajo propuesto de investigación y luego de la redacción de este documento son y serán de mi sola y exclusiva responsabilidad legal y académica.

___________________________ José Marcelino Romero Gutiérrez C.I. 1718502105

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AGRADECIMIENTO Se extiende un agradecimiento a la PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR SEDE SANTO DOMINGO, por su apoyo para la ejecución del proyecto.

En similar posición, se agradece al Director de Tesis, Ms. Pablo Del Val y al equipo de expertos, Psicóloga Rebekka Gerstner y Ms. Rafael Suárez, por su guía en el proceso académico para alcanzar los objetivos trazados.

Finalmente al cuerpo docente que participó como parte de la Maestría en Ciencias de la Educación, dado que los resultados son el resumen de la aplicación de los conocimientos adquiridos.

___________________________ José Marcelino Romero Gutiérrez C.I. 1718502105

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DEDICATORIA

A ellas Isabel, Isabela y Solanda +

___________________________ José Marcelino Romero Gutiérrez

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RESUMEN La presente investigación refleja la influencia de la modalidade de aprendizaje (presencial, online y b-learning) en el rendimiento académico de las unidades de estudio de la asignatura TIC ofertada en la Pontificia Universidad Católica de Ecuador Sede Santo Domingo (PUCESD), la mencionada asignatura se convalida con la certificación IC3-GS4 en las cohortes 201401, 201402, 201501.

La metodología es de tipo cuantitativo con un diseño no experimental longitudinal dado que se analizan los datos en su estado natural sin modificación, para el estudio se considera como muestra 280 individuos que aprobaron la certificación. Hernandez (2014).

Para el análisis de los datos, se utilizó el software estadístico SPSS, en primera instancia se realizó una ANOVA utilizando las pruebas Welch y Brown Forsythe sugeridas por Field (2009). El resultado de esta fase es que existe significancia (>0,05) en la primera y tercera unidad de estudio, mientras que en la segunda unidad no existe tal significancia.

Al determinar que existen diferencias entre unidades, se aplicó el POST-HOC por comparación múltiple como regla de ANOVA. Para varianzas desiguales, se utilizó el test de Game Howell en el primer parcial, aquí la significancia está dada entre las modalidades online y b-learning (p=0,022*).

En el tercer parcial, para varianzas iguales, se utilizó el test de GT2 de Hochberg, en este caso la significancia está dada entre las modalidades online y b-learning (p<0,001***); y entre b-learning y presencial (p=0,004**). Finalmente, para avalar el proceso se aplicó la prueba de Tukey B, exclusiva para muestras pequeñas.

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ABSTRACT The current research involves a comparative analysis between the learning modalities (inperson, online and blended learning) and the units of study of the TIC subject offered at the Pontificia Universidad Catรณlica del Ecuador Sede Santo Domingo (PUCE SD), this subject is validated with the IC3-GS4 certification and the cohorts 201401, 201402, 201501.

The methodology is quantitative no longitudinal experimental since the information is analyzed without changes, for the study 280 participants who passed the certification are considered. Hernรกndez (2014).

For the data analysis, the SPSS statistics software was used, at first an ANOVA was developed using the Welch and Brown Forsythe tests suggested by Field (2009). The result of this stage is the significance (>0,05) in the first and third units, but in the second unit there is not such significance.

Once the difference was determined among units, the POST-HOC was applied by multiple comparisons as ANOVA rule. For different variances, the Game Howell test was used in the first partial, in that case the significance is given between the online and blended learning. (p=0,022*).

In the third partial, for equal variances, the GT2 of Hochberg test was used, in this case the significance is given between the online and blended learning (p<0,001***); and between blended learning and in-person (p=0,004**). Finally, to guarantee the process the Tukey B test was applied, which is exclusive for small samples.

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ÍNDICE DE CONTENIDOS INTRODUCCIÓN ..................................................................................................................... 1 1.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .................................................................. 3

1.1.

Antecedentes ............................................................................................................. 3

1.2.

Problema de investigación......................................................................................... 4

1.3.

Justificación ............................................................................................................... 5

1.4.

Objetivo General ..................................................................................................... 11

1.5.

Objetivos Específicos .............................................................................................. 11

2.

MARCO REFERENCIAL ...................................................................................... 12

2.1.

Aproximación a las teorías clásicas del aprendizaje ............................................... 12

2.1.1.

Conectivismo ........................................................................................................... 14

2.1.1.1.

Antecedentes de la tecnología en la educación ....................................................... 14

2.1.1.2.

Aproximación al concepto....................................................................................... 14

2.1.1.3.

Integración de sistemas en el conectivismo ............................................................ 15

2.1.1.4.

Principios de diseño del conectivismo .................................................................... 15

2.2.

Rendimiento académico .......................................................................................... 17

2.3.

Modalidades de estudio ........................................................................................... 17

2.3.1.

Presencial................................................................................................................. 17

2.3.2.

Online ...................................................................................................................... 17

2.3.3.

B-learning ................................................................................................................ 18

2.4.

Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ....................................... 19

ix

2.4.1.

TIC en educación..................................................................................................... 19

2.4.2.

Ventajas y desventajas de las TIC en educación ..................................................... 20

2.5.

Investigaciones o experiencias vinculadas con el problema de investigación ........ 22

2.6.

Hipótesis .................................................................................................................. 24

3.

METODOLOGÍA ................................................................................................... 25

3.1.

Diseño / Tipo de investigación ................................................................................ 25

3.2.

Población / Muestra ................................................................................................. 26

3.3.

Variables e indicadores ........................................................................................... 28

3.4.

Técnias e instrumentos de recogida de datos .......................................................... 28

3.5.

Técnicas de análisis de datos ................................................................................... 29

3.6.

Esquema de la investigación, basado en estadística descriptiva e inferencial ........ 31

4.

RESULTADOS ....................................................................................................... 32

4.1.

Generalidades de la asignatura (certificación) ........................................................ 32

4.1.1.

Esquema de la asignatura (certificación)................................................................. 32

4.1.2.

Recursos de aprendizaje online ............................................................................... 33

4.2.

Estadística descriptiva aplicada a los resultados ..................................................... 34

4.2.1.

Relación de las modalidades de estudio entre el número de estudiante aprobados y reprobados ............................................................................................................... 40

4.3.

Estadística inferencial aplicada a los resultados...................................................... 45

4.3.1.

Análisis de varianza ANOVA ................................................................................. 45

4.3.1.1.

Comprobación de hipótesis por ANOVA de un factor ........................................... 46

4.3.1.2.

Prueba de homogeneidad de varianzas. Test de Levene .......................................... 47

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4.3.1.2.1. Gráficos por ANOVA ............................................................................................. 48 4.3.1.3.

Pruebas robustas de igualdad de las medias. Test de Welch & Brown Forsythe... 48

4.3.2.

Análisis POST- HOC comparación múltiple. Test Game Howell & Hochberg ..... 49

4.3.2.1.

Varianzas iguales por prueba GT2 de Hochberg. Subconjuntos heterogéneos ....... 51

4.4.

Discusión de resultados ........................................................................................... 55

CONCLUSIONES ................................................................................................................... 57 RECOMENDACIONES .......................................................................................................... 59 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS..................................................................................... 60 GLOSARIO ............................................................................................................................. 63 ANEXOS ................................................................................................................................ 65

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ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1: Ventajas y desventajas de las TIC ............................................................................. 20 Tabla 2. Tabla de equivalencia, Certificación TIC PUCE SD ................................................. 26 Tabla 3: Variables de investigación ......................................................................................... 28 Tabla 4: Criterios y pesos para evaluación de aplicaciones estadísticas ................................. 29 Tabla 5: Ponderación de aplicaciones estadísticas................................................................... 30 Tabla 6: Distribución de actividades / horas por modalidad de aprendizaje .......................... 33 Tabla 7: Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial .................................................................................................. 35 Tabla 8: Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial ................................................................................................ 36 Tabla 9: Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del tercer parcial .................................................................................................... 37 Tabla 10: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales ..................................................................................... 39 Tabla 11: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales ..................................................................................... 40 Tabla 12: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “fundamentos de computación” .............. 41 Tabla 13: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “aplicaciones clave” ................................ 42 Tabla 14: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “viviendo en línea” .................................. 43 Tabla 15: Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de los diferentes parciales de la modalidad presencial, online y b-learning ........................................................................... 44

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Tabla 16: Comprobación de hipótesis por ANOVA ............................................................... 46 Tabla 17: Prueba de homogeneidad de varianzas .................................................................... 47 Tabla 18: Relación de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes ................................................................................................................................ 47 Tabla 19: Test de Welch & Brown Forsythe ............................................................................ 48 Tabla 20: Comparación de significancia de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes ................................................................................................... 49 Tabla 21: Análisis del rendimiento académico de los estudiantes entre los módulos de aprendizaje (Game Howell) ..................................................................................................... 50 Tabla 22: Prueba GT2 de Hochberg, primer parcial .............................................................. 51 Tabla 23: Prueba GT2 de Hochberg, 2do parcial ................................................................... 52 Tabla 24: Prueba GT2 de Hochberg, 3er parcial ..................................................................... 53 Tabla 25: Relación de la modalidad de aprendizaje entre el rendimiento total de los parciales .................................................................................................................................................. 54

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ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Esquema de la certificación ...................................................................................... 10 Figura 2. Teorías del aprendizaje ............................................................................................. 16 Figura 3. Proceso para análisis de datos cuantitativos ............................................................. 29 Figura 4. Esquema de la investigación, basado en estadística descriptiva e inferencial ......... 31 Figura 5. Interface de usuario .................................................................................................. 32 Figura 6. Esquema de la asignatura para todas las modalidades ............................................. 33 Figura 7. Interface de usuario para training............................................................................. 34 Figura 8. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial .................................................................................................. 36 Figura 9. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial ................................................................................................ 37 Figura 10. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial ................................................................................................ 38 Figura 11. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial ................................................................................................ 40 Figura 12. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de la unidad “fundamentos de computación” con relación a la modalidad de aprendizaje ................................................. 42 Figura 13. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de la unidad “aplicaciones clave” con relación a la modalidad de aprendizaje .................................................................. 43 Figura 13. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de la unidad “viviendo en línea” con relación a la modalidad de aprendizaje................................................................... 44 Figura 15. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de los diferentes parciales de la modalidad presencial, online y b-learning ........................................................................... 44

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Figura 16. Combinación de variables ...................................................................................... 45 Figura 17. Descriptivo modalidad de aprendizaje por unidad de estudio ................................ 46 Figura 18. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico del primer parcial ............................................................. 51 Figura 19. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico del segundo parcial .......................................................... 52 Figura 20. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico del tercer parcial .............................................................. 53 Figura 21. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico .......................................................................................... 54

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ÍNDICE DE ANEXOS Anexo 1. Solicitud a PUCE SD de datos académicos TIC 201401,201402,201501 (retorno) 66 Anexo 2. Autorización, entrega de datos académicos TIC 201401,201402,201501 (retorno) 67 Anexo 3. Consolidación de base de datos bajo Microsoft Access (retorno) ........................... 68 Anexo 4. Envío de esquemas para validación de análisis de datos ......................................... 69 Anexo 5. Cartas con aval por parte de expertos en SPSS (retorno) ......................................... 70 Anexo 6. Contenidos de libros de estudio por unidades (retorno 1, retorno 2, retorno 3)....... 72 Anexo 7. Certificación IC3 GS4 Global Standard, Investigador Certificado (retorno) ........... 73 Anexo 8. Pruebas de TUKEY B (retorno 1) ............................................................................. 74 Anexo 9. Diferencia de la modalidad de aprendizaje con el rendimiento total ....................... 75 Anexo 10. Rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades en el primer parcial ........................................................................................................................... 76 Anexo 11. Porcentaje de rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades en el segundo parcial. ........................................................................................ 77 Anexo 12. Porcentaje de rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades en el tercer parcial. ............................................................................................. 78 Anexo 13. Análisis de las variables del rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades............................................................................................................. 79 Anexo 14. Descriptivo de rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades. ............................................................................................................................ 80 Anexo 15. Test Hochberg & Games – Howell (retorno) ......................................................... 81

1

INTRODUCCIÓN La presente investigación recoge un compendio genérico de las asignaturas que conformaron la Maestría en Ciencias de la Educación. Emerge de una investigación realizada en la asignatura “Entorno sociopolítico, económico y cultural del Ecuador y de la educación” en la que se analizó desde una perspectiva macro la vinculación de las políticas de la Ley Orgánica de Educación Superior en los procesos académicos de la asignatura TIC en la PUCESD. El proceso de investigación implicó un análisis comparativo de dos variables educativas: modalidad de aprendizaje y unidades de estudio. Se escogió la asignatura TIC por ser un baluarte para el investigador principal y adicionalmente, por el argumento de Ya Khan (2011) quien menciona en sus estudios que han existido dos revoluciones en la educación: primero el nacimiento de las universidades en el siglo XIII y segundo la enseñanza a través de medios tecnológicos.

El manejo del software estadístico seleccionado no era parte del currículo empírico propio, sin embargo, la literatura se convirtió en un aliciente para auto prepararse y comprender las bases para la aplicación y análisis de los test.

El estado del arte, en el apartado de discusión, permitió conocer que existen tres enfoques diferentes para estudiar con modelos de aprendizaje distintos. El primero, desde una visión macro en países como España y Estados Unidos, donde se argumenta que no existen tales diferencias. En el análisis meso, investigadores de México y Brasil describieron que existen diferencias leves y que derivan de una evolución en los sistemas de educación a distancia.

Posterior, desde una visión micro en países en vías de desarrollo, donde las diferencias son

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significativas como en la presente investigación. Se concluye que el cuerpo estudiantil presenta falencias en el autoaprendizaje, hábitos de lectura y falta de autodisciplina.

Los resultados obtenidos a través del análisis de la varianza (ANOVA) indican que existe significancia en la primera unidad de estudio (Fundamentos de computación) y en la tercera (Viviendo en línea).

La modalidad blended learning (b-learning) se perfila como un buen inicio para romper el modelo genérico de formación en la institución. Esta modalidad se sustenta en el aprendizaje post constructivista es decir el conectivismo, el cual pretende que el alumno sea arquitecto activo del conocimiento, rompiendo el paradigma de ser un simple receptor de información asíncrono.

Los recursos que disponen los estudiante que cursan la asignatura están diseñados bajo el estándar del modelo PACIE (presencia, alcance, capacitación, interacción y evaluación), Camacho (2004), lo que asegura su formación bajo la tutela del docente en los canales virtuales abiertos.

El presente documento está distribuido en capítulos, iniciando con la introducción hacia la investigación, seguido del planteamiento del problema donde se describe la problemática y objetivos a alcanzar, a paso seguido se presenta el marco referencial que expone la literatura principal que sustenta los conceptos y métodos utilizados en el desarrollo. En el capítulo de metodología se presentan las técnicas e instrumentos base de los resultados. Finalmente, se evidencia la aplicación de los test estadísticos donde que describen los análisis principales del estudio y las conclusiones que responden a las etapas descritas en el esquema de la investigación.

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1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1. Antecedentes La Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Santo Domingo (PUCE SD), desde el periodo 2009 02 considera en las mallas curriculares de todas las carreras que oferta (en el tercer nivel de pregrado) la asignatura transversal Tecnologías de la Comunicación e Información (TIC).

La PUCE SD, dando cumplimiento al Artículo 81 del Reglamento de Régimen Académico (RRA) propuesto por el Consejo de Educación Superior (CES), crea el área de Formación Continua, a través de la que ofrece cinco certificaciones internacionales: IC3 GS4 Global Standard (Internet and Computing Core Certification) e ILA (International Language Academy) bajo el estándar internacional definido por el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas, para todas las carreras de tercer nivel, ADOBE, CISCO, Microsoft Technology Associate para carreras específicas, Diseño y Sistemas.

Las autoridades académicas, dando cumplimiento al Artículo 83 del Reglamento de Régimen Académico propuesto por el Consejo de Educación Superior, contemplaron asociar la asignatura TIC a una certificación internacional que legitime los conocimientos de los estudiantes a través de un currículo estándar a nivel global y que sea avalado por una organización de prestigio.

La organización seleccionada fue CERTIPORT representada por IBEC CORPORATION en Ecuador, misma que a través de un convenio con la PUCE SD la acredita como centro evaluador en la categoría Gold.

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La certificación IC3 GS4 incorpora tres unidades de estudio: “fundamentos de informática”, “aplicaciones clave” y “viviendo en línea”, los cuales se evalúan a través de exámenes en línea con protocolos rigurosos que aseguren la evaluación de destrezas por parte del estudiante.

Con el transcurso de los años el rigor de los exámenes se ha ido incrementando, así como las actualizaciones del programa, hasta el punto de contar con tres versiones, esto puesto a la constante evolución de los contenidos.

Desde el periodo 200902 hasta el periodo 201302 de acuerdo a las directrices de la empresa certificadora recomienda que la certificación en modalidad presencial tenga una duración de 48 horas distribuidas entre formación y evaluación. A partir del periodo 201401 la institución dio un giro en las políticas de la asignatura y planteó la modalidad online, donde el estudiante, de manera autónoma, se prepara para rendir los exámenes de manera presencial. Para el semestre 201501 se plantea la modalidad b-learning en función de los resultados preliminares del 201402 que indicaban una alteración en el patrón de rendimiento de la asignatura. Esta modalidad (b-learning) es una asociación de las anteriores (presencial – online) debido a que está combinada entre actividades de aprendizaje autónomo online y tutorías presenciales obligatorias.

1.2. Problema de investigación La incorporación de TIC en educación ha cambiado el paradigma de la formación en todos sus niveles. En nuestro país, la legislación ecuatoriana en este campo, ha incorporado dentro de los textos jurídicos la obligatoriedad de vincular TIC en las mallas curriculares de toda la oferta académica. Sin embargo, el cambio del modelo tradicional, genera situaciones particulares, mismas que se plantean en las dos siguientes preguntas de investigación: 

¿Cuál es la incidencia en el rendimiento académico en función de las modalidades de

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aprendizaje considerando que los paralelos están formados heterogéneamente por estudiantes con características académicas y demográficas diferentes? 

¿Qué unidades de estudio influyen en la modalidad de aprendizaje (presencial, online y b-learning) en la asignatura transversal tecnologías de la información y la comunicación en la PUCESD considerando ciclos académicos 201401, 201402, 201501?

1.3. Justificación La justificación de la investigación se estructura en función de aportes generados por la UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura) en materia de educación en TIC y artículos de los cuerpos legales ecuatorianos, mismos que sustentan los procesos académicos de la certificación en la PUCE SD. Aterrizando en la investigación, el presente estudio permitirá a la PUCESD conocer la incidencia en el rendimiento académico al cambiar el modelo de aprendizaje tradicional, a la vez permite al investigador principal poner en escena los conocimientos adquiridos en la maestria y entrenamiento en escritura científica.

Las TIC, desde un enfoque educativo se constituyen en la base para disminuir la brecha digital y la cual genera la desigualdad por el limitado acceso a la información. La UNESCO trabaja en estrategias que contribuyen a la reducción de esta brecha a través de sus oficinas, institutos y asociados para generar políticas de apoyo.

La Constitución de la República del Ecuador, (2008) en el Título VII Régimen del Buen Vivir; Capítulo primero: Inclusión y equidad; Sección primera: educación; Artículo 347; literal 7, indica, “será responsabilidad del estado erradicar el analfabetismo puro, funcional y digital,

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y apoyar los procesos de post- alfabetización y educación permanente para personas adultas, y la superación del rezago educativo.” Por ende las instituciones educativas en todos sus niveles promueven estrategias para erradicar este tipo de analfabetismo.

El Consejo de Educación Superior (2013) basado en el Artículo 17 del Reglamento General de la LOES, dispone: El Reglamento de Régimen Académico normará lo relacionado con los programas y cursos de vinculación con la sociedad así como los cursos de educación continua, tomando en cuenta las características de la institución de educación superior, sus carreras y programas y las necesidades del desarrollo nacional, regional y local (p.8)

La asignatura TIC ofertada por la PUCE SD en todas sus carreras y que es parte del programa de Formación Continua, se ampara y somete al presente reglamento.

El Consejo de Educación Superior (2013) en el Título II: Organización del proceso de aprendizaje; Capítulo 2: Organización del aprendizaje; Artículo 15: Actividades del aprendizaje: La organización del aprendizaje se planificará incluyendo los siguientes componentes: Componente de aprendizaje autónomo.- Comprende el trabajo realizado por el estudiante, orientado al desarrollo de capacidades para el aprendizaje independiente e individual del estudiante. Son actividades de aprendizaje autónomo, entre otras: la lectura; el análisis y comprensión de materiales bibliográficos y documentales, tanto analógicos como digitales; la generación de datos y búsqueda de información; la elaboración individual de ensayos, trabajos y exposiciones. (p.7)

Lo que indica que el estudiante puede desarrollar su aprendizaje de manera autónoma, este análisis será la base para sustentar el cambio de políticas implementadas por la PUCE SD en la modalidad de estudio de la asignatura TIC. El Consejo de Educación Superior (2013)

en el Régimen Académico, Título II:

Organización del proceso de aprendizaje; Capítulo 6: modalidades de estudios o aprendizaje; Artículo 37. Modalidades de estudios o aprendizaje: “Son modos de gestión de los aprendizajes

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implementados en determinados ambientes educativos, incluyendo el uso de las tecnologías de la comunicación y de la información”.

El Consejo de Educación Superior (2013)

en el Régimen Académico, Título II:

Organización del proceso de aprendizaje; Capítulo 6: modalidades de estudios o aprendizaje; Artículo 38: Ambientes y medios de estudios o aprendizaje, señala: El aprendizaje puede efectuarse en distintos ambientes académicos y laborales, simulados o virtuales y en diversas formas de interacción entre profesores y estudiantes. Para su desarrollo, deberá promoverse la convergencia de medios educativos y el uso adecuado de tecnologías de información y comunicación. Las formas y condiciones de su uso, deben constar en la planificación curricular y en el registro de actividades de la carrera o programa.

Independientemente de la modalidad de aprendizaje, toda carrera o programa debe desarrollar niveles de calidad educativa. (p.17)

El artículo sustenta los procesos de manejo de la certificación por parte de la PUCE SD en las tres modalidades de aprendizaje al proveer a los estudiantes de medios para la preparación autónoma complementaria o no. En la tutoría inicial el instructor socializa la planificación curricular, políticas y operatividad de los medios de aprendizaje.

En el mismo cuerpo legal, el Artículo 39: Modalidades de estudios o aprendizaje, menciona: “Las Instituciones de Educación Superior (IES) podrán impartir sus carreras y programas en las siguientes modalidades de estudios o aprendizaje: Presencial; Semipresencial; Dual; Online; y, e. A distancia.”

El artículo certifica la viabilidad de las tres modalidades de aprendizaje que se han implementado en la asignatura.

En el mismo cuerpo legal, título, capítulo, el Artículo 41; Modalidad presencial, señala: “Es aquella en la cual los componentes de docencia y de práctica de los aprendizajes, se organizan predominantemente en función del contacto directo in situ y en tiempo real entre el profesor y los estudiantes”.

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En documento también agrega en el Artículo 42 que la Modalidad online; menciona: Es la modalidad en la cual, el componente de docencia, el de prácticas de los aprendizajes, y el de aprendizaje autónomo están mediados fundamentalmente por el uso de tecnologías informáticas y entornos virtuales que organizan la interacción educativa del profesor y el estudiante, en tiempo real o diferido.

En esta modalidad, las IES deben garantizar la organización, ejecución, seguimiento y evaluación de las prácticas pre profesionales, a través de los respectivos convenios y de una plataforma tecnológica y académica apropiada. Podrán reconocerse acuerdos y certificaciones de trabajos prácticos realizados en las condiciones académicas determinadas en la normativa para el Aprendizaje online y a Distancia que expida el CES. (p.17)

En el mismo cuerpo legal, título, capítulo, el Artículo 47: Organización de los aprendizajes en las diversas modalidades; señala: “La organización de las modalidades de estudio o aprendizaje se realiza de la siguiente manera”: 

En la modalidad presencial.- Por cada hora destinada al componente de docencia, se establecerá en la planificación curricular 1,5 o 2 horas de los componentes de aplicación práctica y de aprendizaje autónomo.



En las modalidades a distancia y online.- Por cada hora destinada al componente de docencia establecida como tutoría sincrónica, se planificarán cuatro horas de los componentes de práctica de los aprendizajes y de aprendizaje autónomo.

Este artículo es base para la sustentación del cambio de modalidades en la asignatura TIC, las mismas que son reconocidas en RRA. En el mismo cuerpo legal, título, capítulo, el Artículo 48: Democratización de las plataformas de aprendizaje de la educación superior, señala: Todas las IES están obligadas a colocar en su portal electrónico institucional los materiales de elaboración propia, correspondientes a las asignaturas, cursos o sus equivalentes, de carreras y programas. Estos materiales incluirán el micro currículo, videos u otros pertinentes en el marco de la ley. Para el efecto, desarrollarán una plataforma online masiva y bajo una licencia de uso abierto, donde consten archivos de texto, video y /o audio de fácil revisión y portabilidad, a fin

9 de coadyuvar a la difusión democrática del conocimiento como un bien público. (p.18)

La PUCE SD materializa este artículo a través de la página web del IBEC CORPORATION, donde el estudiante realiza su entrenamiento de manera autónoma previo al examen en línea. https://www.ibelearning.com/Default.aspx Finalmente, en el siguiente esquema se incorporan los artículos antes mencionados y otros que sustentan los procesos académicos internos de la certificación en la PUCESD, mismos que están sujetos al RRA dispuesto por el Consejo de Educación Superior.

10 ESQUEMA DE LA CERTIFICACIÓN

CONSTITUCIÓN DE LA REPÚBLICA DEL ECUADOR

Vigésima transitoria

PUCE SD

Artículo 346

CONSEJO DIRECTIVO

Art. 118- 3er Nivel

Leyes

PRORRECTORADO

LOES

SECRETARÍA GENERAL

Reglamentos

SIGLAS – LEGISLACIÓN

Art. 167

ORGANISMOS

CES

SENESCYT

EyA DTI

DIRECCIÓN ACADÉMICA Art. 15

Aprendizaje autónomo

ART: Artículo RRA: Reglamento de Régimen Académico LOES: Ley Orgánica de Educación Superior CES: Consejo de Educación Superior SENESCYT: Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación.

CEAACES: Consejo de Evaluación, Acreditación y Aseguramiento de la Calidad de la Educación Superior

Art. 27

Campos de formación

SIGLAS – PUCESD SINAPUCE: Sistema Nacional de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador PUCE SD: Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Santo Domingo DTI: Dirección de Tecnologías de la Información y la Comunicación EyA: Evaluación y Acreditación ECAC: Escuela de Ciencias Administrativas y Contables ECE: Escuela de Ciencias de la Educación ESIS: Escuela de Sistemas EDIS: Escuela de Diseño EENF: Escuela de Enfermería ECS: Escuela de Comunicación Social EHOT: Escuela de Hotelería y Turismo DPLAN: Dirección de Planificación DIP: Dirección de Investigación y Postgrados DFOR: Dirección de Formación TICS: Tecnologías de la Información y la Comunicación ILA: International Leadership Association MTA: Microsoft Training Association IC3 GS4: Internet and Computing Core Certification, Global Standards

VICE PRORRECTORADO

CEAACES

Literal 2: Adaptación e innovación tecnológica - Rediseño

Art. 38

Ambientes de estudio

Art. 39

Modalidades de estudio

Art. 41

Modalidad presencial

Art. 42

Modalidad en línea

ECE

Art. 46

Uso complementario de otras modalidades de aprendizaje

EDIS

ESCUELAS

DIRECCIONES

DPLAN

DIP

DFOR

ECAC CERTIFICACIÓN

Art. 47

Organización de los aprendizajes en las diversas modalidades

Art. 48

Democratización de las plataformas de aprendizaje

Art. 78

Fortalezas o dominios académicos de las instituciones de educación superior

Art. 81

Educación continua

Art. 83

Certificación de la educación continua

Art. 84

Tipos de certificados de la educación continua

Transitoria tercera: Rediseño de carreras

ESIS

EENF ECS EHOT

CISCO & MTA

ADOBE

TICS

ILA

CMOS

TODAS M1: FUNDAMENTOS M2: APLICACIONES

PROGRAMA

M3: REDES WEB TRAINING: e-book, video tutoriales, simuladores SALAS DE COMPUTACIÓN: Complementos de plataforma

PUNTAJES MÍNIMOS / 1000

M1

650p.

M2

720p.

M3

620p.

RECURSOS POLÍTICAS

Examen: plataforma web Nº preguntas: 43 a 45 Tiempo: 50' minutos

PROCESO POR MODALIDAD

PRESENCIAL

Figura 1. Esquema de la certificación Fuente: Reglamento de Régimen Académico del CES & Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2015

IC3 GS4

RRA

ONLINE

B-LEARNING

11

1.4. Objetivo General Para determinar los objetivo, se considera la taxonomía de Bloom (citado por Hernandez, 2010) quien señala seis etapas (comprensión, aplicación, análisis, síntesis, evaluación, conocimiento) de las cuales se selecciona la etapa de comprensión por la naturaleza de la investigación: Determinar la influencia de la modalidad de aprendizaje (presencial, online y b-learning) en función del rendimiento académico en las unidades de estudio de la asignatura transversal TIC en la PUCE SD, ciclo académico 201401-201402-201501.

1.5. Objetivos Específicos 

Distinguir en una base de datos la información proporcionada por cada modalidad de aprendizaje.



Ilustrar un estudio descriptivo e inferencial de las modalidades de aprendizaje con respecto al rendimiento académico de las unidades de estudio.



Relacionar las modalidades de aprendizaje con las unidades de estudio.

12

2. MARCO REFERENCIAL 2.1. Aproximación a las teorías clásicas del aprendizaje La humanidad tiene evidencias de actividades del hombre desde el neolítico y se han descubierto mediante rasgos (líticos), es decir, el hombre siempre se ha interesado por transmitir su modus vivendi hacia terceros.

El interés del hombre por estudiar él ¿Cómo aprendemos? es relativamente reciente, 150 años, Leal (2012), existen tres escuelas principales sobre el aprendizaje. La primera teoría es el conductismo, basada en observar conductas y dar estímulos positivos o negativos en base a los resultados, los autores de mayor representación son Watson, Pavlov y Skinner. Estos intelectuales imponen su filosofía realizando experimentos de comprobación en animales, personas y objetos.

Años más tarde, se fragua a la par del conductismo la segunda teoría, el cognitivismo, sus máximos exponentes Vygotsky, Piaget y Bruner. Estos autores ven al aprendizaje como un proceso interno, es decir el aprendizaje relaciona los conocimientos previos y los nuevos conocimientos para que sean asimilados.

De hecho, Bruner asocia el aprendizaje de los seres humanos al proceso del computador e incorpora términos de memoria de corto y largo plazo.

El aprendizaje significativo, tiene como sus máximos autores a Vigotsky, Piaget, Ausubel y Novak, esta teoría expone que el nuevo conocimiento adquiere significado la luz de los conceptos previos que el estudiante ya dispone. Vigotsky en particular, Agudelo (2009) indica que “los procesos de aprendizaje están condicionados por la cultura de la que nacemos y nos

13

desarrollamos y por la sociedad en la que estamos” es decir, no es lo mismo un proceso de aprendizaje de un asiático que de un latinoamericano por razones de la cultura y sociedad.

Un ejemplo tangible puede observarse en comunidades artesanales, las características de su folklore influyen directamente a los niños en el desarrollo de sus funciones mentales. Su contorno moldea su comportamiento y el infante los imita siendo el lenguaje, protagonista activo del desarrollo cognoscitivo.

Para Piaget, citado por Larios (2009), “el aprendizaje es una reorganización de estructuras cognitivas y consecuencia de los procesos adaptativos al medio, la asimilación del conocimiento y la acomodación de estos en las estructuras” es decir que el proceso de enseñanza debe permitir al aprendiz que pueda manipular los instrumentos de su entorno hasta el punto que puede hacer relaciones con su conocimiento previo para generar nuevos saberes.

Ausubel, desarrolló el concepto de aprendizaje significativo y organizadores anticipados en la que el estudiante sea el protagonista de su aprendizaje, diseñando sus propios esquemas para asimilar los conocimientos, relacionando el conocimiento previo y los nuevos.

Finalmente, según Agudelo (2009) Novak, sugiere los mapas conceptuales tomando como base a Ausubel, el cual permite detectar si el estudiante ha asumido el concepto y si este es significativo.

Las tres teorías nos permiten conocer como aprendemos las personas y su mecánica de asimilación, sin duda, la teoría en el siguiente apartado recogerá las ideas principales de los autores mencionados para vincularlos a la tendencias en educación con respecto a las tecnologías de la información y la comunicación.

14

2.1.1. Conectivismo 2.1.1.1. Antecedentes de la tecnología en la educación La incorporación de las tecnologías en los procesos de enseñanza – aprendizaje, son relativamente recientes, según Ya Khan (2011) la educación está marcada por dos revoluciones: el nacimiento de las universidad y la incorporación de las tecnologías en dichos procesos.

La tecnología es un término que no solo define los últimos avances de las ciencias, de hecho, la tecnología y el conocimiento hasta mediados del siglo XX evolucionaban a paso lento, desde los inicios el hombre ha convivido con este termino, según la Real Academia Española (2016) es “el conjunto de teorías y de técnicas que permiten el aprovechamiento práctico del conocimiento científico” lo que corrobora que siempre ha estado presente en los procesos para optimizar los recursos.

Desde la década de los 50 esta evolución empieza a dar un giro, para 1994 logra su optimización con la llegada del Internet como medio de comunicación abierto a la sociedad en lo que se denomina la web 1.0. El nacimiento de la web 2.0, logra cambiar el paradigma del “como aprendemos”, los usuarios pasan de receptores a emisores de información y la información viaja en ambas direcciones. Según González (2004) la “vida media del conocimiento” es el lapso de tiempo que transcurre entre el momento en el que el conocimiento es adquirido y el momento en el que se vuelve obsoleto.

2.1.1.2. Aproximación al concepto El conectivismo según Siemens (2009) es una teoría en proceso de estandarización, dado que las teorías clásicas (conductismo, cognitivismo y constructivismo) han cubierto el aprendizaje, sin embargo en la actualidad, no han logrado adaptarse a la incorporación de las

15

tecnologías en la educación. La comunidad en los últimos 20 años ha cambiado su modelo de comunicación y aprendizaje, es decir que la teoría debe estar vinculada a la realidad en que vivimos, estos cambios sugieren la necesidad de desarrollar un nuevo concepto que englobe el cómo aprendemos en la era del Internet y la web 2.0 2.1.1.3. Integración de sistemas en el conectivismo Según la teoría de sistemas, los componentes que integran a éste (sistema) están relacionados entre sí, por ende, todos tienen efectos sobre el resto de elementos: Siemens (2004) plantea la integración de cuatro teorías en el conectivismo: teoría del caos, teoría de la complejidad, teoría de redes neuronales y teoría de redes de auto organización.

Estas relaciones son parte de una red de nodos, es decir, usuarios compartiendo información en dos direcciones bajo diferentes intereses (blogs, redes sociales, wikis), la plataforma para integrar estos componentes es el Internet y la web 2.0 Se menciona la teoría del caos dado que la información no está organizada en un solo espacio físico o virtual y es caótico, por ende según Leal (2009) “no podemos predecir el aprendizaje sino observar tendencias”, la analogía de la teoría de las redes neuronales es una comparación de cómo están distribuidas las neuronas en el cerebro y como están segmentadas las redes a nivel global.

2.1.1.4. Principios de diseño del conectivismo 

Estimular Autonomía.- Fomentar la autonomía de los nodos que reflejan la perspectiva de un tópico.



Propiciar Interacción.- Conexión de la información de los nodos.

16



Promover Diversidad.- Asegurar que cada punto de vista tenga representación.



Promover Apertura.- Garantizar que la información puede ingresar y salir.

Estos principios permiten que la interacción de los nodos puedan plantear el aprendizaje conectivista en red.

TEORÍAS DEL APRENDIZAJE ¿Cómo aprendemos?

AMBIENTES INSTRUCCIONALES LINEALES

COGNITIVISMO (asimilación)

CONDUCTISMO (estímulos)

CONSTRUCTIVISMO (aprendizaje significativo)

Watson

Conductas observables, estímulos

Vygotsky

Zona de desarrollo próximo. Andamiaje

Pavlov

Estímulo – respuesta + -

Piaget

Asimilación y acomodación

Skinner

Condicionamiento operante. Refuerzos + -

Bruner

Aprendizaje por descubrimiento

Vygotsky

Proceso social y cultural Asimilación y acomodación

Piaget

Ausubel

Aprendizaje significativo

Novak

Mapas conceptuales

LIMITACIONES. EFECTOS DE LAS TIC CONECTIVISMO (Aprender a aprender) George Siemens

INTEGRACIÓN DE TEORÍAS

CAOS

“observa tendencias, pero no predice”

COMPLEJIDAD

“cualidad de diversos elementos interrelacionados”

REDES NEURONALES

“ paradigma de aprendizaje y procesamiento automático”

AUTO-ORGANIZACIÓN

“interacciones entre los componentes de un sistema inicialmente desordenado”

ESTIMULAR AUTONOMÍA PROPICIAR INTERACCIÓN

EPISTEMOLOGÍA SISTÉMICA

PRINCIPIOS PROMOVER DIVERSIDAD PROMOVER APERTURA

CONCEPTO

Aprendizaje en red que potencia la construcción mutua y colaboradora del conocimiento CONJUNTO DE INFORMACIÓN

INTERACCIÓN

APRENDER EN SOCIEDAD

NODOS-OPEN CONEXIONES

ADMINISTRACIÓN Y LIDERAZGO

IMPLICACIONES

MEDIO DE INFORMACIÓN DISEÑO AMBIENTES DE APRENDIZAJE INDIVIDUAL

COMPONENTES COLECTIVO

Figura 2. Teorías del aprendizaje Fuente: Instituto Iberoamericano de TIC y Educación. Año 2012

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2.2. Rendimiento académico El rendimiento académico es el resultado del proceso en enseñanza aprendizaje considerado como un indicador cuantitativo para medir los conocimientos y destrezas del estudiante.

Para Fajardo, F. et al, (2014) el rendimiento académico es el “constructo susceptible de adoptar valores cuantitativos y cualitativos, a través de los cuales existe una aproximación a la evidencia y dimensión del perfil de habilidades, conocimientos, actitudes y valores desarrollados por el alumno en el proceso de enseñanza aprendizaje”

2.3. Modalidades de estudio La educación en la actualidad se desarrolla en diferentes entornos o modalidades de aprendizaje, dígase presencial, online o combinada. La vinculación de las TIC en la educación, ha transformado el concepto del proceso enseñanza – aprendizaje, donde el docente deja de ser un transmisor de conocimientos y pasa a convertirse en un facilitador para el estudiante.

2.3.1. Presencial El aprendizaje presencial o tradicional es un modelo consolidado en la educación, con roles marcados por parte del docente y estudiante.

Para Ausubel (1963), el aprendizaje presencial tiene relación con el aprendizaje significativo donde el mecanismo humano, por excelencia, adquiere y almacena la inmensa cantidad de ideas e informaciones representadas en cualquier campo de conocimiento en formación.

2.3.2. Online La modalidad online emerge como una de las ventajas de las TIC en la educación, cambiando el modelo tradicional de formar al estudiante.

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Ernst citado por Cox (2008) señala que la educación online es un medio de transmitir instrucciones a un conglomerado en cualquier lugar, en cualquier momento de aprendizaje como motor y modelo para transformación en la enseñanza, el aprendizaje y la educación formal.

2.3.3. B-learning La modalidad blended learning o también conocida como b-learning se configura como un modelo de educación hibrida, donde se combina el aprendizaje tradicional con el aprendizaje online.

Según Morán (2012) la modalidad b-learning es un diseño docente en el que tecnologías de uso presencial (físico) y no presencial (virtual) se combinan con el fin de optimizar el proceso de aprendizaje.

Esta modalidad de estudio tiene sus orígenes en la educación a distancia y ha venido evolucionado a la lo largo de la historia (Llorente, 2009), el modelo a distancia fue la base para el modelo e-learning pero sus aspiraciones fueron muy altas, mismas que no pudieron consolidarse por la ausencia de componentes presenciales y materiales síncronos.

Según Llorente (2010) la modalidad b-learning ha proliferado en contextos universitarios para dar respuesta a las demandas reales de la sociedad actual en el contexto educativo.

Existen elementos que caracterizan a la modalidad b learning, entre los más representativos: 

Romper el paradigma de que la educación solo puede ser formal, permitiendo la flexibilidad en tiempo y espacio.



Se potencia el aprendizaje a lo largo de la vida, el aprendizaje cooperativo y autoaprendizaje.

19



Los profesores no desaparecen, puesto que tiene un rol tutor, el docente ya no es el eje central del aprendizaje, pero debe estar presente para cumplir sus funciones tradicionales.

2.4. Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) Las siglas TIC engloban las tecnologías de la información y la comunicación, la cual tiene como objetivo reducir la brecha digital y crear sociedades del conocimiento y de la información. UNESCO citado por López (2011) indica: Las TIC conciben como el universo de dos conjuntos, representados por las tradicionales Tecnologías de la Comunicación (TC) – constituidas principalmente por la radio, la televisión y la telefonía convencional - y por las Tecnologías de la Información (TI) caracterizadas por la digitalización de las tecnologías de registros de contenidos (informática, de las comunicaciones, telemática y de las interfaces).

La definición de TIC ha tenido una evolución al igual que los contenidos que la comprenden.

Esta se da por la constante actualización de los medios tecnológicos y el acceso cada vez mayor a la sociedad de la información, lo que da origen a la sociedad de conocimiento.

2.4.1. TIC en educación A continuación se presenta una perspectiva de las TIC en educación, por la UNESCO (2014) y la Constitución del Ecuador.

Las TIC contribuyen al acceso universal a la educación, la igualdad en la instrucción, el ejercicio de la enseñanza y el aprendizaje de calidad y el desarrollo profesional de los docentes, así como a la gestión dirección y administración más eficientes del sistema educativo (s/p).

Las TIC desde un enfoque educativo, se constituye en la base para disminuir la brecha digital existente en el mundo y la cual genera la desigualdad por el limitado acceso a la información.

20

La UNESCO trabaja justamente en estrategias que contribuyen a la reducción de esta brecha a través de sus oficinas, institutos y asociados para generar políticas de apoyo.

La Constitución de la República del Ecuador (2008) en el Título VII Régimen del Buen Vivir; Capítulo primero: Inclusión y equidad; Sección primera: educación; Artículo 347; literal 7, indica: “Será responsabilidad del estado erradicar el analfabetismo puro, funcional y digital, y apoyar los procesos de post-alfabetización y educación permanente para personas adultas, y la superación del rezago educativo”.

2.4.2. Ventajas y desventajas de las TIC en educación García (2010), indica las ventajas y desventajas de TIC, sintetizadas a continuación: Tabla 1: Ventajas y desventajas de las TIC Ventajas y desventajas de las TIC

VENTAJAS R1 Libre acceso a información R2 Comunicación remota R3 Aprendizaje colaborativo R4 Simuladores R: referencia

DESVENTAJAS Información de dudosa procedencia Aislamiento, relaciones humanas Plagio Distantes de la realidad, motricidad

Nota. Fuente: //es.scribd.com/doc/26793180/Ventajas-y-Desventajas-de-Las-Tic#scribd. Año 2015

Analizando las referencias, se vinculó una ventaja con una desventaja, evidentemente en todo campo existen aportes a favor y en contra, por lo que a continuación se hace un análisis por cada una de ellas. 

Referencia 1.- El libre acceso a la información es una ventaja para la educación, sin embargo, en muchos de los casos esta carece de un aval o referencia que garantice un aporte de calidad para el estudiante. A criterio personal existe un mal uso de las herramientas, el estudiante recurre a motores de búsqueda general, desconociendo que existen sitios especializados como https://scholar.google.es/ donde brinda herramientas como alertas de información automática dirigida directamente a su email.

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

Referencia 2.- La comunicación remota es sin duda una de las grandes ventajas de la comunicación, herramientas o web como http: //www.teamviewer.com/es/, https: //moodle.org/?lang=es, https://www.schoology.com/home.php permite una interacción virtual con el estudiante.

En nuestro país, el máximo exponente, Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), se puede argumentar hace eco de estas ventajas, a través del Reglamento de Régimen Académico, Título II. Organización del Proceso de Aprendizaje, Capítulo VI Modalidades de Estudios de Aprendizaje, Artículo 39. Modalidades de estudios de aprendizaje, el cual indica: (SENESCYT, 2013) “Las IES (Instituciones de Educación Superior) podrán impartir sus carreras Modalidades de estudios o aprendizaje: presencial; semipresencial; dual; online; y a distancia”.

Como aporte complementario en el mismo cuerpo el Art. 42 Modalidad online, indica Es la modalidad en la cual, el componente de docencia, el de prácticas de los aprendizajes, y el de aprendizaje autónomo están mediados fundamentalmente por el uso de tecnologías informáticas y entornos virtuales que organizan la interacción educativa del profesor y el estudiante, en tiempo real o diferido.

Lo que podemos interpretar, el estado garantiza los beneficios y oportunidades que brindan las TIC. Sin embargo, esta referencia presenta problemas que se constituyen en las secuelas, para citar un ejemplo la deshumanización o desgaste de las relaciones humanas. 

Referencia 3.- El aprendizaje cooperativo da origen a una cultura de investigación si es ejecutado en términos de calidad. La web 2.0 brinda recursos como http://www.researchgate.edu/ que permite crear redes de investigadores en base a las líneas de interés. En el medio puede parecer una utopía, se evidencia el plagio en las tareas de los estudiantes, la infinidad de recursos puede convertir a un docente en un

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evaluador obsoleto cuando no maneja herramientas que contribuyan a identificar este tipo de situaciones, a nivel institucional se disponee de herramientas como http://www.urkund.com/ para combatir esta desventaja. 

Referencia 4.- Los laboratorios a través de simuladores o herramientas son una tendencia en educación, basta con mencionar páginas como el Real Jardín Botánico de Madrid http://www.rjb.csic.es/Botanico/misterio.php donde los estudiantes pueden realizar una clase interactiva de botánica desde el aula clase sin necesidad de desplazarse. Sin embargo, en término de los sentidos, experiencia personal o la misma motricidad en niños es un aspecto negativo, obviamente de acuerdo al área de estudio.

2.5. Investigaciones o experiencias vinculadas con el problema de investigación A continuación se expone una síntesis de investigaciones con patrones similares a la propuesta realizada en el plan de tesis.

Wright State University – Lake campus – Ohio US, realizó una investigación denominada “Comparación de los resultados del aprendizaje de cursos en modalidades línea vs presencial”, el modelo final identificó una diferencia estadística entre las modalidades de curso que se tradujo en una diferencia insignificante de menos de 0,07 en el promedio de calificaciones. Los estudiantes con promedios altos realizan un mejor curso online en contraposición a los estudiantes con menor promedio, quienes obtienen peores resultados en comparación con el formato presencial.

En los últimos años, se han realizado algunos estudios que describen no existe una diferencia significativa entre modalidades de estudio, al punto que un investigador (Russell) ha credo un sitio web (http://nosignificantdifference.org/), en el cual invita a otros intelectuales a subir sus

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estudios para consolidar su hipótesis sobre la escasa diferencia entre los tipos de aprendizaje.

El estudio original señala que los estudiantes de más edad en general son más propensos a inscribirse en cursos online, pero las minorías eran más propensas a inscribirse en cursos presenciales, lo que señala que el estudiante más joven esta enraizado en el modelo tradicional, con un docente que dirija la asignatura.

El estudio tuvo una muestra que incluyó información de 140.444 estudiantes matriculados en 6012 cursos entre 2010 y 2013, lo que constituye una investigación amplia que consolida un patrón en tela en estudio.

Finalmente, se concluye que los cambios en los formatos de instrucción deben ser siempre apoyados por estudios rigurosos que identifiquen tanto las mejoras y deficiencias de cada nuevo o antiguo modo de instrucción en relación con los resultados de aprendizaje.

Llevado al contexto donde se desarrollará la investigación, el escenario puede ser diferente, debido a que se desarrolla en una naturaleza distita, con patrones de aprendizaje diferentes, una muestra de 280 individuos y con variables específicas a analizar como modalidad y unidad estudios.

Un segundo estudio denominado “comparación del éxito del estudiante en el cursos de matemáticas en formatos: online, b-learning, y presencial”, realizado por el Colegio Comunitario del Condado de Baltimore – US y publicado por la Universidad de Towson, donde se señala que existe diferencia entre modalidades de estudio, para lo cual utilizan una muestra de 167 individuos y aplican el método estadístico ANOVA. Los resultados de este estudio contradicen los hallazgos de la investigación anterior sobre diferencias en los ambientes de aprendizaje.

Para la ejecución de investigación, se toman tres grupos de estudiantes, cada grupo aprende

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matemática en un entorno de aprendizaje diferente, con similar programa académico.

Los resultados de las evaluaciones muestran que los estudiantes en el entorno de aprendizaje b-learning tenían las puntuaciones medias más bajas en todas las evaluaciones, con respecto a los otros grupos.

En conclusión, los resultados fueron diferentes en cada modalidad, pero deberían considerar el tipo de asignatura, dado que en el contexto en el que se desarrolla la investigación se analizan los resultados sobre las notas de una asignatura transversal de tecnologías, con grupos heterogéneos.

2.6. Hipótesis El rendimiento académico de los estudiantes en la asignatura transversal TIC varía en función de la modalidad de aprendizaje y las unidades de estudio dedido a que los paralelos están conformados por grupo heterogéneos.

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3. METODOLOGÍA 3.1. Diseño / Tipo de investigación La metodología es el eje vertebral de toda investigación, en ésta se recogen el diseño y tipo de investigación, las variables a estudiar, los instrumentos de recogida de datos así como las técnicas de análisis de los mismos.

Hernández (2010) plantea el diseño de investigación no experimental cuantitativa longitudinal como un proceso de observación de un fenómeno para luego elevar un análisis.

A diferencia del diseño experimental donde se modifica las variables independientes para ver sus efectos. El diseño no experimental toma escenarios en ejecución, mismos que no han sido configurados en función de la investigación en curso, las variables ya están marcadas y no pueden ser modificadas.

La investigación propuesta se ajusta al modelo no experimental, puesto que se analizó la incidencia de las modalidades de estudio en el rendimiento académico de los estudiantes de la asignatura transversal TIC en los periodos 201401, 201402, 201501.

Concluidos los tres periodos académicos, se procedió a realizar el protocolo para el acceso a los datos en un momento único, lo que deriva en una investigación transversal exploratoria dado que en la institución donde se realizó la investigación no existen estudios previos similares sobre la incidencia de la modificación de la modalidad de aprendizaje y sus efectos en una población de estudiantes sin un patrón previo que sea base para adaptarse a los nuevos modelos de formación propuestos.

La finalidad de la investigación era conocer la relación entre variables para definir la

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incidencia por cada modalidad de aprendizaje en el rendimiento académico, dado que los cursos de la asignatura están formados heterogéneamente por estudiantes con características académicas y demográficas diferentes, lo que se considera que podría influir en el rendimiento académico

3.2. Población / Muestra Hernández (2010) dice: “La población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones” (p.174). La presente investigación parte con el universo, comprendido por los estudiantes matriculados en la PUCE SD (3594 personas) en los períodos académicos 201401 (1326 personas), 201402 (1298 personas), 201501(1330 personas).

La población objetivo corresponde al 100% de los estudiantes matriculados en la asignatura transversal TIC (361 estudiantes), distribuidos así: 201401 (107 estudiantes), 201402 (130 estudiantes), 201501 (124 estudiantes) y finalmente la muestra no probabilística escogida en 280 estudiantes. Es importante mencionar que al ser una investigación no participativa, no se necesario aplicar una formular para calcular la muestra.

Los 280 estudiantes de la muestra corresponden únicamente a los estudiantes que aprobaron la certificación en los periodos académicos descritos, no fueron considerados los estudiantes que reprobaron la certificación, dado que al no aprobar cualquier de los exámenes, su nota era cero sobre quince, lo cual no refleja la nota real obtenida por el estudiante. (marcador) Por último, para definir la muestra es preciso hacer una aclaración previa sobre las políticas establecidas para la aprobación de la asignatura, el estudiante debe rendir tres exámenes online, bajo los siguientes parámetros (los puntajes son los mismos en los tres periodos académicos).

Tabla 2. Tabla de equivalencia, Certificación TIC PUCE SD Tabla de equivalencia, Certificación TIC PUCE SD

EXAMEN –

PUNTAJE DE

EQUIVALENCIA

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UNIDADES

APROBACIÓN MÍNIMO

Fundamentos de computación Aplicaciones clave Viviendo en línea

650 / 1000

09,75 / 15 (primer parcial)

720 / 1000 10,80 / 15(segundo parcial) 620 / 1000 12,40 / 20 (examen final) TOTAL 32,95 / 50 (NOTA FINAL)

Nota. Fuente: Dirección de Formación Continua PUCE SD. Año 2013

Los estudiantes que no consiguen alcanzar el puntaje mínimo, aplican el examen por segunda oportunidad, según políticas de la certificación.

En caso de no aprobar cada examen (a. Fundamentos de computación, b. Aplicaciones clave, c. Viviendo en línea) en cualquiera de las dos instancias, por política interna, la nota del examen es cero sobre quince (primer y/o segundo parcial) o cero sobre veinte (examen final), como corresponda, esta medida se genera dado que si se asienta la equivalencia, existe la factibilidad de que el estudiante apruebe la asignatura pero no la certificación, lo que podrá ocasionar la pérdida del fin de la certificación que es lograr dos objetivos, obtener la certificación y aprobar la asignatura.

Es importante mencionar que una vez que el estudiante aprueba la certificación, CERTIPORT desde los Estados Unidos de América (Oficina principal de CERTIPORT) emite el diploma en físico el mismo que llega a nuestra Sede para su registro en Secretaría General, quien a su vez, podría solicitar a Dirección Académica el listado de estudiantes aprobados y comprobar con el listado de certificados que llegan a la Sede.

Estas notas sobre cero afectaban los indicadores estadísticos, por ende, el estudio se realiza únicamente con los estudiantes aprobados.

28

3.3. Variables e indicadores Según (Hernández, 2010) “una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse”, lo que ilustra que una variable debe tener como característica su manipulación.

Para la investigación se propone dos tipos de variables, una dependiente y una independiente, en función de la hipótesis propuesta: Tabla 3: Variables de investigación Variables de investigación

TIPO Dependiente Independiente

VARIABLE Unidades de estudio Modalidad de aprendizaje

Nota. Fuente: Plan de tesis. Año 2016

3.4. Técnias e instrumentos de recogida de datos Para el desarrollo de la investigación, se propuso como instrumento de recogida de datos la observación no participante, la cual utiliza una tabla donde se compilaba las notas de los exámenes (unidades) del estudiante generado en cada modalidad de aprendizaje.

Según (Hernández, 2010). “La observación es un método de recolección de datos que consiste en el registro sistemático, válido y confiable de comportamientos y situaciones observables, a través de un conjunto de categorías y subcategorías.”

Para recolectar la información se realizó el protocolo para acceso a los datos en la PUCE SD (anexo 1- anexo 2), posterior se obtuvieron las calificaciones obtenidas por los estudiantes en cada modalidad – periodo. El instrumento utilizado fue una tabla de base datos (Microsoft Access) para la organización de las registros (anexo 3)

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3.5. Técnicas de análisis de datos Las técnicas de análisis de datos según (Hernández 2010), se configura como un proceso derivado de la aplicación de un instrumento, para la ejecución del análisis se debe partir con la selección de una herramienta informática como SPSS, Minitab, SAS 22,STATS ó R. Hernández (2010) propone un procedimiento para el análisis de datos cuantitativos definido en etapas y que están organizadas sistemáticamente: 1. Seleccionar el programa estadístico para el análisis de datos 2. Explorar los datos: analizarlos y visualizarlos por variable del estudio 3. Llevar a cabo análisis estadístico descriptivo de cada variable del estudio 4. Realizar análisis estadísticos inferenciales respecto a las hipótesis planteadas 5. Preparar resultados para presentarlos

SELECCIÓN DE SOFTWARE ESTADÍSTICO

EXPORACIÓN DE DATOS

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DESCRIPTIVO cuali/cuanti

ANÁLISIS ESTADÍSTICO INFERENCIAL

PREPARACIÓN DE RESULTADOS

Figura 3. Proceso para análisis de datos cuantitativos Fuente: Hernández 2010. Metodología de la investigación

Para seleccionar el software estadístico adecuado se utilizó el método ponderado, asignando pesos de 1 a 10 para cada criterio individual a medir en la ponderación.

Tabla 4: Criterios y pesos para evaluación de aplicaciones estadísticas Criterios y pesos para evaluación de aplicaciones estadísticas

CRITERIOS Rendimiento Facilidad de uso Versatilidad Calidad Facilidad de aprendizaje TOTAL

Peso para ponderación 9 10 8 8 10 45

Ponderación 0,20 0,22 0,18 0,18 0,22 1,00

Nota. Fuente: Metodología para evaluación de paquetes estadísticos (Quintín, 2008)

30

A paso seguido, se procede a evaluar tres aplicaciones para análisis estadístico según sus características: Tabla 5: Ponderación de aplicaciones estadísticas Ponderación de aplicaciones estadísticas

CRITERIOS Rendimiento Facilidad de uso Versatilidad Calidad Facilidad de aprendizaje TOTAL %

Soft  Pond.

0,20 0,22 0,18 0,18 0,22 1,00

IBM SPSS

MINITAB

R

Calif.

Pond.

Calif

Pond.

Calif.

Pond.

8 10 8 7 10 43

1,60 2,20 1,44 1,26 2,20 8,70

6 7 6 6 8 33

1,20 1,54 1,08 1,08 1,76 6,66

9 6 8 8 6 37

1,80 1,32 1,44 1,44 1,32 7,32

Nota. Fuente: Metodología para evaluación de paquetes estadísticos (Quintín, 2008)

La aplicación seleccionada por ponderación de criterios fue IBM SPSS, con esta se realizó el análisis estadístico descriptivo (tendencia central) e inferencial mediante ANOVA con un nivel de significancia >0.05 A continuación, se presenta el esquema del estudio estadístico bajo IBM SPSS V22, en sus etapas y procesos:

31

3.6. Esquema de la investigación, basado en estadística descriptiva e inferencial ESQUEMA DE ESTADÍSTICOS APLICADOS A LA INVESTIGACIÓN UTILIZANDO SOFTWARE ESPECIALIZADO IBM SPSS V.22

2do Parcial

Diferencias No significativas > 0.05

Welch ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

ANOVA

Tendencia Central

Comprobación de hipótesis

Supuestos

Media Mediana

Medidas de dispersión Varianza

¿Los grupos tienen varianzas iguales?

2

ANOVA de un factor (MODALIDAD)

¿EXISTEN DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS ENTRE MODALIDADES?

Test de Levene

Desviación estandar

Tablas de contingencia

1

CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA

No significativa > 0.05

Prueba robusta por heterogeneidad de las varianzas

Diferencias Significativas < 0.05

Brown Forsythe

3 ¿ENTRE QUE MODALIDADES EXISTEN DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS?

1er Parcial 3er Parcial

POST - HOC COMPARACIÓN MÚLTIPLE

¿Qué tipo de POST-HOC debo elegir?

Significativa < 0.05

Varianzas iguales

Varianzas desiguales

Los sujetos entre los grupos varían y las varianzas son iguales

2do. Parcial 3er. Parcial

1er Parcial

GT2 de Hochberg

Games - Howell

ANOVA Welch Brown Forsythe

3er Parcial

1er Parcial

ANOVA

Figura 4. Esquema de la investigación, basado en estadística descriptiva e inferencial Fuente: Field, A. Discovering statisTIC using SPSS. Año 2016

Los sujetos entre los grupos varían y las varianzas son distintas

32

4. RESULTADOS 4.1. Generalidades de la asignatura (certificación) La certificación está conformada por tres unidades de estudio para las cuales existen exámenes con puntajes mínimos y máximos para su aprobación. Posterior se realiza su equivalencia para el sistema académico institucional.

El estudiante puede revisar en la página web de la certificación con su usuario y contraseña, reportes, nota de exámenes aplicados, certificado digital final y validación de certificación.

Automáticamente, al disponer tres exámenes en categoría de aprobados, se genera su certificado provisional online, el certificado oficial en físico llega en el transcurso de ocho semanas.

Figura 5. Interface de usuario Fuente: www.certiport.com / Año 2012

4.1.1. Esquema de la asignatura (certificación)

33

La certificación en todas sus modalidades, presenta la siguiente mecánica para los tres

CERTIFCACIÓN

unidades:

Preración autónoma Tutoría / Clase Examen Retake

Figura 6. Esquema de la asignatura para todas las modalidades Fuente: Dirección de Formación Continua – PUCE SD. Año 2016

La modalidad presencial disponía de 48h la mayoría destinada a clases, mientras que la modalidad online 29h con limitadas horas a tutorías online y finalmente la modalidad blearning con 25h de tutorías presenciales obligatorias. A continuación se presenta el desglose por horas: Tabla 6: Distribución de actividades / horas por modalidad de aprendizaje Distribución de actividades / horas por modalidad de aprendizaje

PRESENCIAL ACTIVIDAD H Clase 10h Examen 2h Retake 3h Clase 10h Examen 2h Retake 3h Clase 10h Examen 2h Retake 3h

ONLINE ACTIVIDAD H Inducción 2h Unidad 1 Tutoría online 2h Examen 3h Retake 3h Unidad 2 Tutoría online 2h Examen 3h Retake 3h Unidad 3 Tutoría online 2h Examen 3h Retake 3h Unidades Retake pago 3h 1,2,3 Retake pago 3h TOTAL 48h TOTAL 29h Nota. Fuente: Dirección de Formación Continua – PUCE SD. Año 2016 4.1.2. Recursos de aprendizaje online

B-LEARNING ACTIVIDAD H Inducción 2h Tutoría presencial 4h Examen 3h Retake 3h Tutoría presencial 4h Examen 3h Retake 3h Tutoría presencial 4h Examen 3h Retake 3h Retake pago 3h TOTAL 35h

34

La certificación a través de la página de training ofrece al estudiante (usuario y contraseña) cuatro recursos clave para cada unidad, previo al examen. 

Libro electrónico.- Distribuido en capítulos y lecciones.



Vídeo tutoriales interactivos.- Distribuido por capítulos, práctico.



Exámenes de simulación por capítulos.- Distribuido por lecciones.



Examen de simulación global.- Combina preguntas de todos los capítulos.

Figura 7. Interface de usuario para training Fuente: www.ibelearning.com. Año 2016

El estudiante dispone de un mail institucional, por ende puede plantear sus inquietudes a través del correo electrónico (dominio PUCE SD) y/o chat dentro de horarios definidos en la inducción.

Adicional, el docente comparte en Google Drive, la planificación del curso por actividades académicas y material del curso.

4.2. Estadística descriptiva aplicada a los resultados

35

En la tabla 7 y figura 7 de resultados, se observa el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial, con respecto a la diferentes modalidades de estudio de la asignatura TIC, en este sentido la modalidad presencial registró un promedio de 11,34 y con una desviación típica de 0,91 del rendimiento académico. Al contrario, la modalidad online presentó una media inferior de 11,19 y con una desviación estándar de 0,91 en este parcial. Y finalmente, la modalidad b-learning, indicó un valor promedio de 11,69 y con una desviación estándar de 1,12 de rendimiento académico, respectivamente para este parcial.

Tabla 7: Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial Relación de las modalidades de aprendizaje con el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial MODALIDAD DE APRENDIZAJE Media

Estadístico

Error típ.

11,3441

,09585

Intervalo de confianza para la media

Límite inferior

11,1537

al 95%

Límite superior

11,5345

RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL

PRESENCIAL Mediana

11,1700

Varianza

,845

Desv. típ.

,91933

Media

11,1993

Intervalo de confianza para la media

Límite inferior

11,0010

al 95%

Límite superior

11,3976

,09971

ONLINE

B_LEARNING

Mediana

11,0000

Varianza

,845

Desv. típ.

,91929

Media

11,5982

Intervalo de confianza para la media

Límite inferior

11,3788

al 95%

Límite superior

11,8176

Mediana

11,3400

Varianza

1,261

Desv. típ.

1,12276

,11063

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2016

36

Figura 8. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2014-2015

En cuanto, al segundo parcial el rendimiento académico de los estudiantes mejoró considerablemente (tabla 8 y figura 8), la modalidad de aprendizaje presencial reportó una media aritmética de 12,30 y con 0,87 de desviación estándar, adicionalmente la modalidad online plasmó un promedio de 12,05 y con una desviación estándar de 0,79 y por último, la modalidad b_learning manifestó un promedio de 12,17 y de desviación típica 0,89 respectivamente.

En este sentido, la mejora del rendimiento académico se presume a que el estudiante se va empoderando del uso de esta herramienta informática.

Tabla 8: Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial Relación de las modalidades de aprendizaje con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial Estadístico

Media

PARCIAL

RENDIMIENTO SEGUNDO

MODALIDAD DE APRENDIZAJE

Error típ.

12,3095

Intervalo de confianza para la media al

Límite inferior

12,1286

95%

Límite superior

12,4903

,09102

PRESENCIAL

ONLINE

Mediana

12,2100

Varianza

,762

Desv. típ.

,87307

Media

12,0534

RENDIM IENTO SEGUND O PARCIA L

MODALIDAD DE APRENDIZAJE

Estadístico Error típ.

Límite inferior

11,8813

Límite superior

12,2256

Intervalo de confianza para la media al 95% Mediana

,08656

12,2100

37

Varianza

,637

Desv. típ.

,79809

Media

12,1705 Límite inferior

11,9946

Límite superior

12,3464

,08867

Intervalo de confianza para la media al 95% B_LEARNING Mediana

12,2100

Varianza

,810

Desv. típ.

,89988

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2016

Figura 9. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2014-2015

Al respecto, en la tabla 9 y figura 9 de resultados se manifiesta el rendimiento académico de los estudiantes de la PUCE SD en las diferentes modalidades de aprendizaje con respecto al módulo “aplicaciones clave”, plasmando un promedio de 10,30 y la desviación estándar de 0,71 para la modalidad presencial, mientras que, la modalidad online presentó una media aritmética de 10,14 y una desviación típica de 0,71 y adicionalmente la modalidad b_learning, indicó un promedio de 10,66 y de desviación estándar de 0,87 respectivamente, estos bajos rendimientos se prevé por los complejos contenidos de la unidad lo que hace difícil de asimilar para el estudiante.

Tabla 9: Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del tercer parcial

38 Relación de las modalidades de aprendizaje con el rendimiento académico de los estudiantes del tercer parcial MODALIDAD DE APRENDIZAJE

Estadístico

Media

10,3024

Intervalo de confianza para la media al

Límite inferior

10,1547

95%

Límite superior

10,4501

Error típ. ,07437

RENDIMIENTO TERCER PARCIAL

PRESENCIAL Mediana

10,3400

Varianza

,509

Desv. típ.

,71338

Media

10,1498

Intervalo de confianza para la media al

Límite inferior

9,9960

95%

Límite superior

10,3036

,07734

ONLINE Mediana

10,0100

Varianza

,508

Desv. típ.

,71306

Media

10,6602

Intervalo de confianza para la media al

Límite inferior

10,4893

95%

Límite superior

10,8311

,08614

B_LEARNING Mediana

10,6700

Varianza

,764

Desv. típ.

,87423

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2016

Figura 10. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2014-2015

De manera general, en la tabla 10 y figura 10 de resultados se observa el rendimiento académico total de los estudiantes de la PUCE SD en las diferentes modalidades con respecto a la tecnología informática Tic, en este sentido la modalidad presencial indicó un promedio de

39

37,38 y con una desviación estándar de 1,77 de rendimiento. Al contrario la modalidad online presento una media de 36,77 y 1,92 de desviación típica. Con respecto a la modalidad b_learning, manifestó un promedio de 37,97 y con una desviación estándar de 2,33 respectivamente. Adicionalmente se puede observar que los datos del rendimiento académico de los estudiantes se están distribuyendo normalmente según la prueba de corrección de la significancia de Liliefors y empleando los estadísticos de Kolmogorov-Smirnov.

TOTAL PARCIAL

Tabla 10: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales MODALIDAD DE APRENDIZAJE Estadísti Error típ. co Media 37,3834 ,18531 Límite inferior 37,0153 Intervalo de confianza para la media al 95% Límite superior 37,7515 PRESENCIAL Mediana 37,4200 Varianza 3,159 Desv. típ.

1,77739 Media 36,7792 ,20897 Límite inferior 36,3636 Intervalo de confianza para la media al 95% Límite superior 37,1947 ONLINE Mediana 36,4300 Varianza 3,712 Desv. típ.

Media

B_LEARNING

Intervalo de confianza para la media al 95% Mediana Varianza

1,92656 37,9767 Límite inferior Límite superior

,23001

37,5205 38,4329 37,9000 5,449

Desv. típ.

2,33438 Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2014-2015

40

Figura 11. Relación de las modalidades de estudio con el rendimiento académico de los estudiantes del segundo parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2014-2015

Tabla 11: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales PRUEBAS DE NORMALIDAD MODALIDAD DE APRENDIZAJE TOTAL PARCIAL

Kolmogorov-Smirnova Estadístico

gl

Shapiro-Wilk Sig.

Estadístico

gl

Sig.

PRESENCIAL

,080

92

,190

,986

92

,409

ONLINE

,097

85

,048

,978

85

,167

B_LEARNING

,075

103

,175

,985

103

,300

a. Corrección de la significación de Lilliefors

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2014-2015

4.2.1. Relación de las modalidades de estudio entre el número de estudiante aprobados y reprobados De manera general, en la tabla 11 y figura 11 de contingencia, se reportan los valores de las diferentes modalidades en estudio con relación

al número de estudiantes aprobados y

reprobados. Se observa que la modalidad presencial reportó 4 estudiantes reprobados y 102 aprobados. Sin embargo para la modalidad online indica 10 estudiantes reprobados y 120 aprobados. Mientras que, la modalidad b_learning indicó 3 estudiante reprobados y 122 estudiantes aprobados. En este sentido se menciona que la modalidad online reportó la mayor cantidad de estudiantes reprobados, esto se presume a que los estudiantes no están fuertemente relacionados con la enseñanza de contenidos académicos en línea.

41

En relación con el número de estudiantes aprobados y reprobados (ver tabla 12 y figura 12) en la unidad Fundamentos de Computación con las diferentes modalidades, se registra que la modalidad presencial indica 0 reprobados y 106 aprobados, no así la modalidad online que plasmó 8 estudiantes reprobados y 122 aprobados. Adicionalmente en la modalidad b_learning, contó con 2 estudiantes reprobados y 123 estudiantes aprobados. Los resultados negativos para la modalidad online se debe a que el estudiante universitario ecuatoriano tienen problemas de aprendizaje bajo esta modalidad.

PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING

MODALIDAD DE APRENDIZAJE

Tabla 12: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “fundamentos de computación” Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “fundamentos de computación” FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓN (FC) TOTAL Reprobados Aprobados Recuento 4 102 106 Frecuencia esperada 5,0 101,0 106,0 % dentro de MODALIDAD DE 3,8% 96,2% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de FC 23,5% 29,7% 29,4% % del total 1,1% 28,3% 29,4% Recuento 10 120 130 Frecuencia esperada 6,1 123,9 130,0 % dentro de MODALIDAD DE 7,7% 92,3% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de FC 58,8% 34,9% 36,0% % del total 2,8% 33,2% 36,0% Recuento 3 122 125 Frecuencia esperada 5,9 119,1 125,0 % dentro de MODALIDAD DE 2,4% 97,6% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de FC 17,6% 35,5% 34,6% % del total 0,8% 33,8% 34,6% Recuento 17 344 361 Frecuencia esperada 17,0 344,0 361,0 % dentro de MODALIDAD DE 4,7% 95,3% 100,0% TOTAL APRENDIZAJE % dentro de FC 100,0% 100,0% 100,0% % del total 4,7% 95,3% 100,0% Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

42

Unidad I: Aprobados Vs. Reprobados "Fundamento de computación" 5%

Reprobados Aprobados

95%

Figura 12. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de la unidad “fundamentos de computación” con relación a la modalidad de aprendizaje Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2016

PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING

MODALIDAD DE APRENDIZAJE

Tabla 13: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “aplicaciones clave” Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “aplicaciones clave” APLICACIONES CLAVE (AC) TOTAL Reprobados Aprobados Recuento 0 106 106 Frecuencia esperada 2,9 103,1 106,0 % dentro de MODALIDAD DE 0,0% 100,0% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de AC 0,0% 30,2% 29,4% % del total 0,0% 29,4% 29,4% Recuento 8 122 130 Frecuencia esperada 3,6 126,4 130,0 % dentro de MODALIDAD DE 6,2% 93,8% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de AC 80,0% 34,8% 36,0% % del total 2,2% 33,8% 36,0% Recuento 2 123 125 Frecuencia esperada 3,5 121,5 125,0 % dentro de MODALIDAD DE 1,6% 98,4% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de AC 20,0% 35,0% 34,6% % del total 0,6% 34,1% 34,6% Recuento 10 351 361 Frecuencia esperada 10,0 351,0 361,0 % dentro de MODALIDAD DE 2,8% 97,2% 100,0% TOTAL APRENDIZAJE % dentro de AC 100,0% 100,0% 100,0% % del total 2,8% 97,2% 100,0% Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

43

Unidad II: Aprobados Vs. Reprobados "Aplicaciones clave" 3%

Reprobados Aprobados

97%

Figura 13. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de la unidad “aplicaciones clave” con relación a la modalidad de aprendizaje Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año

2016

PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING

MODALIDAD DE APRENDIZAJE

Tabla 14: Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “viviendo en línea” Estadístico descriptivo cuantitativo del rendimiento académico total de los estudiantes de los diferentes parciales, por unidad “viviendo en línea” VIVIENDO EN LÍNEA (VL) TOTAL Reprobados Aprobados Recuento 6 100 106 Frecuencia esperada 15,3 90,7 106,0 % dentro de MODALIDAD DE 5,7% 94,3% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de VL 11,5% 32,4% 29,4% % del total 1,7% 27,7% 29,4% Recuento 33 97 130 Frecuencia esperada 18,7 111,3 130,0 % dentro de MODALIDAD DE 25,4% 74,6% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de VL 63,5% 31,4% 36,0% % del total 9,1% 26,9% 36,0% Recuento 13 112 125 Frecuencia esperada 18,0 107,0 125,0 % dentro de MODALIDAD DE 10,4% 89,6% 100,0% APRENDIZAJE % dentro de VL 25,0% 36,2% 34,6% % del total 3,6% 31,0% 34,6% Recuento 10 52 309 Frecuencia esperada 10,0 52,0 309,0 % dentro de MODALIDAD DE 2,8% 14,4% 85,6% TOTAL APRENDIZAJE % dentro de VL 100,0% 100,0% 100,0% % del total 2,8% 14,4% 85,6% Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

44

Unidad III: Aprobados Vs. Reprobados "Viviendo en línea" 14%

Reprobados Aprobados

86%

Figura 14. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de la unidad “viviendo en línea” con relación a la modalidad de aprendizaje Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año

2016 Tabla 15: Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de los diferentes parciales de la modalidad presencial, online y b-learning Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de los diferentes parciales de la modalidad presencial, online y b-learning

ESTADO APROBADO REPROBADO

PRESENCIAL 87% 13%

ONLINE 65% 35%

B-LEARNING 82% 18%

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

Rendimiento por modalidad APROBADO

REPROBADO

87%

82%

65%

35% 18%

13%

PRESENCIAL

ONLINE

BLEARNING

Figura 15. Porcentaje de los estudiantes aprobados y reprobados de los diferentes parciales de la modalidad presencial, online y b-learning. Año 2016

45 Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD

En la tabla 15 y figura 14 de resultados, se observa el porcentaje de estudiantes aprobados y reprobados en las diferentes modalidades, se puede manifestar que la modalidad presencial alcanzaron el mayor número de aprobación un 87% y reprobó el 13%, adicionalmente la modalidad b_learning reportó el 82% de estudiantes aprobados y de reprobados el 18%. Y finalmente la modalidad online manifestó un valor de 65% de aprobación y de reprobación el 35% cuyo valor es el más alto en relación a las otras modalidades.

La gráfica realiza una comparación considerando las modalidades de estudio en las que se impartió la certificación, y cada unidad del curso.

Como se mencionó en la metodología, cada examen de unidad tiene un nivel de complejidad distinto así como los mínimos de aprobación varían. (ver tabla Nº2) Indistintamente de la modalidad de aprendizaje, la segunda unidad de estudio (aplicaciones clave) alcanza la mayor media de puntaje, esto se debe a que los contenidos del examen están dirigidos hacia Microsoft Office 2010, herramienta ofimática generalmente usada por todos los estudiantes.

4.3. Estadística inferencial aplicada a los resultados 4.3.1. Análisis de varianza ANOVA

MODALIDAD (M)

Presencial (P)

Fundamentos de computación (FC)

Online (O)

Aplicaciones clave (AC)

B-learning (B)

Viviendo en línea (VL)

M_P*FC - M_P*AC - M_P*VL M_O*FC - M_O*AC - M_O*VL M_B*FC - M_B*AC - M_B*VL

Figura 16. Combinación de variables Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2016

MÓDULO (M)

46

4.3.1.1. Comprobación de hipótesis por ANOVA de un factor

Mínimo

Máximo

RENDIMIEN TO PRIMER PARCIAL RENDIMIENT O SEGUNDO PARCIAL RENDIMIENT O TERCER PARCIAL

Intervalo de confianza para la media al 95% 11,5345 11,3976 11,8176

10,01 9,90 10,01

13,67 13,34 14,00

11,2749

11,5124

9,90

14,00

,09102 ,08656 ,08867

12,1286 11,8813 11,9946

12,4903 12,2256 12,3464

10,82 10,82 10,82

13,95 14,30 14,30

,86422

,05165

12,0789

12,2823

10,82

14,30

10,3024 10,1498 10,6602

,71338 ,71306 ,87423

,07437 ,07734 ,08614

10,1547 9,9960 10,4893

10,4501 10,3036 10,8311

9,33 9,30 9,30

12,33 12,33 13,01

280

10,3877

,80346

,04802

10,2932

10,4822

9,30

13,01

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING

92 85 103

37,3834 36,7792 37,9767

1,77739 1,92656 2,33438

,18531 ,20897 ,23001

37,0153 36,3616 37,5205

37,7515 37,1947 38,4329

33,59 33,26 33,26

41,95 41,34 44,27

TOTAL

280

37,4182

2,09286

,12507

37,1720

37,6644

33,26

44,27

N

TOTAL PARCIAL

Desviación típica

Tabla 16: Comprobación de hipótesis por ANOVA Comprobación de hipótesis por ANOVA Media

Error típico

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING

92 85 103

11,3441 11,1993 11,5982

,91933 ,91929 1,12276

,09585 ,09971 ,11063

Límite inferior 11,1537 11,0010 11,3788

TOTAL

280

11,3936

1,00932

,06032

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING

92 85 103

12,3095 12,0534 12,1705

,87307 ,79809 ,89988

TOTAL

280

12,1806

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING

92 85 103

TOTAL

Límite superior

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

Figura 17. Descriptivo modalidad de aprendizaje por unidad de estudio Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año 2016

47

4.3.1.2. Prueba de homogeneidad de varianzas. Test de Levene Tabla 17: Prueba de homogeneidad de varianzas Prueba de homogeneidad de varianzas

ESTADÍSTICO DE LEVENE RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL RENDIMIENTO TERCER PARCIAL TOTAL PARCIAL (p ≤ 0,05)

GL1

GL2

SIG.

4,476 1,052

2 2

277 277

,012* ,351

2,331 4,152

2 2

277 277

,099 ,017

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016 El test de levene especifica si las varianzas son iguales o desiguales y ayuda a comprobar si el ANOVA alcanza para comprobar la hipótesis. En la investigación como no alcanza para comprobar que hipótesis, aparte de ANOVA se reportan los resultados por el test de Welch y test de Brown – Forsythe para darle soporte a ANOVA, mismas que son sugeridas por Field (2009).

Tabla 18: Relación de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes Relación de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes RENDIMIENTO ACADÉMICO

TOTAL PARCIAL

RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL

RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL

RENDIMIENTO TERCER PARCIAL

MODALIDADES DE APRENDIZAJE

N

Media

Desviación típica

PRESENCIAL

92

37,3834

1,77739

ONLINE

85

36,7792

1,92656

B_LEARNING

103

37,9767

2,33438

Total

280

37,4182

2,09286

PRESENCIAL

92

11,3441

,91933

ONLINE

85

11,1993

,91929

B_LEARNING

103

11,5982

1,12276

Total

280

11,3936

1,00932

PRESENCIAL

92

12,3095

,87307

ONLINE

85

12,0534

,79809

B_LEARNING

103

12,1705

,89988

Total

280

12,1806

,86422

PRESENCIAL

92

13,7328

,95000

ONLINE

85

13,5306

,94999

B_LEARNING

103

14,2105

1,16601

Total

280

13,8471

1,07084

F

P

8,028

0,000*

3,880

0,022*

1,964

0,142

10,888

0,000*

48 Nota. Fuente: Análisis estadístico calificaciones. Departamento de Formación Continua. Año 2016

En la tabla 18 de resultados, se aprecia la relación de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes. De tal manera, el rendimiento total de los parciales demostró significancia estadística (p<0,05), destacándose los mayores rendimiento para la modalidad presencial y b_learning.

En este mismo sentido, el rendimiento primer parcial con la modalidades de estudio también presento diferencia al 0,05 significancia, destacándose la modalidad presencial y b_learning.

Adicionalmente el rendimiento del tercer parcial con las diferentes modalidades manifestó diferencia estadística con una media más alta en la modalidad presencial y b_learning. Y finalmente el rendimiento del segundo parcial con relación a las modalidades de estudio de no presentaron diferencia significativa en este estudio.

4.3.1.2.1. Gráficos por ANOVA 4.3.1.3. Pruebas robustas de igualdad de las medias. Test de Welch & Brown Forsythe El test de Welch se aplica cuando las varianzas son significativas, el análisis se ha realizado con las medias, dado que la muestra corresponde a los estudiantes aprobados (ver marcador).

Tabla 19: Test de Welch & Brown Forsythe Test de Welch & Brown Forsythe RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL RENDIMIENTO TERCER PARCIAL TOTAL PARCIAL

Welch Brown-Forsythe Welch Brown-Forsythe Welch Brown-Forsythe Welch Brown-Forsythe

ESTADÍSTICO a 3,613 3,967 2,071 1,985 10,004 11,137 7,432 8,214

gl1 2 2 2 2 2 2 2 2

gl2 184,146 274,611 183,670 276,372 184,159 274,454 183,274 270,808

Sig. ,029* ,020* ,129 ,139 ,000*** ,000*** ,001*** ,000***

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016 La tabla Nº 19, muestra que si existe significancia entre las modalidades para los exámenes

49

de las unidades de estudio de primer parcial (Fundamentos de computación) y tercer parcial (Viviendo en línea), misma que está influenciada por los contenidos especializados y que para la mayoría de los estudiantes son nuevos (grupos heterogéneos, todas las escuelas).

En el segundo parcial (Aplicaciones clave), no existe significancia, dado que los contenidos están relacionados a la aplicación y manejo de las herramientas de Microsoft Office, mismas, que sin especificar una modalidad de aprendizaje, el estudiante tiene conocimiento previos y dispone de destrezas prácticas.

El ANOVA normal utiliza la prueba t-test en la que se asume que las varianzas de los grupos son iguales, SPSS usa el test de Levene para evaluar la homogeneidad de varianzas (homocedaticidad) si no hay esta homogeneidad de varianzas SPSS ofrece dos estadísticos alternativos Brown-Forsythe y Welch estos estadísticos se eligen solo en el caso que no exista homogeneidad de varianzas.

4.3.2. Análisis POST- HOC comparación múltiple. Test Game Howell & Hochberg Tabla 20: Comparación de significancia de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes Comparación de significancia de las modalidades de estudio entre el rendimiento académico de los estudiantes Rendimiento académico

TOTAL PARCIAL RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL RENDIMIENTO TERCER PARCIAL

Modalidades de estudio PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING Total PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING Total PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING Total PRESENCIAL ONLINE B_LEARNING Total

N

Media 92 85 103 280 92 85 103 280 92 85 103 280 92 85 103 280

37,3834 36,7792 37,9767 37,4182 11,3441 11,1993 11,5982 11,3936 12,3095 12,0534 12,1705 12,1806 13,7328 13,5306 14,2105 13,8471

Desviación típica 1,77739 1,92656 2,33438 2,09286 ,91933 ,91929 1,12276 1,00932 ,87307 ,79809 ,89988 ,86422 ,95000 ,94999 1,16601 1,07084

F

P

Post Hoc de Game Howell al 0,05 ,60419 ,59333 1,19752*

8,028

,000

3,880

,022

,25407 ,14484 ,39891*

1,964

,142

,25604 ,11707 ,13897

10,888

,000

,47766* ,20224 ,67990*

Nota. Fuente: Análisis estadístico calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

50

Tabla 21: Análisis del rendimiento académico de los estudiantes entre los módulos de aprendizaje (Game Howell) Análisis del rendimiento académico de los estudiantes entre los módulos de aprendizaje (Game Howell) Rendimiento académico TOTAL PARCIAL RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL RENDIMIENTO TERCER PARCIAL

Inter-grupos Intra-grupos Total Inter-grupos Intra-grupos Total Inter-grupos Intra-grupos Total Inter-grupos Intra-grupos Total

ANOVA de un factor Suma de Media gl cuadrados cuadrática 66,949 2 33,475 1155,089 277 4,170 1222,039 279 7,746 2 3,873 276,478 277 ,998 284,224 279 2,913 2 1,457 205,466 277 ,742 208,379 279 23,318 2 11,659 296,613 277 1,071 319,931 279

F

Sig.

8,028

,000*

3,880

,022*

1,964

,142

10,888

,000*

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016 En la tabla 20 y 21 de resultados y tabla de anexo 15, se puede observar las comparaciones múltiples de la prueba Post Hoc al 0,05 de Games Howell, indicando que el rendimiento total del parcial demostró significancia estadística

para la modalidad b-learning, las otras

modalidades de aprendizaje como presencial y online no presentaron significancia.

En este mismo sentido, el rendimiento del primer parcial con respecto a las modalides de estudio, solo manifestó significancia a la modalidad b-learning, no así la modalidad presencial y online. Adicionalmente, el rendimiento del tercer parcial indicó significancia estadística según la prueba de Game Howell, en la modalidad presencial y en la modalidad b-learning, mientras que la modalidad online no registró significancia estadística.

Finalmente, el rendimiento académico del segundo parcial no presentó significancia con ninguna de las modalidades en aprendizaje, respectivamente.

51

4.3.2.1. Varianzas iguales por prueba GT2 de Hochberg. Subconjuntos heterogéneos Tabla 22: Prueba GT2 de Hochberg, primer parcial Prueba GT2 de Hochberg, primer parcial RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL Subconjunto para alfa = 0.05 modalidad de aprendizaje N 1 2 ONLINE 85 11,1993 PRESENCIAL 92 11,3441 11,3441 Hochberga,b B-LEARNING 103 11,5982 Sig. ,691 ,232 Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestral de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

Figura 18. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico del primer parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año

2016 De manera general, en la tabla 23 de resultados y de tabla de anexo 15, se reporta la relación de la modalidad de aprendizaje entre el rendimiento académico de los estudiantes del primer parcial, sometida a la prueba de Hochberg, para muestra no apareada, notándose una diferencia significativa entre la modalidad presencial y b-learning al 95% de confianza y al 0,05 nivel de significancia.

52 Tabla 23: Prueba GT2 de Hochberg, 2do parcial Prueba GT2 de Hochberg, 2do parcial RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL Subconjunto para alfa = 0.05 MODALIDAD DE N APRENDIZAJE 1 ONLINE 85 12,0534 PRESENCIAL 103 12,1705 Hochberga,b B-LEARNING 92 12,3095 Sig. ,126 Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestral de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

Figura 19. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico del segundo parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año

2016 Con respecto, a la relación de la modalidad de aprendizaje entre el rendimiento del segundo parcial de los estudiantes de la PUCE SD, se identifica en la tabla 12, que no existe diferencia significa entre ninguna de las modalidades de estudio, en tal sentido la hipótesis es nula, demostrado por la prueba pos Hoc de Hochberg al 95% de confianza.

53 Tabla 24: Prueba GT2 de Hochberg, 3er parcial Prueba GT2 de Hochberg, 3er parcial RENDIMIENTO TERCER PARCIAL Subconjunto para alfa = 0.05 Modalidad de aprendizaje N 1 2 ONLINE 85 10,1498 PRESENCIAL 92 10,3024 Hochberga,b B-LEARNING 103 10,6602 Sig. ,451 1,000 Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestral de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

Figura 20. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico del tercer parcial Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año

2016 Adicionalmente en la tabla 13 y figura 12, se observa que la prueba pos Hoc de Hochberg presento diferencia significa en la modalidad b_learning con respecto a la modalidad online y presencial, que toman como modalidad de aprendizaje los estudiantes de la PUCE SD. Estos resultados significativos se deben a que los estudiantes dominan mejor la modalidad b_learning.

54 Tabla 25: Relación de la modalidad de aprendizaje entre el rendimiento total de los parciales Relación de la modalidad de aprendizaje entre el rendimiento total de los parciales TOTAL PARCIAL Subconjunto para alfa = 0.05 1 2 ONLINE 85 36,7792 PRESENCIAL 92 37,3834 37,3834 Hochberga,b B-LEARNING 103 37,9767 Sig. ,128 ,139 Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestral de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

Modalidad de aprendizaje

N

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD.

Año 2016

Figura 21. Fluctuación de la medias de las modalidades presencial, online y b-learning en relación al rendimiento académico Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD. Año

2016 Y finalmente, las modalidades de estudio b_learning y presencial demostraron diferencia significa según la prueba de Hochberg al 95% de confianza, no así, la modalidad online, en relación con el rendimiento académico de los estudiantes en el total de los parciales (ver tabla 14 y figura 13), en tal sentido esto resultado hacen presumir que las modalidades que tienen mayor aceptación académica en los estudiantes de la PUCE SD, es la modalidad presencial y b_learning.

55

4.4. Discusión de resultados La presente investigación planteó como objetivo analizar el impacto de las modalidad de aprendizaje en función del rendimiento académico en las unidades de estudio en la asignatura transversal TIC en la PUCE SD, ciclo académico 201401, 201402, 201501.

Se analizaron las calificaciones de cada unidad de estudio por modalidad de aprendizaje a través de un ANOVA, los resultados que arrojó el software estadístico SPSS luego de aplicar diferentes test se evidencia que los datos están distribuidos normalmente, por ende los mismos son paramétricos.

Las unidades de estudio I (fundamentos de informática) y III (viviendo línea) son aquellas donde se localizaron diferencias significativas (> 0,05). La unidad II (aplicaciones clave) no presenta diferencias significativas, dado que los contenidos hacen referencia al manejo del paquete de ofimática de mayor uso para actividades académicas y de gestión. Como apoyo a las afirmaciones se adjunta como anexo las tablas de contenidos de los libros electrónicos para cada unidad de estudio, donde es evidente que las temáticas del II son comunes por los estudiantes que conformaban grupos heterogéneos en función de las escuelas.

La agencia ANDES (2014) indica que los hábitos de lectura en el Ecuador son reducidos, en comparación con otros países latinoamericanos. En 2012, la UNESCO, registraba una cifra de lectura en Ecuador de 0,5 libros al año por persona, ubicándolo distante de Chile y Argentina que registran 5,4 y 4,6 respectivamente, de libros leídos al año por habitante.

Esto refleja que Ecuador, en materia de lectura, dista de Argentina, quien registra un mayor porcentaje en el hábito de lectura con un índice del 55%, sigue Chile con (51%), Brasil (46%), Colombia (45%), Perú (35%) y México (20%).

De acuerdo con la UNESCO, el país con mayor hábito de lectura a nivel internacional es

56

Japón, donde el 91% de la población lee con frecuencia, seguida de Corea del Sur con un 65%.

En Europa, Suecia lleva el primer lugar con el 80% de los suecos ha leído al menos un libro en su vida y el 72% los lee habitualmente, seguida de Finlandia 68%, Alemania 67% y Reino Unido ‒61%.

Sin hábitos de lectura, el modelo b-learning no puede alcanzar su objetivo en la educación.

Se ha tomado como referencia la lectura por ser un requerimiento mínimo dado que todos los recursos web son de lectura y aplicación de tutoriales.

57

CONCLUSIONES  El estado del arte concluye que un alto porcentaje de investigaciones en naciones desarrolladas coinciden en que no existe significancia entre modalidades de estudio en el proceso enseñanza – aprendizaje. Sin embargo en países en vías de desarrollo en particular Ecuador y en la provincia donde se realiza la investigación, existe una carencia en la cultura por el aprendizaje autónomo disciplinado, los análisis demuestran que el estudiante es dependiente del docente para la apropiación de los contenidos, aun existiendo recursos web propios de la certificación con medios didácticos para el aprendizaje.  Se concluye que el 2do parcial, referido a la unidad de aprendizaje “Aplicaciones clave” no presenta diferencias significativas (> 0,05) entre modalidades de estudio. Esta afirmación se basa en los resultados de ANOVA y se corrobora empíricamente con la hipótesis de que los estudiantes manejan con mayor habilidad los contenidos de este examen dado que sin importar la carrera todos utilizan herramientas de ofimática para sus trabajos académicos.  Una vez aplicado ANOVA y Post Hoc para grupos con sujetos variantes y con varianzas iguales y desiguales, por los test de GT2 de Hochberg y Games – Howell respectivamente se definieron las diferencias entre modalidades (primer y tercer parcial). Para comprobar los resultados se utilizó las pruebas de Tukey B (grupos pequeños), la misma que arrojó resultados homogéneos (anexo 8) lo que implica que se roustece la tesis sobre las diferencias en los parciales antes mencionados.  Definidas las diferencias significativas (< 0.05) en primer parcial (Fundamentos de Computación) se identifica que la misma se localiza entre las modalidades online ( =10.15) y b-learning ( =10.66) con un valor p = 0.022 *  Definidas las diferencias significativas (< 0.05) en 3er parcial (Viviendo en línea) se

58

identifica que las mismas se localizan entre las modalidades online ( =11.20) y b-learning ( =11.60) con un valor p < 0.001 *** ; b-learning ( =11.60) y presencial ( =11.34) con un valor p = 0.004 **

59

RECOMENDACIONES  En base al análisis de los 361 estudiantes, es necesario que se establezca una tabla de equivalencias, con la finalidad de registrar las notas del estudiante aunque su nota no alcance los mínimos de aprobación, con esta medida, se evita afectar el índice promedial.  Utilizando parámetros socioeducativos, se recomienda plantear nuevos estudios sobre el rendimiento por escuelas y modalidades de aprendizaje.  Es necesario que desde la academia se incentiven actividades vinculadas al aprendizaje autónomo (lectura) mediante el uso de las TIC.  En base a los resultados obtenidos en la modalidad de aprendizaje b-learning en comparación con las modalidades presencial y online, se recomienda mantener la misma como una estrategia que fragmente el paradigma de la educación tradicional.  La validación del esquema metodológico para los análisis estadísticos por parte de expertos, es de vital importancia para certificar los resultados de la investigación.  El uso de software especializado es recomendable para simplificar los procesos y optimizar los recursos en el curso de la investigación.  Al desarrollar investigaciones cuantitativas, se recomienda utilizar más de una prueba que corrobore los resultados de las pruebas iniciales.  Se debe justificar la utilización de pruebas para varianzas iguales y desiguales con bibliografía especializada.

 Es imprescindible discutir los resultados propios del estudio con investigaciones recientes en el área de investigación para avalar y comparar los mismos.

60

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Allen, I. & Seaman, J. (2013). Changing Course: Ten Years of Tracking Online Education in the United States. Sloan Consortium. PO Box 1238, Newburyport, MA 01950.

Agencia Pública de Noticias del Ecuador y Suramérica. (2014). Día Mundial del Libro: Ecuador mantiene un bajo hábito de lectura. URL: http://www.andes.info.ec/es/noticias/diamundial-libro-ecuador-mantiene-bajo-habito-lectura.html

Larios, A., & Cesar, J. Hekademus (2009). Revista Cientifica de la FIEE. Volumen 02. Número 05. Julio Cesar Antolin Larios.

Asamblea Nacional Constituyente. (2008). Constitución del Ecuador. Montecristi, Manabí, Ecuador: Registro Oficial.

Ashby, J., Sadera, W. & Mcnary, S. (2011). Comparing student success between developmental math courses offered online, blended, and face-to-face Journal of Interactive Online learning.

Journal of Interactive online learning, 10(3), 128-140.

Cavanaugh, J. & Jacquemin, S. J. (2015). A Large Sample Comparison of Grade Based Student learning Outcomes in Online vs. Face-to-Face Courses. online learning, 19(2).

Chi, H., Martínez, O., & López, A. (2013). Análisis comparativo de la modalidad b-learning y presencial en el rendimiento académico de los alumnos de TSU en Contaduría y Administración en la Universidad Tecnológica de Cancún. TECNOLOGÍAS Y APRENDIZAJE. AVANCES EN IBEROAMÉRICA Vol. 2, 27-34. URL. https://www.researchgate.net/profile/Manuel_Prieto3/publication/265598739_Tecnologas_y_ Aprendizaje._Avances_en_Iberoamrica._CcITA-CUN2013_Vol_2/links/54149e9d0cf2fa878ad3ea93.pdf#page=28

Consejo de educación superior. (2013). Reglamento de Régimen Académico. Quito, Ecuador: Registro Oficial.

Gonzalez, C. (2004). Benchmarks. The role of blended learning in the world of technology.

INEC (2012).

Hábitos de lectura en Ecuador.

URL: http://www.inec.gob.ec/documentos_varios/presentacion_habitos.pdf

Lind, D. Marchal, W, Wathen, S. (2012). Estadística aplicada a los negocios y la economía.

(15 ed ed.). México DF: Mc Graw Hill.

61

Edel, R. (2003). El rendimiento académico: Concepto, investigación y desarrollo. REICE: Revista Electrónica Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación.

Ernst, J. V. (2008). A comparison of traditional and hybrid online instructional presentation in communication technology. Journal of Technology Education, 19(2), 40-49.

Fajardo F., Maestre, M., Castaño, E., León, B., & Polo, M. (2015). Análisis del rendimiento académico de los alumnos de educación secundaria obligatoria según las variables familiares.

EducacióN XX1, 0. URL:http://dx.doi.org/10.5944/educxx1.14475

Field, A. (2009). Discovering statisTIC using SPSS. Sage publications.

García, V. (2010). Ventajas y desventajas de las TIC. Recuperado http://es.scribd.com/doc/26793180/Ventajas-y-Desventajas-de-Las-Tic#scribd

de

Hernández, R. (2010). Metodología de la Investigación (5ª ed.). México: McGrawHil.

Hernández, R. (2014). Metodología de la Investigación (6ª ed.). México: McGrawHil.

Larson, D. (2009). Comparing student performance: online versus blended versus face-to-face.

Journal of Asynchronous learning Networks, 13(1), 31-42.

Llorente, M. (2010). Formación semipresencial apoyada en la red (blended learning) Diseño de acciones para el aprendizaje. España: Ediciones de la U.

López, I. (2011). La integración de las TIC al currículo: Propuesta práctica. Razón y Palabra.

Revista Electrónica Especializada en Comunicación, 3.

Minitab (2015). Soporte de minitab. Recuperado de: http://support.minitab.com/esmx/minitab/17/topic-library/basic-statisTIC-and-graphs/hypothesis-tests/basics/what-is-ahypothesis-test/

Morán, L. (2012). Blended-learning: Desafío y oportunidad para la educación actual. Edutec: Revista electrónica de tecnología educativa, (39), 1-19.

OFICIAL, D. D. R. (2010). Ley Orgánica de Educación Superior. Quito, Ecuador: Registro Oficial.

62

Martín, Q. M., & de Paz Santana, Y. D. R. (2007). Tratamiento estadístico de datos con SPSS. Editorial Paraninfo.

Siemens, G., & Fonseca, D. E. L. (2004). Conectivismo: Una teoría de aprendizaje para la era digital. Recuperado el, 15.

UNESCO. (s.f.). Las TIC en la Educación. Recuperado de: http://www.unesco.org/new/es/u nesco /themes/icts/m4ed/

63

GLOSARIO Prueba de hipótesis.- Prueba estadística que se utiliza para determinar si existe suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es válida para toda la población.

Hipótesis alternativa.- Establece que el parámetro de población es diferente del valor del parámetro de población en la hipótesis nula. La hipótesis alternativa es lo que usted podría pensar que es cierto o espera probar que es cierto, se simbolizan como Ha. Hipótesis nula.- La hipótesis nula establece que un parámetro de población es igual a un valor.

La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que los investigadores especifican basándose en investigaciones previas o en su conocimiento, se simbolizan como Ho. ANOVA.- Prueba la hipótesis de que las medias de dos o más poblaciones son iguales o paramétricas.

Test de Levene.- Prueba estadística inferencial utilizada para evaluar la igualdad de las varianzas para una variable calculada para dos o más grupos.

Estadística no paramétrica.- Es aquella que no presupone una distribución normal de los datos, por ello se conoce también como de distribución libre.

Prueba no paramétrica Kruskal-Wallis.- Es un método no paramétrico para probar si un grupo de datos proviene de la misma población.

Estadística paramétrica.- Es aquella que presupone una distribución normal de los datos.

GT2 de Hochberg.- Prueba de comparaciones múltiples y de rango que utiliza el unidades máximo estandarizado.

64

* * * = p≤ 0,0010 **

= p≤ 0,010

*

= p≤ 0,050

p = probabilidad

65

ANEXOS

66

Anexo 1. Solicitud a PUCE SD de datos acadĂŠmicos TIC 201401,201402,201501 (retorno)

67

Anexo 2. AutorizaciĂłn, entrega de datos acadĂŠmicos TIC 201401,201402,201501 (retorno)

68

Anexo 3. Consolidaciรณn de base de datos bajo Microsoft Access (retorno)

69

Anexo 4. Envío de esquemas para validación de análisis de datos

70

Anexo 5. Cartas con aval por parte de expertos en SPSS (retorno)

71

72

Anexo 6. Contenidos de libros de estudio por unidades (retorno 1, retorno 2, retorno 3) UNIDAD 1 Cap 1. Tipos de PC Cap 2. Componentes del PC y sus funciones Cap 3. Evaluar, comprar y mantener un PC Cap 4. Interacción entre el software, hardware Cap 5. Funciones del sistema operativo Cap 6. Windows 7 Capítulo: Cap

UNIDAD 2 Cap 1. Microsoft Word 2010 Cap 2. Microsoft Excel 2010 Cap 3. Microsoft Power Point 2010 Cap 4. Microsoft Access 2010

UNIDAD 3 Cap 1. Internet Cap 2. Motores de búsqueda Cap 3. Operaciones financieras en Internet Cap 4. Comunicación online Cap 5. Trabajando online Cap 6. El futuro de la vida online

73

Anexo 7. Certificaciรณn IC3 GS4 Global Standard, Investigador Certificado (retorno)

74

Anexo 8. Pruebas de TUKEY B (retorno 1)

RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL Subconjunto para alfa = 0.05 Modalidad de aprendizaje

N 1

Tukey Ba,b

2

ONLINE

85

11,1993

PRESENCIAL

92

11,3441

B_LEARNING

103

11,3441 11,5982

Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestra de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL Subconjunto para alfa Modalidad de aprendizaje

= 0.05

N

1 ONLINE Tukey

Ba,b

85

12,0534

B_LEARNING

103

12,1705

PRESENCIAL

92

12,3095

Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestra de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

RENDIMIENTO TERCER PARCIAL Subconjunto para alfa = 0.05 Modalidad de aprendizaje

N 1

Tukey

Ba,b

ONLINE

85

10,1498

PRESENCIAL

92

10,3024

B_LEARNING

103

2

10,6602

Se muestran las medias para los grupos en los subconjuntos homogéneos. a. Usa el tamaño muestra de la media armónica = 92,756. b. Los tamaños de los grupos no son iguales. Se utilizará la media armónica de los tamaños de los grupos. Los niveles de error de tipo I no están garantizados.

75

Anexo 9. Diferencia de la modalidad de aprendizaje con el rendimiento total

76

Anexo 10. Rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades en el primer parcial

FRECUENCIA

PORCENTAJE

PORCENTAJE VÁLIDO

PORCENTAJE ACUMULADO

9,90

1

,4

,4

,4

10,01

3

1,1

1,1

1,4

10,01

28

10,0

10,0

11,4

10,34

28

10,0

10,0

21,4

10,67

1

,4

,4

21,8

10,67

35

12,5

12,5

34,3

11,00

5

1,8

1,8

36,1

11,00

30

10,7

10,7

46,8

11,34

37

13,2

13,2

60,0

11,67

29

10,4

10,4

70,4

12,00

20

7,1

7,1

77,5

12,33

13

4,6

4,6

82,1

12,66

17

6,1

6,1

88,2

13,01

2

,7

,7

88,9

13,01

14

5,0

5,0

93,9

13,34

9

3,2

3,2

97,1

13,67

1

,4

,4

97,5

13,67

6

2,1

2,1

99,6

14,00

1

,4

,4

100,0

TOTAL

280

100,0

100,0

VÁLIDOS

. 2do parcial

77

Anexo 11. Porcentaje de rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades en el segundo parcial.

FRECUENCIA

VÁLIDOS

PORCENTAJE

PORCENTAJE VÁLIDO

PORCENTAJE ACUMULADO

10,82

27

9,6

9,6

9,6

11,16

30

10,7

10,7

20,4

11,51

32

11,4

11,4

31,8

11,87

34

12,1

12,1

43,9

11,93

1

,4

,4

44,3

12,21

41

14,6

14,6

58,9

12,45

1

,4

,4

59,3

12,53

1

,4

,4

59,6

12,56

38

13,6

13,6

73,2

12,90

28

10,0

10,0

83,2

13,26

22

7,9

7,9

91,1

13,61

16

5,7

5,7

96,8

13,95

7

2,5

2,5

99,3

14,30

2

,7

,7

100,0

TOTAL

280

100,0

100,0

de frecuencia. 3er parcial

78

Anexo 12. Porcentaje de rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades en el tercer parcial.

FRECUENCIA

VÁLIDOS

PORCENTAJE

PORCENTAJE VÁLIDO

PORCENTAJE ACUMULADO

9,30

6

2,1

2,1

2,1

9,33

38

13,6

13,6

15,7

9,60

3

1,1

1,1

16,8

9,66

38

13,6

13,6

30,4

9,90

3

1,1

1,1

31,4

10,01

31

11,1

11,1

42,5

10,20

2

,7

,7

43,2

10,34

40

14,3

14,3

57,5

10,65

8

2,9

2,9

60,4

10,67

34

12,1

12,1

72,5

10,95

2

,7

,7

73,2

11,00

23

8,2

8,2

81,4

11,25

1

,4

,4

81,8

11,34

27

9,6

9,6

91,4

11,55

1

,4

,4

91,8

11,67

9

3,2

3,2

95,0

12,00

6

2,1

2,1

97,1

12,33

6

2,1

2,1

99,3

12,44

1

,4

,4

99,6

13,01

1

,4

,4

100,0

Total

280

100,0

100,0

Nota. Fuente: Análisis estadístico de calificaciones. Departamento de Formación Continua - PUCE SD

79

Anexo 13. Análisis de las variables del rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades.

PRUEBAS DE NORMALIDAD

MODALIDAD DE APRENDIZAJE

TOTAL PARCIAL

Kolmogorov-Smirnova Estadístico

gl

Sig.

Shapiro-Wilk Estadístico

gl

Sig.

PRESENCIAL

,080

92

,190

,986

92

,409

ONLINE

,097

85

,048

,978

85

,167

B_LEARNING

,075 103

,175

,985

103

,300

a. Corrección de la significación de Lilliefors

80

Anexo 14. Descriptivo de rendimiento académico de los estudiantes en las diferentes modalidades.

DESCRIPTIVOS Intervalo de

Mínimo

Máximo

confianza para la

PRESENCIAL

92

37,3834

1,77739

,18531

37,0153

37,7515

33,59

41,95

ONLINE

85

36,7792

1,92656

,20897

36,3636

37,1947

33,26

41,34

B_LEARNING

103

37,9767

2,33438

,23001

37,5205

38,4329

33,26

44,27

Total

280

37,4182

2,09286

,12507

37,1720

37,6644

33,26

44,27

PRESENCIAL

92

11,3441

,91933

,09585

11,1537

11,5345

10,01

13,67

ONLINE

85

11,1993

,91929

,09971

11,0010

11,3976

9,90

13,34

B_LEARNING

103

11,5982

1,12276

,11063

11,3788

11,8176

10,01

14,00

Total

280

11,3936

1,00932

,06032

11,2749

11,5124

9,90

14,00

PRESENCIAL

92

12,3095

,87307

,09102

12,1286

12,4903

10,82

13,95

ONLINE

85

12,0534

,79809

,08656

11,8813

12,2256

10,82

14,30

B_LEARNING

103

12,1705

,89988

,08867

11,9946

12,3464

10,82

14,30

Total

280

12,1806

,86422

,05165

12,0789

12,2823

10,82

14,30

PRESENCIAL

92

13,7328

,95000

,09904

13,5361

13,9296

12,44

16,44

ONLINE

85

13,5306

,94999

,10304

13,3257

13,7355

12,40

16,44

B_LEARNING

103

14,2105

1,16601

,11489

13,9826

14,4384

12,40

17,34

Total

280

13,8471

1,07084

,06400

13,7212

13,9731

12,40

17,34

N

Media

Desviació

Error

n típica

típico

media al 95% Límite

Límite

inferior

superior

TOTAL PARCIAL

RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL

RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL

RENDIMIENTO TERCER PARCIAL

81

Anexo 15. Test Hochberg & Games – Howell (retorno)

GT2 de Hochberg

(i) Modalidad de aprendizaje

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL

GamesHowell

RENDIMIENTO PRIMER PARCIAL

Variable dependiente

ONLINE

GT2 de Hochberg

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING

GamesHowell

PRESENCIAL ONLINE

GT2 de Hochberg

B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL

GamesHowell

RENDIMIENTO TERCER PARCIAL

RENDIMIENTO SEGUNDO PARCIAL

B-LEARNING

ONLINE

GT2 de Hochberg

PRESENCIAL ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL

GamesHowell

TOTAL PARCIAL

B-LEARNING

ONLINE B-LEARNING

(j) Modalidad de aprendizaje

ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE ONLINE B-LEARNING PRESENCIAL B-LEARNING PRESENCIAL ONLINE

Dif. de medias (I-J) ,14484 -,25407 -,14484 -,39891* ,25407 ,39891* ,14484 -,25407 -,14484 -,39891* ,25407 ,39891* ,25604 ,13897 -,25604 -,11707 -,13897 ,11707 ,25604 ,13897 -,25604 -,11707 -,13897 ,11707 ,15263 -,35780* -,15263 -,51043* ,35780* ,51043* ,15263 -,35780* -,15263 -,51043* ,35780* ,51043* ,60419 -,59333 -,60419 -1,19752*

,59333 1,19752* ,60419 -,59333 -,60419 -1,19752*

,59333 1,19752*

Error típico ,15030 ,14332 ,15030 ,14640 ,14332 ,14640 ,13831 ,14637 ,13831 ,14893 ,14637 ,14893 ,12957 ,12355 ,12957 ,12621 ,12355 ,12621 ,12561 ,12707 ,12561 ,12392 ,12707 ,12392 ,11681 ,11138 ,11681 ,11377 ,11138 ,11377 ,10730 ,11381 ,10730 ,11577 ,11381 ,11577 ,30722 ,29294 ,30722 ,29924 ,29294 ,29924 ,27929 ,29537 ,27929 ,31076 ,29537 ,31076

Confianza al 95%

Sig. ,707 ,214 ,707 ,020* ,214 ,020* ,548 ,195 ,548 ,022* ,195 ,022* ,140 ,597 ,140 ,730 ,597 ,730 ,106 ,519 ,106 ,613 ,519 ,613 ,472 ,004 ,472 ,000*** ,004** ,000*** ,332 ,005** ,332 ,000*** ,005** ,000*** ,143 ,125 ,143 ,000*** ,125 ,000*** ,081 ,113 ,081 ,000*** ,113 ,000***

Límite <

Límite >

-,2162 -,5983 -,5058 -,7505 -,0901 ,0473 -,1821 -,5998 -,4718 -,7508 -,0917 ,0470 -,0552 -,1578 -,5672 -,4202 -,4357 -,1860 -,0409 -,1612 -,5530 -,4099 -,4391 -,1757 -,1279 -,6253 -,4332 -,7837 ,0903 ,2372 -,1010 -,6266 -,4063 -,7839 ,0890 ,2369 -,1337 -1,2969 -1,3421 -1,9162 -,1102 ,4788 -,0562 -1,2911 -1,2645 -1,9317 -,1045 ,4633

,5058 ,0901 ,2162 -,0473 ,5983 ,7505 ,4718 ,0917 ,1821 -,0470 ,5998 ,7508 ,5672 ,4357 ,0552 ,1860 ,1578 ,4202 ,5530 ,4391 ,0409 ,1757 ,1612 ,4099 ,4332 -,0903 ,1279 -,2372 ,6253 ,7837 ,4063 -,0890 ,1010 -,2369 ,6266 ,7839 1,3421 ,1102 ,1337 -,4788 1,2969 1,9162 1,2645 ,1045 ,0562 -,4633 1,2911 1,9317