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TIC en Educación
REALIDAD AUMENTADA Paradigma?? El paradigma de investigación:
• Depende tanto de la perspectiva del investigador como de las necesidades concretas de la investigación planteada.
• Las distintas perspectivas no son excluyentes.
PERSPECTIVA GENERAL
REALIDAD AUMENTADA en EDUCACIÓN
¿Replicar otros estudios?
¿Aislar lo que más me interesa?
“En la concepción cuantitativa de la ciencia el objetivo de la investigación consiste en establecer relaciones causales que supongan una explicación del fenómeno. Mientras que a los militantes del enfoque cualitativo lo que les interesa es la interpretación” (Bisquerra, 1989, p. 56)
La aproximación cuantitativa “se caracteriza por los procedimientos y métodos diseñados para descubrir leyes generales […] Sin embargo (en la aproximación cualitativa) […] la inquietud principal está en un entendimiento del modo en que el individuo crea, modifica e interpreta el mundo en el cual él o ella se encuentran.” (Cohen & Manion, 1990, p. 31)
Bajo el paradigma cuantitativo “el mundo puede ser aprehendido y captado tal cual es, asumiendo así la viabilidad de elaborar un tipo de conocimiento objetivo cuyas características son la cuantificación, el hecho de ser verificable o falsable y, desde luego, replicable” (Touriñán & Sáez, 2012, p. 110) En el paradigma cualitativo “se intenta penetrar en el mundo personal de los sujetos observando cómo interpretan las situaciones, qué significan para ellos, qué intenciones tienen. Se busca la objetividad en el ámbito de los significados” (Touriñán y Sáez, 2012, p. 102)
¿La realidad aumentada mejora los procesos educativos?
• ¿Qué es realidad aumentada? • ¿A qué consideramos una mejora? • ¿De qué procesos educativos estamos hablando?
¿La realidad aumentada mejora los procesos educativos?
• Realidad aumentada: Reproducción, a partir de un dispositivo tecnológico, de una combinación de elementos multimedia físicos (del mundo real) y virtuales, creando una realidad mixta en tiempo real.
• Mejora: Vamos a considerar una mejora como un aumento del rendimiento académico del estudiante.
• Proceso educativo: Nos enmarcamos en la enseñanza de la arquitectura clásica.
Aumento en el nivel de concreción del problema planteado
La hipótesis de investigación
• Es una afirmación objetiva y contrastable, no realiza juicios. • Operativiza las cuestiones de investigación. • La hipótesis se plantea para su posterior verificación o falseamiento. • Las hipótesis de investigación sólo tienen sentido bajo el paradigma
cuantitativo. • Hace referencia explícita a las variables y muestra del estudio.
“El empleo de la Realidad aumentada en la enseñanza de la arquitectura clásica mejorará el rendimiento de los estudiantes de Educación
Secundaria Obligatoria”
Operativización de las cuestiones de investigación…
• Objetivo general: Estudiar el efecto de la realidad aumentada en la enseñanza de la arquitectura sobre el rendimiento académico. • Objetivos operativos:
• Estudiar el potencial de la realidad aumentada desde una perspectiva pedagógica constructivista.
• Comprobar si la motivación de los estudiantes hacia la materia mejora con la integración de la nueva metodología.
• Diseñar un instrumento para la evaluación de conocimientos de arquitectura con criterios de validez y fiabilidad.
El diseño de investigación “es el plan, estructura y estrategia de una investigación cuyo objetivo es dar respuesta a ciertas preguntas y controlar la varianza”(Kerlinger, 1973, p. 214). Así, “indica lo que realizará el investigador, cómo alcanzará los objetivos de la investigación y cómo abordará el problema planteado” (Arnal, del Rincón y Latorre, 1992, p. 91).
Cómo se va a hacer para resolver las cuestiones / alcanzar los objetivos
El diseño (en estudios cuantitativos) centra su atención principalmente sobre:
• Manipulación sobre las variables independientes del estudio y efectos que tiene sobre la variable dependiente.
• Control de variables extrañas que puedan afectar a la investigación.
• Selección de los grupos sobre los que se va a aplicar el estudio.
• Nivel de artificialidad del ambiente en el que se recogen los datos.
• Variable independiente: Es la variable manipulada en función del grupo (variable predictora). • Variable dependiente: Se trata de la variable objeto de medida. Se busca que el cambio en esta
variable se deba a la variable independiente (variable criterio). • Variables extrañas: Variables externas al experimento pero que pueden afectar al nivel de los
sujetos en la variable dependiente. • Tratamiento: Aplicación al grupo pertinente de un nivel de la variable independiente. • Pretest: Medida inicial del nivel de los sujetos en la variable dependiente, antes de la aplicación
del tratamiento. • Postest: Medida final del nivel de los sujetos en la variable dependiente, después de la aplicación
del tratamiento. • Grupo experimental: Grupo o grupos sobre los que se aplica algún tipo de tratamiento. • Grupo control: Grupo o grupos al que no se aplica ningún tratamiento.
CONCEPTOS BÁSICOS
Diseños generales en ciencias sociales
Diseños experimentales
• Total control y manipulación de la variable independiente y variables extrañas.
• El investigador determina la configuración de los grupos experimentales y el grupo control.
• En consecuencia, el ambiente es muy artificial.
Diseños cuasi-experimentales
• Control total de la variable independiente, pero no de las variables extrañas.
• Tanto el grupo experimental como el grupo control pueden estar predeterminados.
• El ambiente es más natural, pero es más difícil asegurar la causalidad.
Diseños generales en ciencias sociales
Diseños pre-experimentales
• Control básico sobre la variable independiente y mínimo de las variables extrañas.
• No existe grupo control.
• Estudios en su ambiente natural, sin posibilidad de asegurar causalidad.
Diseños no experimentales (ex-post-facto)
• No existe control sobre la variable independiente ni sobre las variables extrañas.
• Los grupos los determinan las características de la muestra (sin grupo control).
• Se recoge información transversal o longitudinal en el ambiente natural. Estrictamente, no se puede hablar de causalidad.
Diseños experimentales
G. EXP. Pr1 X Po1 (Diseño pretest-postest con grupo control) G. CONT. Pr2 X Po2
G. EXP. X Po1 (Diseño sólo postest con grupo control) G. CONT. Po2
Diseños cuasi-experimentales
Diseños pretest-postest con grupo control no equivalente
G. Pr1 Pr2 Pr3 X Po1 Po2 Po3 (Diseños de series cronológicas)
Diseños Pre-experimentales
G. EXP. Pr X Po (Diseño pretest-postest de 1 sólo grupo)
G. EXP. X Po (Estudio de caso con 1 sola medición)
Diseños no experimentales (ex-post-facto)
Cohorte 1 P Cohorte 2 P (Diseño por cohortes) Cohorte n P
G. P1 P2 P3 P… (Diseño longitudinal)
P (Diseño transversal)
VALIDEZ “Un diseño tiene validez cuando permite detectar la relación real que
pretendemos analizar” (Arnal, del Rincon & Latorre, p. 92)
Validez interna: “El diseño posee validez interna si existen garantías de que la relación encontrada entre las variables estudiadas no se debe a la presencia de otras variables” (p. 93)
• Control de variables extrañas.
• A mayor nivel de experimentalidad, mayor validez interna.
Validez externa: “Se refiere a la representatividad o generalización de los resultados de una investigación, es decir, a la posibilidad de generalizar los resultados a otros sujetos, a otros grupos…” (p. 93)
• Situaciones naturales.
• A mayor nivel de experimentalidad (situaciones artificiales), menor validez externa.
¿Otros diseños?
Investigación documental
• Se puede considerar como un diseño no experimental en el que la población la constituyen documentos de algún tipo (videos, noticias, etc.).
• Se debe determinar si es necesario obtener una muestra concreta. • Hay que planificar cómo se va a analizar la información obtenida
(procedimientos generalmente cualitativos).
¿Otros diseños?
Meta-análisis
• Lo podemos definir como una “metodología de investigación para la revisión sistemática y cuantitativa de un conjunto de estudios empíricos que tratan sobre una misma temática” (Borges del Rosal, Prieto Marañón y Sánchez
Bruno, 2007, p.88). • Se trata de recopilar y registrar el mayor número posible de estudios sobre
una temática planteada y analizar tanto el procedimiento metodológico implementado como sus conclusiones en conjunto, de cara a llegar a una conclusión más generalizadora.
• Se trata de estudios del ámbito principalmente cuantitativo.
¿Otros diseños?
Investigación etnográfica
• El diseño cualitativo por excelencia, empleado para estudiar en profundidad una realidad social concreta y con el objetivo de analizar perspectivas, creencias, sentimientos, etc., aportando interpretaciones y significados al funcionamiento de comunidades, grupos sociales, instituciones, etc.
• Tiene un carácter global e interpretativo, por lo que los resultados y conclusiones siempre son descriptivos y contextualizados, nunca con un interés de generalización de los mismos.
• El investigador se integra directamente en el entorno del grupo social que está estudiando y en esta inmersión forma parte del grupo y se ve afectado por él.
¿Otros diseños?
Estudio de caso/s
• Descripción y/o análisis en profundidad de personas, hechos o situaciones únicos o de especial interés para la comunidad científica.
• El objetivo aquí es el estudio intensivo y profundo de uno o pocos casos en los que se presenta el fenómeno analizado (casos únicos habitualmente)
• Tratan de analizar situaciones especiales o poco conocidas, bien para obtener información inicial sobre las mismas o bien para su profundización.
• Los estudios de caso deben combinarse con otros diseños de investigación: Estudio de caso a partir de un diseño no experimental longitudinal, estudio de caso mediante metodología etnográfica, estudio de caso con diseño cuasi-experimental,…
Actividad práctica DISEÑOS
INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES: diseños no experimentales (ex-post-facto)
• Poblaciones infinitas o inabarcables. • Recursos limitados. • Replicación de las investigaciones.
PRINCIPALES TIPOS DE MUESTREO
Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio simple • Muestreo aleatorio sistemático • Muestreo por conglomerados (en una o dos etapas) • Muestreo estratificado (simple o por conglomerados) • 1
Muestreo no probabilístico
• Muestreo accidental o Por conveniencia o disponibilidad o Por voluntarios
• Muestreo intencional o Bola de nieve o Por criterios o Por cuotas
• 1
INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES: diseños (cuasi/pre)experimentales
• Muestras pequeñas • Normalmente los grupos son voluntarios o ya están predefinidos • Aseguramos la validez de la muestra y los grupos a posteriori
Diseños experimentales (asignación a grupo experimental o de control)
• Diseño aleatorio • Diseño aleatorio por bloques • Diseño aleatorio por bloques con un sujeto por situación y bloque
Diseños no experimentales (grupos predefinidos)
• Ajuste de la muestra a la población de referencia • Cálculo del tamaño muestral mínimo
Ajuste de la muestra a la población de referencia: Se comprueba si la distribución de los sujetos de la muestra por alguna variable socio-demográfica clave se ajusta a la población (prueba c2).
Cálculo del tamaño muestral mínimo: Se calcula, con un nivel de heterogeneidad (p=q=0.5), un nivel de confianza (95% a=0.05; Z=1.96) y un error máximo o intervalo (e=±0.03), el tamaño mínimo para obtener una muestra representativa.
MUESTREO EN DISEÑOS NO EXPERIMENTALES
Diseño aleatorio: Se asigna de manera aleatoria a los sujetos al grupo control y al grupo o grupos experimentales.
Diseño aleatorio por bloques: Se asigna de manera aleatoria a los sujetos de cada bloque al grupo control y al grupo o grupos experimentales controlando que no existan grandes diferencias entre los grupos en las variables extrañas medidas (variables bloque).
Diseño aleatorio por bloques con un sujeto por situación y bloque: Se miden previamente las variables bloque y se asigna aleatoriamente a parejas de sujetos con características similares al grupo control y al grupo o grupos experimentales.
MUESTREO EN DISEÑOS (cuasi/pre) EXPERIMENTALES
Actividad práctica MUESTREO
VARIABLES
Variable independiente (tratamiento)
• Variable que se manipula (asignación de grupos). • En diseños no experimentales se habla de variable predictora o explicativa. • 1
Variable dependiente (niveles en el pre-postest)
• Variable objeto de medida en la que se busca el cambio (¿debido a la variable independiente? CAUSALIDAD). • En diseños no experimentales se habla de variable criterio. • 1
Variables extrañas (control y definición de grupos en diseños (cuasi/pre) experimentales)
• Variables que afectan a los niveles de la variable dependiente o que interactúan con la independiente resultando en diferentes niveles en la dependiente. • Cuando se detectan y se hacen mediciones previas se llaman variables bloque o de control. • Su medición y control (bloques) mejora la validez interna (CAUSALIDAD) del experimento. • 1
INSTRUMENTOS
Encuestas (medida blanda) • Entrevista
o Estructurada / Semi-estructurada / No estructurada • Cuestionarios-escalas de actitud
o Likert (escala) o Thurstone (sí-no) o Diferencial semántico (continuo)
Pruebas de rendimiento (medida dura) • Pruebas de respuesta corta o de desarrollo • Tests (pruebas estandarizadas) y pruebas objetivas informales • Elección múltiple, relacionar categorías, etc.
Observación • Producciones del sujeto (auto-observación) • Registro narrativo • Listas de control o listas de categorías
ESCALA TIPO LIKERT
ESCALA THURSTONE
Señale con cuál de las siguientes afirmaciones está de acuerdo:
SÍ NO
L
DIFERENCIAL SEMÁNTICO
El trabajo en grupo me ha resultado…
PRUEBAS DE RENDIMIENTO
LISTA DE CONTROL
Actividad práctica INSTRUMENTOS
FASES DE LA INVESTIGACIÓN Es necesario definir claramente las distintas fases de la investigación, de manera
que esta resulte operativa. Esto dará lugar a un CRONOGRAMA.
Procedimiento: Descripción detallada de cómo se va a llevar o se a llevado a cabo la investigación.
• Desarrolla las labores a realizar en cada una de las distintas fases ,k que se presentan como independientes entre sí.
Cronograma: Diagrama en el que se muestra la temporización de las distintas fases-objetivos operativos del estudio.
• En un golpe de vista muestra la planificación completa del estudio
CRONOGRAMA
ANÁLISIS DE DATOS…
BIBLIOGRAFÍA Arnal, J., del Rincón, D. & Latorre A. (1992). Investigación educativa.
Fundamentos y metodología. Barcelona. Labor. Bisquerra, R. (1989). Métodos de investigación educativa: Guía práctica.
Ceac. Borges del Rosal, Á., Prieto Marañón, P., & Sánchez Bruno, J. A. (2007).
Psicología y ciencias afines en los albores del siglo XXI: (homenaje al profesor Alfonso Sánchez Bruno). Granada: Grupo Editorial Universitario.
Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1973). Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social. Buenos Aires (Argentina): Amorrortu.
Cohen, L. & Manion, L. (1990). Métodos de investigación educativa. Madrid: La Muralla.
Kerlinger, F. N. (1973). Investigación del Comportamiento. Técnicas y Metodología. México: Interamericana.
Touriñán, J. & Sáez, R. (2012). Teoría de la educación, metodología y focalizaciones: la mirada pedagógica. La Coruña: Netbiblo.
