Enfoque
Introducción:
La innovación docente tiene como uno de sus propósitos estimular el interés y la participación de los estudiantes, lo que debe derivar en un aprendizaje más efectivo y significativo. En este sentido, es importante que las metodologías docentes se adapten de manera equilibrada a los cambios sociales y a los avances tecnológicos, ya que con ello se consigue alinear el desarrollo de las sesiones a los intereses y forma de comunicación de los estudiantes, a la vez que se aprovechan las oportunidades y la flexibilidad que permiten dichos avances.
La actividad se desarrolla en el contexto de la asignatura Matemática Financiera del Grado de Administración y Dirección de Empresas de la Universidad de Córdoba. Esta actividad consiste en la gamificación de una simulación bancaria, que recrea situaciones profesionales en las que los estudiantes tienen que aplicar los contenidos aprendidos en la asignatura.
La particularidad de esta simulación bancaria consiste, principalmente, en el uso de una herramienta de inteligencia artificial de generación de avatares digitales, así como en una aplicación de evaluación de respuestas proporcionadas por los estudiantes tras la visualización de vídeos.
Objetivos:
El objetivo de este estudio consiste en explorar cómo el desarrollo de una actividad de innovación docente de gamificación, en la que se involucran una herramienta de inteligencia artificial y otra de evaluación de respuestas es percibido por los estudiantes (1), cómo impacta en su motivación (2) y cómo impacta en su satisfacción (3).
Metodología:
El instrumento de medición utilizado tras el desarrollo de esta actividad consiste en un cuestionario de nueve ítems en escala Likert de cinco puntos, en el que una valoración de 1 hace referencia a la puntuación más baja, 3 a una puntuación neutra y 5 a la puntuación más alta. La distribución del formulario se realizó tras la realización de la actividad en dos grupos, obteniéndose 154 respuestas a través de Google Formularios. Estos datos fueron descargados a Excel y posteriormente tratados en SPSS Statistics v.28.0, para proceder a un análisis estadístico-descriptivo de los mismos.
Discusión y resultados:
Los resultados del análisis estadístico-descriptivo ofrecen la media, variabilidad, mediana, simetría y curtosis de los ítems analizados, los cuales ofrecen evidencias de que la actividad es valorada positivamente y contribuye a la motivación y a la satisfacción de los estudiantes.
Conclusiones:
Los resultados de este estudio respaldan la efectividad de la innovación docente a través de la gamificación con herramientas de inteligencia artificial en el contexto de la asignatura de Matemática Financiera. La positiva percepción, impacto en la motivación y satisfacción de los estudiantes subrayan la importancia de adaptar las metodologías docentes a las nuevas tecnologías, destacando el potencial de la gamificación y la inteligencia artificial como recursos pedagógicos enriquecedores en la enseñanza superior.
Ivan Gadea Saez
Comentó el 02/02/2024 a las 15:26:37
Muchas gracias por vuestra ponencia,
¿Cuanto tiempo lleva preparar una experiencia como la vuestra?
José E. Ramos-Ruiz
Comentó el 02/02/2024 a las 17:10:12
Hola Iván,
Muchas gracias por su interés en esta ponencia. Como horas de trabajo presencial en el aula: 3 horas en cada grupo, llevándose a cabo una hora por semana. (1) Se celebró una sesión de introducción genérica sobre inteligencia artificial y específica sobre las herramientas que se utilizarían, que duró una hora. (2) La segunda sesión, también de una hora, se utilizó para que el alumnado planteara los casos y elaborara los vídeos. Durante esa hora pudieron consultar las dudas que les iban surgiendo. El trabajo de selección, edición y maquetación de vídeos, así como la carga en EdPuzzle, corresponde a trabajo fuera del aula. (3) Durante la última sesión de una hora se llevó a cabo el ejercicio de gamificación, del que tiene una muestra en el enlace del material complementario. Esta actividad de simulación bancaria llevo realizándola varios semestres, pero es la primera vez que la llevo a cabo con este tipo de herramientas. En ocasiones anteriores he realizado un juego de roles cara a cara. Ambas opciones han sido útiles para los fines que plantean.
Muchas gracias por su interés en este trabajo y por su pregunta.
Un saludo desde Córdoba.
José Enrique Ramos.
Josep Joan Centelles Serra
Comentó el 31/01/2024 a las 17:12:27
Buenos días, José
Muchas gracias por vuestra aportación, que he encontrado muy interesante. En la Facultat de Química de la Universitat de Barcelona tenemos también 2 grupos (mañana y tarde), pero hemos visto que los alumnos de mañana habitualmente tienen mejores resultados que los de tarde, ya que los alumnos de tarde habitualmente trabajan, son repetidores y no pueden venir a clase. ¿A vosotros os pasó también que en la competición que planteabais ganaron los alumnos de mañana a los de tarde?
Igual no disponéis aún de los resultados, pues me ha parecido entender que realizareis un estudio de estadística, pero no he entendido el tipo de estadística que vais a estudiar.
Muchos ánimos con vuestra innovación docente
Josep
José E. Ramos-Ruiz
Comentó el 01/02/2024 a las 08:04:23
Buenos días, Josep,
Muchas gracias por tu interés en esta comunicación y por tu pregunta.
En este caso, el grupo más numeroso y en el que hay estudiantes que cursan la asignatura al menos por segunda vez es el de turno de mañanas, pero no representa un porcentaje relevante. El grupo de tardes está compuesto por alumnado que asiste durante todo el plan de estudios a este turno vespertino. Son de la misma edad y no existen diferencias a destacar en cuanto su composición, por lo que se puede decir que se trata de grupos homogéneos.
En cuanto a los resultados obtenidos en las calificaciones, sí existen diferencias, pequeñas pero estadísticamente significativas, a favor del grupo de mañanas. Probablemente, y en parte, derivadas de que la primera sesión se realiza con el grupo de tardes en miércoles, y la segunda sesión con el grupo de mañanas en jueves, por lo que cuentan con la inevitable filtración de información que puede darse entre los grupos.
El siguiente paso en el avance de este estudio, entre otros, pasa por el análisis a través del estadístico U de Mann-Whitney, sobre si existen o no diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos para las variables observables analizadas.
Muchas gracias de nuevo por tu pregunta e interés en la comunicación.
Saludos.
José Enrique Ramos.
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