Información disponible y procesado

La recogida de información se llevó a cabo una vez finalizada la actividad, mediante encuestas online a partir de un cuestionario de preguntas en escala Likert (1-5), salvo la referida a manifestar las impresiones generales sobre la actividad. Se obtuvo respuesta íntegra de todo el estudiantado matriculado, al estar vinculada la encuesta a la entrega de la actividad. Se dispone de un total de 400 registros individuales e independientes. Se añadió el nivel MECES acreditado para el acceso al máster y el género de cada estudiante.

Se consideran en el estudio las variables: - liderazgo en cada una de las 4 tareas propuestas (respuesta dicotómica -sin/no- para cada tarea); - autopercepción en la adquisición de las competencias específicas del título (nivel competencial medio), evaluada como promedio de las puntuaciones 1-5 en cada una de las competencias; - especialidad cursada en el máster, de un total de 14; esta variable se agrupó en otra denominada “ámbito” diferenciando ciencias-tecnología y sociales-humanidades; - nivel MECES para el acceso al máster, categorizado en niveles 1,2,3,4. - género, hombre y mujer - nivel de aprendizaje adquirido en cada una de las materias vinculadas (ID, TIC, ADA, SFE, NEE); - percepción personal del nivel de implicación en cada una de las tareas; - nivel de aplicación de técnicas cooperativas en la realización de la actividad PIC.

Los niveles de aprendizaje, implicación y aplicación de técnicas cooperativas fueron recodificados en las categorías “Bajo” (respuestas 1,2,3) y Notable (respuestas 4,5).

Objetivos

Los objetivos que se persiguen pasan por identificar todos aquellos factores, de los anteriormente mencionados, que han influido en un mayor aprendizaje, tal y como es percibido por el estudiantado. Las preguntas se plantean al respecto de si dicho aprendizaje ha variado según:

Metodología

Para investigar la relación entre el nivel de aprendizaje y cada una de las variables referidas, utilizamos pruebas de asociación basadas en conteos. Spearman, V de Cramer y Fisher.

Para ajustar un modelo de predicción del aprendizaje, dado que la respuesta (nivel de aprendizaje) está categorizada en dos niveles: bajo y notable, se considera éxito conseguir un aprendizaje notable y se propone un modelo logit en el que el resto de variables intervienen como efectos fijos. Dado que para cada estudiante se dispone de varias respuestas (una por cada tarea/materia), con el fin de relacionar adecuadamente todas las respuestas proporcionadas por el mismo sujeto, el identificador sujeto se incorpora en el modelo como un efecto aleatorio que genera (y explica) variabilidad, pero que no es objeto de predicción (no pretendemos predecir el aprendizaje de ningún sujeto en concreto). Se trata pues, de un modelo logit mixto: con efectos fijos y aleatorios. La selección de variables se lleva a cabo mediante el test de ANOVA basado en las deviances (no olvidemos que el modelo logit es un modelo lineal generalizado, y en estos modelos la medida de error residual es explicada por la deviance).

Resultados bivariables

Procedemos inicialmente mostrando los resultados independientes testando relación entre aprendizaje y cada una de las variables mencionadas. Dicho análisis previo nos permitirá afinar en la propuesta de un modelo de predicción del aprendizaje en el que se consideren conjuntamente todas las variables relevantes para dicho aprendizaje.

¿El aprendizaje percibido ha sido similar en todas las materias?

En base al test de comparación de proporciones de Cramer, no tenemos evidencias (p-valor=0.66) para reconocer diferencias en el aprendizaje dependiendo de la materia. En principio, el aprendizaje ha sido similar en todas las materias.
Aprendizaje versus Materia
Aprendizaje Materia Total
ID TIC ADA SFE NEE
Poco 74
18.5 % 		70
17.5 % 		68
17 % 		83
20.8 % 		70
17.5 % 		365
18.2 %
Mucho 326
81.5 % 		330
82.5 % 		332
83 % 		317
79.2 % 		330
82.5 % 		1635
81.8 %
Total 400
100 % 		400
100 % 		400
100 % 		400
100 % 		400
100 % 		2000
100 %
χ2=2.413 · df=4 · Cramer’s V=0.035 · p=0.660

¿Hay relación entre el aprendizaje percibido por el estudiantado y el nivel MECES con el que accede al máster?

En base al test de comparación de proporciones de Cramer, no tenemos evidencias (p-valor=0.79) para reconocer diferencias en el aprendizaje para los distintos niveles MECES del estudiantado. En principio, el aprendizaje ha sido similar sea cual sea el nivel MECES del estudiantado.

Aprendizaje versus nivel MECES
Aprendizaje MECES Total
1 2 3 4 5
Poco 20
19 % 		202
17.7 % 		53
17.4 % 		19
22.4 % 		71
19.5 % 		365
18.2 %
Notable 85
81 % 		938
82.3 % 		252
82.6 % 		66
77.6 % 		294
80.5 % 		1635
81.8 %
Total 105
100 % 		1140
100 % 		305
100 % 		85
100 % 		365
100 % 		2000
100 %
χ2=1.728 · df=4 · Cramer’s V=0.029 · p=0.786

¿Hay relación entre el aprendizaje percibido por el estudiantado y la especialidad cursada en el máster?

En base al test de correlación de Fisher, los datos dan evidencias (p-valor=0.006) para reconocer diferencias en el nivel de aprendizaje entre las distintas especialidades del máster. En principio, hay especialidades en las que una mayor proporción del estudiantado reconoce haber aprendido con la actividad PIC (FOL, LE, LELITCAVA, SSSISOC, TECNO, con porcentaje de estudiantes con mucho aprendizaje superior al 85%) y otras menos (INF, OE, con porcentajes respectivos de 69% y 75.2%).

Sin embargo, cuando agrupamos las especialidades por áreas: Científico-tecnológicas y Sociales-Humanidades, no se reconocen diferencias (pvalor=0.23 con el test de Fisher).

Aprendizaje versus Especialidad
Aprendizaje Especialidad Total
0 1
CN 40
20.5 % 		155
79.5 % 		195
100 %
EAE 23
20 % 		92
80 % 		115
100 %
EF 42
22.1 % 		148
77.9 % 		190
100 %
EPV 19
16.5 % 		96
83.5 % 		115
100 %
FOL 10
11.8 % 		75
88.2 % 		85
100 %
FPCF 23
20 % 		92
80 % 		115
100 %
INF 31
31 % 		69
69 % 		100
100 %
LE 28
14.7 % 		162
85.3 % 		190
100 %
LELITCAVA 23
13.1 % 		152
86.9 % 		175
100 %
MAT 30
16.7 % 		150
83.3 % 		180
100 %
OE 26
24.8 % 		79
75.2 % 		105
100 %
SOCHUM 41
19.5 % 		169
80.5 % 		210
100 %
SSSISOC 13
12.4 % 		92
87.6 % 		105
100 %
TECNO 16
13.3 % 		104
86.7 % 		120
100 %
Total 365
18.2 % 		1635
81.8 % 		2000
100 %
χ2=29.072 · df=13 · Cramer’s V=0.121 · p=0.006
Aprendizaje versus Especialidad
Aprendizaje Especialidad Total
cien_tec soc_hum
Poco 140
19.7 % 		225
17.4 % 		365
18.2 %
Notable 570
80.3 % 		1065
82.6 % 		1635
81.8 %
Total 710
100 % 		1290
100 % 		2000
100 %
χ2=1.442 · df=1 · φ=0.028 · p=0.230

¿Hay relación entre el aprendizaje percibido por el estudiantado y el nivel competencial medio manifestado?

Hay una clara relación entre al aprendizaje y el nivel competencial percibido por el estudiantado, con una correlación de Spearman de 0.45 (pvalor\(<2.2 \cdot 10^{-16}\)).

## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  datoss$apr and datoss$com
## S = 736980764, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##       rho 
## 0.4472643

¿Hay diferencias por género en el aprendizaje percibido?

Los datos evidencian (p-valor=0.000 en el test de Fisher de comparación de proporciones) diferencias por género en el aprendizaje percibido, siendo el grupo de las mujeres en el que dicho aprendizaje se reconoce mayor que en el de los hombre (86.5% frente a 75.6%).

Aprendizaje versus Género
Aprendizaje Género Total
H M
Poco 212
24.4 % 		153
13.5 % 		365
18.2 %
Notable 658
75.6 % 		977
86.5 % 		1635
81.8 %
Total 870
100 % 		1130
100 % 		2000
100 %
χ2=37.907 · df=1 · φ=0.139 · p=0.000

¿Hay diferencias en el aprendizaje percibido según la implicación manifestada para la realización de la actividad PIC?

Los datos evidencian (p-valor=0.000 en el test de Fisher de comparación de proporciones) diferencias en el aprendizaje percibido (poco/mucho), según el nivel de implicación (poco/mucho) manifestado para la realización de la actividad PIC.

Aprendizaje versus Implicación
Aprendizaje Implicación Total
Poca Notable
Poco 130
41.9 % 		235
13.9 % 		365
18.2 %
Notable 180
58.1 % 		1455
86.1 % 		1635
81.8 %
Total 310
100 % 		1690
100 % 		2000
100 %
χ2=136.077 · df=1 · φ=0.263 · p=0.000

¿Hay diferencias en el aprendizaje percibido en función de si se ha intervenido como líder de la tarea?

Los datos no evidencian significativamente (p-valor=0.064 en el test de Fisher de comparación de proporciones) diferencias en el aprendizaje percibido (poco/mucho), según se haya intervenido como líder en la realización de la actividad PIC.

Aprendizaje versus Liderazgo
Aprendizaje Liderazgo Total
No Sí
Poco 282
19.2 % 		83
15.5 % 		365
18.2 %
Notable 1183
80.8 % 		452
84.5 % 		1635
81.8 %
Total 1465
100 % 		535
100 % 		2000
100 %
χ2=3.418 · df=1 · φ=0.043 · p=0.064

¿Los líderes se han implicado más en las tareas?

Los datos evidencian relación entre el liderazgo y la implicación (pvalor=0.000 en el test de Fisher de comparación de proporciones): sin duda son los líderes los que más se han implicado en la realización de las diversas tareas de la actividad PIC. La correlación entre implicación y liderazgo, nos hará optar por utilizar una sola de las variables al ajustar un modelo de predicción del aprendizaje. En nuestro caso será “implicación”, que es la que genera diferencias significativas.

Implicación versus Liderazgo
Implicación Liderazgo Total
No Sí
Poca 296
20.2 % 		14
2.6 % 		310
15.5 %
Notable 1169
79.8 % 		521
97.4 % 		1690
84.5 %
Total 1465
100 % 		535
100 % 		2000
100 %
χ2=91.218 · df=1 · φ=0.215 · p=0.000

¿Hay diferencias en el aprendizaje percibido en función de si se han aplicado más/mejor las técnicas cooperativas al realizar la actividad PIC?

Los datos evidencian significativamente (p-valor=0.000 en el test de Fisher de comparación de proporciones) un mayor nivel de aprendizaje cuando se han utilizado eficazmente técnicas cooperativas en la realización de la actividad PIC: un porcentaje del 83.6% de los que emplearon técnicas cooperativas manifiestan aprendizaje notable (en promedio, superior a 3.75 en escala 1-5), frente a un 32.1% en el grupo de los que aplicaron estas técnicas con deficiencias.

Aprendizaje versus Técnicas cooperativas
Aprendizaje Técnicas
cooperativas 		Total
Poco Mucho
Poco 19
67.9 % 		61
16.4 % 		80
20 %
Mucho 9
32.1 % 		311
83.6 % 		320
80 %
Total 28
100 % 		372
100 % 		400
100 %
χ2=39.941 · df=1 · φ=0.328 · Fisher’s p=0.000

Conclusiones

Como resultado de las pruebas bivariables, reconocemos asociación entre aprendizaje y las variables:

  • la implicación del estudiantado
  • el nivel competencial medio adquirido en las competencias del título
  • el género
  • la especialidad matriculada en el máster
  • el nivel de implementación práctica de técnicas cooperativas en la realización de la actividad.

Estas variables son la base de partida para ajustar un modelo de predicción del aprendizaje percibido por el estudiantado.

Modelización. Predicción del aprendizaje

Tras ajustar un modelo logit mixto para predecir el aprendizaje, la variable especialidad desaparece del mismo al proporcionar un p-valor de \(0.4752\) en el test de comparación de deviances (modelo completo frente al modelo sin dicha variable). El modelo final identifica pues, relación entre el aprendizaje y las variables:

El modelo se escribe según: \[ logit(p) =log \left(\frac{p}{1-p}\right)= \theta + \alpha_ \cdot comp + \beta_{imp} + \delta_{gen} + \gamma_{coop}\]

donde \(p\) es la probabilidad de éxito, esto es de conseguir un aprendizaje notable, \(\theta\) es una interceptación global del modelo (estimada con \(hat{\theta}=-5.97\)), \(\hat{\alpha}=3.9\) es el peso que provoca el nivel competencial, \(\hat{\beta}_{imp}=1.55\) es el efecto de una implicación notable, \(\hat{\delta}_{gen}=0.91\) es la aportación relativa a ser mujer y \(\hat{\gamma}_{coop}=1.86\) el efecto incremental en el aprendizaje del hecho de haber aplicado eficazmente técnicas cooperativas en la actividad. Como era de esperar, el efecto aleatorio vinculado al sujeto, explica una variabilidad relevante (varianza=\(7.509\)).

## Data: datoss
## Models:
## fit2: apr01 ~ com + genero + impp + coopp + (1 | id)
## fit: apr01 ~ com + genero + impp + coopp + especialidad + (1 | id)
##      npar    AIC    BIC  logLik deviance Chisq Df Pr(>Chisq)
## fit2    6 1251.0 1284.6 -619.48   1239.0                    
## fit    19 1264.3 1370.7 -613.15   1226.3 12.65 13     0.4752
## Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
##   Approximation) [glmerMod]
##  Family: binomial  ( logit )
## Formula: apr01 ~ com + genero + impp + coopp + (1 | id)
##    Data: datoss
## Control: glmerControl(optimizer = "bobyqa")
## 
##      AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
##   1251.0   1284.6   -619.5   1239.0     1994 
## 
## Scaled residuals: 
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.0398  0.0449  0.0753  0.1806  2.9473 
## 
## Random effects:
##  Groups Name        Variance Std.Dev.
##  id     (Intercept) 7.509    2.74    
## Number of obs: 2000, groups:  id, 400
## 
## Fixed effects:
##             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)  -5.9684     0.8715  -6.848 7.48e-12 ***
## com           3.8924     0.5108   7.620 2.54e-14 ***
## generoM       0.9051     0.3724   2.430   0.0151 *  
## impp1         1.5469     0.2617   5.910 3.41e-09 ***
## coopp1        1.8617     0.6939   2.683   0.0073 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Correlation of Fixed Effects:
##         (Intr) com    generM impp1 
## com     -0.648                     
## generoM -0.177  0.029              
## impp1   -0.210  0.013 -0.001       
## coopp1  -0.544 -0.151 -0.054 -0.011

Conclusiones

Las conclusiones del análisis son las siguientes:

  • Una mayor implicación del estudiantado en la actividad genera, como era de esperar, un mayor aprendizaje.
  • El aprendizaje percibido por el estudiantado está directamente relacionado con su percepción sobre la adquisición de competencias profesionales del título, lo cual revierte en la significatividad de dicho aprendizaje.
  • Las mujeres perciben un mayor aprendizaje que los hombres.
  • Una aplicación más eficaz de las técnicas cooperativas en la realización de la actividad provoca un mayor nivel de aprendizaje, hecho que da pie a reconocer las bondades de esta forma de trabajar para aprender.