MONETA PIZARRO ADRIÁN MAXIMILIANO
Congresos y reuniones científicas
Título:
Validación de una escala de medida para la interacción en b-learning
Lugar:
Chiclayo
Reunión:
Congreso; XII Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística (CLATSE 2016); 2016
Institución organizadora:
Sociedad Peruana de Estadísticos
Resumen:
Con la idea de reforzar estrategias encaminadas a disminuir el fracaso académico en los primeros años de cursado, la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba dispone de un Ciclo Básico a Distancia (CBD) para sus carreras de grado, que en la práctica se desarrolla bajo la modalidad de b-learning. Sin embargo, estudios exploratorios muestran que menos del 40% de los alumnos logran la regularidad y que entre las múltiples posibles causas se encontraría una variable latente: la interacción.De acuerdo a la literatura, los procesos de interacción son fundamentales para la educación a distancia. El desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación permitió la creación de ambientes virtuales de aprendizaje que facilitan la interacción y el trabajo colaborativo. Se distinguen tres tipos de interacción: alumnos-profesores, alumnos-materiales y alumnos-alumnos. Resulta entonces importante medir estos tipos de interacción e identificar su dinámica asociada al desempeño académico de los estudiantes en esta modalidad.El objetivo de este trabajo es adaptar al b-learning una escala de interacción propuesta por Berridi Ramírez et al. (2015) para contextos virtuales de aprendizaje y validarla sobre una muestra del curso de Microeconomía I del CBD mediante técnicas de modelación de ecuaciones estructurales. Los resultados demuestran consistencia interna de la escala (α=0.96) y las estimaciones del modelo de medida resultaron satisfactorias reportando aceptables índices de bondad de ajuste (CFI= 0.904; RMSEA=0.088; SRMR=0.062). Esto evidencia que el instrumento propuesto es confiable y útil para obtener indicadores de interacción en cursos similares con modalidad b-learning y para ser aplicado en investigaciones que busquen identificar el impacto de este constructo sobre otras variables.