Competencia digital docente para el uso y gestión analítica informacional del aprendizaje invertido

  1. Santiago Pozo-Sánchez
  2. Jesús López-Belmonte
  3. Antonio Manuel Rodríguez-García
  4. Juan Antonio López-Núñez
Revista:
Culture and Education, Cultura y Educación

ISSN: 1135-6405 1578-4118

Año de publicación: 2020

Volumen: 32

Número: 2

Páginas: 226-241

Tipo: Artículo

DOI: 10.1080/11356405.2020.1741876 DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Otras publicaciones en: Culture and Education, Cultura y Educación

Resumen

El empleo de flipped learning como enfoque metodológico implica la utilización continua de plataformas de gestión de contenidos. Las interacciones generadas en dichas plataformas originan una ingente cantidad de datos (Big Data), cuya gestión y análisis facilitan la toma de decisiones del docente para mejorar la acción formativa. El objetivo del estudio consiste en conocer la incidencia del nivel de competencia digital docente sobre la utilización del flipped learning y sobre la gestión y análisis del Big Data. Para ello se utilizó un método cuantitativo de tipo descriptivo y correlacional. Se escogió una muestra de 744 do-centes españoles a los que se les aplicó un cuestionario. Los resultados revelan que el profesorado dispone de un nivel medio de competencia digital, siendo la comunicación-colaboración y la informacional las áreas más potenciadas. El empleo del flipped learning es escaso y los niveles de gestión y análisis de datos son deficientes. Cada área de la competencia digital incide significativamente — aunque en distinto nivel — en la utilización del flipped learning y en la gestión analítica de los datos educacionales.

Referencias bibliográficas

  • Agreda, M. , Hinojo, M. A. , & Sola, J. M. (2016). Diseño y validación de un instrumento para evaluar la competencia digital de los docentes en la Educación Superior española. Pixel-Bit: Revista de Medios y Educación , 49, 39–56.
  • Area, M. , Hernández, V. , & Sosa, J. J. (2016). Modelos de integración didáctica de las TIC en el aula. Comunicar: Revista Científica Iberoamericana de Comunicación y Educación , 24, 79–87.
  • Aznar, I. , Cáceres, M. P. , Trujillo, J. M. , & Romero, J. M. (2019). Impacto de las apps móviles en la actividad física: Un meta-análisis. Retos , 36, 52–57.
  • Báez, C. I. , & Clunie, C. E. (2019). Una mirada a la Educación Ubicua. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia , 22, 325–344.
  • Bielba, M. , Martínez, F. , & Rodríguez, M. J. (2017). Validación psicométrica de un instrumento de evaluación de competencias informacionales en la educación secundaria. Bordón. Revista de Pedagogía , 69, 27–43.
  • Bognar, B. , Sablić, M. , & Škugor, A. (2019). Flipped learning and online discussion in higher education teaching. In C.Reidsema, L.Kavanagh, R.Hadgraft, & N.Smith (Eds.), The flipped classroom: Practice and practices in higher education (pp. 371–392). New York, NY: Springer.
  • Castañeda, L. , Esteve, F. , & Adell, J. (2018). ¿Por qué es necesario repensar la competencia docente para el mundo digital? RED. Revista de Educación a Distancia , 56, 1–20.
  • Cela, J. M. , Esteve-González, V. , Esteve-Mon, F. , González, J. , & Gisbert, M. (2017). El docente en la sociedad digital: Una propuesta basada en la pedagogía transformativa y en la tecnología avanzada. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado , 21, 403–422.
  • Dishon, G. (2017). New data, old tensions: Big data, personalized learning, and the challenges of progressive education. Theory and Research in Education , 15, 272–289.
  • El Miedany, Y. (2019). Flipped Learning. In C.Reidsema, L.Kavanagh, R.Hadgraft, & N.Smith (Eds.), The flipped classroom: Practice and practices in higher education (pp. 285–303). New York, NY: Springer. doi:10.1007/978-3-319-98213-7_15
  • Fernández, F. J. , Fernández, M. J. , & Rodríguez, J. M. (2018). El proceso de integración y uso pedagógico de las TIC en los centros educativos madrileños. Educación XX1 , 21, 395–416.
  • Fernández, J. M. , & Rodríguez, A. (2017). TIC y diversidad funcional: Conocimiento del profesorado. EJIHPE. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education , 7, 157–175.
  • Fernández-Río, J. (2018). Creación de vídeos educativos en la formación docente: Un estudio de caso. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado , 21, 115–127.
  • Friedrich, J. , Becker, M. , Kramer, F. , Wirth, M. , & Schneider, M. (2020). Incentive design and gamification for knowledge management. Journal of Business Research , 106, 341–352.
  • Fuentes, A. , López, J. , & Pozo, S. (2019). Análisis de la competencia digital docente: Factor clave en el desempeño de pedagogías activas con Realidad Aumentada. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación , 17, 27–42.
  • García-Llorente, H. J. (2015). Multialfabetización en la sociedad del conocimiento: Competencias informacionales en el sistema educativo. Revista Lasallista de Investigación , 12, 225–241.
  • Ghani, N. A. , Hamid, S. , Targio, I. A. , & Ahmed, E. (2018). Social media big data analytics: A survey. Computers in Human Behavior , 101, 417–428.
  • Gilliland, K. O. (2017). The flipped classroom and learning analytics in histology. Medical Science Educator , 27, 9–13.
  • He, W. , Holton, A. , Farkas, G. , & Warschauer, M. (2016). The effects of flipped instruction on out-of-class study time, exam performance, and student perceptions. Learning and Instruction , 45, 61–71.
  • Hernández, R. , Fernández, C. , & Baptista, M. P. (2014). Metodología de la investigación . Madrid: McGraw Hill.
  • Hicks, S. C. , & Irizarry, R. A. (2018). A guide to teaching data science. The American Statistician , 72, 382–391.
  • Hinojo, F. J. , Aznar, I. , Romero, J. M. , & Marín, J. A. (2019). Influencia del aula invertida en el rendimiento académico. Una revisión sistemática. Campus Virtuales , 8, 9–18.
  • Hinojo, F. J. , López, J. , Fuentes, A. , Trujillo, J. M. , & Pozo, S. (2020). Academic effects of the use of flipped learning in physical education. International Journal of Environmental Research and Public Health , 17, 1–14.
  • Huda, M. , Maseleno, A. , Shahrill, M. , Jasmi, K. A. , Mustari, I. , & Basiron, B. (2017). Exploring adaptive teaching competencies in big data era. International Journal of Emerging Technologies in Learning (Ijet) , 12, 68–83.
  • Hussain, A. , & Cambria, E. (2018). Semi-supervised learning for big social data analysis. Neurocomputing , 275, 1662–1673.
  • INTEF . (2017). Marco de Competencia Digital . Madrid: Ministerio de Educación, Ciencia y Deportes.
  • Jiménez, D. , Sancho, P. , & Sánchez, S. (2019). Perfil del futuro docente: Nuevos retos en el marco de EEES. Contextos Educativos. Revista de Educación , 23, 125–139.
  • Karabulut, A. , Jaramillo, N. , & Hassall, L. (2018). Flipping to engage students: Instructor perspectives on flipping large enrolment courses. Australasian Journal of Educational Technology , 34, 123–137.
  • Ley Orgánica 8/2013, de 9 de diciembre, para la mejora de la calidad educativa. Boletín Oficial del Estado. Madrid, 10 de diciembre de 2013, núm. 295, 1-64.
  • Liang, J. , Yang, J. , Wu, Y. , Li, C. , & Zheng, L. (2016). Big data application in education: Dropout prediction in edx MOOCs. In 2016 IEEE Second International Conference on Multimedia Big Data (BigMM) (pp. 440–443). IEEE.
  • Liu, J. , Li, T. , Xie, P. , Du, S. , Teng, F. , & Yang, X. (2020). Urban big data fusion based on deep learning: An overview. Information Fusion , 53, 123–133.
  • Long, T. , Cummins, J. , & Waugh, M. (2017). Use of the flipped classroom instructional model in higher education: Instructors’ perspectives. Journal of Computing in Higher Education , 29, 179–200.
  • López, J. , Fuentes, A. , López, J. A. , & Pozo, S. (2019). Formative transcendence of flipped learning in mathematics students of secondary education. Mathematics , 7(12), 1–14.
  • López, J. , Pozo, S. , & Fuentes, A. (2019). Recursos tecno-pedagógicos de apoyo a la docencia: La realidad aumentada como herramienta dinamizadora del profesor sustituto. International Journal of Educational Research and Innovation. IJERI , 12, 122–136.
  • López, J. , Pozo, S. , Fuentes, A. , & Trujillo, J. M. (2019). Analytical competences of teachers in big data in the era of digitalized learning. Education Sciences , 9(3), 1–13.
  • López, M. , & Bernal, C. (2019). El perfil del profesorado en la Sociedad Red: Reflexiones sobre las competencias digitales de los y las estudiantes en Educación de la Universidad de Cádiz. International Journal of Educational Research and Innovation. IJERI , 11, 83–100.
  • McMillan, J. H. , & Schumacher, S. (2005). Investigación educativa . Madrid: Pearson.
  • Mengual-Andrés, S. , López, J. , Fuentes, A. , & Pozo, S. (2020). Modelo estructural de factores extrínsecos influyentes en el flipped learning. Educación XX1 , 23, 75–101.
  • Menon, A. , Gaglani, S. , Haynes, M. R. , & Tackett, S. (2017). Using “big data” to guide implementation of a web and mobile adaptive learning platform for medical students. Medical Teacher , 39, 975–980.
  • Merceron, A. , Blikstein, P. , & Siemens, G. (2015). Learning analytics: From big data to meaningful data. Journal of Learning Analytics , 2, 4–8.
  • Miño, R. , Domingo, M. , & Sancho, J. M. (2018). Transforming the teaching and learning culture in higher education from a DIY perspective. Educación XX1 , 22, 139–160.
  • Moreno, N. , López, E. , & Leiva, J. (2018). El uso de tecnologías emergentes como recursos didácticos en ámbitos educativos. International Studies on Law and Education , 29, 131–146.
  • Moussavi, M. , Amannejad, Y. , Moshirpour, M. , Marasco, E. , & Behjat, L. (2020). Importance of data analytics for improving teaching and learning methods. In R.Alhajj, M.Moshirpour, & B.Far (Eds.), Data management and analysis (pp. 91–101). Cham: Springer.
  • Pérez, A. , & Rodríguez, M. (2016). Evaluación de las competencias digitales autopercibidas del profesorado de Educación Primaria en Castilla y León (España). Revista de Investigación Educativa , 34, 399–415.
  • Pugna, I. B. , Duțescu, A. , & Stanila, O. G. (2019). Corporate attitudes towards big data and its impact on performance management: A qualitative study. Sustainability , 11(3), 1–26.
  • Raffaghelli, J. (2017). Does flipped classroom work? Critical analysis of empirical evidences on its effectiveness for learning. Form@re, Open Journal per La Formazione in Rete , 17, 116–134.
  • Rodríguez, A. M. , Cáceres, M. P. , & Alonso, S. (2018). La competencia digital del futuro docente: Análisis bibliométrico de la productividad científica indexada en Scopus. International Journal of Educational Research and Innovation. IJERI , 10, 317–333.
  • Sánchez, J. L. , Jimeno, A. , Pertegal, M. L. , & Mora, H. (2019). Design and application of project-based learning methodologies for small groups within computer fundamentals subjects. IEEE Access , 7, 12456–12466.
  • Santiago, R. , Maeztu, V. M. , & Andía, L. A. (2017). Los contenidos digitales en los centros educativos: Situación actual y prospectiva. RELATEC: Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa , 16, 51–66.
  • Seufert, S. , Meier, C. , Soellner, M. , & Rietsche, R. (2019). A pedagogical perspective on big data and learning analytics: A conceptual model for digital learning support. Technology, Knowledge and Learning , 24, 599–619.
  • Sola, T. , Aznar, I. , Romero, J. M. , & Rodríguez, A.-M. (2019). Eficacia del método flipped classroom en la universidad: Meta-análisis de la producción científica de impacto. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación , 17, 25–38.
  • Surbakti, F. P. S. , Wang, W. , Indulska, M. , & Sadiq, S. (2020). Factors influencing effective use of big data: A research framework. Information & Management , 57(1), 1–16.
  • Tourón, J. , Martín, D. , Navarro, E. , Pradas, S. , & Íñigo, V. (2018). Validación de constructo de un instrumento para medir la competencia digital docente de los profesores (CDD). Revista Española de Pedagogía , 269, 25–54.
  • Tse, W. S. , Choi, L. Y. , & Tang, W. S. (2019). Effects of video‐based flipped class instruction on subject reading motivation. British Journal of Educational Technology , 50, 385–398.
  • Vuorikari, R. , Punie, Y. , Gomez, S. C. , & Van Den Brande, G. (2016). DigComp 2.0: The digital competence framework for citizens. Update phase 1: The conceptual reference model (No. JRC101254). Joint Research Centre (Seville site).
  • Zainuddin, Z. , Habiburrahim, H. , Muluk, S. , & Keumala, C. M. (2019). How do students become self-directed learners in the EFL flipped-class pedagogy? A study in higher education. Indonesian Journal of Applied Linguistics , 8, 678.
  • Zapata, M. (2018). La universidad inteligente: La transición de los LMS a los Sistemas Inteligentes de Aprendizaje en Educación Superior. RED: Revista de Educación a Distancia , 57(10), 1–43.