Utilización de escenarios de aprendizaje colaborativo para la enseñanza de programación

1. Utilización de escenarios
de aprendizaje
colaborativo para la
enseñanza de
programación
Leovy Echeverría Rodríguez
Universidad Autónoma de Madrid
Universidad Pontificia Bolivariana
leovy.echeverria@upb.edu.co
Red eMadrid, www.emadridnet.org

2. AGENDA
I. INTRODUCCIÓN
II. ESTADO DEL ARTE
III. ENFOQUE
 Descripción
 Entorno
IV. EXPERIENCIA
 Descripción
 Hipótesis e instrumentos
 Resultados
V. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
2

3.  Pensamiento computacional y programación
 Enseñanza de Programación para informáticos y
no-informáticos
 Estrategias basadas en el uso de herramientas
 Mejorar el rendimiento de los estudiantes
I. INTRODUCCIÓN

4.  Enseñanza de Programación para no-informáticos: Ingeniería
 Desarrollo del pensamiento lógico de los estudiantes
 Resolver problemas de ingeniería con programas de ordenador
 Problema
 Alta tasa de deserción estudiantil
 Baja motivación de los estudiantes
 Complejidad y abstracción de los conceptos relacionados con
programación
 Poco uso de herramientas por parte de los profesores que permitan a
los estudiantes resolver problemas de ingeniería desde un enfoque
colaborativo
I. INTRODUCCIÓN

5. II. ESTADO DEL ARTE

6. Descripción
Entorno
III. ENFOQUE

7. Descripción
 Mejorar la enseñanza de programación para no-
informáticos y promover el desarrollo del pensamiento
lógico de los estudiantes
 Modelo de aprendizaje mixto
 Dos tipos de actividades:
 Presenciales: clases presenciales y 5 laboratorios de programación
 Actividades de aprendizaje colaborativo asistidas por el entorno
propuesto: Proyecto de laboratorio colaborativo
III. ENFOQUE

8. Entorno: Sistema Asistente de Enseñanza
III. ENFOQUE
Modelo conceptual (Echeverría et al., 2017)

9. Entorno: Sistema Asistente de Enseñanza
III. ENFOQUE

10. Entorno: Sistema Asistente de Enseñanza
 Gestor de actividades: ayuda al profesor a definir actividades
de aprendizaje colaborativo en un sistema de gestión de
aprendizaje y asiste al estudiante en la realización de las
actividades (Echeverria et al., 2013).
 Gestor de evaluaciones: permite al profesor configurar los
atributos y criterios que se utilizan para evaluar las actividades
completadas por los estudiantes, y los estudiantes consultan las
estrategias de evaluación (Echeverria et al., 2013; Echeverria et
al., 2013b; Echeverría y Cobos, 2015).
 Gestor de calificaciones: presenta información detallada de las
calificaciones de los estudiantes en cada actividad, el nivel de
rendimiento alcanzado y calificaciones definitivas (Echeverria et
al., 2013; Echeverria et al., 2013b; Echeverría y Cobos, 2015).
III. ENFOQUE

11. Entorno: punto de vista del profesor
III. ENFOQUE

12. Entorno: Gestor de Actividades
III. ENFOQUE

13. Entorno: Gestor de Evaluaciones
III. ENFOQUE

14. Entorno: Gestor de Calificaciones
III. ENFOQUE

15. Entorno: punto de vista del estudiante
III. ENFOQUE

16. Entorno: Gestor de Evaluaciones
III. ENFOQUE

17. Entorno: Gestor de Calificaciones
III. ENFOQUE

18. Descripción
Hipótesis e instrumentos
Resultados
IV. EXPERIENCIA

19. Descripción
 54 estudiantes
 Departamento de Ingeniería Topográfica de la Escuela de Ingeniería de la Universidad del Valle-
UNIVALLE (Santiago de Cali, Colombia)
 Algoritmia y Programación
 Proyecto de Laboratorio Colaborativo
 Modelo de aprendizaje mixto:
 Tres escenarios de aprendizaje colaborativo
 Definición de la propuesta de los estudiantes para resolver el problema asignado
 Diseño de la solución
 Implementación del algoritmo y las presentaciones finales
 Actividades:
 Añadir entradas al entorno(documento/fichero)
 Realizar comentarios a las entradas de los compañeros de clase, y
IV. EXPERIENCIA

20. Descripción
IV. EXPERIENCIA

21. IV. EXPERIENCIA

22. IV. EXPERIENCIA

23. IV. EXPERIENCIA

24. Hipótesis e instrumentos
 Hipótesis
 H1: La interacción social simétrica presente en los comentarios de los
estudiantes muestra su compromiso en el proceso de aprendizaje.
 H2: La interacción de los estudiantes a través de sus comentarios les permite un
incremento en el uso de conceptos acerca de programación y pensamiento
computacional.
 H3: la participación de los estudiantes en los escenarios de aprendizaje
colaborativo mejora el rendimiento de los estudiantes.
 H1: Análisis de Redes Sociales
 H2: Análisis de contenido
 H3: Comparación de calificaciones (grupo de control vs grupo
experimental).
IV. EXPERIENCIA

25. Resultados
IV. EXPERIENCIA
H1-métricas
 Centralidad: tamaño del nodo.
 Reciprocidad: saturación en color
de relleno del nodo
H1-resultados
 LI3: profesor, recomendaciones a
los estudiantes
 ZU28, SE34 y RA27: estudiantes
más activos
 Periferia de la red: estudiantes que
hicieron lo necesario para
completar actividades
 En media los estudiantes
interactuaron más de lo requerido
 Los estudiantes estuvieron
comprometidos con las actividades
de aprendizaje

26. Resultados
IV. EXPERIENCIA
H2-resultados
 La interacción social comienza con un
dominio conocido: Ingeniería Topográfica.
 El Pensamiento Computacional es un
dominio que sirve de puente entre
Ingeniería Topográfica y Programación.
 Ingeniería Topográfica: dominio más débil y
presente en toda la experiencia.
 El dominio de Programación tuvo más
crecimiento que el de Pensamiento
Computacional.

27. Resultados
IV. EXPERIENCIA
H3-resultados
 Grupo de control (N= 147) y grupo experimental
(N= 54).
 Prueba no paramétrica de Wilcoxon con p-value
≤0.05, hubo diferencias significativas entre los
grupos.
 Los estudiantes del grupo experimental (Media =
3.48) obtuvieron mejor rendimiento que los del
grupo de control (Media = 3.14).

28. V. CONCLUSIONES Y TRABAJO
FUTURO
Resultados a partir del enfoque y el entorno propuesto
 Un enfoque para apoyar procesos de enseñanza-aprendizaje de Programación con elementos
colaborativos.
 La propuesta contribuye con un análisis basado en la interacción social de los estudiantes.
 Los escenarios de aprendizaje colaborativo promueven la interacción social de los estudiantes.
Resultados a partir de las técnicas de análisis de redes sociales
 La red formada a partir de los comentarios tiende a una alta reciprocidad.
 El grado de centralidad permitió identificar varias características del comportamiento de los
participantes en una red de aprendizaje:
 El profesor se localiza en una posición central y tiende a realizar más comentarios que a
recibir.
 Los estudiantes más motivados e involucrados en las actividades de aprendizaje también
están ubicados en la posición central y tienen una alta reciprocidad con igual participación.
 Los estudiantes que interactuaron solamente para completar las actividades de aprendizaje
están representados por los nodos localizados en la periferia de la red.

29. V. CONCLUSIONES Y TRABAJO
FUTURO
Resultados a partir de las técnicas de análisis de contenido
 Apropiación de los dominios de aprendizaje a través del tiempo.
 El dominio de Ingeniería Topográfica estuvo presente todo el tiempo en la experiencia.
 Los dominios de Pensamiento Computacional y Programación presentaron un crecimiento gradual
a través del tiempo.
Resultados a partir del análisis del rendimiento de los estudiantes
 Los estudiantes del grupo experimental tuvieron un mejor rendimiento que los estudiantes del
grupo de control.
“EFECTIVIDAD Y RELEVANCIA DEL
ENFOQUE Y EL ENTORNO
PROPUESTO”

30. V. CONCLUSIONES Y TRABAJO
FUTURO
Trabajo Futuro
 Mejorar el enfoque y el entorno.
 Evaluar el enfoque mediante un análisis comparativo con otros enfoques existentes.
 Realizar otras experiencias con profesores y estudiantes no-informáticos de varias universidades
colombianas.
 Evaluar el impacto del enfoque en la actitud de los estudiantes hacia la programación.
 Evaluar el entorno a través del diseño y ejecución de nuevos escenarios de aprendizaje
colaborativo.
 Integrar el entorno a otras plataformas de aprendizaje.
 Mejorar la experiencia con estudiantes a través de la integración del entorno con herramientas
de creación de código en línea de manera colaborativa.

31. REFERENCIAS
 L. Echeverría, R. Cobos, and S. Buendía, “A Teaching Assistant for task and assessment
management in Collaborative Learning Scenarios,” in Octavo Congreso Colombiano de
Computación-8CCC 2013, 2013, pp. 26–29.
 L. Echeverría, R. Cobos, and M. Morales, “Designing and evaluating collaborative learning
scenarios in Moodle LMS Courses,” in Proceedings of the 10th International Conference on
Cooperative Design, Visualization, and Engineering, 2013, pp. 61–66.
 I. Claros, L. Echeverría, A. Garmendía, and R. Cobos, “Towards a Collaborative Pedagogical
Model in MOOCs,” in 2014 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2014, pp.
905–911.
 I. Claros, L. Echeverria, and R. Cobos, “Towards MOOCs scenaries based on collaborative learning
approaches,” in Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2015 IEEE, 2015, pp. 989–
992.
 L. Echeverría and R. Cobos, “Designing the assessment of the collaborative learning process in
LMS courses,” in Proceedings of the 2015 IEEE 19th International Conference on Computer
Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), 2015, pp. 218–223.
 L. Echeverria, R. Cobos. L. Machuca, I. Claros, Using Collaborative Learning Scenarios to teach
programming to non-CS majors, Computer applications in engineering education, vol 25 Nro 3,
pp. 1-13, 2017.

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