María Consuelo Sáiz Manzanares, Sandra Rodríguez Arribas, Carlos Pardo Aguilar y Miguel Ángel Queiruga-Dios

Universidad de Burgos

La sociedad del siglo XXI es una sociedad cada vez más digitalizada que se enfrenta a distintos retos entre los que se encuentran la reducción de las brechas digital y de género. La primera se relaciona con la adquisición de competencias tecnológicas cada vez más necesarias para la alfabetización digital que la sociedad precisa y la elección y rendimiento en materias STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics). A este respecto el informe de la UNESCO de 2018 (Bokova, 2018) ha puesto de manifiesto que la elección de titulaciones tecnológicas se realiza en los años previos a la Educación Secundaria, aproximadamente de los 10 a 11 años, siendo el compromiso de los niños y niñas hacia titulaciones STEM similar (75% y 72%, respectivamente). Sin embargo, sobre los 18 años esta proporción pasa del 33% en los niños al 19% en las niñas. La disminución del interés por las titulaciones STEM es general pero se agudiza en el género femenino. Las acciones que se están poniendo en marcha para poder abordar dicho descenso se centran en un cambio en la metodología de aprendizaje de estas materias.

Autor: Sound On Fuente: 
pexels Fecha descarga: 11/01/2021

En concreto, la utilización de tareas de aprendizaje basadas en gamificación (serious games) con instrucción autorregulada (Self-Regulated Learning -SRL-) se está mostrando muy eficaz. El motivo es que esta metodología potencia la utilización de estrategias metacognitivas para la orientación y planificación en la resolución de tareas (Cloude et al., 2019). Dicha metodología se basa en la secuenciación de la dificultad de las tareas de aprendizaje e incluye la figura de un avatar que guía el aprendizaje del usuario a través de ayudas verbales y/o la ejecución de ejemplos (SRL) (Cerezo et al., 2019) lo que incrementa la motivación del alumnado. Este es un dato importante para el éxito en la resolución de estas tareas ya que se ha comprobado que este tipo de enseñanza explica el 72% de la varianza en los resultados de aprendizaje.

Por ello, los objetivos de este estudio fueron: 1) Conocer si existían diferencias significativas en el nivel de ejecución en la tarea STEM de inicio a la programación informática dependiendo del género (niños vs. niñas), del entorno de aprendizaje (grupo aula vs. grupo reducido en el aula de informática), del curso académico (5º vs. 6º), y de la edad de los participantes (10 años vs. 11-12 años), y 2) Conocer si existirían diferencias significativas en la satisfacción del alumnado con la realización de esta tarea dependiendo del género, entorno de aprendizaje, curso académico y edad. En concreto se trabajó con la tarea de laberintos de Blockly Games, que incluye la figura de un avatar. En todos los grupos se aplicó una instrucción basada en SRL que se efectuó de forma conjunta por dos tipos de profesionales, uno especialista en ingeniería informática y otro en aprendizaje autorregulado. Los resultados encontrados indican un éxito alto en la resolución de la tarea en todos los participantes, aunque el rendimiento fue mayor en los niños (8,3 sobre 10) que en las niñas (7,7 sobre 10). Asimismo, el nivel de motivación hacia la realización de la tarea fue alto, si bien se detectó un mayor grado de motivación en los niños (4,9 sobre 5) que en las niñas (4,6 sobre 5). No se hallaron diferencias respecto del lugar donde se realizó la tarea (aula normal o aula de informática) y sí se detectaron diferencias respecto de la edad, encontrándose mejores resultados en el alumnado de mayor edad. Por ello, se puede concluir que enseñar materias STEM apoyándose en la utilización metodologías que incluyan gamificación y SRL es efectiva. Además, esta instrucción debe iniciarse en edades previas a los 11 años para poder prevenir las brechas de género y digital en este tipo de materias (García-Peñalvo et al., 2019).

El estudio se relizó en el marco del proyecto de investigación «Igualdad de género en materias STEM» EDUCYL2018_04 seleccionado por la Dirección General de Innovación y Equidad Educativa de la Junta de Castilla y León y contó con el informe positivo de la Comisión de Bioética de la Universidad de Burgos (IR 19/2018) y con el compromiso informado por escrito de las tutoras y los tutores legales de las y los participantes.

El artículo completo puede encontrarse en Psicothema:

Manzanares, M. C. S., Arribas, S. R., Aguilar, C. P., & Queiruga-Dios, M. A. (2020). Effectiveness of Self-Regulation and Serious Games for Learning STEM Knowledge in Primary EducationPsicothema32(4), 516-524. 

Referencias:

Azevedo, R., & Gašević, D. (2019). Analyzing Multimodal Multichannel Data about Self-Regulated Learning with Advanced Learning Technologies: Issues and Challenges. Computers in Human Behavior, 96, 207-210. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.03.025.

Bokova, I. G. (2018). Cracking the code: Girls’ and women’s education in science, technology, enginering and mathematics (STEM). United Nations Educational, Scientifi c and Cultural Organization.

Cerezo, R., Calderón, V., & Romero, C. (2019). A holographic mobile-based application for practicing pronunciation of basic English vocabulary for Spanish speaking children. International Journal of Human-Computer Studies, 124, 13-25. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2018.11.009.

Cloude, E. B., Taub, M., Lester, J., & Azevedo, R. (2019). The Role of Achievement Goal Orientation on Metacognitive Process Use in GameBased Learning. In S. Isotani et al. (Eds.), Artifi cial Intelligence in Education (pp. 36-40). Springer International Publishing.

García-Peñalvo, F. J., Bello, A., Domínguez, A., & Romero Chacón, R. M. (2019). Gender Balance Actions, Policies and Strategies for STEM: Results from a World Cafe Conversation. Education in the Knowledge Society, 20, 1-31. https://doi.org/10.14201/eks2019_20_a31 .

María Consuelo Sáiz Manzanares. Es Licenciada en Psicología (USAL) y en Ciencias de la Educación (UNED), Doctora en Psicología (UVA) y Doctora en Tecnologías Industriales (UBU). Actualmente, es Profesora Titular en la Universidad de Burgos y dirige los grupos de investigación DATAHES y de innovación docente BLCS, sus líneas de investigación se centran en SRL, ALT y minería de datos.

Sandra Rodríguez Arribas. Es graduada en Ingeniería Informática por la Universidad de Salamanca, Máster en Formación del Profesorado en ESO, BACH, FP y Máster en Análisis Inteligente de Datos Masivos (Big Data) por la Universidad Isabel I. Actualmente, es profesora asociada en el Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Burgos y miembro del Grupo de Investigación DATAHES.

Carlos Pardo Aguilar. Es Licenciado en Informática por la Universidad de Valladolid y Doctor en tecnologías Industriales por la Universidad de Burgos, imparte docencia desde 1996 en programación e investiga en minería de datos. Actualmente es profesor Titular en el Departamento de Ingeniería Informática de la UBU. Asimismo, forma parte de los grupos de investigación ADMIRABLE y de innovación docente DIGIT.

Miguel Ángel Queiruga Dios. Es Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad de Salamanca. Doctor en Tecnologías Industriales, por la Universidad de Burgos (UBU), con la tesis “Análisis de protocolos en alumnos de ESO: análisis metacognitivo en la asignatura de física” (2016). Tras 20 años como docente en Enseñanzas Medias, actualmente es Profesor Ayudante Doctor en el Área de Didáctica de las Ciencias Experimentales en la UBU y forma parte del Grupo de investigación GIEC.

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