Research Outputs
Valoración del desempeño docente de estudiantes en formación inicial tras participar en simulaciones de prácticas pedagógicas en un mundo virtual
El Mundo Virtual (MV) ha ganado prominencia teórica en el ámbito educativo dada sus múltiples ventajas; sin embargo, en la práctica, su integración a procesos de Formación Inicial Docente (FID) sigue siendo poco estudiada. Esta investigación de diseño pre-experimental tiene por objetivo analizar el efecto de simulaciones de prácticas pedagógicas en un MV sobre la valoración de desempeños pedagógicos de estudiantes en FID. Participaron 140 estudiantes chilenos de programas de pedagogía en una intervención educativa que constó de seis sesiones de 90 minutos durante un período de dos meses durante la pandemia. Se administró un instrumento de autorreporte, como pre y post test, para la valoración de desempeños pedagógicos. Los hallazgos reportan un efecto positivo de las simulaciones de prácticas pedagógicas sobre el desempeño docente, como también, una mayor valoración por parte de estudiantes de cursos superiores en comparación a estudiantes de cursos inferiores. Se concluye que el MV refuerza competencias pedagógicas, disciplinares y tecnológicas de los futuros profesores, y proporciona un espacio de simulación de prácticas efectivas en un contexto seguro ante las condiciones actuales por COVID-19.
Modelos predictivos basados en uso deanalíticas de aprendizaje en educación superior: Una revisión sistemática
Los métodos tradicionales de predicción del riesgo académico en ocasiones presentan limitaciones para laidentificación oportuna, por otro lado, las Analíticas de Aprendizaje presentan ciertas ventajas. El objetivode este estudio fue analizar características de los modelos predictivos basados en analíticas de aprendizaje enEducación Superior. Se realizó una revisión sistemática de las bases Web of Science, Scopus y Eric usando laspalabras clave ”analítica de aprendizaje” y ”predicción”. Se seleccionaron 12 investigaciones que cumplieroncon los criterios de inclusión. Los resultados indicaron que el 100% de los estudios buscaron predecir el rendi-miento académico, se incluyen variables de analíticas, sociodemográficas y sociocognitivas como predictoras.El sistema de gestión de aprendizaje más usado fue Moodle de cursosblended learningy online. Los estudiosse desarrollaron principalmente en Europa; las muestras fueron de hasta 500 participantes de Ingeniería y Tec-nología. El tipo de análisis más frecuente fue regresión en software R y SPSS. La mayoría logró un modelo depredicción grande (R2 > .30). Se concluye que la construcción actual de modelos de predicción de abandonouniversitario posee importantes limitaciones.