caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de
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Maestría en Docencia Facultad de Ciencias de la Educación
6-13-2021
Caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de la Caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de la
automatización industrial. Un estudio con estudiantes de la automatización industrial. Un estudio con estudiantes de la
Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial, Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial,
Administrativa y de Producción en Bogotá Administrativa y de Producción en Bogotá
Cristian Alejandro Zafra Rodriguez Universidad de La Salle, Bogotá, [email protected]
Katherine Urrego Parra Universidad de La Salle, Bogotá, [email protected]
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Caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial. Un
estudio con estudiantes de la Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial,
Administrativa y de Producción en Bogotá.
Cristian Alejandro Zafra Rodríguez
Katherine Urrego Parra
Universidad de La Salle
Facultad de Ciencias de la Educación.
Maestría en Docencia.
Bogotá, D.C. 2021.
Caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial. Un
estudio con estudiantes de la Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial,
Administrativa y de Producción en Bogotá.
Cristian Alejandro Zafra Rodríguez
Katherine Urrego Parra
Tutor
Daniel Lozano Flórez
Universidad de La Salle
Facultad de Ciencias de la Educación.
Maestría en Docencia.
Bogotá, D.C. 2021.
RECTOR:
NIKY ALEXANDER MURCIA SUÁREZ, FSC.
VICERRECTOR ACADÉMICO:
CRISTHIAN JAMES DÍAZ, FSC
DECANO FACULTAD DE CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN
GUILLERMO LONDOÑO OROZCO
DIRECTOR PROGRAMA
LIBARDO ENRIQUE PÉREZ DÍAZ
LÍNEA DE INVESTIGACIÓN:
SABER EDUCATIVO, PEDAGÓGICO Y DIDÁCTICO
SUBLÍNEA DE INVESTIGACIÓN DEL PROGRAMA:
CONOCIMIENTO DIDÁCTICO DESDE EL ENFOQUE DISCIPLINAR
TUTOR DE TRABAJO DE GRADO:
DANIEL LOZANO FLÓREZ
Tabla de contenido
Introducción .............................................................................................................................. 1
1. CAPÍTULO I ASPECTOS GENERALES .................................................................... 5
1.1. Problema de investigación ..................................................................................................................... 5
1.1.1. Antecedentes del problema ......................................................................................................... 5
1.1.2. Descripción del problema .......................................................................................................... 11
1.1.3. Formulación de la pregunta de investigación ............................................................................ 13
1.2. Objetivos .............................................................................................................................................. 14
1.2.1. Objetivo general ......................................................................................................................... 14
1.2.2. Objetivos específicos .................................................................................................................. 14
1.3. Justificación .......................................................................................................................................... 15
2. CAPÍTULO II. REVISIÓN DE LA LITERATURA ................................................... 19
2.1. Marco referencial ................................................................................................................................. 19
2.1.1. Antecedentes de investigación .................................................................................................. 19
2.2. Marco teórico .................................................................................................................................. 22
2.2.1. La Enseñanza ......................................................................................................................... 22
2.2.2. El Aprendizaje ........................................................................................................................ 24
2.2.3. Dificultades de aprendizaje de la programación ................................................................... 24
2.2.4. Proceso de enseñanza y aprendizaje ..................................................................................... 25
2.2.5. Didáctica ................................................................................................................................ 27
2.2.6. Automatización industrial ..................................................................................................... 29
2.3. Marco conceptual ........................................................................................................................... 34
3. CAPÍTULO III. DISEÑO METODOLÓGICO ......................................................... 45
3.1. Diseño de investigación .................................................................................................................. 45
3.1.1. Paradigma constructivista ..................................................................................................... 45
3.1.2. Enfoque cualitativo ................................................................................................................ 46
3.1.3. Método hermenéutico .......................................................................................................... 49
3.1.4. Tipo de investigación descriptiva .......................................................................................... 50
3.2. Categorías de investigación ............................................................................................................ 51
3.3. Fase de investigación ...................................................................................................................... 53
3.4. Necesidades de información ........................................................................................................... 54
3.5. Población ......................................................................................................................................... 55
3.6. Técnica e instrumentos de recolección de datos ............................................................................ 58
3.6.1. La observación participante. ................................................................................................. 58
3.6.1.1. Diseño de instrumentos para la observación ..................................................................... 59
3.6.1.1.1. objetivos de la observación ........................................................................................ 59
3.6.1.1.2. Formato de registro de observación........................................................................... 60
3.6.1.1.3. Guion de la observación ............................................................................................. 61
3.6.1.1.4. Guía para la observación participante ........................................................................ 62
3.6.2. La entrevista .......................................................................................................................... 63
3.6.2.1. Diseño del instrumento de la entrevista ............................................................................ 64
3.6.2.1.1. Guion de la entrevista ................................................................................................. 64
3.7. Técnica de análisis de datos ............................................................................................................ 68
3.7.1. Método análisis de contenido ............................................................................................... 69
3.7.1.1. Organización del análisis ....................................................................................................... 69
3.7.1.2. La codificación. ...................................................................................................................... 70
3.7.1.3. La categorización. .................................................................................................................. 70
3.7.1.4. Inferencias ............................................................................................................................. 71
4. CAPITULO IV. RESULTADOS Y HALLAZGOS .................................................... 72
4.1. Codificación y categorización .......................................................................................................... 73
4.2. Características de la enseñanza ...................................................................................................... 87
4.2.1. Métodos ................................................................................................................................ 90
4.2.2. Medios ................................................................................................................................. 109
4.2.3. Evaluación ............................................................................................................................ 122
4.2.4. Currículo .............................................................................................................................. 125
4.2.5. Motivación ........................................................................................................................... 127
4.3. Características del aprendizaje ..................................................................................................... 129
4.3.1. Estilos ................................................................................................................................... 131
4.3.2. Aplicación ............................................................................................................................ 140
4.3.2. Propósito ............................................................................................................................. 142
4.4. Dificultades del aprendizaje de automatización ........................................................................... 144
4.4.1. Instrucción ........................................................................................................................... 146
4.4.2. Declarativas ......................................................................................................................... 149
4.4.3. Software .............................................................................................................................. 150
4.4.4. Imperativas .......................................................................................................................... 152
4.4.5. Falta de conocimientos previos ........................................................................................... 153
4.5. Propuesta caja de herramientas programación para la automatización. ..................................... 155
4.5.1. Objetivos de aprendizaje ..................................................................................................... 155
4.5.2. Contenido ............................................................................................................................ 156
4.5.3. Presentación caja de herramienta para la automatización ................................................. 157
5. CAPITULO V. CONCLUSIONES Y PROSPECTIVA ........................................... 160
Referencias ............................................................................................................................ 169
Lista de tablas
Tabla 3.1 Fases de creación de enfoque hermenéutico en la investigación ............................. 50
Tabla 3.2 Categorías de investigación ..................................................................................... 51
Tabla 3.3 Necesidades de información .................................................................................... 54
Tabla 3.4 Formato de registro de datos de observación ........................................................... 60
Tabla 3.5 Cronograma de observación ..................................................................................... 62
Tabla 3.6 Guion entrevista estudiantes .................................................................................... 64
Tabla 3.7 Guion entrevista Docente ........................................................................................ 67
Tabla 4.1 Identificador de documentos ................................................................................... 74
Tabla 4.2 Códigos Enraizamiento y densidad .......................................................................... 75
Tabla 4.3 Categorías identificadas ........................................................................................... 85
Tabla 4.4 Porcentajes relativos grupos categoriales documentos analizados .......................... 86
Tabla 4.5 Enraizamientos y densidad categoría métodos ........................................................ 89
Tabla 4.6 Enraizamientos y densidad categoría medios. ......................................................... 89
Tabla 4.7 Enraizamiento y descuidadas categoría estilos ...................................................... 131
Lista de figuras
Figura 1.1 Árbol del problema de investigación ...................................................................... 13
Figura 2.1 Pirámide de la automatización ................................................................................ 31
Figura 2.2 Pilares de la industria 4.0 ........................................................................................ 33
Figura 3.1 Pasos de investigación desde un enfoque cualitativo ............................................. 48
Figura 3.2 Fases de investigación ............................................................................................ 53
Figura 3.3 Análisis demográfico. ............................................................................................. 57
Figura 4.1 Grupo campos semánticos enseñanza ..................................................................... 78
Figura 4.2 Grupo campos semánticos aprendizaje ................................................................... 79
Figura 4.3 Campo categorial enseñanza, métodos y medios ................................................... 81
Figura 4.4 Campo categorial enseñanza evaluación y currículo .............................................. 82
Figura 4.5 Campo categorial enseñanza, objetivos, organización, otros ................................. 83
Figura 4.6 Campo categorial aprendizaje ................................................................................. 84
Figura 4.7 Saturación de datos de las categorías de la enseñanza............................................ 88
Figura 4.8 principales voces categoría “métodos”. .................................................................. 91
Figura 4.9 Enraizamientos y densidades de la categoría métodos ........................................... 94
Figura 4.10 Principales voces subcategoría acompañamiento docente ................................... 95
Figura 4.11 Principales voces subcategoría prácticas .............................................................. 98
Figura 4.12 Principales voces subcategoría retroalimentación .............................................. 102
Figura 4.13 Principales voces subcategoría estrategias ......................................................... 104
Figura 4.14 Principales voces subcategoría enfoques ............................................................ 106
Figura 4.15 Principales voces subcategoría simbólico, sistemático o lógico, pasivo, activo, y
colectivo ...................................................................................................................................... 107
Figura 4.16 Principales voces de estudiantes categoría medios ............................................. 109
Figura 4.17 Voz del docente categoría medios ...................................................................... 110
Figura 4.18 Enraizamientos y descuidadas categoría medios ................................................ 111
Figura 4.19 Observaciones recursos ...................................................................................... 113
Figura 4.20 Principales voces código Software de simulación .............................................. 115
Figura 4.21 Principales voces código laboratorios ................................................................ 118
Figura 4.22 Principales voces subcategoría materiales .......................................................... 120
Figura 4.23 Principales voces categoría evaluación............................................................... 122
Figura 4.24 Principales voces categoría currículo ................................................................. 125
Figura 4.25 Principales voces categoría motivación .............................................................. 128
Figura 4.26 Saturación de datos de las categorías de aprendizaje ......................................... 130
Figura 4.27 Principales voces categoría estilo ....................................................................... 132
Figura 4.28 Enraizamientos y densidades categoría estilos ................................................... 134
Figura 4.29 Principales voces subcategoría trabajo autónomo .............................................. 135
Figura 4.30 Principales voces subcategoría aprendizaje colaborativo ................................... 136
Figura 4.31 Principales voces subcategoría aprendizaje asociativo ....................................... 138
Figura 4.32 Principales voces categoría aplicación ............................................................... 141
Figura 4.33 Principales voces categoría propósitos ............................................................... 142
Figura 4.34 saturación de datos categoría dificultades .......................................................... 145
Figura 4.35 Principales voces subcategoría instrucción......................................................... 147
Figura 4.36 Principales voces subcategoría declarativas ....................................................... 149
Figura 4.37 Principales voces subcategoría software ............................................................ 151
Figura 4.38 Principales voces subcategoría imperativas ........................................................ 152
Figura 4.39 Principales voces subcategoría falta de conocimientos previos ......................... 154
Figura 4.40 Banner Caja de herramientas para la automatización ......................................... 157
Figura 4.41 Interfaz de usuario caja de herramientas para la automatización ....................... 158
Resumen
El desarrollo industrial de Colombia en el marco de la llamada “cuarta revolución industrial”
exige que las empresas cuenten con personal capacitado en el área de la automatización industrial;
por tanto, las instituciones de educación superior están en la obligación de brindar, a aquellos
alumnos que trabajarán en esos campos, herramientas suficientes para desempeñar sus actividades
de manera propositiva y adecuada con el fin de que contribuyan a la transformación industrial del
país. No obstante, para el momento no existe un estudio adecuado de la enseñanza o del aprendizaje
de la automatización industrial en Colombia; falencia que dificulta la planeación de nuevas
estrategias didácticas que redunden en una mejora de los procesos pedagógicos. Por lo anterior, en
este trabajo llevamos a cabo una caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de la
automatización industrial a través de un estudio de tipo cualitativo y descriptivo de las experiencias
de algunos estudiantes de ingeniería industrial e ingeniería de producción pertenecientes a la
Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial, Administrativa y de Producción.
ANEIAP y de un docente experto en el área de la automatización. Al final, y con base en esta
caracterización, proponemos una herramienta didáctica llamada “caja de herramientas para la
automatización”. La herramienta está construida siguiendo la metodología de aprendizaje basado
en proyectos y con ella se busca ayudar a solucionar algunas de las dificultades de aprendizaje
evidenciadas entre los estudiantes.
Palabras clave: automatización industrial, enseñanza, aprendizaje, dificultades del aprendizaje,
aprendizaje basado en proyectos, herramienta didáctica, ingeniería.
Abstract
The industrial development of Colombia in the framework of the "fourth industrial revolution"
requires that companies have trained staff in industrial automation. Therefore, higher education
institutions are obliged to provide their students with the knowledge to carry out their activities
purposefully and adequately to contribute to the industrial transformation of the country. However,
now there is no adequate study of the teaching or learning of industrial automation in Colombia.
This shortcoming makes it difficult to plan new teaching strategies that lead to an improvement in
pedagogical processes. In this work, we carry out a characterization of the teaching and learning
process of industrial automation. We achieve this through a qualitative and descriptive study of
the experiences of some industrial engineering and production engineering students belonging to
the ANEIAP Association and an expert teacher in automation. In the end, and based on this
characterization, we propose a didactic tool called "Automation toolbox". This tool is built
following the project-based learning methodology. It seeks to help solve some of the learning
difficulties found in students.
Keywords: industrial automation, teaching, learning, learning difficulties, project-based
learning, teaching tool, engineering.
1
Introducción
El fomento de habilidades técnicas para desempeñarse adecuadamente en contextos laborales
es uno de los principales objetivos de la educación superior. Un correcto desenvolvimiento laboral
implica una adecuada comprensión de las necesidades del sector en el que nos desempeñamos y
de la manera en la que podemos generarle aportes positivos que se traduzcan en el mejoramiento
constante de nuestro entorno.
El mundo contemporáneo, en constante cambio y desarrollo, avanza de manera indetenible
hacia los objetivos planteados por las industrias, siempre en la búsqueda de nuevas formas de
producción y diversificación, y hacia los objetivos planteados por los gobiernos, siempre en la
búsqueda del mayor bien para sus ciudadanos.
Este avance indetenible y, en ocasiones, desorganizado y amorfo, parece constituir un conflicto
ampliamente representado en la historia humana: es fácil pensar que los aparatos industriales se
organizan de forma tal que en la búsqueda de beneficios terminan por afectar de manera negativa
la sociedad y el ambiente, mientras que los grupos sociales luchan por alcanzar la mayor parte de
los beneficios que la industrialización pueda ofrecerles y por rechazar la totalidad de los males que
ella pueda causarles.
No obstante, un análisis como este no pasa de ser superficial y poco útil a la hora de entender
el verdadero e intrincado funcionamiento del mundo contemporáneo. En muchas ocasiones la
relación entre los avances de la industria y los avances de la sociedad es indistinguible pues no es
posible demarcar claramente el punto en el que una acaba y la otra comienza. Un claro caso de
esto son las llamadas revoluciones industriales. En efecto, la primera revolución industrial
significó el desplazamiento de grandes multitudes desde el campo hacia la ciudad porque hizo
2
insostenible la vida del campesinado de su época, y también generó condiciones terriblemente
precarias de hacinamiento y pobreza en las zonas pobres de esas sobrepobladas urbes de principios
del siglo XIX; no obstante, la primera revolución industrial también significó a largo plazo una
mejora innegable en las condiciones de vida de toda la humanidad que habían permanecido
prácticamente invariables durante siglos: para 1820 el 89% de las personas vivía por debajo del
umbral de la extrema pobreza, el 87% eran iletrados, la mortalidad infantil rondaba el 60% de los
partos, la población mundial sumaba apenas mil millones de habitantes, sólo el 17% de la
población mundial podía acceder a educación básica y la esperanza de vida al nacer era de apenas
40 años. Un siglo después de la primera revolución industrial, a principios del siglo XX, el
porcentaje de personas en condición de extrema pobreza se había reducido al 66%, el de
alfabetización al 68%, la mortalidad infantil era del 32%, la población mundial se había duplicado
alcanzando dos mil millones, el 37% de la población mundial podía acceder a educación básica y
la esperanza de vida al nacer había aumentado hasta los 55 años.
Es claro, por tanto, que una revolución industrial significa no sólo un cambio drástico en la
manera de hacer las cosas en la industria, sino un cambio drástico en la manera en que la sociedad
entera experimenta el mundo en el que se desenvuelve y en sus condiciones de vida.
Actualmente los expertos nos indican que estamos entrando a una nueva revolución industrial
y debemos, por tanto, en nuestra calidad de educadores, saber interpretar los cambios de estos
tiempos para poder ser capaces de enseñar a los alumnos las herramientas necesarias para que
puedan desenvolverse de manera adecuada y autónoma en un mundo que cambiará
indiscutiblemente de forma insospechada. Si el cambio será para bien y provecho de la sociedad o
para mal dependerá en mayor medida de aquellas personas que trabajen directamente en las
industrias pioneras de la nueva era y de la educación que les brindemos.
3
La nueva revolución industrial, la cuarta en la historia, se caracteriza por la masiva
implementación de sistemas computarizados que permiten una utilización más eficiente y
controlable de los elementos constituyentes de la industria, ampliando su versatilidad y, por tanto,
su capacidad de producción. Un elemento esencial de esta nueva revolución es la automatización,
es decir, la capacidad de hacer que los objetos industriales sean controlados de manera remota, por
sí mismos o con una mínima intervención por parte de las personas.
Es por esto por lo que la industria mundial, en general, y la industria colombiana, en particular,
requieren cada vez más personas con la habilidad de llevar a cabo automatizaciones industriales
de manera correcta y rápida con el fin de que las empresas sean competitivas en esta nueva era y
no sucumban al peso de la obsolescencia como les pasó a las antiguas industrias manufactureras
en la época de la primera revolución industrial.
Resulta obvio que, siendo estas las condiciones de desarrollo de la industria, las universidades
tienen la obligación de educar a los futuros empleados de esas industrias de manera tal que sean
capaces de responder a los retos que los nuevos tiempos les imponen. No obstante, y por paradójico
que pueda parecer, los estudiantes de los pregrados en ingeniería industrial y en ingeniería de la
producción en Colombia tienen poco o nulo contacto con la automatización industrial y la mayoría
de las veces ese contacto es de una calidad pedagógica pobrísima.
Las razones del poco contacto y de la pobre calidad de la educación en automatización industrial
en Colombia son muy variadas y serán expuestas más adelante en este texto, por el momento basta
con indicar que la desactualización de los pensum y que la falta de conocimientos pedagógicos por
parte de los docentes que imparten la materia son las causas más visibles de este fenómeno.
4
Por lo anterior, y con el objetivo de buscar salidas viables a esta problemática, nos hemos
propuesto llevar a cabo este trabajo. Para hacerlo contamos con la colaboración de un grupo de
estudiantes de ingeniería industrial y de ingeniería de la producción pertenecientes a la Asociación
Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial, Administrativa y de Producción. ANEIAP y de
un educador experto en el área de la automatización industrial. Con la ayuda de ellos, de las
observaciones hechas por nosotros en el contexto de un curso que impartimos sobre la
automatización industrial y de la revisión de un abundante material bibliográfico, logramos
determinar el estado pedagógico de los cursos de automatización industrial a través de una
caracterización de los aspectos principales de su proceso de enseñanza y aprendizaje, así como a
través de la identificación de las principales dificultades en su proceso de aprendizaje. Gracias a
esta determinación pudimos diseñar la propuesta de una herramienta didáctica que permite, si no
encontrar una solución directa y definitiva a las dificultades, por lo menos sí explorar un punto de
partida para futuros proyectos más ambiciosos que busquen solucionar estos problemas de manera
concluyente.
5
1. CAPÍTULO I
ASPECTOS GENERALES
1.1.Problema de investigación
1.1.1. Antecedentes del problema
El paso de la historia ha dejado en la humanidad una huella indeleble. Cada hito alcanzado por
el hombre constituye un referente de cambio, un punto de partida para inimaginables aspectos. La
evolución humana trae consigo revolución. Las revoluciones más marcadas en la historia son las
denominadas “revoluciones industriales”, cuyos cambios han transformado la producción,
fabricación, venta y comercialización de múltiples productos o bienes que se consumen a diario.
La primera revolución industrial, ocurrida a principios del siglo XIX, constituye el punto de
partida de la industria masificada y, con ella, de la capacidad del hombre por producir los bienes
de consumo necesarios para la creciente población. La inclusión de nuevas tecnologías, como la
máquina de vapor, produjo un cambio sin precedentes en el hombre. Se pasó de una producción
artesanal a una fabricación industrial con la ayuda de herramientas mecánicas que incrementaron
la capacidad y cantidad de productos que se podía ofrecer.
En 1870, gracias a Henry Ford, se gestó el segundo hito industrial que llevaría a la segunda
revolución industrial: la inclusión de nuevas tecnologías y procesos que involucraban la corriente
eléctrica. Las líneas de producción permitieron a la industria la masificación de sus productos.
Ahora esos productos podían fabricarse en menor tiempo, con una mayor capacidad y con menos
recursos. Este aumento de la fuerza productiva instaló las bases necesarias para la cultura del
consumo tal como se conoce en la actualidad.
6
Los avances no cesaron con la masificación de la producción, por el contrario, aumentaron
significativamente, llevando, alrededor de 1969, a la tercera revolución industrial caracterizada
por la llegada de la computación, la electrónica y la automatización. La especialización de la
producción brindó nuevas herramientas pensadas para aumentar la efectividad y productividad en
los procesos industriales.
Gran parte de la industria actual se encuentra en este marco tecnológico y de procesos, en
especial en países de Latinoamérica como Colombia, donde la industria se caracteriza por tener
procesos productivos semiautomatizados, operaciones centralizadas en procesos computacionales,
y un sin número de herramientas electrónicas que facilitan la producción.
Sin embargo, la humanidad y la industria no se sienten satisfechas con el avance alcanzado. En
la actualidad se habla de una cuarta revolución industrial o industria 4.0, en donde la conectividad
total entre los actores involucrados, la digitalización, el internet de las cosas, la fabricación
inteligente y la inteligencia artificial, con el acompañamiento de una serie de tecnologías y
procesos, marcan un sustancial cambio en la forma que se produce. El desafío de la nueva era
digital es, por tanto, la introducción de nueva tecnología inteligente a los procesos industriales
como en su tiempo lo fue la adopción de las máquinas impulsadas por vapor.
La tecnología dota a la industria de nuevas capacidades productivas, nuevos caminos de
trasformación y nuevas formas de ofertar los productos teniendo en cuenta la conectividad total
con el entorno. El término “internet de las cosas” hace referencia a la práctica de conectar objetos,
tanto industriales como cotidianos, con el internet, buscando tener información en tiempo real de
esos objetos y, en ocasiones, adaptar su actividad particular a los requerimientos del momento. Por
tanto, uno de los precursores de esta revolución industrial es el internet de las cosas, conocido
como IOT por sus siglas en inglés. Así, los datos, que posteriormente serán almacenados en la
7
nube y analizados por la inteligencia artificial, llevarán a la transformación de la materia prima por
industrias automatizadas de conformidad con las necesidades del cliente a través de la utilización
de la big data.
El término industria 4.0 hace referencia a la industria inteligente. Por los beneficios que la nueva
tecnología trae consigo es utilizada actualmente a gran escala por potencias mundiales como
Alemania, China, Estados Unidos, Japón, Inglaterra, Rusia, entre otros países, que le apuestan a la
trasformación digital para llevar al mundo a una nueva era de producción industrial. Así, con el
tiempo, se verán las ventajas del nuevo cambio dado gracias a la transformación de la forma de
producir debido a la apropiación de las nuevas tecnologías. Los clientes tendrán un mayor grado
de satisfacción, logrando personalizar sus productos. La industria tendrá una mayor eficiencia
productiva con la especialización de los productos y un constante monitoreo de condiciones e
indicadores que conlleven a una mejora continua. Crecerá la oferta de productos en tiempo real
con plataformas digitales de acceso mundial al alcance de un clic.
Los cambios necesarios para acceder a los múltiples beneficios potenciales de las nuevas
tecnologías representan un reto para países en vías de desarrollo donde las dificultades
económicas, educativas, políticas y sociales, dificultan el alcance adecuado de los objetivos.
Colombia no es ajeno a estas problemáticas, sin embargo, los esfuerzos gubernamentales,
académicos e industriales que se han implementado permiten una incursión paulatina en la
industria inteligente. Resulta necesario dar una mirada más profunda a los retos que se presentan
para Colombia en términos tecnológicos, debido a la falta de automatización en el país, como
aspecto clave para entender nuestra incursión en la industria 4.0.
La automatización es la base para el desarrollo de las nuevas tecnologías constituyendo el punto
de partida para hablar de industria 4.0. o industria inteligente. Colombia se proyecta como un país
8
líder en Latinoamérica de automatización en el sector empresarial: en la actualidad la
automatización de los procesos productivos en el país se aproxima a un 25% y tiene altas
posibilidades de crecer. De hecho, en un estudio realizado por Mckinsey Global Institute (2017)
se detalla que 53% de los trabajos son susceptibles de ser automatizados a partir de la tecnología
actual, por lo que es posible trabajar bastante en aumentar el campo de la automatización en el
país.
El aumento del grado de automatización presupone una serie de retos y dificultades como la
poca capacidad económica de las empresas colombianas para la adquisición e implementación de
tecnologías de automatización, el desconocimiento tecnológico y procedimental para el diseño y
aplicación de automatización industrial, y la falta de habilidades y personas cualificadas para el
diseño e implementación de la automatización en la industria.
Cada una de estas dificultades ha sido abordada por entes gubernamentales que enfocan sus
esfuerzos en brindar posibilidades económicas, tecnológicas y educativas a la industria
colombiana. El Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicaciones en alianza con el
Ministerio de la Educación se han mostrado interesados e identificados con la necesidad de
impulsar la automatización en el país, por esta razón desarrollan proyectos encaminados a la
enseñanza y aprendizaje de aspectos básicos necesarios para la aplicación de las nuevas
tecnologías como la programación y la robótica que contribuyen al fortalecimiento de la
automatización industrial.
Es importante profundizar en métodos de enseñanza que aborden temáticas relacionadas con la
programación y la robótica, como se mencionó en el foro de Oportunidades empresariales para
Colombia, realizado por la Alianza del Pacífico (2020), como factor transformador en la
enseñanza. En este foro se indica que la educación de los jóvenes y los procesos de
9
internacionalización son esenciales para comprender los avances tecnológicos de la cuarta
revolución industrial.
Cabe resaltar que las dificultades presentes en nuestro entorno con respecto a la automatización
son apremiantes. El impacto que juega la enseñanza y el aprendizaje en el propósito de cambio y
fortalecimiento de la industria colombiana es muy importante. En este sentido, la academia ha
reaccionado satisfactoriamente a los retos del presente gracias al rol investigativo de las
instituciones educativas de formación superior que incluyen en sus contenidos programáticos, para
la facultad de ingeniería, los aspectos básicos para la automatización. Estos programas o
contenidos se caracterizan por contar con colaboradores expertos, técnicos y profesionales de la
ingeniera que cuentan con el conocimiento necesario para impartir el contenido temático y teórico
a los formados. Si sumamos a esto la fuerte inversión en equipos tecnológicos que buscan acercar
a los estudiantes a un contexto real de la industria tenemos una importante base de conocimiento
para las generaciones futuras de ingenieros.
No obstante, es imposible no encontrar problemas en el proceso de enseñanza-aprendizaje con
respecto a la interacción entre el conocimiento teórico, el educador y el estudiante (los tres pilares
que constituyen el triángulo de la didáctica). Es necesario adicionar elementos pedagógicos al
desarrollo de habilidades en automatización industrial, así como mejorar el conocimiento técnico
de los educadores y las teorías y tecnologías que permita su conocimiento. Una mirada en detalle
de estos componentes (como veremos en el capítulo IV) refleja una desconexión entre el saber, el
docente y los alumnos. Se evidencian dificultades tanto de enseñanza como de aprendizaje, y, más
importante, se hace patente la dificultad del aprendizaje de la programación de automatización
industrial, como un tema demasiado teórico y sistematizado. Es oportuno tener en cuenta que la
automatización se nutre de múltiples áreas del conocimiento como lo son el diseño, la mecánica,
10
la electrónica, los materiales, los procesos y la programación, lo que la hace difícil de asimilar para
profesionales tan poco interdisciplinares como los de nuestras universidades.
En el caso de las Ingenierías Industrial, Administrativa y de Producción, como lo manifiesta
Zambrano & Alvarado (2011), estas ramas profesionales se orientan hacia la formación en
competencias de gestión, diseño e implementación de proyectos de transformación tecnológica en
la industria, teniendo como potencial la capacidad de optimización de todos los recursos que están
al alcance, siempre en el intento de mejorar la productividad y competitividad de las
organizaciones, uno de los aspectos clave en el desarrollo necesario para alcanzar la nueva
revolución industrial los autores hacen referencia al complemento de las áreas abordadas por la
ingeniería industrial en los diferentes campos de acción como los aspectos organizacionales y de
producción.
En cuanto a la formación de profesionales de esta área en Colombia, según el Ministerio de
Educación Nacional y el Observatorio Laboral para la Educación en lo reportado por el Sistema
Nacional de Información de la Educación Superior, para el año 2019 había un aproximado de 9.694
egresados de los programas de las Ingenierías Industrial, Administrativa y de Producción, y un
aproximado de 14.5106 estudiantes matriculados a nivel nacional. La importancia de estas
ingenieras y su afinidad son tal que diferentes organismos tanto públicos como privados se han
encargado de organizar el gremio de profesionales, instituciones de educación superior y
estudiantes en órganos dirigidos a propósitos concretos. En este sentido se resalta el trabajo del
Consejo Profesional Nacional de Ingeniería (COPNIA), quien regula la práctica profesional de los
ingenieros colombianos, la Asociación Colombiana de Facultades de Ingeniería(ACOFI), que
agrupa las facultades de ingeniería y se preocupa por los temas relacionados con la enseñanza de
las mismas, y la Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías: Industrial, Administrativa y
11
de Producción (ANEIAP), que busca contribuir con el desarrollo integral de sus asociados. Estas
son las entidades autorizadas para realizar un correcto y adecuado seguimiento a los procesos
relacionados con las carreras profesionales.
Así, cada una de estas asociaciones lleva a cabo una labor primordial tanto en el desarrollo de
los profesionales como en la práctica profesional. No cabe duda de que la organización que
presenta un aspecto más relevante para los propósitos de esta investigación es la Asociación
(ANEIAP). La asociación cuenta con la participación de más de 1.200 estudiantes asociados del
área de formación a nivel nacional, lo que la hace la población-objetivo adecuada para la
caracterización de la enseñanza y aprendizaje de la programación de automatización industrial.
Gracias a ella nos es posible recopilar las diferentes experiencias de aprendizaje de los estudiantes
de algunas de las instituciones de formación superior del país.
1.1.2. Descripción del problema
El bajo nivel de enseñanza de la automatización impacta directamente en el número de
profesionales con las habilidades suficientes como para implementar las soluciones tecnológicas
en el marco de la cuarta revolución industrial.
Un análisis detallado permite reconocer que, sumado a la poca automatización industrial en el
país, aparecen otras consecuencias del bajo nivel de enseñanza de la automatización:
• El bajo nivel de cualificación para la industria 4.0 en los profesionales de ingeniería.
• El reducido avance de Colombia en la industria digital e inteligente.
• El aumento de la brecha tecnológica de Colombia frente a otros países.
• La baja competitividad de los profesionales en ingeniería con respecto a los de otros países.
• La baja competitividad de Colombia en el mercado extranjero automatizado.
12
Estas consecuencias del bajo nivel educativo en automatización industrial repercuten
directamente en el estado de la automatización en el país y en el estado financiero de los sectores
productivos de Colombia. A menor capacidad de producción por la escasez de medios
automatizados, mayor la pérdida de mercado frente a potencias mundiales.
La principal causa de orden pedagógico que lleva al problema central de investigación es la
desarticulación didáctica entre el saber, el docente y los estudiantes.
Esta desarticulación está dada por dos elementos: primero, el bajo nivel técnico en los procesos
de enseñanza de automatización causado por:
• La falta de herramientas didácticas para la enseñanza de automatización.
• Los entornos de aprendizaje no didácticos y con un marcado enfoque industrial.
• La falta de aplicación de estrategias pedagógicas para la enseñanza de automatización.
• El bajo nivel de alfabetización digital, tanto del docente como de los estudiantes.
Segundo, los entornos de programación complejos. Dado que la mayor parte de los recursos
que permiten programar sistemas automatizados son softwares de uso industrial, pensados con
fines productivos, la apropiación pedagógica de las herramientas suele ser complicada. A esto se
suma la falta de entonos de acceso libres para la programación y el desconocimiento de los
lenguajes de programación.
En síntesis, se presenta el siguiente árbol de problemas para mostrar el problema central, así
como su principal consecuencia y causa. (Ver figura 1.1)
13
Figura 1.1 Árbol del problema de investigación
1.1.3. Formulación de la pregunta de investigación
En síntesis, la cuarta revolución industrial trae consigo habilidades emergentes, ventajas y retos
para la industria mundial. La nueva era industrial de la humanidad es un aspecto importante y
protagoniza actualmente un papel preponderante para cada nación desarrollada o en vías de
desarrollo que busque fortalecer sus procesos productivos en el marco de la industria 4.0. Por esto,
Colombia es uno de los países que no es ajeno a la corriente de innovación y evolución. El estado
colombiano tiene dentro de sus objetivos fortalecer y avanzar industrialmente a una nueva era
digital. Esto no se puede hacer si no tenemos en cuenta las dificultades que presentan los países
latinoamericanos en la actualidad. El bajo nivel de automatización de sus industrias, causado por
la falta de cualificaciones o habilidades de los profesionales en el área de la automatización y las
14
dificultades en la enseñanza y aprendizaje de programación evidencian una desarticulación
didáctica entre el saber, el docente y los alumnos.
En consecuencia, esta investigación pretende caracterizar el proceso de enseñanza y aprendizaje
de la programación de automatización industrial en la formación de ingenieros Industriales,
Administrativos y de Producción.
A partir de la problemática descritas anteriormente se formuló la siguiente pregunta:
¿Qué características tiene el proceso de enseñanza y aprendizaje de la programación de
automatización industrial en la formación de ingenieros industriales, administrativos y de la
producción de la Asociación nacional de estudiantes (ANEIAP)?
1.2.Objetivos
1.2.1. Objetivo general
Caracterizar el proceso de enseñanza y aprendizaje de programación de automatización
industrial en la formación de ingenieros industriales, administrativos y de producción de la
Asociación nacional de estudiantes (ANEIAP) en el contexto de la inserción de Colombia a la
cuarta revolución industrial.
1.2.2. Objetivos específicos
• Reconocer los elementos inmersos en los procesos de enseñanza y aprendizaje de la
programación de automatización industrial en el contexto de la inserción de Colombia a la
cuarta revolución industrial.
• Identificar las dificultades de aprendizaje de la programación de automatización industrial
en los estudiantes de la Asociación ANEIAP.
15
• Proponer una herramienta didáctica que fortalezca el aprendizaje de la programación de
automatización industrial en los estudiantes de ingeniería.
1.3.Justificación
El desarrollo de la presente investigación trae consigo un impacto en los métodos de enseñanza
y aprendizaje teniendo en cuenta la nueva revolución industrial. Como lo menciona World
Economic Forum (WEF) (2016) la revolución industrial “provocará en los próximos cinco años
una transformación generalizada no solo de los modelos de negocio, sino también de los mercados
de trabajo, con enormes cambios previstos en el conjunto de competencias necesarias para
prosperar en el nuevo escenario”. (p. 5). Esto afectará muchos de los escenarios organizacionales
y productivos de todos los países, entre ellos Colombia. La implementación de herramientas y
plataformas de apoyo en el campo de la tecnología que se podría introducir en el país,
especialmente en la ciencia y la investigación, hace de este desarrollo algo muy prometedor.
La introducción de una nueva era de tecnología necesita de conocimientos y procesos adecuados
en la capacitación del talento humano. Como lo afirma Echeverría & Martínez (2018) “Es una
revolución que se parece muy poco a las experimentadas anteriormente por la humanidad. Se
diferencia de las anteriores por la complejidad, velocidad, magnitud, profundidad e impacto de las
transformaciones”, (p. 8). esto por la automatización en la eficacia de procesos de producción y
fabricación, por tanto, resulta crucial el papel ejercido por los actuales y futuros ingenieros.
Maison (2016) afirma que el cambio no solo se da en el “cómo” se hacen los procesos, sino que
también en quienes somos, en otras palabras, esta revolución trae una transformación radical que
modifica nuestra forma de vida, nuestra forma de trabajar e, incluso, nuestra forma de
relacionarnos. Esto nos permite dar un vistazo a los retos futuros de los miembros pertenecientes
16
a la Asociación de estudiantes (ANEIAP), como actores principales del desarrollo y crecimiento
económico del país.
Parece ser que la cuarta revolución industrial no solo está redefiniendo la economía como se
conoce actualmente, también está redefiniendo otros campos, como lo afirma Schwab (2016): “Las
sorprendentes innovaciones provocadas por la cuarta revolución industrial, desde la biotecnología
hasta la inteligencia artificial, están redefiniendo lo que significa ser humano”. (p.17). Evidencia
importante de esta redefinición puede ser encontrada en campos como el de la inteligencia
artificial. Estos aspectos llevan al ser humano a otra etapa de la evolución en la que se superaran
retos que parecían imposibles hace apenas algunas décadas. El rápido avance de la inteligencia
artificial, impensable hace apenas unos años, conducirá, de acuerdo con Petropoulos (2018) a que
las máquinas desempeñen funciones hasta ahora impensables y a cambiar drásticamente el
panorama mundial del empleo transformando las necesidades de los consumidores y la efectividad
de producción de las industrias, mejorando, con ello, el bienestar económico de las sociedades
actuales.
Loshkareva, Luksha, Ninenko, Smagin & Sudakov, (2018) indican que los cambios podrían ser
clasificados en tres clases:
por una parte, nuevas tareas de trabajo darán lugar a nuevas profesiones que
demandarán nuevas competencias (Emergingskills). Adicionalmente, los cambios en
ocupaciones hoy conocidas requerirán la transformación/evolución de las competencias
profesionales hasta hoy demandadas (Transformingskills). Y finalmente, la desaparición
de algunas tareas laborales, especialmente las rutinarias, traerá consigo la obsolescencia
de determinadas competencias y, por ende, la desaparición de determinadas profesiones
(Obsoleteskills). ( pp. 53).
17
Parece evidente la necesidad de avanzar conjuntamente con las nuevas necesidades de los
usuarios y consumidores en un mundo en el cual las carreras profesionales tienden a desaparecer
para fusionarse en campos de acción vanguardistas como la automatización de procesos y la
programación. Los índices de alta demanda en el uso de tecnología en la ciencia e investigación
son una señal de los cambios futuros de un mundo cada vez más globalizado y sistematizado.
Debemos evitarnos el quedar apartados del progreso que tanto se necesita para ofrecer más
oportunidades laborales a las presentes y futuras generaciones.
De acuerdo con lo mencionado anteriormente, queda clara la transformación, presencia,
impacto, deterioro y obsolescencia de las habilidades requeridas para adquirir el conocimiento
fundamental para el aprendizaje de la automatización industrial. Por esto, se hace necesario
analizar y caracterizar el proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial en los
estudiantes de la asociación ANEIAP, como población a investigar, para fortalecer la falta de
habilidades en automatización industrial buscando generar un impacto en la cuarta era de la
revolución industrial. Así mismo, debemos tener en cuenta el gran reto que se nos presenta en
aspectos económicos, pedagógicos y sociales, como una oportunidad para romper prototipos y
paradigmas generados debido a la desactualización del talento humano de las organizaciones. Es
necesario hacer frente a los falsos rumores acerca del aumento de índices como el de desempleo o
la crisis económica que se podría crear a futuro; estos rumores sólo alimentan la incertidumbre y
desconfianza en el momento de enfrentarse a los cambios en la sociedad actual lo que dificulta el
avance que se requiere como sociedad y comunidad para el bienestar general.
Industri ALL Global Union, (2018) no se equivoca en exponer que la revolución industrial 4.0
es un fenómeno mundial y, por lo tanto, debe ser abordado desde una perspectiva global y no
nacional. No se puede permitir que los trabajadores sean quienes reciban la peor parte del cambio
18
y se vean obligado a aceptar menores salarios, condiciones precarias de trabajo o se vean abocados
a competir en cuanto a producción con una máquina.
En este periodo de transformación debemos fortalecer la igualdad de oportunidades en la
formación y capacitación de la cualificación requerida para las áreas de automatización y
programación. Esto con el fin de desarrollar las habilidades demandadas por la nueva era digital.
Como se indica en un informe publicado por la Organización Internacional del trabajo (2019),
frente a las nuevas oportunidades se deben reforzar las competencias y habilidades poniendo
mucho cuidado en la educación y la formación dada a los trabajadores en miras de conservar un
trabajo decente, y con el fin de progresar y adaptarse a la evolución de la tecnología y de las
condiciones del mercado de trabajo.
19
2. CAPÍTULO II.
REVISIÓN DE LA LITERATURA
2.1.Marco referencial
2.1.1. Antecedentes de investigación
El acelerado desarrollo tecnológico en la última década ha dado paso a nuevas áreas del
conocimiento en la ingeniería como la programación, la robótica y la automatización. Estas nuevas
áreas intentan enseñar las habilidades que se requerirán en el futuro de la profesión.
La demanda de nuevas habilidades y conocimientos en las distintas ramas de la ingeniería lleva
a que las instituciones de educación superior aborden la enseñanza de estas nuevas tecnologías. La
enseñanza de la automatización no se puede dejar de lado al momento de educar a los futuros
profesionales de ingeniería industrial e ingeniería de la producción, pues en ellos se ve una
necesidad creciente de cualificarse en temas como la programación y la computación, elementos
vitales en la automatización industrial de las fábricas del país.
Teniendo en cuenta que el objetivo de esta investigación es caracterizar el proceso de enseñanza
y aprendizaje de programación de automatización industrial en la formación de ingenieros
industriales, administrativos y de la producción, resulta pertinente dar un vistazo a las
investigaciones previas en el campo de la enseñanza de la automatización o en el campo de los
simulares con el fin de abonar el camino para el presente estudio.
En un estudio investigativo realizado por Baldwin & Kuljis en Hawái en el 2001 se
identificaron algunos factores que dificultan el aprendizaje de la programación en Ciencias
Computacionales: como lo afirma Baldwin & Kuljis (2001) la mayoría de los estudiantes
“encuentran difícil y compleja la tarea cognoscitiva relacionada a la programación de
20
computadoras” y explican que “el aprendizaje demanda complejas habilidades cognitivas tales
como la planificación, razonamiento y resolución de problemas en programación de
computadoras” (p. 1). Dejando en claro una de las causas de la dificultad en el proceso de
aprendizaje de la tecnología requerida para la industria 4.0.
Otro estudio realizado por Dann, Cooper & Pausch (2006) en Nueva York proporciona un
análisis más exhaustivo de los factores que contribuyen a esta dificultad: existen cinco factores
que contribuyen a la dificultad en el aprendizaje de los fundamentos de programación: los
mecanismos frágiles en la creación de programas de computadora, en particular, del uso de la
sintaxis de los lenguajes de programación; la incapacidad para ver el resultado de los cálculos a la
par cuando un programa de computadora se ejecuta; la falta de motivación para la programación;
la dificultad de comprensión de la lógica compuesta; y el desconocimiento en las técnicas de
diseño.
Así mismo, podemos mencionar el estudio realizado por Sánchez, Urías, & Gutiérrez (2015) en
México, quienes afirman:
No siento que sea en si la teoría lo que sea un obstáculo sino la manera en que está
planteada la manera en que se enseña pienso que es muy difícil de comprender, pero es
necesaria siento que si no la tuviera seria todavía más difícil de comprender, pero habría
que hacerla más accesible o más entendible (sic) (Estudiante). (p.299).
En esta cita identificamos la perspectiva y posición de un estudiante al momento de decidir
estudiar a profundidad los temas relacionados con la tecnología de la industria 4.0, podemos
complementar con lo dicho por Sánchez, Urías & Gutiérrez (2015), quienes afirman:
21
El entorno de desarrollo integrado está diseñado para su uso profesional y no con fines
didácticos, la cantidad de herramientas y opciones abruman al estudiante que apenas
inician en la programación orientada a objetos configurándose como un elemento que
dificulta el aprendizaje. (p.300).
Sumado a lo anterior, el lenguaje y lectura de la programación se presenta en inglés,
constituyendo un factor adicional que afecta el aprendizaje en estudiantes de habla hispana.
Las anteriores son solo algunas de las dificultades que se presentan en el aprendizaje de la
programación en Latinoamérica. Sin ser ajeno a estas problemáticas la educación colombiana ha
incursionado en la identificación de las dificultades de aprendizaje relacionadas con el tema de la
programación lo que llevó a aproximaciones como las realizadas por el estudio realizado por Vega
y Espinel (2009), estudiantes de la Universidad Distrital, se menciona, refiriéndose a los
lineamientos de conocimientos básicos que deben tener los estudiantes, entre sus principales
conclusiones sobresale que los estudiantes ingresan a sus estudios universitarios con un bajo nivel
de conocimiento relacionado con el área de la informática, incluso hasta el punto de desconocer
las herramientas ofimáticas básicas como las hojas de cálculo. Esto pone de manifiesto la notable
ausencia de manejo y capacitación práctica de los conocimientos requeridos para utilizar la
tecnología usada por la industria 4.0.
La Universidad de Nariño se aproxima a la identificación de las dificultades del aprendizaje en
programación. Insuasti (2016) en su artículo Problemas de enseñanza y aprendizaje de los
fundamentos de programación recopila los principales problemas del aprendizaje de la
programación. Los cuales son:
22
Los mecanismos frágiles en la creación de programas de computadora, en particular el
uso de la sintaxis de los lenguajes de programación; la incapacidad para ver el resultado
de los cálculos a la par cuando un programa de computadora se ejecuta; la falta de
motivación para la programación la dificultad de comprensión de la lógica compuesta y
el desconocimiento en las técnicas de diseño (p. 5)
Llegando a la conclusión de que la enseñanza de la programación presenta según Insuasti
(2016). “una marcada tendencia hacia el uso del enfoque instruccional, donde prima la enseñanza
a través del ejemplo y el desarrollo de ejercicios subsecuentes” (p. 243) Por consiguiente, también
queda en evidencia la relevancia de las instrucciones y el aumento de factores como la motivación
en el proceso de enseñanza en estas temáticas abordadas, seguidas de ejemplos para una mejor
comprensión.
Estas investigaciones abonan el camino hacia la caracterización de la enseñanza y el aprendizaje
de la programación de automatización, sin embargo, salta a la vista la falta de investigación
alrededor del aprendizaje de la programación en la formación de algunas de las ingenieras
relacionadas con el campo de la informática y que a su vez se constituyen como los pilares
fundamentales para lograr que la industria colombiana avance en el camino de la cuarta revolución
industrial.
2.2.Marco teórico
2.2.1. La Enseñanza
Cousinet (2014) afirma que la enseñanza es la actividad de “presentar y hacer adquirir a los
alumnos conocimientos que ellos no poseen”, (p. 1). Dichos conocimientos no deben ser
confundidos con simple información nueva, sino que deben ser útiles para contribuir a la formación
de los estudiantes y para desarrollar nuevos conocimientos con base en los adquiridos.
23
En este sentido González (2010) afirma que:
Según Passmore (1983) y Fenstermacher (1989), “enseñar" incluye, en algún tipo de
relación, el rasgo de compromiso de dos personas, una posee algún conocimiento o
habilidad y otra que carece de ella. Para que el primer sujeto traspase lo que sabe – sin
especificar los medios – a la persona que no lo sabe. Una relación que permita un cambio
en esa situación mediante la obtención, por parte de quien no lo tiene, de aquello que no
poseía inicialmente. (p.4).
Es importante mencionar que el término enseñanza está relacionado con el aprendizaje y el
conocimiento, tanto por parte del alumnado como del profesorado. La relación entre estos términos
ha generado una discusión constante, principalmente en lo referente al rol que juega cada uno de
los actores en los procesos de enseñanza-aprendizaje: dependiendo de la corriente teórica a la que
se adhiera cada uno, el rol del docente puede ser visto como un líder o como un simple apoyo,
mientras que el estudiante puede ser entendido como un sujeto sin conocimientos que debe ser
educado o como un sujeto capaz de crear y descubrir sus propios conocimientos de manera
autónoma.
Así mismo, la enseñanza trae consigo aspectos morales en la vocación profesional como
docentes porque todas nuestras actividades tienen una dimensión moral: desde la manera en que
actuamos frente a nuestros alumnos, hasta las fuentes de consulta que les proponemos, pasando
por nuestros comentarios, aislados o no, sobre las situaciones del mundo que nos rodean, todo es
moral. Estos aspectos morales no se pueden dejar de lado al momento de implementar las técnicas
y herramientas necesarias que llevan a una buena enseñanza.
24
2.2.2. El Aprendizaje
Arguelles & Nagles (2007) afirman que el aprendizaje es un proceso por el cual cada persona
adquiere y construye conocimientos, habilidades y destrezas que le posibilitan actuar y
desenvolverse en el mundo por medio de experiencias individuales y sociales. Retener el
conocimiento en la memoria exige una gran variedad de componentes que activan, estimulan y
hacen parte de la vida diaria. Ellos dos establecen una definición global y general para todo el
proceso de aprendizaje, aplicable a cada ser humano, y que es útil en cada una de las actividades
diarias.
El aprendizaje, como se mencionó anteriormente, está relacionado con el proceso de enseñanza.
Se genera, por tanto, un conocimiento que será aplicado en determinadas acciones y situaciones
de la vida. Se pueden destacar en el aprendizaje las acciones y herramientas utilizadas por los
docentes que, acompañadas de las didácticas, deberían llevar a la innovación en las técnicas
utilizadas para hacer más satisfactorio el proceso de aprendizaje.
2.2.3. Dificultades de aprendizaje de la programación
Una dificultad de aprendizaje puede ser entendida, siguiendo a Kempa (1991), como la
situación en la que los estudiantes no logran comprender los conceptos o ideas inherentes a los
temas y contenidos de clase.
Debido a la naturaleza compleja del tema que estamos estudiando las dificultades del
aprendizaje son comunes y representan un asunto de constante preocupación entre los docentes.
Las dificultades del aprendizaje pueden ser divididas en dos grupos: primero, las dificultades
de aprendizaje internas, este tipo de dificultades se corresponde con las capacidades y estados de
ánimo de los estudiantes; segundo, las dificultades de aprendizaje externas, este tipo de dificultades
25
se corresponden con los elementos propios del entorno de aprendizaje: los contenidos de clase y
los procesos de enseñanza del docente.
Son múltiples los factores que derivan en las dificultades del aprendizaje de la programación
de automatización. Reconocemos que las principales dificultades que se pueden presentar en el
proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial según Sánchez, Urías, &
Gutiérrez (2015) son:
• Dificultades de orden declarativo. Son aquellas dificultades asociadas a la complejidad de
aplicar los símbolos, las estructuras gramaticales y las funciones de los principales
lenguajes de programación.
• Dificultades de enseñanza. Son aquellas dificultades asociadas a los elementos de
enseñanza como los métodos, las estrategias, los medios y la evaluación.
• Dificultades con el hardware. Son aquellas dificultades que se derivan del inadecuado
funcionamiento de los elementos físicos del sistema de cómputo.
• Dificultades con el software. Son aquellas dificultades que se derivan del inadecuado
funcionamiento de los programas, los simuladores y las herramientas intangibles del
sistema de cómputo.
• Dificultades de orden emocional. Son aquellas dificultades que se asocian al estado
psicofisiológicos de aceptación y adaptación a los temas de clase.
2.2.4. Proceso de enseñanza y aprendizaje
Los términos “enseñanza” y “aprendizaje” están muy relacionados en su aplicación en el ámbito
docente. Ambos términos forman parte de un solo proceso en conjunto con herramientas didácticas
y pedagógicas. Según Barragán (2011) estos términos nacen del enfoque constructivista en la
26
educación. En este enfoque se centra el interés en el rol del docente y del estudiante. El estudiante
es el centro del aprendizaje y el docente funge como conductor y guía de ese proceso. Este autor
hace un interesante análisis de esos conceptos y de la fuerte implicación constructivista que los
enmarca:
Lo que caracteriza al maestro es: su capacidad para desarrollar procesos, permitir que los
estudiantes construyan conocimiento significativo, su capacidad para permitir que los
estudiantes descubran modelos explicativos y descubran estrategias cognoscitivas. Lo que
caracteriza a los estudiantes es: su actividad inteligente, la construcción de conocimiento
significativo, el descubrimiento de modelos explicativos, la construcción de estrategias
metacognitivas, la autonomía para el trabajo independiente; y lo que caracteriza a la
escuela es: su condición social, su participación, su capacidad para ejercer su autonomía,
su capacidad para construir currículo, su capacidad para producir conocimiento, su
condición investigativa. (p.111)
Entre los principales componentes del proceso de enseñanza y aprendizaje se pueden resaltar
los siguientes:
• Objetivos: los propósitos de la enseñanza.
• Contenidos: los aspectos que se desea enseñar.
• Formas de organización: El orden en que se imparten los contenidos de la clase.
• Métodos: Los modos ordenados y sistemáticos en los que se imparte la clase.
• Medios: Los elementos, herramientas y objetos aplicados en el desarrollo de la clase.
• Evaluación: El proceso de valoración del conocimiento y alcance del aprendizaje.
27
2.2.5. Didáctica
El término didáctica ha significado desde su origen hasta nuestros tiempos “arte de enseñar”.
Aunque el término está en uso desde los tiempos de la antigua Grecia, fue Juan Amos Comenio
quien le dio la relevancia y solidez teórica que tiene actualmente. En el numeral §3 del “Saludo a
los lectores” de su Didáctica Magna, libro fundacional de la enseñanza moderna Comenius (1986)
asegura que:
Nosotros osamos prometer una Didáctica Magna, es decir, un método universal de
enseñar todo a todos. Se debe enseñar con tal certeza que sea imposible no conseguir
buenos resultados. Se debe enseñar de manera rápida, es decir, sin ningún enfado y sin
ningún desagrado ni para los alumnos ni para el profesor, todo lo contrario, con sumo
placer para uno y otros. Se debe enseñar sólidamente, no superficialmente y apenas con
palabras, sino encaminando a los alumnos hacia una verdadera instrucción con el fin de
conseguir en ellos buenas costumbres y una piedad sincera. En fin, demostraremos todas
estas cosas a priori, es decir, derivándolas de la propia naturaleza inmutable de las cosas
como de una fuente viva que produce eternos arroyos que van, a su vez, a juntarse
formando un único rio. Así estableceremos un método universal para fundar escuelas
universales. (p. 45)
Si bien algunos de los aspectos señalados por Comenio son aún válidos, como el énfasis por
una enseñanza sólida, profunda, placentera y certera, resulta evidente que el método propuesto por
Comenio no pudo ni podrá convertirse en una forma única y universal de enseñar todo a todos.
Con el paso de los siglos nos hemos dado cuenta, la mayoría de las veces gracias a errores
garrafales, que no existe un método único de enseñanza y que la mejor estrategia que puede seguir
28
el educador para alcanzar su meta es vivir en una constante exploración empírica que cambia con
respecto a las condiciones sociales, culturales y las habilidades de cada uno de los alumnos.
A partir de esta definición se desarrollaron otras que pretenden actualizar el término a los
nuevos desarrollos y metodologías aplicados en la práctica pedagógica. Una definición más
reciente del término “didáctica” es la aportada por Nérici (1973) para quien significa:
(…) el estudio del conjunto de recursos técnicos que tienen por finalidad dirigir el
aprendizaje del alumno, con el objeto de llevarle a alcanzar un estado de madurez que le
permita encarar la realidad, de manera consciente, eficiente y responsable, para actuar en
ella como ciudadano participante y responsable (p.56)
Como menciona Granja (2015) los aspectos técnicos y comportamentales constituyen un todo
interrelacionado que debe ser coherente para que tenga buenos resultados. Complementa según
Gaitán, López, Quintero & Salazar (2010)
El saber didáctico no se reduce a la mera formulación de un tratado o método acerca de
lo que se enseña, sino que se constituye en un campo específico del quehacer docente,
que cubre toda una gama de reflexiones en torno a la relación que el maestro tiene con
sus alumnos y las condiciones en las cuales se lleva a cabo el proceso de enseñanza-
aprendizaje (p.105).
Las herramientas didácticas son los instrumentos que agrupa el conjunto de actividades,
materiales y recursos que el docente utiliza para facilitar el aprendizaje de sus estudiantes.
Contienen actividades e instrucciones que fungen como guías adecuadas para alcanzar los
objetivos de aprendizaje. En este trabajo proponemos una herramienta didáctica con la que
buscamos contextualizar e instruir sobre los temas más relevantes de la automatización industrial.
29
Desarrollamos esta herramienta didáctica con el fin de presentar una posible ayuda que solvente,
aunque sea de manera parcial, algunas de las dificultades del aprendizaje encontradas en nuestra
investigación, por eso la herramienta tiene en cuenta la importancia de la comunicación entre los
actores del proceso de enseñanza y aprendizaje, la visualización y los aspectos dinámicos de los
recursos de clase, la guía metódica de las condiciones de simulación y, sobre todo, las actividades
prácticas
2.2.6. Automatización industrial
La automatización industrial se puede definir, según Sanchis, Romero & Ariño (2010) como la
acción de trasladar tareas o actividades realizadas por los hombres en los procesos productivos a
una máquina mediante la aplicación de elementos informáticos, mecánicos y electrónicos con el
fin de que opere con mínima o nula intervención humana.
Izaguirre, (2012) dice que:
Un sistema automatizado es el conjunto de elementos (equipamiento, sistema de
información, y procedimientos) interrelacionados funcionalmente entre sí que conforman
una estructura jerárquicamente expandida cuya función es garantizar el desempeño
independiente del proceso a través de operaciones de control y supervisión total del
sistema, bajo las técnicas más modernas y cumpliendo los requisitos establecidos de
acuerdo con el tipo de planta. (p.10)
Para García (1999) la automatización es un procedimiento gracias al cual las tareas de
producción habitualmente realizadas por los operadores humanos son realizadas por un conjunto
de elementos tecnológicos. Piedrafita (2004) expone que el objetivo de la automatización es
30
producir más productos de manera eficiente conjugando las distintas funciones de la planta a operar
como un conjunto unitario.
De acuerdo con Sabaca (2009) entre las principales ventajas de la automatización debemos
resaltar: la eliminación de tareas peligrosas, indeseadas o repetitivas; el aumento de la
productividad de las instalaciones; la versatilidad en la manipulación de grandes pesos; la mejora
del rendimiento y la calidad; la estandarización de los procesos; la optimización de los recursos,
entre otros.
Izaguirre (2012) indica que “Básicamente las funciones que se ejecutan en un sistema
automatizado las podemos clasificar en cuatro tipos: 1. Funciones de Dirección 2. Funciones de
Procesamiento y Control de la Planta. 3. Funciones de Comunicación. 4. Funciones informativas-
computacionales”. (p.13). Lo anterior se ve reflejado en la figura 2.1 denominada “pirámide de
automatización”:
31
Figura 2.1 Pirámide de la automatización
En la figura 2.1 se pueden observar los niveles o elementos que componen la automatización:
el primer nivel corresponde con la red de campo, en ella se encuentran las tecnologías de sensórica
y actuadores. En este nivel se relacionan y agrupan las tecnologías que detectan el cambio, la
variación física y química del entorno, y también las tecnologías que realizan la trasformación de
la materia en productos, como los motores, cilindros, bombillas y bobinas.
El segundo nivel corresponde a la red de control, en este nivel se encuentran los sistemas de
control distribuido, los controladores lógicos programables y los microcontroladores. En este nivel
se gestionan los datos recolectados en el primer nivel, datos que servirán como entradas del proceso
Red de campo: Instrumentación
Red de control ( DCS Sistema de Control distribuido, PLC
Controlador Lógico Programable.
Red de supervisión ( SCADA, upervisory Control And Data Acquisitio, HDMI)
Red de operaciones MES
Red de operaciones MRP
32
de control y gracias a los cuales se obtiene un resultado: las salidas de control o la ejecución de las
actividades de la máquina.
El tercer nivel se corresponde con la red de supervisión, control y adquisición de datos, en este
nivel se gestiona el almacenamiento, análisis e interpretación de los datos de control con el objetivo
de obtener indicadores de gestión del proceso automatizado.
Los niveles cuarto y quinto se corresponden con los niveles ejecutivos de la automatización en
los que tiene lugar la planificación de los procesos productivos y la planificación de los
requerimientos generales para la producción.
Por otro lado, Aguilar (2018) indica que Industria 4.0 es un término acuñado por el Gobierno
alemán para describir la digitalización de sistemas y procesos industriales y su interconexión
mediante el Internet de las Cosas, este término se usa actualmente de manera generalizada. La
Industria 4.0 implica que los procesos de fabricación se están transformando a través de la
digitalización configurando una "revolución industrial".
La industria 4.0 está estructurada alrededor de un conjunto de tecnologías denominadas pilares
de la industria 4.0. En la figura 2.2 se muestra cómo diferentes tecnologías interactúan para
conformar el concepto de cuarta revolución industrial.
33
Figura 2.2 Pilares de la industria 4.0
La industria 4.0 se caracteriza por tecnologías como el internet de las cosas (IOT). Esta
tecnología comunica de manera continua cada objeto con el internet, esto permite recolectar
información relevante del dispositivo susceptible de ser analizada. Dicha información es
almacenada gracias a la computación en la nube. Un espacio virtual en el que se puede almacenar
una gran cantidad de datos e información sobre los objetos monitoreados. El análisis de estos datos
se realiza con las técnicas de Big Data.
Otro de los pilares de la industria 4.0 es la robótica. Los mecanismos autónomos son capaces
de replicar acciones y tareas humanas con alta precisión y solvencia. A menudo, dichos
mecanismos robóticos son comandados por la inteligencia artificial.
Elementos como la realidad aumentada y la fabricación aditiva ayudan a la digitalización, así
como a incrementar y relacionar atributos, información o cualidades diferenciadoras a medios
físicos a través de interfaces visuales.
34
2.3.Marco conceptual
En la elaboración de este trabajo resulta indispensable el uso de varios conceptos abordados en
los primeros pasos de la investigación con los estudiantes y el docente. Dichos conceptos
constituyen los llamados “códigos” (ver tabla 4.2 en el capítulo IV de resultados), cuya aparición,
relevancia y distribución serán explicados en su debido momento. Por lo pronto, resulta pertinente
traer a colación algunos de dichos códigos y definirlos. Por lo tanto, en esta sección presentaremos
una serie de citas extraídas desde diversos diccionarios con el fin de establecer parámetros claros
en lo referente a las definiciones.
• Currículo
Al planear una asignatura uno de los elementos más importantes que debemos formular es el
currículo, el cual es el: “Conjunto de estudios y prácticas destinadas a que el alumno desarrolle
plenamente sus posibilidades.” (Real Academia Española, 12/06/2021, definición currículo)
• Medios (enseñanza)
Para llevar a cabo un proceso de enseñanza-aprendizaje correcto es necesario aplicar de manera
adecuada los medios de enseñanza que: “Son aquellos elementos materiales cuya función estriba
en facilitar la comunicación que se establece entre educadores y educandos” (Colom et al, 1988.
p.16)
• Métodos (enseñanza)
Para un docente y el alumno la creación y adquisición de nuevos conocimientos deben darse
siguiendo un método, que puede ser definido de la siguiente manera:
35
Del latín methodus y del griego μέθοδος, significa seguimiento. Es el camino por el cual
se llega a un determinado resultado cuando previamente se fija. Es una manera de decir,
de hacer con orden una cosa, siguiendo principios y según cierto orden preestablecido. Es
la manera razonada de conducir el pensamiento con objeto de llegar a un resultado
determinado y preferentemente al descubrimiento de la verdad. Implica una idea de
movimiento, de encaminarse hacia un objetivo y la idea de llegar a resultados a través del
método. Desde un enfoque filosófico, el método está constituido por el conjunto de
operaciones intelectuales por las que una disciplina trata de alcanzar las verdades que
persigue, las demuestra y las verifica. (Saavedra, 2001, p.104.)
• Evaluación
Para estar al tanto de la adquisición de conocimientos nuevos por parte de nuestros alumnos
resulta necesario evaluarlos, la evaluación es: “Es el proceso de valoración de los progresos de los
sujetos involucrados en la enseñanza y el aprendizaje en términos de sus conocimientos,
habilidades, destrezas o actitudes, así como de la adaptación personal o social.” (Saavedra, 2001,
p.72)
• Estilo (aprendizaje)
Cada persona adquiere y transmite sus conocimientos y habilidades de manera diferente de
acuerdo con su estilo, este puede ser definido como:
El ser humano es único e irrepetible. Esta singularidad establece una gran diversidad para
percibir e interpretar la realidad, adquirir y procesar la información, pensar, hablar,
actuar...En el ámbito educativo se concreta en los diferentes estilos de aprendizaje del
discente. Aunque no existe un acuerdo a la hora de definir el término estilo, la mayoría
36
de los autores admiten que cada persona tiene una peculiar manera de percibir y procesar
la información. (Picardo, 2004, p.157)
• Recurso (didáctico)
En el aula o fuera de ella existen una serie de objetos que permiten transmitir conocimientos de
manera más sencilla y clara que la voz desnuda, estos elementos se llaman recursos didácticos y
son:
Los Recursos Didácticos son todos aquellos medios empleados por el docente para
apoyar, complementar, acompañar o evaluar el proceso educativo que dirige u orienta.
Los Recursos Didácticos abarcan una amplísima variedad de técnicas, estrategias,
instrumentos, materiales, etc., que van desde la pizarra y el marcador hasta los videos y
el uso de Internet. (Grisolía. S.f.)
• Material (didáctico)
Los elementos llamados “recursos didácticos” requieren del uso de algunos elementos
consumibles para su correcto desempeño, estos elementos se llaman materiales didácticos los
cuales son:
Es el conjunto de útiles indispensables que se emplean para apoyar las actividades que se
realizan en la implantación de un procedimiento una técnica o un método de enseñanza.
es un recurso para probar o practicar contenidos que corresponden a objetivos del
programa de enseñanza. su empleo depende de los objetivos que se intenten lograr y de
su funcionalidad para comprender el contenido que se trata de enseñar. (Saavedra. 2001.
p.103)
37
• Estrategia (metodológica)
Para asegurar la adquisición de conocimientos por parte de los estudiantes es necesario, como
dijimos, tener un método adecuado de enseñanza; la aplicación del método requiere el uso de
algunas estrategias metodológicas que pueden ser definidas como:
Es un sistema de acciones que se realizan con un ordenamiento lógico y coherente en
función del cumplimiento de objetivos educacionales, es decir, constituye cualquier
método o actividad planificada que mejore el aprendizaje profesional y facilite el
crecimiento personal del estudiante. (Picardo. 2004. p.161)
• Lenguaje de programación
La comunicación humana se lleva a cabo a través de una herramienta conocida como
“lenguaje”, la comunicación que entablamos con las máquinas o entre ellas no es la excepción, a
esos lenguajes particulares los llamamos lenguajes de programación que es:
Un lenguaje formal que le proporciona a una persona, llamada programador, la capacidad
de escribir una serie de instrucciones o secuencias de órdenes en forma de algoritmos con
el fin de controlar el comportamiento físico o lógico de un sistema informático, de manera
que se puedan obtener diversas clases de datos o ejecutar determinadas tareas. (Corrales.
2006. p.312)
• Syllabus
Los conocimientos no pueden ser adquiridos todos al mismo tiempo, es necesario generar una
secuencia que los organice desde conocimientos básicos hasta conocimiento cada vez más
38
complejos. El elemento que organiza esta cuestión es el syllabus la: “Voz latina que se refiere al
listado secuencial de cursos que conforman un programa académico” (Picardo. 2004. p.342)
• Laboratorio
El desenvolvimiento en ciertos campos del conocimiento empírico requiere la práctica en
ambientes controlados, estos ambientes se denominan laboratorios que son: “Lugar dotado de los
medios necesarios para realizar investigaciones, experimentos y trabajos de carácter científico o
técnico” (Real Academia Española, 12/06/2021, definición laboratorio)
• Conductismo
La formulación de corrientes pedagógicas implica una forma de entender la manera en que
aprendemos y, por ende, la forma en la que pensamos, es decir, requiere una corriente psicológica
de base. Una de esas corrientes el conductismo que se define como:
El conductismo es un movimiento en la psicología que evoca el uso de procedimientos
estrictamente experimentales para la observación de conductas (respuestas) con relación
al ambiente (estímulo) […] La posición más común tomada por los directores de las
escuelas y los docentes es la conocida como “Educación Tradicional” que se basa
fuertemente en la teoría conductista. Un docente de la educación tradicional cree en lo
siguiente: a) Todo estudiante necesita ser calificado con notas, estrellitas, y otros
incentivos como motivación para aprender y cumplir con los requisitos escolares; b) cada
estudiante debe ser calificado en base a los estándares de aprendizaje, que la profesora o
profesor traza para todos los estudiantes por igual; y d) el currículo debe estar organizado
por materias de una manera cuidadosamente y en secuencia y detallado. Los docentes que
aceptan la perspectiva conductista asumen que el comportamiento de los estudiantes es
39
una respuesta a su ambiente pasado y presente y que todo comportamiento es aprendido.
Por tanto, cualquier problema con el comportamiento de un estudiante es visto como el
historial de refuerzos que dicho comportamiento ha recibido. Como para los conductistas
el aprendizaje es una manera de modificar el comportamiento, los maestros deben de
proveer a los estudiantes con un ambiente adecuado para el refuerzo de las conductas
deseadas. Las conductas no deseadas de los estudiantes en el aula pueden ser modificadas
utilizando los principios básicos de modificación de conducta. (Picardo. 2004. p.55)
• Constructivismo
La formulación de corrientes pedagógicas implica una forma de entender la manera en que
aprendemos y, por ende, la forma en la que pensamos, es decir, requiere una corriente psicológica
de base. Una de esas corrientes el constructivismo que puede ser definido como:
El constructivismo es un movimiento en la psicología que sostiene que la realidad es un
constructo, más que algo impuesto de facto sobre los individuos. En términos
pedagógicos, la corriente constructivista plantea que la educación debe hacerse
atendiendo principalmente al proceso mediante el cual el educando “construye” su propio
conocimiento a través de la práctica. El dicente desde esta corriente ya no cumple la
función protagónica en el aula, sino que es un mero guía en el proceso dirigido por el
estudiante. (Picardo. 2004. p.52)
• Clasificación de los métodos de enseñanza
La siguiente clasificación de los métodos de enseñanza y sus respectivas definiciones es
extraída íntegramente del artículo Adaptación de los métodos de enseñanza a los métodos de
aprendizaje de los alumnos de (Garrido, et al., 2010).
40
Los métodos de enseñanza pueden ser clasificados siguiendo varios criterios:
Según la forma de razonamiento, los métodos de enseñanza pueden ser clasificados como
deductivo, inductivo y analógico o comparativo.
Según la organización de la materia, los métodos de enseñanza pueden ser clasificados como
psicológico y lógico o sistemático. Como el método de enseñanza sistemático o lógico estará
presente en nuestra investigación, consideramos pertinente explicitar su definición: “los datos o
los hechos son presentados en orden de antecedente y consecuente, obedeciendo a una
estructuración de hechos que van desde lo menos hasta lo más complejo, o desde el origen hasta
la actualidad” (Garrido et al. 2010. p.268).
Según la concretización de la enseñanza, los métodos de enseñanza pueden ser clasificados
como intuitivo y simbólico o verbalístico. Como el método de enseñanza simbólico estará presente
en nuestra investigación, consideramos pertinente explicitar su definición: “Todos los trabajos de
la clase son ejecutados a través de la palabra. El lenguaje oral y el lenguaje escrito adquieren
importancia decisiva, pues son los únicos medios de realización de la clase” (Garrido et al. 2010.
p.268).
Según las actividades de los alumnos, los métodos de enseñanza pueden ser clasificados como
activo y pasivo. Como los métodos de enseñanza activo y pasivo estarán presentes en nuestra
investigación, consideramos pertinente explicitar su definición: “Método pasivo: Se acentúa la
actividad del profesor, permaneciendo los alumnos en actitud pasiva y recibiendo los
conocimientos y el saber suministrado por aquél” (Garrido et al. 2010. p.268). “Método activo: Se
cuenta con la participación del alumno. La clase se desenvuelve por parte del alumno,
41
convirtiéndose el profesor en un orientador, un incentivador y no en un mero transmisor del saber”
(Garrido et al. 2010. p.268).
Según la globalización de los conocimientos, los métodos de enseñanza pueden ser por
globalización, por especialización y por concentración.
Según la relación entre el profesor y el alumno, los métodos de enseñanza pueden ser individual,
recíproco y colectivo. Como el método de enseñanza colectivo estará presente en nuestra
investigación, consideramos pertinente explicitar su definición: “El método es colectivo cuando
tenemos un profesor para muchos alumnos. Este método no sólo es más económico, sino también
más democrático” (Garrido et al. 2010. p.269).
Según el trabajo del alumno, los métodos de enseñanza pueden ser trabajo individual, trabajo
colectivo y trabajo mixto. Como el método de trabajo colectivo estará presente en nuestra
investigación, consideramos pertinente explicitar su definición: “Un plan de estudio es repartido
entre los componentes del grupo contribuyendo cada uno con una parcela de responsabilidad del
todo. De la reunión de esfuerzos de los alumnos y de la colaboración entre ellos resulta el trabajo
total” (Garrido et al. 2010. p.269).
Según la aceptación de lo enseñado, los métodos de enseñanza pueden ser dogmático o
heurístico.
Según el abordaje del tema de estudio, los métodos de enseñanza pueden ser analítico y
sintético.
42
• Motivación
Aprender no es sólo un proceso epistémico, también es un proceso emocional, uno de los
elementos más importantes en la educación es:
La motivación no es una técnica o método de enseñanza particular, sino un factor
cognitivo afectivo presente en todo acto de aprendizaje y en todo procedimiento
pedagógico, ya sea de manera implícita o explícita. El papel del docente en el ámbito de
la motivación debe estar centrado en inducir motivos en sus alumnos en lo que respecta a
sus aprendizajes y comportamientos para aplicarlos de manera voluntaria a los trabajos
de clase, dando significado a las tareas y proveyéndolas de un fin determinado, de manera
tal que los alumnos desarrollen un verdadero gusto por la actividad y comprendan su
utilidad personal y social. (Picardo. 2004. p.261)
• Criterio
Cualquier proceso evaluativo que implique la distinción entre elementos positivos y negativos,
entre logros suficientes e insuficientes requiere tener en cuenta unos criterios es:
Sinónimo de juicio que sirve de base para guiar las actividades indagatorias sobre un
campo del conocimiento y para la determinación de su veracidad o de su falsedad. en
evaluación educativa consiste en el uso de categorías o clases para diferenciar la calidad
de los procesos y productos del aprendizaje. (Saavedra. 2001. p.41)
• Comunicación
Los seres humanos se diferencian de los animales por su capacidad de llenar el mundo que la
rodea de significados y sentidos complejos que permiten, entre otras cosas, la vida en sociedad y,
43
con ella, la educación. El elemento fundamental que permite este tipo de interacción complejas
entre los hombres y con el mundo es la comunicación que es la:
Interacciones de símbolos y significados entre sujetos, quienes utilizan códigos
preestablecidos y convencionales aplicados a un aspecto del conocimiento. las
interacciones parten de un sujeto emisor de un mensaje, y un sujeto receptor de dicho
mensaje, quien a su vez se convierte en emisor de una respuesta al mensaje recibido, y el
sujeto emisor se convierte en receptor del nuevo mensaje, y así sucesivamente. de esta
manera los componentes de la comunicación son los sujetos emisor y receptor y el
mensaje que los vincula. es obvio que la comunicación requiere que los sujetos sean
capaces de codificar y decodificar los mensajes que emiten y que reciben. (Saavedra.
2001. p.36)
• Trabajo en grupo
Existe muchas técnicas de aprendizaje, una de estas técnicas (en lo referente a la cantidad de
personas que intervienen en la realización de las actividades) es el trabajo en grupo que se la:
Técnica de aprendizaje que consiste en que cada grupo de educandos adquiere dominio
en el conocimiento de un tema a partir de la colaboración individual de cada uno de ellos.
las modalidades son diversas: por su forma de Constitución pueden ser grupos fijos,
espontáneos o sugeridos por el maestro; por su finalidad pueden ser grupos de estudio, de
trabajo y de realización de tareas; por la función que desempeñan pueden ser
entrevistadores, relatores o constructores. algunos métodos de enseñanza como el de
proyectos, los centros de interés y las unidades de trabajos implantan mediante el trabajo
por equipos. (Saavedra. 2001. p.155)
44
• Aprendizaje asociativo
Existe muchas técnicas de aprendizaje, una de estas técnicas (en lo referente a la forma en que
se pretende retener la información en la memoria) es el aprendizaje asociativo que:
Se trata de un aprendizaje memorístico que se produce en tres momentos: la fijación o
retención de las impresiones nuevas y frecuentes, la evocación mediante la asociación de
experiencias y el reconocimiento a través de la repetición de las asociaciones, sin que
medien ordenamientos lógicos. Los fundamentos teóricos del aprendizaje asociativo son
la ley de la semejanza, la ley del contraste y la ley de contigüidad. (Saavedra. 2001. p.15)
• Instrucción
Para enseñar hay que transmitir una cierta información de manera organizada, a esto se le
denomina instrucción:
Del latín instruo, Significa formación o disposición, o también “edifico en” o “construyo
en”, en el sentido de interiorizar un contenido que va de una persona (el maestro) a otra
(el educando), de apropiarse de contenidos que otros poseen. Se trata de la formación
resultante de un proceso de enseñanza-aprendizaje, el cual no implica necesariamente la
participación de un enseñante. Es el proceso transitivo de adquirir conocimientos, de
saber o ilustrarse. Puede asociarse a la enseñanza en tanto que se trata de un proceso de
transmisión sistemática. También puede asociársele en cuanto tiene la intención de ayudar
al educando a que reciba un contenido de enseñanza. Instruir consiste en hacer que
aprenda un educando. (Saavedra. 2001. p.92)
45
3. CAPÍTULO III.
DISEÑO METODOLÓGICO
3.1.Diseño de investigación
3.1.1. Paradigma constructivista
Según Gergen (2007) el constructivismo explora el origen de los significados y su utilidad
mediada por las convenciones lingüísticas dentro de contextos sociales o culturales, siendo el
individuo quien otorga significado en el marco contextual o referencial interpretativo, a menudo
basado en las historias o en la cultura. En otras palabras, el constructivismo aborda la investigación
de manera descriptiva y hermenéutica holísticamente partiendo de un contexto determinado con el
objetivo de explorar y describir el significado y sus funciones.
Entre las principales características del paradigma constructivista Hernández & Mendoza
(2018) afirman que se encuentran los siguientes componentes: primero, la realidad se construye
socialmente desde diversas formas de percibirla; segundo, el saber se construye desde la
participación social en los procesos de investigación; tercero, dicha investigación no debe ser ajena
46
a los valores del investigador; cuarto, los resultados obtenidos no pueden ser generalizados sin el
contexto y el tiempo adecuados.
En el paradigma constructivista existe una estrecha relación entre el investigador y el objeto de
estudio. Guba & Lincoln (1994) afirman que dicha relación se basa en que la investigación tiene
una fuerte carga subjetiva: los resultados de la investigación suelen ser producto de construcciones
realizadas tanto por el investigador como por el investigado. Esto es así porque en el
constructivismo se parte de una construcción social particular y se tiene como objetivo descubrir
la verdad propia de cada grupo social a través de la exploración de los significados de las palabras
y acciones de esa misma sociedad.
Debido a la interacción subjetiva entre los actores del fenómeno estudiado y el investigador,
nos es imposible separar completamente al investigador de aquello que investiga.
En pocas palabras, el investigador no es un observador pasivo, sino que interviene
propositivamente en la edificación de los resultados con un constante dialogo en torno al contexto
y la significancia. Por esa razón las construcciones lingüísticas del significado y sus funciones son
uno de los principales aspectos del paradigma constructivista.
3.1.2. Enfoque cualitativo
En este trabajo de grado se propone una investigación con enfoque cualitativo. Este enfoque es
apropiado debido a la problemática abordada, a saber, la caracterización de la educación en
automatización industrial. Escogemos un enfoque de carácter cualitativo porque en las disciplinas
de sociales se tratan diferentes problemáticas, cuestiones y restricciones que no son tomadas en
cuenta en una investigación con enfoque cuantitativo. Como lo menciona Pérez (1994) “la
investigación de enfoque cualitativo procede fundamentalmente de la antropología, la etnografía,
el interaccionismo simbólico, etc” (p.26). Aspectos que se relacionan con la descripción de la
47
enseñanza y el aprendizaje, y que contemplan un marco de contexto propio de aspectos
etnográficos de los estudiantes participantes y del interaccionismo simbólico en la descripción e
interpretación del sentido.
Fraenkel & Wallen (1996) presentan cinco características principales que describen las
particularidades de los estudios de tipo cualitativo: primero, tienen en cuenta el ambiente y el
contexto particular de la investigación; segundo, se diferencian de las investigaciones de tipo
cuantitativo por una distinción en los instrumentos de recolección de datos privilegiando una
recolección de reportes transmitidos de manera oral; tercero, tienen en cuenta los actores que se
investigan preocupándose por conocer cómo piensan, cómo interactúan entre sí y qué significa su
comportamiento en contextos determinados; cuarto, tienen en cuenta el rol del investigador y sus
propias concepciones dentro de la investigación; quinto, la forma de llegar a los resultados es a
través del razonamiento inductivo.
Watson & Gegeo (1982), citados por Pérez (1994), resaltan que la investigación cualitativa
consiste en descripciones detalladas de situaciones, eventos, personas, interacciones y
comportamientos que son observables. En ellas se incorporan las vivencias de los participantes,
sus experiencias, sus actitudes, sus creencias, sus pensamientos y sus reflexiones tal y como las
expresan ellos mismos; esto permite una mayor exploración en el campo de la investigación y
descripción de sus comportamientos.
Cárdenas (2014) explica que el enfoque investigativo cualitativo no solo está centrado en los
sujetos sociales, sino que, además, es necesario tener en cuenta un cierto carácter cíclico cuya
evolución es desarrollada según el caso específico de cada investigación. Podemos observar en
detalle el carácter cíclico de los distintos pasos que componen la investigación cualitativa en la
figura 3.1:
48
Figura 3.1 Pasos de investigación desde un enfoque cualitativo
En la figura 3.1 podemos ver los pasos a seguir en una investigación de carácter cualitativo: en
primer lugar, debemos seleccionar el proyecto, en nuestro caso particular el proyecto es la
caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje en automatización industrial. En segundo
lugar, hay que formular los interrogantes más relevantes, teniendo en cuenta los antecedentes y el
impacto generado. En tercer lugar, es necesario recopilar la información sobre el problema y los
interrogantes de investigación. En cuarto lugar, se deben elaborar registros en los que la
información y los datos recopilados en el paso previo se sinteticen y se incorporen a los
instrumentos de recolección de datos, preparándolos para su posterior análisis. En quinto lugar, se
analiza la información, es decir, se interpretan los datos con el fin de encontrar respuestas a las
preguntas planteadas: los datos son tratados y gestionados de acuerdo con técnicas de análisis
cualitativa como la observación y la explicación. En sexto lugar, se redacta un informe que dé
cuenta del proceso de investigación y que se estructure de acuerdo con los parámetros académicos
de presentación de resultados.
Al finalizar nuestra investigación nos encontramos con que los resultados obtenidos nos dan la
oportunidad de iniciar nuevos proyectos investigativos a través del descubrimiento de nuevas
problemáticas antes ocultas para el investigador.
Paso 1Seleccion del
proyecto
Paso 2Formulacion de interrogantes
Paso 3 Recopilacion de la informacion
Paso 4 Elaboracion de
registros
Paso 5 Analisis de la informacion
Paso 6
Redaciion del informe
49
3.1.3. Método hermenéutico
Como afirma Ferrater (2010), la voz griega ἑρμηνεία (hermeneia) significó en primer momento
“expresión de un pensamiento”, a partir de ella se llegó al término ἑρμηνευτικὴ τέχνη, usado ya por
Platón y Aristóteles con el significado de arte de la interpretación. El término hermenéutica fue
actualizado a mediados del siglo XVI para hacer referencia al arte o la ciencia de interpretar las
Sagradas Escrituras y, por extensión, al arte de interpretar textos teniendo en cuenta el contexto
particular en que fueron escritos y los prejuicios del interprete. Este término ha tomado relevancia
en la filosofía contemporánea desde principios del siglo XX gracias principalmente a la filosofía
de Dilthey. Para Dilthey, según Ferrater (2010), la hermenéutica es:
una interpretación basada en un previo conocimiento de los datos (históricos, filológicos,
etc.) de la realidad que se trata de comprender, pero que a la vez da sentido a los citados
datos por medio de un proceso inevitablemente circular, muy típico de la comprensión en
tanto que método particular de las ciencias del espíritu. (p. 164)
La Hermenéutica es, pues, una actividad reflexiva e interpretativa que permite la captación
plena de los textos en sus diferentes contextos lo que posibilita darle sentido y coherencia a pesar
de que a primera vista no la tengan para nosotros. Las obras son susceptibles de ser interpretadas
en virtud de su disposición, de su género y de su estilo siempre con el objetivo de mostrar una
comprensión adecuada de la realidad para cada uno de los participantes de la investigación
(Ricoeur, 1984).
Al respecto nos dice Habermas (1985),
yo entiendo por hermenéutica toda expresión de significado, ya sea una manifestación
(verbal o no verbal), un artefacto cualquiera como una herramienta, por ejemplo, una
50
institución o un texto. Se puede identificar desde una perspectiva doble, como
acontecimiento material o como una objetivación inteligible de significado. (p. 35)
Como esta investigación cuenta con un marcado interés práctico, resulta evidente que la
interpretación de las acciones de los participantes debe constituir un papel central a la hora de
hablar de cómo se aprende o se enseña la automatización industrial, por tanto, el enfoque
hermenéutico es el más adecuado para esta investigación. La idea es que, con ayuda de la
hermenéutica, logremos interpretar la situación de estudio llegando a comprender y dar sentido a
la realidad estudiada. El método hermenéutico nos permite unir todas las piezas aisladas y darle
un sentido a elementos tan dispares como la praxis, el contexto, la historicidad, la comprensión y
el sentido. (Ver tabla 3.1)
Tabla 3.1 Fases de creación de enfoque hermenéutico en la investigación
Fases Objetivo Instrumento y actividad Primera fase: Observación Recoger la experiencia vivida (en
forma directa)
Recoger la experiencia vivida (en
forma indirecta)
Observación
Caracterización de los
conocimientos teóricos
Segunda fase: Descripción Reconocer los aspectos
fundamentales de la experiencia
recogida
Entrevistas semiestructuradas
Observación participante
Tercera fase: Análisis de contenido Analizar y socializar los aspectos
más relevantes de la experiencia,
teniendo en cuenta los instrumentos
empleados en la técnica de
investigación
Organización del análisis
Codificación
Categorización
Inferencias (teniendo en cuenta el
análisis categorial)
Fuente: elaboración propia
3.1.4. Tipo de investigación descriptiva
Hernández & Mendoza, (2018) afirman que los estudios descriptivos sirven para analizar cómo
es y cómo se manifiesta un fenómeno, así como sus componentes constitutivos. En un estudio
descriptivo se seleccionan una serie de cuestiones, conceptos o variables y se mide cada una de
ellas independientemente de las otras con el fin de describirlas. Como lo afirma Cazau (2006) este
51
proceso se lleva a cabo con la intención de especificar y ampliar el contexto real de la investigación
teniendo en cuenta todos sus factores.
Para Dankhe (1986), los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades importantes
de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno social que sea sometido a análisis.
Esto permite perfilar el trabajo de campo de exploración a través de una adecuada selección de la
población que va a ser estudiada, en nuestro caso particular, los estudiantes miembros de la
Asociación ANEIAP. Esto es importante porque nos ayuda a definir los instrumentos que permiten
la recolección de información que nos llevará a la solución de la problemática.
3.2.Categorías de investigación
En la tabla 3.2 se presentan las categorías de investigación propuestas a partir del estado del
arte. Esperamos que el desarrollo de la investigación proporcione información sobre estas
categorías de manera tal que podamos realizar una caracterización del proceso de enseñanza y
aprendizaje.
Tabla 3.2 Categorías de investigación
Grupos
categoriales
Definición de la categoría
central Categorías
Descripción de la
categoría
Aprendizaje
Son aquellos factores que permiten
la adquisición de conocimiento
nuevo.
Objetivos Propósito de la enseñanza
Estilos Distintas maneras en que un
estudiante puede aprender
Enseñanza Son aquellos factores que permiten
brindar conocimientos nuevos.
Contenidos Aspectos que se desean
enseñar
Organización Orden en que se imparte la
clase
Métodos
Modos ordenados y
sistemáticos en la que se
imparte la clase
52
Grupos
categoriales
Definición de la categoría
central Categorías
Descripción de la
categoría
Medios
Elementos, herramientas y
objetos aplicados en el
desarrollo de la clase
Evaluación Valoración del conocimiento
Dificultades de
aprendizaje
Son aquellos factores que impiden
un proceso de aprendizaje exitoso
para los estudiantes aumentando la
probabilidad de bajo conocimiento.
Imperativo
Dificulta asociada al
procesamiento lógico de la
programación
Declarativo Dificultad asociada a la forma
en que se enuncia el programa
Hardware
Dificultad asociada al aspecto
físico de las tecnologías
aplicadas en la programación
Software
Dificultad asociada al aspecto
intangible de las tecnologías
aplicadas en la programación
Instrucción
Dificultades asociadas al
método, organización y
medios de enseñanza
Emocionales
Dificultades asociadas a el
aspecto emocional del
aprendizaje.
Fuente: Elaboración propia
De igual manera en la tabla 3.2 plasmamos una descripción de las categorías y subcategorías
de investigación. La investigación girará en torno a tres componentes: primero, el grupo categorial
“enseñanza” dentro del cual se espera recolectar información sobre las categorías “contenido”,
“organización”, “métodos”, “medios” y “evaluación”. Segundo, el grupo categorial “aprendizaje”
dentro del cual esperamos recolectar información sobre las categorías “objetivos de aprendizaje”
y “estilos”. Tercero, la categoría “dificultades de aprendizaje” que agrupa las dificultades del orden
imperativo, declarativo, de instrucción, emocionales, de hardware y de software.
53
3.3.Fase de investigación
Uno de los autores más reconocidos en los métodos de investigación cualitativa es Hernández
& Mendoza (2018), Él nos dice que:
Las investigaciones cualitativas suelen producir preguntas antes, durante o después de
la recolección y análisis de los datos. La acción indagatoria se mueve de manera dinámica
entre los hechos y su interpretación, y resulta un proceso más bien “circular” en el que la
secuencia no siempre es la misma, puede variar en cada estudio. (p.8).
Es posible explicitar el proceso de desarrollo de una investigación cualitativa en un diagrama
circular como podemos ver en la figura 3.2.
Figura 3.2 Fases de investigación
En la figura 3.2 vemos el paso a paso de la investigación, junto con las variables de
investigación definidas, que nos permitirá obtener los resultados esperados, planteados en la etapa
de planificación del proyecto. Así mismo, se presenta relevancia en factores como la descripción
54
de las percepciones de los actores y la interpretación de sus realidades, lo cual podría encaminar
la investigación por diferentes rumbos, perfilándose hacia la descripción y categorización del
proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial en los estudiantes de la
asociación ANEIAP.
De esta manera, planteamos el problema que trabajaremos y la muestra de población que
estudiaremos (la Asociación ANEIAP). Con estos datos podemos diseñar los instrumentos de
investigación adecuados para recolectar los datos, gracias a los cuales podemos iniciar con el
análisis de los encontrado y con la respectiva interpretación de los resultados. Este proceso nos
llevará a la caracterización de los procesos y de sus dificultades. Finalmente, diseñaremos la
herramienta didáctica adecuada para solucionar algunas de los problemas hallados y presentaremos
las conclusiones del trabajo investigativo, junto con la retroalimentación necesaria al fin del
proceso.
3.4.Necesidades de información
En la tabla 3.3. se muestran las necesidades de información derivadas de las variables y
dimensiones de investigación, así como los instrumentos de recolección de datos e información
asociados a cada variable y dimensión. Se destacan dos instrumentos de recolección de datos: la
entrevista y la observación participante, aplicados a la caracterización del aprendizaje y de la
enseñanza, así como también a la identificación de las dificultades del aprendizaje.
Tabla 3.3 Necesidades de información
Objetivo especifico Aspecto Descripción Instrumento de
recolección
Caracterizar los procesos
de aprendizaje
Propósito Son los propósitos y aspiraciones
En
trevista en
Pro
fun
did
ad y
Ob
servació
n
Estilos Son las distintas en que los estudiantes
aprenden
55
Objetivo especifico Aspecto Descripción Instrumento de
recolección
Caracterizar los procesos
de enseñanza
Contenidos Conocimientos teóricos, hábitos,
habilidades y valores
Organización Forma y organización de las clases
Métodos Cómo se enseña
Medios Recursos aplicados en la enseñanza
Evaluación Proceso de valoración del conocimiento
Identificar las dificultades
de aprendizaje de la
programación de
automatización industrial
Imperativo
Dificultades relacionadas con la
descripción de las tareas que debe realizar
el objeto o programa procedimiento y
estructura
Declarativo
Dificultades asociadas a la sentencias y
declaraciones usadas para la construcción
del programa funcional y lógico
Hardware Dificultades asociadas a las herramientas
tecnológicas aplicadas a la programación
Software
Dificultades relacionadas con el conjunto
de programas y rutinas que permiten
realizar la programación
Instrucción
Dificultades asociadas con el método y
los medios para la enseñanza de la
programación
Emocionales
Dificultades asociadas a los aspectos
emocionales del aprendizaje de la
programación
Fuente: Elaboración propia
3.5.Población
La población objeto de estudio es la Asociación Nacional de Estudiantes de Ingenierías
Industrial, Administrativa y de Producción, conocida por las siglas ANEIAP. Esta organización es
un grupo de ingenieros, en su mayoría de jóvenes, caracterizados por tener habilidades de
56
liderazgo, emprendimiento y comprometidos con la innovación y el desarrollo integral de todo el
país. Estas cualidades quedan patentes si miramos los lemas de la asociación: “La respuesta es
Colombia” y “Somos parte de la respuesta”.
ANEIAP es una organización autónoma, proactiva y sin ánimo de lucro que tiene como objetivo
crear, impulsar y apoyar actividades para el desarrollo integral de los asociados. Entre sus
miembros se incluyen futuros profesionales de diferentes ciudades de Colombia como Bogotá,
Santa Marta, Barranquilla, Valledupar, Sincelejo, Medellín, Cali, Manizales y Pereira. ANEIAP
se perfila como una asociación con un alto impacto en ámbitos como el académico, el empresarial
y el gubernamental gracias al creciente respaldo dado por alianzas estratégicas impulsadas por el
desarrollo de habilidades gerenciales.
En ANEIAP se destaca la inculcación de valores democráticos como la representatividad, la
conciencia colectiva, la igualdad, el respeto y la buena fe, entendiéndolos como principios
fundamentales para pertenecer a este gremio. El énfasis en estos valores busca la transformación
del entorno, no sólo por medio del apoyo a ideas novedosas, sino a través de la formación de
profesionales que actúen de manera ética en la realización de sus actividades profesionales,
siempre en concordancia con los marcos legales e institucionales vigentes en la actualidad.
57
Figura 3.3 Análisis demográfico.
En la figura 3.3 podemos ver las características demográficas de los estudiantes participantes.
La muestra cuenta con una participación del 60% de alumnos y 40% de alumnas. El 51% de la
muestra se encuentra en el segmento entre los 21 y los 24 años, mientras que el 15% de la muestra
tiene 19 años. Cabe aclarar que la muestra tiene una dispersión de edades entre los 18 hasta los 38
años. Otro de los aspectos demográficos es el correspondiente a la dispersión de semestres o ciclos
de formación: el 31 % de la muestra está en el décimo semestre de la carrera. El 21% está en quinto
semestre y el 17% está en noveno semestre. Por último, se relaciona la filiación institucional de
los alumnos: el 60% de la muestra pertenece a la Uniagustiniana, el 23% a la Universidad Distrital
Francisco José de Caldas y el 10% a la Corporación Universitaria Republicana.
58
3.6.Técnica e instrumentos de recolección de datos
3.6.1. La observación participante.
Es necesario elegir una técnica que se corresponde con la investigación científica cualitativa: la
observación participante. La observación participante es una técnica que permite la descripción
completa de aspectos fundamentales como el contexto, el desarrollo y las herramientas. Como lo
menciona Marshall & Rossman (1989) la observación participante es "la descripción sistemática
de eventos, comportamientos y artefactos en el escenario social elegido para ser estudiado"(p.79)
La observación participante, según Taylor & Bogdan (1984), involucra la interacción social
entre el investigador y los informantes en un entorno social determinado. Durante la investigación
que usa la técnica de observación participante es esencial recoger los datos de un modo sistemático
y no intrusivo. La observación participante nos permita la obtención de información en tiempo real
conservando la veracidad. Esto nos posibilita describir y caracterizar el proceso de enseñanza y
aprendizaje de la automatización industrial en los estudiantes de la asociación ANEIAP.
Para Dewalt & Dewalt (2002) la observación participante permite a los investigadores aprender
acerca de las actividades y pensamientos de las personas estudiadas en su propio entorno social,
evitando así la recolección de datos erróneos producidos por la descontextualización del ambiente
en que se desenvuelven normalmente los sujetos a estudiar. Nos dicen Dewalt & Dewalt (2002)
que:
la meta para el diseño de la investigación usando la observación participante como un
método es desarrollar una comprensión holística de los fenómenos en estudio que sea tan
objetiva y precisa como sea posible, teniendo en cuenta las limitaciones del método.
(p.92).
59
Este tipo de observación permite una mejor interacción con el entorno investigado y sus actores
lo que posibilita realizar la investigación de manera eficaz. Como afirman Rodríguez, Gil & García
(1996)
La observación participante es un método interactivo de recogida de información que
requiere de la implicación del observador en los acontecimientos observados, ya que
permite obtener percepciones de la realidad estudiada, que difícilmente podríamos lograr
sin implicarnos de una manera afectiva. (p.207)
Las ventajas de la observación participante con respecto a otros tipos de técnicas investigativas
son, en palabras de Schensul, Schensul, LeCompte, & Margaret (1999).
1. Identificar y guiar relaciones con los informantes.
2. Ayudar al investigador a sentir cómo están organizadas y priorizadas las cosas, cómo
se interrelaciona la gente, y cuáles son los parámetros culturales.
3. Mostrar al investigador lo que los miembros de la cultura estiman que es importante
en cuanto a comportamientos, liderazgo, política, interacción social y tabúes.
4. Ayudar al investigador a ser conocido por los miembros de la cultura, y de esa manera
facilitar el proceso de investigación.
5. Proveer al investigador con una fuente de preguntas para ser trabajada con los
participantes.
3.6.1.1.Diseño de instrumentos para la observación
3.6.1.1.1. objetivos de la observación
• Identificar las diferentes formas de organización que se dan al interior de las clases.
60
• Indagar sobre los diferentes métodos que se implementan en el desarrollo de las
actividades de clase.
• Reconocer los medios que se implementan en cada actividad de clase.
• Identificar el desarrollo de los procesos de evaluación
3.6.1.1.2. Formato de registro de observación
En la table 3.3 se presenta el formato de registro de las observaciones, este instrumento pretende
recopilar y registrar las diferentes observaciones a lo largo de las secciones o clases con el objetivo
de reconocer, identificar aspectos claves de la enseñanza y el aprendizaje de la automatización
industrial.
Tabla 3.4 Formato de registro de datos de observación
Universidad de la Salle
Ciencias de la Educación
Maestría en Docencia
Formato registro de observación
Fecha: 20709/2020
Versión: 1
Nombre del observador:
Fecha:
Lugar:
Tema Objetivo:
Orientación:
Descriptiva anecdótica de la observación
Reflexión sobre la observación
61
Fuente: Elaboración propia
Este formato recopila las impresiones y análisis de la observación de manera descriptiva
anecdótica donde se espera diligenciar datos sobre la descripción y la reflexión de lo observado en
las clases de automatización industrial para los estudiantes de la asociación ANEIAP.
3.6.1.1.3. Guion de la observación
El observador indagará y describirá en el Formato registro de datos de observación tabla 3.4 las
observaciones anecdóticas sobre las categorías y sus dimensiones de la siguiente manera:
A. La Organización “Observar las diferentes formas de organización que se dan al interior
de las clases”:
A.1. Identificar ¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje esperado?
A.2. Identificar ¿Cuál es el contenido de la clase?
A.3 Describa ¿Cuáles actividades se realizan durante la clase?
A.4 Describa ¿El manejo del tiempo es adecuado para las actividades planteadas?
B. El Método de Enseñanza. “Indagar sobre los diferentes métodos que se implementan
en el desarrollo de las actividades de clase”:
B.1. Identifique y describa el método de enseñanza aplicado en las clases.
C. Los Medios de Enseñanza. “Observar los materiales y recursos que se implementan en
cada actividad de clase”:
C.1. Identifique y describa los materiales y recursos durante el desarrollo de las
temáticas.
D. La evaluación “Identificar el desarrollo de los procesos de evaluación”:
D.1. Describa el método de evaluación aplicado.
62
D.2. Identifique el tipo de evaluación aplicado.
D.3. Describa la forma, registro y análisis de evaluación.
D.4. Identifique los criterios de evaluación aplicados
3.6.1.1.4. Guía para la observación participante
La observación se realizó teniendo en cuenta los siguientes aspectos:
- Contextualización del entorno práctico y teórico de los estudiantes.
- Los discursos efectuados entre pares y docentes.
- Las herramientas empleadas actualmente por los ingenieros en formación.
- Lo espacio y las condiciones del espacio de estudio de los actores de la investigación, para
conocer sus características principales y aspectos a mejorar.
- Las relaciones que desarrollan entre los actores participantes.
- Sus comportamientos y conceptos personales relacionados con el proceso pedagógico
dentro de la institución educativa
Los anteriores parámetros se observaron de acuerdo con el siguiente cronograma (ver tabla 3.5):
Tabla 3.5 Cronograma de observación
Observación
Clases No Observaciones
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
A. Organización 1 2 4 6 9 12 14 16 17 21 10
B. Métodos 5 7 10 15 18 22 6
C. Medios 3 8 11 13 19 23 6
D. Evaluación 20 24 2
Total 1 2 2 3 3 2 2 1 4 4 24
63
3.6.2. La entrevista
Los instrumentos de investigación son los medios más efectivos para la correcta recolección de
datos en una investigación, por este motivo, de ellos depende el rumbo que tome la investigación
y, por tanto, los pasos que será necesario seguir para solucionar la problemática planteada.
Escogemos la entrevista semiestructurada como instrumento de investigación pues consideramos
que es la mejor forma de obtener la información que requerimos. Para Hernández & Mendoza
(2018) “las entrevistas semiestructuradas se basan en una guía de asuntos o preguntas y el
entrevistador tiene la libertad de introducir preguntas adicionales para precisar conceptos u obtener
más información” .(p.403).
Las entrevistas semiestructuradas permiten brindar luz sobre ciertas preconcepciones
enriquecerlas con la adición de nuevos conceptos e ideas o desecharlas cuando estas no se adecuan
a la realidad del entorno social.
Para nuestra investigación es importante aplicar las entrevistas a los estudiantes de ingeniería
con más trayectoria en la Asociación ANEIAP. Esto es así debido a que son los estudiantes con
mayor experiencia quienes tienen más conocimientos y opiniones acerca del proceso de
aprendizaje en sus carreras profesionales. Para este proyecto hemos creado una entrevista con un
medio ambiente ameno y cercano que permitan obtener la información que se solicita sin generar
mayores contratiempos en los entrevistados desde una dialogo abierto. Con esta entrevista
buscamos cumplir con los requisitos necesarios para llevar a cabo una investigación cualitativa.
Estos requisitos son, en palabras de Hernández & Mendoza (2018).
El principio y el final de la entrevista no se predeterminan ni se definen con claridad, incluso
las entrevistas pueden efectuarse en varias etapas. Es flexible.
64
1. Las preguntas y el orden en que se hacen se adecuan a los participantes.
2. La entrevista cualitativa es en buena medida anecdótica y tiene un carácter más
amistoso.
3. El entrevistador comparte con el entrevistado el ritmo y la dirección de la entrevista.
4. El contexto social es considerado y resulta fundamental para la interpretación de
significados.
5. El entrevistador ajusta su comunicación a las normas y lenguaje del entrevistado.
6. Las preguntas son abiertas y neutrales, ya que pretenden obtener perspectivas,
experiencias y opiniones detalladas de los participantes en su propio lenguaje.
3.6.2.1.Diseño del instrumento de la entrevista
3.6.2.1.1. Guion de la entrevista
En la tabla 3.6 se presenta el guion de la entrevista dirigida a los estudiantes con el objetivo de
describir y caracterizar los procesos de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial en
los estudiantes de la Asociación ANEIAP.
Tabla 3.6 Guion entrevista estudiantes
Universidad de la Salle
Ciencias de la Educación
Maestría en Docencia
Formato entrevista estudiantes
Fecha: 20709/2020
Versión: 1
Nombre del entrevistado
Fecha:
Entrevista No
I.1. Cordial saludo (Nombre del entrevistado) I.2. Gracias por participar en la entrevista. El objetivo de esta es escuchar su percepción sobre el
aprendizaje de la programación de automatización. P.1. Para iniciar me gustaría conocer su percepción sobre ¿Cómo se sintió durante el desarrollo
del curso y por qué?
65
Universidad de la Salle
Ciencias de la Educación
Maestría en Docencia
Formato entrevista estudiantes
Fecha: 20709/2020
Versión: 1
Nombre del entrevistado
Fecha:
Entrevista No
P.2. Para continuar me gustaría saber si usted considera que las actividades planteadas fueron
adecuadas
P.3. En este sentido ¿Qué le llamó la atención del curso? I.4. Para nosotros es muy importante conocer su calificación general sobre el curso realizado
P.4. Podría usted decirnos en una escala del del uno (1) al cinco (5) ¿Como calificaría curso? I.5. Gracias por sus opiniones. En este momento me gustaría profundizar sobre el aprendizaje de
los temas vistos en el curso.
P.5. Me gustaría conocer ¿Cuál es el grado de importancia que usted le da al aprendizaje de la
programación de automatización en su profesión?
I.6. Gracias, también me gustaría saber sobre: P.6. ¿Qué temas de la programación de la automatización considera más complejos de aprender? I.7. Así mismo me podría decir:
P.7. ¿Qué temas de la programación de la automatización considera que son más fáciles de
aprender?
I.8. Recordemos que en el diseño de programación contamos con unas fases de desarrollo
definidas, una de ellas es el diseño de programación en donde se enuncian y se describen las tareas
o actividades que se espera que el objeto o máquina a programar realice.
P.8. Me puede indicar ¿Cómo y de qué manera realiza la descripción de las tareas que debe
realizar el objeto o programa?
P.8.1. En su proceso ¿Considera que presenta dificultades con la descripción de las tareas que
debe realizar el objeto o programa? I.9. Uno de los aspectos importantes de la programación de la automatización es el lenguaje de
programación que agrupa las sentencias y declaraciones lógicas de programación. Al ser este un
nuevo lenguaje a menudo en otro idioma:
66
Universidad de la Salle
Ciencias de la Educación
Maestría en Docencia
Formato entrevista estudiantes
Fecha: 20709/2020
Versión: 1
Nombre del entrevistado
Fecha:
Entrevista No
P.9. ¿Tuvo alguna dificultad con el lenguaje de programación o el uso de sentencias y
declaraciones de programación? Explique su respuesta
I.10. Otro de los aspectos importantes de la programación de la automatización es la tecnología,
hardware y software que permiten el diseño, desarrollo y aplicación de la automatización, en este
sentido:
P.10. Podría, por favor, describir su experiencia frente al uso de las herramientas tecnológicas en
la programación de la automatización.
P.11. Partiendo de su experiencia ¿Cuál cree que puede ser para usted la mayor dificultad en el
uso de la tecnología para la programación de automatización?
I.11. Si bien es cierto que la tecnología aplicada permitió el desarrollo de las actividades del curso,
me gustaría conocer su percepción sobre el aprendizaje mediado por estas plataformas. P.12. ¿Las herramientas tecnológicas usadas facilitan el aprendizaje de la programación de la
automatización? Explique su respuesta I.12.Al igual que la estructura y la tecnología de programación de la automatización, la
motivación personal es de suma importancia para el proceso de aprendizaje. P.13. Por tanto ¿encuentra motivante el aprender sobre programación de automatización?
Explique su respuesta
I.13. Por último y habiendo conversado un poco sobre el aprendizaje de los temas vistos, también
es importante hablar sobre la enseñanza, indagar sobre su percepción en aspectos como la
metodología aplicada del docente, el manejo del tiempo, las herramientas usadas y las actividades
planteadas por esta razón son importante para nosotros sus aportes. P.14. ¿Qué le mejoraría o agregaría a la dinámica del curso?
I.14. Gracias por su tiempo y sus aportes.
Fuente: elaboración propia
67
En la tabla 3.7 se presenta el guion de la entrevista dirigida al docente experto con el objetivo
de describir y caracterizar los procesos de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial
en los estudiantes de la Asociación ANEIAP.
Tabla 3.7 Guion entrevista Docente
Universidad De la Salle
Ciencias de la Educación
Maestría en Docencia
Formato entrevista Docentes
Fecha: 207/09/2020
Versión: 1
Nombre del entrevistado
Fecha:
Entrevista No
I.1. Cordial saludo (Nombre del entrevistado)
I.2. Gracias por participar en la entrevista. El objetivo de esta es escuchar su percepción sobre la
enseñanza de la automatización y programación para la descripción del proceso de enseñanza y
aprendizaje de esta.
P.1. Para iniciar me gustaría conocer ¿cómo ha sido su experiencia en la enseñanza de
automatización, los aspectos positivos, los retos o las dificultades que ha afrontado?
I.3. El proceso de enseñanza y aprendizaje a grandes rasgos contiene componentes como lo son:
objetivos, contenidos, formas de organización, métodos, medios y evaluación. A continuación,
profundizaremos en estos componentes y su percepción u opinión frente a los temas.
P.2. A menudo es normal seguir las indicaciones de un micro currículo que indica a grandes
rasgos los objetivos y contenidos de enseñanza, me gustaría conocer ¿cómo ha sido su experiencia
frente a los micro currículos de automatización o programación, si ha estado de acuerdo con esos
planteamientos o por el contrario le generaron barreras en su ejercicio docente?
I.4. la organización de las clases, los métodos y medios son aspecto fundamental en la enseñanza
que a menudo se agrupan y conforman un estilo o firma propio de enseñanza.
P.3. En este sentido ¿cuál ha sido su estrategia para organizar sus clases y actividades?
P.4. ¿Acude o plantea sus cursos de acuerdo con algún método de enseñanza en específico como
por ejemplo Aprendizaje basado en Proyectos u otros?
P.5. Me gustaría conocer ¿Cuáles son los principales medios o herramientas que aplica en la
enseñanza de automatización? ¿Por qué las eligió? y ¿cuáles son sus ventajas?
I.5. A menudo, en el ejercicio docente se enfrenta a retos e incluso dificultades
68
Universidad De la Salle
Ciencias de la Educación
Maestría en Docencia
Formato entrevista Docentes
Fecha: 207/09/2020
Versión: 1
Nombre del entrevistado
Fecha:
Entrevista No
P.6. En este sentido, en su experiencia como docente de automatización y/o programación ¿Cuál
sería el principal reto o dificultad que ha tenido en la enseñanza de estos temas?
I.6. En ocasiones las dificultades se presentan en el aprendizaje de ciertos temas.
P.7. Desde su experiencia ¿Cuál creer usted que es la mayor dificultad que presentan los
estudiantes en el aprendizaje de la automatización?
¿Como aborda esta dificultad?
I.7. Otro de los aspectos importantes en la enseñanza es sin duda la evaluación
P.8. Me puede indicar ¿Cómo y de qué manera realiza sus evaluaciones en los temas de
automatización y programación?
I.8. En la enseñanza la motivación a nuestros estudiantes juega un papel muy importante como
facilitador del aprendizaje
P.9. En su proceso ¿Cómo motiva usted a sus estudiantes?
P.10. Por último, ¿Cuál cree usted que será el futuro de la enseñanza en ingeniería? ¿cree que
habrá algún cambio en el método y medios?
Fuente: elaboración propia
3.7.Técnica de análisis de datos
Para el desarrollo de esta investigación se plantea el uso de la técnica de análisis de contenido
con el fin de analizar la información y los datos obtenidos de las observaciones y de las entrevistas
a los estudiantes y al docente experto. Este contenido a su vez se sistematizará a través del software
Atlas ti para el análisis de contenido cualitativo.
69
3.7.1. Método análisis de contenido
Entendemos por “análisis de contenido” lo dicho por Bardin (1996).
El conjunto de técnicas de análisis de las comunicaciones tendentes a obtener indicadores
(cuantitativos o no) por procedimientos sistemáticos y objetivos de descripción del
contenido de los mensajes permitiendo la inferencia de conocimientos relativos a las
condiciones de producción/recepción (contexto social) de estos mensajes. (p. 32)
Bardin (1996) no sólo nos brinda una definición clara y amplia de lo que debemos entender por
análisis de contenido, también nos muestra cuáles son las etapas del método de análisis de
contenido como relacionamos a continuación:
3.7.1.1.Organización del análisis
En la etapa de organización del análisis se debe analizar el contenido del contexto, el
aprovechamiento del material y el tratamiento del material. En esta etapa se hace un preanálisis
que es una organización que tiene como finalidad la sistematización de las ideas de partida para
poder llegar a un sistema adecuado de desarrollo de las operaciones sucesivas. Este preanálisis
puede ser flexible debido a que permite la inclusión de nuevos procedimientos en el análisis
realizado.
Se deben elegir correctamente los documentos que se van a someter a análisis, las posibles
hipótesis y los indicadores en el cumplimiento de los objetivos propuestos. Esto sin olvidar el tipo
de investigación llevado a cabo, en este caso, una investigación cualitativa descriptiva con
paradigma constructivista.
70
3.7.1.2.La codificación.
La segunda etapa del proceso hace referencia a la codificación. La codificación es una etapa
que nos permite transformar los datos desde un primer estado “en bruto” hasta unas cápsulas
significativas que hacen posible su manejo de forma sistemática. Bardin, (1996) afirma que la
codificación consiste en una transformación mediante reglas precisas de los datos brutos del texto,
lo que facilita su interpretación. Gracias a la codificación podemos llevar la investigación por un
camino mucho más fácil y seguro al minimizar la cantidad de datos dispersos, concentrando la
investigación en aquellos términos que sean más relevantes. Esta transformación o
descomposición del texto permite su representación en índices numéricos o alfabéticos.
Hostil (1969) define la codificación como el proceso por el cual los datos brutos se transforman
sistemáticamente en unidades que permiten una descripción precisa de las características de su
contenido. Este proceso facilita que esos datos sean útiles al momento de determinar los elementos
favorables a tomar en cuenta, la mejor elección de unidades de contexto en relación con las
características, los objetivos de análisis, etc.
3.7.1.3.La categorización.
En esta fase se organizan por categorías los códigos obtenidos en la fase anterior. Como lo
expresa Bardin (1996) la categorización “es una operación de clasificación de elementos
constitutivos de un conjunto por diferenciación, tras la agrupación por analogía, a partir de criterios
previamente definidos”. (p,90) Este proceso se lleva a cabo con la finalidad de facilitar el análisis
de la información a través de la clasificación de los elementos relevantes. El criterio de
clasificación se da alrededor de categorías temáticas, por ejemplo, en una investigación
periodística se podría categorizar el material de manera temática atendiendo a todos los titulares
de noticias que tengan que ver con “la corrupción”, con “escándalos políticos” o con “terrorismo”
71
en un periódico y un periodo de tiempo determinados. En la presente investigación los códigos se
categorizarán de acuerdo con el contexto social, pedagógico y educativo de los ingenieros
pertenecientes a la Asociación ANEIAP.
3.7.1.4.Inferencias
La inferencia es el proceso racional mediante el cual se llega desde una serie de premisas a una
conclusión. Existen inferencias de tipo deductivo, inductivo y abductivo. En las investigaciones
cualitativas, de la que este trabajo es un ejemplo, el proceso inferencial adecuado para llegar a los
resultados y hallazgos es la inducción pues en ella se parte desde premisas particulares, como los
datos obtenidos a través de entrevistas, y se llega a conclusiones universalizables de manera
contingente. Como lo afirma Bardin (1996) existen tres elementos básicos en el proceso
inferencial: las variables de inferencia, el material analizado y la explicación analítica. Un
adecuado manejo del proceso inferencial favorece la resolución de preguntas relacionadas con los
antecedentes y los posibles efectos de una correcta finalización del proyecto.
72
4. CAPITULO IV.
RESULTADOS Y HALLAZGOS
Con base en lo descrito en las secciones anteriores llevamos a cabo el trabajo de caracterizar el
proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial para estudiantes de ingeniería
industrial e ingeniería de la producción. Los resultados de ese trabajo de caracterización serán
presentados a continuación en el siguiente orden:
1) Partiendo de las entrevistas y las observaciones de clase consolidamos una serie de códigos.
Esos códigos pretenden recoger los temas más importantes sobre los que giraron las opiniones de
los participantes.
2) Los códigos obtenidos gracias al paso anterior son categorizados con el objetivo de poner de
manifiesto las jerarquía y grupos presentes en los temas abordados en el estudio. A partir de esta
categorización hemos hallado 5 niveles jerárquicos a los que hemos asignado nombres para
facilitar la comprensión del texto: a los elementos que conforman el nivel 1, el de mayor jerarquía,
los hemos llamado “grupos categoriales”, a los del nivel 2 “categorías”, a los del nivel 3
“subcategorías”, a los del nivel 4 “códigos” y, por último, a los del nivel 5 “subcódigos”.
73
3) Gracias a los resultados obtenidos a partir de los procesos de codificación y categorización
somos capaces de realizar la caracterización de los distintos elementos teniendo un esquema claro,
lo que nos permitirá un avance sistemático sobre los temas a tratar. Esta caracterización se realiza
a través de un proceso de triangulación entre el elemento que se analizará y las opiniones que de
él tienen tanto los estudiantes como el docente. Con este proceso de triangulación se espera
describir cada uno de los elementos relevantes para esta investigación dando cuenta de lo que sobre
ellos piensan los actores del proceso pedagógico. Así, este proceso de caracterización se llevará a
cabo en 3 secciones: 1) caracterización del grupo categorial “enseñanza”, entre la que encontramos
la caracterización de las categorías “métodos”, “medios”, “evaluación” y “currículo”. 2)
caracterización del grupo categorial “aprendizaje”, entre la que encontramos la caracterización de
las categorías “estilo”, “aplicación” y “propósito”. 3) caracterización de la categoría “dificultades
del aprendizaje” que, si bien pertenece al grupo categorial “aprendizaje”, merece una sección
independiente debido a su relevancia en el contexto de este trabajo.
4) Al finalizar la caracterización de la enseñanza, el aprendizaje y las dificultades encontradas
en este último, presentamos una caja de herramientas para la enseñanza de la automatización con
el objetivo de mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en automatización teniendo en
cuenta las dificultades halladas con el presente estudio.
4.1.Codificación y categorización
Uno de los principales objetivos de la presente investigación es describir los procesos de
enseñanza y aprendizaje de la automatización industrial en estudiantes de ingeniería industrial y
de producción. Para lograr este objetivo debemos escuchar las voces de estudiantes y de docentes.
Por este motivo, las entrevistas y las observaciones fueron las técnicas de investigación que
74
tuvimos en cuenta para la recolección de la información que nos permitiera la descripción de lo
investigado.
Aplicamos entrevistas semiestructuradas a cinco estudiantes y un docente. Así mismo, se
realizaron veinticuatro observaciones en el contexto de un curso de automatización industrial para
estudiantes de ingeniería industrial e ingeniera de producción de la asociación ANEIAP. Dicho
ejercicio fue estudiado por medio técnicas de análisis de contenido como la codificación abierta,
axial y selectiva de los datos y la categorización de los códigos resultantes.
A continuación, se muestra la información principal en lo que respecta a las entrevistas y las
observaciones de clase. En la tabla 4.1 se puede encontrar la identificación, nombre, tipo de
documento y cantidad de citas relacionadas a los documentos cargados al software de análisis
Atlas.ti para su tratamiento.
Tabla 4.1 Identificador de documentos
Id Nombre Documento Conteo de citas 1 Laura Estefany Castro Carrillo
Entrevistas
Estudiantes
52
2 Yovanny Orejuela 29
3 Juan Pablo Gamboa 56
4 Jonathan Ruiz 61
5 Angie Paola Alemán 45
6 Néstor Carreño Entrevistas Docente 119
7 Encuentro 1 Introducción al curso
Observaciones
3
8 Encuentro 2 O3 Que es la industria 4.0 3
9 Encuentro 2 Que es la industria 4.0 2
10 Encuentro 3 OB5 Que es automatización industrial 2
11 Encuentro 3 Que es automatización industrial 3
12 Encuentro 4 Ob 8 Red de campo y control Sensores Actuadores y controladores 2
13 Encuentro 4 OB7 Red de campo y control Sensores Actuadores y controladores 3
14 Encuentro 4 Red de campo y control “Sensores, Actuadores y controladores” 4
15 Encuentro 5 Red de control PLC y microcontroladores 3
16 Encuentro 5 OB10 Red de control PLC y microcontroladores 3
17 Encuentro 5 OB11 Red de control PLC y microcontroladores 2
18 Encuentro 6 CoDeSys 3
19 Encuentro 6 OB13 CoDeSys 2
20 Encuentro 7 Lenguaje de programación PLC 4
21 Encuentro 7 ob15 Lenguaje de programación PLC 3
22 Encuentro 8 Visualización PLC 3
23 Encuentro 9 Comunicación OPC 3
24 Encuentro 9 ob18 Comunicación OPC 4
25 Encuentro 9 ob19 Comunicación OPC 2
26 Encuentro 9 ob20 Comunicación OPC 7
27 Encuentro 10 Proyecto 2
28 Encuentro 10 Ob 22 Proyecto 4
29 Encuentro 10 Ob 23 Proyecto 2
75
30 Encuentro 10 Ob 24 Proyecto 8
Fuente: elaboración propia
En la tabla anterior podemos observar 30 documentos clasificados e identificados con un
número arábigo del 1 al 30 correspondiente al indicador del documento en el sistema de análisis:
los documentos identificados con los Id del (1) al (5) corresponden a la tipificación en el software
para las entrevistas a los estudiantes. El documento identificado con el Id (6) corresponde a la
tipificación para la entrevista al docente experto en el área de automatización. Los documentos
identificados con los Id del (7) al (30) corresponden a la identificación de las observaciones
realizadas.
Cada documento fue trascrito directamente desde las grabaciones de las entrevistas y las
observaciones de clases. En este trabajo se relaciona la cantidad de citas o referencias codificadas
de cada uno de los documentos. La mayor saturación de datos se encuentra en la entrevista al
docente experto: una densidad de 119 citas o aportes significativos. Los estudiantes presentan un
promedio de saturación cada uno de 48 citas sobre el tema, aportando en total 243. Por último, la
saturación presente en las observaciones relaciona un promedio de 3 citas por observación,
aportando en total 77.
En total se cuenta con 362 citas por parte de los estudiantes y el docente, y 77 citas por parte de
las observaciones. Estos aportes se codifican como se muestra en la tabla 4.2 en la que se relaciona
un total de 79 códigos obtenidos bajo codificación abierta.
Tabla 4.2 Códigos Enraizamiento y densidad
Código En De Código En De Medios 33 3 Retos 4 0
Método 20 14 Industriales 4 1
software de simulación 18 6 Constructivismo 4 2
Propósito 16 1 Rubrica 4 1
76
Código En De Código En De Manejo del tiempo 16 1 Clave 4 0
Acompañamiento docente 16 1 Contexto 3 0
Aplicación 15 3 Oferta 3 1
Motivación 14 1 Libre 3 1
Conocimientos previos 13 2 Parcial 2 1
Enseñanza 13 1 Trabajo en grupo 2 1
Currículo 11 3 Educativos 2 1
Importancia 10 1 Criterios de evaluación 2 1
Prácticas 10 1 Syllabus 2 1
Percepción de la experiencia en el curso 10 1 Por criterios 2 2
Declarativas 10 1 Interna 2 1
Organización 9 1 Toma de decisiones 2 1
Evaluación 9 7 Formativa 2 1
Software 9 1 Colectivo 2 1
Coherencia 8 1 Hardware 2 1
Objetivo 8 1 Aprendizaje asociativo 2 2
Imperativas 8 1 Falta de capacitación 2 1
Falta de conocimientos previos 7 1 Licenciados 2 1
Herramientas de ingeniería 7 2 Ética profesional 2 1
Estilo 6 5 Lúdica 1 1
Recursos 6 3 lenguaje de programación 1 1
Retroalimentación 6 1 Comunicación 1 1
Método sistemático 6 1 Trasferencia de conocimiento 1 0
Simbólico 6 1 Limitantes 1 0
Trabajo autónomo 6 1 Autonomía docente 1 0
Aprendizaje colaborativo 6 1 Registro y análisis 1 1
Aprendizaje basado en proyectos 6 1 Optimizar el aprendizaje 1 0
Materiales 6 2 Enseñanza para desarrollar soluciones 1 1
Tareas de programación 5 1 Dialogo 1 1
Activo 5 1 Pasivo 1 1
Conductismo 5 2 Metas de programación 1 1
Diseño de herramientas didácticas 5 1 Aprendizaje basado en problemas 1 1
Laboratorios 4 1 Enfoque 0 3
Desmotivación 4 0 Estrategia 0 3
Facilidades 4 2 Emocionales 0 1
Dificultades 0 8
Fuente: elaboración propia
La tabla de códigos anterior relaciona los enraizamientos (En), que son el número de citas o
aportes relacionados al código, y las densidades (De), que son el número de vínculos entre códigos
77
con los que tiene relación. Es decir, en este caso el código con mayor número de aportes por parte
de las voces es “medios de enseñanza” con un total de 33 citas, seguido de “métodos de enseñanza”
con 20 citas. Hablando de enraizamiento podemos afirmar que: a mayor número de citas, mayor
relevancia tiene para los entrevistados el tema. Hablando de densidad podemos afirmar que: a
mayor número de vínculos, mayor relación o nivel categorial, es decir, a mayor número de vínculos
mayor visibilidad.
Tras la codificación de la información y el análisis de los datos encontramos los campos
semánticos. En ellos se muestra la agrupación de los códigos que comparten significados,
características o elementos semejantes. Tras la agrupación de códigos se distinguen dos grupos de
campos semánticos. El primero es el grupo de campo semántico “enseñanza”, que a su vez refleja
campos semánticos como “medios”, “métodos”, “evaluación” y currículo. El segundo es el grupo
de campos semánticos “aprendizaje”, que a su vez refleja campos semánticos como “estilos”,
“dificultades”, “propósitos” y “aplicación”. En la figura 4.1 se observa el grupo de campo
semántico “enseñanza”.
78
Figura 4.1 Grupo campos semánticos enseñanza
En la figura anterior se resalta el campo semántico “métodos” que contiene elementos como
“acompañamiento docente”, “enfoque”, “estrategias”, “prácticas” y “retroalimentación”. También
resulta oportuno resaltar el campo semántico “medios” que contiene elementos como “materiales”
y “recursos”.
En la (figura 4.2) se observa el grupo de campo semántico “aprendizaje”.
79
Figura 4.2 Grupo campos semánticos aprendizaje
En la figura anterior se resaltan los campos semánticos “estilo”, “aplicación” y “dificultades de
aprendizaje”. Cada uno de estos campos semánticos incluye elementos esenciales que los
constituyen, así, por ejemplo, el campo semántico “estilos de aprendizaje” está conformado por
elementos como “trabajo autónomo”, “aprendizaje colaborativo”, “trabajo en grupo” o
“facilidades de aprendizaje”.
Tras la codificación es posible la categorización de los códigos. Podemos encontrar 5 niveles
categoriales que buscan expresar las relaciones jerárquicas y de conjunto que se presentan en la
codificación y redes semánticas. Este proceso permite definir algunas jerarquías claras, por
ejemplo, el grupo categorial “enseñanza” contiene a la categoría “métodos”, y esta a su vez
contiene a la subcategoría “recursos”, la que, a su vez, contiene el código “softwares de
80
simulaciones” los cuales pueden ser divididos en aquellos de tipo industrial, educativo, licenciado
o libre. Estas relaciones categoriales se estudiarán a profundidad en los apartados correspondientes
a cada uno de los grupos categoriales.
En las figuras 4.3 a figura 4.6 se puede observar el campo categorial correspondiente a los dos
grupos categoriales enseñanza y aprendizaje. Junto a ellos las categorías principales de cada grupo.
Como también, las subcategorías y códigos que caracterizan cada categoría.
81
Figura 4.3 Campo categorial enseñanza, métodos y medios
82
Figura 4.4 Campo categorial enseñanza evaluación y currículo
83
Figura 4.5 Campo categorial enseñanza, objetivos, organización, otros
84
Figura 4.6 Campo categorial aprendizaje
85
Tras este proceso obtenemos la tabla 4.3 en la cual se relacionan dos grupos categoriales: 1)
enseñanza y 2) aprendizaje. El grupo categorial enseñanza agrupa 57 códigos de diferentes niveles
mientras que el grupo categorial aprendizaje agrupa 28.
Tabla 4.3 Categorías identificadas
Grupo
categorial
Nivel I
Categoría
Nivel II
Subcategoría
Nivel III Códigos Nivel IV Subcódigos Nivel V
Enseñanza
Currículo
Coherencia
Lenguaje de programación
Syllabus
Medios Recurso
Software de simulación
Industrial
Libre
Educativo
Licenciado
Oferta
Laboratorios
Materiales Diseño de herramientas
Métodos
Enfoque Conductismo
Constructivismo
Estrategia Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje basado en proyectos
Pasivo
Prácticas
Colectivo
Acompañamiento docente
Simbólico
Activo
Lúdica
Sistémico
Aplicación
Organización Manejo del tiempo
Evaluación
Parcial
Rubrica
Criterios
Registros
Interna
Toma de decisiones
Formativa
Por criterios
Motivación
Desmotivación
Claves
Autonomía docente
Limitantes
Retos
Retroalimentación
Contexto
Comunicación
Dialogo
Objetivos
Aprendizaje
Estilo
Facilidades Conocimientos previos Herramientas de ingeniería
Trabajo en grupo
Trabajo autónomo
Aprendizaje asociativo
Aplicación
Ética profesional
Tareas de programación
Metas de programación
Propósito Importancia
86
Grupo
categorial
Nivel I
Categoría
Nivel II
Subcategoría
Nivel III Códigos Nivel IV Subcódigos Nivel V
Desmotivación
Motivación
Aprendizaje colaborativo
Dificultades
Falta de capacitación
Emocionales
Falta de conocimientos previos
Declarativas
Hardware
Imperativas
Instrucción
Software
Sobre los grupos categoriales se analiza el valor absoluto de citas. El valor absoluto es el número
de citas relacionadas a los grupos categoriales en función a los documentos analizados. En este
sentido se abordan tres grupos de documentos: primero, la entrevista al docente experto en
automatización. Segundo, las entrevistas a los estudiantes. Tercero, las observaciones de clase.
Tabla 4.4 Porcentajes relativos grupos categoriales documentos analizados
Entrevistas Docentes
Gr=119; GS=1
Entrevistas Estudiantes
Gr=243; GS=5
Observaciones
Gr=77; GS=24 Totales
A RF RC RT A RF RC RT A RF RC RT A RF RT
Aprendizaje
Gr=100; GS=15 21 21,00% 21,88% 6,16% 70 70,00% 37,43% 20,53% 9 9,00% 15,52% 2,64% 100 100,00% 29,33%
Enseñanza
Gr=241; GS=36 75 31,12% 78,13% 21,99% 117 48,55% 62,57% 34,31% 49 20,33% 84,48% 14,37% 241 100,00% 70,67%
Totales 96 28,15% 100,00% 28,15% 187 54,84% 100,00% 54,84% 58 17,01% 100,00% 17,01% 341 100,00% 100,00%
Convenciones
Gr Citas GS Miembros A Absoluto de citas
FC Relativo de la columna RT Relativo de la tabla RF Relativo de la fila
De la anterior tabla resaltamos que en el grupo categorial “aprendizaje” el mayor aporte y
saturación de datos se obtuvo de las entrevistas a los docentes: 70% de los datos obtenidos. En el
grupo categorial “enseñanza” el mayor aporte y saturación de datos se obtuvo de las entrevistas a
estudiantes: 48.5% de los datos obtenidos.
El 78% de los datos extraídos a partir de la entrevista al docente tratan acerca del grupo
categorial “enseñanza”, mientras que el 22% trata acerca del grupo categorial “aprendizaje”. El
62% de los datos extraídos a partir de las entrevistas a los estudiantes tratan acerca del grupo
87
categorial “enseñanza”, mientras que el 37% trata acerca del grupo categorial “aprendizaje”. El
84% de los datos extraídos de las observaciones tratan acerca del grupo categorial “enseñanza” y
el 15% tratan acerca del grupo categorial “aprendizaje”.
Las entrevistas a estudiantes, la entrevista al docente y las observaciones aportan más datos al
grupo categorial “enseñanza” que al grupo “aprendizaje”. La entrevista al docente aportó la mayor
cantidad de datos al grupo categorial “enseñanza”, seguido de los datos aportados por los
estudiantes y, por último, por las observaciones.
Uno de nuestros presupuestos de investigación era que las entrevistas a estudiantes estarían
centradas principalmente en torno al grupo categorial “aprendizaje” pues ese grupo está más
relacionado con su rol, no obstante, encontramos que las entrevistas a estudiantes dan más
importancia al grupo categorial “enseñanza”.
4.2.Características de la enseñanza
Esta investigación en su objetivo específico uno busca determinar los siguientes aspectos en el
grupo focal de estudiantes y el docente:
• La descripción de los métodos de enseñanza.
• La identificación de los medios aplicados en la enseñanza de automatización industrial.
• Los contenidos relevantes en la enseñanza a estudiantes de ingeniería industrial.
• Las técnicas de evaluación aplicadas.
A partir de estos aspectos orientadores se obtuvo un perfil o caracterización de la enseñanza de
la automatización en estudiantes de ingeniería industrial y de producción. Con base en esos
aspectos se construyeron las categorías pertenecientes al grupo categorial “enseñanza”.
88
El grupo categorial “enseñanza” contiene cuatro categorías: 1) Medios. 2) Métodos. 3)
Evaluación y 4) Currículo. Cada uno de estos grupos tiene unas características especiales que se
relacionan directamente con cada categoría. Encontramos códigos emergentes que, si bien forman
parte o se asocian con la enseñanza, no pueden ser agrupados en las cuatro categorías antes
mencionadas, por ejemplo, códigos como “objetivos”, “contexto”, “desmotivación”, “aplicación”,
“limitantes”, entre otros. (Ver figura 4. 7)
Figura 4.7 Saturación de datos de las categorías de la enseñanza
En la figura 4.7 se pueden observar la saturación de datos relacionados a cada categoría del
grupo categorial “enseñanza”. El término “Enraizamiento” (E) hace referencia al número de citas
o aportes asociados a cada categoría determinada. El término “Densidad” (D) hace referencia al
número de códigos o vínculos asociados a cada categoría principal. La categoría “medios”
89
contenida dentro del grupo categorial “enseñanza” presenta el mayor enraizamiento, esto quiere
decir que los estudiantes y el docente opinaron más sobre los medios de enseñanza que sobre otras
categorías. En específico la categoría “medios” cuenta con 33 citas asociadas, mientras que la
categoría “métodos” cuenta con 20.
Evaluaremos en detalle cuál de las dos categorías, métodos o medios, es la principal. En la tabla
4.5 se muestran los enraizamientos y densidades de la categoría “métodos”: 90 citas y 32 vínculos.
En la tabla 4.6 se muestran los enraizamientos y densidades de la categoría “medios”: 86 citas y
21 enraizamientos.
Tabla 4.5 Enraizamientos y densidad categoría métodos
Código E D Código E D Métodos 20 12 Constructivismo 4 1
Acompañamiento docente 16 1 Colectivo 2 1
Prácticas 10 1 Aprendizaje basado en problemas 1 1
Aprendizaje basado en proyectos 6 1 Pasivo 1 1
Simbólico 6 1 Lúdica 1 1
Sistémico 6 1 Dialogo 1 1
Retroalimentación 6 1 Enfoque 0 3
Conductismo 5 1 Estrategia 0 3
Activo 5 1 Total 90 32
Tabla 4.6 Enraizamientos y densidad categoría medios.
Código E D Medios 33 3
Software de simulación 18 6
Recurso 6 3
Materiales 6 2
Diseño de herramientas 5 1
Industrial 4 1
Laboratorios 4 1
Libre 3 1
Oferta 3 1
Educativo 2 1
Licenciado 2 1
Total 86 21
90
Por lo anterior, podemos concluir que la categoría “métodos” es la categoría principal en el
grupo categorial “enseñanza”, esto nos dice que los estudiantes y el docente consideran de gran
importancia los métodos de enseñanza en el proceso de enseñanza y aprendizaje.
4.2.1. Métodos
Habiendo dejado clara la codificación y categorización de los términos que analizaremos en
este trabajo, podemos iniciar con el análisis de la categoría “métodos” perteneciente al grupo
categorial “enseñanza”.
Entorno a la categoría “métodos” encontramos que los estudiantes consideran que un método
de enseñanza adecuado requiere no sólo de un docente con amplios conocimientos en el tema, sino
de un docente con habilidades específicas, como: fluidez en la comunicación, capacidad de
liderazgo, habilidades creativas, cercanía a la innovación y habilidades de organización y de
cohesión. La conjunción entre el conocimiento y las habilidades de enseñanza permite a los
estudiantes comprender el mensaje que el profesor intenta transmitir manteniendo la motivación y
el interés. (Ver figura 4.8 )
91
Figura 4.8 principales voces categoría “métodos”.
La docencia es casi un acto teatral en donde se busca la atención de una audiencia constituida
por estudiantes. Los estudiantes se interesan por los temas expuestos por el docente si este modula
de manera adecuada el sonido de su voz, si transmite sus ideas con fuerza y demostrando pasión
por su trabajo, si logra exponer el tema de forma coherente siguiendo un hilo conductor adecuado,
92
etc. En otras palabras, tal y como en una obra de teatro, en la puesta en escena pedagógica es
necesario que el guion, la historia y los medios usados constituyan una unidad orgánica.
Si el docente descuida su rol lleva a que sus estudiantes se desmotiven y, con ello, al fracaso
del aprendizaje. Los docentes con malas prácticas ponen en la cuerda floja a los estudiantes: la
desmotivación aleja a los estudiantes de las aulas y, por tanto, del conocimiento. Además, la
desmotivación lleva al estudiante a perder la confianza en sus propias capacidades, lo que empeora
el ambiente de clase.
Este tipo de inconvenientes son más patentes en materias de ciencias básicas como la
matemática o la física en las que los estudiantes suelen retraerse y ser poco participativos. Esto los
lleva incluso a evitar preguntar en aquellos casos en que no entienden un tema en específico, lo
que retrasa su proceso de aprendizaje aún más.
Para el docente entrevistado también resultaron importantes elementos como el hilo conductor
de la clase o las habilidades pedagógicas requeridas para llevar a buen término un proceso
educativo. Para el docente consultado es necesario tener la capacidad de crear una clase unitaria
que cuente con un inicio adecuado, un avance constructivo y un final satisfactorio. En un proceso
de enseñanza adecuado ambas partes ganan algo: el docente gana si la temática enseñada es
aprendida y perdura en la memoria de sus estudiantes, y el estudiante gana si comprende los temas
estudiados pues estos le permitirán desarrollarse de mejor manera en su vida.
Para un adecuado ejercicio del rol docente es importante conocer la forma en que aprende cada
estudiante con el fin de encontrar la manera más adecuada de llevarle el conocimiento y el interés
que hagan posible un correcto aprendizaje.
93
Tanto el estudiante como el docente concuerdan en la relevancia de ciertos aspectos
relacionados con los métodos de enseñanza: la asertividad en la comunicación y el hilo conductor
de la clase. La comunicación es el medio a través del cual se relacionan los docentes y los
estudiantes; el hilo conductor es la forma en que se le da cohesión al discurso en clase.
En el contexto de la enseñanza de automatización industrial nos encontramos por lo general con
clases magistrales en las que la interacción entre los estudiantes y el docente es muy limitada. Es
más, a partir de nuestras observaciones preliminares pudimos concluir que, incluso en los casos en
que se presta una comunicación fluida, como las prácticas, la comunicación es casi nula.
Son múltiples los factores que impiden el diálogo continuo y asertivo entre docentes y
estudiantes: el tipo de instrucción, la cantidad de estudiantes en el salón y los tiempos reducidos.
A partir de la categoría “métodos de enseñanza” nos damos cuenta de que los elementos
involucrados en el contexto de la clase no son únicamente la comunicación y el hilo conductor,
también existen categorías como el acompañamiento docente, la práctica y las estrategias. De esta
última podemos contar aprendizaje basado en proyectos. Estos aspectos constituyen los principales
componentes de la categoría “métodos” (Ver figura 4.9).
94
Figura 4.9 Enraizamientos y densidades de la categoría métodos
En la figura anterior podemos observar las principales subcategorías contenidas en la categoría
“métodos” junto a sus enraizamientos y densidades. Esta red refleja que el principal aspecto de los
métodos de enseñanza según las voces de estudiantes y docentes es el “acompañamiento docente”
que cuenta con 16 enraizamientos o citas referentes al tema. Le siguen en importancia la
subcategoría “prácticas” con 10 enraizamientos o citas y la subcategoría “retroalimentación” con
6.
A continuación, analizaremos las principales subcategorías contenidas en la categoría “método”
comenzando por la subcategoría “acompañamiento docente”. En la figura 4.10 podemos ver en
detalle las voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta al acompañamiento docente.
95
Figura 4.10 Principales voces subcategoría acompañamiento docente
96
Los estudiantes indican que el acompañamiento docente es muy útil e importante para mejorar
o resolver falencias y dudas sobre los temas vistos en clase. Los estudiantes comprenden el
acampamiento docente como fuente de contexto y de panorama en relación con los temas más
difíciles vistos en la clase, o con el deseo de encontrar otros escenarios en los cuales aplicar sus
nuevos conocimientos.
Las herramientas y los medios de enseñanza por sí solos no logran satisfacer las necesidades de
aprendizaje particulares de cada estudiante. Los estudiantes expresan que, pese a la aplicación de
medios gráficos de video y textuales que guían el aprendizaje, el acompañamiento docente juega
un papel importante al momento de emprender un aprendizaje autónomo.
Una herramienta textual impresa o digital puede indicar la teoría y los conceptos básicos del
tema a tratar. Un recurso videográfico podrá darnos un paso a paso e indicarnos cómo se realiza
una actividad. No obstante, cuando el estudiante pone en práctica lo aprendido es inevitable que
le surjan dudas o cuestionamientos que requieren ser solucionados de manera particular; es en
estos casos en los cuales el acompañamiento docente muestra su valor como guía fundamental en
el aprendizaje.
Este acompañamiento no debe ser restrictivo, debe permitir el trabajo autónomo, la exploración,
la experimentación y debe fomentar la búsqueda de la respuesta por parte del estudiante. Es
necesario que el docente esté abierto a responder las dudas que surjan en el proceso, y también que
permita que el estudiante sea quien busque sus propias respuestas y llegue al desarrollo de su
propio conocimiento. El rol del docente no es solamente enseñar un tema, es enseñar a sus alumnos
a aprender.
97
Para el docente entrevistado el “acompañamiento docente” en los procesos de enseñanza de
automatización industrial se caracteriza por dos componentes: primero, el acompañamiento debe
ser directo en aras de explicar y profundizar en el manejo de las herramientas o elementos del
curso; segundo, es conveniente que el acompañamiento tenga una perspectiva conductista, es decir,
que conduzca al estudiante al conocimiento o fin que el docente considere pertinente.
Encontramos aquí una confrontación directa entre lo que creen los estudiantes y lo que cree el
profesor. Por un lado, los estudiantes creen que el acompañamiento por parte del docente debe ser
una guía que insinúe la mejor forma de realizar aquello en lo que se tiene problemas sin llegar a
dar una respuesta directa. Por otro lado, para el docente su labor en el acompañamiento es entregar
al estudiante la respuesta directa y concreta a la pregunta que el estudiante formuló.
No obstante, esta confrontación es ilusoria. En realidad, ambos actores, el docente y los
estudiantes, están describiendo dos etapas distintas del mismo proceso. Existe un primer momento
en que el docente indica el camino que los estudiantes deben seguir para alcanzar los objetivos
propuestos, a esto se refiere el docente cuando habla del acompañamiento, y existe un segundo
momento, posterior temporal y causalmente al primero, en que los estudiantes ponen en práctica
los conocimientos adquiridos durante su formación y se encuentran con dificultades que buscan
solucionar a través de la ayuda del maestro, a esto se refieren los estudiantes cuando hablan de
acompañamiento.
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “acompañamiento docente” podemos pasar al
siguiente elemento importante contenido en la categoría “método”: la subcategoría “prácticas”. En
las prácticas los estudiantes aplican el conocimiento adquirido a través de la realización de
ejercicios propuestos tanto por el docente como por ellos mismos. Las prácticas se hacen con el
98
objetivo de lograr romper la barrera entre teoría y praxis. En la figura 4.11 podemos ver en detalle
las voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta a las prácticas.
Figura 4.11 Principales voces subcategoría prácticas
En palabras de los estudiantes, la práctica se entiende como el método a través del cual aplican
los temas y contenidos vistos en un contexto real. Esta aplicación se puede dar en entornos
simulados o físicos. Para los estudiantes, la práctica en la enseñanza de automatización es de gran
importancia como mecanismo de aplicación y verificación de lo aprendido. Debido a que el
objetivo de los cursos de automatización industrial es brindar habilidades a los estudiantes que los
99
hagan capaces de automatizar procesos en la industria, resulta evidente que la aplicación práctica
cumple la función de validar la corrección de las técnicas, los métodos, y las habilidades
aprendidas. No obstante, no es necesario que esas prácticas se lleven a cabo en entornos físicos,
con el avance de la tecnología podemos generar ambientes virtuales simulados que comparten las
mismas características con los ambientes físicos, incluyendo algunas ventajas como la no
limitación espacial o temporal. Sin práctica, a ojos de los estudiantes, la enseñanza de la
automatización carece de sentido.
El docente entiende la práctica como un elemento adicional en el proceso de enseñanza. Es el
momento en que el estudiante aplica los métodos, habilidades o mecanismos aprendidos basándose
en su propio desarrollo cognitivo, estilo o manera de interpretar los temas. En la práctica el docente
se hace a un lado permitiendo que el estudiante sea la pieza clave en el desarrollo de las soluciones
a los problemas: esto genera procesos de aprendizaje más significativos. En la práctica el
estudiante, a ojos del docente, tiene la posibilidad de crear procesos de aprendizaje más
significativos porque es él mismo quien establece los parámetros y actividades adecuadas para
llegar al fin planteado guiándose por la conciencia de su propia comprensión y motivación. El
docente funge como un evaluador del resultado final de la práctica: si los procesos seguidos por el
estudiante de manera autónoma fueron correctos, entonces el resultado de la práctica será el
esperado. Por el contrario, si los procesos seguidos por el estudiante no fueron adecuados,
probablemente el resultado tampoco lo será, en cuyo caso el docente debe tratar de corregir los
errores haciéndole ver al estudiante dónde están y cómo puede evitarlos en futuras prácticas.
Encontramos aquí una diferencia entre lo que creen los estudiantes y lo que cree el profesor con
respecto a la práctica: para los estudiantes la práctica es una actividad necesaria en la enseñanza
como medio de aplicación y validación de los temas vistos. Para el docente, por su parte, la práctica
100
es un momento diferente al de la enseñanza que él imparte. La práctica es para el docente un
espacio de trabajo autónomo y libre donde el estudiante puede desarrollar por sí mismo y bajo sus
propios parámetros la aplicación y validación de lo aprendido.
Gracias a nuestras observaciones nos dimos cuenta de que la desvinculación vista por el docente
entre su proceso de enseñanza y las prácticas es ilusoria, pues en realidad la labor del docente es
continua en todo momento. Al momento de las prácticas, por ejemplo, encontramos que los
docentes guían los procesos a través de un paso a paso y de una instrucción constante.
La diferencia entre el punto de vista del docente y el punto de vista de los estudiantes no es más
que una diferencia terminológica: mientras que los estudiantes llaman “práctica” a todas las
actividades propuestas por el docente que ellos deben realizar de manera autónoma, el docente
llama a la mayor parte de esas actividades “taller” o “trabajo” y las entiende como una parte íntegra
de su labor de enseñanza, considerando, a su vez, que una “práctica” hace referencia a un trabajo
autónomo propuesto y desarrollado por el mismo estudiante de manera autodidacta.
La diferencia terminológica es crucial pues si atendemos a aquello que los estudiantes llaman
“prácticas” nos encontramos con que en ellas se realizan procesos guiados en todo momento por
un docente en los que se espera por parte de los estudiantes una aplicación paso a paso de la
instrucción recibida. Por su parte, si atendemos a aquello que el docente llama “práctica” nos
encontramos con que en ella la intervención del docente se da sólo después de que el estudiante se
propuso y llevó a cabo un proyecto de forma autónoma y decide, para validar su conocimiento,
consultar al docente sobre la corrección o incorrección de sus resultados.
En esta investigación se encontró que los estudiantes que no realizan “prácticas”, en el uso que
del término tiene el docente, es decir, que no se proponen y solucionan ejercicios de manera
101
autónoma, tienen peores resultados que los que sí lo hacen en el contexto de la “práctica” en el uso
que del término tienen los estudiantes. Esto es así porque la práctica autónoma es uno de los
principales mecanismos de aprendizaje en la automatización. Cuando el estudiante decide
emprender por sí mismo un proyecto práctico, está ejercitando sus conocimientos adquiridos y
habilidades creativas, lo que le permite estar mejor preparado para enfrentar otros retos de
automatización dentro o fuera de la clase.
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “práctica” podemos pasar al siguiente elemento
importante contenido en la categoría “método”: la subcategoría “retroalimentación”. En la figura
4.12 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta a la
retroalimentación.
102
Figura 4.12 Principales voces subcategoría retroalimentación
Para los estudiantes la retroalimentación es importante en su proceso de aprendizaje como
medio de evaluación. Esta importancia se da, a su juicio, por tres componentes de la
retroalimentación: primero, sirve para contrastar lo aprendido con las metas esperadas. Segundo,
103
sirve como criterio de viabilidad de la aplicación y el uso de herramientas o posibles soluciones
de problemas planteados en el desarrollo de los contenidos de clase. Este segundo aspecto es
fundamental en tanto que en la estrategia de aprendizaje basado en proyectos al estudiante se le
entrega un problema para el cual debe proponer soluciones. Tercera, sirve para conocer mejor los
softwares con los que se trabaja, lo que permite, por la naturaleza de esos softwares, aprender a
programas mejor. Los softwares de simulación de programación cuentan con herramientas de
“retroalimentación activa sistemática” las cuales alertan al usuario sobre los puntos en donde está
cometiendo fallas que impiden el correcto funcionamiento de aquello programado.
Para el docente también es importante la retroalimentación como medio de evaluación. Él
afirma que la principal herramienta con la que cuenta al momento de retroalimentar a los
estudiantes es la rúbrica de evaluación en la que consigna los parámetros de evaluación y los
criterios cuantitativos y cualitativos con los que evaluará el proceso de aprendizaje de los alumnos.
La retroalimentación siempre debe hacerse conforme a los criterios consignados en la rúbrica de
evaluación.
Los estudiantes, el docente y las observaciones concuerdan en que la retroalimentación es un
método de evaluación que sirve para verificar el alcance de las metas propuestas.
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “retroalimentación” podemos pasar al siguiente
elemento importante contenido en la categoría “método”: la subcategoría “estrategias”. En la
figura 4.13 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta a
las estrategias.
104
Figura 4.13 Principales voces subcategoría estrategias
La subcategoría “estrategias” contiene dos códigos: 1) aprendizaje basado en proyectos y 2)
aprendizaje basado en problemas. Debido a que los actores de la investigación no aportaron datos
suficientes sobre el código “aprendizaje basado en problemas”, decidimos centrarnos únicamente
en el “aprendizaje basado en proyecto.
En lo referente al código “aprendizaje basado en proyectos” los estudiantes indican que
perciben esta estrategia como un mecanismo que propone un reto, propósito o finalidad para
105
practicar lo aprendido en un contexto funcional. Consideran que el “aprendizaje basado en
proyectos” dota de un valor agregado a su conocimiento.
El docente considera importante el aprendizaje basado en proyectos para el correcto desarrollo
de actividades evaluativas en torno a los temas enseñados. A ojos del docente el punto más
relevante de aprendizaje basado en proyectos es su facilidad de estructurarlo en torno a hitos y
fases claras lo que permite generar una evaluación de logros mucho más sencilla y comprensible
tanto para el docente como para los alumnos. Para que la estructura de un aprendizaje basado en
proyectos tenga sentido debe estar creada alrededor de un hilo conductor claro que le de coherencia
temática y debe contar con un constante acompañamiento y retroalimentación por parte del
docente.
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “estrategia”, en particular por la estrategia
“aprendizaje basado en proyectos”, podemos pasar al siguiente elemento importante contenido en
la categoría “método”: la subcategoría “enfoque”. En la figura 4.14 podemos ver en detalle las
voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta al enfoque.
106
Figura 4.14 Principales voces subcategoría enfoques
La subcategoría “enfoque” contiene dos códigos: 1) conductismo. 2) constructivismo. Debido
a que los estudiantes no aportaron en sus entrevistas nada a la subcategoría enfoque, ni a los
códigos que esta contiene, nos centraremos en los reportes del docente.
Para el docente el método de enseñanza tiene dos momentos: primero, un momento
conductivista. En este primer momento los estudiantes desconocen por completo el contenido del
curso, así como los sistemas y herramientas con los que se trabajará, es importante en este
momento, por tanto, guiar a los estudiantes de manera precisa y suficiente como para que adquieran
un conocimiento suficiente del tema que les haga posible, a su debido momento, iniciar cadenas
causales de autoaprendizaje por su cuenta. Segundo, un momento constructivista en el que el
estudiante, basándose en los conocimientos adquiridos en el primer momento, es capaz de
107
desarrollar su propio proceso de aprendizaje profundizando en temas en los que ya tiene una
introducción suficiente como explorarlos, experimentarlos y aprender nuevas cosas por su cuenta.
Por ende, tanto el conductismo como el constructivismo son enfoques válidos en la enseñanza
de la ingeniería siempre y cuando se los pueda combinar de manera equilibrada.
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “enfoque”, en particular por conductismo y
constructivismo, podemos pasar a los siguientes elementos contenidos en la categoría “método”:
las subcategorías “activo”, “pasivo”, “sistemático o lógico”, “simbólico” y “pasivo”. Estas
subcategorías corresponden a los distintos métodos de enseñanza (ver marco conceptual) que
fueron insinuados durante las entrevistas por los actores del estudio. A diferencia de las anteriores
subcategorías pertenecientes a la categoría “métodos” estas subcategorías no constituyen meras
características o cualidades de los métodos, sino que son en sí mismas distintos “métodos de
enseñanza” aplicados en la enseñanza de la automatización industrial en el grupo focal. En la figura
4.15 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta a este
grupo de subcategorías:
Figura 4.15 Principales voces subcategoría simbólico, sistemático o lógico, pasivo, activo, y
colectivo
108
Con base en las observaciones se identificaron cinco métodos de enseñanza, de entre los
veintidós existentes -ver en el marco conceptual- (Cf. Garrido, P et al., 2010): primero, el método
simbólico o verbalístico que es un método de enseñanza en cuanto a la concretización de la
enseñanza. Este método se caracteriza porque lo fundamental en las clases que lo siguen es el
lenguaje oral y escrito. Segundo, el método sistemático o lógico que es un método de enseñanza
en cuanto a la organización de la materia. Este método se caracteriza porque los datos son
presentados siguiendo una estructura lógica que va desde lo más básico hacia lo más complejo.
Tercero, el método colectivo que es un método de enseñanza en cuanto a la relación entre el
profesor y el alumno. Este método se caracteriza porque un profesor imparte sus conocimientos a
una gran cantidad de alumnos entre los que no se hace diferencia, es decir, que no se estratifican
según sus conocimientos. Cuarto, el método activo que es un método de enseñanza en cuanto a las
actividades de los alumnos. Este método se caracteriza porque los alumnos participan en la clase
hasta el punto de ser ellos quienes la dirigen, mientras que el docente sólo cumple las veces de un
orientador en los procesos de aprendizaje. Quinto, el método pasivo que también es un método de
enseñanza en cuanto a las actividades de los alumnos. Este método se caracteriza por lo contrario
del método activo, es decir, en el método pasivo el profesor es quien dirige las actividades mientras
que los alumnos “reciben” los conocimientos de forma pasiva.
Resulta interesante para la investigación en curso la ausencia del método intuitivo, que es un
método de enseñanza en cuanto a la concretización de la enseñanza, dentro de las observaciones.
El método intuitivo se caracteriza porque la actividad de aprendizaje parte de actividades
experimentales y experiencias reales lo que, en el contexto del aprendizaje basado en proyecto, es
fundamental.
109
4.2.2. Medios
Habiendo dejado clara la categoría “métodos” podemos pasar al siguiente elemento importante
en el grupo categorial “enseñanza”, la categoría “medios”. Los estudiantes entienden por medios
todas aquellas herramientas que les permiten comunicar y almacenar contenidos de clase. Los
estudiantes consideran los medios como espacios propicios para interactuar con los temas de clase,
las actividades, las instrucciones, las herramientas, la retroalimentación y evaluación. (Ver figura
4.16)
Figura 4.16 Principales voces de estudiantes categoría medios
110
Los estudiantes asocian los medios con recursos como las plataformas virtuales, los softwares
de simulación, los documentos y las plataformas de distribución digital de contenido multimedia.
Los estudiantes consideran importante la diversificación de los recursos aplicados como medios,
esto porque posibilita una movilidad entre herramientas que se ajusta a sus habilidades y
necesidades.
El docente considera los medios como el conjunto de herramientas para comunicar o almacenar
información del curso como actividades e instrucciones (Ver figura 4.17). A pesar de que el
docente y los estudiantes concuerdan al considerar que los medios son herramientas en la
aplicación, divergen en cuanto a los elementos que entrarían a esta categoría.
Figura 4.17 Voz del docente categoría medios
111
Por un lado, el estudiante comprende los medios como el espacio de comunicación en el que se
puede encontrar información relevante del curso. Por otro lado, el docente comprende que los
medios son las herramientas guía que sintetizan la información de la clase, es decir, los
documentos, los softwares de simulación, los contenidos multimedia, las plataformas virtuales de
gestión de aprendizaje y las plataformas de transmisión.
Esta divergencia responde al rol que asume cada uno de los participantes en la clase: el docente
asume los medios como herramientas para comunicar los elementos de la clase y los estudiantes
asumen los medios como el espacio físico o virtual en el que se materializa la comunicación con
el docente.
Habiendo hablado de la categoría “medios” en términos generales, podemos examinarla de
manera detallada (ver figura 4.18).
Figura 4.18 Enraizamientos y descuidadas categoría medios
112
En la figura anterior observamos las principales subcategorías contenidas en la categoría
“medios” junto a sus enraizamientos y densidades. Los principales aspectos de la categoría medios
de enseñanza son las subcategorías “recursos” y “materiales” que cuentan con 6 citas relacionadas
al tema cada una.
El elemento más relevante dentro de la categoría “medios” es la subcategoría “recursos” que
está constituida, a su vez, de códigos como “softwares de simulación” y “laboratorios”.
Los estudiantes, los docentes y la observación concuerdan en que los “recursos” son muy
importantes como medio facilitador del proceso de aprendizaje. Esta importancia está dada por
cuatro elementos de los recursos: primero, sirven como facilitadores de la comunicación entre los
estudiantes y los docentes; segundo, sirven como un espacio académico en el que se destacan los
sistemas de gestión de aprendizaje; tercero, sirven como medio de simulación de los temas
aprendidos; cuarto, sirven como medio de almacenamiento de la síntesis de los contenidos de clase.
Los “recursos” son los medios que facilitan la comunicación, la gestión del aprendizaje, la
simulación de lo aprendido y el almacenamiento de los temas y actividades del proceso de
aprendizaje.
113
Figura 4.19 Observaciones recursos
Los cuatro elementos que constituyen la subcategoría “recursos” se ven reflejados en las
observaciones. Entre los recursos que facilitan la comunicación se resalta la plataforma de
trasmisión Zoom, como espacio virtual de clase en el cual los estudiantes y el docente pueden
interactuar de forma sincrónica alrededor de los temas de clase en constante diálogo. Los espacios
de gestión académica LMS como el Classroom y las aulas virtuales también son factores relevantes
porque permiten al estudiante gestionar su aprendizaje desde un entorno virtual que le presenta
una guía detallada de los temas, las actividades, la evaluación y la retroalimentación del curso.
114
Otro recurso importante del que hablan los sujetos de estudio es el de los simuladores. Tenemos
al simulador de circuitos y microcontroladores Tinkercad. En este simulador los estudiantes
pueden practicar los aprendizajes básicos en modelaje de electrónica. También está CADe SIMU,
simulador de redes de control que permite a los estudiantes poner en práctica el modelamiento
electrónico de controladores de automatización. También está CoDeSys, un software de
programación industrial que permite la programación orientada a objetos y sistemas automatizados
en los que los estudiantes ponen en práctica los conocimientos en programación. Y, por último,
los sujetos de estudio nombran a Factory IO, un simulador gráfico de sistemas automatizados en
el que los estudiantes pueden visualizar los sistemas de automatización en un entorno virtual.
El último recurso importante del que nos hablan los sujetos de estudio son los medios gráficos
y audiovisuales que facilitan el almacenamiento, la síntesis y la instrucción de los contenidos y
actividades. Entre ellos encontramos plataformas como YouTube o elementos como las
infografías, los manuales, las guías y las presentaciones, que permiten una interacción entre los
estudiantes y el docente con respecto a los contenidos.
Cada uno de los anteriores elementos es relevante en la subcategoría “recursos”, sin embargo,
no todos los elementos son igualmente relevantes. Existen dos elementos que resaltan con respecto
a los demás: los códigos “software de simulación” y “laboratorios”.
En cuanto al código “software de simulación” los estudiantes indican que los simuladores
permiten un aprendizaje interactivo, práctico, dinámico y visual. Estas cualidades son muy útiles
para el estudiante porque le facilitan el aprendizaje de los conceptos y las herramientas propuestas.
115
Figura 4.20 Principales voces código Software de simulación
En concreto, los estudiantes consideran que los simuladores con interfaz gráfica facilitan más
la comprensión de los conceptos y elementos técnicos que herramientas como las guías, los videos
o los manuales impresos o digitales.
La manipulación y visualización de los simuladores es un aspecto muy relevante en el
aprendizaje para los estudiantes. La relevancia está dada por la capacidad de poner en práctica lo
aprendido y por la experimentación con los elementos del simulador que se asemejan a los equipos
116
reales de la industria o un laboratorio. Los estudiantes interactúan con el simulador y sus funciones
como si se tratara de un equipo real, esto le hace ganar en confianza y motivación, así como permite
un trabajo y una retroalimentación autónomos.
El docente concuerda con los estudiantes en su opinión sobre los simuladores y la relevancia
de estos en el aprendizaje y en el proceso de enseñanza. En este sentido, el docente piensa en los
simuladores como recursos con la capacidad de motivar a los estudiantes porque les permite poner
en práctica lo aprendido en un entorno controlado, con retroalimentación automática y múltiples
capacidades para la experimentación.
El docente también aborda el tema de pertenencia y selección de los recursos de simulación.
Indica que en el proceso de enseñanza estos dos aspectos son cruciales porque una inadecuada
selección de simuladores puede acarrear más problemas de los que soluciona, lo que lleva de
manera inevitable a la frustración del aprendiz. La elección de los simuladores debe responder a
las necesidades y capacidades de los estudiantes. Si bien es cierto que en el marcado se encuentra
una gran cantidad de simuladores, todos con características muy específicas, no todos son
susceptibles de ser usados como recursos de enseñanza. Actualmente en el mercado se pueden
encontrar dos clases de simuladores el “software industrial” y el “software educativo”.
Ahondando más en esta acotación del docente podemos notar dos aspectos importantes con
respecto a los simuladores en la actualidad: Primero, los simuladores educativos, si bien reflejan
características adecuadas para la enseñanza, tienen un reducido alcance de aplicación y no cuentan
con la totalidad de las características que uno desearía a la hora de poner en práctica lo aprendido.
Si a lo anterior sumamos que la mayoría de los simuladores tienen licencias de pago con costos
elevados, podemos concluir que los simuladores educativos actuales presentan barreras claras a
los estudiantes.
117
Segundo, los simuladores industriales, si bien ofrecen un alto grado de profesionalismo y
capacidades mayores de aplicación, son difíciles de manejar y requieren equipos de cómputo con
capacidades elevadas de procesamiento. Si a lo anterior sumamos que estos simulares tienen
licencias de pago con costos aún más elevados que los de los simuladores educativos, podemos
concluir que los simuladores industriales actuales no son herramientas alternativas viables con
respecto a los simuladores educativos a la hora de enseñar automatización.
Habiendo terminado el análisis del código “software de simulación” podemos centrarnos en el
siguiente código relevante de la subcategoría “recursos”: el código “laboratorios”. Tanto para los
estudiantes como para el docente este código está estrechamente relacionado con los softwares de
simulación. Al igual que los simuladores, los laboratorios de emplazamiento físico permiten a los
estudiantes un aprendizaje interactivo, práctico, dinámico y visual. Estas cualidades son de gran
utilidad para el estudiante porque facilitan el aprendizaje de los conceptos y de la técnica.
118
Figura 4.21 Principales voces código laboratorios
Los estudiantes prefieren los laboratorios de emplazamiento físico con respecto a los softwares
de simulación. Si bien los simuladores brindan la posibilidad de poner en práctica los
conocimientos al permitir la manipulación de elementos virtuales, los estudiantes opinan que una
manipulación física de los equipos es más motivante y dinámica porque los enfrenta a un contexto
real más cercano a las aplicaciones industriales.
119
Aunque los laboratorios son preferidos por los estudiantes con respecto a los simuladores, su
aplicación y su uso son sumamente complejos. Los laboratorios de emplazamiento físicos para la
automatización industrial son muy costosos de adquirir y de mantener, requieren personal
altamente calificado para su correcta gestión y son poco adaptables a condiciones cambiantes como
las presentadas por la pandemia de Covid-19.
En todo caso, tanto los simuladores como los laboratorios facilitan el aprendizaje de los
estudiantes. Aunque los estudiantes prefieren los laboratorios, podemos concluir, después de un
análisis de las ventajas y desventajas de ambos recursos, que no existen razones para decantarnos
por uno sólo de los dos recursos. No obstante, sí podemos afirmar que no usar ni simuladores ni
laboratorios es totalmente negativo para la enseñanza y el aprendizaje de la automatización
industrial.
Habiendo analizado la subcategoría “recursos”, y sus códigos “software de simulación” y
“laboratorios”, podemos analizar la siguiente subcategoría de la categoría “medios”: la
subcategoría “materiales”. En la figura 4.22 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y
el docente en lo que respecta a los materiales.
120
Figura 4.22 Principales voces subcategoría materiales
Para el docente, la subcategoría “materiales” se compone de dos elementos: primero, el diseño,
entendido como la acción creativa de construcción y desarrollo de los recursos en el contexto de
los temas de clase. Con el diseño se pretende plasmar el contenido de forma atractiva y útil, de
manera tal que el producto sirva de guía metodología e instructiva para las actividades y temas del
121
curso. Segundo, la lúdica, entendida por el docente cómo la acción en la que se aplican los recursos
didácticos en la clase.
La aproximación del docente al concepto de lúdica está directamente ligada con las actividades
prácticas en las que el estudiante aplica lo aprendido con la ayuda de algunos recursos o medios.
Sin embargo, el docente entiende de forma incompleta el concepto de lúdica con respecto a su
verdadero significado: si bien la lúdica persigue la actividad de los estudiantes en un contexto de
clase, esta actividad también debe tener un carácter recreativo. La lúdica no es simplemente
interacción y práctica, también es entretenimiento, juego, diversión y ocio, lo que aumenta la
motivación del estudiantado.
Para los estudiantes los “materiales” se perciben como una necesidad. Entre las principales
necesidades de materiales indicadas por los estudiantes se destacan: primero, la necesidad de
materiales guía en torno a los lenguajes de programación para automatización industrial. Segundo,
la necesidad de materiales con un alto contenido gráfico como infografías, videos, imágenes e
ilustraciones que ejemplifiquen y sinteticen los temas de clase, pues este tipo de materiales les
resultan más claros que aquellos que sólo presentan texto.
En las observaciones realizadas se encuentran concordancias tanto con lo que indican los
estudiantes como con lo que indica el docente. Materiales como videos, infografías y guías
ilustradas se perciben como más motivantes y útiles para el aprendizaje que otros materiales.
En suma, los “materiales” se caracterizan por su utilidad para el aprendizaje, su pertinencia con
respecto a los temas de clase, su diseño gráfico agradable y su componente lúdico entretenido.
122
4.2.3. Evaluación
Habiendo dejado clara la categoría “medios” en general y sus subcategorías “materiales” y
“recursos” en particular, podemos pasar al siguiente elemento importante en el grupo categorial
“enseñanza”: la categoría “evaluación”.
Figura 4.23 Principales voces categoría evaluación
123
Para el docente, una evaluación adecuada en los cursos de automatización industrial pasa por
cumplir con cinco características: primero, la evaluación debe ser trasversal en los temas de la
clase y constante durante el curso; segundo, la evaluación debe ser presentada por etapas o hitos,
dividiendo en temas los contenidos; tercero, la evaluación debe ser evolutiva, es decir, debe partir
desde lo más simple a lo más complejo; cuarto, la evaluación debe retroalimentar tanto al
estudiante en su proceso de aprendizaje como al docente en la enseñanza e identificación de
falencias; quinto, la evaluación no debe cuantificar lo aprendido en términos de todo o nada, sino
que debe dar cuenta de la valoración del proceso.
Para el docente la estrategia de enseñanza que mejor contempla las anteriores características es
el aprendizaje basado en proyectos. Las características del proyecto se asemejan a las
características de la evaluación porque: primero, el proyecto es trasversal y constante en los temas
de clase; segundo, se presentan etapas o fases; tercero, el proyecto evoluciona a través del tiempo
aplicando mayor conocimiento; cuarto, la ejecución de un proyecto da cuenta de un proceso
sistemático y lógico en el que se pone en práctica lo aprendido. Por estas cuatro características el
docente afirma que el aprendizaje basado en proyectos permite que la evaluación sea trasversal y
constante, que se valoren hitos o resultados parciales, que se vaya de lo más simple a lo más
complejo y que se retroalimente a ambos actores educativos en todo momento.
Los estudiantes concuerdan con el docente en que la aplicación de evaluación por resultados
parciales y generales desde el aprendizaje basado en proyectos es una estrategia positiva y
motivante en la experiencia de aprendizaje. Los estudiantes se sienten motivados por evaluaciones
en las que puedan aplicar lo aprendido en un contexto que se aproxime lo más posible a la realidad
de la industria.
124
Los estudiantes también están de acuerdo con el docente al considerar que una evaluación
adecuada para su proceso de aprendizaje debe retroalimentarlos contantemente, de manera tal que
puedan identificar sus falencias para mejorar. Los estudiantes ven como negativo en la experiencia
de aprendizaje las anquilosadas evaluaciones tradicionales de opción múltiple en las que se
pregunta por conceptos o se premia la capacidad de memoria. Dichas evaluaciones, a su juicio, no
les permiten conocer su grado de comprensión de los temas de automatización.
Tras la observación detectamos que, al ser la automatización industrial un tema técnico de la
ingeniería enfocado al “hacer” profesional, los estudiantes prefieren una evaluación que dé cuenta
de la aplicación de las técnicas y herramientas del curso, más que una evaluación tradicional.
Una evaluación adecuada para la automatización industrial debe cumplir con ciertas
características: primero, debe ser practica pues es necesario que permita la aplicación de lo
aprendido. Segundo, debe ser trasversal y constante pues debe cubrir todos los temas de la clase.
Tercero, debe ser aplicada en etapas. Cuarto, debe proporcionar una retroalimentación sobre la
aplicación con el objetivo de identificar las falencias y mejorarlas.
Con base en las observaciones y en lo indicado por el docente se resalta la “rúbrica” como la
principal herramienta de evaluación para la automatización industrial. El uso de una matriz que
relaciona los criterios de evaluación en función a su grado de cumplimiento permite que los
docentes sean objetivos al evaluar y que los estudiantes identifiquen sus principales falencias en
el proceso de aprendizaje.
125
4.2.4. Currículo
Habiendo dejado clara la categoría “evaluación” podemos pasar al siguiente elemento
importante en el grupo categorial “enseñanza”: la categoría “currículo”. En la figura 4.24 podemos
ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente entorno al currículo.
Figura 4.24 Principales voces categoría currículo
126
La categoría “currículo” contiene dos subcategorías: “coherencia” y “syllabus”. Comenzaremos
analizando la subcategoría “coherencia”.
El término currículo hace referencia a los contenidos impartidos en la clase. Tanto los
estudiantes como el docente concuerdan en que la coherencia es un factor importante en el
currículo. La importancia está dada en función a tres elementos: primero, la relación de los temas
y contenidos de clase con el contexto de estudio de la automatización; segundo, el hilo conductor
que guarda cohesión entre los temas y contenidos de clase; tercero, la evolución de los temas o
contenidos a medida que se avanza en el curso. Estos tres elementos están estrechamente
relacionados y coexisten en el currículo haciéndolo coherente.
Los estudiantes resaltan la importancia de la cohesión y evolución de los temas en su proceso
de aprendizaje como facilitadores para la comprensión del contexto general de la automatización
industrial. También perciben que su aprendizaje se facilita si la enseñanza parte desde lo más fácil
de aprender hacia lo más difícil. Es importante resaltar que la progresión de los conceptos básicos
a los complejos debe darse de forma natural y nunca impuesta, de lo contrario, termina generando
frustración y desmotivación en el estudiante porque no logrará comprender adecuadamente los
conceptos complejos sin haber logrado aprender los básicos.
Habiendo hablado de la subcategoría “coherencia” hablaremos de la subcategoría “syllabus”.
Debido a que los estudiantes no aportaron en sus entrevistas nada con respecto a esta subcategoría,
nos centraremos en los reportes del docente. Para el docente los syllabus son útiles porque dibujan
un panorama general del curso. Sin embargo, los syllabus tienen dos problemas que en ocasiones
llegan a dificultar la enseñanza: primero, la desactualización de los syllabus con respecto al cambio
constante de la tecnología. La nueva tecnología es fundamental cuando hablamos de
automatización industrial, por tanto, un syllabus que aborde temas y tecnologías obsoletas dificulta
127
el aprendizaje. Segundo, el alcance se los syllabus, en ocasiones el contenido temático de la
automatización es muy ambicioso en función a los recursos dispuestos para las clases, esto
desemboca en que los contenidos deben darse de manera acelerada y descuidada para cumplir con
los tiempos o en que el docente debe eliminar temas en el desarrollo de la asignatura, lo que
decepciona a los alumnos.
4.2.5. Motivación
Habiendo dejado clara la categoría “currículo” y sus subcategorías “coherencia” y “syllabus”
podemos pasar al siguiente elemento importante en el grupo categorial “enseñanza”: la categoría
“motivación”. En la figura 4.25 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente
entorno a la motivación.
128
Figura 4.25 Principales voces categoría motivación
Tanto los estudiantes como el docente concuerdan en que la motivación en el aprendizaje de la
automatización es incentivada por la posibilidad de ampliar lo aprendido en prácticas virtuales
desde simuladores o directamente en laboratorios de emplazamiento físico. Porque a través de esos
recursos pueden manipular las herramientas y poner en práctica las habilidades adquiridas.
129
Los estudiantes expresan en un mayor número estados mentales positivos alrededor de la
aplicación práctica, así dicen que sienten más interés, satisfacción, orgullo y sorpresa al realizar
procesos de aplicación del aprendizaje con el uso de laboratorios o simuladores. En consecuencia,
y gracias a la asociación emocional positiva de la práctica, resulta significativo el aprendizaje de
automatización mediado por la aplicación de lo aprendido en el contexto industrial.
Con esto finalizamos el análisis de la categoría “motivación” y, a su vez, finalizamos el análisis
del grupo categorial “enseñanza” en su totalidad. Ahora podemos iniciar la descripción y análisis
del siguiente grupo categorial: “aprendizaje”.
4.3.Características del aprendizaje
Esta investigación busca determinar los siguientes aspectos del aprendizaje en el grupo focal de
estudiantes y docente:
• La identificación de los propósitos u objetivos del aprendizaje de la automatización
industrial
• La identificación de los estilos de aprendizaje en la automatización industrial.
• La identificación de las dificultades de aprendizaje de la automatización industrial.
A partir de estos aspectos orientadores se obtuvo una caracterización del aprendizaje de la
automatización en estudiantes de ingeniería industrial y de producción. Con base en esos aspectos
se construyeron las categorías pertenecientes al grupo categorial “aprendizaje”.
El grupo categorial “aprendizaje” contiene cuatro categorías: 1) Estilo. 2) Aplicación. 3)
Propósito y 4) Dificultades. Cada una de estas categorías tiene una serie de características
especiales que examinaremos en detalle gracias a las voces de los estudiantes y el docente.
130
Figura 4.26 Saturación de datos de las categorías de aprendizaje
En la figura 4.26 se puede observar la saturación de datos relacionados a cada categoría del
grupo categorial “aprendizaje”. El término “Enraizamiento” (E) hace referencia al número de citas
o aportes asociados a cada categoría determinada. El término “Densidad” (D) hace referencia al
número de códigos o vínculos asociados a cada categoría principal.
La categoría “propósitos” contenida dentro del grupo categorial “aprendizaje” presenta el
mayor enraizamiento, esto quiere decir que los estudiantes y el docente opinaron más sobre los
propósitos del aprendizaje que sobre otras categorías. En concreto, la categoría “propósitos” cuenta
con 16 citas asociadas.
131
En cuanto a la densidad podemos ver que la categoría “dificultades” presenta la red con el
mayor número de vínculos asociados con un total de 8 códigos, seguida de la categoría “estilos”
que agrupa 5 códigos.
Si bien la categoría “estilos” tiene per se menos enraizamientos que la categoría “propósito” y
menos densidad que la categoría “dificultades” visto en detalle la categoría “estilos” es la más
importante del grupo categorial “aprendizaje” pues junto con las subcategorías que se desprenden
de ella llegan a la cifra de 48 enraizamientos y 15 densidades como se muestra en la tabla 4.7.
Tabla 4.7 Enraizamiento y descuidadas categoría estilos
Código E D
Estilos 6 5
Aprendizaje asociativo 2 2
Facilidades 24 6
Trabajo autónomo 6 1
trabajo en grupo 6 1
Total 48 15
4.3.1. Estilos
Habiendo dejado clara la organización del grupo categorial “aprendizaje” y lo que queremos
lograr en esta sección, podemos empezar el análisis de su categoría más importante: “estilo”. En
la figura 4.27 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes entorno a los estilos de
aprendizaje.
132
Figura 4.27 Principales voces categoría estilo
Debido a que el docente no aportó en su entrevista nada a la categoría estilos, nos centraremos
en los reportes de los estudiantes. Para los estudiantes los estilos de aprendizaje se corresponden
con las características particulares que diferencian su proceso de aprendizaje del de otros
estudiantes. Los estudiantes exponen dos aspectos que permiten la diferenciación: primero, el
tiempo que tarda el estudiante en comprender los temas; segundo, el marco contextual que permea
su aprendizaje.
En lo que respecta al tiempo, los estudiantes indican que suelen verse afectados por los distintos
ritmos con los que los demás aprenden. Esta afectación puede ser positiva porque los estudiantes
con un ritmo mayor de aprendizaje suelen impulsar a los estudiantes más lentos generando un
133
mejor trabajo en grupo, o negativa porque los estudiantes con un ritmo más lento de aprendizaje
obligan a que en la clase se repitan constantemente temas previamente impartidos con el fin de
que todos los alumnos cumplan con los propósitos planteados.
En cuanto el marco contextual, los estudiantes indican que cada contexto particular permea el
aprendizaje de la automatización. Así, quienes comparten experiencias en un contexto industrial,
técnico o mecánico conocen de ante mano ciertas herramientas, métodos o temas que le sirven de
base para la comprensión de conceptos de la automatización. El contexto influye en los
conocimientos previos y en las herramientas trasversales de otros temas de ingeniería.
Los conocimientos previos otorgan bases y contexto para la comprensión de diversos temas de
la automatización. Es interesante resaltar cómo estos conocimientos previos afectan el tiempo de
comprensión de los estudiantes en ciertos ejercicios. Con base en lo observado reconocimos que
los estudiantes con un mayor ritmo de aprendizaje son también quienes cuentan con contacto
previo en temas técnicos inherentes a la mecánica, la electrónica y la computación, esto les permite
aproximarse de manera ágil y asociativa a los conceptos de la automatización.
A partir de la categoría “estilo” del grupo categorial “aprendizaje” nos damos cuenta de que los
elementos involucrados en el estilo no son únicamente el tiempo y el contexto, también existen
subcategorías propias de esa categoría. La categoría “estilo” se compone de las subcategorías
“aprendizaje asociativo”, “aprendizaje colaborativo”, “facilidades”, “trabajo en grupo” y “trabajo
autónomo” (Ver figura 4.28).
134
Figura 4.28 Enraizamientos y densidades categoría estilos
En la figura anterior podemos observar las principales subcategorías contenidas en la categoría
“estilos” junto a sus enraizamientos y densidades. Esta red refleja que el principal aspecto de los
estilos de aprendizaje según las voces de estudiantes y el docente es el “trabajo autónomo” y el
“aprendizaje colaborativo” que cuentan con 6 enraizamientos cada uno. Le siguen en importancia
las subcategorías “facilidades” y “aprendizaje asociativo” con 4 enraizamientos cada una.
A continuación, analizaremos las principales subcategorías contenidas en la categoría “estilos”
comenzando por la subcategoría “trabajo autónomo”. En la figura 4.29 podemos ver en detalle las
voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta al trabajo autónomo.
135
Figura 4.29 Principales voces subcategoría trabajo autónomo
Los estudiantes y el docente concuerdan al indicar que el trabajo autónomo es un pilar
fundamental para el aprendizaje de automatización. El propósito del trabajo autónomo es permitir
que el estudiante interactúe con los equipos y ponga en práctica lo aprendido. Para el docente es
necesario que el estudiante lleve a cabo actividades de manera autónomas en el contexto de su
aprendizaje como mecanismo para afianzar su conocimiento.
Para el estudiante, la importancia del trabajo autónomo radica en que posibilita aplicar lo
aprendido. Para él el trabajo autónomo es un mecanismo que permite la identificación de sus
propias falencias porque en la medida en la que avanza en su trabajo autónomo descubre sus
propios errores o falencias.
136
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “trabajo autónomo”, podemos pasar al siguiente
elemento importante contenido en la categoría “estilo”: la subcategoría “aprendizaje colaborativo”.
En la figura 4.30 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente en lo que respecta
al aprendizaje colaborativo.
Figura 4.30 Principales voces subcategoría aprendizaje colaborativo
Tanto los estudiantes como el docente indican que el aprendizaje colaborativo es adecuado,
eficaz y motivante en los procesos de aprendizaje de automatización. El docente resalta que el
trabajo en grupo produce el efecto esperado en el aprendizaje de los temas de automatización.
Según su propia experiencia, los estudiantes se ven motivados por las dinámicas de grupo como la
137
retroalimentación constante, la crítica constructiva, la construcción colectiva de los temas, el
intercambio de roles en la actividad y el monitoreo de avances y resultados parciales.
Los estudiantes opinan que el aprendizaje colaborativo permite que se complementen los grupos
de estudio al quedar en evidencia las habilidades propias de cada miembro. La retroalimentación
y el apoyo de los miembros del grupo alrededor de los temas vistos en clase facilitan la resolución
de los problemas o los retos planteados en las prácticas sobre automatización.
Habiendo dejado claro lo que entendemos por “aprendizaje colaborativo”, podemos pasar al
siguiente elemento importante contenido en la categoría “estilo”: la subcategoría “aprendizaje
asociativo”. En la figura 4.31 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente en
lo que respecta al aprendizaje asociativo.
138
Figura 4.31 Principales voces subcategoría aprendizaje asociativo
Para los estudiantes, el aprendizaje asociativo se da con base en las experiencias previas de
aprendizaje y en los conocimientos previos que pueden asociar y traer a colación al momento de
aprender automatización.
139
El conocimiento previo es entendido como un elemento que facilita el aprendizaje de los temas,
pero no representa un elemento sin el cual no podría llevarse a cabo ese aprendizaje. Los
estudiantes indican que el conocimiento previo es ideal para el aprendizaje, pero no estrictamente
fundamental.
El docente opina que ciertos conocimientos previos son necesarios al momento de aprender
automatización industrial. La carencia de esos conocimientos impide o ralentiza el aprendizaje de
los estudiantes. Esta opinión del docente se basa en que la automatización industrial requiere
conocimientos de ciencias básicas como la física, la química, la electrónica y la electricidad.
Varios de esos conocimientos en ciencias básicas se estudian, en el contexto de la educación
superior tradicional, en asignaturas diferentes a la automatización puesto que son necesarios de
manera transversal en todos los programas de ingeniería. El docente agrega que la enseñanza de la
automatización debe planificarse en las mallas curriculares en el momento propicio: debe ser
planificada sólo hasta el momento en que los estudiantes tengan los suficientes conocimientos
previos en ciencias básicas como para comprender de manera adecuada los aspectos complejos de
la automatización.
Tras la observación se reconoce que en el aprendizaje de automatización son fundamentales
conocimientos previos de electrónica, física mecánica, electricidad, magnetismo, procesos
industriales, lógica matemática, programación, computación e inglés. Cada uno de estos elementos
constituye una base para comprender aspectos propios de la automatización industrial, esto es así
porque la automatización de los procesos industriales implica la aplicación de sistemas
electromecánicos controlados por computadora para la transformación o manipulación de los
materiales.
140
En consecuencia, la falta de conocimientos básicos afines al área entorpece el proceso de
enseñanza de la automatización porque obliga al docente a abordar detalladamente elementos
básicos, para poder, después de que esos elementos sean asimilados, iniciar con la enseñanza de
los temas propios de la automatización. Es oportuno recalcar que dicha dificultad se debe
principalmente a la organización y dinámica de los programas de pregrado en las instituciones de
educación superior del país, pues en ellas el tiempo destinado a algunos de los cursos es muy
reducidos y el contenido de estos es inflexible.
4.3.2. Aplicación
Habiendo dejado clara la categoría “estilos” podemos pasar al siguiente elemento importante
en el grupo categorial “aprendizaje”: la categoría “aplicación”. en la figura 4.32 podemos ver en
detalle las voces de los estudiantes y el docente entorno a la aplicación.
141
Figura 4.32 Principales voces categoría aplicación
Tanto los estudiantes como el docente concuerdan en que la aplicación de lo aprendido es
fundamental en la experiencia de aprendizaje por dos cualidades: primero, la aplicación de lo
aprendido, a menudo en ejercicios prácticos, permite al estudiante contrastar y medir sus
habilidades enfrentando retos similares a los que se pueden encontrar en un contexto industrial.
Segundo, la aplicación motiva a los estudiantes porque los acerca al quehacer diario de su
profesión.
Los estudiantes y el docente valoran más la aplicación con fines funcionales en la que el
estudiante enfrenta condiciones reales de la industria pudiendo observar la utilidad de lo aprendido,
142
esto es así porque ambos grupos creen que sus conocimientos en automatización son más valiosos
en tanto más conectados estén con la realidad y mejor les permitan desarrollar sus capacidades en
entornos industriales.
4.3.2. Propósito
Habiendo dejado clara la categoría “aplicación” podemos pasar al siguiente elemento
importante en el grupo categorial “aprendizaje”: la categoría “propósito”. En la figura 4.33
podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente entorno a la aplicación.
Figura 4.33 Principales voces categoría propósitos
143
Para los estudiantes los propósitos del aprendizaje de automatización son dos: primero, sirve
para contextualizar y diversificar su profesión en tiempos en que la interdisciplinariedad toma
relevancia. Esto permite que, tras el aprendizaje de la automatización, se observe el ambiente
industrial desde una mirada actual e innovadora. Segundo, sirve para aplicar esos conocimientos
en contextos industriales reales. Dada la necesidad creciente de digitalización de la industria se
espera que sean cada vez más los sectores industriales que se sumen a la cuarta revolución
industrial.
Tras la observación, se reconocen los siguientes objetivos del aprendizaje de automatización
industrial:
• Identificar los principales fundamentos que conforman la industria 4.0 con el fin de
reconocer los factores que caracterizan a las fábricas inteligentes en la actualidad.
• Analizar los diferentes componentes de la automatización para identificar las principales
tecnologías involucradas en el diseño de automatización.
• Diseñar un instrumento industrial para el control de los procesos que use la tecnología
presente en la red de campo de la automatización industrial.
• Diseñar un instrumento de control de procesos que use la tecnología de controladores
PLC logo para el reconocimiento de la arquitectura y la aplicación de comunicaciones
de red a PLC y actuadores.
• Reconocer y usar la plataforma CoDesys para la programación de dispositivos PLC en
la automatización industrial.
144
• Reconocer e identificar la principal simbología, las principales sentencias y variables
aplicadas en el lenguaje de programación Lader para la programación de dispositivos
PLC.
• Reconocer y aplicar los diferentes mecanismos gráficos de visualización en la
programación de automatización para el control de las variables en sistemas virtuales.
• Identificar y aplicar la comunicación industrial OPC para el control y gestión de
automatización.
Cada uno de los anteriores objetivos se asocia con un componente esencial de la automatización
como la tecnología de detección de variables, el control de variables, la programación de
dispositivos, las comunicaciones industriales, las interfaces hombre-máquina y las
comunicaciones industriales de adquisición de datos.
4.4. Dificultades del aprendizaje de automatización
Esta investigación, además de identificar los principales componentes del aprendizaje y la
enseñanza de la automatización industrial, también busca identificar las dificultades de aprendizaje
en el grupo focal de los estudiantes y el docente.
A partir de los testimonios del grupo focal obtuvimos una caracterización de las dificultades del
aprendizaje de la automatización en estudiantes de ingeniería industrial y de producción de la
Asociación ANEIAP. Como resulta obvio, las “dificultades del aprendizaje” son una categoría
dentro del grupo categorial “aprendizaje”, no obstante, consideramos que por su importancia en el
contexto de este trabajo y de la propuesta didáctica que postularemos es importante tratar a esta
categoría con una atención especial con respecto a otras.
145
Gracias a esa caracterización encontramos que la categoría “dificultades” está compuesta de las
siguientes subcategorías: 1) Instrucción. 2) declarativas. 3) software. 4) imperativas. 5) falta de
conocimientos previos. 6) hardware. 7) falta de capacitación y 8) emocionales. Cada una de estas
subcategorías tiene una serie de características especiales que examinaremos en detalle gracias a
las voces de los estudiantes y el docente.
Figura 4.34 saturación de datos categoría dificultades
En la figura 4.34 se puede observar la saturación de datos relacionados a cada subcategoría de
la categorial “dificultades”. El término “Enraizamiento” (E) hace referencia al número de citas o
aportes asociados a cada categoría determinada. El término “Densidad” (D) hace referencia al
número de códigos o vínculos asociados a cada categoría principal.
La subcategoría “instrucción” presenta el mayor enraizamiento, esto quiere decir que los
estudiantes y el docente opinaron más sobre las dificultades de aprendizaje asociadas a la
146
instrucción que sobre otras subcategorías. En específico la subcategoría “instrucción” cuenta con
13 citas asociadas, mientras que la subcategoría “declarativas” cuenta con 10 y la subcategoría
“software” con 9.
Por lo anterior podemos concluir que la subcategoría “instrucción” es la subcategoría principal
en la categoría “dificultades”. Esto nos dice que los estudiantes y el docente consideran que la
principal dificultad del aprendizaje de automatización industrial está asociada con la instrucción o
enseñanza del docente.
A continuación, analizaremos la principal subcategoría contenida en la categoría “dificultades”.
4.4.1. Instrucción
En la figura 4.35 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes y el docente en lo que
respecta a las dificultades asociadas a la instrucción.
147
Figura 4.35 Principales voces subcategoría instrucción
El docente expresa que el principal factor asociado a la instrucción que dificulta el aprendizaje
de la automatización es la aplicación y uso excesivo de clases teóricas o magistrales. Esto se debe
a que la automatización es un campo técnico enfocado en la aplicación, las clases teóricas suelen
saturar al estudiante de información sin una aplicabilidad clara lo que redunda en la perdida de
interés y motivación.
148
Los estudiantes indican que son cuatro los factores asociado a la instrucción que dificultan el
aprendizaje de la automatización:
primero, la descontextualización del docente con respecto a los temas y el área profesional. En
algunas ocasiones los docentes de automatización para los pregrados de ingeniería industrial e
ingeniería de producción suelen ser profesionales de otras ramas de la ingeniería como la ingeniería
mecánica, mecatrónica o electrónica. Al tratarse de profesionales en otras ramas de la ingeniería
distintas a la industrial o de producción suelen traer ejercicios y ejemplos ajenos al desarrollo de
actividades propias de los ingenieros industriales o de producción, esto dificulta en gran medida
la comprensión de la automatización pues la saca del contexto específico en que se encuentran los
alumnos.
Segundo, la inadecuada consolidación y cohesión de los temas de estudio. Los estudiantes
opinan que los docentes intentan abarcar el tema de la automatización en toda su extensión en un
espacio muy limitado de tiempo, esto genera que los temas deban ser impartidos de manera
acelerada y superficial lo que produce dificultades al momento de comprender y aplicar los
conocimientos por parte de los estudiantes.
Tercero, la falta de experiencia y el inadecuado uso de los recursos de clase. Los estudiantes
opinan que, en ocasiones, la instrucción de las actividades relacionadas a un tema se puede ver
perjudicada por el uso incorrecto de los recursos de divulgación y simulación. Así, el
desconocimiento de los recursos aplicados en clase puede generar confusión en las actividades
planteadas por el docente.
149
Cuarto, los problemas de comunicación entre el docente y los estudiantes. Los estudiantes
opinan que si la instrucción no es clara o si es transmitida de forma deficiente se genera confusión
al momento de realizar actividades lo que redunda en frustración para el estudiante.
4.4.2. Declarativas
Habiendo dejado clara la subcategoría “instrucción” podemos pasar al siguiente elemento
importante en la categoría “dificultades”: la subcategoría “declarativas”. En la figura 4.36
podemos ver en detalle las voces de los estudiantes entorno a las dificultades de orden declarativo.
Debido a que el docente no aportó en su entrevista nada a la subcategoría declarativas, nos
centraremos en los reportes de los estudiantes.
Figura 4.36 Principales voces subcategoría declarativas
150
Los estudiantes reconocen que son dos los factores asociados a la declaración en programación
que dificultan el aprendizaje de la automatización: primero, la complejidad de la sintaxis que
presentan los lenguajes de programación. Los estudiantes indican que una de sus principales
falencias en la programación tiene que ver con el desconocimiento de los símbolos, la estructura
gramatical y las funciones de los principales lenguajes de programación. En consecuencia, el
estudiante no logra materializar su programación porque no comprende cómo traducir y plasmar
sus ideas en el lenguaje de la máquina.
Segundo, la definición de las variables de programación. Los estudiantes indican que la
declaración o definición de variables es un proceso complejo que requiere de amplias habilidades
lógicas para comprender las características y el estado de la variable que se desea aplicar. Cabe
resaltar que la definición de las variables es un proceso complejo que implica el análisis detallado
de los propósitos de programación, el reconocimiento de la tecnología aplicada para la
automatización, la planeación del alcance de la programación y una adecuada gestión de los datos,
y que cada uno de estos aspectos demanda un tipo de variable específico. A lo anterior debemos
sumar la existencia de múltiples tipologías de variables como las “variables de tipo booleana”, que
toman valores binarios, las “variables de tipo enteras”, que toman valores numéricos enteros, o las
“variables de tipo tiempo” y “tipo palabra o texto”.
4.4.3. Software
Habiendo dejado claro lo que entendemos por dificultades del aprendizaje “declarativas”
podemos pasar al siguiente elemento importante en la categoría “dificultades”: la subcategoría
“software”. En la figura 4.37 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes entorno a las
dificultades asociadas al software. Debido a que el docente no aportó en su entrevista nada a la
subcategoría “declarativas”, nos centraremos en los reportes de los estudiantes.
151
Figura 4.37 Principales voces subcategoría software
Para los estudiantes las dificultades de aprendizaje de automatización relacionadas con los
softwares son de dos tipos: primero, las relacionadas al uso y las funciones de cada software. Al
tratarse de recursos construidos con objetivos específicos en cuanto a programación y simulación
sus funciones suelen ser muy variadas, complejas y, a menudo, difíciles de manejar. Esto implica
que el estudiante requiere un mayor trabajo, experiencia y conocimiento del software para lograr
una adecuada aplicación y manejo de él.
Segundo, las relacionadas con la capacidad de procesamiento y memoria de sus equipos de
cómputo. La mayoría de los softwares usados en el aprendizaje de la automatización requieren una
alta capacidad de memoria y procesamiento por parte de los computadores en los que están
instalados. Estas altas especificaciones técnicas se traducen en que los equipos adecuados para el
correcto funcionamiento de los softwares son, por lo general, de alto costo y difícil acceso. Es
152
importante resaltar que esta dificultad se acrecienta en condiciones de estudio desde casa pues el
acceso a la tecnología de cómputo avanzada en los hogares es limitado.
4.4.4. Imperativas
Habiendo dejado clara la subcategoría “software” podemos pasar al siguiente elemento
importante dentro de la categoría “dificultades”: la subcategoría “imperativas”. En la figura 4.38
podemos ver en detalle las voces de los estudiantes entorno a las dificultades de tipo imperativo,
esto es, las dificultades asociadas a la estructura o la lógica de programación en cuanto esas son
órdenes impartidas a los softwares.
Figura 4.38 Principales voces subcategoría imperativas
153
Los estudiantes indican que las dificultades de tipo imperativo se presentan por la complejidad
de trasladar las actividades planeadas en el flujo de procesos desde la planeación de cada estudiante
hacia el programa u objeto a automatizar.
Definir e identificar los principales componentes tecnológicos, como los sensores que detectan
el cambio físico del entorno y los actuadores que realizan el trabajo, es complejo porque se trata
de una amplia variedad de elementos tecnológicos que deben ser escogidos siguiendo una gran
variedad de parámetros. En este proceso surgen preguntas como ¿Qué elemento debo utilizar?
¿Qué funciones tiene cada elemento? O ¿Cómo se programa este elemento en particular? La
elección de la tecnología más adecuada por parte de estudiantes de programación que no conocen
en detalle cada una de las posibilidades en el mercado suele ser dispendiosa y confusa.
Por otro lado, la lógica de programación está construida a partir de abstracciones complejas que
parten de la realidad del proceso u objeto que se desea programar. La estructura lógica de
programación implica que las tareas y procesos a programar se desglosen, detallen y comprendan
a la perfección con el fin de identificar cada paso, cada tarea y cada proceso de los que están
compuestos y así replicarlos con éxito en la programación.
En suma, la formulación imperativa de la programación implica un análisis complejo de los
sistemas lógicos y de la aplicación tecnológica de herramientas y equipos. Estos factores
convierten la automatización en un campo multifactorial que requiere análisis y conocimientos
avanzados en programación e ingeniería.
4.4.5. Falta de conocimientos previos
Habiendo dejado clara las dificultades “imperativas” podemos pasar al siguiente elemento
importante en la categoría “dificultades”: la subcategoría “falta de conocimientos previos”. En la
154
figura 4.39 podemos ver en detalle las voces de los estudiantes entorno a las dificultades de
aprendizaje asociadas a la falta de conocimientos previos.
Figura 4.39 Principales voces subcategoría falta de conocimientos previos
Los estudiantes opinan que el acercamiento a los temas de automatización industrial está mal
enfocado en la mayor parte de las instituciones de educación superior. Esto es así porque las
universidades suelen impartir los cursos de automatización industrial sin antes impartir cursos que
brinden los conocimientos previos necesarios para el aprendizaje de la automatización:
conocimientos en los campos de la programación, la electrónica y la mecánica. Por tanto, los
estudiantes consideran que las universidades no les otorgan los conocimientos previos necesarios
155
para poder aprender de manera adecuada sobre un tema tan complejo como automatización
industrial, esto genera en ellos frustración y desmotivación.
4.5. Propuesta caja de herramientas programación para la automatización.
Con base en la anterior identificación de dificultades de aprendizaje en automatización de los
estudiantes en ingeniería industrial y de la producción de la asociación ANEIAP y buscando
indicar un posible camino de solución a esas dificultades proponemos la siguiente herramienta
didáctica.
4.5.1. Objetivos de aprendizaje
Los objetivos de aprendizaje enmarcan los propósitos principales de la implementación de la
herramienta didáctica “caja de herramientas para la automatización”, estos corresponden a una
integración de los elementos de contexto y técnicos de la automatización y las Tecnologías de la
información y la comunicación (Tic).
• Analizar los diferentes componentes de la automatización para identificar las principales
tecnologías involucradas en el diseño de automatización.
• Diferenciar los escalones de la pirámide de la automatización para reconocer el tipo de
tecnología aplicada en los productos de automatización de acuerdo con su alcance y
propósito.
• Diseñar un instrumento industrial para el control de los procesos que use la tecnología
presente en la red de campo de la automatización industrial.
156
• Diseño un instrumento de control de procesos que use la tecnología de controladores
PLC logo para el reconocimiento de la arquitectura y la aplicación de comunicaciones
de red a PLC y actuadores.
• El reconocimiento y uso de la plataforma CoDesys para la programación de dispositivos
PLC en la automatización industrial.
• El reconocimiento e identificación de la principal simbología sentencias y variables
aplicadas en el lenguaje de programación Ladder para la programación de dispositivos
PLC.
• Reconocer y aplicar los diferentes mecanismos gráficos de visualización en la
programación de automatización para el control de las variables en sistemas virtuales.
• Identificar y aplicar la comunicación industrial OPC para el control y gestión de
automatización.
4.5.2. Contenido
La herramienta didáctica aborda los siguientes temas de automatización:
Generalidades:
• Introducción automatización
• Pirámide de la automatización
Implementar soluciones programadas en PLC:
• Red de campo: actuadores y sensores.
• Red de control: PLC y microcontroladores.
• Lenguaje de programación.
• Programación.
157
• Visualización.
• Comunicación.
4.5.3. Presentación caja de herramienta para la automatización
La herramienta didáctica de aprendizaje “caja de herramientas para la automatización” está
diseñada con la plataforma Genially, y responde a una didáctica de aprendizaje basado en
proyectos sobre la automatización industrial. La herramienta está dirigida para estudiantes de
educación superior de los programas de ingeniería industrial e ingeniería de la producción en
Colombia y responde a la búsqueda de un aprendizaje significativo. Las actividades están
elaboradas para fomentar las habilidades en las áreas de programación de automatización.
Para acceder a la herramienta puede dirigirse al siguiente enlace o escanear el código QR de la
siguiente imagen. (Ver figura 4.40)
• Enlace herramienta didáctica: https://view.genial.ly/60a2d31dabea010d11c29846
Figura 4.40 Banner Caja de herramientas para la automatización
158
Una vez dentro de la herramienta didáctica podrá encontrar la interfaz interactiva de usuario
donde podrá navegar y elegir los temas de su interés sobre la automatización industrial. En la figura
4.41 se observa la página principal de la herramienta propuesta.
Figura 4.41 Interfaz de usuario caja de herramientas para la automatización
Los recursos de esta caja de herramientas están organizados en cinco elementos con el propósito
de que usted pueda dirigirse a la sección más atinente a su necesidad de información. Estos
elementos son:
• Conceptos. Relaciona las definiciones y contextualización sobre la automatización
industrial
159
• Sensores. Aborda la temática de red de campo de la automatización describiendo el
papel de los sensores en los sistemas automatizados. Como también sus principales
elementos.
• Actuadores. Aborda la temática de red de campo de la automatización describiendo el
papel de los actuadores en los sistemas automatizados. Como también sus principales
elementos y tecnologías
• Controladores. Aborda el control de la automatización o red de control desde los
controladores lógicos programables, su infraestructura y su conexión y comunicación
con los medios de red de campo sensores y actuadores
• Programación. Presenta las generalidades, elementos y ejercicios sobre la programación
de sistemas automatizados.
Para disponer de los distintos recursos, debe dar un clic en los diferentes accesorios que
acompañan a la imagen. Cada uno de estos objetos representa uno de los elementos.
Dentro de cada elemento encontrará una descripción de la sección, así como una serie de
accesos a documentos, enlaces, plantillas, y otros materiales de utilidad para su aprendizaje.
160
5. CAPITULO V.
CONCLUSIONES Y PROSPECTIVA
En esta investigación hemos descrito el proceso de enseñanza y aprendizaje de la programación
de automatización industrial en la formación de ingenieros industriales y de ingenieros en
producción de la asociación ANEIAP en el contexto de la inserción de Colombia a la cuarta
revolución industrial. A partir de esa descripción se alcanzaron unas conclusiones que pretender
servir como fundamento para el dialogo y la reflexión en torno a las buenas prácticas de la
enseñanza para la ingeniería y para encontrar maneras de cumplir con los objetivos de desarrollo
educativo y tecnológico del país. Esta investigación nos permitió entender el estado pedagógico
de los cursos de automatización industrial a través de una caracterización de los aspectos
principales de su proceso de enseñanza y aprendizaje, así como a través de la identificación de
algunas de las más evidentes dificultades en su proceso de aprendizaje. Gracias a esta descripción
pudimos diseñar la propuesta de una herramienta didáctica que busca mejorar las habilidades en
programación de los estudiantes de manera focalizada poniendo énfasis en aquellos temas que más
se les dificultan.
1) Por lo expuesto a lo largo de este trabajo podemos concluir que las principales características
de la enseñanza de la automatización en Colombia para estudiantes de ingeniería industrial e
ingeniería de producción son:
1.1 Para enseñar automatización industrial se requiere de un método de enseñanza
innovador que haga énfasis no sólo en los amplios conocimientos del docente, sino
también en habilidades específicas como la fluidez en la comunicación, la capacidad de
liderazgo, las habilidades creativas, la cercanía a la innovación y las habilidades de
organización y de cohesión. El método de enseñanza comprende elementos como el
161
acompañamiento docente, la práctica, la retroalimentación, la estrategia y los enfoques,
así como métodos específicos como el simbólico, el sistemático, el colectivo, el activo
y el intuitivo. Con respecto a estos elementos concluimos que:
• El acompañamiento docente comprende dos momentos: el primer momento es en el
que el docente indica el camino que los estudiantes deben seguir para alcanzar los
objetivos propuestos. El segundo momento es en el que los estudiantes ponen en
práctica los conocimientos adquiridos durante su formación y se encuentran con
dificultades que buscan solucionar a través de la ayuda del maestro.
• La práctica es para el docente un espacio de trabajo autónomo y libre donde el
estudiante puede desarrollar por sí mismo y bajo sus propios parámetros la
aplicación y validación de lo aprendido, mientras que para los estudiantes la práctica
no es distinta a la actividad en clase con el acompañamiento del docente.
• La retroalimentación comprende tres componentes: primero, sirve para contrastar lo
aprendido con las metas esperadas. Segundo, sirve como criterio de viabilidad de la
aplicación y el uso de herramientas o posibles soluciones de problemas. Tercero,
sirve para conocer mejor los softwares con los que se trabaja, lo que permite
aprender a programar mejor.
• La estrategia de aprendizaje basado en proyectos es la mejor manera de enseñar
automatización industrial porque estructura el desarrollo de las actividades en torno
a hitos y fases claros que permiten generar una evaluación de logros mucho más
sencilla y comprensible tanto para el docente como para los alumnos.
• Se debe enfocar la enseñanza de la automatización a través de la conjunción de los
modelos pedagógicos conductivista y constructivista: al principio la educación en
162
automatización industrial debe ser conductivista, es decir, se debe guiar a los
estudiantes de manera precisa y suficiente hacia los objetivos de conocimiento de
manera tal que adquieran herramientas suficientes como para que puedan llevar con
éxito un aprendizaje autónomo. Después la educación en automatización industrial
debe ser constructivista, es decir, el estudiante, basándose en los conocimientos
adquiridos en el primer momento, desarrolla su propio proceso de aprendizaje
profundizando en aquellos temas en los que ya tiene una introducción suficiente
como para explorarlos, experimentarlos y aprender nuevas cosas por su cuenta.
1.2 Para enseñar automatización industrial se requiere de unos medios de enseñanza que
den cuenta de la exigencia por parte de los estudiantes de espacios de comunicación en
los que encuentren información relevante para el desarrollo de su proceso de
aprendizaje, así como también sea posible encontrar los documentos, los softwares de
simulación, los contenidos multimedia, las plataformas virtuales de gestión de
aprendizaje y las plataformas de transmisión de información. Los medios de enseñanza
comprenden elementos como los recursos, los simuladores de automatización y los
laboratorios. Con respecto a estos elementos concluimos que:
• Los simuladores de automatización permiten al estudiante poner en práctica lo
aprendido y experimentar con elementos del simulador que se asemejan a equipos
reales de la industria. Los estudiantes interactúan con el simulador y sus funciones
como si se tratara de un equipo real, lo que los motiva, así como les permite un
trabajo y una retroalimentación autónomas.
• Los laboratorios están estrechamente relacionados con los softwares de simulación.
Al igual que los simuladores, los laboratorios de emplazamiento físico permiten a
163
los estudiantes un aprendizaje interactivo, práctico, dinámico y visual. Estas
cualidades son de gran utilidad para el estudiante porque facilitan el aprendizaje de
los conceptos y de la técnica.
1.3 Para evaluar correctamente los cursos de automatización industrial se debe tener en
cuenta cinco características de la evaluación: primera, la evaluación debe ser trasversal
en los temas de la clase y constante durante el curso. Segunda, la evaluación debe ser
presentada por etapas o hitos, dividiendo en temas los contenidos. Tercera, la evaluación
debe ser evolutiva, esto es, debe partir desde lo más simple a lo más complejo. Cuarta,
la evaluación debe retroalimentar tanto al estudiante en su proceso de aprendizaje como
al docente en la enseñanza e identificación de falencias. Quinta, la evaluación no debe
cuantificar lo aprendido en términos de todo o nada, sino que debe dar cuenta de la
valoración del proceso.
1.4 Para crear un currículo adecuado para un curso de automatización industrial es
importante tener en cuenta tres elementos centrales: primero, la relación de los temas y
contenidos de clase con el contexto de estudio de la automatización. Segundo, el hilo
conductor que guarda cohesión entre los temas y contenidos de clase. Tercero, la
evolución de los temas o contenidos a medida que se avanza en el curso.
1.5 Para crear un ambiente saludable y proactivo en los cursos de automatización industrial,
en el que los estudiantes se sientan motivados a alcanzar las metas propuestas por el
docente o por ellos mismo, es de vital importancia ampliar lo aprendido en prácticas
virtuales desde simuladores o directamente en laboratorios de emplazamiento físico.
164
2 Por lo expuesto a lo largo de este trabajo podemos concluir que las principales características
del aprendizaje de la automatización en Colombia para estudiantes de ingeniería industrial e
ingeniería de producción son:
2.1 Se debe tener en cuenta el estilo particular de aprendizaje de cada estudiante por dos
razones: primera, no todos los estudiantes aprenden al mismo ritmo. Segunda, no todos los
estudiantes cuentan con los mismos conocimientos previos. El estilo de aprendizaje
comprende elementos como el trabajo autónomo, el aprendizaje colaborativo, el aprendizaje
asociativo y los conocimientos previos. Con respecto a estos elementos concluimos que:
• El trabajo autónomo involucra que el estudiante interactúe con los equipos y ponga en
práctica lo aprendido. Para el docente es necesario que el estudiante lleve a cabo
actividades de manera autónoma en el contexto de su aprendizaje como mecanismo para
afianzar su conocimiento, mientras que, para el estudiante, la importancia del trabajo
autónomo radica en que posibilita aplicar lo aprendido.
• El aprendizaje colaborativo permite que la experiencia de aprendizaje sea dinámica y
motivante a través de las dinámicas de grupo como la retroalimentación constante, la
crítica constructiva, la construcción colectiva de los temas, el intercambio de roles en la
actividad y el monitoreo de avances y resultados parciales.
• En el aprendizaje de automatización son fundamentales conocimientos previos de
electrónica, física mecánica, electricidad, magnetismo, procesos industriales, lógica
matemática, programación, computación e inglés.
2.2 La aplicación es fundamental en la experiencia de aprendizaje de automatización industrial
por dos cualidades: primero, la aplicación de lo aprendido, a menudo en ejercicios prácticos,
permite al estudiante contrastar y medir sus habilidades enfrentando retos similares a los
165
que se pueden encontrar en un contexto industrial. Segundo, la aplicación motiva a los
estudiantes porque los acerca al quehacer diario de su profesión.
2.3 Los propósitos del aprendizaje de automatización son dos: primero, sirve para
contextualizar y diversificar las profesiones de ingeniería industrial y de ingeniería de la
producción en tiempos en que la interdisciplinariedad toma relevancia. Esto permite que,
tras el aprendizaje de la automatización, se observe el ambiente industrial desde una mirada
actual e innovadora. Segundo, sirve para aplicar los nuevos conocimientos adquiridos en
contextos industriales reales. Dada la necesidad creciente de digitalización de la industria
se espera que sean cada vez más los sectores industriales que se sumen a la cuarta revolución
industrial.
3 Por lo expuesto a lo largo de este trabajo podemos concluir que las principales dificultades del
aprendizaje de la automatización en Colombia para estudiantes de ingeniería industrial e
ingeniería de producción son:
3.1 Las dificultades asociadas a la instrucción o la enseñanza en las que se indican cuatro
factores que dificultan el aprendizaje de la automatización: primero, la descontextualización
del docente con respecto a los temas y el área profesional. Segundo, la inadecuada
consolidación y cohesión de los temas de estudio. Tercero, la falta de experiencia y el
inadecuado uso de los recursos de clase. Cuarto, los problemas de comunicación entre el
docente y los estudiantes.
3.2 Las dificultades asociadas a la declaración de programación en las que se indican dos
factores que dificultan el aprendizaje de la automatización: primero, la complejidad de la
sintaxis que presentan los lenguajes de programación. Segundo, la definición de las
variables de programación.
166
3.3 Las dificultades asociadas al software de simulación en las que se indican dos factores que
dificultan el aprendizaje de la automatización: primero, la dificultad en conocer el uso y las
funciones de softwares complejos, especializados y construidos para el sector industrial y
no el educativo. Segundo, la dificultad de acceder a equipos de computación con la
suficiente capacidad de procesamiento y memoria como para soportar algunos de los
softwares.
3.4 Las dificultades de tipo imperativo dadas por la complejidad de trasladar las actividades
planeadas en el flujo de procesos desde la planeación de cada estudiante hacia las ordenes
de programación del objeto a automatizar.
3.5 La falta de conocimientos previos. El correcto desenvolvimiento de los cursos de
automatización industrial requiere que los participantes tengan conocimientos previos en
los campos de la programación, la electrónica y la mecánica, no obstante, las universidades
no les otorgan a los estudiantes los conocimientos previos necesarios para poder aprender
de manera adecuada sobre un tema tan complejo como la automatización industrial.
4 Gracias a la investigación que llevamos a cabo con algunos estudiantes de ingeniería industrial
e ingeniería de la producción, y con la ayuda de un docente experto en el tema de la
automatización, nos fue posible desarrollar la propuesta de una herramienta didáctica para el
aprendizaje de la automatización industrial. Esta herramienta se llama “caja de herramientas
para la automatización” y con ella buscamos contextualizar e instruir sobre los temas más
relevantes de la automatización industrial. El desarrollo de esta herramienta giró en torno a
presentar una posible ayuda que solvente, aunque sea de manera parcial, algunas de las
dificultades del aprendizaje encontradas en nuestra investigación, por eso la herramienta tiene
en cuenta la importancia de la comunicación entre los actores del proceso de enseñanza y
167
aprendizaje, la visualización y los aspectos dinámicos de los recursos de clase, la guía metódica
de las condiciones de simulación y, sobre todo, las actividades prácticas. Todo esto con el
objetivo de que los alumnos graduados de ingeniería industrial e ingeniería de la producción
en Colombia sean capaces de incidir de manera positiva y propositiva, a través del ejercicio de
la automatización en las industrias, en la transformación del país causada por la cuarta
revolución industrial.
Partiendo de estas conclusiones sugerimos algunas prospectivas para futuras investigaciones:
• La identificación de las dificultades del aprendizaje de la automatización industrial en
los estudiantes de la asociación ANEIAP sirve de punto de apoyo para otros
investigadores que deseen construir estrategias para solucionar las dificultades
particulares en sus entornos de investigación o trabajo.
• La caracterización del proceso de enseñanza y aprendizaje de la automatización
industrial en los estudiantes de la asociación ANEIAP proporciona a los docentes de
ingeniería la información necesaria para conocer los elementos esenciales de la
enseñanza de la automatización. Esto permite que se familiaricen con muchos de los
retos que encontrarán en su práctica particular antes de que se enfrentes a ellos en el
entorno educativo.
• Conocer los elementos esenciales involucrados en el proceso de enseñanza-aprendizaje
de la automatización industrial les brinda a los docentes la información necesaria para
que ellos diseñen estrategias de enseñanza que se adecuen a los entornos particulares en
los que desempeñan su actividad.
• Este trabajo puede servir como punto de partida para futuras investigaciones en las que
se pretenda caracterizar el proceso de enseñanza-aprendizaje de la automatización
168
industrial en entornos diferentes al de la asociación ANEIAP: otros niveles educativos
como el técnico o el tecnológico, otras regiones del país, Latinoamérica o el mundo, y
otras disciplinas diferentes a la ingeniería.
• Con este trabajo deseamos abrir el camino a nuevas investigaciones que se centren en
el uso de simuladores de libre acceso como herramientas que permiten mejorar el
proceso de enseñanza-aprendizaje de la automatización industrial en contextos virtuales.
Así como también deseamos presentar estas herramientas a docentes que las desconocen
y que, por tanto, aún no hacen uso de ellas.
• A partir de la información presentada en esta investigación los docentes pueden diseñar
recursos educativos y herramientas didácticas enfocadas a la enseñanza de la
automatización industrial.
169
Referencias
Aguilar, L. (2018). Industria 4.0. Barcelona, España: Marcombo.
Alianza del Pacífico. (2020). VII Foro de la Alianza del Pacífico, una ventana para la
atracción de inversión extranjera. Recuperado de https://alianzapacifico.net/vii-foro-
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