CAPÍTULO IV ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

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70 CAPÍTULO IV

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

4.1. ANÁLISIS DE LAS ENCUESTAS PARA DETERMINAR FACTIBILIDAD INSTITUCIONAL PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE LAS ESTRATEGIA S B-LEARNING

La metodología PRADDIE establece como primera etapa la realización de un pre-análisis, para explorar las condiciones pre-existentes de la organización, interés de los participantes, entre otros aspectos, es decir determinar la factibilidad de implementación de la nueva estrategia.

Para determinar si era factible la aplicación de las estrategias B-Learning se aplicaron dos cuestionarios para verificar la receptividad y el

grado de preparación de los docentes y estudiantes para la implementación de la estrategia.

4.1.1. A nálisis de resultados del instrumento para medir Actitud y Aptitud de los docentes.

Para determinar si era factible la aplicación de las estrategias B-Learning se aplicó un instrumento de 23 ítems a los docentes para conocer

su opinión en cuanto a los siguientes aspectos o indicadores: 1) Los docentes de programación y las Tics, 2) el campo virtual, 3) participación de los estudiantes, 4) cursos a distancia, 5) cursos a distancia y el computador, 6) énfasis en la codificación y 7) énfasis en la resolución de problemas

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mediante el uso del computador. A continuación los resultados del análisis de frecuencias para cada indicador:

4.1.1.1. Los docentes de programación y las Tics

Puede apreciarse en la Tabla N° 1 que el 100% de los profesores manifiesta tener capacidad para utilizar software de programación, así como el 100% esta totalmente de a acuerdo (80%) o de acuerdo (20%) en que se pueden planificar actividades utilizando el computador y software de programación por lo que el hecho de que la opinión a cerca de si se utiliza el computador en las clases de programación este dividido entre un 40% para casi siempre, 40% para a veces y un 20% en casi nunca, podría estar referido a la concepción de programación de computadoras que tenga el profesor.

Sin embargo es claro que los profesores están en capacidad de usar software de programación y están de acuerdo en que se pueden planificar actividades para usar el computador en sus clases de programación.

Es de notar que para el indicador los docentes de programación y las Tics, las apreciaciones se correspondieron con los valores más altos de la escala (4 ó 5) por lo que se cuenta con profesores conocedores de las Tics y capaces de emplearlas en el proceso educativo.

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Tabla N° 1. Análisis de frecuencia del indicador: Los docentes de programación y las Tics

1. Utiliza UD. computador en sus clases de Programación

1 20,0 20,0 20,0

2 40,0 40,0 60,0

2 40,0 40,0 100,0

5 100,0 100,0

Casi nunca Aveces Casi Siempre Total

Válidos

Frecuencia Porcentaje

Porcentaje válido

Porcentaje acumulado

2. Está UD. en capacidad de manejar software de Programación

Porcentaje válido

Válidos Totalmente de Acuerdo 5 100,0 100,0 100,0

3. Se puede planificar actividades considerando el computador y los software de programación

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Totalmente de Acuerdo Total

Válidos

Porcentaje válido

Resultado de Análisis de Frecuencias. Cuestionario 1. Ítems 1 -3.

4.1.1.2. El campo virtual

Interpretando los datos de la

Tabla N° 2 tenemos que el 60% de los profesores esta de acuerdo y el 40% totalmente de acuerdo en que los docentes tienen la capacidad de utilizar recursos computacionales para la enseñanza.

Así como, el 60% de los docentes encuestados, opina que casi todos los profesores conocen el campo virtual y el restante 40% afirma que todos los profesores lo conocen.

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De igual forma la mayoría afirma que todos (60%) o casi todos (40%) tienen capacidad para utilizar el campo virtual como recurso instruccional.

Tabla N° 2. Análisis de frecuencia del indicador: El campo virtual

4. Están los docentes en capacidad de utilizar recursos computacionales para la enseñanza

3 60,0 60,0 60,0

2 40,0 40,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

5. Conocen el recurso denominado "campo virtual "

3 60,0 60,0 60,0

2 40,0 40,0 100,0

5 100,0 100,0

Casi Todos Todos Total Válidos

Porcentaje válido

6. Están en capacidad de utilizar el campo virtual como recurso instruccional

2 40,0 40,0 40,0

3 60,0 60,0 100,0

5 100,0 100,0

Porcentaje válido

Resultado de Análisis de Frecuencias. Cuestionario 1. Ítems 4-6.

4.1.1.3. Participación de los estudiantes

En la tabla a continuación se presenta la percepción que tienen los profesores de la participación de los estudiantes:

Se tiene que el 80% de los docentes coincide en que casi siempre los estudiantes emplean el computador para sus actividades académicas.

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Tabla N° 3. Análisis de frecuencia del indicador: Participación de los estudiantes

7. Los estudiantes utilizan frecuentemente el computador en sus tareas académicas

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

Aveces Casi Siempre Total

Válidos

Porcentaje válido

8. Los estudiantes están en capacidad de aprender a manejar los software de programación

5 100,0 100,0 100,0

Todos Válidos

Porcentaje válido

9. Los estudiantes están en capacidad de asumir tareas a través del Internet

2 40,0 40,0 40,0

3 60,0 60,0 100,0

5 100,0 100,0

Porcentaje válido

La totalidad de los profesores encuestados opina que los estudiantes tienen la capacidad de aprender software de programación. De igual forma la mayoría afirma que todos (60%) o casi todos (40%) tienen capacidad para asumir sus tareas a través de Internet.

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4.1.1.4. Cursos a distancia

Tabla N° 4. Análisis de frecuencia del indicador: Cursos a distancia

10. Es posible planificar actividades de Programación de Computadoras a distancia

3 60,0 60,0 60,0

2 40,0 40,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

11. Las actividades de Programación de Computadoras a distancias son beneficiosas

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

Medianamente de Acuerdo De acuerdo Total Válidos

Porcentaje válido

12. Es importante planificar actividades presenciales acompañadas de actividades a distancia

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

Para el indicador cursos a distancia, en relación a si los profesores consideran posible planificar actividades de programación de computadoras a distancia y si consideran importante la planificación de actividades presenciales, acompañadas de actividades a distancia, las alternativas de los profesores fueron de acuerdo (60% y 20%) y totalmente de acuerdo (40% y 80%) respectivamente.

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En cuanto a la afirmación que las actividades de programación de computadoras a distancia el 80% de los profesores esta en acuerdo y el 20%

restante medianamente de acuerdo.

De lo que se puede expresar que la mayoría de los profesores esta de acuerdo en que es posible e importante planificar actividades para el aprendizaje de programación de computadoras a distancia y presenciales, y aunque no están totalmente de acuerdo, quizás debido a que no lo han evaluado el impacto de actividades de programación a distancia, están de acuerdo en que son beneficiosas.

4.1.1.5. Cursos a distancia y el computador

Los cuatro ítems del indicador referido a cursos a distancia y el computador obtuvieron sólo opiniones en el rango de las valoraciones más altas, totalmente de acuerdo o de acuerdo.

Para el ítem es ventajoso planificar actividades no presenciales con apoyo del computador el 80% de los profesores esta de acuerdo y el 20%

restante esta totalmente de acuerdo.

En cuanto a si es posible planificar asesorías a distancia con el uso del computador, el 60% de los docentes esta totalmente de acuerdo, mientras el 40% esta de acuerdo.

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Tabla N° 5 .Análisis de frecuencia del indicador: Cursos a distancia y el computador

13. Es ventajoso planificar actividades no presenciales con apoyo del computador

4 80,0 80,0 80,0

1 20,0 20,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

14. Es posible planificar asesorías a distancia con el uso del computador

2 40,0 40,0 40,0

3 60,0 60,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

15. Es importante colocar material digitalizado de programación de computadoras para uso del curso

2 40,0 40,0 40,0

3 60,0 60,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

16. Resulta económico para los estudiantes enviar sus tareas por el Internet

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

El 60% de los docentes encuestados esta totalmente de acuerdo en que es importante facilitar material digital para uso de los estudiantes y el 40% restante esta de acuerdo. Y el 80% esta totalmente de acuerdo en que es más económico para los estudiantes enviar sus tareas por Internet, el 20% faltante esta de acuerdo.

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4.1.1.6. Énfasis en la codificación en la enseñanza de la programación Tabla N° 6. Análisis de frecuencia del indicador: Énfasis en la

codificación en la enseñanza de la programación

17. Es necesario erradicar la enseñanza de la programación basada en la codificación en un lenguaje de programación sin realizar los pasos de análisis y diseño de algoritmos

5 100,0 100,0 100,0

Totalmente de Acuerdo Válidos

Porcentaje válido

18. La codificación de algoritmos resulta una mera traducción/transcripción para los estudiantes

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

19. La codificación de algoritmos desarrolla escasamente la competencia de resolución de problemas reales.

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

En la tabla anterior se puede observar que el 100% de los docentes opinan que la enseñanza de la programación no puede basarse el la codificación en un lenguaje de programación sin la realización del análisis y diseño de algoritmos.

También el 80% de los profesores encuestados esta totalmente de acuerdo en que la codificación resulta en una mera traducción/transcripción

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para los estudiantes y por ende desarrolla escasamente la competencia de resolución de problemas reales.

En relación a este indicador podemos concluir que los docentes están de acuerdo en que hacer énfasis en la enseñanza de un lenguaje de programación no conduce al aprendizaje de la programación de computadoras.

4.1.1.7. Énfasis en la resolución de problemas mediante el uso del computador

A través de los ítems que conforman este indicador se quiso conocer la opinión de los docentes en cuanto hacer énfasis de la resolución de problemas para que los estudiantes logren el aprendizaje de la programación de computadoras.

De los resultados presentados en la Tabla N° 7 se puede extraer que el 80% de los docentes encuestados están totalmente de acuerdo en que es necesario diseñar el algoritmo a partir de un problema real y el 20% restante esta de acuerdo.

La misma apreciación tienen (80% totalmente de acuerdo y 20% de acuerdo) en relación a que es más importante desarrollar el algoritmo que realizar su traducción a un lenguaje de programación y que los estudiantes deben desarrollar algoritmos y luego traducirlos a un lenguaje de programación.

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Como respuesta así la programación de computadoras parte del desarrollo de algoritmos para su posterior codificación el 60% opinó estar totalmente de acuerdo y el 40% esta de acuerdo en ello.

Tabla N° 7. Análisis de frecuencia del indicador: Énfasis en la resolución de problemas mediante el uso del computador

20. Es necesario diseñar el algoritmo a partir de un planteamiento real

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

21. Es más importante desarrollar el algoritmo que traducirlo a un lenguaje de programación

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

22. La resolución de problemas mediante el uso del computador parte del desarrollo de algoritmos y su posterior codificación en un lenguaje de programación

2 40,0 40,0 40,0

3 60,0 60,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

23. Los estudiantes deben desarrollar algoritmos y luego traducirlos a un lenguaje de programación para implantarlos en el computador

1 20,0 20,0 20,0

4 80,0 80,0 100,0

5 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

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4.1.2. Actitud y aptitud de los estudiantes

Para determinar la aplicación de las estrategias B-Learning se aplicó un instrumento de 29 ítems a los estudiantes para conocer su opinión en cuanto a los siguientes aspectos o indicadores: 1) Disposición de un computador, 2) uso del computador en la universidad, 3) dominio del computador, 4) manejo de Internet, 5) conocimiento del campo virtual, 6) actitud del estudiante frente a la educación no presencial, 7) actitud del estudiante hacia el uso de las Tics. Los resultados del análisis de frecuencia se muestran a continuación:

4.1.2.1. Disposición de un computador

Uno factor importante en cuanto a la posibilidad de implementación de estrategias B-Learning es si los estudiantes tienen a su disposición un computador, ver Tabla N° 8, a este respecto fue satisfactorio conocer que el 57,6% de los estudiantes manifestó tener siempre la disposición de un computador y el 42,4% restante tiene a su disposición uno casi siempre.

En una proporción similar respondieron a la pregunta de si cada vez que necesitan un computador pueden acceder a el, 63% contesto que siempre y el restante 36,4% contesto que casi siempre.

En relación a la consulta de si de ser necesario, consideran asistir a un Cyber como una alternativa para realizar sus tareas el 69,7% esta totalmente de acuerdo, el 18,2% esta de acuerdo y el restante 12,1% esta medianamente de acuerdo.

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Tabla N° 8. Análisis de frecuencia del indicador: Disposición de un computador

1. ¿Dispones de, por lo menos, un computador en tu casa u oficina para realizar las tareas universitarias?

14 42,4 42,4 42,4

19 57,6 57,6 100,0

33 100,0 100,0

Casi Siempre Siempre Total Válidos

Porcentaje válido

2. ¿Cada vez que necesitas un computador puede acceder a él?

12 36,4 36,4 36,4

21 63,6 63,6 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

3. ¿Consideras, de ser necesario, el uso de los "cyber" una alternativa para realizar tus tareas con computador?

4 12,1 12,1 12,1

6 18,2 18,2 30,3

23 69,7 69,7 100,0

33 100,0 100,0

Medianamente de Acuerdo

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

4.1.2.2. Uso del computador en la universidad

Como puede observarse en la Tabla N° 9 la mayoría de los estudiantes opina que dispone de salas computacionales para realizar sus prácticas en la universidad (63,6% siempre y 36,4 casi siempre), análogamente manifiestan hacer uso del computador para la realización de sus asignaciones académicas (78,8% siempre y 21,2% casi siempre).

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Tabla N° 9. Análisis de frecuencia del indicador: Uso del computador en la universidad

4. ¿Dispones de laboratorios en la universidad para realizar tus prácticas Computacionales

12 36,4 36,4 36,4

21 63,6 63,6 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

5. ¿Haces tus trabajos asignados utilizando el computador?

7 21,2 21,2 21,2

26 78,8 78,8 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

6. ¿Los docentes de la universidad proporcionan a los estudiantes algún tipo de material educativo en formato digital?

13 39,4 39,4 39,4

18 54,5 54,5 93,9

2 6,1 6,1 100,0

33 100,0 100,0

Nunca Casi nunca Aveces Total Válidos

Porcentaje válido

7. ¿Los docentes utilizan la computadora en sus clases?

7 21,2 21,2 21,2

18 54,5 54,5 75,8

8 24,2 24,2 100,0

33 100,0 100,0

Nunca Casi nunca Aveces Total Válidos

Porcentaje válido

Sin embargo para la consulta referida a si los docentes proporcionan material educativo digital o utilizan computadoras en sus clases las respuestas se centraron en los niveles bajo de la escala planteada a veces

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(6,1% y 24,2%), casi nunca (54,5% en ambos ítems 6 y 7) y nunca (39, 4% y 21,2%). Lo que sugiere la necesidad del diseño de estrategias que integren el uso del computador en la práctica docente.

4.1.2.3. Dominio del computador

Tabla N° 10. Análisis de frecuencia del indicador: Dominio del computador

8 ¿Exigen los docentes que los trabajos asignados deben ser realizados en un computador?

13 39,4 39,4 39,4

20 60,6 60,6 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

9. ¿Realizas frecuentemente tus tareas utilizando el computador (Ej. Word, Excel, Power Point)

11 33,3 33,3 33,3

22 66,7 66,7 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

10. ¿Conoces algunos software de represtación de algoritmos tales como: DFD, PseInt entre otros?.

1 3,0 3,0 3,0

10 30,3 30,3 33,3

18 54,5 54,5 87,9

4 12,1 12,1 100,0

33 100,0 100,0

No Poco Medianamente Bien Total Válidos

Porcentaje válido

11. ¿Con que frecuencia utilizas software de representación de algoritmos (Ej.

DFD, PseInt)?

17 51,5 51,5 51,5

15 45,5 45,5 97,0

1 3,0 3,0 100,0

33 100,0 100,0

Nunca Casi nunca A veces Total Válidos

Porcentaje válido

12. ¿Con que frecuencia utilizas software de programación, lenguajes de programación (Ej. C, Visual Basic, Java?

13 39,4 39,4 39,4

18 54,5 54,5 93,9

2 6,1 6,1 100,0

33 100,0 100,0

Nunca Casi nunca A veces Total Válidos

Porcentaje válido

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En el caso del ítem referido a la exigencia por parte del profesor de trabajos en computador el 60,6% de los estudiantes opinan que siempre se les hacen la exigencia y el 39,4% opina que casi siempre.

Lo referido al empleo de herramientas de ofimática para la realización de las tareas el 66,7% de los estudiantes opina que siempre las utiliza y el 33,3% restante dice que casi siempre.

En cuanto a la utilización del computador para actividades relacionadas con la programación y el computador, las opiniones en su mayoría están en las escalas medias-bajas.

El ítem que pregunta si conocen software de representación de algoritmos solo el 12% de los encuestados lo responde opinando que los conoce bien, el 54,5% opina que los conoce medianamente, 30,3% dice que los conoce poco y el 3% dice que no conoce ninguno.

Las opiniones en relación a la frecuencia de utilización de software para la representación de algoritmos están mayoritariamente en la escala de nunca con un 51,5%, seguidas por casi nunca con un 45,5% y solo 3% opina que a veces hace uso de ellas.

De forma similar se encuentran las opiniones en relación a la utilización de software de programación: nunca 39,4%, casi nunca 54,5% y a veces 6,1%.

4.1.2.4. Manejo de Internet

La opinión sobre los ítems de este indicador se encuentra en su totalidad en las escalas de siempre y casi siempre.

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Tabla N° 11. Análisis de frecuencia del indicador: Manejo de Internet

13. ¿Manejas correo electrónico para uso educativo?

17 51,5 51,5 51,5

16 48,5 48,5 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

14. ¿Chateas frecuentemente con otras personas?

5 15,2 15,2 15,2

28 84,8 84,8 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

15. ¿Frecuentemente Indagas tus tareas e investigaciones en Internet?

7 21,2 21,2 21,2

26 78,8 78,8 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

16. ¿Haces uso frecuente de las páginas Web en tus investigaciones?

8 24,2 24,2 24,2

25 75,8 75,8 100,0

33 100,0 100,0

Porcentaje válido

Referente a si utilizan el correo electrónico para usos educativos el 48,5% dijo que siempre y el 51,5% opinó que casi siempre.

El 84,8% de los encuestados respondió que chatea frecuentemente con otras personas y el 15,2% que casi siempre.

Con distribuciones similares contestaron en relación a si frecuentemente indagan sus tareas en Internet (78,8% siempre y 21,2% casi

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siempre) y si hacen uso frecuente de páginas Web en sus investigaciones (siempre 75,8% y 24,2% casi siempre).

4.1.2.5. Conocimiento del campo virtual

Tabla N° 12. Análisis de frecuencia del indicador: Conocimiento del campo virtual

17. ¿conoces acerca de los campus y aulas virtuales?

18 54,5 54,5 54,5

13 39,4 39,4 93,9

2 6,1 6,1 100,0

33 100,0 100,0

No Poco

Medianamente Total

Válidos

Porcentaje válido

18. ¿Conoces acerca del uso de las conferencias virtuales en los estudios?

2 6,1 6,1 6,1

11 33,3 33,3 39,4

20 60,6 60,6 100,0

33 100,0 100,0

No Poco

Medianamente Total

Válidos

Porcentaje válido

19. ¿Conoces acerca del uso de las aulas virtuales?

8 24,2 24,2 24,2

19 57,6 57,6 81,8

6 18,2 18,2 100,0

33 100,0 100,0

Poco

Medianamente Bien

Total Válidos

Porcentaje válido

20. ¿Conoces acerca del Moddle en el campo virtual?

23 69,7 69,7 69,7

10 30,3 30,3 100,0

33 100,0 100,0

No Poco Total Válidos

Porcentaje válido

(19)

De la tabla anterior (Tabla N° 12) se extrae que el nivel de conocimiento de los estudiantes en relación al campo virtual es bajo.

Para la consulta sobre si tiene conocimiento sobre los campos y aulas virtuales el 54,5% respondió que lo conocía medianamente, el 39,4% que lo conocía poco y el 6,1% manifiesta no conocerlo.

Sobre su nivel de conocimiento en cuanto al uso de las conferencias virtuales en los estudios el 60,6% manifestó conocerlo medianamente, el 33,3% poco y el 6,1% no conocerlo.

En el ítem referente a su conocimiento acerca del uso de las aulas virtuales el 18,2% respondió conocerlo bien, el 57,6% medianamente y el 24,2% poco.

Para el caso de su conocimiento acerca de Moodle en el campo virtual, la mayoría 69,7% manifestó no conocerlo y el 30,3% restante conocerlo poco.

4.1.2.6. Actitud del estudiante a la educación no presencial

Referente a su conocimiento acerca de los estudios a distancia el 60,6% manifiesto conocerlos muy bien y el 39,4% manifestó conocerlos bien.

En relación a la importancia de las clases a distancia, la mayoría un 42,4% manifestó en estar de acuerdo, un 30,3% medianamente de acuerdo, 21,2% en desacuerdo y minoritariamente el 6,1% esta totalmente de acuerdo.

(20)

Sobre la importancia de las clases de programación de computadoras a distancia el 45,5% manifestó estar de acuerdo, el 42,4% medianamente de acuerdo, el 6,1% totalmente de acuerdo al igual que el 6,1% en desacuerdo.

Tabla N° 13. Análisis de frecuencia del indicador: Actitud del estudiante a la educación no presencial

21. ¿Conoces acerca de los estudios a distancia?

13 39,4 39,4 39,4

20 60,6 60,6 100,0

33 100,0 100,0

Bien Muy bien Total Válidos

Porcentaje válido

22. ¿Te parecen importantes las clases a distancia?

7 21,2 21,2 21,2

10 30,3 30,3 51,5

14 42,4 42,4 93,9

2 6,1 6,1 100,0

33 100,0 100,0

En Desacuerdo Medianamente de Acuerdo De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

23. ¿Te parecen importantes las clases de programación de computadoras a distancia?

2 6,1 6,1 6,1

14 42,4 42,4 48,5

15 45,5 45,5 93,9

2 6,1 6,1 100,0

33 100,0 100,0

En Desacuerdo Medianamente de Acuerdo

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

4.1.2.7. Actitud del estudiante hacia el uso de las Tics

En la Tabla N° 14 se puede observar que el 78,8% de los estudiantes esta totalmente de acuerdo en que es importante utilizar las tecnologías en las clases de programación, el 18,2% esta de acuerdo y el 6,1%

medianamente de acuerdo.

(21)

Tabla N° 14. Análisis de frecuencia del indicador: Actitud del estudiante hacia el uso de las Tics

24. ¿Te parecen importantes las clases de programación de computadoras con el uso de las tecnologías?

2 6,1 6,1 6,1

6 18,2 18,2 24,2

25 75,8 75,8 100,0

33 100,0 100,0

Medianamente de Acuerdo

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

25. ¿Te parece importante utilizar algún paquete para representación de algoritmos?

10 30,3 30,3 30,3

23 69,7 69,7 100,0

33 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

26. ¿Un software de representación de algoritmos te ayudaría a reducir el tiempo de estudio?

13 39,4 39,4 39,4

20 60,6 60,6 100,0

33 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

27. ¿Te gustaría que algún profesor utilizara un aula virtual para que puedas acceder a la información cuando la necesites?

10 30,3 30,3 30,3

23 69,7 69,7 100,0

33 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

28. ¿Utilizando material en formatos digitales de las clases se podría estudiar sin la ayuda del profesor?

13 39,4 39,4 39,4

20 60,6 60,6 100,0

33 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

29. ¿Consideras que se puede mejorar el promedio académico utilizando las tecnologías de información y comunicación?

8 24,2 24,2 24,2

25 75,8 75,8 100,0

33 100,0 100,0

De acuerdo

Válidos

Porcentaje válido

(22)

En relación a la importancia de utilizar algún paquete para la representación de algoritmos el 69,7% esta totalmente de acuerdo y el 30,3%

de acuerdo.

En concordancia con lo anterior los estudiantes opinan que un software de representación de algoritmos ayudaría a reducir el tiempo de estudio (60,6% totalmente de acuerdo y el 39,4% de acuerdo).

Con respecto a si les gustaría que un profesor utilizara un aula virtual el 69,7% estuvo totalmente de acuerdo y el 30,3% esta de acuerdo. En una proporción similar opinan que utilizando material en formatos digitales de las clases podrían estudiar sin la ayuda del profesor, un 60,6% esta totalmente de acuerdo y 39,4% de acuerdo.

De igual forma consideran que se puede mejorar el promedio académico utilizando las Tics: 75,8% de acuerdo y 24,2% totalmente de acuerdo.

4.1.3. Comparación de los resultados. Actitud y aptitud de los docentes y estudiantes.

Como cierre de la dimensión Factibilidad Institucional para la implantación de estrategias B-learning, fundamentada en la actitud y aptitud de los docentes y estudiantes, se presenta a continuación algunas consideraciones interesantes, en función de los ítems referidos a aspectos similares en los instrumentos utilizados, para contrastar las respuestas ambos.

(23)

Mediante el ítem 1 del cuestionario dirigido a docentes, se les consulta si utilizan el computador en sus clases de programación, y a través del ítem 7 del cuestionario dirigido a estudiantes se les pregunta si los docentes utilizan la computadora en sus clases.

La respuesta de los docentes se concentraron e las alternativas Casi siempre y a veces con un 40% cada una y un 20% para casi nunca. Por su parte las respuestas de los estudiantes se concentraron en las alternativas Casi nunca con un 54,5%, nunca 39,4% y A veces con un 6,1%.

Al respecto se puede notar que esta consulta le fue realizada a los docentes adscritos al programa de la Licenciatura en Educación con énfasis en informática que dictan las cátedras del eje de formación especifica, es decir, las relacionadas con la informática y el uso del computador en general, en referencia a dar respuesta al indicador: Los docentes de programación y las Tics.

En tanto que a los estudiantes se les hace la consulta genérica: ¿Los docentes utilizan la computadora en sus clases? y esta pregunta enmarcada en el indicador: Uso del computador en la universidad.

Y dado que de un total de 145 créditos que el estudiante debe cursar, sólo 43 créditos están enmarcados en el eje de formación específica, de los cuales son 9 los estrictamente relacionados con la programación de computadoras, se puede decir que la discrepancia no es tan marcada, sino que por el contrario son coincidentes y se puede señalar que los profesores de programación utilizan el computador a veces.

(24)

Lo que apoya el hecho de que se debe incrementar el uso del computador en las clases de programación y se ratifica la importancia de la implementación de estrategias B-Learning.

El ítem 5 del cuestionario dirigido a los docentes y el ítem 17 del instrumento aplicado a los estudiantes, están referidos a si conocen el campus virtual, ambos enmarcados en el indicador campo virtual de ambos instrumentos.

En el caso de los docentes las respuestas se concentran en la alternativa de respuesta “Casi todos” con un 60% y un 40% para la alternativa de respuesta “Todos”. Mientras que los estudiantes señalan con un 54,5% que “No” conocen un campus virtual, 39,4% dice conocerlos poco y el 6,1% restante afirma conocerlos medianamente.

Este contraste, apoya la factibilidad de la implantación de estrategias B-Learning, dado que no representa una carga adicional para los docentes pues afirman tener conocimiento sobre un campus virtual. Y este conocimiento es necesario e importante para los estudiantes, como futuros profesionales de la educación con énfasis en la informática.

En el cuestionario dirigido a los docentes, el ítem 7 los interroga en relación a si los estudiantes utilizan frecuentemente el computador en sus tareas académicas, en el marco del indicador: participación de los estudiantes. A este respecto, el 80% de los profesores consultados afirmó que los estudiantes “Casi siempre” lo utilizan, y el 20% restante dice que los estudiantes lo utilizan “A veces”.

(25)

En relación a lo anterior, el ítem 5 enmarcado en el indicador: Uso del computador en la universidad, a los estudiantes se les consultó si hacen los trabajos que se le asignan utilizando el computador, a lo que el 78,8%

respondió que “Siempre”, y el restante 21,2% contestó que “Casi siempre”.

Es decir, los docentes señalan que los estudiantes utilizan el computador en sus asignaciones “Casi Siempre” o “A veces” y los estudiantes dicen que lo hacen “Siempre” o “Casi siempre”, de lo que se infiere que tanto en opinión de los docentes como la de los propios estudiantes, estos últimos son capaces de utilizar el computador y de hecho lo hacen para realizar sus asignaciones académicas. Lo cual representó otro

punto a favor de la factibilidad de la implantación de las estrategias B-Learning.

Como parte del indicador: Participación de los estudiantes, en el ítem 9 del cuestionario aplicado a los docentes, se les consultó si los estudiantes están en la capacidad de asumir tareas a través de Internet, a lo cual el 60%

de los profesores contesto que “Todos” están el la capacidad de hacerlo en tanto que el 40% resta nte señaló que “Casi todos”.

A este respecto a los estudiantes se les hacen cuatro preguntas (ítems 13, 14 15 y 16) que constituyen el indicador manejo de Internet, en general se les pregunto si chatean con otras personas y si hacen uso del correo electrónico e Internet con fines académicos, para lo que en los cuatro ítems sus respuestas se concentraron en las escalas más altas “Siempre” y “Casi siempre”.

(26)

Por lo que se corrobora que lo estudiantes no tienen dificultades para abordar un curso en el que se implementen estrategias B-Learning.

En cuanto al indicador: Cursos a distancia, en el instrumento dirigido a los docentes y el indicador: Actitud del estudiante a la educación no presencial, se pueden comparar los ítems 11, 12 y 22, 23 del cuestionario 1 y 2, respectivamente.

En el caso de los docentes se les pregunto si las actividades de programación de computadoras a distancia son beneficiosas (ítem 11) y si es importante planificar actividades presenciales acompañadas de actividades a distancia (ítem 12).

En el caso del ítem 11 las respuestas fueron en un 80% para “De acuerdo” y un 20% para “Medianamente de acuerdo”. En cuanto al ítem 12 el 80% de las respuestas se concentraron en la escala “Totalmente de Acuerdo” y el 20% restante en la alternativa “De acuerdo”.

A los estudiantes se les pregunto si le parecen importantes las clases a distancia (ítem 22) y si le parecen importantes las clases de programación de computadoras a distancia (ítem 23).

La respuesta de los estudiantes para el ítem 22 se distribuyeron en las 4 alternativas más altas de la escala, teniendo el mayor porcentaje la alternativa “De acuerdo” con un 42,4%, seguida por la alternativa

“Medianamente de acuerdo” (30,3%), luego el 21,2 % para “En desacuerdo”

y el 6,1% restante para “Totalmente de acuerdo”.

(27)

De forma similar al anterior, los estudiantes respondieron el ítem 23, teniendo el mayor porcentaje la alternativa “De acuerdo” con un 45,5%, seguida por la alternativa “Medianamente de acuerdo” (42,4%), mientras que las alternativas “En desacuerdo” y “Totalmente de acuerdo”, tuvieron un 6,1%, cada una.

En general se tiene que los docentes señalan, con mayor grado de certeza, que los estudiantes, la importancia de la educación a distancia y específicamente la pertinencia de las clases de programación de computadoras a distancia, pero ambos coinciden en estos aspectos.

El indicador: Cursos a distancia y el computador (cuestionario a docentes), específicamente los ítems 13 y 14 se pueden comparar con el ítem 24 del indicador: Actitud del estudiante hacia el uso de las Tics (cuestionario a estudiantes).

A los profesores, concretamente se les preguntó, si es ventajoso planificar actividades no presenciales con apoyo del computador y si es posible planificar asesorías a distancia con el uso del computador. En ambos casos las respuestas se ubicaron en las escalas “De acuerdo” y “Totalmente de acuerdo”, en el ítem 13 la mayoría (80%) se ubicó en la alternativa “De acuerdo”, en cambio para el ítem 14 la mayoría (60%) se agrupó en la alternativa “Totalmente de acuerdo”.

Mientras que a los estudiantes se les preguntó, si le parecen importantes las clases de programación de computadoras con el uso de las

(28)

tecnologías, a lo que la mayoría 75,8% coincidió eligiendo la alternativa

“Totalmente de Acuerdo”.

A partir de estos resultados se tiene que tanto docentes como estudiantes consideran importante el uso del computador y las Tics para el aprendizaje de la programación de computadoras.

Por último se contrasta el ítem 15 (cuestionario docentes) referido si es importante colocar material digitalizado de programación de computadoras para uso del curso, con los ítems 27 y 28 (cuestionario estudiantes) en el que se consulta si les gustaría que algún profesor utilizará un aula virtual para tener información cuando la necesiten y si consideran que utilizando material en formato digital podrían estudiar si ayuda del profesor.

Las respuestas de los profesores fueron 60% para “Totalmente de acuerdo” y 40% “de acuerdo”. Al igual que los docentes, para ambos ítems, los estudiantes eligieron sólo las alternativas “De acuerdo” y “Totalmente de acuerdo” y en ambos la mayoría se ubicó en la alternativa más alta con un 69,7% y un 60,6% en los ítems 27 y 28 respectivamente.

De estos resultados, obtenidos a partir de los docentes y los estudiantes, se concluyó que es factible la puesta en práctica de las Estrategias B-Learning, por lo que se procedió a su implantación.

(29)

4.2. ANÁLISIS DEL PRE-TEST

Para determinar que el nivel de conocimientos de ambos grupos, antes de la implementación de las estrategias B-Learning, era similar se aplicó un pre-test a ambos grupos, a continuación los resultados del pre-test y su análisis.

Después de la aplicación de pre-test se procedió a realizar un análisis descriptivo de los datos, obteniendo de entre otros la media:

Tabla N° 15. Resultados del pre-test

Grupo Control 14, 18, 16, 10, 12, 11, 14, 10, 13, 17, 12, 15, 14, 15, 17, 8, 16, 16, 14

Grupo Experimental 10, 15, 15, 17, 14, 12, 10, 14, 15, 12, 14, 13, 10, 8 Resultados aplicación del pre-test.

Cuadro N° 1. Media de los resultados del pre-test

Estadísticos de grupo

19 13,79 2,720 ,624

14 12,79 2,547 ,681

Grupos 1 2 preTestEPOO

N Media

Desviación típ.

Error típ. de la media

Cálculo de la autora. Resultados aplicación del pre-test.

Recordando lo establecido en el ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. en el apartado 3.3.1 del Capitulo III, se observa que el nivel de conocimientos para ambos grupos es bajo (ítems acertados <15/30), siendo 13,79 para el grupo control y 12,79 para el grupo experimental.

(30)

Con la finalidad de determinar si a pesar de que la media del grupo control resultó un punto mayor que la del experimental, se podía establecer que el nivel de conocimientos para ambos era igual se procedió a realizar la prueba t para muestras independientes.

Primero se verificó que los datos cumplieran con los requisitos de normalidad y homogeneidad, requeridos para aplicar la prueba:

Cuadro N° 2. Prueba de normalidad a resultados del pre-test

Pruebas de normalidad

,162 19 ,200* ,960 19 ,563

,183 14 ,200* ,946 14 ,499

Grupos 1 2 preTestEPOO

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

Kolmogorov-Smirnov^a Shapiro-Wilk

Este es un límite inferior de la significación verdadera.

*.

Corrección de la significación de Lilliefors a.

Cálculo de la autora. Resultados prueba normalidad pre-test.

Cuadro N° 3. Prueba homogeneidad a resultados del pre-test

Prueba de homogeneidad de varianzas preTestEPOO

,013 1 31 ,911

Estadístico

de Levene gl1 gl2 Sig.

Cálculo de la autora. Resultados prueba homogeneidad pre-test.

Puede observarse en los resultados de la prueba Shapiro-Wilk, que las calificaciones cumplen con el requisito de normalidad para el grupo

control en grupos (Sig. = 0,563 > 0,05) y en el grupo experimental (Sig. = 0,499 > ,05), por lo que se procede a aplicar la prueba t de student

(31)

para determinar si existen diferencias significativas en la media entre el grupo control y el grupo experimental.

Cuadro N° 4. Prueba t para muestras independientes a resultados del pre-test.

Prueba de muestras independientes

,013 ,911 1,076 31 ,290 1,004 ,933 -,899 2,907

1,087 29,155 ,286 1,004 ,923 -,885 2,892

Se han asumido varianzas iguales No se han asumido varianzas iguales preTestEPOO

F Sig.

Prueba de Levene para la igualdad de

varianzas

t gl Sig. (bilateral)

Diferencia de medias

Error típ. de

la diferencia Inferior Superior 95% Intervalo de confianza para la

diferencia Prueba T para la igualdad de medias

Cálculo de la autora. Resultados prueba t pre-test.

Dado que Sig = 0,911 > 0,05 entonces puede decirse que las medias son iguales, no hay diferencias.

A partir de estos resultados se comprueba que los dos grupos experimental y control tienen una condición inicial homogénea o semejante en cuanto al conocimiento de programación de computadoras.

Sabiendo que ambos grupos poseen una condición inicial semejante, se procedió hacer un análisis detallado de los indicadores del pre-test, por dimensiones:

4.2.1. Terminología básica sobre Programación de Computadoras

La dimensión referida los conceptos básicos sobre programación, fue medida a través de los indicadores: computadora, dato, algoritmo, pseudocódigo, diagrama de flujo de datos, expresión, variable, constante,

(32)

operador, código fuente, traductor y programa, representando cada uno, por los ítems del 1 al 12 del pre-test.

El promedio de las calificaciones de los 12 ítems, es medio, para el grupo control con 0,5 en relación al baremo presentado en el ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia., sesión 3.3.1, y bajo para el grupo experimental con 0 ,45.

Tabla N° 16. Media de los resultados del pre-test. Terminología básica sobre programación de computadoras.

Dimensión: Terminología básica sobre programación de computadoras Indicador/

Media de Resp.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Media

Control 0,76 0,74 0,39 0,45 0,84 0,24 0,82 0,84 0,34 0,13 0,08 0,39 6,03

Experimental 0,54 0,68 0,36 0,36 0,86 0,39 0,75 0,71 0,25 0,11 0,11 0,39 5,50

Cálculo de la autora. Estadísticos descriptivos del pre-test.

La menor media de calificaciones para la dimensión: Terminología básica del computador, del grupo control fue de 0,08 correspondiente al ítem 11, referido al término traductor, en el caso del grupo experimental, la media de calificaciones mínima fue de 0,11 correspondiente a los ítems 10 y 11 referidos a la definición de código fuente y traductor.

Se observa entonces una coincidencia en ambos grupos, dado que en el grupo control, después del ítem 11, el ítem 10 fue el que obtuvo la siguiente mínima media de calificaciones con 0,13.

(33)

El indicador que obtuvo el promedio de calificaciones más alto, fue el de la definición de constante (ítem 5), para el grupo control con una calificación de 0,84 y para el experimental de 0,86.

En síntesis, en esta dimensión hubo coincidencia, siete (7) de los doce (12) ítems presentaron un nivel de conocimiento bajo (< 0,5), siendo los mismos, para ambos grupos. Los indicadores con nivel bajo de conocimiento fueron: algoritmo (ítem 3), pseudocódigo (ítem 4), expresión (ítem 6), operador/operadores (ítem 9), código fuente (ítem 10), traductor (ítem 11) y programa (ítem 12).

De igual forma, se presentó coincidencia en tres (3) de los indicadores que tuvieron nivel de conocimiento alto (=0,7), los indicadores con nivel alto de conocimiento en ambos grupos fueron: diagrama de flujo de datos (ítem 5), variable (ítem 7) y constante (ítem 8). Para los indicadores restantes:

computadora (ítem 1) y dato (ítem 2) en el grupo control obtuvieron un nivel de conocimiento alto, mientras que para el grupo control tuvieron un nivel de conocimiento medio (0,5 = calificación < 0,7).

4.2.2. Fundamentos de Algoritmía

La dimensión relacionada con los fundamentos algoritmia, fue medida a través de los indicadores del pre-test: Características de un algoritmo (ítem 13), pasos para la resolución de problemas mediante el uso del computador (ítems 14 y 15), tipos de datos (16 y 17), usos típicos de variables (ítem 18), tipos de operadores (19 y 20), tipos de traductores (ítem 21).

(34)

Tabla N° 17. Media de los resultados del pre-test. Fundamentos de Algoritmia .

Dimensión: Fundamentos de Algoritmia Indicador/

Media de Resp.

13 14 15 16 17 18 19 20 21

Media

Control 0,61 0,50 0,17 0,79 0,59 0,11 0,46 Experimental 0,68 0,39 0,11 0,71 0,59 0 0,41

Cálculo de la autora. Estadísticos descriptivos del pre-test.

Para la dimensión: Fundamentos de algoritmia, La menor media de calificaciones la obtuvo el indicador: tipos de traductores, correspondiente al ítem 21, para el grupo control fue de 0,11 y para el experimental 0.

El indicador que obtuvo una media de calificación mayor, fue: el de usos comunes de las variables (ítem 18), para el grupo control con 0,79 con una calificación de 0,71 para el grupo experimental.

En síntesis, en esta dimensión hubo coincidencia, dos (2) de los seis (6) indicadores presentaron un nivel de conocimiento bajo (< 0,5), para ambos grupos. Los indicadores con nivel bajo de conocimiento fueron: tipos de datos (ítems 16 y 17) y tipos de traductores (ítems 21).

En el caso de indicador pasos para la resolución de problemas mediante el uso del computador (ítems 14 y 15), en el grupo experimental tuvo un nivel de conocimiento bajo, en tanto que el grupo control tuvo una calificación media.

(35)

De igual forma, se presentó coincidencia en dos (2) de los indicadores que tuvieron nivel de conocimiento medio (0,5 = calificación < 0,7), los indicadores con nivel medio de conocimiento en ambos grupos fueron:

Características de un algoritmo (ítem 13) y tipos de operadores (19 y 20).

Para los ítems 19 y 20 los valores fueron 0,68 para el grupo experimental y 0,61 para el grupo control. En el caso del ítem 13, ambos grupos obtuvieron una media de calificaciones de 0,59.

Mientras que para ambos grupos el indicador Usos comunes de las variables obtuvo un nivel de conocimiento alto (=0,7), el grupo control con 0,79 y 0,71 para el grupo experimental.

El general promedio de las calificaciones de los 9 ítems, fue bajo, en relación al baremo presentado en el ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia., sesión 3.3.1, siendo un poco mayor para el grupo control con 0,46 y 0,41 para el grupo experimental.

4.2.3. Estructuras de control de flujo

La dimensión referida a las estructuras de control de flujo fue medida a través de los indicadores: estructuras de control de flujo secuencial, condicional y repetitivas, representados cada uno, por los ítems del 22 al 24 del pre-test.

El promedio de las calificaciones de los tres indicadores, de esta dimensión, es bajo, resultando un poco mayor para el grupo control con 0,36 y 0,33 para el grupo experimental.