Temas y problemas. Métodos, técnicas e instrumentos : Una escala para estudiar los estilos de aprendizaje en los niños

Fil: Agudo de Córsico, María Celia Mercedes. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Temas y problemas. Métodos, técnicas e instrumentos : Una escala para estudiar los estilos de aprendizaje en los niños

Fil: Agudo de Córsico, María Celia Mercedes. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Los métodos participativos y su influencia en la calidad del aprendizaje y en el desarrollo de la personalidad del estudiante

A pesar de que los más eminentes educadores cubanos tales como Félix Varela, José de la Luz y Caballeros, José Maní, Enrique José Varona y Fidel Castro, se han pronunciado en contra de la enseñanza tradicional, pasiva y memorística, esta subsiste aún, adaptada a la época, pero manteniendo sus rasgos fundamentales. En apoyo a esta lucha surge el presente trabajo que es el resultado de un experimento realizado en la asignatura Matemática I de nivel II en las carreras de Ciencias Farmacéuticas y Microbiología; con el fin de lograr mayor conciencia e independencia en el aprendizaje. Se desarrolló siguiendo el enfoque histórico cultural y se empleo en el mismo de una novedosa técnica grupal. El trabajo contiene una descripción del método así como la forma en que se utilizó.

Métodos y resultados del aprendizaje de la investigación de operaciones hacia un desarrollo independiente

La impartición de la asignatura investigación de operaciones en la carrera de ingeniería industrial ha sufrido desde su introducción en Cuba en los años 60, variaciones tanto en su contenido como en el nombre de la misma. Conocida actualmente como modelación económica Matemática, en sus inicios incluía solamente dos asignaturas y no es hasta el diseño del plan de estudios " C ”, que se decide dividirla en tres, por la importancia que han cobrado en el mundo estas técnicas en la gestión empresarial. Es por esta razón que en el presente trabajo se analiza cómo la inclusión de la computación y de un fuerte trabajo independiente de los estudiantes en las asignaturas, permite alcanzar un mayor dominio de los contenidos y elevar la calidad en la impartición de la misma, obteniéndose como resultado un egresado con mayor capacidad para el análisis y solución de problemas de toma de decisiones en la gestión empresarial.

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales

Análisis comparativo entre actividades de aprendizaje diseñadas con Estudio de Casos y Aprendizaje Basado en Problemas, y actividades de tipo tradicional, como dispositivos didácticos en Educación a Distancia. Comparative analysis of learning activities designed with Problem Based Learning and Case Study approaches, and activities designed with traditional methods, in Distance Education.

Identificación y caracterización del problema: El problema que guía este proyecto, pretende dar respuesta a interrogantes tales como: ¿De qué modo el tipo de actividades que se diseñan, se constituyen en dispositivos posibilitadores de la comprensión de los temas propios de cada asignatura, por parte de los alumnos? A partir de esta pregunta, surge la siguiente: Al momento de resolver las actividades, ¿qué estrategias cognitivas ponen en juego los estudiantes? y ¿cuáles de ellas favorecen procesos de construcción del conocimiento? Hipótesis: - Las asignaturas cuyas actividades están elaboradas bajo la metodología de Aprendizaje Basado en Problemas y Estudio de Casos, propician aprendizajes significativos por parte de los estudiantes. - Las actividades elaboradas bajo la metodología del Aprendizaje Basado en Problemas y el Estudio de Casos requieren de procesos cognitivos más complejos que los que se implementan en las de tipo tradicional. Objetivo: - Identificar el impacto que tienen las actividades de aprendizaje de tipo tradicional y las elaboradas bajo la metodología de Aprendizaje Basado en Problemas y Estudio de Casos, en el aprendizaje de los alumnos. Materiales y Métodos: a) Análisis de las actividades de aprendizaje del primero y segundo año de la carrera de Abogacía, bajo lamodalidad a Distancia. b) Entrevistas tanto a docentes contenidistas como así también a los tutores. c) Encuestas y entrevistas a los alumnos. Resultados esperados: Se pretende confirmar que las actividades de aprendizaje, diseñadas bajo la metodología del Aprendizaje Basado en Problemas y el Estudio de Casos, promueven aprendizajes significativos en los alumnos. Importancia del proyecto y pertinencia: La relevancia del presente proyecto se podría identificar a través de dos grandes variables vinculadas entre sí: la relacionada con el dispositivo didáctico (estrategias implementadas por los alumnos) y la referida a lo institucional (carácter innovador de la propuesta de enseñanza y posibilidad de extenderla a otras cátedras). El presente proyecto pretende implementar mejoras en el diseño de las actividades de aprendizaje, a fin de promover en los alumnos la generación de ideas y soluciones responsables y el desarrollo de su capacidad analítica y reflexiva.

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE.

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificarán el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas,produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene un alto componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que más se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales.

Cómo concienciar a los alumnos de su propio aprendizaje: un caso práctico en el área de biblioteconomía y documentación

Nuestra experiencia docente nos ha demostrado que de manera habitual los alumnos universitarios entienden las asignaturas de una misma titulación como compartimentos estancos, de tal manera que difícilmente se produce un flujo natural de contenidos entre unas y otras.El EEES ha supuesto una oportunidad para todos los profesores universitarios de reflexionar sobre el proceso de enseñanza-aprendizaje de los alumnos y sobre las estrategias metodológicas que favorecen dicho proceso. En este contexto, en la Diplomatura de Biblioteconomia i Documentació de la Universitat de Barcelona, a partir del curso 2003-04 y desde las asignaturas Bibliotecas de Investigación (obligatoria de primero) y Practicum en Bibliotecas de Investigación (obligatoria de tercero), hemos proyectado el desarrollo de un conjunto de estrategias que facilitan el aprendizaje de las competencias específicas y transversales propias de nuestra àrea tales como: el conocimiento de los sistemas informativos del país, las operaciones de la gestión de la información, las técnicas de administración de centros y servicios, la capacidad de integración en equipos humanos profesionales, la motivación para la cooperación o el razonamiento crítico. La elección de ambas asignaturas no es producto del azar sino que forman un continuum temático y metodológico que favorece la realización de este trabajo conjunto. Esta comunicación presenta nuestra experiencia sobre cómo los alumnos toman conciencia de su propio aprendizaje a lo largo de la carrera mediante la aplicación práctica de las competencias adquiridas en la asignatura de Bibliotecas de investigación; dicha aplicación se produce durante su estancia en la diversa tipología de centros de prácticas que constituyen las bibliotecas de investigación (bibliotecas nacionales, parlamentarias, universitarias, especializadas y centros de documentación).

Retos y tendencias sobre el futuro de la investigación acerca del aprendizaje con tecnologías digitales

El objetivo de este artículo es analizar los retos y tendencias de la investigación acerca del aprendizaje con tecnologías digitales.En las dos últimas décadas, las investigaciones sobre el uso de las tecnologías digitales para la formación y el aprendizajese ha consolidado como un ámbito de investigaciónmultidisciplinar. Los resultados obtenidos muestran algunas limitaciones ya que no proporcionan respuestas suficientes que permitan analizar y diseñar las prestaciones tecno-pedagógicas adecuadas para favorecer el aprendizaje. A menudo, las investigaciones seplantean en términos comparativos tratando de determinar los beneficios de una determinada tecnología en el aprendizaje utilizando modelos causa-efecto que simplifican realidades en las que intervienen muchas variables. Creemos que es el momento de reflexionar sobre la utilización de nuevas metodologías e instrumentos de investigación que puedan mejorar la calidad y los resultados de las investigaciones.En el artículo se analiza la formulación de las preguntas de investigación que son claves para diseñar los estudios. Los métodos de investigación utilizados y el uso de infraestructuras tecnológicas para la obtención masiva de datos. Por último, se analizar la importancia de compartir datos y resultados a partir del uso de repositorios para la difusión del conocimiento.

Actividades de aprendizaje y evaluación a través del Campus Virtual. Experiencia en Fisiología y Fisiopatología I del Grado de Farmacia

[spa] Nuestro objetivo consiste en fomentar, entre alumnos internos del Departamento de Fisiología, el autoaprendizaje, el trabajo autónomo y en equipo, espíritu crítico y habilidad para buscar y analizar información. A la vez se pretende iniciar a estos alumnos en los sistemas de transferencia de resultados de la investigación básica a la investigación aplicada. Para ello a los alumnos se les proporciona materiales que contienen información sobre las materias objeto de aprendizaje y enlaces a diferentes sitios webs de interés relacionados con el tema. En ellos se promueve la exposición de trabajos y la participación en jornadas especializadas. El uso de estos materiales bajo supervisión del profesorado, ha permitido la mejora del conocimiento en Fisiología y la creación de equipos especializados en diferentes aspectos de la Fisiología. Además, la transferencia de información entre alumnos, ha propiciado que puedan adquirir una visión clara y amplia sobre qué es un trabajo de investigación básica o un trabajo de investigación aplicada, así como la importancia del trabajo en equipo, lo que ha posibilitado que pudieran diseñar pequeños experimentos y estudiar su aplicabilidad. Al final del periodo de formación, los alumnos demostraron haber adquirido las competencias genéricas CG1, CG3, CG5, CG6, CG11, CG13 y CG15 incluidas en la ficha Verifica para el Grado en Farmacia, así como las competencias específicas para el módulo 5 (Medicina y Farmacología) CEM5.8, CEM5.9 y CEM5.11, concluyendo así que la aplicación de métodos de enseñanza basados en el autoaprendizaje (bajo supervisión de equipos docentes) constituye una excelente herramienta para la promoción de la adquisición de competencias generales y específicas en el Grado en Farmacia.

Autoevaluación del aprendizaje en enfermería con ejercicios interactivos del programa Hot Potatoes

Los ejercicios interactivos de autoevaluación son una herramienta muy útil para fomentar el aprendizaje autónomo del estudiante. El programa Hot Potatoes permite el diseño de actividades interactivas para la evaluación formativa, con la incorporación de un sistema de retroacción que refuerza los contenidos no asimilados cuando la respuesta no es correcta. El objetivo de estudio es averiguar la opinión de los estudiantes sobre la utilización del programa Hot Potatoes. Materiales y métodos: Estudio descriptivo transversal en la promoción 2006-2007 de la asignatura Enfermería Maternal II. Los datos se recogieron a través de un cuestionario diseñado ad hoc. Resultados: Los ejercicios mejor valorados y considerados de menor dificultad fueron los de opción múltiple; los más difíciles fueron los textos desordenados y los ejercicios de rellenar huecos. Todos los estudiantes consideraron que el método motivó su interés por la asignatura y facilitó su aprendizaje. El 71% considera que el método le ha servido para adquirir conocimientos y ha sido muy útil como herramienta de estudio. Los aspectos que consideran más interesantes incluyen que: son un método de repaso y estudio, facilitan el aprendizaje de una forma amena y permiten conocer el nivel de conocimientos y corregir los errores durante el aprendizaje. Entre los aspectos que mejorarían destacan que incluirían más ejercicios y un número de preguntas más elevado. Conclusiones: El método ha tenido una buena aceptación y ha fomentado el aprendizaje autónomo. Consideramos que se trata de una estrategia de autoevaluación adecuada para la adaptación a los nuevos créditos europeos (ECTS).

Autoevaluación del aprendizaje en enfermería con ejercicios interactivos del programa Hot Potatoes

Los ejercicios interactivos de autoevaluación son una herramienta muy útil para fomentar el aprendizaje autónomo del estudiante. El programa Hot Potatoes permite el diseño de actividades interactivas para la evaluación formativa, con la incorporación de un sistema de retroacción que refuerza los contenidos no asimilados cuando la respuesta no es correcta. El objetivo de estudio es averiguar la opinión de los estudiantes sobre la utilización del programa Hot Potatoes. Materiales y métodos: Estudio descriptivo transversal en la promoción 2006-2007 de la asignatura Enfermería Maternal II. Los datos se recogieron a través de un cuestionario diseñado ad hoc. Resultados: Los ejercicios mejor valorados y considerados de menor dificultad fueron los de opción múltiple; los más difíciles fueron los textos desordenados y los ejercicios de rellenar huecos. Todos los estudiantes consideraron que el método motivó su interés por la asignatura y facilitó su aprendizaje. El 71% considera que el método le ha servido para adquirir conocimientos y ha sido muy útil como herramienta de estudio. Los aspectos que consideran más interesantes incluyen que: son un método de repaso y estudio, facilitan el aprendizaje de una forma amena y permiten conocer el nivel de conocimientos y corregir los errores durante el aprendizaje. Entre los aspectos que mejorarían destacan que incluirían más ejercicios y un número de preguntas más elevado. Conclusiones: El método ha tenido una buena aceptación y ha fomentado el aprendizaje autónomo. Consideramos que se trata de una estrategia de autoevaluación adecuada para la adaptación a los nuevos créditos europeos (ECTS).

Educational Data Mining: cerrando el círculo del proceso de aprendizaje en entornos virtuales

Development of methods to explore data from educational settings, to understand better the learning process.