Recursos digitales y metodología didáctica en la formación inicial de docentes de Historia

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  El objetivo de este trabajo es analizar los vínculos entre las percepciones del profesorado en formación sobre el uso de los recursos digitales en el aula de Secundaria, y sus concepciones metodológicas y epistemológicas. Las teorías de Shulman
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  Comunicar, nº 61, v. XXVII, 2019  |  Revista Científica de Educomunicación  |  ISSN: 1134-3478; e-ISSN: 1988-3293www.revistacomunicar.com | www.comunicarjournal.com   Recursos digitales y metodología didáctica en la formación inicial de docentes de Historia  Digital resources and didactic methodology in the initial trainingof History teachers   Dr. Pedro Miralles-Martínez es Profesor Titular de la Facultad de Educación de la Universidad de Murcia (España) (pedromir@um.es) (https://orcid.org/0000-0002-9143-2145)   Dr. Cosme J. Gómez-Carrasco es Profesor Titular de la Facultad de Educación de la Universidad deMurcia (España) (cjgomez@um.es) (https://orcid.org/0000-0002-9272-5177)   Dr. Víctor B. Arias es Profesor Ayudante Doctor de la Facultad de Psicología de la Universidad de Salamanca (España) (vbarias@usal.es) (https://orcid.org/0000-0002-1260-7948)   Dra. Olaia Fontal-Merillas es Profesora Titular de la Facultad de Educación y Trabajo Social de la Universidad de Valladolid (olaia.fontal@uva.es) (https://orcid.org/0000-0003-1216-3475) RESUMEN ElobjetivodeestetrabajoesanalizarlosvínculosentrelaspercepcionesdelprofesoradoenformaciónsobreelusodelosrecursosdigitalesenelauladeSecundaria,ysusconcepcionesmetodológicasyepistemológicas. LasteoríasdeShulmansiguenorientandoen gran medida las investigaciones sobre el conocimiento del profesorado. Sin embargo, el impacto de las nuevas tecnologíasha impulsado nuevos enfoques, como el T-PACK, que incide en la competencia digital docente. Para abordar este objetivo seha recogido información de un cuestionario implementado en 22 universidades, 13 españolas (344 participantes) y 9 inglesas(162 participantes). Los análisis de datos se realizaron en tres fases: a) exploración de la estructura de las valoraciones sobre la utilidad de los recursos digitales mediante análisis de clases latentes; b) estimación de los modelos factoriales confirmatorios para lasvariablesprocesosdeevaluación,Historiacomomateriaformativa,ycompetenciashistóricas;c)estimacióndelasdiferenciasentre clases. Los resultados mostraron cuatro perfiles de respuesta en función de la opinión sobre el uso de los recursos en elaula, y polarizadas en torno a dos ítems: cómics y videojuegos. También se ha podido comprobar importantes diferencias entreclases en cuestiones metodológicas (prácticas tradicionales e innovadoras); y diferencias menos importantes sobre percepcionesepistemológicas y de desarrollo de competencias históricas en el aula.  ABSTRACT This paper analyzes the links that exist between the perceptions of teachers-in-training regarding the use of digital resourcesin the Secondary Education classroom and their own methodological and epistemological conceptions. Shulman’s theoriescontinue to largely guide current research on teacher knowledge. However, the impact caused by the new technologies hasinspired new approaches like T-PACK, which put the focus on the teachers’ digital competence. In order to address this goal,informationhasbeencollectedbymeansofaquestionnaireimplementedin22universities,13Spanish(344participants)and9British(162participants). Theanalysisofdatawasconductedalongthreephases: a)examinationofthestructureofassessmentsregarding the usefulness of digital resources by analyzing latent classes; b) estimation of confirmatory factor models for variableevaluation processes, History as a formative subject and historical competencies; c) estimation of interclass differences byusing confirmatory factor models. The results showed four types of response regarding the use of digital resources in theclassroom that were polarized about two items: comics and video games. Important interclass differences have likewise beenfound regarding methodological issues (traditional and innovative practices), as well as less important differences concerning epistemological conceptions and views on the development of historical competencies in the classroom. PALABRAS CLAVE | KEYWORDS TIC, medios, competencia digital, educación secundaria, formación docente, metodología didáctica, cuestionario,historia.ICT, mass media, digital competence, secondary education, teacher education, didactic methodology, questionnaire,history. Recibido: 2019-02-26 | Revisado: 2019-04-04 | Aceptado: 2019-05-10 | Preprint: 2019-07-15 | Publicado: 2019-10-01DOI https://doi.org/10.3916/C61-2019-04 | Páginas: 45-561       C   o   m   u   n     i   c   a   r ,     6     1 ,     X     X     V     I     I ,     2     0     1     9 461.Introducción y estado de la cuestión1.1.Formación del profesorado y conocimiento didáctico del contenido En los últimos decenios la formación inicial y continua del profesorado se ha convertido en un tema axial (González & Skultety, 2018). Los estudios internacionales insisten en la necesidad de renovar losprogramas de capacitación docente para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje en educaciónobligatoria (Barnes, Fives, & Dacey, 2017). Gran parte de los autores señalan que es necesaria una mayor investigación comparativa y transferir estos hallazgos a la práctica docente en el aula (König, Ligtvoet,Klemenz, & Rothlandb, 2017). En el marco de las líneas de investigación sobre la capacitación delprofesorado,elanálisisdelosconocimientosyconcepcionesdeestosdocenteshatomadounprotagonismofundamental para orientar los programas de formación inicial (Darling-Hammond, 2006; Fives & Buehl,2012). En estos trabajos destacan las investigaciones que pretenden calibrar los diferentes tipos deconocimiento profesional del docente, haciendo hincapié en el dominio de las tareas habituales del aula (Oliveira, Lopes, & Spear-Swerling, 2019). Las propuestas de Shulman (1987) han influido ampliamenteen la definición de las categorías diseñadas para la investigación del conocimiento del profesorado.Especialmente cuando se evalúan las competencias docentes, los investigadores tienden a distinguir entreconocimientodecontenido(CK),conocimientodidácticodelcontenido(PCK)yconocimientopedagógicogeneral (GPK) (Kleickmann & al., 2012).Mientras que CK es el conocimiento de la asignatura específica y está relacionado con el contenidoque el profesorado debe enseñar; el GPK es el conocimiento pedagógico general, que implica ampliosprincipios y estrategias de gestión y organización del aula (Blömeke, Busse, Kaiser, König, & Sühl, 2016).ElPCKincluyeunconocimientoquerelacionalatemáticaconcretadelamateriaconlasfinalidadesdela enseñanza (Monte-Sano, 2011); un conocimiento que profundiza en las representaciones sociales queel alumnado tiene de una materia en concreto, en cómo el alumnado comprende esos conocimientos, enlos métodos y recursos necesarios para enseñar esa disciplina, así como en la selección y organización deloscontenidos concretosparaadecuarlosala realidaddelaula(Meschede, Fiebranz, Möller, & Steffensky,2017). 1.2.T-PACK, competencia digital docente y metodología didáctica  Los recursos digitales y los medios de comunicación están teniendo un gran impacto en las nuevasformas de clasificar las competencias docentes. Aunque el profesorado y el alumnado viven inmersosen experiencias mediáticas, la transferencia al proceso de enseñanza y aprendizaje no se ha realizado deforma plena (Ramírez & González, 2016). Existen todavía reservas sobre su uso muy relacionadas conla formación docente. Esta formación es la variable que más incide en el nivel de competencia digital deprofesorado según estudios como los de González, Gozálvez y Ramírez (2015).Una de las propuestas de integración de los recursos digitales que más fuerza está teniendo en lasinvestigaciones sobre formación del profesorado es el modelo metodológico Technological PedagogicalContent Knowledge (T-PACK), desarrollado por Koehler y Mishra (2008). Este modelo apuesta por una formación del profesorado que integre las TIC desde una triple perspectiva: la aceptación ycompetencia técnica de los docentes; la modelización pedagógica y la aplicación didáctica de estastecnologías (Koh & Divaharan, 2011). Así, el modelo T-PACK se basa en la interrelación de tres tiposde conocimiento: Pedagogical Content Knowledge, conocimiento didáctico del contenido; TechnologicalContent Knowledge, sobre cómo la tecnología puede ser útil para generar nuevas formas de contenido; y Technological Pedagogical Knowledge, que hace referencia al conjunto de saberes relacionados con eluso de las tecnologías en la metodología docente.Este modelo ha tenido relativo éxito, y en los últimos cinco años se han multiplicado los estudiossobre su incidencia en la capacitación docente (Gisbert, González, & Esteve, 2016), identificando laspercepciones de los profesores sobre las dimensiones de la competencia en alfabetización digital (García-Martín & García-Sánchez, 2017) o midiendo la capacidad de los docentes para desarrollar la informacióndigital de los alumnos y sus habilidades comunicativas (Claro & al., 2018).Otros estudios relevantes se han centrado en la integración de la competencia digital profesional en la formacióndocente(Instefjord&Munthe,2017)caracterizandolosfactoresqueexplicanlainclusióndigital ©  ISSN: 1134-3478  • e-ISSN: 1988-3293  • Páginas 45-56       C   o   m   u   n     i   c   a   r ,     6     1 ,     X     X     V     I     I ,     2     0     1     9 47 (Hatlevik & Christophersen, 2013) o aportando criterios básicos para la enseñanza de la competencia digital en las escuelas y en la formación docente (Engen, Giæver, & Mifsud, 2015). Sin embargo,todavía son escasas las investigaciones sobre la formación del profesorado de Historia y otras CienciasSociales a través de estudios amplios y sistemáticos que permitan la comparación. Algunas propuestashan generado un modelo para alinear la evaluación con las competencias y actividades de aprendizaje(Guerrero-Roldán & Noguera, 2018). Trabajos como los de Cózar y Sáez (2016), centrado en elaprendizaje basado en juegos y gamificación en la formación inicial del profesorado en ciencias sociales,o el de Colomer, Sáiz y Bel (2018) sobre la competencia digital en futuros docentes de CienciasSociales desde el modelo TPACK, han abierto un camino sobre el que es necesario profundizar. El modelo T-PACK se basa en la interrelación detres tipos de conocimiento: Pedagogical ContentKnowledge, conocimiento didáctico del contenido;Technological Content Knowledge, sobre cómo la tecnología puede ser útil para generar nuevas formasde contenido; y Technological Pedagogical Knowledge,que hace referencia al conjunto de saberesrelacionados con el uso de las tecnologías en la metodología docente. 1.3.Problemasde investigación El principal objetivo esanalizar las relaciones ex-istentes entre la opinión y percepción que tiene elprofesorado en formaciónsobreelusodelosrecursosdigitales con la valoraciónqueestosdocentesrealizande la historia como materia formativa, y las estrategiasdidácticas que deben im-plementar en el aula.Este objetivo ha dadolugar a cuatro problemasde investigación:• P1. ¿Qué perfil de respuesta tiene el profesorado en formación sobre los recursos digitales ylos medios para la enseñanza de la historia? ¿Existen diferencias entre las respuestas de losparticipantes en España e Inglaterra?• P2. ¿Qué relación existe entre la opinión del profesorado en formación sobre el uso de losrecursos digitales y su percepción sobre los procesos de evaluación?• P3. ¿Qué relación existe entre la opinión del profesorado en formación sobre el uso de las TIC y los medios y su valoración de la historia como materia formativa?• P4. ¿Qué relación existe entre la opinión del profesorado en formación sobre el uso de losrecursos digitales y su valoración del desarrollo de competencias históricas en el aula? 2.Material y métodos2.1.Participantes El contexto en el que se realiza la investigación es el posgrado habilitante para ser profesor deSecundaria de la materia de Historia en España y en Inglaterra. Intervinieron 506 docentes en formaciónque cursaban el Máster de Educación Secundaria, especialidad de Geografía e Historia, en España (344), yelPostgraduateCertificateinEducationyelTeachFirstenInglaterra(162),alfinalizarelcursoacadémico2015-2016. Participaron 22 universidades, 13 españolas y 9 inglesas. A pesar de que el número departicipantes ingleses es menor, la representatividad de la muestra es similar. Según datos oficiales y lasconsultasrealizadasaunexpertodeInglaterrasobrelaformacióndelprofesorado, seestimaunapoblaciónde 1.200 estudiantes en España y 800 en Inglaterra en estos posgrados habilitantes. La elección de estosdos países se debe a su diferente tradición en educación histórica: centrada en competencias históricas enel caso de Inglaterra, y arraigada a contenidos conceptuales y competencias transversales en España. ©  ISSN: 1134-3478  • e-ISSN: 1988-3293  • Páginas 45-56       C   o   m   u   n     i   c   a   r ,     6     1 ,     X     X     V     I     I ,     2     0     1     9 482.2.Enfoque de la investigación Para este estudio el diseño escogido fue cuantitativo no experimental a través de un cuestionario conescala Likert (1-5). Los diseños mediante encuesta son muy habituales en el ámbito de la educación ya que son aplicables a múltiples problemas y permiten recoger información sobre un elevado número devariables (Sapsford & Jupp, 2006). 2.3.Instrumento de recogida de la información Los datos utilizados forman parte de un cuestionario denominado  « Opinión y percepción delprofesorado en formación inicial sobre el aprendizaje de la historia y la evaluación de competenciashistóricas » . El cuestionario fue validado por cuatro expertos de diferentes áreas y universidades españolas,con amplia experiencia en Educación Secundaria. Se estructuró en torno a la pertinencia y claridad decada uno de los ítems. Se dejaron solo los ítems que superaron tres de media.El cuestionario tiene una primera parte de identificación con información sobre universidad, sexo,edad y formación. La segunda consta de tres bloques temáticos. En el primero, titulado  « Opinión ypercepción sobre la evaluación y su papel en el proceso de enseñanza-aprendizaje » , se han tenido encuenta las prácticas docentes relacionadas con perfiles tradicionales e innovadores, según estudios comolos de Alonso-Tapia y Garrido (2017) o Stufflebeam y Shinkfield (2007). El segundo bloque,  « Opinión ypercepciónsobrelahistoriacomomateriaformativa, métodos,fuentesyrecursosdeenseñanza  » ,secentra en las percepciones de los encuestados sobre la epistemología de la historia y su función como materia educativa. Esta parte se ha basado en el Beliefs History Questionaire, empleado por VanSledright y Reddy(2014). El tercero,  « Opinión y percepción sobre la evaluación de competencias históricas en Secundaria:utilización de fuentes, razonamiento causal y empatía histórica  » , se ha basado principalmente en tres delos principales conceptos de pensamiento histórico: explicación causal, fuentes y pruebas, y empatía operspectiva histórica (Martínez-Hita & Gómez, 2018). Tras realizar la validación del cuestionario por losexpertos, fue traducido al inglés y se sometió a la validación del comité de ética del Institute of Education(University College of London), que fue positiva.Para la recogida de información se contactó previamente con el profesorado de ambos países. Serecopilaron cuestionarios en papel de las universidades de Murcia, Alicante, Valencia, Barcelona, La Rioja,Zaragoza, Oviedo, Santander, Valladolid, Burgos, Autónoma de Madrid, Málaga y Jaén. En Inglaterra sereunieron cuestionarios en papel y  on line : IoE-UCL, Exeter, Edge Hill, Metropolitan Manchester, York,Leeds, East-Anglia, Birmingham y Christ Church of Canterbury. 2.4.Procedimiento y análisis de datos Los análisis de datos se realizaron en tres fases: a) exploración de la estructura de las valoracionessobre la utilidad de los recursos digitales mediante análisis de clases latentes; b) estimación de los modelosfactoriales confirmatorios para los tres bloques del cuestionario; c) estimación de las diferencias entreclases en las variables modeladas en el punto b. Todos los análisis se realizaron con Mplus 7.0 (Muthén& Muthén, 2015). 2.4.1.Análisis de clases latentes En primer lugar, se modelaron las valoraciones dadas por los estudiantes de la importancia del uso dediversas modalidades de los recursos digitales (Internet, prensa digital y en papel, películas y documentalesde temática histórica, novela histórica, revistas de divulgación, videojuegos y cómics). Empleamos análisisde clases latentes (LCA). El LCA es un método útil para identificar estadísticamente grupos internamentehomogéneosapartirdedatosmultivariadoscontinuosocategóricos. ElLCAutilizamodelosprobabilísticosde pertenencia a subgrupos no observables, a diferencia de otros métodos de agrupamiento basadosen la detección de conglomerados mediante medidas de distancia arbitrarias o teóricas (Hagenaars &McCutcheon, 2002).El número de clases se determinó a partir de los índices de ajuste: entropía, el Criterio de Informaciónde Akaike (AIC), el Criterio de Información Bayesiana (BIC), el BIC ajustado al tamaño de la muestra (ssaBIC) y el test de Lo-Mendell-Rubin (LMR). Valores menores de AIC, BIC y saaBIC sugieren mejor ajuste del modelo actual respecto del modelo anterior más parsimonioso. La entropía es un indicador de ©  ISSN: 1134-3478  • e-ISSN: 1988-3293  • Páginas 45-56       C   o   m   u   n     i   c   a   r ,     6     1 ,     X     X     V     I     I ,     2     0     1     9 49 la precisión con que el modelo clasifica a los individuos en las clases (valores superiores a .70 sugierenbastante precisión). El LMR pone a prueba la hipótesis nula de que la solución con k+1 clases no esmejor que la solución con k clases. Valores significativos de LMR (p<.05) sugieren que la solución conmás clases representa mejor la estructura de los datos (Lo, Mendell, & Rubin, 2001). 2.4.2.Estimación de los modelos factoriales  Antes de estimar las diferencias entre clases respecto a las variables de estudio, se realizaron análisisfactoriales confirmatorios para garantizar la calidad de la medida. En primer lugar, analizamos la dimensionalidad de cada escala mediante análisis paralelo optimizado (Timmerman & Lorenzo-Seva,2011). Después, estimamos los modelos confirmatorios con el número de factores sugerido por el análisisparalelo. Para evaluar el ajuste de los modelos factoriales, evaluamos el  « root mean square error of approximation »  (RMSEA), el  « comparative fit index »  (CFI) y el  « Tucker-Lewis index »  (TLI). ValoresRMSEA inferiores a .05 o a .08, y valores CFI y TLI superiores a .95 y .90 sugieren un ajuste bueno oaceptable de los datos al modelo, respectivamente (Hu & Bentler, 1999). Adicionalmente investigamos la presencia de fuentes de desajuste local mediante la inspección de losíndices de modificación (MI) y los parámetros estandarizados de cambio (SEPC) de cada modelo. ValoresMI mayores a 10 y SEPC mayores a .20 sugieren la presencia de fuentes de desajuste que debieranser investigadas antes de la selección del modelo definitivo (Saris, Satorra & Van-der-Veld, 2009). Para la estimación de todos los modelos factoriales utilizamos mínimos cuadrados ponderados con media yvarianza ajustada (WLSMV) dada la naturaleza ordinal de los datos de entrada. 2.4.3.Comparación de clases Las clases se compararon utilizando las puntuaciones factoriales estandarizadas obtenidas en cada una de las escalas, mediante una prueba t para cada par de clases. Se empleó un nivel de significación de .01para disminuir la probabilidad de clasificar como significativas diferencias substantivamente irrelevantes.Para cada contraste significativo tuvimos en cuenta el tamaño del efecto (Cohen, 1988). 3.Resultados3.1.Análisis de clases latentes La Tabla 1 contiene los resultados del análisis de clases latentes. Valoramos modelos de hasta cincoclases(lasolucióndeseisnosepudoestimarcorrectamentedebidoaunamatrizderivativadeprimerordenno definida positivamente). La solución de una clase, equivalente a un modelo factorial unidimensional,obtuvo el peor ajuste en todos los índices consultados. AIC, BIC y saaBIC mejoraron hasta la soluciónde cinco clases. Sin embargo, la mejora de BIC y saaBIC en el modelo de cinco clases respecto del decuatro no pudo interpretarse como evidencia fuerte a favor del modelo con más parámetros ( ∆ BIC=3 y ∆ saaBIC=9, en ambos casos menor a un factor Bayes de 150; Raftery, 1995). El test LMR sugirió la inclusióndemásclaseshastaelmodelodecinco, dondeLMRresultónosignificativo(p=.679), sugiriendola retención del modelo de cuatro clases. La entropía resultó adecuada en todos los casos. Dados estosresultados, optamos por conservar la solución más parsimoniosa de cuatro clases.El perfil de respuesta de las clases se muestra en la Figura 1. Las líneas representan la puntuaciónmedia en cada ítem por clase (mayor puntuación corresponde a mayor importancia atribuida a los ítems ©  ISSN: 1134-3478  • e-ISSN: 1988-3293  • Páginas 45-56
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