UNIVERSIDAD PERUANA LOS ANDES
ESCUELA DE POSTGRADO
SEGUNDA ESPECIALIZACIÓN EN DIDÁCTICA
UNIVERSITARIA
INFORME FINAL PARA OPTAR EL TITULO DE ESPECIALISTA
EN DIDACTICA UNIVERSITARIA, CON MENCIÓN EN
INGENIERÍA
Presentado por:
Valero Cajahuanca, Julio Elvis
HUANCAYO - PERÚ
2010
Pág. 1
Minería de Datos para la Identificación de Estilos de Aprendizaje Predominantes en los estudiantes del Centro
de Idiomas de la Universidad Peruana Los Andes
A mi esposa e hijo.
Pág. 2
RESUMEN
La presente investigación se realizó en el Centro de Idiomas de la
Universidad Peruana Los Andes ubicada en la Provincia de Huancayo,
Departamento de Junín durante el periodo comprendido entre los meses de julio y
agosto de 2009 y en la misma participaron todos los docentes y estudiantes del
Centro de Idiomas; El propósito de la presente investigación consistió en la
Identificación del estilo de aprendizaje predominante en los estudiantes del Centro
de Idiomas. Para ello, fue necesaria la aplicación de técnicas de Minería de datos
las cuales permitió describir las características del estilo de aprendizaje
predominante y finalmente se realizó la descripción de las estrategias de
enseñanza con el fin de mejorar el rendimiento académico. El presente estudio se
justificó por cuanto posee valor teórico, utilidad práctica, relevancia social, por su
conveniencia y en base a los beneficios netos que genera. El estudio se sustenta en
las teorías de aprendizaje, los estilos y modelos de aprendizaje.
Metodológicamente el trabajo investigativo se aborda desde la perspectiva de los
tipos de estudio descriptivos, con la aplicación de un diseño de investigación de
campo donde se tomo una muestra estratificada de 130 alumnos. Se aplicó una
encuesta a través de un cuestionario formado por 42 preguntas dicotómicas.
Finalmente, se obtuvo que el estilo predominante en los alumnos es del tipo
sensitivo-visual, activo-secuencial.
Descriptores: Estilos de aprendizaje, Técnicas de Minería de datos, Estrategias de
enseñanza.
Pág. 3
ABSTRACT
Despite the vast research on learning styles, little is known about the
techniques and ways in which we can get that information in our organization.
The purpose of this investigation is to identify the predominant learning style on
students at UPLA Language Center. We used data mining techniques and
algorithms in order to discover and describe the characteristics of the predominant
learning style; the research is based on learning theories and learning styles and
models which allow us choose teaching strategies according to our students
learning styles. Descriptive research was done where the population sample is 130
students and we applied a 42 question test where we discovered the predominant
learning style on the students at the Language Center which is sensitive – visual,
active – sensorial.
Pág. 4
INDICE
Carátula Página
Dedicatoria
Resumen
Abstract
Índice (Tablas y Figuras)
Introducción 06
CAPITULO IPlanteamiento del Problema
1.1 Formulación del Problema de Investigación 08
1.2 Justificación 09
1.3 Objetivos 10
CAPITULO IIAntecedentes y Marco Teórico
2.1 Antecedentes 11
2.2 Marco Teórico 13
2.2.1 Teorías de aprendizaje 13
2.2.2 Estilos de aprendizaje 16
2.2.3 Minería de datos 23
CAPITULO IIIMetodología de la Investigación
3.1 Tipo de Investigación 29
3.2 Diseño de Investigación 30
3.3 Población y Muestra de Estudio 29
3.4 Variables de Estudio 31
3.5 Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos 33
CAPITULO IVDesarrollo de la Investigación, Análisis e Interpretación de Resultados
4.1 Desarrollo de la Investigación 36
4.2 Resultados Obtenidos Desde el Cuestionario 41
4.3 Interpretación de Resultados 43
4.4 Lineamientos Generales Para Estrategias de Enseñanza 46
Conclusiones
Bibliografía
Anexos
Pág. 5
ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS
TABLAS
Página
Tabla N° 1 Promedio Aritmético de los Ciclos por Año 09
Tabla N° 2 Modelo de Estilo de aprendizaje-Enseñanza 23
Tabla N° 3 Tamaño de la Muestra por Estrato 31
Tabla N° 4 Variable Estilos de Aprendizaje 32
Tabla N° 5 Correspondencia de EA y posibles respuestas 42
Tabla N° 6 Tabla de Correspondencia Centroide Cluster 0 43
Tabla N° 7 Tabla de Correspondencia Centroide Cluster 1 44
FIGURAS
Figura N° 1 Planilla en Excel 38
Figura N° 2 Conversión a archivo .arff 38
Figura N° 3 Datos ingresados en WEKA 39
Figura N° 4 Resultados Obtenido de WEKA 41
Figura N° 5 Visualización de Resultados Clustering 45
Figura N° 6 Consolidado de los Resultados (Cuestionario) 62
Pág. 6
INTRODUCCIÓN
El aprendizaje de nuevos idiomas de un estudiante está basado no sólo en
la habilidad innata que posee y en su conocimiento previo con el que llega al
Centro de Idiomas, sino también en la compatibilidad entre su estilo de
aprendizaje y el estilo de enseñanza del profesor.
Como docentes del Centro de Idiomas de la Universidad Peruana “Los
Andes”, consideramos que nos resultaría muy útil determinar las características
del perfil de aprendizaje de nuestros estudiantes para que, en función de ellas,
adecuar las estrategias de enseñanza. Tanto desde el punto de vista del profesor
como del alumno, el concepto de estilos de aprendizaje resulta especialmente
atrayente porque nos ofrece una teoría rica en sugerencias y aplicaciones prácticas
con grandes posibilidades de conseguir un aprendizaje más efectivo.
El presente trabajo se estructura de la siguiente forma: en el capítulo uno
se realiza el planteamiento del problema, en el capítulo dos se revisa los
antecedentes y el marco teórico referente al estudio, en el tercer capítulo se repasa
la metodología de la investigación, en el último capítulo, se realiza el desarrollo
de la investigación, análisis e interpretación de los resultados.
El Autor
Pág. 7
CAPITULO I
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.1. Formulación del Problema de Investigación
El rendimiento académico de los alumnos del Centro de Idiomas es bajo
(Tabla Nº 1) debido a varios factores como por ejemplo la motivación del
estudiante, la metodología del docente, entre otros. Sin embargo, en los
diagnósticos preliminares del proceso enseñanza aprendizaje no incluyen
información sobre los estilos de aprendizaje de los alumnos; muchas veces por
desconocimiento de instrumentos y procedimientos para determinar esta
importante característica.
Pág. 8
Tabla Nº 1Promedio aritmético de los ciclos por añoAño/Sem I III V VIII
2007 15 14 15 15
2008 15 14 15 14
2009 14 15 14 15
Fuente: Actas del Centro de Idiomas UPLAElaboración Propia (Nota mínima aprobatoria 15)
Los Docentes del Centro de Idiomas consideramos necesario y muy
importante saber cuál es el estilo de aprendizaje predominante en los estudiantes
con la finalidad de establecer mejor nuestras estrategias de enseñanza en el aula.
Por lo tanto, nos planteamos la investigación con las siguientes interrogantes:
1.1.1. Problema General
¿Cuál es el Estilo de Aprendizaje Predominante en los alumnos del Centro
de Idiomas de la Universidad Peruana Los Andes?
1.3.2. Problemas Específicos
¿Cuáles son las características asociadas al estilo de aprendizaje
predominante en los alumnos del Centro de Idiomas?
¿Qué estrategias de enseñanza debe aplicar el docente del Centro de
idiomas en el aula de clase?
1.2. Justificación
Los resultados de la investigación permitirán a los docentes conocer el
estilo por el cual aprenden mejor los alumnos y así desarrollar sus potencialidades, Pág. 9
habilidades y capacidades lo que incidirá en el rendimiento académico de los
alumnos del Centro de Idiomas.
Por otra parte, el conocimiento del Estilo de Aprendizaje dominante en los
alumnos, permitirá establecer mejor las estrategias de enseñanza en el grupo de
alumnos para un eficiente proceso de enseñanza aprendizaje. Y finalmente, por su
aporte teórico y científico, la investigación es importante para otras personas que
desean avanzar en el estudio del tema.
1.3. Objetivos
1.3.1. Objetivo General
Determinar el Estilo de Aprendizaje predominante en los alumnos del
Centro de Idiomas de la Universidad Peruana “Los Andes”
1.3.2. Objetivos Específicos
Describir las características de los Estilos de Aprendizaje
predominantes de los alumnos.
Describir las estrategias de enseñanza en función del estilo de
aprendizaje dominante en los alumnos.
Pág. 10
CAPITULO II
ANTECEDENTES Y MARCO TEÓRICO
2.1. Antecedentes de investigación
Existen muchos trabajos desarrollados sobre el tema de estilos de
aprendizaje, sin embargo, son pocas las instituciones que hacen uso de este
conocimiento para mejorar el rendimiento académico en sus estudiantes.
Elena Durán y Rosanna Costaguta, Profesoras del Departamento de
Informática de la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías, Universidad
Nacional de Santiago del Estero, Argentina, desarrollaron un trabajo de
investigación denominado “Minería de datos para descubrir estilos de
aprendizaje”, el resumen de la investigación es el siguiente. “Los estudiantes
aprenden de muchas maneras: viendo y escuchando, reflexionando y actuando,
razonando lógica e intuitivamente, memorizando y visualizando, construyendo
analogías y modelos matemáticos. También los métodos de enseñanza son
Pág. 11
variados. Cuanto aprende un estudiante depende de su habilidad innata y de su
preparación previa, pero también de la compatibilidad entre su estilo de
aprendizaje y el estilo de enseñanza del instructor. Los docentes de la carrera
Licenciatura en Sistemas de Información de la Universidad Nacional de Santiago
del Estero, consideran que resultaría útil determinar las características del perfil de
aprendizaje de los estudiantes para adecuar las estrategias de enseñanza. Con este
propósito se encuestó a ochenta y nueve estudiantes, aplicando el Test de Felder y
Soloman. La información recabada originó una base de datos a la que se le aplicó
el Proceso de Descubrimiento de Conocimiento (Knowledge Discovery from
Database - KDD). Así determinamos que existe un alto grado de homogeneidad
en el estilo de aprendizaje de los alumnos. La identificación del cluster dominante
permitió conocer además las características del estilo de aprendizaje compartido
por la mayoría de los alumnos. Teniendo en cuenta la información descubierta se
sugieren estrategias de intervención didáctica y de presentación de material
educativo conforme al estilo dominante”.
Por otra parte, Carmelina Paba Barbosa, Rosa María Lara Gutiérrez y
Annie Karina Palmezano Rondón, realizaron la investigación sobre Estilos de
aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes universitarios, llegando a
las siguientes conclusiones. “Al ser evaluado la Frecuencia, Facilidad y Calidad
de las estrategias utilizadas por los estudiantes, los resultados obtenidos indican
que el Estilo de Aprendizaje de éstos se caracteriza por la Adquisición de la
Información de carácter constructivo, la Retención y la Recuperación de la
Información de manera predominante ante los exámenes; y el Procesamiento de la
Información con mayor Frecuencia se orienta hacia la reproducción de la
Pág. 12
información adquirida, pero con una mayor Facilidad y Calidad al utilizar
estrategias creativas y críticas sobre lo aprendido. Igualmente, se encontró que no
existe una correlación significativa entre las dos variables de estudio. (Duazary
2008; 99-106).
2.2. Marco Teórico
2.2.1. Teorías de Aprendizaje
a) Teoría Conductista
Según Skinner1 Fue la primera teoría en aparecer, lo hace a principios
del siglo XX y tuvo su auge hasta mediados de ese mismo siglo, desde sus
orígenes busca hacer un estudio empírico, controlar y predecir la conducta
observable. Su objetivo es conseguir una conducta determinada para ello se
analizara el modo de conseguirla. En esta teoría se plantearon dos variantes:
el condicionamiento clásico; y el condicionamiento instrumental y operante.
La primera variante describe una asociación entre el estímulo y respuesta
inmediata, de forma que sí sabemos plantear los estímulos adecuados
obtendremos la respuesta deseada. Esta variante explica tan solo
comportamientos muy elementales. La segunda variante, persigue la
consolidación de la respuesta según el estímulo, buscando los reforzadores
necesarios para implantar esta relación en el individuo.
Según esta teoría en la enseñanza se plantea un programa de
contingencias de refuerzos que modifiquen la conducta del alumno. Se
propone un conocimiento a aprender, se entiende que el conocimiento se ha
1 Skinner, B. (1974/1977). Sobre el conductismo. Barcelona: FontanellaPág. 13
adquirido convenientemente si el alumno es capaz de responder
adecuadamente a cuestiones planteadas acerca de este conocimiento. Si el
alumno responde correctamente se le proporcionan una serie de estímulos
positivos para él, si no lo hace correctamente se le dan estímulos negativos o
no se le proporciona el estímulo positivo. Esta secuencia se repite el número
de veces que sea necesario hasta que todas las respuestas estén asimiladas. Se
programa el aprendizaje como una secuencia de pequeños pasos con un gran
número de refuerzos y con una alta frecuencia en el planteamiento de los
mismos. Se divide el conocimiento en tareas o módulos y el alumno debe
superar cada uno de estos módulos para proseguir con el siguiente. Se
definen, así mismo, objetivos operativos y terminales en los que habrá que
evaluar al alumno.
b) Teoría Cognitiva
Para J. Piaget2, El objetivo de esta teoría es analizar procesos internos
como la comprensión, la adquisición de nueva información a través de la
percepción, la atención, la memoria, el razonamiento, el lenguaje, etc. Surgen
una serie de planteamientos según esta teoría que describen y analizan cada
uno de estos procesos internos. Esta teoría entiende que si los procesos de
aprendizaje conllevan el almacenamiento de la información en la memoria, no
es necesario estudiar los procedimientos de estímulo-respuesta sino atender a
los sistemas de retención y recuperación de datos, a las estructuras mentales
donde se alojaran estas informaciones y a las formas de actualización de
2 Piaget, J. (1952). Autobiography [Autobiografía]. En E. Boring (Ed) History of psychology in autobiography. Vol. 4. Worcester, MA: Clark University Press.
Pág. 14
estas. Diferencia entre estructuras mentales como componentes estáticos del
sistema que permanecen estables a lo largo del tiempo y procesos que
describen la actividad del sistema.
Según esta teoría, el objetivo del educador será crear o modificar las
estructuras mentales del alumno para introducir en ellas el conocimiento y
proporcionar al alumno una serie de procesos que le permitan adquirir este
conocimiento. Por tanto, no se estudia cómo conseguir objetivos
proporcionando estímulos, sino que se estudia el sistema cognitivo en su
conjunto: la atención, la memoria, la percepción, la comprensión, las
habilidades motrices, etc. Pretendiendo comprender como funciona para
promover un mejor aprendizaje por parte del alumno.
De cada parte de este sistema cognitivo surgen teorías que analizan,
por ejemplo en la memoria, como se producen los procesos de selección-
retención-recuperación de datos; en el aprendizaje los procesos de
reorganización, reconstrucción y reconceptualización del conocimiento.
Como aportaciones de la Teoría cognitivista podemos destacar el
planteamiento de una enseñanza intencional y planificada en vez de confiar el
aprendizaje a la práctica y a la repetición de ejercicios. No se pone el énfasis
en la consecución de resultados sino en el proceso seguido. Se busca que los
datos que han sido procesados adquieran sentido integrándose en otras
informaciones ya almacenadas.
Pág. 15
En cuanto a sus deficiencias podemos decir en el método de
investigación, ya que es necesario recurrir a técnicas introspectivas para hacer
explícitos los procesos internos. Por tanto no se pueden establecer
correlaciones para obtener resultados específicos según experimentos
realizados, no como en la teoría anterior donde la percepción de un estímulo
originaba una respuesta y esto era de directa aplicación sobre un grupo de
alumnos. Pocas veces se tiene en cuenta la complejidad y diversidad de los
procesos enseñanza – aprendizaje que se dan en el aula y se sigue pautas y
modos de enseñar universales según conceptos procedentes de alguna teoría
de aprendizaje.
2.2.2. Estilos de Aprendizaje
a) Definición de Estilos de Aprendizaje
Existen varias definiciones de estilo de aprendizaje, tratare sólo tres de ellos
que considero los más importantes:
Para K. Willing3 “la noción de estilos de aprendizaje se superpone a
la de estilo cognitivo pero es más comprensiva puesto que incluye
comportamientos cognitivos y afectivos que indican las características y las
maneras de percibir, interactuar y responder al contexto de aprendizaje por
parte del aprendiz. Concreta pues la idea de estilos cognitivos al contexto de
aprendizaje” Alonso García, C. M.; Gallegos Domingo, J.; y Honey P.: Los
Estilos de Aprendizaje: Procedimientos de diagnóstico y mejora. Bilbao:
3 Willing,k 1988, "Learning Strategies as information management: some definitions for theory of
learning strategies", Prospect
Pág. 16
Mensajero, 1995, p. 106. El término estilo de aprendizaje se refiere a que
cada persona cuando aprende utiliza su propio método o estrategia. Aunque
las estrategias variaran según lo que se quiera aprender, cada estudiante
tiende a desarrollar ciertas preferencias globales, tendencias que definen su
estilo de aprendizaje. Por ejemplo cierto alumno que siempre es auditivo
puede en algún momento utilizar estrategias visuales.
Para R. Dunn, K. Dunn y G. Price4: “el estilo de aprendizaje es la
manera en la que un aprendiz comienza a concentrarse sobre una información
nueva y difícil, la trata y la retiene” Dunn, R.; Dunn, K.; y Price, G.: Manual
Learning Style Inventory. Lawrence: Price Systems, 1985, p. 27. Se debe
proveer de experiencias de aprendizaje que permitan al estudiante memorizar,
interactuar, demostrar, practicar, preguntar, reflexionar, evaluar, etc.
Según James W. Keefe5: “los estilos de aprendizaje son los rasgos
cognitivos, afectivos y fisiológicos que sirven como indicadores
relativamente estables, de cómo los educandos perciben interacciones y
responden a sus ambientes de aprendizaje” Alonso García, C.M.; Gallego
Domingo, J.; y Honey P.: Op, Cit, p. 104. Los estilos de aprendizaje son una
combinación de características cognitivas, afectivas y una conducta
psicológica que sirven como indicadores relativamente estables de como los
4 Dunn, R., Dunn, K. And Price, G. (1985) Manual: Learning Style Inventory. Lawrence, KS: Price Systems.
5 Keefe James (1988) Aprendiendo Perfiles de Aprendizaje: manual de examinador, Reston, VA : Asociacion Nacional de Principal de Escuela de Secundaria.
Pág. 17
alumnos perciben, interactúan y responden a su ambiente. Los rasgos
cognitivos se refiere a la manera como el estudiante estructura los contenidos,
forman y utilizan conceptos, interpretan la información, resuelven los
problemas, seleccionan medios de representación ya sea visual, auditivo o
kinestésico. Los rasgos afectivos se relacionan con la parte motivacional y
expectativas que influyen en el aprendizaje del estudiante. Los rasgos
fisiológicos están relacionados con la forma típica del estudiante que puede
considerarse como modelo y con el ciclo periódico de fenómenos fisiológicos
que pueden traducirse en sentimientos, actitudes o estados de ánimo repetidos
cada cierto tiempo. Nuestra experiencia de vida y las demandas del ambiente
determinan en parte cómo percibimos y procesamos la información.
b) Modelos de Estilos de Aprendizaje
Un modelo de estilo de aprendizaje clasifica a los estudiantes de
acuerdo con la forma en cómo ellos reciben y procesan la información.
Modelo de David A. Kolb (1984)
Para Kolb6 Consta de un ciclo de aprendizaje que se produce en dos
dimensiones estructurales: La percepción del contenido a aprender
(aprehensión) y el procesamiento del mismo (transformación). La percepción
de los contenidos se realiza a través de la experiencia concreta de los
acontecimientos, o bien mediante la conceptualización abstracta de los
mismos. El procesamiento se realiza también por dos vías opuestas: mediante
6 Kolb, D.A (1984). Experiential learning: experience as the source of learning and development. prentice hall, englewood cliffs, n.j., 1984. 24
Pág. 18
la experimentación activa o mediante la observación reflexiva, desarrollando
un ciclo de aprendizaje. David A. Kolb indica que a través de la búsqueda de
experiencia, las personas programan su manera de aprender en las
dimensiones del ciclo de aprendizaje (percepción-transformación), con
énfasis hacia alguna vía de estos procesos. De este ciclo, define cuatro tipos
de aprendizaje: observación reflexiva donde se aprende viendo y escuchando;
conceptualización abstracta se aprende pensando; experimentación activa se
aprende actuando; y experiencia concreta se aprende sintiendo. David A.
Kolb, señala que los estilos de aprendizaje individuales son complejos y no se
reducen fácilmente a simples tipologías. El proceso del aprendizaje, en algún
momento, puede ser gobernado por uno o más de estos tipos de aprendizaje
en forma simultánea, de acuerdo a las preferencias de los alumnos hacia uno
o más tipos de aprendizaje determinado. Considera que todos los tipos de
aprendizaje tomados separadamente son incompletos para un estudiante, y
que el logro del aprendizaje se obtiene cuando se usan los tipos en forma
combinada. Los tipos se combinan de dos en dos; de la siguiente manera:
Convergente (experimentación activa/conceptualización abstracta).
Son aquellos alumnos buenos para resolver problemas, tomar
decisiones y aplicaciones prácticas de ideas. Reciben este nombre
porque trabajan mejor en situaciones donde hay una sola respuesta
concreta y una solución a una pregunta o problema. Se controlan en
sus expresiones de emoción. Prefieren tratar con tareas técnicas y
problemas que con discusiones sociales e interpersonales.
Pág. 19
Divergente (experiencia concreta/observación reflexiva). Hay
alumnos que tienen una habilidad imaginativa y conciencia del
significado y valores. Ven situaciones concretas desde algunas
perspectivas y organizan algunas relaciones entre un significado
completo. Aplican más la observación que la acción. Identifican
problemas y comprenden a la gente. Se involucran en el aprendizaje
por experiencia y actividades de grupo.
Asimilador (observación reflexiva/conceptualización abstracta). Están
los alumnos que destacan por su razonamiento inductivo. Aprenden
con ideas abstractas y conceptos, creando modelos conceptuales,
diseñando experimentos, resolviendo problemas, considerando
alternativas de soluciones, leyendo, reflexionando, teorizando,
analizando información cuantificada y actividades estructuradas.
Juzgan las ideas más por su teoría que por su valor práctico, por más
lógica y precisa que resulte. Entienden amplios rangos de información
y los colocan en una forma concisa y lógica.
Acomodador (experiencia concreta/experimentación activa). Son
considerados los alumnos que aprenden con experiencias realizando
planes, tareas y teniendo nuevas experiencias. Se interesan en buscar
oportunidades, tomar riesgos y acciones. Se destacan por su
Pág. 20
flexibilidad, presentaciones y actividades de grupo, ya que trabajan
muy bien con otras personas. Para la búsqueda de la información se
apoyan más en otros que en su propio análisis técnico. Se encuentran
cómodos con otras personas, pero algunas veces se muestran
impacientes e insistentes. Se adaptan bien a circunstancias inmediatas,
aprenden con experiencias aceptando riesgo, tienden a actuar por lo
que sienten más que por análisis de vocablos
Modelo de Felder y Silverman (1988)
Para Felder y Silverman7.Este modelo se enfoca en los diferentes
estilos de aprendizaje formulados por el doctor Richard M. Felder en
colaboración con la doctora Linda K. Silverman. La valoración de las
preferencias de los estilos de aprendizaje de los estudiantes está basada en
cinco dimensiones, las cuales a su vez están relacionadas con las respuestas
que se puedan obtener de las siguientes preguntas:
¿Qué tipo de información perciben preferentemente los estudiantes?
Dimensión relacionada al tipo de información: sensitivos o intuitivos. Los
estudiantes perciben la información sensitiva a la vista, el oído, a las
sensaciones físicas y la información intuitiva a través de la memoria,
reflexión, imaginación, ideas y lecturas.
7 Felder R. M.; y Silverman L. K.: Learning and Teaching Styles in Engineering Education. North Carolina State: University, 1988, p. 674
Pág. 21
¿A través de qué modalidad perciben más efectivamente la información
sensorial? Dimensión relacionada al tipo de estímulos preferenciales:
visuales o verbales. La información externa los estudiantes la reciben
visualmente mediante cuadros, diagramas, gráficos, demostraciones,
fotografías, esquemas o en formatos verbales mediante sonidos, expresión
oral y escrita, símbolos y fórmulas en los textos.
¿Con qué tipo de organización de información está más cómodo el
estudiante a la hora de trabajar? Dimensión relacionada a la forma de
organizar la información: inductivos o deductivos. Los estudiantes
prefieren aprender la información si está organizada inductivamente donde
los hechos y las observaciones se dan y los principios se infieren o
deductivamente donde los principios se revelan, las consecuencias y
aplicaciones se deducen.
¿Cómo progresa el estudiante en su aprendizaje? Dimensión relacionada a
la forma de procesar y comprender la información: secuenciales o
globales. Algunos alumnos progresan en sus aprendizajes mediante un
procedimiento secuencial, de pasos incrementales pequeños, mientras que
otros tienen un entendimiento global que requiere de una visión integral.
¿Cómo prefiere procesar la información que percibe el estudiante?
Dimensión relacionada a la forma de trabajar con la información: activos o
reflexivos. Los alumnos activos aprenden realizando ejercicios, probando
Pág. 22
los conceptos, trabajando con otros alumnos, o por el contrario tenemos
alumnos reflexivos que prefieren trabajar solos.
Tabla Nº 2
Modelo de Estilo Aprendizaje - Enseñanza
Fuente: Bases Teóricas: Felder y Silverman
2.2.3. Minería de Datos
Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD)
Para Xingquan Zhu8 En los últimos años, ha existido un gran
crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos, debido
básicamente al gran poder de procesamiento de las máquinas como a su bajo
costo de almacenamiento. Sin embargo, dentro de estas enormes masas de
datos existe una gran cantidad de información oculta, de gran importancia
estratégica, a la que no se puede acceder por las técnicas clásicas de
recuperación de la información. El descubrimiento de esta información oculta
es posible gracias a la Minería de Datos (DataMining), que entre otras
8 Xingquan Zhu, Ian Davidson (2007). Knowledge Discovery and Data Mining: Challenges and Realities. Hershey, New Your, pp. 18. ISBN 978-1-59904-252-7.
Pág. 23
sofisticadas técnicas aplica la inteligencia artificial para encontrar patrones y
relaciones dentro de los datos permitiendo la creación de modelos, es decir,
representaciones abstractas de la realidad, pero es el descubrimiento del
conocimiento (KDD, por sus siglas en inglés) que se encarga de la
preparación de los datos y la interpretación de los resultados obtenidos, los
cuales dan un significado a estos patrones encontrados. Así el valor real de
los datos reside en la información que se puede extraer de ellos, información
que ayude a tomar decisiones o mejorar nuestra comprensión de los
fenómenos que nos rodean. Hoy, más que nunca, los métodos analíticos
avanzados son el arma secreta de muchos negocios exitosos. Empleando
métodos analíticos avanzados para la explotación de datos, los negocios
incrementan sus ganancias, maximizan la eficiencia operativa, reducen costos
y mejoran la satisfacción del cliente.
Concepto del KDD
De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el
momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a
convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran
un modelo, haciendo que la interpretación de la información y ese modelo
representen un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. La
capacidad de generar y almacenar información creció considerablemente en
los últimos tiempos, se ha estimado que la cantidad de datos en el mundo
almacenados en bases de datos se duplica cada 20 meses. Es así que hoy las
organizaciones tienen gran cantidad de datos almacenados y organizados,
pero a los cuales no les pueden analizar eficientemente en su totalidad. Con
Pág. 24
las sentencias SQL se puede realizar un primer análisis, aproximadamente el
80% de la información se obtiene con estas técnicas. El 20% restante, que la
mayoría de las veces, contiene la información más importante, requiere la
utilización de técnicas más avanzadas.
El Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos
(KDD) apunta a procesar automáticamente grandes cantidades de
datos para encontrar conocimiento útil en ellos, de esta manera permitirá al
usuario el uso de esta información valiosa para su conveniencia. El KDD es el
Proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente
útiles y, en última instancia, comprensibles a partir de los datos. (Fallad et al.,
1996) El objetivo fundamental del KDD es encontrar conocimiento útil,
válido, relevante y nuevo sobre un fenómeno o actividad mediante algoritmos
eficientes, dadas las crecientes órdenes de magnitud en los datos. Al mismo
tiempo hay un profundo interés por presentar los resultados de manera visual
o al menos de manera que su interpretación sea muy clara. Otro aspecto es
que la interacción humano-máquina deberá ser flexible, dinámica y
colaboradora. El resultado de la exploración deberá ser interesante y su
calidad no debe ser afectada por mayores volúmenes de datos o por ruido en
los datos. En este sentido, los algoritmos de descubrimiento de información
deben ser altamente robustos.
El proceso de KDD
El proceso de KDD consiste en usar métodos de minería de datos
(algoritmos) para extraer (identificar) lo que se considera como conocimiento
de acuerdo a la especificación de ciertos parámetros usando una base de datos
Pág. 25
junto con pre procesamientos y post-procesamientos. Se estima que la
extracción de patrones (minería) de los datos ocupa solo el 15% - 20% del
esfuerzo total del proceso de KDD. El proceso de descubrimiento de
conocimiento en bases de datos involucra varios pasos:
Determinar las fuentes de información: que pueden ser útiles y dónde
conseguirlas.
Diseñar el esquema de un almacén de datos (Data Warehouse): que
consiga unificar de manera operativa toda la información recogida.
Implantación del almacén de datos: que permita la navegación y
visualización previa de sus datos, para discernir qué aspectos puede
interesar que sean estudiados. Esta es la etapa que puede llegar a
consumir el mayor tiempo.
Selección, limpieza y transformación de los datos que se van a
analizar: la selección incluye tanto una criba o fusión horizontal (filas)
como vertical (atributos).La limpieza y pre procesamiento de datos se
logra diseñando una estrategia adecuada para manejar ruido, valores
incompletos, secuencias de tiempo, casos extremos (si es necesario),
etc.
Seleccionar y aplicar el método de minería de datos apropiado: esto
incluye la selección de la tarea de descubrimiento a realizar, por
ejemplo, clasificación, agrupamiento o clustering, regresión, etc. La
selección de él o de los algoritmos a utilizar. La transformación de los
datos al formato requerido por el algoritmo específico de minería de
datos. Y llevar a cabo el proceso de minería de datos, se buscan
Pág. 26
patrones que puedan expresarse como un modelo o simplemente que
expresen dependencias de los datos, el modelo encontrado depende de
su función (clasificación) y de su forma de representarlo (árboles de
decisión, reglas, etc.), se tiene que especificar un criterio de
preferencia para seleccionar un modelo dentro de un conjunto posible
de modelos, se tiene que especificar la estrategia de búsqueda a utilizar
(normalmente está predeterminada en el algoritmo de minería)
Evaluación, interpretación, transformación y representación de los
patrones extraídos.
Interpretar los resultados y posiblemente regresar a los pasos
anteriores. Esto puede involucrar repetir el proceso, quizás con otros
datos, otros algoritmos, otras metas y otras estrategias. Este es un paso
crucial en donde se requiere tener conocimiento del dominio. La
interpretación puede beneficiarse de procesos de visualización, y sirve
también para borrar patrones redundantes o irrelevantes.
Difusión y uso del nuevo conocimiento. Incorporar el conocimiento
descubierto al sistema (normalmente para mejorarlo) lo cual puede
incluir resolver conflictos potenciales con el conocimiento existente.
El conocimiento se obtiene para realizar acciones, ya sea
incorporándolo dentro de un sistema de desempeño o simplemente
para almacenarlo y reportarlo a las personas interesadas. En este
sentido, KDD implica un proceso interactivo e iterativo involucrando
la aplicación de varios algoritmos de minería de datos.
Algoritmo de agrupamiento
Pág. 27
Un algoritmo de agrupamiento (en inglés, clustering) es un
procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios
habitualmente de distancia; se tratará de disponer los vectores de entrada de
forma que estén más cercanos aquellos que tengan características comunes.
Un algoritmo de clustering permite extraer representantes de un conjunto de
datos, que pueden ser posteriormente usados para transmisión, para
eliminación de ruido o con una fase posterior de calibración, para
clasificación de vectores en diferentes conjuntos. Algunos algoritmos de
clustering conocidos y usados son el k medias, el ISODATA y el Mapa auto
organizado de Kohonen. Los algoritmos de clustering se usan en minería de
datos, en las fases iniciales de visualización. El algoritmo FarthestFirst de la
herramienta Weka es usado como técnica de agrupamiento para encontrar
grupos homogéneos y de esta forma, detectar los estilos de aprendizaje
predominantes en los estudiantes
Pág. 28
CAPITULO III
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
La investigación es de nivel descriptivo ya que según Sánchez y Reyes
(1998) manifiesta que tiene como objetivo determinar las características de
un fenómeno, así como de establecer relaciones entre variables.
3.1. Tipo de Investigación
Responde al tipo de investigación sustantiva en su nivel
descriptivo. El tipo de investigación que se aplico fue aplicada.
Sánchez y Reyes (1998) se caracterizan por su interés en la
aplicación de los conocimientos teóricos a determinada situación
concreta y las consecuencias prácticas que de ella se deriven. El
Pág. 29
estudio realizado utiliza los conocimientos teóricos de los estilos de
aprendizaje de Felder y Silverman aplicado en un cuestionario a los
alumnos del Centro de Idiomas UPLA.
3.2. Diseño de Investigación
Se adopta el diseño descriptivo simple
3.3. Población y Muestra de Estudio
La Población de estudio estuvo conformado por todos los
estudiantes del Centro de Idiomas de la Universidad Peruana los
Andes.
En el estudio se utilizó el muestreo estratificado porque se dividió
la población en estratos (grupos homogéneos internamente y
heterogéneos entre sí) y se aplicó un muestreo aleatorio simple
dentro de cada estrato.
La muestra es un pequeño grupo de elementos que posee las
características del universo que se está investigando. Para hallar la
proporción de estrato se aplicó la siguiente fórmula (Kish, 1965):
K=
K= = 0,35
Donde:K: Proporción de Estraton: Tamaño de la muestraN: Tamaño de la población
Pág. 30
Tabla N° 3
Tamaño de la Muestra por Estrato
Ciclo Tamaño de la Muestra
Proporción de Estrato
Tamaño por Estrato
I 114 114*0.35 40
III 91 91*0.35 32
V 86 86*0.35 30
VII 80 80*0.35 28
TOTAL N=371 n=130
Fuente: Nómina de Matricula Centro de Idiomas UPLA.
La muestra se caracteriza por las siguientes razones:
- La muestra se puede determina de forma en forma estratificada aplicando
el producto de la población de cada ciclo por la proporción del estrato.
- La proporción del estrato es el cociente de la muestra general y la
población total considerada.
3.4. Variable de Estudio
Variable Independiente: Estilo de aprendizaje
Pág. 31
Tabla N° 4: Variable Estilos de Aprendizaje
Dimensión Definición Indicador
Dimensión relativa a la forma de trabajar con la información:
Activo – Reflexivo
La información se puede procesar mediante tareas activas a través de compromisos en actividades físicas o discusiones o a través de la reflexión o introspección.
¿Cómo prefiere el estudiante procesar la
información?
Dimensión relativa al tipo de información:
Sensorial - Intuitivos
Básicamente, los estudiantes perciben dos tipos de información: información externa o sensitiva a la vista, al oído o a las sensaciones físicas e información interna o memorias, ideas, lecturas, etc.
¿Qué tipo de información perciben preferentemente los
estudiantes?
Dimensión relativa al tipo de estímulos preferenciales:
Visual - Verbal
Con respecto a la información externa, los estudiantes básicamente la reciben en formatos visuales mediante cuadros, diagramas, gráficos, demostraciones, etc. o en formatos verbales mediante sonidos, expresión oral y escrita, fórmulas, símbolos, etc.
¿A través de qué modalidad sensorial es
más efectivamente percibida la
información cognitiva?
Dimensión relativa a la formade procesar y comprensiónde la información:
Secuencial - Global
El progreso de los estudiantes sobre el aprendizaje implica un procedimiento secuencial que necesita progresión lógica de pasos incrementales pequeños o entendimiento global que requiere de una visión integral.
¿Cómo progresa el estudiante en su
aprendizaje?
Fuente: Bases Teóricas: Felder y Silverman
Pág. 32
3.5. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos
3.5.1. El Inventario de Estilos de Aprendizaje de Felder (ILS)
El ILS de Felder y Silverman está diseñado a partir de cuatro
escalas bipolares relacionadas con las preferencias para los estilos de
aprendizaje, que en el ILS son Activo-Reflexivo, Sensorial-Intuitivo,
Visual-Verbal y Secuencial-Global. Con base en estas escalas, Felder ha
descrito la relación de los estilos de aprendizaje con las preferencias de los
estudiantes vinculando los elementos de motivación en el rendimiento
escolar. El instrumento consta de 44 Ítems.
Indicaciones para aplicar el instrumento:
Encierre en un círculo la opción "a" o "b" para indicar su respuesta a
cada pregunta. Por favor seleccione solamente una respuesta para cada
pregunta.
Si tanto "a" y "b" parecen aplicarse a usted, seleccione aquella que se
aplique más frecuentemente.
3.5.2. Proceso de descubrimiento de Conocimiento
La existencia de voluminosas bases de datos conteniendo grandes
cantidades de datos, que exceden en mucho las capacidades humanas de
reducción y análisis a fin de obtener información útil, actualmente son una
realidad en muchas organizaciones. Debido a esto, frecuentemente, las
Pág. 33
decisiones importantes se toman en base a la intuición y experiencia del
decisor más que considerando la rica información almacenada (Han y
Kamber, 2001). Esta situación se intenta solucionar a través del proceso de
KDD, el cual implica la realización de tres etapas: pre procesamiento,
minería de datos (dataminig), y post procesamiento, que se explican
brevemente a continuación.
La etapa de pre procesamiento tiene por objetivo preparar los datos
para que puedan ser sometidos a la etapa siguiente del proceso. Dentro de
las técnicas para realizar el pre procesamiento cabe mencionar a (Han y
Kamber, 2001): limpieza de datos, a fin de remover ruido e
inconsistencias; integración de datos, para generar un único almacén de
datos coherente en aquellos casos donde los datos provienen de diferentes
fuentes; transformaciones de datos, para normalizarlos; y reducción de
datos, a fin de reducir el tamaño de los datos, por ejemplo, eliminando
características redundantes. La importancia del pre procesamiento de los
datos se debe a que la calidad de los datos sobre los que se aplican técnicas
de KDD impacta de manera directa en la calidad del conocimiento que se
descubre a partir de ellos (Han y Kamber, 2001).
La etapa de minería de datos puede definirse sobre la base de un
conjunto de primitivas diseñadas especialmente para facilitar un
descubrimiento de conocimientos eficiente y fructífero. Tales primitivas
incluyen (Han y Kamber, 2001): la especificación de las porciones de la Pág. 34
base de datos o del conjunto de datos en los que se quiere trabajar; la clase
de conocimiento a ser descubierto; los conocimientos existentes que
podrían resultar útiles para guiar el proceso de KDD; las métricas de
interés para llevar a cabo la evaluación de patrones en los datos analizados;
y finalmente, las formas en que el conocimiento descubierto podría ser
visualizado.
La etapa de post procesamiento implica la realización de algún tipo
de reformulación de los resultados obtenidos producto de la minería de
datos realizada. Se pretende, así, que los conocimientos encontrados sean
más fáciles de entender y utilizar por el usuario a quien finalmente están
destinados.
Pág. 35
CAPITULO IV
DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN
ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS
4.1. Desarrollo de la Investigación
La principal fuente de datos para llevar a cabo esta
investigación la constituyeron los alumnos activos del Centro de
Idiomas, de los cuales se seleccionaron al azar, ciento treinta
estudiantes que constituyeron la muestra. Tal cantidad representa
aproximadamente un 10% de la población. El instrumento utilizado
para recolectar los datos fue el Test de Estilos de Aprendizaje
propuesto por Felder y Soloman (1984). Este Test consiste en
cuarenta y cuatro preguntas con dos opciones de respuesta cada una
Pág. 36
(a y b), en las que el alumno debe elegir necesariamente sólo una
de ellas. Con la información recabada a través de esta encuesta se
generó una base de datos, que fue sometida al proceso de KDD,
siguiendo sus tres etapas: pre-procesamiento, minería de datos, y
post-procesamiento. La información recabada con el test fue
cargada en una planilla de EXCEL (Figura 1), luego convertida a
un documento WORD para su posterior conversión a un
archivo .arff (Figura 2), requerido como entrada para el software
WEKA (Witten y Frank, 1999) (Figura 3).
Entre las actividades de pre procesamiento se aplicó
limpieza de los datos mediante el reemplazo de valores faltantes
por el signo “?”, también se eliminaron algunas inconsistencias a
través de correcciones manuales, tales como la existencia de
espaciados innecesarios y otros errores de tecleo. Dado que se
trabajó con un único archivo no fue necesario realizar tareas de
integración ni de transformación. Se llevó a cabo una única tarea de
reducción de datos que consistió en eliminar los atributos: nombre
del alumno, por resultar irrelevante para los objetivos de este
proceso de descubrimiento de conocimiento, y las respuestas a los
ítems 8 y 16, por corresponder a la dimensión procesamiento.
Pág. 37
Fig. N° 1Datos de las Encuestas Cargados en Excel
Fig. N° 2Conversión en Word para generar archivo .arff
Pág. 38
Fig. N° 3Archivo .arff abierto con weka
La etapa de minería de datos fue efectuada guiando la investigación
a través de las cinco preguntas planteadas por Han y Kamber
(2001):
Pregunta Nº 1
¿Cuál es el conjunto de datos que se consideró relevante para
realizar el descubrimiento de conocimientos?
Se decidió trabajar con la base de datos completa resultante del pre
procesamiento.
Pág. 39
Pregunta Nº 2
¿Qué clase de conocimiento se quiere descubrir?
En función del tipo de conocimiento a descubrir se decidió utilizar
tareas de minería de datos del tipo descriptivo. En particular, se
aplicó análisis de cluster (Witten y Frank, 1999) para identificar
subgrupos homogéneos dentro de la población de alumnos
encuestada. Para ello se utilizó al software WEKA y se seleccionó
la opción cluster. En particular, se optó por el algoritmo
FarthestFirst por tratarse de un problema de k centros donde se
pretende que la máxima distancia entre una tupla y su centroide sea
mínima (Chaudhuri, et al., 1998). Para detectar los estilos de
aprendizaje dominantes se decidió mantener en dos la cantidad de
clusters a generar.
Como puede apreciarse en los resultados, que se muestran a
continuación, no existe necesidad de ampliar este número dado el
alto porcentaje de tuplas incluidas en el primer cluster.
Pág. 40
4.2. Resultados Obtenidos desde el Cuestionario
Luego de haber ingresado los datos y configurado el análisis
con el algoritmo farthestFirst del Software Weka, procedimos a
hacer correr el programa obteniendo los siguientes resultados.
Fig. 4Resultados Obtenidos
Pág. 41
Pregunta Nº 3
¿Qué conocimiento de background resultará de utilidad?
A partir de las características definidas por Felder y Silverman se
determinaron las correspondencias entre los estilos de aprendizaje y las
posibles respuestas a las cuarenta y cuatro preguntas del test de Felder y
Soloman. Los resultados se muestran en la Tabla 5. La información de la
Tabla 5 puede ser fácilmente expresada como una jerarquía basada en
reglas a fin de representar las jerarquías de conceptos obtenidas a partir de
nuestro conocimiento del dominio
Tabla Nº 5Correspondencia entre los estilos de aprendizaje y las posibles respuestas a las
cuarenta y cuatro preguntas del test
Fuente: Bases Teóricas: Felder y Silverman
Pág. 42
Pregunta Nº 4
¿Qué medidas pueden utilizarse para estimar patrones de interés?
A partir de este conocimiento se decidió reemplazar cada uno de los
atributos incluidos en los dos centroides de los clusters arrojados por Weka
por el código del estilo de aprendizaje con el que se vincula (según Tabla
2). Con lo que los centroides quedaron expresados como sigue:
4.3. Interpretación de Resultados
A continuación realizamos las correspondencias y luego la
interpretación de los resultados
Tabla Nº 6Correspondencia
Centroide Cluster 0:
Elaboración Propia
A fin de determinar la combinación de estilos de aprendizaje
representada por cada centroide, se procedió a contar las cantidades
de ocurrencias de cada estilo. Resultando:
Pág. 43
SN 8 I 4
V 6 AU 4 TOTAL
AC 8 R 3 42
SC 6 G 3
Tabla Nº 7Correspondencia
Centroide Cluster 1
Elaboración Propia
SN 6 I 7
V 1 AU 9 TOTAL
AC 2 R 8 42
SC 3 G 6
Pág. 44
Por lo que este centroide representa el estilo sensitivo-visual, activo-secuencial (SN, V, AC, SC) que resulta ser el dominante en la población de alumnos encuestados.
Por lo que este centroide representa el estilo intuitivo- auditivo- reflectivo-
global (I, AU, R, G) que resulta ser el dominante en la población de
alumnos encuestados.
Pregunta Nº 5
¿Cómo se visualizarán los patrones descubiertos?
Para visualizar los patrones descubiertos se optó por un gráfico de barras
que muestre los clusters resultantes en función del porcentaje de tuplas que
incluye cada uno (Figura 4). En particular, aproximadamente el 85% de la
población encuestada constituyó el primer cluster, y sólo un 15 %, el
segundo
Fig. 5Visualización de resultados del Clustering
Pág. 45
4.4. Lineamientos generales para estrategias de enseñanza
Con el objetivo de transferir a la práctica cotidiana de nuestros
docentes, y a fin de propiciar la compatibilidad entre el estilo de aprendizaje
de los alumnos y el de enseñanza de nuestros profesores, decidimos sugerir
algunas estrategias de enseñanza conforme al perfil obtenido de los alumnos
encuestados. Un estilo de enseñanza se define en término de las respuestas a
cuatro preguntas planteadas considerando las dimensiones descriptas; Felder y
Silverman (1988): ¿qué tipo de información enfatizar?, ¿en qué modo de
presentación se debe hacer hincapié?, ¿qué forma de participación del
estudiante debe enfatizarse con la presentación?, ¿qué tipo de perspectiva se
proporciona con la información presentada? De esta manera, y atendiendo al
estilo de aprendizaje dominante, se sugiere:
El tipo de información que se presente a los alumnos debe
corresponderse con hechos concretos.
La información debe ser presentada preferiblemente en forma visual
(por ejemplo mediante imágenes, diagramas de flujo, etc.).
Nuestros estudiantes viven en la sociedad de la imagen. Esto hace que
sea imprescindible incluir el proceso de enseñanza – aprendizaje
materiales visuales y audiovisuales para así adaptar nuestra enseñanza
a los nuevos tiempos. Las principales funciones del uso de la imagen
en nuestra aula son:
Pág. 46
o Motivar a nuestros estudiantes haciéndolos seres más
activos.
o Hacer de la imagen fiel reflejo de la realidad. Por lo tanto,
esa imagen les hará acercarse más al mundo en el que
deberán vivir como seres integrados e integrales.
o Favorece la creación de situaciones adecuadas para el
desarrollo del proceso de enseñanza – aprendizaje.
o Tienen una función informativa ya que transmiten los
aspectos culturales de la sociedad en la que vivimos así
como de la que desconocemos a causa de la distancia.
o Tiene la habilidad de conseguir que el estudiante centre su
atención en un determinado aspecto.
o Refuerza las ideas que como se suele decir, muchas veces
Materiales Visuales e Impresos, Libro de Texto, La elección del libro de
texto es habitualmente una tarea muy compleja. Debemos tener en
cuenta para su elección
o Contenidos: si guardan relación con los objetivos.
o Secuenciación: si los contenidos son presentados de
manera cíclica y relacionando adecuadamente lo ya
aprendido con lo que en ese momento se debe aprender.
o Actividades: si acercan al alumno / a a la realidad que le
rodea y son una buena base para desarrollar un
aprendizaje relevante y posteriormente significativo.
Pág. 47
o Diseño: si el libro posee un diseño capaz de llamar y
mantener la atención del alumno / a, si es motivador y
claro.
o Consideraciones Prácticas: si el precio es adecuado y es
fácil localizarlo en las librerías.
o Los libros de texto son de gran ayuda para los profesores
ya que proponen una secuenciación de contenidos y un
programa correctamente estructurado, un amplio volumen
de material y son fáciles de usar. Además ayudan al
docente a ahorrar tiempo en la preparación de las clases,
da ideas acerca de cómo enseñar algo y son una
referencia tanto para el joven como para el maestro
durante el curso.
En las clases sería conveniente incentivar tanto la participación activa del
estudiante (opinando, reflexionando, actuando, etc.), también es necesaria
una participación activa, a la hora de evaluar ideas y soluciones.
La información debe proporcionarse al alumno desde una perspectiva
secuencial Es conveniente hacer conocer los objetivos del aprendizaje
antes de desarrollar cada tema, y también mostrar la vinculación del tópico
con otros de la unidad y de otras asignaturas del currículo.
Pág. 48
CONCLUSIONES
La aplicación del proceso de KDD posibilitó determinar que existe un alto
grado de homogeneidad en el estilo de aprendizaje de los alumnos del
Centro de Idiomas. El análisis por cluster realizado permitió identificar al
estilo sensitivo-visual, activo-secuencial como el dominante.
Los docentes deben incentivar la participación activa del estudiante y la
información debe ser presentada en forma visual Una herramienta
importante a tener en cuenta es el uso de software de laboratorio “BELT”,
el cuál es un complemento muy importante para el aprendizaje de los
alumnos.
Las estrategias de enseñanza en las lecciones de aprendizaje deben estar
basadas en “aproaches and methods” que permitan la participación
constante de los alumnos, como por ejemplo, Total Physical Response
(TPR) donde los estudiantes son llamados a responder físicamente a
órdenes verbales. Los estudiantes disfrutarán de pasar el tiempo fuera de
sus sillas. Las actividades TPR son simples y no requieren una preparación
especial por parte del profesor. Es bueno para los estudiantes sinestésicos
que necesitan estar siempre activos en la clase. El tamaño de la clase no
debería ser un problema y funciona efectivamente con niños y adultos.
Pág. 49
RECOMENDACIONES
Ante la abundante información sobre las teorías y los estilos de
aprendizaje, es muy importante encontrar una que se adapte a las
características del grupo a estudiar. El Cuestionario de Felder y Silverman
podría ser utilizado en alumnos de Ingeniería por ejemplo.
Después de obtener el estilo de aprendizaje predominante de los
estudiantes es muy importante alinear las estrategias de enseñanza de los
docentes al estilo predominante obtenido para mejorar el rendimiento de
sus estudiantes.
Pág. 50
BIBLIORAFÍA
ALONSO, C.M., D. J. GALLEGO Y P. HONEY. Estilos de Aprendizaje. Tercera
edición, Bilbao: Editorial Mensajero. 1997.
CAPELLA RIVERA, Jorge. Estilos de Aprendizaje. Primera edición, Lima:
Editorial Massey and Vanier. 1999.
FELDER, R. M. y SILVERMAN, L. K. “Learning and Teaching Styles in
Engineering Education Application”. Engr. Education, pp. 674-681.1998.
FELDER, R. M., y SOLOMAN, V. Index of Learning Styles.
<http://www.ncsu.edu/felder-public/ILSpage.html> [Consulta: Marzo 2006].
GONZALEZ PINEDA, J. Estilos cognitivos y de aprendizaje. Segunda edición,
Barcelona: Editorial Santillana. 1996.
HAN, J., y KAMBER, M. Data Mining: Concepts and Techniques. USA,
Academic Press.2001.
KEEFE, J.W. Assesing Student Learning Styles. Primera edición, Michigan:
Editorial ERIC. 1982.
KOLB, D. Sicología de las organizaciones. Experiencias. Primera edición,
Madrid: S.P.I.1976.
MANRIQUE FERNANDEZ, Luis. Desafíos de la Nueva Educación: el maestro
de la excelencia. Primera edición. S.P.I 2002
SANCHEZ CARLESI, Hugo. Metodología y diseños en la investigación
científica. Cuarta edición, Lima: Editorial Los Jazmines 1990.
WITTEN, I. y FRANK, E. Data Mining: Practical machine, learning tools and
techniques with Java implementations. USA, Morgan Kauffmann Publishers.1999
Pág. 51
ANEXO Nº 1
CUESTIONARIO
INVENTARIO DE ESTILOS DE APRENDIZAJE DE FELDER (ILS)
1. Entiendo mejor algo
a) si lo practico.
b) si pienso en ello.
2. Me considero
a) realista.
b) innovador.
3. Cuando pienso acerca de lo que hice ayer, es más probable que lo haga sobre la base de
a) una imagen.
b) palabras.
4. Tengo tendencia a
a) entender los detalles de un tema pero no ver claramente su estructura completa.
b) entender la estructura completa pero no ver claramente los detalles.
5. Cuando estoy aprendiendo algo nuevo, me ayuda
a) hablar de ello.
b) pensar en ello.
6. Si yo fuera profesor, yo preferiría dar un curso
a) que trate sobre hechos y situaciones reales de la vida.
b) que trate con ideas y teorías.
Pág. 52
7. Prefiero obtener información nueva de
a) imágenes, diagramas, gráficas o mapas.
b) instrucciones escritas o información verbal.
8. Una vez que entiendo
a) todas las partes, entiendo el total.
b) el total de algo, entiendo como encajan sus partes.
9. En un grupo de estudio que trabaja con un material difícil, es más probable que
a) participe y contribuya con ideas.
b) no participe y solo escuche.
10. Es más fácil para mí
a) aprender hechos.
b) aprender conceptos.
11. En un libro con muchas imágenes y gráficas es más probable que
a) revise cuidadosamente las imágenes y las gráficas.
b) me concentre en el texto escrito.
12. Cuando resuelvo problemas de matemáticas
a) generalmente trabajo sobre las soluciones con un paso a la vez.
b) frecuentemente se cuales son las soluciones, pero luego tengo dificultad para imaginarme los pasos para llegar a ellas.
13. En las clases a las que he asistido
a) he llegado a saber como son muchos de los estudiantes.
b) raramente he llegado a saber como son muchos estudiantes.
Pág. 53
14. Cuando leo temas que no son de ficción, prefiero
a) algo que me enseñe nuevos hechos o me diga como hacer algo.
b) algo que me de nuevas ideas en que pensar.
15. Me gustan los maestros
a) que utilizan muchos esquemas en el pizarrón.
b) que toman mucho tiempo para explicar.
16. Cuando estoy analizando un cuento o una novela
a) pienso en los incidentes y trato de acomodarlos para configurar los temas.
b) me doy cuenta de cuales son los temas cuando termino de leer y luego tengo que regresar y encontrar los incidentes que los demuestran.
17. Cuando comienzo a resolver un problema de tarea, es más probable que
a) comience a trabajar en su solución inmediatamente.
b) primero trate de entender completamente el problema.
18. Prefiero la idea de
a) certeza.
b) teoría.
19. Recuerdo mejor
a) lo que veo.
b) lo que oigo.
20. Es más importante para mí que un profesor
a) exponga el material en pasos secuenciales claros.
b) me dé un panorama general y relacione el material con otros temas.
Pág. 54
21. Prefiero estudiar
a) en un grupo de estudio.
b) solo.
22. Me considero
a) cuidadoso en los detalles de mi trabajo.
b) creativo en la forma en la que hago mi trabajo.
23. Cuando alguien me da direcciones de nuevos lugares, prefiero
a) un mapa.
b) instrucciones escritas.
24. Aprendo
a) a un paso constante. Si estudio con ahínco consigo lo que deseo.
b) en inicios y pausas. Me llego a confundir y súbitamente lo entiendo.
25. Prefiero primero
a) hacer algo y ver que sucede.
b) pensar como voy a hacer algo.
26. Cuando leo por diversión, me gustan los escritores que
a) dicen claramente los que desean dar a entender.
b) dicen las cosas en forma creativa e interesante.
27. Cuando veo un esquema o bosquejo en clase, es más probable que recuerde
a) la imagen.
b) lo que el profesor dijo acerca de ella.
Pág. 55
28. Cuando me enfrento a un cuerpo de información
a) me concentro en los detalles y pierdo de vista el total de la misma.
b) trato de entender el todo antes de ir a los detalles.
29. Recuerdo más fácilmente
a) algo que he hecho.
b) algo en lo que he pensado mucho.
30. Cuando tengo que hacer un trabajo, prefiero
a) dominar una forma de hacerlo.
b) intentar nuevas formas de hacerlo.
31. Cuando alguien me enseña datos, prefiero
a) gráficas.
b) resúmenes con texto.
32. Cuando escribo un trabajo, es más probable que
a) lo haga ( piense o escriba) desde el principio y avance.
b) lo haga (piense o escriba) en diferentes partes y luego las ordene.
33. Cuando tengo que trabajar en un proyecto de grupo, primero quiero
a) realizar una "tormenta de ideas" donde cada uno contribuye con ideas.
b) realizar la "tormenta de ideas" en forma personal y luego juntarme con el grupo para comparar las ideas.
34. Considero que es mejor elogio llamar a alguien
a) sensible.
b) imaginativo.
Pág. 56
35. Cuando conozco gente en una fiesta, es más probable que recuerde
a) cómo es su apariencia.
b) lo que dicen de sí mismos.
36. Cuando estoy aprendiendo un tema, prefiero
a) mantenerme concentrado en ese tema, aprendiendo lo más que pueda de él.
b) hacer conexiones entre ese tema y temas relacionados.
37. Me considero
a) abierto.
b) reservado.
38. Prefiero cursos que dan más importancia a
a) material concreto (hechos, datos).
b) material abstracto (conceptos, teorías.
39. Para divertirme, prefiero
a) ver televisión.
b) leer un libro.
40. Algunos profesores inician sus clases haciendo un bosquejo de lo que enseñarán. Esos bosquejos son
a) algo útiles para mí.
b) muy útiles para mí.
41. La idea de hacer una tarea en grupo con una sola calificación para todos
a) me parece bien.
b) no me parece bien.
Pág. 57
42. Cuando hago grandes cálculos
a) tiendo a repetir todos mis pasos y revisar cuidadosamente mi trabajo.
b) me cansa hacer su revisión y tengo que esforzarme para hacerlo.
43. Tiendo a recordar lugares en los que he estado
a) fácilmente y con bastante exactitud.
b) con dificultad y sin mucho detalle.
44. Cuando resuelvo problemas en grupo, es más probable que yo
a) piense en los pasos para la solución de los problemas.
b) piense en las posibles consecuencias o aplicaciones de la solución en un amplio rango de campos.
Pág. 58
ANEXO Nº 2CONSOLIDADO GENERAL DE LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN
Pág. 59
Pág. 60
Pág. 61
CONSOLIDADO GENERAL DE LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN
Fig. 6
Fuentes: Cuestionario aplicadoElaboración propia
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