“¿EXISTE EFECTO DEL USO DE LAS TIC SOBRE EL RENDIMIENTO ACADÉMICO en MATEMÁTICAS DE LOS ESTUDIANTES DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA?”,

Juana Yadira Martín P.1

Sofía L. Murillo Martínez1

Resumen La incorporación de TIC en las diferentes actividades del ser humano, genera diversas expectativas ante las posibilidades reales en la contribución a la mejorar la calidad de vida de la población, particularmente en la educación superior, en la que estas tecnologías se han adoptado como una estrategia de enseñanza aprendizaje de las diferentes áreas del conocimiento. En virtud de encontrar nuevas evidencias que permitan medir el impacto del uso de las tecnologías en el aprendizaje, el presente estudio permitió identificar el efecto de las TIC en el rendimiento académico de la asignatura de cálculo diferencial de los estudiantes de ingeniería de la Universidad Santo Tomás, a través de la aplicación de un estudio explicativo por medio de la aplicación de un método cuasi-experimental que incluyó a 487 estudiantes dividido en 2 grupos, uno experimental (compuesto de 5 subgrupos, 163 sujetos) y un grupo de control (compuesto por 10 subgrupos, 324 sujetos), el cual arrojó como resultado que no existen diferencias significativas entre los usos de TIC y el rendimiento académico, sin embargo, se pudo determinar que se encontraron diferencias estadísticas significativas entre la variable rendimiento académico y género, así como en la variable maestro y facultad.

Palabras clave: Didáctica de las matemáticas, Estrategias de enseñanza, TIC, Rendimiento académico.

IntroducciónActualmente las tecnologías de la información y la comunicación hacen parte de muchos aspectos de la vida cotidiana de los seres humanos, en particular el modelo de enseñanza y aprendizaje que se imparte hoy en día está basado en actividades significativas como el uso de software, calculadoras, internet, que promuevan de manera guiada la construcción del conocimiento por el propio individuo (constructivismo). Para dar repuesta a los retos que suponen estas nuevas necesidades en la educación es importante que los escenarios educativos se transformen de forma tal que las universidades y los profesores universitarios aporten a la sociedad del conocimiento con prácticas educativas innovadoras.

1 Ingeniera Biomédica, Universidad Manuela Beltrán. Magister en Educación, Universidad Santo Tomás. 1 Matemática, Universidad de Antioquia. Magister en matemática aplicada, Universidad EAFIT.Articulo derivado de investigación.

Para ello, las instituciones de educación superior deben adaptarse a las necesidades de la sociedad actual, buscando medios de flexibilización como las TIC que permiten romper las barreras de espacio y tiempo, y desarrollar vías de integración de las tecnologías de la información y la comunicación en los procesos de formación.De manera alterna es necesario crear conciencia del nuevo rol de los profesores en relación con los medios de comunicación y con su aplicación en las aulas de clase, así como una nueva concepción de los alumnos. Todo ello implica, a su vez, situar la educación en el marco de los procesos de innovación que permitan entender los cambios que trae consigo la tecnología y sus efectos en los procesos de formación. Estos cambios crecientes justifican el interés de estudiar ya no la necesidad de la inclusión de las TIC en la educación, sino más bien enfocar los estudios en la manera en que el uso adecuado de ellas influyen en el aprendizaje y rendimiento académico del alumno. El uso de las tecnologías en la educación no es algo nuevo, sin embargo, los cambios que proponen la implementación de las TIC en los procesos de enseñanza aprendizaje precisandela creación de nuevas estructurasorganizativasflexiblesquepermitan tanto unfácil y amplio acceso socialalconocimiento,como una capacitaciónadecuada quepropicie la adquisición e interpretación de la información. Alcanzar los beneficios que pueden proporcionar las tecnologías de la información y la comunicación en los procesos de aprendizaje de los alumnos presupone acoplar todos elementos propios de cualquier proceso formativo, además de tener en cuenta y reconocer las tres perspectivas claves desde las cuales pueden ser trabajadas las TIC: (Mcfarlane et al 2000).

TIC como un conjunto de habilidades o competencias: por lo cual se proponen como objetivo de enseñanza para el desarrolla de capacidades y competencias informáticas, lo cual puede ayudar también a fortalecer el desarrollo de logros en otras áreas del conocimiento como las matemáticas

Las TIC como un conjunto de herramientas o medios: de acuerdo a esta perspectiva las TIC se disponen como una serie de recursos que apoyan el desarrollo de los currículos, aportando elementos tecnológicos a los procesos de enseñanza- aprendizaje.

TIC como agentes de cambio: propone cambios acerca del que se debe enseñar y como enseñarlo, cual es el papel del profesor y del alumno.

Centrarse en los beneficios del uso de las TIC nos lleva a pensar en la necesidad de identificar las dimensiones y aspectos más fundamentales de las prácticas educativas. La identificación de ello da cuenta de los objetivos que desean

lograrse con la implementación de las TIC y los resultados finales que desean obtenerse con los alumnos.

MétodoLa presente investigación se enmarca dentro de los estudios de tipo explicativo ya que estos tiene como propósito explicar las causas que ocasionan ciertos fenómenos Hernández, Fernández & Baptista), para éste estudio, se pretende determinar la relación que existe entre el uso de herramientas tecnológicas con respecto al rendimiento académico de los estudiantes en la asignatura de cálculo diferencial en un entorno específico (facultad de ingeniería de la USTA).

En cuanto al método de investigación general a emplear en este estudio es el experimental pues éste se efectúa mediante la manipulación de una variable experimental (rendimiento académico de los estudiantes de la USTA) que no ha sido comprobada aún, bajo condiciones cuidadosamente controladas (uso de las TIC en la enseñanza del cálculo diferencial), con el fin de medir y por ende describir por qué se producen situaciones o acontecimientos en particular (Tamayo, 2008).

Dentro de los diseños experimentales, el estudio se ajusta al cuasiexperimental, ya que “No se tiene garantizada la equivalencia inicial porque no hay asignación aleatoria ni emparejamiento, los grupos están formados antes del experimento: son grupos intactos” (Hernández, Fernández y Baptista, 2006, p.203). En este diseño el criterio de equivalencia de grupos no se da por no poder reorganizar los grupos sobre los cuales se va a experimentar.

Dentro de la clasificación de los diseños experimentales, el tipo adecuado para este caso específico, es el cuasi-experimental, ya que los grupos objeto de análisis han de conformarse por cuestiones de azar y no es posible redefinirlos; en este caso no se puede dar el criterio de equivalencia de grupos. Dentro de la sub-clasificación de los diseños cuasi experimentales, el más adecuado para el experimento es el diseño El diseño con prueba – posprueba y grupos intactos “Es similar al que incluye posprueba únicamente y grupos intactos, solo que a los grupos se les administra una preprueba. La cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos” (Hernández, Fernández y Baptista, 2006, p.260). Dichos grupos son comparados en la posprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente” (Hernández, Fernández y Baptista, 2006, p.258).

En cuanto a las variables del estudio, se plantearon las siguientes:

Tabla 1. Definición de variables

VARIABLE TIPO CLASEExplicativa - Uso de las TIC Dependiente CualitativaRespuesta - Rendimiento académico Independiente Cuantitativa

Dando lugar al planteamiento de la hipótesis de trabajo, Hi. El efecto del uso de las tecnologías de la información y la comunicación va a contribuir en el mejoramiento del rendimiento académico en la asignatura de cálculo diferencial de los estudiantes de la facultad de ingenierías, de la Universidad Santo Tomás.

Los participantes en la presente investigación fueron 487 estudiantes, de la universidad Santo Tomás, de la sede Bogotá, que cursaron cálculo diferencial en el primer semestre de 2013, discriminados en 327 hombres y 160 mujeres, lo que equivale porcentualmente a:

67%

33%

HombresMujeres

Figura 1. Distribución de la población por género.

Vale la pena aclarar que hay otras variables inherentes a la población objeto de estudio como edad, género, continuidad en los estudios (media a profesional), procedencia, carácter de la institución educativa en la cual se culminó el bachillerato, entre otras, que no pudieron ser controladas dadas las características de los grupos.

Dichos sujetos pertenecen a la facultad de ingeniería distribuidos en 171 estudiantes de civil, 48 de electrónica, 75 de mecánica, 26 de telecomunicaciones y 167 de ambiental, como se ilustra en la siguiente gráfica:

35%

10%

15%

5%

34%

Ing. Civil Ing. Electrónica Ing. Mecánica

Ing. de telecomunicaciones Ing. Ambiental

Figura 2. Distribución de la población por programa.

Resultados y análisis.

Preprueba: El curso de cálculo diferencial tiene una duración de 18 semanas, con una intensidad de 6 horas semanales, el tema inicial planteado en el programa de cálculo diferencial son los números Reales, específicamente en lo que se refieres a:

El orden de los números Reales Propiedades y operaciones de los Reales Desigualdades e intervalos

Luego de impartir estos temas y realizar las actividades de afianzamiento, se recurrió a efector la preprueba, con los grupos intactos, la diferencia entre los resultados obtenidos por los grupos experimentales es de 0.19 puntos; como uno de los objetivos de la preprueba es determinar si hay diferencias significativas entre los grupos, se procedió a calcular la prueba t de Student 2, que permitirá determinar si hay diferencias significativas entre los grupos experimental y control, la cual arrojó una t=0,28, con grados de libertad3 de 52 y con un nivel de significancia entre 0.728<2.403, de acuerdo con estos datos, se concluye que la

2 Es “una prueba estadística que permitirá evaluar si dos grupos difieren de manera significativa respecto a sus medias”(Hernández, Fernández y Baptista, 2006, p.460).3 Los grados de libertad que indican cual es el valor que se debe esperar de t ya que “Cuanto mayor número de grados de libertad se tengan, la distribución t de Student se acercará más a ser una distribución normal” (Hernández, Fernández y Baptista, 2006, p.461).

diferencia entre los grupos no es significativa, y se puede afirmar que hay una distribución normal de los mismos.

Ejecución del experimento: Para llevar a cabo el experimento se dividió la población en 2 grupos, uno experimental (compuesto por 5 subgrupos, 163 sujetos) y uno control (compuesto por 10 subgrupos, 324 sujetos).

Los grupos experimentales y control se dividieron en subgrupos, al azar de acuerdo con la distribución del sistema académico. Cada uno estos subgrupos presentaron distribución no homogénea en lo que se refiere al número de estudiantes, los programas de procedencia y el género. El criterio de selección del grupo experimental se dio a partir de aquellos sujetos que estaban a cargo de las autoras del estudio y el grupo control de los demás docentes a cargo de impartir el curso.

Dichos grupos se encontraban distribuidos de la siguiente manera:

Tabla 2. Distribución de los subgrupos del grupo control.

Grupos control No. de estudiantes

1 322 353 304 325 306 327 328 319 38

10 32324

Tabla 3. Distribución de los subgrupos del grupo experimental.

Gruposexperimentales No. de estudiantes

1 352 423 314 275 28

163

En cuanto al diseño aplicado al experimento es cuasi-experimental, ya que no se puedo aplicar el criterio de equivalencia de grupos, porque los sujetos fueron seleccionados al azar por el sistema académico de la Universidad Santo Tomás, según el orden de matrícula, así:

Grupo Experimental

Grupo Control

Intervención5 subgrupos

10 subgrupos

PospruebaPreprueba

Figura 3. Ejecución del diseño del experimento.

En el grupo experimental las sesiones de clase se impartieron aplicando TIC (software especializado mathematica 8, calculadora graficadora TN-spire CAS, campus virtual de la universidad, recursos web, email institucional, entre otros), a partir de la tercera semana de iniciado el semestre académico, como recurso didáctico y medio para facilitar la comprensión de los temas vistos y como una forma de evaluación directa, mientras que en el grupo experimental no se aplicaron las TIC4, ver Anexo 1.

La medición de las variables se realizó en el grupo experimental, desarrollo de las sesiones, aplicación de TIC y evaluación, mientras que en el grupo experimental desarrollo de clase y evaluación. Se realizó la comparación de la nota uno tanto en grupo experimental como control y luego la nota definitiva.

Estadísticas descriptivas de la variable de comparación: En la tabla 4 se muestran los resultados de estadísticas de la variable nota del grupo experimental, que es la variable central de estudio, donde se observa que el promedio general de la nota es de tres cero (3.0); en relación a las herramientas de distribución se

4 Es importante aclarar que todos los estudiantes del grupo control trabajan con materiales expuestos en aula virtual y realizan ejercicios de aplicación en software especializado, sin embargo dichas actividades no son el eje central de la clase, sino se desarrollan como acciones eventuales durante el curso.

asumirá la asimetría y la curtosis en rangos entre −1.5a1.5, lo cual indica que los datos de variable nota tienden a tener una distribución normal.

Tabla 4. Estadísticos descriptivos de la variable Nota del grupo experimental.

N Válidos 163Perdidos 0

Media 3,0117Desv. típ. ,61044Asimetría ,269Error típ. de asimetría ,190Curtosis -,352Error típ. de curtosis ,378Mínimo 1,70Máximo 4,40

En la tabla 5 se aprecian los resultados de las estadísticas de la variable nota del grupo control, que es la variable central de estudio, en la que se aprecia que el promedio general de la nota es dos coma nueve (2,9); en relación a las herramientas de distribución se asumirá la asimetría y la curtosis en rangos entre −1.5a1.5, lo cual indica que los datos de variable nota tienden a tener una distribución normal.

Tabla 5. Estadísticos descriptivos de la variable Nota del grupo control

N Válidos 324Perdidos 0

Media 2,912Desv. típ. ,6520Asimetría -,330Error típ. de asimetría ,135Curtosis ,600Error típ. de curtosis ,270Mínimo 1,0Máximo 5,0

Comparación de la variable nota promedio entre el grupo experimental y control: Así mismo, en la tabla 6 se observa la comparación de la variable nota, para ello se utilizó el estadístico t de student para datos independientes, dado que la variable tanto para el grupo experimental como para el grupo control se

distribuía de forma normal; utilizando un nivel del error del ∝=0,05, podemos afirmar que no existen diferencias estadísticas significativas en la nota de los dos grupos control y experimental dado que P>0,05.

Hi :M 1≠M 2Ho :M 1=M 2

Lo cual evidencia que estadísticamente no se puede aprobar la hipótesis de trabajo.

Tabla 6. Comparación de la variable nota entre el grupo control y el experimental

Prueba T para la igualdad de mediasT Gl Sig.

(bilateral)

Diferencia de medias

Error típ. de la diferencia

95% Intervalo de confianza para la diferenciaInferior

Superior

Se han asumido varianzas iguales

1,630 485 ,104 ,09993 ,06130 -,0205

3 ,22038

No se han asumido varianzas iguales

1,666

344,396 ,097 ,09993 ,05998 -,0180

5 ,21791

En la tabla 7 se identifican diferencias observadas en cuanto al promedio de la nota entre el grupo experimental y control pero no son estadísticamente significativas.

Tabla 7. Promedio de la variable nota del grupo experimental y del control

Tipo de grupo N Media Desviación típ.

Error típ. de la media

Nota Experimental 163 3,0117 ,61044 ,04781Control 324 2,9117 ,65197 ,03622

Comparación de la nota según el profesor en el grupo control: Se realizó la comparación de la nota promedio teniendo en cuenta el profesor que impartía la clase se utilizó la prueba de ANOVA y se encontró que si existían diferencias significativas en la nota promedio según el profesor que dictaba la clase P<0,05.

Tabla 8. Comparación de nota promedio según el profesor que dictaba la clase

Suma de cuadrados

Gl Media cuadrática

F Sig.

Inter-grupos 18,638 6 3,106 8,299 ,000Intra-grupos 118,657 317 ,374Total 137,295 323

Comparación de la nota según el género: En la tabla 9 se puede identificar diferencias observadas entre el grupo experimental y control pero no son significativas.

En la tabla 10 se observa la comparación de la variable nota se utilizó el estadístico t de Student para datos independientes dado que la variable se distribuía de forma normal; utilizando un nivel del error del 0,05, podemos afirmar que no existen diferencias estadísticas significativas en la nota de los dos grupos dado que P>0,05.

Hi :M 1≠M 2Ho :M 1=M 2

Tabla 9. Promedio de la variable nota según el género en el grupo control

Estadísticos de grupoGENERO

N Media Desviación típ.

Error típ. de la media

Nota

Masculino 215 2,865 ,6546 ,0446

Femenino 109 3,004 ,6399 ,0613

Comparación de la nota según el programa en el grupo control: Se comparó la nota promedio teniendo en cuenta el programa se utilizó la prueba de ANOVA y se encontró que si existían diferencias significativas en la nota promedio según programa se P<0,05.

Tabla 10. Comparación de nota promedio según el programa

Suma de cuadrados

gl Media cuadrática

F Sig.

Inter-grupos 9,976 5 1,995 4,983 ,000

Intra-grupos 127,319 318 ,400

Total 137,295 323

Comparación de la nota según el profesor en el grupo experimental: En la tabla 11 se observa la comparación de la variable nota, se utilizó el estadístico t de Student para datos independientes, dado que la variable se distribuía de forma normal; utilizando un nivel del error del 0,05, podemos afirmar que no existen diferencias estadísticas significativas en la nota según el profesor dado que P>0,05, esto nos permite concluir que entre los dos profesores existen diferencias pero no son significativas como mencionaba anteriormente.

Hi :M 1≠M 2Ho :M 1=M 2

Tabla 11. Promedio de la variable nota según el género en el grupo controlEstadísticos de grupo

PROFESOR

N Media Desviación típ.

Error típ. de la media

DEFINITIVA

3,00 105 2,9752 ,60840 ,059374,00 58 3,0776 ,61389 ,08061

Tabla 12. Comparación de la variable nota según el profesor en el grupo experimental

T gl Sig. (bilateral)

Diferencia de

medias

Error típ. de la

diferencia

95% Intervalo

de

confianza para la

diferenciaInferior Superior

NOTA

Se han asumido varianzas iguales

-1,025 161 0,307 -0,10235 0,09985 -0,29954 0,09484

No se han asumido varianzas iguales

-1,022 116,788 0,309 -0,10235 0,10011 -0,30062 0,09593

Comparación de la nota según el género en el grupo experimental: En la tabla 13 se observa la comparación de la variable nota se utilizó el estadístico t de Student para datos independientes, dado que la variable se distribuía de forma normal; utilizando un nivel del error del 0,05, podemos afirmar que no existen diferencias estadísticas significativas en la nota de los dos grupos dado que P>0,05.

Tabla 13. Comparación de la variable nota según el género en el grupo experimental

Prueba T para la igualdad de mediast gl Sig.

(bilateral)

Diferencia de

medias

Error típ. de la

diferencia

95% Intervalo de confianza

para la diferencia

Inferior

Superior

NOTA

Se han asumido varianzas iguales

-,498 161 ,619 -,05152 ,10336 -,2556

4 ,15259

No se han asumido varianzas iguales

-,548

123,030 ,585 -,05152 ,09399 -,2375

7 ,13453

En la tabla 14 se puede identificar diferencias observadas en la variable nota pero no son significativas como mencionaba anteriormente.

Hi :M 1≠M 2Ho :M 1=M 2

Tabla 14. Promedio de la variable nota según el género en el grupo experimental

Estadísticos de grupoGENERO N Media Desviación

típ.Error típ. de

la media

DEFINITIVA

CONTROL 112 2,9955 ,65408 ,06180EXPERIMENTAL 51 3,0471 ,50571 ,07081

Comparación de la nota según el programa en el grupo experimentalSe comparó la nota promedio teniendo en cuenta el programa se utilizó la prueba de ANOVA y se encontró que si existían diferencias significativas en la nota promedio según programa se P<0,05.

Tabla 15. Comparación de nota promedio según el programa

Suma de cuadrados

gl Media cuadrática

F Sig.

Inter-grupos 7,706 5 1,541 4,595 ,001

Intra-grupos 52,661 157 ,335

Total 60,368 162

Conclusiones

Conclusiones teóricas

El uso delasTICenel procesoenseñanza aprendizaje del curso de cálculo diferencial resultó oportuno puesto que permitió la realización de diferentes actividades, como el intercambio de información, la creación de entornos simulados por medio del uso de las calculadoras Texas Instrument y el software Mathemática, por medio de la realización de prácticas que favorecieron la apropiación de conceptos como funciones, graficas de funciones, dominios rangos, máximos , mínimos entre otros, además las TIC permitieron la realización de ejercicios, la evaluación virtual de conocimientos y habilidades por medio de la plataforma Moodle y la comunicación constante sin limitaciones de espacio y tiempo.

Las TIC en general son una herramienta que facilitan el proceso de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas, pero su uso en el aula requiere un cambio metodológico notable.

Las herramientas tecnológicas, agrupadas en estas cinco categorías, ofrecen al maestro de Matemáticas la oportunidad de crear ambientes de aprendizaje enriquecidos para que los estudiantes perciban las Matemáticas como una ciencia experimental y un proceso exploratorio significativo dentro de su formación.

Actualmente los estudiantes tienen gran familiaridad con el uso las nuevas tecnologías, por tal razón aceptan con agrado el uso de herramientas tecnológicas en su proceso de aprendizaje; lo cual además de proporcionarles de manera rápida un gran volumen de información actualizada, favorece su estudio, porque constituye medios de aprendizaje significativo, que propician el trabajo en grupo, la interacción social, el intercambio de ideas, la cooperación, y el trabajo interdisciplinario.

Las TIC en la educación superior representan un apoyo de los procesos de enseñanza aprendizaje, pero el acceso a ellas por sí mismas, no cambian la realidad en el rendimiento académico de los estudiantes, Se recomienda entonces tener una visión global del conjunto de factores que componen la educación superior, el desarrollo de condiciones adecuadas, y de estrategias pedagógicas coherentes para el uso eficiente e incorporación de las TIC en los currículos educativos.

Las TIC en general son una herramienta que facilitan el proceso de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas, pero su uso en el aula requiere un cambio metodológico notable.

En cuanto a la elección de la hipótesis como estadísticamente no existen diferencias estadísticas significativas en la nota de los dos grupos control y experimental, rechazamos la hipótesis de trabajo y aprobamos la hipótesis nula, lo cual evidencia que el usos de las TIC en el aprendizaje de las matemáticas no influye en el rendimiento académico, sin embargo si

propicia facilidad en el análisis de las temáticas trabajadas en el cálculo diferencial.

Conclusiones derivadas de los resultados

La pre-prueba realizada a los grupos experimental y control arrojó concluye que la diferencia entre el rendimiento académico (variable nota) no es significativa, por tanto se garantizó una distribución normal de los grupos y se aseguraron condiciones homogénea que permitieron dar iniciar al estudio, según el diseño elegido.

Al realizar las mediciones de la variable nota, la cual vislumbra el rendimiento académico de los estudiantes, acorde al uso de las TIC como estrategia de enseñanza aprendizaje de las matemáticas, se pudo determinar que no existen diferencias estadísticamente significativas entre el grupo experimental (con promedio de 2,9) y control (con promedio de 3,0) y por tanto las TIC no influyen directamente en el aprendizaje de las matemáticas, sin embargo, desde el punto de vista de la escala de evaluación los integrantes del grupo experimental en promedio lograron aprobar el curso.

La prueba estadística de ANOVA, aplicada a los grupos evidenció que existen diferencias significativas en la nota promedio de los grupos control según el profesor, lo cual se puede asociar desde el punto de vista teórico a la didáctica, la pedagogía, los criterios de enseñanza aprendizaje, entre otros.

Se encontraron evidencias que no existe diferencia significativa entre el uso de las TIC como estrategia de aprendizaje del cálculo diferencial, el género y el rendimiento académico, siendo superior en un 0,139 de la media.

El estudio permitió determinar que existen diferencia significativa entre el uso de las TIC como estrategia de aprendizaje del cálculo diferencial, el programa de procedencia (civil, electrónica, mecánica, telecomunicaciones y ambiental) y el rendimiento académico.

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