Estrategias de aprendizaje de estudiantes de Ingeniería en línea

Abstract

En una universidad en línea, a diferencia de la universidad tradicional presencial, el conjunto de estudiantes es mayoritariamente adulto: con puntos de partida muy variados, lidian la obtención de un título con responsabilidades profesionales y familiares. En este contexto, nos proponemos conocer el perfil de comportamiento del alumnado de un curso propedéutico de matemáticas en estudios de ingeniería en línea, a través del grado de realización de las distintas actividades propuestas, especialmente las no obligatorias, y su relación con el desempeño académico en la asignatura. Esta investigación ha sido realizada de acuerdo con un diseño no experimental, de carácter cuantitativo y enmarcado dentro de los estudios ex post facto, en 6 aulas virtuales con un total de 340 estudiantes. Mediante un análisis de clúster con el método K-means se han hallado tres grupos que, a su vez, han permitido definir tres perfiles de estudiante: eficiente, entregado y pasivo. Dichos perfiles son equiparables a los hallados en trabajos anteriores sobre la participación y patrones de comportamiento de los participantes en un MOOC, de características similares a los del presente estudio. Los resultados de este estudio validan el papel fundamental que el tiempo y el diseño de evaluación toman en las estrategias de aprendizaje del alumnado y estimulan el rediseño del curso, especialmente de las actividades orientadas a un mejor desempeño de los estudiantes pasivos.

Online university students, unlike traditional face-to-face university students, are primarily adults: with very varied starting points, they deal with obtaining a degree and professional and family responsibilities. In this context, we aim to study the behaviour profile of the students in a preparatory mathematics course for engineering online studies through the completion level of the different proposed activities, especially the non-compulsory ones, and their relationship with the academic achievement in the subject. This research has been carried out according to a non-experimental design, with quantitative nature and framed within ex post facto studies, in 6 virtual classrooms with 340 students. A cluster analysis with K-means method provides three groups which, in turn, let us identify three student profiles: efficient, dedicated and passive. These profiles are comparable to previous findings regarding participation and behaviour patterns in participants in MOOCs with similar characteristics to the participants in the present study. The results of this study validate the fundamental role that time and evaluation design play in the students’ learning strategies and stimulate the redesign of the course, especially the activities oriented to better achievement of passive students.