keywords: "Learning, Puzzles, Transportation, Assembly, Educational strategies"

1 Resumen

En los últimos dos años (March 03, 2021) hemos venido formando profesionales a través de la virtualidad, con los conocimientos y competencias necesarias, para la gestión logística. Sin embargo, estos profesionales presentan retos en el campo laboral porque existe esa falta de motivación y muchas veces desconocen el proceso de fabricación y de ensamble.

Se ha demostrado que el método de ensamblaje ha sido en ocasiones una estrategia muy útil para mejorar el transporte y todas las variables que conlleva; tema clave en gestión logística. Actualmente la motivación se ha convertido en extrínseca y no mueve “el aprender”. Abordar este problema a través del ensamble y la motivación tendrá beneficios prácticos para los futuros profesionales. Este artículo se realizó con un grupo de estudiantes de la carrera de Gestión Logística a nivel de diplomado en el Colegio Universitario de Limón. Se pretende orientarlos a un mejor aprendizaje a través del ensamble de rompecabezas (carritos y/o avioncitos) y poner en práctica el sentido analítico para ser transportarlos del punto A al punto B.

Palabras Clave: Aprendizaje, Rompecabezas, Transporte, Ensamble, Estrategias educativas

2 Introducción

Este proyecto de investigación tiene como objetivo presentar una propuesta metodológica que utiliza el formato de escritura SoTL, para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior. La evaluación del aprendizaje es crucial para garantizar la calidad de la educación, pero hay poca información disponible sobre este tema. El enfoque descriptivo del estudio permitirá una amplia descripción y análisis del tema en estudio, lo que será de gran utilidad para otros profesores que enfrentan desafíos similares con sus estudiantes.

En la actualidad, nuestra sociedad se encuentra en constante cambio y la información está al alcance de la mano. Sin embargo, a menudo se observa una falta de motivación por aprender. A diferencia de una computadora, la mente no tiene la capacidad de almacenar toda la información que se le presenta, y tiende a rechazar todo aquello que se intenta introducir de manera forzada.

Por lo tanto, se espera que al implementar el modelo propuesto, se obtenga retroalimentación que permita determinar si hubo cambios en la percepción de la asignatura. Se espera que los estudiantes estén más motivados y apliquen un sentido analítico más práctico y eficaz en su aprendizaje. El resultado final será un modelo de enseñanza y aprendizaje que se adapte mejor a las necesidades y expectativas de los estudiantes, lo que a su vez mejorará la calidad de la educación en la educación superior.

3 Fundamentos Teóricos

El Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) se ha convertido en un enfoque cada vez más relevante para la mejora de la educación superior. Este artículo se centra en propuestas metodológicas con el objetivo de mejorar la práctica docente. Donde se hacen nuevos modelos con propuestas metodológicas aplicadas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior. Tipo de comunicación (f).

Uno de los principales fundamentos teóricos de SoTL es el Aprendizaje activo: este se refiere a un enfoque de enseñanza que involucra a los estudiantes en actividades de aprendizaje significativas y desafiantes, en lugar de simplemente escuchar pasivamente una conferencia o leer un texto. En este artículo se diseñó una actividades de aprendizaje activo que fomenten la participación de los estudiantes y promuevan el aprendizaje profundo.

El Colegio Universitario de Limón (CUNLIMON) se creó en 1999 por medio de un decreto de ley de la República de Costa Rica, como una institución semiautónoma de educación superior. La sede central se encuentra en el cantón central de Limón, pero también tiene sedes en cada uno de los cantones de la provincia. Dicha institución imparte diferentes carreras a nivel de diplomado, por un convenio con el Ministerio de Educación Pública. Entre ellas podemos mencionar: computación Empresarial, Inglés, Gestión de la Salud Ocupacional, Contabilidad y Finanzas, Dirección de Empresas, Agronegocios, Gestión Logística, Operación Logística Portuaria, entre otras.

Bajo la premisa de: ¿Cómo mejorar el aprendizaje a través del método de ensamblaje?. El método de diseño para ensamble se ha convertido para mi una técnica efectiva para incrementar tanto el aprendizaje como la motivación de los estudiantes. Elegí este método porque ha demostrado ser particularmente útil con mis estudiantes al abordar temas como la gestión de la calidad y el impacto en el diseño para manufactura y ensamblaje (DFMA). He observado que el enfoque práctico y estructurado de (DPE) facilita la comprensión de conceptos complejos y les permite aplicar estos principios de manera más efectiva en escenarios reales.

El DPE se basa en la idea de crear productos con menos piezas y de fácil armado, lo que reduce los costos de producción y montaje sin afectar su funcionalidad. En este contexto, el ensamblaje se convierte en una herramienta de aprendizaje activo que involucra al estudiante en el proceso de construcción o el análisis de la calidad de un producto.

Sabemos que existen programas de formación para adquirir habilidades técnicas específicas, como soldadura, fontanería, electricidad, costura o cocina, el método de ensamblaje puede ser utilizado como una herramienta de aprendizaje práctico. Los estudiantes pueden ensamblar componentes, seguir instrucciones y desarrollar destrezas necesarias en cada área, sin embargo esto no está presente en CUNLIMON.

El uso del método de ensamblaje en la enseñanza puede cambiar el paradigma de aprendizaje tradicional, fomentando una mayor participación y compromiso del estudiante. Además, he observado este enfoque puede mejorar la capacidad analítica de los estudiantes al requerir que las piezas cumplan una función específica en el funcionamiento del producto.

Figura 1. Avioncito rompecabeza

Figura 1. Avioncito rompecabeza

En la figura 1 se observa un avión ensamblado con piezas que se unen mediante tornillos y tuercas, lo que requiere herramientas para su montaje. Cada componente, como el fuselaje, las alas y las ruedas, cumple una función específica que contribuye al funcionamiento y la estabilidad de la estructura (juguete). Las piezas están diseñadas para encajar de forma precisa, enfatizando el principio de ‘diseño para ensamble’ (DPE), donde cada elemento tiene un propósito claro y una posición adecuada. He observado que los estudiantes sometidos a este método de aprendizaje logran realizar un análisis más profundo, desarrollan un enfoque estructurado hacia el ensamblaje y experimentan un cambio de paradigma en su proceso de aprendizaje, lo cual aumenta su motivación para explorar y aprender más.

Figura 2. Carrito rompecabeza

Figura 2. Carrito rompecabeza

En la figura 2 se observa el carrito rompecabezas utilizado para los ejercicios de ensamblaje. Cada pieza del carrito tiene un propósito específico y está diseñada para encajar de manera precisa, lo que requiere que los estudiantes sigan un proceso estructurado para completar el ensamblaje correctamente. Este enfoque resalta los principios de diseño para ensamble (DPE), donde cada componente contribuye a la funcionalidad y estabilidad del carrito. En resumen, el enfoque Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) junto con el método de ensamblaje son herramientas valiosas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior. El presente estudio busca analizar la efectividad de estos métodos para fortalecer el aprendizaje y la motivación de los estudiantes, contribuyendo así al conocimiento sobre el impacto de este enfoque en la práctica docente.

3.1 Diseño de un solo grupo con pretest y postest

Figura 3. Diseño de etapas pre experimentales de la investigación

Figura 3. Diseño de etapas pre experimentales de la investigación

En la figura 3 se ilustra un diseño de intervención de un solo grupo con el diseño experimental pretest y postest. Este diseño sigue los siguientes pasos: primero, se aplica un pretest (O1) para medir la variable dependiente inicial, luego se implementa el tratamiento o variable independiente (X), que en este caso es el proceso de ensamblaje, y finalmente se aplica un postest (O2) para medir los cambios en la variable dependiente después de la intervención. Este enfoque permite observar cómo el proceso de ensamblaje impacta en el aprendizaje y normalización de procesos, proporcionando datos comparativos entre las etapas pre y post intervención.

4 Propuesta del modelo o Metodología

Se utiliza un diseño cuasi experimental en donde tenemos un pre test, que está compuesto por el grupo de estudiantes del primer cuatrimestre del 2018, indiferentemente el nombre de la materia (Cuatri). El siguiente cuatrimestre se realiza un post test, en donde el mismo grupo participa con un juego de rompecabezas distinto (carrito o avioncito). Se repite el mismo esenario en el 2022 y 2023

Este método que se utilizará se le conoce como Pre-test, Post-test (etapas 1 y 2). En este diseño, la variable independiente “X” (la entrega del rompecabezas) solo se aplica a un grupo de estudiantes. Posteriormente, se somete a los estudiantes a un post-test “O” (donde desarrollarán el sentido analítico con otras herramientas vistas en el curso) para definir estrategias que puedan mejorar la calidad del ensamblaje y normalizar el proceso.

Pre_test_Post_test_Data <- read_excel("Pre_test_Post_test_Data.xlsx", sheet =1)
dim(Pre_test_Post_test_Data) #Dimensiones de la data
## [1] 8 9
kable(Pre_test_Post_test_Data, caption = "Tabla 1: Conteo de fallos en los examenes")
Tabla 1: Conteo de fallos en los examenes
Cuatri # de estudiantes Pre-test, Post-test Fallos en Nota % del examen Nombre del curso # de Grupos Nota Promedio Año
IIC2022 DGLR42- Gestión de la Calidad L 19 Si Diagrama 87 DGLR42- Gestión de la Calidad L 4 87 2022
IIC2018 MA21 - Estadistica Descriptiva 9 No NA 80 MA21 - Estadistica Descriptiva 4 80 2018
IIIC2016 CG-33 - Análisis Estadístico I 16 No NA 87 CG-33 - Análisis Estadístico I 4 87 2018
IIIC2018 OLAD51 - Administracion de la Producción 14 Si AMFE 78 OLAD51 - Administracion de la Producción 3 78 2018
IIIC2022 OLAD52 - Gestión de la Calidad 22 Si Inventario 78 OLAD52 - Gestión de la Calidad 4 78 2022
IIC2016 AD-53 - Gestión de la Calidad 19 Si Diagrama 80 AD-53 - Gestión de la Calidad 3 80 2018
IIIC2021 DGLR11 - Introducción a la Logística 14 Si Diagrama 98 DGLR11 - Introducción a la Logística 4 98 2021
IC2023 DGLR42- Gestión de la Calidad - TSPG 19 Si AMFE 80 GLR42- Gestión de la Calidad - TSPG 4 80 2023 
#head(Pre_test_Post_test_Data, n = 2)  
#tail(Pre_test_Post_test_Data, n = 2)

La Tabla 1 muestra el conteo de fallos observados en los exámenes y las características de cada cuatrimestre (número de estudiantes, curso, grupos, si fueron sometidos a “Pre-test, Post-test” o no y notas promedio). Estos datos serán utilizados para comparar los resultados entre pre-test y post-test, evaluando cambios en el rendimiento y posibles mejoras en habilidades analíticas.

Nota: todas las materias de la tabla son pertenecientes a la carrera de Gestión Logística, comparten varios elementos clave en común que son esenciales para formar competencias en el área. Al final del curso, los estudiantes habrán practicado elementos como: Enfoque en la Calidad y el Análisis, Uso de Herramientas de Calidad, Aplicación de Métodos Analíticos y Estadísticos, Capacitación en Gestión de Procesos y principalmente Desarrollo del Pensamiento Analítico

4.1 Etapa Pre-test

En esta etapa, se asigna un proyecto donde los participantes deben encontrar una empresa de bienes o servicios y realizar las siguientes actividades:

  • Diagrama de flujo del proceso actual: Crear un diagrama que represente el proceso tal como se realiza actualmente en la empresa seleccionada.
  • Análisis de modos y efectos de falla (AMFE) en su ensamble: Realizar un análisis de riesgos en el proceso de ensamble, identificando posibles fallas y sus efectos.
  • Aplicar una de las 7 herramientas de calidad: Utilizar una de las herramientas de calidad (por ejemplo, Diagrama de Pareto, Diagrama de causa y efecto, etc.) para analizar y mejorar el proceso. -Diagrama del proceso mejorado: Crear un diagrama que refleje las mejoras propuestas en el proceso basado en los resultados obtenidos en las etapas anteriores.

4.2 Etapa Post-test

En esta etapa, se entrega un rompecabezas para ensamblar, y los participantes deben realizar las siguientes actividades:

  • Inventario de piezas: Contabilizar todas las piezas del rompecabezas.
  • Diagrama de flujo de cómo ensamblar el rompecabezas: Crear un diagrama que detalle el proceso de ensamblaje de las piezas.
  • Análisis de modos y efectos de falla (AMFE) en su ensamble: Realizar un análisis de los posibles fallos durante el proceso de ensamblaje del rompecabezas.
  • Desperdicios detectados: Identificar y documentar los desperdicios en el proceso de ensamblaje (por ejemplo, tiempos de espera, movimientos innecesarios, etc.).
  • Método de ensamblaje óptimo: Proponer un método de ensamblaje que minimice los desperdicios y maximice la eficiencia.

Nota adicional: Para el desarrollo de estos puntos, es posible que los participantes deban armar y desarmar el rompecabezas más de una vez para diseñar el método de ensamblaje óptimo.

Se espera evidenciar que, con este método de aprendizaje, los estudiantes puedan estar motivados a lo largo del curso y, a la vez, que pongan en práctica el sentido analítico para realizar el transporte de un producto del punto A al punto B. Es importante mencionar que, en muchos escenarios, los jóvenes tienen dificultades para hacer un diagrama de ensamble. Se entiende que es parte del aprendizaje, por lo que se les indica que es mejor crear componentes del rompecabezas y asignar un nombre a cada uno, para después diagramar cuál es la mejor técnica para ensamblar. Importante mencionar que a lo largo del curso ellos ven material que los orienta a cómo realizar diagramas de flujo y ejecutar otras herramientas de la Calidad.

4.3 Diseño con un solo grupo

El pre-test es una evaluación inicial realizada antes de aplicar cualquier intervención o cambio en el grupo de estudiantes. Su objetivo es medir el nivel de conocimiento o habilidad de los estudiantes sobre un tema específico. En este caso, el pre-test evalúa la capacidad de los estudiantes para diagramar y ensamblar un producto, proporcionando una línea base para comparar los resultados después de la intervención.

El post-test es una evaluación que se realiza después de aplicar la intervención o actividad en el grupo de estudiantes. Su objetivo es medir el cambio en el nivel de conocimiento o habilidad después de haber recibido la intervención. En este caso, el post-test evalúa el grado de motivación hacia la asignatura y permite comparar los resultados obtenidos entre las fases pre-test y post-test, observando cómo las habilidades y conocimientos de los estudiantes han mejorado (o no) tras la intervención.

4.4 Recolección y análisis de datos

Para medir la efectividad del modelo propuesto, se escogió el registro de calificaciones de los diferentes cursos impartidos. Se consideraron las siguientes columnas como instrumentos de recolección de datos válidos y confiables: “nombre del curso”, “número de grupos”, “nota promedio”, “fallos en” (los conceptos o temas en los que los estudiantes tuvieron dificultades) y el año en que se llevó a cabo el curso.

Los datos fueron recolectados a partir de la evaluación de los docentes universitarios, y posteriormente, fueron exportados a una hoja de cálculo. Una vez en formato .xlsx, los datos fueron procesados utilizando el lenguage R para su análisis. Este proceso de recolección y análisis de datos es fundamental, ya que requiere una atención cuidadosa a los detalles para asegurar que estamos mejorando el aprendizaje a través del método de ensamblaje.

Nota: Este análisis se realizó en un archivo Markdown para combinar el texto descriptivo, el código de análisis en R, y los resultados generados, permitiendo una presentación estructurada y reproducible.

Dimenciones y encabezado de la data de encuestados:

## [1] 338  35
## # A tibble: 3 × 35
##      ID `Hora de inicio`    Género `¿ Tiene hijos ?` Edad     `¿Usted trabaja ?`
##   <dbl> <dttm>              <chr>  <chr>             <chr>    <chr>             
## 1     5 2021-03-01 21:12:11 Hombre No, no tengo      18-30 a… Si                
## 2     6 2021-03-01 21:12:32 Mujer  No, no tengo      18-30 a… Si                
## 3     7 2021-03-01 21:13:40 Mujer  No, no tengo      18-30 a… Si                
## # ℹ 29 more variables: `¿Tiene usted alguna discapacidad ?` <chr>,
## #   `En caso de que la respuesta anterior sea afirmativa indicar de que tipo.` <chr>,
## #   `Indique su condición` <chr>, `Colegio de procedencia` <chr>,
## #   `Motivo de ingreso a Diplomado` <chr>, Nivel <chr>, Sede <chr>,
## #   `Diplomado que cursa` <chr>,
## #   `¿Según su criterio  su desempeño  académico es ?` <chr>,
## #   `Seleccione según su criterio las áreas de mayor   dificultad en su aprendizaje` <chr>, …

5 Orientaciones para la implementación

Se propone que a través de la observación y las calificaciones obtenidas al realizar una tarea de: normalizar un proceso de calidad en la logística (mediante el ensamble de un avioncito o carrito rompecabezas). También queremos garantizar que exista una norma para ensamblar dicho avión. Importante mencionar que dependerá de las posibilidades de cada docente y su curso.

Pre_test_Post_test_Data <- read_excel("Pre_test_Post_test_Data.xlsx", sheet = 1)
# Count number of students with "Si" in `Pre-test, Post-test` column
count_si <- Pre_test_Post_test_Data %>%
  filter(`Pre-test, Post-test` == "Si") %>%
  summarise(total_si = sum(`# de estudiantes`))

Se trabajará con una población de 107 estudiantes del curso de gestión de la Calidad de la Carrera de Diplomado en Gestión Logística en el Colegio Universitario de Limón. Para la fase pre-test, los estudiantes recibirán un examen de normalización de proceso de calidad en la logística, mediante el ensamble de un avioncito o carrito rompecabezas. Los estudiantes deberán elaborar un documento en MS Excel que contenga los siguientes 5 requerimientos:

  1. Crear un inventario de piezas individuales y herramientas (agrupar y codificar)
  2. Hacer un diagrama de como ensamblar el rompecabezas (documentar por ensamble de componentes)
  3. Crear una lista de chequeo de todos los puntos de control
  4. Crear un AMFE (Análisis modal de fallos y efectos) de posibles fallos en su ensamble
  5. Mencione los desperdicios detectados en el ensamble

Para la fase post-test, el grupo de estudiantes que recibió el rompecabezas deberá ensamblarlo y realizar el examen de normalización del proceso de calidad en la logística, siguiendo los mismos 5 requerimientos de la fase pre-test. Mientras tanto, el grupo de control realizará un examen de normalización del proceso de calidad en la logística sin recibir el rompecabezas.

Pre_test_Post_test_Data <- read_excel("Pre_test_Post_test_Data.xlsx", sheet = 1)
# Create the table with columns of the group
course_data <- Pre_test_Post_test_Data %>%
  select(`Nombre del curso`, `# de Grupos`, `Nota Promedio`, Año)
kable(course_data, caption = "Tabla 2:  Grupos en los que se les aplicó Diseños pre-experimentales", align = "lccrr") #prints table
Tabla 2: Grupos en los que se les aplicó Diseños pre-experimentales
Nombre del curso # de Grupos Nota Promedio Año
DGLR42- Gestión de la Calidad L 4 87 2022
MA21 - Estadistica Descriptiva 4 80 2018
CG-33 - Análisis Estadístico I 4 87 2018
OLAD51 - Administracion de la Producción 3 78 2018
OLAD52 - Gestión de la Calidad 4 78 2022
AD-53 - Gestión de la Calidad 3 80 2018
DGLR11 - Introducción a la Logística 4 98 2021
GLR42- Gestión de la Calidad - TSPG 4 80 2023

La Tabla 1 proporciona una visión general de la participación de los estudiantes en los cursos y la disponibilidad de los mismos en cada grupo. Esta tabla tiene otras columnas que son visualizadas en las gráficas, como “Fallos en el examen” enumeran los requerimientos en que los estudiantes tuvieron dificultades. “Nombre del curso” indica el nombre de los cursos en los que participaron los estudiantes. “# de Grupos” muestra la cantidad de grupos o secciones en las que se dividió el curso. “Nota Promedio” indica la puntuación promedio obtenida por los estudiantes en el examen.

Posteriormente se aplicará una encuesta al estudiantado para evidenciar el grado de motivación hacia la asignatura y cómo estos resultados varían entre las fases pre-test – post-test. De esta forma, se podrá observar si los estudiantes ponen en práctica el análisis para resolver el rompecabezas y poner en práctica las herramientas del curso. Además, se podrá evaluar el impacto del método de aprendizaje en la motivación de los estudiantes hacia la asignatura.

Cuando hablamos de fallos, nos referimos a que no se cumplieron los requerimientos mencionados en el examen, ya sea porque el estudiante no completó ese punto o no demostró dominar el tema. Al observar la gráfica 1, parece que tuvieron más fallos en los temas de “Lista de chequeo”, “AMFE” (Análisis Modal de Fallos y Efectos) e “Inventario”. En todos los casos, se obtuvo una puntuación promedio arriba de 86% (ver detalles en gráfica 2). Estos datos son utilizados para evaluar el desempeño de los estudiantes en los cursos y determinar áreas de mejora o éxito en el proceso de enseñanza.

Tabla 3: Conteo de fallos en el examen
Nombre del curso Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Average Count
CG-33 - Análisis Estadístico I 87.0 90.0 87.0 98.0 90.50000 4
OLAD51 - Administracion de la Producción 98.0 70.0 80.0 NA 82.66667 3
OLAD52 - Gestión de la Calidad 80.0 98.0 98.0 90.0 91.50000 4
AD-53 - Gestión de la Calidad 87.0 85.0 78.0 NA 83.33333 3
DGLR11 - Introducción a la Logística 78.0 98.0 87.0 80.0 85.75000 4
GLR42- Gestión de la Calidad - TSPG 98.0 90.0 98.0 78.0 91.00000 4

En la Gráfica 2 se observan los resultados de las calificaciones por grupo. Al analizar los subgrupos, se nota que aquellos con las letras ‘GLR’ obtuvieron el promedio de calificación más alto en comparación con los subgrupos ‘OLAD’. Sin embargo, cada grupo de estudiantes muestra un desempeño variable en los distintos cursos evaluados. Esto indica una variabilidad en el rendimiento de los grupos en cada curso, lo que sugiere que existen factores específicos que influyen en el aprendizaje y comprensión de los estudiantes en cada materia. Es fundamental considerar estas diferencias y analizar las posibles causas detrás de ellas para mejorar la calidad de la enseñanza y del aprendizaje en cursos futuros.

5.1 Grado de Motivación y Resultados

En una de las encuestas, se les pidió qué opinaran en escala del 1 al 5, siendo el 5 el más alto, ¿Qué tan satisfecho está con el formato de las clases?

En la gráfica 3 podemos notar que la mayoría de los estudiantes se encuentran en un punto neutral (3) en su nivel de satisfacción con el formato de las clases. Sin embargo, la mayoría de las respuestas se encuentran en el lado positivo de la escala, con respuestas de “muy satisfecho” y “totalmente satisfecho”. Esto podría indicar que la mayoría de los estudiantes están satisfechos con el formato de las clases.

A simple vista se observa una discrepancia, puesto que al inicio se habla de una población de 107 estudiantes. Para obtener una imagen más completa y generalizada se han recopilado datos adicionales de otras fuentes (cursos), estos han sido agregados a los resultados de la población de 107 estudiantes, lo que explica la discrepancia en el tamaño de la muestra.

6 Concluciones

Se espera que la implementación de este método de ensamblaje mejore la motivación de los estudiantes, promueva un enfoque analítico y mejore la calidad del aprendizaje en la educación superior. Sin embargo, para obtener conclusiones más sólidas, sería necesario analizar los resultados obtenidos y evaluar la efectividad de la propuesta en una población mayor. El estudio se llevó a cabo con un grupo de 107 estudiantes de la carrera de Gestión Logística en el Colegio Universitario de Limón.

La recolección y análisis de datos se realizó utilizando registros de calificaciones y otros datos relevantes de los cursos impartidos. Los resultados fueron analizados para determinar si hubo cambios en la percepción de la asignatura. Se confirma que hay dos posiciones que predominan neutral y muy satisfecho en la motivación de los estudiantes y la mejora en el aprendizaje. Se utilizó un diseño cuasi experimental con un solo grupo, donde se aplicó un pretest antes de la intervención y un postest después de la intervención. Podemos concluir que el método de ensamblaje y la aplicación de rompecabezas como herramientas educativas pueden ser utilizados en este contexto.

7 Bibliografía

Castillo Castillo, S., (2022). Audiología pediátrica: el arte de armar rompecabezas. Revista de Investigación e Innovación en Ciencias de la Salud, 4(1), 1-3. https://doi.org/10.46634/riics.129

Cedeño-Millares, R. D., & González-Velázquez, L. (2020). La gestión del proceso de transporte de carga para las empresas transportistas. Ciencias Holguín, 26(1),43-58.[fecha de Consulta 25 de Febrero de 2023]. ISSN: . Recuperado de: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181562407004

Fuertes-Alpiste, M., Molas-Castells, N., Martínez-Olmo, F., Rubio-Hurtado, M. J., & Galván Fernández, C. (2023). Videoconferencias interactivas en educación superior: una propuesta de mejora para el aprendizaje y la participación. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 265-285. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34012

Sousa Ferreira, R.; Campanari Xavier, R.; Rodrigues Ancioto, A. (2021). La realidad virtual como herramienta para la educación básica y profesional. Revista Científica General José María Córdova, 19(33), 223-241. DOI: https://doi.org/10.21830/19006586.728

Barberà, E., Zhang, J., Galván, C., y Fernández-Navarro, F. (2018). Learner support in MOOCs: Identifying variables linked to completion. Computers and Education, 122, 153-168 https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.03.014

Kim, J., Choo, W. & Song, H.O.. (2020). Puzzle Mix: Exploiting Saliency and Local Statistics for Optimal Mixup. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, in Proceedings of Machine Learning Research 119:5275-5285 Available from https://proceedings.mlr.press/v119/kim20b.html.

Wikipedia. (n.d.). Design for assembly. En Wikipedia, la enciclopedia libre. Recuperado el May 14, 2024, de https://en.wikipedia.org/wiki/Design_for_assembly

Wikipedia. (n.d.). Scholarship of teaching and learning. En Wikipedia, la enciclopedia libre. Recuperado el April 08, 2024, de https://en.wikipedia.org/wiki/Scholarship_of_teaching_and_learning

Gómez, L. L. (2020). Métodos de investigación en psicopedagogía (Medilibros). Secretaría de las Mujeres Coahuila. Recuperado de https://www.smujerescoahuila.gob.mx/wp-content/uploads/2020/05/LEONOR-Metodos-de-investigacion-en-psicopedagogia-medilibros.com_.pdf

Note: that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

Word Count: 4448