Efectividad de Educación 4.0, e-learning y metodología tradicional en el logro de competencias de investigación universitaria
DOI:
https://doi.org/10.35622/j.rie.2024.01.007Palabras clave:
Educación 4.0, competencias para investigación , e-learning, Competencias estadísticas, educación superiorResumen
En este estudio, se buscó comparar la efectividad de tres metodologías educativas: Educación 4.0, educación tradicional y e-learning, en el desarrollo de competencias investigativas y estadísticas entre estudiantes universitarios. Se llevó a cabo una investigación cuantitativa-cualitativa con una muestra de 96 estudiantes de la Universidad de Aconcagua (Chile) durante el período comprendido entre agosto y diciembre de 2023. La recolección de datos se realizó mediante encuestas "ad hoc", diseñadas para cumplir con estándares de validez y confiabilidad. Los resultados indican que el uso de Educación 4.0 demostró un incremento significativo en las competencias estadísticas, particularmente en el manejo del software Power BI, alcanzando un 73.61%, en contraste con el 5.56% observado en estudiantes que solo utilizaron e-learning (p<0.001). Además, la evaluación de competencias estadísticas para la investigación, medida en una escala de 1 a 5, donde 5 representa el nivel máximo, obtuvo una media de 4.355 en el grupo que aplicó la metodología con Educación 4.0, superando significativamente los 3.429 obtenidos con el método tradicional (p<0.05). En conclusión, los hallazgos sugieren que la Educación 4.0 resulta una estrategia más efectiva que el e-learning y la enseñanza tradicional para el desarrollo de competencias estadísticas e investigativas. Estos resultados proporcionan fundamentos sólidos para impulsar un enfoque innovador y práctico en la formación integral de futuros profesionales.
Referencias
Akimov, N., Kurmanov, N., Uskelenova, A., Aidargaliyeva, N., Mukhiyayeva, D., Rakhimova, S., Raimbekov, B., & Utegenova, Z. (2023). Components of education 4.0 in open innovation competence frameworks: Systematic review. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(2), 100037. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2023.100037
Almeyda Vázquez, A., Otero Solis, D., & García Cabezas, A. (2019). Formación de competencias de investigación en la Facultad de Psicología de la Universidad de la Habana. Su evolución a través de diferentes planes de estudio. Katharsis: Revista de Ciencias Social, 27, 102-114. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7143376
Arias Gonzáles, J. L., & Covinos Gallardo, M. (2021). Diseño y metodología de la investigación. Enfoques Consulting EIRL, 1, 66–78.
Asunción, S. (2019). Metodologías Activas: Herramientas para el empoderamiento docente. Revista Docentes 2.0, 7(1), 65–80.
Bastar, S. G. (2019). Metodología de la investigación. Red Tercer Milenio
Calle-Suáres, C. A., & del Rocío Quichimbo-Rosas, A. (2021). Presencia de metodologías tradicionales en la educación del Ecuador. Dominio de Las Ciencias, 7(4), 1205–1215.
Cárdenas Ayala, A. (2013). Índice de dificultad y asimetría de los ítems en las pruebas pedagógicas. Horizonte de La Ciencia, 3(5), 65. https://doi.org/10.26490/uncp.horizonteciencia.2013.5.77
Choi, W., & Kim, I. (2023). Averaging p-values under exchangeability. Statistics & Probability Letters, 194, 109748. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.spl.2022.109748
Ciolacu, M. I., Mihailescu, B., Rachbauer, T., Hansen, C., Amza, C. G., & Svasta, P. (2023). Fostering Engineering Education 4.0 Paradigm Facing the Pandemic and VUCA World. Procedia Computer Science, 217, 177–186. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.213
Ciolacu, M. I., & Svasta, P. (2021). Education 4.0: AI empowers smart blended learning process with Biofeedback. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 1443–1448.
Ciolacu, M. I., Svasta, P., Hartl, D., & Görzen, S. (2020). Education 4.0: smart blended learning assisted by artificial intelligence, biofeedback and sensors. 2020 International Symposium on Electronics and Telecommunications (ISETC), 1–4.
Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Academic press.
Gagné, M., Hamel, C., Lauzier, S., Penney, S.-E., Bourbeau, J., Moisan, J., & Boulet, L.-P. (2021). Comparative educational outcomes of an active versus passive learning continuing professional development activity on self-management support for respiratory educators: A non-randomized controlled mixed-methods study. Nurse Education in Practice, 57, 103256. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.nepr.2021.103256
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2020). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Editorial McGraw-Hill Education.
Hmoud, H., Al-Adwan, A. S., Horani, O., Yaseen, H., & Zoubi, J. Z. Al. (2023). Factors influencing business intelligence adoption by higher education institutions. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(3), 100111. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2023.100111
Kim, T. K. (2015). T test as a parametric statistic. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540–546.
Labori, J. (2023). Índice de dificultad y aprendizaje activo en Educación 4.0 aplicada a formación universitaria. Revista Innova Educación, 5(3), 129–144.
March, A. F. (2006). Metodologías activas para la formación de competencias. Educatio Siglo XXI, 24, 35–56.
Martinez-Garcia, A., Horrach-Rosselló, P., & Mulet-Forteza, C. (2023). Evolution and current state of research into E-learning. Heliyon, 9(10), e21016. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21016
Mazo, W. A., Manrique, J. F. N., & Nieto, L. Á. P. (13-16 setiembre de 2022). Experiencia en la enseñanza y el aprendizaje de la inteligencia de negocios en un programa de ingeniería de sistemas usando como estrategia didáctica el proyecto integrador [Ponencia]. Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería. https://doi.org/10.26507/paper.2680
Mesa, M. B., Morales, F. H. F., & Duarte, J. E. (2017). Aprendizaje basado en proyectos colaborativos mediados por TIC para el desarrollo de competencias en estadística. Saber, Ciencia y Libertad, 12(2), 220–232.
Muawiyah, D., Yamtinah, S., & Indriyanti, N. Y. (2018). Higher education 4.0: assessment on environmental chemistry course in blended learning design. Journal of Physics: Conference Series, 1097(1), 12058.
Oliveira, S. R. M., & Saraiva, M. A. (2023). Leader skills interpreted in the lens of education 4.0. Procedia Computer Science, 217, 1296–1304. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.327
Ortiz, J. Á. R., & Vilchez, J. (2020). Método clase invertida y desarrollo de competencias estadísticas en estudiantes de maestría. Revista EDUCARE-UPEL-IPB-Segunda Nueva Etapa 2.0, 24(3), 159–182.
Oviedo, H. C., & Campo-Arias, A. (2005). Aproximación al uso del coeficiente alfa de Cronbach. Revista Colombiana de Psiquiatría, 34(4), 572–580.
Özköse, H., & Güney, G. (2023). The effects of industry 4.0 on productivity: A scientific mapping study. Technology in Society, 75, 102368. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102368
Pandis, N. (2016). The chi-square test. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, 150(5), 898–899.
Perazzo, D. (2021). La educación 4.0 y su impacto en la formación docente y en el aprendizaje de los alumnos. Convergence Tech, 5(5), 47–52.
Raman, A., & Rathakrishnan, M. (2019). Blended Learning in Higher Education 4.0: A Brief Review. Redesigning Higher Education Initiatives for Industry 4.0, 70–84.
Regmi, K., & Jones, L. (2020). A systematic review of the factors–enablers and barriers–affecting e-learning in health sciences education. BMC Medical Education, 20(1), 1–18.
Rendón-Macías, M. E., Zarco-Villavicencio, I. S., & Villasís-Keever, M. Á. (2021). Métodos estadísticos para el análisis del tamaño del efecto. Revista Alergia México, 68(2), 128–136.
Romaní-Romaní, F., & Gutiérrez, C. (2022). Experiencia, actitudes y percepciones hacia la investigación científica en estudiantes de Medicina en el contexto de una estrategia curricular de formación de competencias para investigación. Educación Médica, 23(3), 100745. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.edumed.2022.100745
Ruano, P. C., Martínez, S. G., Valero, A. F., & Martínez, J. T. (2021). Análisis comparativo de los perfiles motivacionales y el Estado de Flow entre una metodología tradicional y la metodología Flipped Classroom en estudiantes de Educación Física. Retos: Nuevas Tendencias En Educación Física, Deporte y Recreación, 39, 338–344.
Sánchez, E., & Hoyos, V. (2008). La estadística y la propuesta de un currículo por competencias. En A. Salcedo, Educación Estadística en América Latina: Tendencia y perspectivas (pp. 2014-227). Universidad Central de Venezuela
Sawilowsky, S. S. (2009). New effect size rules of thumb. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 8(2), 26.
Stek, K. (2022). Personality Development in Higher Education in the Era of Industry 4.0: Comparing educational practices and philosophies in Industry 1.0 and Industry 4.0. En Smart Industry–Better Management (pp. 35–50). Emerald Publishing Limited.
Tvenge, N., & Martinsen, K. (2018). Integration of digital learning in industry 4.0. Procedia Manufacturing, 23, 261–266. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.04.027
Vargas, J. D., Arregocés, I. C., Solano, A. D., & Peña, K. K. (2021). Aprendizaje basado en proyectos soportado en un diseño tecno-pedagógico para la enseñanza de la estadística descriptiva. Formación Universitaria, 14(6), 77–86.
Vásquez, R. A. D., Espinoza, J. L. A., & Cabrera, M. A. C. (2022). Power bi como herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Universidad y Sociedad, 14(S3), 195–207.
Velandia Mesa, C., Serrano Pastor, F. J., & Martínez Segura, M. J. (2019). The challenge of competencies in training for educational research: a conceptual approach. Actualidades Investigativas en Educación, 19(3), 310–339.
Zúñiga, P. I. V., Cedeño, R. J. C., & Palacios, I. A. M. (2023). Metodología de la investigación científica: guía práctica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 9723–9762.
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