Uso de La Robotica Como Herramienta de Aprendizaje

7/24/2019 Uso de La Robotica Como Herramienta de Aprendizaje

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Index Terms Educational robotics, educational roboticplatforms, learning outcomes, learning environment, learning

tool, pedagogical approach, programming software, robotics.

TitleUsing Robotics as Learning Tool in Latin America

and Spain.

AbstractTechnological advances have allowed bringrobotics as learning tool to multiple environments, ordinary

school and after school. This article presents the perceptions of

127 teachers who teach Educational Robotics (ER) in LatinAmerica and Spain to pre-university level. The studieddimensions were: the profile of the teachers, technologicalresources, learning activities, environmental characteristics

and learning outcomes. The analysis suggests that learningoutcomes in ER activities are related to attributes of thelearning environment and the pedagogical approach.

I. INTRODUCCIN

L uso de la robtica como herramienta de aprendizaje,ms conocido como Robtica Educativa (RE), puede

describirse como un proceso sistemtico y organizado, en elque intervienen elementos tecnolgicos interrelacionados(plataforma robtica y software de programacin) comoherramientas mediadoras, cuyo objetivo final es lograraprendizajes.

Entre los aprendizajes asociados a estas actividades y queestn muy relacionados con los roles que los robots puedendesempear en el proceso de enseanza-aprendizaje [1][3],

podemos mencionar:Conceptuales. Por un lado, en la asimilacin de

conceptos relacionados con las materias ms afines a larobtica (tecnologa, informtica, matemticas, fsica).Desde este enfoque la robtica se convierte en objeto de

aprendizajey es, en la actualidad, su principal uso en elentorno escolar [4][8]. Por otro lado, se emplea larobtica como apoyo para el aprendizaje deconceptos/temas no directamente vinculables, porejemplo: reciclaje [9], arte [10], etc.

Kathia Pitt Patio, Departamento de Teora e Historia de la Educacin.Universidad de Salamanca. Paseo Canalejas 169, 37008. Salamanca.Espaa. (email: [email protected]).

Beln Curto Diego y Vidal Moreno Rodilla pertenecen al Departamentode Informtica y Automtica. Universidad de Salamanca. Plaza de losCados s/n. 37008. Salamanca. Espaa. (email: {bcurto,

vmoreno}@usal.es).M.aJos Rodrguez Conde, Departamento de Didctica, Organizacin yMtodos de Investigacin. Universidad de Salamanca. Paseo Canalejas169,37008. Salamanca. Espaa. (email: [email protected]) 169, 37008.Salamanca. Espaa. (email: [email protected]).

Procedimentales [7], [11], [12]. En las actividades deRE tambin es habitual buscar potenciar habilidadescognitivas, sociales [13] y metacognitivas, entre ellas:resolucin de problemas, pensamiento computacional,habilidades de investigacin y el pensamiento creativo einnovador.

Actitudinales [9], [14]. Muy frecuentemente el uso dela RE persigue generar cambios de actitud hacia la cienciay la tecnologa, producto de la escasez en el mercadolaboral cientfico [15]. Incluso, se persigue favorecercambios en las actitudes personales (autoestima, esfuerzo,autoeficacia, responsabilidad) o de trabajo en equipo.A su vez, se argumenta en la literatura [16][18], que la

RE es una herramienta que apoya la creatividad y lashabilidades de aprendizaje del siglo XXI, tan reclamadas anivel internacional [19].

Por lo tanto, dilucidar los posibles aprendizajes que la REpuede favorecer, requiere investigar una amplia variedad derecursos, de edades, de objetivos y de entornos deaprendizaje, siendo un factor clave centrarse en qu datosson necesarios y no tanto en qu mtodo se use paraadquirirlos [2].

Durante la revisin del estado del arte de la REencontramos estudios como el llevado a cabo por Sullivan[11], donde analiza las habilidades de pensamiento y del

proceso cientfico que usan los alumnos para resolver undesafo robtico. Sullivan [11] y Benitti[3] argumentan quelos resultados de aprendizaje obtenidos en las actividades deRE son consecuencia de atributos del Entorno de

Aprendizaje (EA) en s y del enfoque pedaggico. Ambosartculos sirven como punto de partida en el trabajo que

presentamos.Se plantea realizar un primer acercamiento a la RE

preuniversitaria en Iberoamrica y Espaa [20], [21], en

funcin de una serie de atributos y variables pedaggicasque nos permitan describir y explorar las posibles relacionescon los resultados de aprendizaje.

En este artculo detallamos el mtodo de investigacinutilizado (seccin 2); en el apartado 3se muestran losresultados obtenidos; para posteriormente realizar sudiscusin y revelar su relacin con otras investigacionessobre RE (seccin 4). Finalmente, en la seccin 5, se dan aconocer las conclusiones y futuras lneas de investigacin.

II. MTODO DE INVESTIGACIN

Con el fin de conocer el estado actual de la RE en

Iberoamrica y Espaa, tanto en los entornos escolarescomo extraescolares, se realiz un estudio exploratorio detipo descriptivo. Para la recogida de datos se dise unaencuesta en lnea dirigida exclusivamente a los

Uso de la Robtica como Herramienta deAprendizaje en Iberoamrica y Espaa

Kathia Pitt Patio, Beln Curto Diego, Vidal Moreno Rodilla and M.a

Jos Rodrguez Conde

E

VAEP-RITA Vol. 2, Nm. 1, Mar. 2014 41

ISSN 2255-5706 IEEE-ES (Captulo Espaol)


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docentes/instructores de RE de estas regiones, con elobjetivo de describir: 1) el perfil de los docentes/instructoresde RE; 2) los recursos tecnolgicos; 3) caractersticas de losEA; 4) resultados de aprendizaje; adems se exploran

posibles relaciones entre estas variables [21].

A. Variables de Investigacin

I. Dimensin: perfil de los docentes/instructores de RE.

En este grupo de variables se incluyeron:procedencia, gnero, edad, campo de estudio,experiencia y formacin en robtica educativa.

II. Dimensin: recursos tecnolgicos. En este rubro seubican: plataforma de robtica, lenguaje de

programacin y material de apoyo.III.Dimensin: actividades de aprendizaje.Las variables

incluidas son: tipos de aprendizajes y actividades deaprendizajes.

IV.Dimensin: caractersticas generales. Se agrupanaqu las siguientes variables: los atributos delentorno, la asignatura (entorno escolar) o la entidad

(entorno extraescolar), edad de los alumnos, lautilizacin de etapas/fases y la asignacin de roles alos alumnos.

V. Dimensin: resultados de aprendizaje. Pertenecen aesta seccin las variables: mejora en los aprendizajesy mejora en las calificaciones acadmicas.

B. Poblacin y Muestra

Poblacin: todos los docentes/instructores de RE a nivelpreuniversitario ubicados en Iberoamrica y Espaa, tantode entornos de aprendizaje escolares como extraescolares,que pudieran ser contactados va Internet para efectuar la

encuesta.Tipo de muestra no probabilstica:una mezcla de muestrapor cuotas (mnimo de 50 casos vlidos y completos porcada entorno de aprendizaje) y en cadena.

Como unidad inicial y principal de nuestra muestra seutiliz la Red de Robtica Latinoamericana [22], conaproximadamente 210 miembros cuyo perfil correspondecon las caractersticas de este estudio, al mencionar como

poblacin meta de sus actividades de RE: nios (de 5 a 12aos) y jvenes (de 13 a 17 aos).

Posteriormente, se integraron a esta muestra gruposespecficos localizados mediante bsqueda en Internet ycontactados va email:

- Torneos de robtica educativa (16 personas)- Proyectos escolares (14 personas)- Actividades extraescolares (79 personas)- 12 docentes

C.

Instrumento de Recoleccin de Datos

El proceso de construccin, fiabilidad y aplicacin delcuestionario ad hoc pas por diferentes fases (Dic. 2012 -Feb. 2013): revisin de la literatura existente, la tcnica de

juicio de expertos y una prueba piloto.Una vez revisado y ajustado el instrumento, se distribuy

la encuesta a la muestra detallada anteriormente durante los

meses de marzo a mayo. Se obtuvieron en total 127respuestas vlidas.

Fiabilidad y validez. De esta versin final delcuestionario se obtuvo el ndice de fiabilidad, mediante la

aplicacin del estadstico alfa de Cronbach a los tems quelo permitan, es decir, a la escala para medir los atributos delentorno de aprendizaje, cuyo coeficiente de consistenciainterna alfa de Cronbach fue de 0.850 (con 10 tems y 123casos vlidos completos, ya que se consideraron valores

perdidos si no respondan a uno de los tems). Igualmente,el coeficiente alfa de Cronbach fue de 0.817 (con 8 tems y114 casos vlidos completos)para la escala de medicin delas actividades de aprendizaje que son requeridas a losalumnos al ensear con robots. Ambos valores indican unafiabilidad muy alta.

La validez de contenido se llev a cabo mediante juiciode expertos.

III. RESULTADOS

Se procesaron los resultados mediante anlisis defrecuencias, a travs del software estadstico SPSS 20.0. Serealizaron algunos anlisis de dos o tres variables a la vez(frecuencia y ji cuadrado) con la finalidad de detallar las

posibles relaciones significativas entre los Entornos de

Aprendizaje (EA): escolar y extraescolar, la categora derobot educativo y el resto de variables.

Del total de 127 casos, el 47.2% corresponde al entornoescolar y el 52.8% son del entorno extraescolar.

Un anlisis en profundad de la primera, segunda y cuartadimensin se describe en [21]. En el presente artculo sesealan los resultados ms relevantes de las mismas y surelacin con las otras dos dimensiones.

A.

Perfil de los Docentes/Instructores

En estos 127 casosencontramos docentes/instructores decasi todos los pases convocados, a excepcin de Cuba,

Honduras, Nicaragua y Paraguay. Por regiones tenemos: un59.8% de Iberoamrica y el 40.2% de Espaa.Los docentes (33.9% mujeres y 66.1% hombres)

mostraron un rango de edad promedio de 33 a 40 aos ydiferentes campos de estudio; ms de la mitad son del readeIngeniera(56.7%).

Un dato a destacar es la Formacin en RE. Apenas un33% respondi formarse a travs de cursos formales, siendola experiencia, el autoaprendizaje y el intercambio concolegassu principal fuente de conocimientos.

En cuanto a los aos de experiencia enseando RE, seaprecia que el 52.7 % tiene menos de 4 aos. Este dato

puede reflejar el crecimiento actual de estas actividades.

B. Recursos Tecnolgicos

Para analizar la diversidad de plataformas robticas ysoftware utilizados por los docentes/instructores hemos

procedido a categorizarlos previamente.En la literatura se seala que la Robtica integra diversas

disciplinas como lo son: la electrnica/electricidad, lainformtica, la mecnica, la inteligencia artificial y laingeniera de control. Basndonos en estas reas,

planteamos categorizar las distintas plataformas robticasutilizando tres de ellas: la electrnica/electricidad, lainformtica y la mecnica, por ser las que mayor influencia

tienen en los entornos investigados en este estudio: lospreuniversitarios. Las tres categoras que proponemos, y quedefinimos a continuacin, son:

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Categora EIM (Electrnica/Electricidad Informtica

Mecnica).El alumno pone en prctica conocimientosde estas tres reas, aplicando la robtica de formaintegral. Ejemplos: robots basados en placas Arduino osimilar, robots imprimibles, fabricados con materialesreciclables, ...

Categora IM (Informtica Mecnica). El alumnocuenta con piezas prediseadas y de fcil conexin paraconstruir su robot, de tal manera que no son necesariosconocimientos del rea electrnica/elctrica. Ejemplos:Lego Mindstorms, WeDo, FischerTechnik,

Categora I (Informtica). Son robots con unamorfologa predeterminada que no requiere (inicialmente)la fase de construccin, siendo su uso principal elaprendizaje del pensamiento computacional. Ejemplos:BeeBot, mOway, De los robots educativos utilizados actualmente por los

encuestados, la categora predominante es la IM con un74.0%, en segundo lugar la EIM con 24.4% y, finalmente, lacategora I con un 1.6%.

Los lenguajes de programacin los hemos dividido, segnla interface visual o no del programa, en textuales ygrficos. El 78.0% emplea una interface de tipo grficofrente a nicamente un 20.5% que usa el de tipo textual, y el1.5% restante corresponde a los robots Bee-Bot de tipo I.

La ltima variable de esta dimensin se refiere a laprocedencia del material de apoyo que utilizan paraplanificar/impartir estas clases de RE. Ms de la mitad, el53.3% se basa en Internety guas de elaboracin propia, un18.1% emplea el proporcionado por el fabricante delrecurso, un 14.3% utiliza libros, un 14% usa el facilitado porla entidad organizadora del curso y el 0.3% que seal otra

procedencia corresponde al material compartido por uncolega de trabajo.A continuacin se detallan los resultados del anlisis

diferencial de distintas variables en funcin de las categorasde robots educativos, al considerar su importancia en esteestudio y para posteriores investigaciones. Hay que sealarque nicamente se tienen en consideracin las categoras derobot EIM e IM. A su vez, solamente se presentan losresultados donde existen diferencias estadsticamentesignificativas en el contraste chi-cuadrado (X2).

Software de programacin(X2(1) = 47.823 p = .000)El uso del lenguaje textual predomina en los robots

categorizados EIM (76.9%), mientras que el lenguajegrfico se usa en un 88.9% en los robots de tipo IM.Edad de los alumnos(X2(1) = 11.598 p = .001)Se observa que los robots de la categora IM son los ms

utilizados para ambos rangos de edades, sobresaliendo suuso en edades de 5 a 12 aos (94.7%). En cambio, el 93.5%de los robots tipo EIM se est empleando casiexclusivamente en edades de 13 a 17 aos.

C. Actividades de Aprendizaje

Se inicia esta seccin, investigando qu tipo(s) deaprendizaje(s) quieren favorecer los docentes/instructores alutilizar recursos para hacer robtica en sus actividades (en

esta pregunta seleccionaron todas las opciones pertinentes,por ello su sumatoria no equivale al 100%). De losresultados se extrae que los aprendizajes de tipo

procedimental (habilidades/destrezas) estn en primer lugar

con un 93%, en segundo lugar (75.7%) los aprendizajesactitudinales y en tercer lugar(66.1%) los aprendizajesconceptuales.

La siguiente variable analizada se refiere a la frecuenciaen qu ocho diferentes actividades de aprendizaje sonrequeridas a los alumnos en un entorno de aprendizaje

basado en la RE, en una escala de 1 a 5 (desde nunca hastasiempre). Las medias obtenidas en orden descendentefueron:

( = 4.37)Expresivas prcticas(usar, aplicar)( = 4.31) Creativas( = 4.20)Resolucin de problemas( = 4.06)Analticas( = 3.94)Expresivas simblicas(representar, comunicar)( = 3.81) Crticas y argumentativas( = 3.73)Metacognitivas( = 2.56)Memorsticas/reproductivas

Segn los resultados de esta dimensin, la RE puedefavorecer distintos aprendizajes y procesos cognitivos.

D. Caractersticas del Entorno de Aprendizaje

Para el entorno escolar se indag sobre la asignaturadonde se integra la RE. Los resultados coinciden con otrosestudios, son las materias ms afines a la robtica(tecnologa con un 41%, informtica con el 20%, robticacon un 14% y ciencias con un 12%). De estos datos sededuce que la RE se usa principalmente como objeto deaprendizaje.

Asimismo, para el entorno extraescolar se investig sobrela entidad organizadora de la actividad de RE. Se aprecia lavariedad de colectivos que intentan acercar la RE a los nios

y jvenes, donde la empresa privada lidera con un 33%,luego los centros escolares (19%), Universidad (17%),Asociacin/club de robtica (12%), Fundacin/ONG (9%),

proyecto personal (6%), padres de familia (2%) y museos(2%).

Por otro lado, la participacin en torneos es muy popularen ambos entornos, el escolar con un 42.9% y para elextraescolar un 57.1%.

En cuanto a la edad de los alumnos, la RE se promueveprimordialmente para jvenes de 13 a 17 aos (68.5%).

A nivel pedaggico, se incluyeron dos variables por surelacin con las actividades de RE. Un 64.6% de losdocentes/instructores de RE utiliza fases o etapas en susclases y el 54.0% asigna roles a sus alumnos. Algocontradictorio, el entorno extraescolar es donde ms seaplican, alrededor del 55% en ambas opciones.

Si estudios anteriores [3], [11] concluyeron que losresultados de aprendizaje de los participantes en actividadesde RE estn asociados a atributos inherentes a este tipo detecnologa y al enfoque de enseanza por parte del docente.Cules atributos indagar?

La respuesta la encontramos en el reconocido especialistaen diseo y tecnologa educativa, el Dr. David Jonassen,quien junto a otros colegas, plantean que existen una seriede atributos que deben estar presentes en las actividades

basadas en tecnologa para que el aprendizaje significativopueda ocurrir [23][25].

Tomndolos como base y por su gran correspondenciacon la literatura revisada sobre RE [1][14], [16][18], [20],

PITTI PATIO et al.: USO DE LA ROBTICA COMO HERRAMIENTA DE APRENDIZAJE EN ... 43



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[26], se analiza la frecuencia en qu los 127 docentesconsideran presentes o no los siguientes diez atributos, enuna escala de 1 a 5 (desde nunca hasta siempre). De lainformacin proporcionada se extrae que siete medias sonsuperiores a 4. Se presentan todos los atributos en ordendescendente con su respectiva definicin:

( = 4.54) Tecnolgico: los alumnos utilizan lastecnologas como herramientas de construccin delconocimiento, aprenden con ellas, no de ellas.

( = 4.42) Activo: los alumnos son el centro delproceso de aprendizaje. Es decir, participando en laconstruccin de su propio conocimiento y adquiriendouna mayor responsabilidad en todos los elementos del

proceso.( = 4.37) Manipulativo: aprender haciendo, los

alumnos trabajan activamente con los recursos deaprendizaje.

( = 4.37) Colaborativo: los alumnos trabajan enequipo para construir su aprendizaje y conocimiento,aprovechando las habilidades de los dems,

intercambiando y exponiendo puntos de vista.( = 4.26) Constructivo: los alumnos integran nuevas

ideas a partir de sus conocimientos previos, con el fin deconstruir su propio significado.

( = 4.12) Intencional: las actividades de aprendizajepersiguen una meta establecida.

( = 4.04) Reflexivo: los alumnos considerandetenidamente el porqu de sus acciones y de lasrespuestas que encuentran.

( = 3.98) Contextualizado: los alumnos realizantareas que favorecen aprendizajes muy vinculados almundo real.

( = 3.82) Conversacional: los alumnos aprendenmediante un proceso dialgico inherentemente social.( = 3.45) Complejo:se involucra a los alumnos en la

solucin de problemas poco estructurados.

Por supuesto, surgen interrogantes como: habrdiferencias entre el entorno escolar y extraescolar? Qufactores pueden afectar su presencia? Importa el tipo derecurso? Cmo afecta su presencia a los resultados deaprendizaje? Conocer las respuestas facilita el diseo deactividades basadas en la RE que propicien en los alumnosun verdadero aprendizaje significativo.

En consecuencia, realizado el anlisis global, acontinuacin se verifica si existen diferencias significativasen estas medias en funcin, en primer lugar y por suimportancia, del entorno de aprendizaje y luego con lasdems variables del estudio. Por ello, con la intencin dedefinir el empleo de las tcnicas estadsticas ms adecuadas(paramtricas o no paramtricas), se aplic el estadstico de

prueba Kolmogorov-Smirnov con la correccin deLilliefors. Los resultados de los 10 atributos presentan unnivel de significacin igual a .000, es decir, los datos en la

poblacin se distribuyen de manera aleatoria. Enconsecuencia se rechaza la hiptesis de normalidad. Se

procede a utilizar pruebas no paramtricas, especficamente

el modelo U de Mann-Whitney para muestrasindependientes.

Los resultados de la prueba U de Mann-Whitney para elentorno de aprendizaje en cada uno de los atributos

estudiados fueron p>.05, indicando que no existendiferencias estadsticamente significativas. O sea, seconfirma una gran similitud entre los EA basados enrobtica escolares y extraescolares, y a su vez una elevada

presencia entre los diez atributos propuestos. Igualmente,noexisten diferencias significativas en funcin del tipo de

plataforma robtica o software de programacin, es decir,del recurso tecnolgico empleado.

Debido a la gran cantidad de variables estudiadas, sepresentan las dos que influyen en una mayor cantidad deatributos, que presentan diferencias estadsticamentesignificativas (p


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Diseador, relator/periodista, informtico, ingeniero.Programador, constructor, investigador, crtico,documentalista.

Coordinador, comunicador, lder de herramientas,lder(es) de orden y limpieza, constructor.

E. Resultados de Aprendizaje

Esta dimensin nicamente se dise para los docentes delos entornos escolares, y en total se obtuvieron 50respuestas. Primeramente, se les pregunt si perciben quesus alumnos mejoran sus aprendizajes con las actividades

basadas en RE.Se utiliz para ello una escala tipo Likert de 1 a 5 con los

siguientes resultados: nada (0%), muy poco (0%), algo(10%), bastante (50%), mucho (40%). Todos los docentescontestaron favorablemente.

As, la segunda pregunta consisti en saber si igualmenteperciben una mejora en las calificaciones acadmicas.Usamos la misma escala de valores y se obtuvieron estosdatos: nada (2%), muy poco (4%), algo (46%), bastante(44%), mucho (4%). Se aprecia un notable descenso en lamejora de las calificaciones con relacin a la mejora de losaprendizajes.

Y, en ltimo trmino, cabra aqu retomar la importanciade establecer etapas y asignar roles a los alumnos, para

promover aprendizajes significativos. En este sentido, seanaliza a continuacin si los resultados de aprendizajetambin varan cuando los docentes realizan estas acciones

pedaggicas.Se comprueba mediante la prueba U de Mann-Whitney

para muestras independientes que existen diferenciasestadsticamente significativas (Fig. 1) en funcin de si los

docentes utilizan fases/etapas con ambas variables (mejoraen los aprendizajes y mejora en las calificaciones).

Igualmente, se obtienen resultados similares (Fig. 2) enfuncin de si los docentes asignan roles a sus alumnos,aunque solamente existe diferencia estadsticamentesignificativa en la variable: mejora en las calificaciones.

IV. DISCUSIN DE LOS RESULTADOS

En relacin con los resultados de esta investigacin yestudios anteriores [1][14], [16][18], [20], [26], seencontraron coincidencias en cuanto a la creciente

popularidad de la RE, el gnero, las preferencias del tipo derecurso, necesidades tanto formativas como de guasdidctica. Igualmente, su uso actual en el aula es enasignaturas muy vinculadas a la robtica y como objeto deaprendizaje.

As pues, la incorporacin de la robtica como unaherramienta de aprendizajeen Iberoamrica y Espaa crecesignificativamente. El nmero de docentes de RE con menosde cuatro aos de experiencia equivale al 52.8% de lamuestra.

El gnero ms representativo entre los docentes es elmasculino. En este sentido, es necesario investigar ms a

profundidad las diferencias percibidas en este estudio (en losrecursos tecnolgicos utilizados y los atributos del EA [21])en funcin del gnero, y tenerlas en consideracin al disearexperiencias que permitan mejorar la actitud de las mujereshacia la ciencia y tecnologa.

Asimismo, de los resultados de esta encuesta se detectanalgunas necesidades urgentes. Por un lado, ampliar la ofertade cursos de formacin en RE, tanto a nivel presencial comovirtual [4], [17], y por otro lado, una mayor disponibilidadde guas didcticas que faciliten la labor docente.

Un dato a considerar es que alrededor del 50% de lasactividades de RE en ambos entornos tienen como finalidad

Fig. 1. Porcentaje de mejora de los aprendizajes y de las calificaciones de los alumnos en funcin de si el docente establece o no. fases/etapas.

Fig. 2. Porcentaje de mejora de los aprendizajes y de las calificaciones, en funcin de si el docente asigna o no roles a sus alumnos.




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participar en algn torneo. Se puede argumentar que lascompeticiones de RE han contribuido en gran medida a su

popularidad e introduccin en el aula escolar [3].Se registra que un 90% de los docentes percibe una

mejora importante en los aprendizajes de sus alumnos(bastante/mucho). Sin embargo, esta cifra desciende a un48% (bastante/mucho) si nos referimos a una mejora en lascalificaciones. Estos datos se asemejan a los obtenidos en

algunos estudios aunque con otras herramientas deaprendizaje (pizarra digital interactiva, tabletas digitales).Actualmente, se cuestiona si los instrumentos de evaluacinsiguen privilegiando el aprendizaje memorstico, en vez deadecuarlos para medir los aprendizajes demandados en elsiglo XXI [19].

En este sentido, segn los resultados de la III dimensin,las actividades de aprendizaje exigidas a los alumnos en REcon mayor frecuencia son: las expresivas prcticas, lascreativas, la resolucin de problemas y las analticas.Concordando con el principal aprendizaje a favorecer, el

procedimental (habilidades/destrezas). En cambio, tanto losaprendizajes conceptuales como las actividades

memorsticas quedan en ltimo lugar, segn losdocentes/instructores participantes de este estudio.

Por otro lado, no se encontraron estudios antecedentes enlos que se indagara sobre los atributos de un EA basado enRE, por lo que no se pueden comparar los resultadosconsiderando esta variable. Sin embargo, de acuerdo conJonassen y colegas [24], [25], estos atributos que favorecenun aprendizaje significativo se relacionan entre s, soninteractivos e interdependientes, es decir, son sinrgicos.Tambin manifiestan que las actividades de aprendizaje queincluyan una combinacin de estos atributos dan comoresultado un aprendizaje an ms significativo que si se

trabajan de manera individual o aislada.En definitiva, en los resultados se demuestra que los EAbasados en RE, tanto escolares como extraescolares, poseeninherentemente mltiples atributos para que los alumnosobtenganaprendizajes altamente significativos. Y que esosatributos se puede potenciar mediante acciones pedaggicassencillas como: establecer etapas y asignar roles a losalumnos. Lo ms importante: estas simples decisionesdocentes tambin afectan los resultados de aprendizaje delos alumnos de forma estadsticamente significativa.

Otra aportacin de este estudio, es el relacionado concategorizar las plataformas robticas (EIM, IM e I) y loslenguajes de programacin (textual y grfico) para conocersus usos actuales con ms detalle. En tal sentido, aunqueactualmente hay una gran diversidad de plataformasrobticas en las tres categoras propuestas, existe unatendencia clara al uso de plataformas IM y a lenguajes de

programacin con interface grfico. Incluso la gran mayorade los estudios sobre RE corresponden a robots tipo IM [3].Por tanto, se deduce su uso de manera general paracualquier tipo de aprendizaje (conceptual, procedimental oactitudinal). Ciertamente, cabe preguntarse, si el objetivo esnicamente ensear a programar, qu valor aadido obtengoal utilizar un robot tipo I frente a uno tipo IM o EIM.Igualmente aparece esta incertidumbre para los lenguajes de

programacin. As, estas interrogantes apuntan a lneas deinvestigacin prometedoras [26] que nos ayuden a lograr enlos alumnos mejores aprendizajes significativos.

V. CONCLUSIN

En este artculo se ha presentado una visin actual de laRobtica Educativa(RE) en Iberoamrica y Espaa desde lapercepcin de los propios docentes/instructores en relacin alos recursos tecnolgicos que usan, las actividades deaprendizaje, las caractersticas del entorno y los resultadosde aprendizaje, con el fin de explorar posibles variables que

permitan mejorar la prctica educativa.De esta manera, de los resultados se hace evidente queactualmente se usan en las actividades de RE distintas

plataformas robticas categorizadas como EIM, IM o I, ylenguajes de programacin clasificados en textual y grfico.Estos datos reflejan la necesidad de realizar un estudio

previo para definir cul es la herramienta ms adecuadasegn los objetivos de aprendizaje, sin olvidar valorar sicuenta con: material didctico, capacitacintcnica/pedaggica (ambos muy escasos segn los datos) yuna comunidad de aprendizaje [22] que facilite la labor deenseanza.

Igualmente, se comprueba cmo las accionespedaggicas del docente/instructor(establecer etapas yasignar roles) pueden favorecer ciertos atributos vinculadosa un aprendizaje significativo y por ende, lograr mejoresaprendizajes y resultados acadmicos en un EA basado enRE [3], [11]. Esto pone de manifiesto la importancia decapacitar a los docentes/instructores que usen estatecnologa, dando igual nfasis a los aspectos didcticosdesu uso como a los tcnicos.

Asimismo, esta investigacin confirma lo sealado porvarios autores. La Robtica Educativa como cualquiertecnologa es una herramienta al servicio del proceso deenseanza-aprendizaje, es decir, del docente/instructor;

capaz de generar un entorno de aprendizaje significativo,escolar o extraescolar, y acorde con las habilidades del sigloXXI [19]; siempre que logremos un equilibrio al disear losEntornos de Aprendizaje basados en RE entre: el contexto,la tecnologa y la pedagoga.

Por ltimo, si bien en este estudio se demuestra, segn lasopiniones de los propios docentes/instructores deIberoamrica y Espaa, la gran similitud de los atributos entan variados Entornos de Aprendizaje basados en RE,existen razones para profundizar si las mismas serncompartidas por sus alumnos. Es decir, cmo perciben los

participantes estas herramientas de aprendizaje y los

atributos propuestos para un entorno de aprendizaje basadoen RE? o qu otras variables relacionadas con el mtodo deenseanza pueden contribuir a mejorar los atributos y porende los resultados de aprendizaje? qu papel tienen losinstrumentos de evaluacin en la mejora o no de lascalificaciones de los alumnos? stas son algunas futuraslneas de investigacin.

AGRADECIMIENTOS

Kathia Pitt dispone de una beca de la Secretaria Nacionalde Ciencia, Tecnologa e Innovacin (SENACYT) y elInstituto para la Formacin y Aprovechamiento de Recursos

Humanos (IFARHU), de la Repblica de Panam.

Igualmente, nuestra gratitud a los expertos y participantesde este estudio por su valiosa colaboracin.




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REFERENCIAS

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Kathia Pitt Patio es Licenciada en IngenieraElctrica y Electrnica por la UniversidadTecnolgica de Panam y Mster en Las TICs enEducacin: anlisis y diseo de procesos, recursos yprcticas formativas por la Universidad deSalamanca, Espaa. Actualmente, es becaria delprograma SENACYT-IFARHU de Panam deldoctorado Las TICs en Educacin de la

Universidad de Salamanca. Realiza su tesis doctoral sobre RobticaEducativa. Colabora con el Centro Internacional de Tecnologas Avanzadas

(Pearanda de Bracamonte, Salamanca) y el grupo de investigacin ROBO PROC del Centro Regional de la Universidad Tecnolgica de Panam enChiriqu.

Beln Curto Diego es Profesora Titular de laUniversidad de Salamanca en el rea de Ingenierade Sistemas y Automtica. Trabaja en el Grupo deInvestigacin de Robtica y Sociedad.Es autora de ms de treinta artculos deinvestigacin sobre Automtica, RobticaAutonma y Robtica en Educacin, as como

directora de proyectos de investigacin con financiacin pblica y privada.

Vidal Moreno Rodilla es Profesor Titular de laUniversidad de Salamanca en el rea de Ingeniera deSistemas y Automtica.Tiene una amplia experiencia docente e investigadoraen el campo de la Robtica y de la InteligenciaArtificial. Ha participado en diferentes proyectos deinnovacin docente as como proyectos deinvestigacin de mbito pblico y privado.

M.aJos Rodrguez Conde es profesora titular de laUniversidad de Salamanca en Formacin de Educadoresen Metodologa de Investigacin y Evaluacin.Tiene amplia experiencia en el anlisis estadstico dedatos sociales (programa estadstico SPSS) y e-Learning y es autora de ms de cincuenta artculos de

investigacin sobre educacin y ciencias sociales. Dirige y desarrollaactividades de investigacin en varios proyectos de mbito regional,nacional e internacional.



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Uso de La Robotica Como Herramienta de Aprendizaje