8. Dominio de prueba: un juego educativo para aprender factorización
8.5. Conclusiones del capítulo
Las pruebas estadísticas indican que solamente los estudiantes de 6º grado aprendieron factorización de números al jugar con Prime Climb tanto con la versión pedagógica como con la versión afectiva. Además, dichas pruebas también indican que los estudiantes que jugaron con la versión afectiva de Prime Climb aprendieron más que los que jugaron con la versión pedagógica.
Para los otros grupos, aunque los estudiantes obtuvieron una mejor calificación en el examen posterior que en el examen previo, las pruebas estadísticas indican que estos grupos no aprendieron con ninguna de las dos versiones de Prime Climb.
Por otro lado, del cuestionario aplicado a los estudiantes podemos ver que los estudiantes de 6º grado son los estudiantes a quienes más les gustó el programa (86.7%), son quienes reportan el mejor estado afectivo positivo (100%), además de ser a quienes les gustó más el agente animado Merlín (73.3%) y también de ser los que reportan una ayuda más útil por parte de Merlín (60%).
Esto puede explicar que los estudiantes de 6º grado hayan aprendido más que el resto de los estudiantes, a quienes les gustó menos el juego y el agente animado, y quienes reportan un menor porcentaje de estado positivo y un menor porcentaje de ayuda útil; ya que al encontrarse en condiciones más conformes con sus gustos, se encuentran en condiciones más propicias para el aprendizaje.
Uno de los problemas durante la ejecución del estudio fue que las condiciones de equipo de cómputo no fueron las óptimas, ya que se trataba de equipo con configuraciones muy antiguas. Los estudiantes se quejaban de la lentitud del equipo de cómputo, y fueron los estudiantes mayores quienes más se molestaron por este inconveniente.
Por otro lado, el desarrollo del juego Prime Climb no es muy dinámico. Una de las posibles causas por las que no aprendieron los estudiantes mayores es que requieren de sistemas más rápidos debido a su fuerte uso de la tecnología y de los programas de video comerciales actuales, que explotan extensivamente el uso de gráficos y en donde el desarrollo del juego es muy rápido, además de que expresamente dijeron que consideraban el juego muy infantil. Esto no ocurre con los estudiantes menores, ya que aunque están muy involucrados con las nuevas tecnologías, aun no requieren de juegos muy rápidos y no expresaron que el juego fuera infantil.
De los comentarios de los estudiantes se recogen consideraciones opuestas. Mientras que algunos estudiantes expresaron que les gustó el juego, estos ya no quisieron jugar por más tiempo porque estaba próxima la hora del receso o la hora de la salida. Y por otro lado, algunos estudiantes expresaban que no les gustaba el juego pero querían seguir jugando porque querían aprender más.
De alguna manera los comentarios de los estudiantes se confirman con los comentarios de algunos de los profesores de la escuela en donde se llevo a cabo el estudio. Los profesores expresaron que a la mayoría de los estudiantes no les gusta trabajar o esforzarse en aquello que no tenga impacto en sus calificaciones, por lo tanto podría ser que los estudiantes no se esforzaron en trabajar en el juego o en contestar los exámenes o que estaban más interesados en su horario normal de clases, recesos y salidas.
Llevar a cabo una evaluación es un proceso difícil sobre todo en el campo de los sistemas tutores inteligentes; ya que depende del conocimiento previo de los estudiantes, del tipo de exámenes que se presentan a los estudiantes, el diseño de los exámenes y sobre todo de las preferencias de los estudiantes en la presentación de la instrucción.
En el caso del juego, una solución podría ser tener niveles diferentes para cada grado, o categorías de estudiantes que coincidan con el conocimiento previo del estudiante. Esto permitiría que el estudiante no perdiera el interés en el juego por encontrarlo o muy difícil o muy fácil.
En el caso de la evaluación, se podría mejorar el proceso teniendo exámenes aun más adecuados para cada grado, lo que permitiría evaluar de manera más precisa el aumento en el conocimiento de los estudiantes. También se podría mejorar el proceso de evaluación al tener varias sesiones de juego más cortas y no solamente una sesión de juego larga, como en este caso. En el caso de sesiones de juego más cortas, se tiene la ventaja de que el estudiante no se cansaría de jugar o no perdería el interés en el juego, sin embargo se corre el riesgo de que el estudiante olvide lo que aprendió en la sesión de juego anterior. Además también el estudio tomaría más tiempo, lo que implicaría que los estudiantes perdieran más tiempo en sus clases habituales, lo que es difícil de afrontar dado los programas de estudio de las escuelas.
Finalmente, el modelo de comportamiento afectivo funcionó en ayudar a aprender en un grupo de estudiantes. En este grupo, los estudiantes que interactuaron con la versión no afectiva del juego aprendieron del juego; sin embargo, en este mismo grupo los estudiantes que interactuaron con la versión afectiva del juego aprendieron aún más que los primeros. Estos estudiantes son los estudiantes más jóvenes de los participantes en el estudio. No obstante lo anterior en otros grupos de estudiantes, tanto los estudiantes que interactuaron con la versión no afectiva del juego como los que interactuaron con la versión afectiva del juego no aprendieron del juego. Estos estudiantes son los estudiantes mayores de los participantes en el juego.
Lo anterior es evidencia de que el modelo de comportamiento afectivo ayuda a aprender. Como conclusión podemos decir que el modelo de comportamiento afectivo mejora el aprendizaje en estudiantes cuya edad y nivel de conocimiento sean adecuados para el sistema tutor inteligente.