I JORNADA NACIONALES UNEFA PORTUGUESA 2014

1. LAS MODALIDADES INSTRUCCIONALES Y SU
EFECTO SOBRE EL DESEMPEÑO ACADÉMICO Y
LA MOTIVACIÓN EN ESTUDIANTES DE LA
UNELLEZ GUANARE
Autora: Marelvy Sanoja, PhD.
Marzo 2014

2. Planteamiento del Problema
 Tecnologías de Información y Comunicación (TIC)
 UNESCO (2012, 2013)
 Educación a nivel mundial
 Educación universitaria en América Latina
 Educación universitaria en Venezuela
 Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (2012)
 Ministerio del Poder Popular para la Educación (2013)
 Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria (2013),
CNU
 UNELLEZ (2014)
 Modalidades instruccionales
 Estilos de Aprendizaje

3. Objetivos del Estudio
Objetivo General
 Evaluar el efecto de cuatro modalidades instruccionales sobre el
desempeño académico y la motivación al logro de los estudiantes del
SubProyecto Bioquímica de la UNELLEZ, Guanare.

4. Objetivos del Estudio
Objetivos Específicos
 Medir los efectos principales de la modalidad instruccional y los
estilos de aprendizaje sobre el desempeño académico en
Bioquímica.
 Examinar los efectos principales de la modalidad instruccional y
los estilos de aprendizaje sobre la motivación de logro de los
estudiantes.
 Analizar la interacción de los niveles de tratamiento sobre el
resultado del desempeño académico y motivación de logro en
Bioquímica.
 Evaluar los resultados del estudio y sus implicaciones para el

5. Antecedentes de la Investigación
Modalidad de Aprendizaje
 Sachar y Neumann (2010) modalidades educativas innovadoras
 Miratia (2010) TIC → mejoró desempeño y rendimiento académico
 Morresi y Donnini (2012) distintas modalidades de aprendizaje → mixta
 Ruíz Bolívar (2012) comparó tres modalidades de aprendizaje → mixta
 Rojas y Bolívar (2011) tres modalidades de aprendizaje → mixta

6. Antecedentes de la Investigación
Estilos de Aprendizaje
 Honey y Mumford (1986), Keefe (1988) y Reid (1984) preferencias → V,
A y K
 Durán y Costaguta (2010) mejoró rendimiento y calidad educativa
 Bernardo y Rojas (2012) aprenden con más efectividad DA-EA
 Cygman (2013) no se encontró correlación entre EA y modalidades *
 Padierna, Oseguera y Gudiño (2012) no hay relación EA con DA *

7. Bases Teóricas
Teoría Sociocultural del Aprendizaje
 Vigotsky (1979) → constructivismo social
proceso de desarrollo humano individual interno
resultado de la mediación e interacción social
internalización de experiencias de aprendizaje
Zona de Desarrollo Próximo
Conectivismo
 Siemens (2004) → limitaciones de las teorías tradicionales
proceso que ocurre fuera de la persona
de forma automática y sin control del individuo
enfatiza el valor de la tecnología (constante cambio)
aprendizaje → comunidades virtuales a través de redes
y conexiones
capacidad de actualización constante

8. Marco Metodológico
Fundamentación Ontoepistémica
 Naturaleza del objeto de estudio → realidad dada, estática.
 Concepción lineal y objetiva de la investigación.
 Método hipotético-deductivo.
Diseño de la Investigación
 Enfoque cuantitativo
 Diseño cuasi-experimental (Pre-prueba y Post-prueba) *
 Trabajo de campo se realizó durante el semestre 2013-I

9. Marco Metodológico
Sistema de Variables
 Variables Independientes: Modalidades Instruccionales
Estilos de Aprendizaje
 Variables Dependientes: Desempeño académico
Motivación al Logro
 Variables Intervinientes: Estudiante, Docente,
Contexto y Contenido

10. Marco Metodológico
Población y Muestra
 Estudiantes cursantes del SubProyecto Bioquímica (112 alumnos)
 Grupo intactos (secciones de clases) n1 = 30; n2 = 25, n3 = 27 y n4 = 30
 Muestra no probabilística de tipo propositivo
Instrumentos y Técnicas de Recolección de Datos
 Prueba de conocimientos previos (Pre-Prueba)
 Prueba de desempeño académico (Post-Prueba)
 Escala de motivación al logro (Manassero y Vásquez,1988)
 Escala de estilos de aprendizaje (Reid, 1984)
** Se calculó CCI

11. Marco Metodológico
Procedimientos de Investigación
 Fases del Estudio:
Fase inicial → Administración las Pre-Pruebas
Fase experimental → Aplicación de tratamientos experimentales
T1= modalidad presencial
T2= modalidad multimedia
T3= modalidad virtual (e-learning)
T4= modalidad mixta (b-learning)
Fase final → Administraron Post-Pruebas

12. Marco Metodológico
Técnica de Análisis de Datos
 Programa estadístico SPSS, versión 19
 Estadística descriptiva: - media aritmética
- desviación estándar
- correlación de Pearson
 Estadística inferencial: - análisis factorial de covarianza
- comparación múltiples de medias (Schefeé)
- Chi-cuadrado

13. Resultados. Análisis Cuantitativo
Análisis preliminares: Pre-Pruebas
 Prueba de contraste de Levene
Conocimientos previos: F = 0,804; p > 0,05
Motivación al Logro: F = 0,605; p > 0,05

14. Resultados.
Análisis preliminares: Pre-Pruebas
 Correlación entre variables (pre y post-pruebas)
Visual Auditivo Kinestésic
o
PrePrueb
a CP
PostPrueb
a DA
Pre-Mo Post-
Mo
Visual 1,00
Auditivo 0,20* 1,00
Kinestésico 0,12 0,44** 1,00
PrePrueba
CP
0,20* 0,10 0,01 1,00
PosPrueba
DA
0,07 0,12 0,08 0,44** 1,00
Pre-Mo 0,04 0,13 0,17 0,37 0,55** 1,00
Post-Mo 0,08 0,10 0,12 0,21* 0,52** 0,58** 1,00** indica correlación altamente significativa (p < 0,01)
* indica correlación significativa (p < 0,05)
Cuadro 1. Matriz de intercorrelación de variables (n = 112)

15. Resultados.
Análisis de las Post-Pruebas
 Objetivo 1. Medir los efectos principales de los factores MI y EA sobre DA
Fuente de
variación
Suma de
cuadrados
Grados de
libertad
Medias de
cuadrados
F p
Modalidad 59,68 3 19,89 4,32 0,007 **
Estilos 5,63 2 2,81 0,61 0,291 ns
Interacción
(M x E)
11,06 6 1,84 0,40 0,877 ns
Residuo 456,06 99 4,61
Total 532,43 111 48,40
** Indica una significación a nivel del 1 % o de α = 0,01 (p < 0,01)
ns Indica que no hay significación estadística
Cuadro 2. Análisis de covarianza en la Post-Prueba de Desempeño
Académico
(covariable: conocimientos previos)
→

16. Resultados.
Cuadro 3. Comparaciones múltiples de las medias en la variable Post-
Prueba de Desempeño Académico (Método de Scheffé)
Grupos
G1 G2 G3 G4 Contrastes D F p
M 10,95 11,70 11,84 13,41 1 -1 0 0 1,75 0,995 0,814 ns
s 2,94 3,14 3,31 3,22 1 0 -1 0 0,89 0,49 0,708 ns
n 30 25 27 30 1 0 0 -1 2,46 3,89 0,014 *
0 1 -1 0 0,14 0,13 0,990 ns
0 1 0 -1 1,44 0,06 0,188 ns
0 0 1 -1 1,30 0,49 0,240 ns
* Indica una significación a nivel del 5 % o de α = 0,05 (p < 0,05)
ns Indica que no hay significación estadística
 Objetivo 1. Medir los efectos principales de los factores MI y EA sobre DA

17. Resultados.
 Objetivo 2. Examinar los efectos principales de MI y EA sobre la ML
* Indica una significación a nivel del 5 % o de α = 0,05 (p < 0,05)
ns Indica que no hay significación estadística
Cuadro 4. Análisis de covarianza en la Post-Prueba de Motivación
(covariable: Pre-Mo)
Fuente de
variación
Suma de
cuadrados
Grados de
libertad
Medias de
cuadrados
F p
Modalidad 1607,64 3 535,88 3,88 0,0113 *
Estilos 284,13 2 142,06 3,13 0,117 ns
Interacción
(M x E)
272,25 6 45,37 0,33 0,920 ns
Residuo 13,651 99 137,89
→

18. Resultados.
Cuadro 5. Comparaciones múltiples de las medias en la variable Post-
Prueba de Motivación (Método de Scheffé)
** Indica una significación a nivel del 1 % o de α = 0,01 (p < 0,01)
ns Indica que no hay significación estadística
Grupos
G1 G2 G3 G4 Contrastes D F p
M
s
n
148,62
12,63
30
145,88
15,93
25
148,19
15,12
27
157,85
9,76
30
1
1
1
-1
0
0
0
-1
0
0
0
-1
2,75
0,44
9,22
0,49
0,08
2,75
0,861 ns
0,999 ns
0,030 **
0 1 -1 0 2,21 0,39 0,917 ns
0 1 0 -1 11,97 3,84 0,004 **
0 0 1 -1 9,66 2,80 0,026 **
 Objetivo 2. Examinar los efectos principales de MI y EA sobre la ML

19. Resultados.
 Objetivo 3: Analizar la interacción entre los factores MI y EA sobre el
resultado del DA y ML en Bioquímica.
Cuadro 4. Análisis de covarianza en la Post-Prueba de Motivación
(covariable: Pre-Mo)
Cuadro 2. Análisis de covarianza en la Post-Prueba de Desempeño
Académico
(covariable: conocimientos previos)

20. Discusión de los resultados
Hallazgos más importantes:
 La MI tuvo un efecto significativo sobre el DA y la ML de los
estudiantes.
◦ Experiencia innovadora de aprendizaje que permitió incorporar el uso de
las TIC Nativos digitales (Prensky, 2001).
◦ Confluencia de las dos teorías que fundamentan el presente estudio.
◦ Modalidad b-learning y desempeño académico: Miratia (2010), Ruíz
Bolívar (2012), Rojas y Bolívar (2011) y Cerpa (2012).
 No hubo interacción entre los factores de aprendizaje considerados
en el estudio.
◦ Cronbach y Snow (1977) MI (tratamiento) interaccionan con las aptitudes
(EA).
◦ En el contexto de este estudio realmente no hay efecto de EA con DA y
ML. Rojas y Bolívar (2011)

21. Discusión de los resultados
 La MI que tuvo mayor efecto fue la semipresencial, mixta o blended
learning (b-learning).
◦ Incorporación de la variable tecnológica como parte del modelo
instruccional.
◦ Esta afirmación quedó evidenciada con los resultados cuantitativos
encontrados.
◦ Efecto motivador del b-learning: Fernández Sánchez (2011), Ruiz Bolívar
(2012), Meroi (2010) y Monguet y colaboradores (2011).

22. Conclusión
 La modalidad instruccional mixta (b-learning) tiene mayor impacto en
el desempeño académico y en la motivación al logro de los
estudiantes, en comparación con las modalidades presencial,
multimedia y virtual (e-learning).
Este efecto es atribuible a las características intrínsecas o propias de
la modalidad; es decir, que es independiente de las aptitudes de los
estudiantes

23.  Orientar la concepción de un nuevo modelo de enseñanza-
aprendizaje apoyado en el uso de las TIC, como complemento de
la modalidad presencial.
 Reconceptualización de un nuevo modelo tecno-pedagógico que
incorpore a las TIC dentro de una visión integradora de la
tecnología al diseño y administración del currículo universitario.
 Proyecto de innovación educativa concebido con el apoyo y
compromiso de la gerencia institucional. Desarrollo gradual y
progresivo. Capacitación permanente. Orientación inicial
experimental (toma de decisiones).
Implicaciones

24. Implicaciones prácticas más importantes:
 Infraestructura tecnológica y acceso a Internet.
 Equilibrio entre los aspectos pedagógicos y tecnológicos.
 Incorporación de los nuevos roles del docente y del estudiante.
 Diversificar las formas de evaluación (diagnóstica, formativa y
sumativa).
 Combinar estrategias de aprendizaje (trabajo colaborativo e
individual).
 Promover la participación, interacción, comunicación y
retroalimentación.
Implicaciones

26. Sesión de preguntas

27. Regresar Inicio

28. Diseño factorial 4 x 3. Modalidades instruccionales y estilos de aprendizaje
Resultados. Análisis Cuantitativo
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29. Estadísticos descriptivos de la Post-Prueba de Desempeño Académico por
modalidad y estilo de aprendizaje
Resultados. Análisis Cuantitativo
Modalidad
Estilos
Presencial Multimedia Virtual Mixta Total
filas
Visual M = 10,77
s = 3,71
n = 10
11,52
3,38
7
10,85
3,65
8
13,74
2,82
5
11,74
3,39
30
Auditivo M = 10,87
s = 3,22
n = 12
11,34
2,99
7
13,0
3,68
6
13,91
2,99
8
12,28
3,22
33
Kinestésico M = 11,24
s = 1,89
n = 8
12,24
3,06
11
11,69
2,60
13
12,58
3,86
17
11,94
2,85
49
Total
Columnas
M = 10,95
s = 2,94
n = 30
11,70
3,14
25
11,84
3,31
27
13,41
3,22
30
11,98
3,23
112

30. Estadísticos descriptivos de la Post-Prueba de Motivación al logro por
modalidad y estilo de aprendizaje
Resultados. Análisis Cuantitativo
Modalidad
Estilos
Presencial Multimedia Virtual Mixta Total
filas
Visual M = 144,10
s = 15,35
n = 10
145,85
12,07
7
142,75
18,93
8
157,40
10,16
5
147,52
28,25
30
Auditivo M = 146,16
s = 17,39
n = 12
144,42
18,89
7
146,00
18,34
6
159,62
16,32
8
149,03
17,73
33
Kinestésico M = 155,62
s = 8,15
n = 8
147,36
16,83
11
155,84
8,09
13
156,52
12,81
17
153,83
11,47
49
Total
columnas
M = 148,62
s = 12,63
n = 30
145,88
15,93
25
148,19
15,12
27
157,85
9,76
30
141,79
14,68
112

31. Fotografías del grupo de estudiantes en el aula de clases durante la
aplicación del tratamiento en la Modalidad Presencial
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32. Imágenes del Software Educativo utilizado en la Modalidad Multimedia
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33. Fotografías del grupo de estudiantes en el laboratorio de computación
durante la aplicación del tratamiento en la Modalidad Virtual y Mixta
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34. Imágenes del Aula Virtual utilizada en la Modalidad Virtual y Mixta
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