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1. Introducción y estado de la cuestión
El tema de las prácticas formativas abiertas se ha venido impulsando a través del movimiento educativo abierto con la integración de los recursos educativos abiertos (REA). Anteriormente, en los años noventa era más frecuente encontrar que los cursos, recursos y materiales, así como la producción científica y académica de las instituciones, eran escasamente abiertos; sin embargo, en los últimos años han surgido nuevas prácticas, campos de conocimiento, estilos de vida y enseñanza, además de incrementarse las tecnologías que han apoyado experiencias formativas como el aprendizaje virtual (e-learning), el movimiento educativo abierto, la integración de REA y el aprendizaje informal mediante las comunidades de práctica (Olcott, 2013; Sangrá y Wheeler, 2013).
En el panorama de cambios, se puede encontrar que los REA se han integrado al conectivismo con los MOOC con antecedentes de investigaciones sobre los participantes y modelos de e-learning, donde se vislumbran prácticas formativas que resultan interesantes de estudiar. Por ejemplo, en los MOOC un conflicto latente es que la retención estudiantil es menor al 10% (Carr, 2013), por lo que resulta interesante analizar los desafíos que enfrentan sus participantes. De esta manera, el presente estudio se cimentó en aprendizajes satisfactorios, comportamientos autorregulados y técnicas diferenciadas de enseñanza en los MOOC.
El análisis de estudios relacionados en la literatura referente al comportamiento estudiantil en e-learning revela que varios estilos de aprendizaje aumentan el desempeño académico y la motivación (Contreras y Lozano, 2012); el e-learning fomenta la metacognición y la autorregulación (Farías y Ramírez, 2010), así como la necesidad de estudiar las habilidades requeridas en los MOOC y los problemas de contextualización de saberes (Ramírez, 2013). Por otro lado, la automotivación está ligada a la autodeterminación que presentan los estudiantes de buen rendimiento académico, que demuestran comportamientos de compromiso autónomo como aprendizaje autorregulado, definición de metas y regulación de la automotivación, dirigidos y a la vez limitados por su contexto (Wolters, Pintrich y Karabenick, 2003). Esta conexión se ha logrado por medio de la teoría de la autodeterminación, que comprende la satisfacción de las demandas psicológicas de autonomía, aptitud y afinidad, tomando en cuenta que el fomento a la motivación en el aprendizaje se da al cubrir las necesidades básicas de: organización, minimización de distracciones, identificación y contextualización de información importante, etc. (Niemiec y Ryan, 2009; Ormrod, 2005; Sangrá y Wheeler, 2013).
Para tratar de satisfacer estas necesidades académicas se han realizado diversos estudios, entre los que destacan: (1) Niemiec y Ryan (2009), quienes sugirieron brindar bases significativas variadas y minimizar presiones para la autonomía, así como asignar trabajos desafiantes y otorgar retroalimentaciones trascendentales para la aptitud y para la afinidad, transmitir afecto y respeto; (2) Shroff, Vogel y Coombes (2008), que analizaron la percepción de habilidad, retroalimentación y elección de los estudiantes que afecta su autodeterminación; y (3) Fisher y Baird (2005), quienes descubrieron que las redes sociales logran afinidad entre los estudiantes, incrementando su motivación intrínseca.
Asimismo, en cuanto a los MOOC se puede mencionar que requieren inscripción y una plataforma educativa para movilizar saberes mediante REA. Como son de alta regulación pueden utilizarse individualmente, pero para progresar se deben compartir aportaciones con los compañeros, son acreditables intrainstitucionalmente si se evalúan y aprueban evidencias de aprendizaje, su metodología y diseño dependen de los participantes, tema, objetivo y programa (Sangrá y Wheeler, 2013), y, por último, se clasifican en cMOOC si se basan en conectivismo (los estudiantes determinan su compromiso) o en xMOOC si son impartidos por una universidad (Downes, 2012; Evans, Burritt y Guthrie, 2013). Cabe mencionar que el primero liberado en América Latina estuvo a cargo de una de las catedráticas del curso objeto de estudio (Ramírez, 2013).
Con estos antecedentes, el conectivismo se integra a los MOOC, ya que cuando se participa de él se ambicionan colaboraciones para elaborar materiales en línea que generan conocimiento de acuerdo con las necesidades personales (Coughlan y Perryman, 2013; Olcott, 2013), los cuales se almacenan en redes debido a que los avances digitales han acrecentado la cantidad de datos disponibles (Downes, 2012; Siemens, 2005; Sangrá y Wheeler, 2013).
En este contexto, este artículo presenta la naturaleza y dimensión de un estudio cuyo objetivo fue analizar los principales desafíos, problemas y obstáculos que enfrentan los estudiantes menos automotivados de un MOOC, para involucrarlos mejor y estudiar las correlaciones que existen entre el conectivismo y el aprendizaje estudiantil contextualizado. El punto de partida de la investigación fue buscar respuestas para la pregunta «¿Cuáles son los desafíos, problemas y obstáculos para involucrar a los estudiantes menos automotivados en los cursos MOOC y cómo se relacionan con el conectivismo de sus aprendizajes?», para aportar estrategias que generen una mayor perseverancia de este tipo de alumnos en estos cursos, incrementar la participación general activa y la retención estudiantil.
El MOOC objeto de estudio se impartió durante un mes y garantizó su formalidad al ser movilizado por una universidad mexicana de prestigio, la cual ha impulsado el movimiento educativo abierto en América Latina generando ebooks, el repositorio DAR, el sistema de indización Temoa, formando investigadores y ofreciendo cursos en línea a través de su Universidad Virtual (Ramírez, 2013). El MOOC promovió aprendizajes del tema del movimiento educativo abierto, donde se inscribieron más de 20.400 personas de 52 países, de las cuales el 5% permaneció activo con la ayuda del 25% de los tutores iniciales (800 voluntarios seleccionados). El MOOC contó con foros administrativos y de fomento a la conectividad y destinó: un programa con instrucciones de participación, REA de expertos que requirieron revisión estudiantil para elaboración y diseminación de evidencias digitales de aprendizaje y rúbricas para autoevaluación (Ramírez y Burgos, 2013a; 2013b). Por último, se solicitó crear un portafolio electrónico para ser evaluado por pares.
2. Método de investigación
El estudio se basó en el método mixto de investigación comenzando con un enfoque cuantitativo, secuenciado por uno cualitativo, donde el último con un diseño exploratorio tuvo mayor importancia (Creswell y Plano, 2011; Onwuegbuzie, Burke y Collins, 2011; Tashakkori y Teddlie, 2003). Para realizar las indagaciones se elaboró un cuadro de triple entrada y se seleccionaron fuentes ideales de información cuyos datos se corroboraron con la teoría analizada. De esta forma se diseñó una entrevista y una rejilla de observación; así, mediante la técnica de triangulación se corroboró la información concediendo validez a los datos cualitativos (Valenzuela y Flores, 2012).
Dentro de esta perspectiva se desplegó una prueba piloto para garantizar la confiabilidad de los datos cualitativos a recabar; la validez de las entrevistas se dio al fomentar aceptación y confianza en los involucrados, cuyas respuestas se transcribieron para analizarse al emplear un member checking asociativo. Por su parte, el análisis de huellas comprendió la rejilla de observación, cuyas categorías y subcategorías de las unidades de análisis lograron validez al determinarse las características de los objetos y la de análisis de registros estadísticos, al examinar cifras y a partir de ellas realizar una nueva observación (Giroux y Tremblay, 2009; Valenzuela y Flores, 2012).
Por su parte, los docentes aplicaron encuestas masivas y rúbricas de contexto (empleadas por los alumnos en autoevaluaciones) y de aprendizaje (utilizadas en la evaluación final de pares) validadas por un grupo de expertos, y su confiabilidad se dio mediante la estabilidad de los participantes activos; así, las cifras obtenidas se manipularon en gráficas, estadísticas y hojas electrónicas de cálculo para validar los reportes (Creswell y Plano, 2011).
3. Identificación de muestras
El MOOC en cuestión contó inicialmente con: dos expertos, dos docentes, 800 tutores, REA, actividades e instrucciones para elaborar y diseminar evidencias de conocimiento. Tuvo una población finita y discreta que sirvió como muestra para los análisis cuantitativos y consistió en el 5% de los alumnos que participaron activamente en las encuestas estandarizadas diseñadas por los organizadores del MOOC (Ramírez y Burgos, 2013c).
Por otro lado, la muestra cualitativa, no probabilística, atípica basada en metainferencias y en la estratificación de una parte de la población se cimentó en la representatividad y disponibilidad de los involucrados. Así, ésta incluyó dos maestros, cuatro alumnos voluntarios y tres de cada uno de los siguientes objetos: REA, productos e interacciones en foros y redes sociales (Collins, 2003; Valenzuela y Flores, 2012).
4. Análisis de la investigación y resultados
Las encuestas masivas revelaron la actividad estudiantil en el MOOC (tabla 1). Aunque se evidenció que el curso contó con clara esquematización, para algunos sus demandas fueron complejas, coincidiendo estos participantes con baja apropiación de TIC o dominio de inglés (tabla 2). Por otro lado, la evaluación de pares, usual en los MOOC debido a su tamaño (Martin, 2012), consistió en que los participantes se otorgaran mutuamente valoraciones numéricas, según su percepción sobre el último portafolio de evidencias. Ya que ésta fue la única calificación que se recabó, sus resultados se analizaron estadísticamente y arrojaron una sola moda y un solo punto alto (tabla 3), derivando un histograma de calificaciones (figura 1) de distribución leptocúrtica, sesgo negativo y curtosis positiva con una asimetría de la curva hacia la derecha, donde la varianza reveló poca dispersión de calificaciones (Aiken, 2003; Molina y Rodrigo, 2009; Valenzuela, 2006), siendo éstas altas en su mayoría.
|
Personas |
Descripción |
|
|---|---|---|
|
Cantidad |
Porcentaje |
|
|
17.550 |
88% |
Comenzaron el MOOC después de su inscripción |
|
16.450 |
82% |
No realizaron actividades, ni acreditaron el curso |
|
1.100 |
5% |
Promedio en que realizó las actividades semanales |
|
802 |
4% |
Realizaron la evaluación final (pares) |
|
868 |
4,3% |
Acreditaron el curso |
|
543 |
3% |
Entregaron todas las actividades semanales y la evaluación final |
|
Clasificación |
Porcentaje |
Descripción |
|---|---|---|
|
Apropiación de TIC de los encuestados |
76% |
Tienen experiencia en e-learning |
|
42% |
Poseen saberes sobre credibilidad de la información en internet |
|
|
41% |
Cuentan con dominio avanzado (70%-80%) de TIC |
|
|
38% |
Tienen conocimiento intermedio (50%-60%) sobre creación de REA |
|
|
Habilidades estudiantiles |
49% |
Participantes que se describen como autodidactas |
|
39% |
Miembros con dominio básico (30%-40%) de inglés |
|
Medidas de |
Coeficiente de |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
tendencia central |
dispersión |
||||||
|
Media |
Mediana |
Moda |
Desviación estándar |
Varianza |
|||
|
Sesgo |
Curtosis |
Varianza |
|||||
|
8,18 |
9 |
10 |
2,03 |
4,11 |
–1,896 |
4,747 |
0,5 |
Figura 1. Histograma de calificaciones de la evaluación de pares
|
Porcentaje |
Descripción |
|---|---|
|
63% |
El estatus de su ámbito laboral respecto al movimiento educativo abierto es nulo o de principiante |
|
30% |
Les cuesta trabajo adecuar los REA creados en un idioma diferente al suyo |
|
22% |
Les toma mucho tiempo adaptar un REA de otro autor para usarlo en la práctica educativa propia |
|
16% |
Los REA de otras personas/instituciones no abordan los temas como los necesitan |
|
10% |
Los REA creados por otras instituciones no se pueden aplicar en la suya |
Por otra parte, la colectividad del conectivismo incrementó el alcance de las redes personales de conocimiento de los alumnos, evidenciándose cuando compartieron portafolios (apreciados por el 63%), información en foros y formaron grupos de trabajo en redes sociales, percibiendo afinidad un 43%. Lo anterior es debido a que en el conectivismo los conocimientos se almacenan en redes ante la cantidad de información que fluye actualmente; dichas redes pueden comprender comunidades de aprendizaje, con vínculos sociales colaborativos de creación de saberes constructivistas (Downes, 2012; Fisher y Baird, 2005; Siemens, 2005).
Se apreció un bajo porcentaje de acreditaciones (tabla 1) debido al relativo dominio de TIC (tabla 2), ya que se requieren ciertas habilidades en un MOOC (Ramírez, 2013) y la mayoría de los que se inscriben no cuentan con ellas anticipadamente (Mupinga, Nora y Yaw, 2006). Estos factores, las disparidades entre los propósitos del MOOC y las expectativas de los estudiantes, los desmotivó; para evitarlo, el curso debe distinguir su objetivo, tema, formato, programa y tipo de participantes, y de esa manera seleccionar las TIC adecuadas que cumplan las metas estudiantiles y logren un mayor alcance (Ransdell, 2009).
La baja calidad de las retroalimentaciones de pares desmotivó a los alumnos; la gran cantidad de participantes no permitió que algunos tuvieran tutor, que éste fuera fijo o que contara con pericia suficiente. Aunque los estudiantes deben recibir retroalimentaciones significativas y precisas (Shroff, Vogel y Coombes, 2008), el tamaño del grupo MOOC amerita retroalimentaciones entre pares, que pueden ser inciertas (Martin, 2012).
Los estudiantes que no contextualizan nuevos saberes muestran desánimo. En este curso el 63% de los participantes tenía un ámbito laboral de baja apropiación de TIC (tabla 4). A pesar de que las personas se autodeterminen, sus contextos las limitan (Wolters, Pintrich y Karabenick, 2003), y para incentivar la motivación debe contextualizarse la información (Ormrod, 2005).
Los MOOC fomentan automotivación si incluyen temas atractivos, valoraciones oportunas y conectivismo. Esto se denotó cuando los estudiantes encontraron lo anterior, cumplieron sus metas empleando conectivismo, REA del MOOC y situando nuevos saberes (Niemiec y Ryan, 2009). Por otro lado, los alumnos rezagados tecnológicamente emplean inductivamente los MOOC, pues su autonomía permite personalizar el aprendizaje y mejorar la comprensión de alumnos académicamente débiles.
Los MOOC fomentan la autorregulación cuando sus miembros fijan metas para concluir tareas tenaces mediante autoevaluaciones, rúbricas e instrucciones. Los alumnos automotivados en su compromiso de aprender se organizan con la estructura del curso focalizando información importante, ya que las actividades virtuales refuerzan cualidades reflexivas y de autorregulación (Farías y Ramírez, 2010), haciendo esencial ofrecer herramientas que las estimulen, pues en la mayoría de los casos pueden ser asimiladas (Contreras y Lozano, 2012; Wolters, 2010).
La plataforma educativa del MOOC repercute en el aprendizaje generado; se puede aprender más rápido y amigablemente con cMOOC si se discierne la validez de los datos. De otra forma solo la formalidad de los xMOOC brindará confiabilidad; no obstante, las plataformas educativas se vuelven confusas si controlan todas las actividades, pues no se requirieren sistemas formales para diseminar conocimiento (Downes, 2012).
5. Discusión y conclusiones
En esta sección se presentan los desafíos, problemas y obstáculos para involucrar a los estudiantes menos automotivados en los MOOC. Posteriormente se explica cómo se relacionan con el conectivismo de sus aprendizajes, para finalmente exponer los hallazgos y brindar recomendaciones para futuros estudios referentes a este tipo de cursos.
Los desafíos (retos) que enfrentaron los estudiantes del MOOC y que atañen al involucramiento de los menos automotivados son: (1) requerimiento de tiempo adicional para los estudiantes, respecto al programado en los objetivos del curso, para indagación de significados por parte de aquellos cuyo idioma es distinto al presentado en la plataforma y sus recursos, así como de exploración y aprendizaje por parte de los no familiarizados con MOOC o sus plataformas educativas; (2) requerimiento de habilidades de automotivación y autorregulación en los alumnos para desempeñarse exitosamente en el MOOC; (3) falta de monitoreo cabal de retroalimentaciones y actividades, debido al tamaño del MOOC, que deriva en deserción estudiantil o inactividad de alumnos; (4) falta de liberación de actividades inductivas, con suficiente anticipación, que preparen a los estudiantes a las actividades, reduciendo su tiempo de exploración una vez iniciado el MOOC; (5) definir claramente y antes del inicio del curso los objetivos, idioma y requerimientos para incrementar la satisfacción de expectativas de aprendizaje estudiantil y la retención; (6) diseñar o seleccionar la plataforma educativa del MOOC que balancee su uso y el de redes sociales para construcción de conocimiento; (7) incluir más actividades interactivas y de empleo de redes sociales.
Los problemas (dificultades) que enfrentaron los estudiantes del MOOC que afectan el involucramiento de los menos automotivados son: (1) dificultades cibernéticas y de diseminación de portafolios de conocimiento debido a la baja apropiación de TIC de algunos estudiantes; (2) difícil búsqueda de retroalimentaciones específicas en los foros debido al gran tamaño del MOOC; (3) incierta calidad de las retroalimentaciones entre pares, si no son avaladas por expertos o fundamentadas teóricamente, (4) falta de valor conceptual de los portafolios de evidencias ante el resto del grupo si carecen de fundamento teórico, (5) en su diseño, el MOOC objeto de estudio, no incluía objetivos de identificación y ayuda oportuna a los estudiantes cuyas habilidades de automotivación y autorregulación eran bajas.
Los obstáculos (impedimentos) que enfrentaron los estudiantes del MOOC que perjudican el involucramiento de los menos automotivados, se refieren a aspectos contextuales principalmente y son: (1) falta de apoyo de los centros de trabajo de los alumnos del curso; esto puede desanimar su participación y minar la aplicación de los saberes recién adquiridos, pero si los estudiantes cuentan con adecuada apropiación de TIC pueden continuar construyendo y aplicando sus conocimientos personal y profesionalmente mediante el conectivismo; (2) acceso inconstante a las TIC por parte de algunos estudiantes, lo cual puede desmotivarlos al no poder cumplir con sus portafolios de evidencias; (3) incumplimiento de las necesidades personales básicas de los alumnos sobre bienestar o el que ellos no contextualicen nuevos saberes debido al quebranto de dichas demandas puede desalentarlos y causar su deserción.
Cabe mencionar que en este curso el conectivismo: (a) motivó a los miembros estimulando su interés en los contenidos, lo cual se evidenció principalmente en los foros cuando actualizaron y obtuvieron nuevos saberes mediante intercambios, (b) en conjunto con la autonomía del MOOC, fomentó la creación de grupos de estudio afines al compartir REA e intercambiar datos en otros sistemas y redes sociales, cuya red de conocimiento pudo seguir creciendo al concluir el MOOC.
El objetivo del estudio se alcanzó al diseñarse una plantilla de requisitos de diseño de MOOC enfocado a la automotivación y autorregulación estudiantil mediante el conectivismo (tabla 5). Su empleo puede generar un diseño de MOOC flexible, basado en el conectivismo, que perciba estilos de aprendizaje e incluya REA y metodologías que complazcan las expectativas de los alumnos, para ayudarlos a subsanar las inconsistencias de aprendizaje y apoyar la automotivación y autorregulación.
|
Tipo de actividad |
Detalle de las actividades |
REA que apoyan las actividades |
|---|---|---|
|
Inducción |
Ofrecer al menos cinco actividades indicando y justificando su fecha de liberación anticipada. |
Ej. YouTube, etc. |
|
Interactiva |
Ej. exámenes de prueba y error. Ofrecer al menos una actividad por semana distinta a las sesiones sincrónicas. |
Ej. Survey Monkey, etc. |
|
Identificación de alumnos de baja autorregulación o automotivación |
Indicar y justificar el procedimiento para realizar la identificación. |
Ej. encuestas, etc. |
|
De fomento a la autorregulación |
Ej. invitación voluntaria a los estudiantes identificados o en general para realizar actividades relacionadas con la minimización de distracciones, organización, identificación de información importante, búsqueda de ayuda, etc. Ofrecer al menos siete actividades. |
Ej. actividad remedial, de seguimiento, etc. |
|
De fomento a la automotivación |
Ej. determinar objetivos, actividades de refuerzo para concluir actividades, comprobar cumplimiento de necesidades básicas y de las demandas psicológicas humanas, aprovechar la emoción estudiantil al impactar con nuevos saberes, elaborar planes que incluyan elementos de expectativa vinculada a la aptitud estudiantil, actividades de autoeficacia con respuestas de autoafectividad, andamiaje socializado, etc. Para la autonomía brindar bases de aprendizaje significativas y variadas, reconocer percepciones estudiantiles y minimizar imposiciones, etc. Para la aptitud asignar trabajos desafiantes y otorgar retroalimentaciones trascendentales. Ofrecer un mínimo de siete actividades justificadas. |
Ej. variar la forma de enseñanza, transmitir afecto y respeto, incluir evaluaciones formativas, etc. |
|
De modelación |
Ej. ejemplos de las actividades requeridas por los docentes. Ofrecer al menos uno por semana. |
Enviar ejemplos |
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Inclusión de redes sociales |
Ofrecer al menos una por semana. |
Ej. Twitter, etc. |
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Identificación de estilos de aprendizaje |
Indicar el procedimiento para realizar la identificación. Aplicar una encuesta inicial que aporte información para sugerencias de agrupación, foros, ejemplos y las funciones de los facilitadores. |
Ej. encuestas, etc. |
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Diferenciada según estilos de aprendizaje |
Ofrecer al menos una por semana. |
Ej. interactivo, etc. |
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Contextualización de REA |
Ej. ofrecer el MOOC en al menos un idioma más, además del original. |
Ej. traducir recursos |
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Procedimiento para selección de tutores competentes |
Indicar procedimiento y justificación de selección y plan de compensación en caso de deserción de tutores. |
Ej. Survey Monkey, etc. |
|
Plan para asegurar la calidad en las retroalimentaciones |
Asegurar que todos los alumnos reciban retroalimentaciones significativas. |
Ej. base de datos |
Los hallazgos de este estudio proporcionan los siguientes aportes científicos: (1) es indispensable fomentar la autodeterminación y el conectivismo en los MOOC, para que sus miembros establezcan conexiones cibernéticas al redactar y analizar aportaciones metacognitivas y horizontales en foros y así generen nuevos acuerdos de saber que renueven la comunidad educativa; (2) el aprendizaje eficaz, producto de la autorregulación en el MOOC, se dará con un diseño fluido que incluya recursos pertinentes, temas atractivos y aspectos contemplados en la tabla 5; (3) la automotivación, autonomía y autorregulación en un MOOC se darán si brinda autoevaluaciones, valoraciones significativas y oportunas, adecuada calendarización y diferenciación de actividades; (4) los MOOC son herramientas que benefician especialmente a los estudiantes de bajo poder adquisitivo al acercarles nuevos conocimientos para que creen los suyos; (5) para los estudiantes tecnológicamente rezagados o académicamente débiles, los MOOC son herramientas que por su autonomía y estilo de evaluación pueden apoyar la comprensión de información, al actualizarlos y motivarlos a trabajar a su propio paso; (6) para integrar efectivamente a los alumnos menos automotivados y menos autorregulados en los MOOC, se requiere una diferenciación de las actividades generales con tareas para mejorar estas conductas; (7) para lograr mayor retención de estudiantes, éstos deben percibir afinidad y pertenencia en el curso al cumplirse sus expectativas.
Recomendaciones para futuros MOOC que puedan derivar investigaciones: (1) focalizar preguntas que identifiquen estilos de aprendizaje, debilidades académicas y aspectos sobre automotivación y autorregulación; (2) monitorear a los alumnos que no participan activamente y diferenciarlos de los que podrían desertar del curso para atender y estudiar oportunamente a los últimos; (3) buscar estadísticas más auténticas sobre retención estudiantil, ya que muchos inscritos en el curso no lo inician, se dan de alta varias veces, etc.; (4) reunir presencialmente a algunos participantes del MOOC con los diseñadores del curso, para abordar temas que, según su percepción, no se tocaron; (5) incluir semanalmente autoevaluaciones de aprendizaje y evaluaciones sumativas, cuyos datos estadísticos orienten oportunamente a tutores, docentes y catedráticos sobre la calidad conceptual de los portafolios de evidencias formativos.
