Metodología de seguimiento de los estudiantes de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE para evaluar el grado de avance en el...

Autores: Salazar, Lucia
Año de publicación: 2024
Idioma: español castellano
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado: versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis: Prado Lima, Miguel Edgardo , Valesani, María Eugenia
Valesani, María Eugenia
Descripción: Fil: Salazar, Lucia. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Prado Lima, Miguel Edgardo. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.
Fil: Valesani, María Eugenia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.
1. Introducción y Contexto El aprendizaje de la programación en las carreras de ingeniería constituye un desafío crítico debido al nivel de abstracción y a las habilidades lógicas requeridas para la resolución algorítmica de problemas. En la materia Informática del primer año de la carrera de Ingeniería Eléctrica (FaCENA - UNNE), los estudiantes ingresantes enfrentan serias dificultades para incorporar el pensamiento computacional (PC), una competencia fundamental que abarca la abstracción, descomposición, reconocimiento de patrones y el diseño algorítmico. 2. Problema de Investigación y Objetivos Frente a las limitaciones de los métodos tradicionales de enseñanza y evaluación sumativa en papel o máquina, surgió la necesidad de investigar si la integración sistemática de recursos en Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVEA - Moodle) permite medir y potenciar el progreso del pensamiento computacional. Objetivo General: Desarrollar e implementar una metodología de seguimiento pedagógico basada en EVEA y rúbricas específicas para evaluar el grado de avance en la adquisición del pensamiento computacional y la programación en estudiantes de Ingeniería Eléctrica de la FaCENA-UNNE. 3. Metodología La investigación adoptó un enfoque cuali-cuantitativo (estudio de caso) articulado en tres etapas secuenciales de intervención mediada por Moodle: Etapa 1: Diagnóstico Inicial: Evaluación de saberes previos, competencias lógicas y familiaridad con el aula virtual mediante encuestas iniciales y cuestionarios teóricos. Etapa 2: Ejercitación e Integración Pedagógica: Aplicación de actividades formativas (ejercicios prácticos de algoritmia en lenguaje C, cuestionarios interactivos y autoevaluaciones en Moodle) analizadas periódicamente a través de rúbricas diseñadas en función de los pilares del Pensamiento computacional (PC) Etapa 3: Trabajo Colaborativo y Evaluación Final: Implementación de dinámicas grupales mediante herramientas interactivas (muros colaborativos tipo Padlet y foros de debate) para la resolución compartida de problemas y la evaluación del desempeño académico global. Para contrastar los hallazgos, se comparó el rendimiento académico del grupo piloto de Ingeniería Eléctrica frente a un grupo de control (Ingeniería en Agrimensura) no expuesto a la metodología sistemática de seguimiento. 4. Resultados Principales Mejora del Rendimiento Académico: Los estudiantes de Ingeniería Eléctrica expuestos al modelo de seguimiento evidenciaron un rendimiento significativamente superior en la comprensión lógica, la codificación en lenguaje C y la tasa de aprobación respecto al grupo de control. Efectividad de las Rúbricas e Instrumentos EVEA: Las rúbricas aplicadas en Moodle permitieron identificar de manera temprana los cuellos de botella conceptuales (como el uso de estructuras condicionales complejas y la prueba/depuración de algoritmos), posibilitando intervenciones docentes oportunas. Desarrollo Metacognitivo: El uso combinado de cuestionarios en EVEA y muros colaborativos impulsó la autonomía del estudiante, transitando desde la "tentación del atajo superficial" hacia el análisis crítico y la construcción colectiva del conocimiento algorítmico. 5. Conclusiones y Contribución La tesis demuestra que el seguimiento continuo mediado por entornos virtuales es un mecanismo idóneo para diagnosticar y promover el pensamiento computacional en el nivel universitario. La metodología desarrollada proporciona un marco transferible a otras disciplinas tecnológicas e ingenieriles, contribuyendo a la modernización de los procesos de enseñanza y evaluación formativa en las Ciencias de la Computación.
Materia: Pensamiento computacional
Programación en C
Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVEA)
Moodle
Evaluación formativa
FaCENA-UNNE
Nivel de accesibilidad: acceso abierto
Condiciones de uso: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Institución: Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador: oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/60927

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En la materia Informática del primer año de la carrera de Ingeniería Eléctrica (FaCENA - UNNE), los estudiantes ingresantes enfrentan serias dificultades para incorporar el pensamiento computacional (PC), una competencia fundamental que abarca la abstracción, descomposición, reconocimiento de patrones y el diseño algorítmico. 2. Problema de Investigación y Objetivos Frente a las limitaciones de los métodos tradicionales de enseñanza y evaluación sumativa en papel o máquina, surgió la necesidad de investigar si la integración sistemática de recursos en Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVEA - Moodle) permite medir y potenciar el progreso del pensamiento computacional. Objetivo General: Desarrollar e implementar una metodología de seguimiento pedagógico basada en EVEA y rúbricas específicas para evaluar el grado de avance en la adquisición del pensamiento computacional y la programación en estudiantes de Ingeniería Eléctrica de la FaCENA-UNNE. 3. Metodología La investigación adoptó un enfoque cuali-cuantitativo (estudio de caso) articulado en tres etapas secuenciales de intervención mediada por Moodle: Etapa 1: Diagnóstico Inicial: Evaluación de saberes previos, competencias lógicas y familiaridad con el aula virtual mediante encuestas iniciales y cuestionarios teóricos. Etapa 2: Ejercitación e Integración Pedagógica: Aplicación de actividades formativas (ejercicios prácticos de algoritmia en lenguaje C, cuestionarios interactivos y autoevaluaciones en Moodle) analizadas periódicamente a través de rúbricas diseñadas en función de los pilares del Pensamiento computacional (PC) Etapa 3: Trabajo Colaborativo y Evaluación Final: Implementación de dinámicas grupales mediante herramientas interactivas (muros colaborativos tipo Padlet y foros de debate) para la resolución compartida de problemas y la evaluación del desempeño académico global. Para contrastar los hallazgos, se comparó el rendimiento académico del grupo piloto de Ingeniería Eléctrica frente a un grupo de control (Ingeniería en Agrimensura) no expuesto a la metodología sistemática de seguimiento. 4. Resultados Principales Mejora del Rendimiento Académico: Los estudiantes de Ingeniería Eléctrica expuestos al modelo de seguimiento evidenciaron un rendimiento significativamente superior en la comprensión lógica, la codificación en lenguaje C y la tasa de aprobación respecto al grupo de control. Efectividad de las Rúbricas e Instrumentos EVEA: Las rúbricas aplicadas en Moodle permitieron identificar de manera temprana los cuellos de botella conceptuales (como el uso de estructuras condicionales complejas y la prueba/depuración de algoritmos), posibilitando intervenciones docentes oportunas. Desarrollo Metacognitivo: El uso combinado de cuestionarios en EVEA y muros colaborativos impulsó la autonomía del estudiante, transitando desde la "tentación del atajo superficial" hacia el análisis crítico y la construcción colectiva del conocimiento algorítmico. 5. Conclusiones y Contribución La tesis demuestra que el seguimiento continuo mediado por entornos virtuales es un mecanismo idóneo para diagnosticar y promover el pensamiento computacional en el nivel universitario. La metodología desarrollada proporciona un marco transferible a otras disciplinas tecnológicas e ingenieriles, contribuyendo a la modernización de los procesos de enseñanza y evaluación formativa en las Ciencias de la Computación.Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Dirección de PostgradoPrado Lima, Miguel Edgardo , Valesani, María EugeniaValesani, María Eugenia2024-07-13info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdf97 p.application/pdfSalazar, Lucia, 2024. Metodología de seguimiento de los estudiantes de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE para evaluar el grado de avance en el desarrollo del pensamiento computacional y la programación. Tesis de Maestría. Río Gallegos: Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Dirección de Postgrado.https://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/60927spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2026-10-01T12:01:24Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/60927instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712026-10-01 12:01:24.728Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse
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