Novasinergia 2022, 5(2), 106-131. https://doi.org/10.37135/ns.01.10.07 http://novasinergia.unach.edu.ec
Artículo de Investigación
Metodología para la creación de escenarios virtuales de aprendizaje
basados en m-learning
Methodology for the creation of virtual learning scenarios based on m-learning.
Diego Marcelo Reina Haro 1,2 * , Nora Bertha La Serna Palomino 1
1 Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Unidad de Posgrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú;
15081; nlasernap@unmsm.edu.pe
2 Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Chimborazo, Riobamba,
Ecuador, 060108
*Correspondencia: diego.reina@unmsm.edu.pe
Citación: Reina, D., & La Serna, N.,
(2022). Metodología para la
creación de escenarios virtuales de
aprendizaje basados en m-learning.
Novasinergia. 5(2). 106-131.
https://doi.org/10.37135/ns.01.10.07
Recibido: 26 noviembre 2021
Aceptado: 23 junio 2022
Publicación: 05 julio 2022
Resumen: Se realiza una investigación de las principales
metodologías para la adopción del aprendizaje en línea, y se propone
una metodología para la creación de escenarios virtuales de
aprendizaje mediados por los dispositivos móviles para abordar la
implementación de proyectos m-learning en instituciones que
ofrecen servicios de formación. En primera instancia se ha realizado
un análisis comparativo de diversas propuestas, modelos y
metodologías que han utilizado m-learning. Se presentará la
metodología propuesta acompañada de un modelo de conformación
de aula, finalmente se presenta la validación para verificar su eficacia
usando el Método Empírico-Analítico de indagación “Criterio de
expertos”, y los resultados obtenidos fueron sistematizados y
analizados por el Método Delphi “Puntos de Corte”, los resultados
obtenidos de dicha verificación demuestran la aceptación de la
misma en el uso de la implementación de proyectos m-learning.
Novasinergia
ISSN: 2631-2654
Palabras clave: Entorno virtual de aprendizaje, escenarios de
aprendizaje, m-learning, gestión del conocimiento, recursos móviles,
tecnologías de aprendizaje.
Copyright: 2022 derechos
otorgados por los autores a
Novasinergia.
Este es un artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de una licencia de
Creative Commons Attribution (CC
BY NC).
(http://creativecommons.org/licens
es/by/4.0/).
Abstract: An investigation of the main methodologies for the adoption of
online learning is carried out, and a methodology is proposed for the creation
of virtual learning scenarios mediated by mobile devices to address the
implementation of m-learning projects in institutions that offer training
services. In the first instance, a comparative analysis of various proposals,
models and methodologies that have used m-learning has been carried out.
The proposed methodology will be presented accompanied by a model of
classroom conformation, finally the validation is presented to verify its
effectiveness using the Empirical-Analytical Method of inquiry "Expert
Criteria", and the results obtained were systematized and analyzed by the
Delphi Method " Cut Points”, the results obtained from said verification
demonstrate its acceptance in the use of the implementation of m-learning
projects.
Keywords: knowledge management, learning scenarios, learning
technologies, m-learning, mobile resources, virtual learning environment.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 107
1. Introducción
M-learning es una excelente oportunidad para ampliar el alcance de la experiencia
de aprendizaje, ya que permite a los alumnos seguir aprendiendo mientras están en
movimiento gracias a la utilización de los dispositivos móviles y la ubicuidad. Sin embargo,
uno de los principales retos del aprendizaje móvil consiste en encontrar la armonía entre la
experiencia móvil y la experiencia en el campo e-learning, para que el alumno pueda
obtener una formación coherente y fluida. Aunque en la actualidad existe una falta de
difusión en cuanto a la existencia de metodologías para la adopción de m-learning, se hace
necesario conformar y generar propuestas que puedan convertirse en estándares aplicables
para el correcto desarrollo de este tipo de proyectos.
Algunos autores mencionan que M-learning es un paradigma educativo sustentado en el
ecosistema tecno-educativo (Adell & Castañeda, 2010), que brinda oportunidades
interactivas y oportunidades de formación a la población debido a su accesibilidad,
interactividad y capacidad para gestionar y diseminar el conocimiento. El uso de
dispositivos móviles se plantea dentro de este ecosistema tecno-educativo como una
herramienta que fortalece el aprendizaje no sólo por la relación que se establece entre ella y
el usuario, sino por sus atributos de conectividad, ubicuidad, pertinencia, interacción (Flores
& Briceño, 2015). Según Castañeda & Jordi (2013), el m-learning se convierte en un medio
de interacción para la confluencia de relaciones interpersonales, consumo y producción de
contenidos, con conectividad ubicua como factor determinante. El dispositivo móvil deja de
ser una herramienta de consumo de contenidos y de interacción entre usuarios para
transformarse en un recurso educativo para la gestión y diseminación de conocimientos.
Según Boude (2011), un ambiente de aprendizaje como un espacio virtual o presencial
diseñado e implementado por el profesor con la clara intención de contribuir al desarrollo
de competencias y habilidades en sus estudiantes.
Para Otálora (2010), un ambiente de aprendizaje constituye un escenario de construcción de
conocimiento en el que una institución educativa, organización o grupo cultural, genera
intencionalmente un conjunto de actividades y acciones dirigidas a garantizar la
consecución de un objetivo de aprendizaje amplio.
Las plataformas virtuales compatibles con los dispositivos móviles permiten el acceso a
cursos virtuales dentro y fuera de un espacio físico, adecuación con herramientas para el
desarrollo de las actividades pedagógicas como contenido multimedia, chat, mail, foros, y
en general todo tipo de archivos, tanto de contenido on-line como off-line (Márquez &
Lautero, 2012).
La necesidad de conformar un escenario virtual de aprendizaje que este dirigido a explotar
los beneficios de los dispositivos móviles, la falta de difusión en cuanto a la existencia de
metodologías para la adopción correcta del paradigma m-learning y la necesidad de
adaptarse a la nueva tecnología de vanguardia que se está viviendo en la actualidad
(tecnología móvil, conexiones inalámbricas, compartición de datos, redes sociales entre
otras); hacen que la presente investigación se convierta en una oportunidad de realizar una
propuesta metodológica que pueda servir de herramienta para aquellas entidades,
empresas, organizaciones, gremios, asociaciones y demás agrupaciones interesadas en
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 108
mejor los servicios educación, capacitación, perfeccionamiento de conocimientos entre
otros; y enfocarlos al uso de las nuevas tecnologías de información y comunicación que
están presentes en la actualidad, de las cuales se destaca la tecnología móvil y todo el
ecosistema que este representa (características, tecnologías, plataformas, recursos,
dispositivos, técnicas y demás).
Por todo lo expuesto, el objetivo principal de esta investigación, es realizar una propuesta
metodológica considerando todos los aportes existentes hasta la actualidad; que permita
incursionar en el uso de los dispositivos móviles para mejorar el proceso de
enseñanza/aprendizaje.
1.1. Estado del Arte
Un proyecto de m-learning puede tomar varias formas, usar diversas plataformas,
inclusive tener un enfoque más centrado en los contenidos de los profesores o en las
actividades de los alumnos, la asignatura, la modalidad, entre otros. Por tal motivo, para
tomar una buena decisión respecto a la forma, estructura, contenido, y otros; es necesario
tener como base una metodología que guie y controle la correcta implantación o
implementación de un proyecto educativo orientado a ml-learning. En la tabla 1 se
describen algunos modelos y metodologías del tipo e-learning y m-learning que podrían ser
consideradas como bases o ejemplos para la generación de una propuesta metodológica
para la creación de escenarios virtuales orientados hacia los dispositivos móviles (Reina &
La Serna, 2020).
Tabla 1: Metodologías que adoptan m-learning.
Nombre
Autor
Enfoque
Tipo
Observación
Modelo
conversacional para el
uso efectivo de las
tecnologías de
aprendizaje
De Meo, Garro,
Terracina, &
Ursino, 2007
E-learning/
M-learning
Modelo
Da importancia al proceso de
enseñanza aprendizaje, en base a las
actividades que desarrollan los
estudiantes.
No considera los tipos de contenidos
(materiales/herramientas, técnicas) a
usarse; al igual que no da importancia
a la estructura organizacional del
espacio de aprendizaje.
Modelo para el
encuadre de
aprendizaje móvil-
MARCO (FRAME)
Koole & Ally,
2006
M-learning
Modelo
Da importancia a los elementos
participativos en el proceso de
educación.
No considera los tipos de contenidos
(materiales/herramientas, técnicas) a
usarse.
Ciclo de tareas-
artefactos (Task-
artifact)
Sharma &
Kitchens, 2004
E-learning/
M-learning
Modelo
Da importancia a las actividades
académicas en base a la disponibilidad
de los dispositivos.
No considera la interrelación
docente/estudiante, la estructura de un
ambiente de aprendizaje, los tipos de
contenidos (materiales/herramientas,
técnicas) a usarse.
Modelo SAMR
(Substitution,
Augmentation,
Modification,
Redefinition)
Puentedura,
2006
E-learning
Modelo
Da importancia a la integración de la
tecnología en el proceso educativo.
No considera la interrelación
docente/estudiante, la estructura de un
ambiente de aprendizaje, los tipos de
contenidos (materiales/herramientas,
técnicas) a usarse.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 109
Nombre
Autor
Enfoque
Tipo
Observación
Prototipo Funcional
de M-learning para
Cursos Virtuales
Florián,
Patarroyo, &
Talero, 2010
E-learning
Metodología
Da importancia a la mayoría de
aspectos relacionados al proceso de
enseñanza – aprendizaje.
No considera la interrelación
docente/estudiante y el seguimiento al
desarrollo académico, y la obtención de
logros de aprendizaje
Metodología
“Rational Unified
Process” (RUP)
(Proceso Racional
Unificado) para la
implementación del
Mobile learning
Carrillo, 2011
M-learning
Metodología
Da importancia a la mayoría de
aspectos relacionados al proceso de
enseñanza – aprendizaje.
No considera la interrelación
docente/estudiante, y el uso
diferenciado de tipos de contenidos
para mejorar el proceso académico.
Metodología para el
Desarrollo de Cursos
en la Modalidad de
M-Learning a través
de Mensajería
Instantánea
Bravo, Apaza, &
Orozco, 2016
M-learning
Metodología
Da importancia a la mayoría de
aspectos relacionados al proceso de
enseñanza – aprendizaje.
No considera la interrelación
docente/estudiante, la estructura
organizacional de un entorno de
aprendizaje, el manejo de diferenciado
de tipos de contenidos para mejorar el
proceso académico.
1.2. Presentación de la Metodología para la Creación de Escenarios Virtuales con m learning
Para abordar el proceso de implementación de proyectos M-learning, presentamos
nuestra propuesta metodológica que se nutre de experiencias previas. En la figura 1
podemos observar las 5 fases que conforman dicha metodología, y una descripción de cada
una de las etapas, con la explicación de la metodología para conseguir una implementación
e implantación exitosa.
Figura 1: Metodología propuesta para la implementación de m-learning.
Fase 1: Preparación. - Definir el alcance tecno/educativo del Proyecto M-learning.
Fase 2: Fase de Planeación Académica. - Fomentar la creación de Cursos (materias,
asignaturas, malla académica) necesarios para impartir conocimientos acordes a los
requerimientos tecnológicos y científicos de la actualidad propuestos y ofertados por la
institución o empresa que desea ejecutar este tipo de Proyecto M-learning.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 110
Fase 3: Fase de Construcción y Desarrollo de recursos académicos. - El objetivo primordial
es la conformación del Escenario virtual (espacio) dirigido a dispositivos móviles;
considerando el desarrollo, construcción y planificación para el uso de los materiales
(recursos académicos) para el proceso de enseñanza/aprendizaje, dicho material debe tener
soporte para la educación virtual y más aún contemplar la usabilidad sobre dispositivos
móviles.
Fase 4: Fase de Ejecución y Control. - Poner en marcha las actividades que deben llevarse a
cabo juntamente con el proceso de enseñanza/aprendizaje para lograr coordinar el buen
desenvolvimiento de funciones en beneficio del cumplimiento de los procesos
administrativos que norman y regulan el desarrollo y la ejecución de carreras o titulaciones.
Fase 5: Fase de Actualización y Sincronización. - Comprobar regularmente la vigencia
tecnológica tanto en equipamiento hardware como software. Asegurar el funcionamiento
permanente de los sistemas requeridos para poder ejecutar satisfactoriamente las
obligaciones ofertadas. Respaldar la información de manera ordenada y fiable. Adquirir,
Reemplazar o Actualizar equipamiento tecnológico en su determinado momento.
1.3. Descripción general de las fases que constituyen la metodología.
En la tabla 2, detallamos los objetivos de cada una de las fases que constituyen la
propuesta metodológica para la implementación de proyectos M-learning, Así mismo
detallamos cada una de las etapas con sus respectivas actividades a desarrollar y exponemos
las posibles técnicas a considerar para la correcta ejecución y culminación de las fases
propuestas.
Tabla 2: Fases de la metodología propuesta para la implementación de m-learning.
FASE 1: PREPARACIÓN
Etapas
Actividades
Técnicas
Etapa 1: Análisis
de Información
• Definir la Misión y Visión Proyecto M-learning
• Definir el Alcance Proyecto M-learning (Presencial, A Distancia Mixto,
Virtual.)
Técnicas cualitativas de
recolección de datos:
Revisión de archivos,
observación, Entrevistas,
Encuestas, Foros (docentes,
estudiantes, administrativos).
Etapa 2:
Determinación de
características y
funcionalidades
• Crear el flujo de acciones, actividades, procesos, recursos (secuencial,
alternativo o concurrente).
Elaboración de Casos de uso
que defina las funcionalidades,
características, requisitos
técnicos.
Etapa 3:
Evaluación de
Riesgos
• Determinar, enumerar factores de riesgo.
• Determinar enumerar y clasificar problemas.
Técnicas cualitativas y
cuantitativas de análisis de
datos: Análisis crítico.
FASE 2: FASE DE PLANEACIÓN ACADÉMICA
Etapas
Actividades
Sub etapas
Técnicas
Etapa 1: Diseño
Curricular
• Crear un ambiente de aprendizaje
basado en las necesidades de la
sociedad.
• Conformar carreras, perfiles, títulos,
mallas curriculares, asignaturas,
sistemas de calificación para su
aprobación, perfil de docentes, entre
otros.
a. Fundamentación de la
Carrera
(Determinación de necesidad
profesional, Determinación
de la Carrera o Titulación,
Pertinencia del mercado
ocupacional, Análisis de
Ofertantes de Carrera,
Técnicas Participativas: Juntas,
Reuniones, Consejos, Foros,
Charlas (síncronos o
asíncronos)
Técnicas cualitativas de
análisis de datos: Análisis
crítico.
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Análisis de Población
Estudiantil)
b. Elaboración del Perfil
Profesional, basado (Carrillo,
2011): Determinación de
Habilidades y Conocimientos
para el Profesional; Fijación
del Perfil Profesional.
c. Organización y
estructuración curricular
(Determinación lineal de
Áreas; Creación y Asignación
de Tópicos; Elección y
Elaboración del Plan
Curricular; Propuesta de
Planes Analíticos a nivel
Macro).
d. Evaluación continua del
currículo (Evaluaciones
Internas, Evaluaciones
Externas, Restructuración
Curricular)
Etapa 2: Proceso
de Selección del
Personal
Académico
• Seleccionar al personal docente idóneo
para cubrir las asignaturas en las
carreras ofertadas
a. Reclutamiento de Personal
(Convocatoria, Recepciones
Documentación, Verificación
de Información y Referencias,
Entrevista, Pruebas de
Idoneidad
b. Asignación del Personal
(Publicación de Resultados,
Elaboración de Contratación,
Entrevista Final.)
Técnica Cuantitativas:
Entrevistas, Encuestas,
Sociometría.
Técnicas cualitativas:
Observación, Entrevistas,
Entrevistas dirigidas
(oposiciones)
Análisis de datos: Análisis
crítico, Análisis de Parámetros,
Análisis de Valoración.
Etapa 3:
Tratamiento y
Desarrollo de
Contenidos
• Desarrollar la documentación que
permita ejecutar el proceso propio de
enseñanza/aprendizaje: Sílabos de
Contenidos Amplios, Planes Analíticos,
Plan de Clase, Evaluaciones, Lecciones,
Tareas, Exámenes, Formatos de
Prácticas, Laboratorios, Talleres,
Simulaciones
a. Generación de la Rubrica
Académica. (Información
Generales, Silabo de
Actividades, Planificación de
Actividades.)
b. Desarrollo de Actividades
(Etapa Informativa, Etapa de
Practica, Etapa de Refuerzo,
Etapa de Intervención, Etapa
de Evaluación y
Comprobación)
c. Recopilación de Evidencias
Academias (Portafolio
Docente, Portafolio
Estudiante.)
Técnicas Participativas: Juntas,
Reuniones, Consejos, Foros,
Charlas (síncronos o
asíncronos).
Técnicas cualitativas de
análisis de datos: Análisis
crítico.
FASE 3: FASE DE CONSTRUCCIÓN Y DESARROLLO DE RECURSOS ACADÉMICOS
Etapas
Actividades
Técnicas
Etapa 1: Conformación de Escenarios Virtuales de
Aprendizaje M-learning
• Determinar los requerimientos
tecnológicos: plataforma LMS, Hardware,
software, y el soporte necesario.
• Determinar las teorías de aprendizaje a
aplicar para garantizar el cumplimiento
de los logros de aprendizaje deseados.
Técnicas cualitativas:
Observación, Entrevistas,
Entrevistas dirigidas
(oposiciones), Análisis de
datos: Análisis crítico, Análisis
de Parámetros, Análisis de
Valoración.
Epata 2: Elaboración de Recursos Académicos M-
learning
• Crear material académico con soporte en
dispositivos móviles: texto, audio, video,
imagen, animación; al igual que recursos
para personas con discapacidades.
• Ofrecer y publicar los contendido con
adaptación y adopción del nuevo entorno
M-learning; considerar los modos de
organización: Por tema, por secciones,
Técnicas Colaborativas y
Participativas: Juntas,
Reuniones, Consejos, Foros,
Charlas (síncronos o
asíncronos)
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 112
icónica, metafórica “Modelo de
Conformación de Escenarios Virtuales de
Aprendizaje M-learning”
FASE 4: FASE DE EJECUCIÓN Y CONTROL
Etapas
Actividades
Subetapas
Etapa 1: Proceso Pre-Académico
Proporcionar las facilidades necesarias para
la participación de estudiantes en los
procesos educativos, así también como
organizar la inclusión de docentes en los
mencionados procesos.
1. Inscripción y Matrícula.
2. Asignación Docentes
3. Entrega de Planificación
de parte de los Docentes
Etapa 2: Procesos Académico
Coordinar la ejecución de todas las
actividades propuestas para el
cumplimiento de los cursos, módulos,
talleres, clases virtuales
1. Calendarización de
actividades.
2. Seguimiento del
Desarrollo Académico.
3. Entrega y Publicación de
Notas.
Etapa 2: Procesos Post-Académico
Emitir los resultados obtenidos del proceso
de enseñanza/aprendizaje.
1. Publicación y Notificación
de Resultados
2. Distribución de
Certificaciones,
Promociones,
Aprobaciones.
3. Archivación y
Preservación de
Información
FASE 5: FASE DE ACTUALIZACIÓN Y SINCRONIZACION
Etapas
Actividades
Técnicas
Etapa 1: Preventiva
Prevenir fallos técnicos/tecnológicos en situaciones
extremas.
Análisis de Riesgos
Etapa 2: Correctiva
Corregir las fallas o defectos observados en los equipos,
aplicaciones, y/o servicios.
Diagnóstico.
Determinación.
Etapa 3: Adaptativa
Realizar modificaciones moderadas en equipos,
aplicaciones, y/o servicios.
Evaluación.
Valoración.
Etapa 4: Perfectiva
Optimizar: rendimiento, uso, depreciación de equipos,
aplicaciones y/o servicios.
Elaboración de informes
periódicos.
1.4. Modelo de Conformación de Escenarios Virtuales de Aprendizaje M-learning.
Como apoyo a la propuesta metodológica se plantea también un modelo de
conformación y estructuración de cursos con soporte en los dispositivos móviles. El
mencionado modelo podrá ser aplicado en forma secuencial en la fase 3 de la Metodología
Propuesta, dicho modelo guía la construcción y el diseño de un curso tecno-educativo que
interrelaciona los factores necesarios para garantizar la asimilación de conocimientos,
lógicamente apoyándose en los dispositivos móviles como principales instrumentos del
proceso de enseñanza/aprendizaje. Este modelo está compuesto por cinco elementos que a
continuación se muestran en la figura 2.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 113
Figura 2: Modelo de conformación de escenarios virtual de aprendizaje m-learning (EVAM).
El modelo asocia 5 elementos fundamentales como son: LMS, Participantes, Teorías del
Aprendizaje, Recursos M-learning y Contenidos.
Elemento Sistemas de gestión de aprendizaje
Learning Management System (LMS) o Sistemas de gestión de aprendizaje son los
programas que al ser instalado en un servidor nos ayuda a administrar la enseñanza virtual
desde cualquier equipo conectado a Internet en todos sus aspectos: permiten gestionar la
participación de los individuos, recursos, actividades, módulos, permisos, generar
informes, evaluaciones, calificaciones, comunicación de foros, videoconferencias, chats y
demás (Boneu, 2007), a continuación en la tabla 3 se detalla cada uno de las variables
consideradas en el aspecto LMS:
Tabla 3: Clasificación del elemento sistemas de gestión de aprendizaje.
Software
Hardware
Soporte
Sistemas LMS con soporte en M-
learning (Saffer, 2006).
Infraestructura necesaria para la
implementación de un centro académico
virtual.
Servicios realizados por el
personal técnico especializado.
Blackboard Mobile Learn,
Chamilo Mobile, Moodle Mobile
Equipos, Dispositivos Móviles, Intranet,
Recursos
Preventivo, Correctivo
Elemento Participantes
Los participantes en el proceso de enseñanza/aprendizaje serán siempre el docente y
el estudiante, sin embargo, es necesario también la participación de entes que se encarguen
de procesos que están relacionados a la educación, procesos como: inscripciones, matriculas,
oferta de académicas, procesos de evaluación y mejoramiento continuo, creación de curso y
materias, asignación de profesores, capacitación y perfeccionamiento, etc.
Elemento Teorías de Aprendizaje
Aplicar en el proceso de enseñanzas y aprendizaje, Teorías de Aprendizaje que están
ligadas directamente a la tecnología, con el único fin de garantizar que los conocimientos
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 114
impartidos por los profesores de forma virtual estén plenamente justificados para su
concepción y uso como tal. En la tabla 4, podemos encontrar un resumen de todas las teorías
de aprendizaje en relación con la educación mediada por las TIC (Naismith, Londsdale,
Vavoula, & Sharples, 2004).
Tabla 4: Teorías de aprendizaje.
Teoría
Autor
Objetivo
Actividades
Aprendizaje
conductista
(Skinner, 1948)
Skinner
Promover acciones visibles
estimulo-respuesta,
problema-
solución
- Presentación de material vía móvil
- Realimentación por móvil.
Aprendizaje
Constructivista
(Piaget, 1952)
Piaget
Construir nuevo conocimiento
en base a conocimiento previo.
-
Realizar simulaciones interactivas y/o
participativas
.
Aprendizaje
situacional (Lave
& Wenger, 1991)
Lave
Aprender bajo actividades
basadas en un contexto o
cultura.
- Aprendizaje basado en problemas
- Aprendizaje contextual* o ambiental
(museos, campo).
Aprendizaje
Colaborativo
(Vygotsky, 1978)
Vygotsky
Promover el aprendizaje a través
de la interacción social.
- Aprendizaje colaborativo, chats, foros
soportado por Móvil.
Aprendizaje
informal
(Ausebel, 1963)
David
Ausubel y
Joseph
Novak
Promover el aprendizaje fuera de
la escuela y el currículo
- Actividades de soporte de aprendizaje
accidental o intencional (trabajo, TV en la
calle)
- Entornos de Aprendizaje Personal
Fuente: (Naismith et al., 2004).
Elemento Recursos M-learning
El M-learning aprovecha los beneficios de los dispositivos móviles como movilidad,
portabilidad, conectividad para extender el alcance del aprendizaje, los recursos deben tener
un proceso de actualización, estructuración y acoplamiento. En la tabla 5 podemos observar
los contenidos que en la actualidad soportan los dispositivos móviles.
Tabla 5: Recursos con soporte para m-learning.
Tipo
Descripción
Texto
PUSH. - Notificaciones en pantalla: email, sms (Camacho & Lara, 2011).
SMS. - Mensajes emitidos por operadoras telefónicas o servidores email
MMS. - Mensajes multimedia: imágenes, texto, video, sonidos.
Audio
Podcast. - Scripts de audio; Interacción a través de sonidos con voces.
IVR. - Respuesta de Voz Interactiva, Grabación de voz y respuestas por teclado (#).
Mensajes de Voz. - Mensajes de audio pregrabados, marcación automática.
Video
Video Streaming. - Difusión de video mediante el uso de internet (Soto & Barrio, 2009).
Video Interactivo. - Información adicional al video, actividades varias (Hürst, 2008).
Imagen
QR. - Patrón de una imagen capaz de codificar información.
ShotCode. - Código B/N basado en barras circulares (Huidrobo, 2006), dirigido a la
Realidad Aumentada (AR)
Animación
Realidad Aumentada. – AR Percepción e interacción con el mundo real (Basogain, Olabe,
Espinosa, & Rouèche, 2010).
Fuente: (Reina & Castillo, 2014).
Por otro lado, el modelo también contempla recursos para personas con discapacidad; el
hecho de que el 15% de la población mundial, es decir más de 1000 millones de personas,
tienen algún tipo de discapacidad que afectan a su acceso a las comunicaciones modernas,
subraya la importancia de este tema y las oportunidades comerciales para los proveedores
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 115
de servicios móviles, fabricantes y desarrolladores de aplicaciones para los teléfonos
móviles (Sanou, 2012), así podemos listar aquellas discapacidades a considerarse para
generar nuevas demandas en la creación de recursos accesibles: Audición, Visión, Destreza,
Cognición.
Elemento Contenidos
La manera y el orden en que se dispone la información en la enseñanza virtual influye
directamente en su mejor comprensión y adopción de conocimientos. A la vez, se deben
intentar organizar los contenidos de manera que la motivación del alumno no decaiga con
el transcurso del curso. Para motivar al alumno, es necesario hacer ver al estudiante sobre
la pantalla de su dispositivo móvil una organización de contenidos que sea: clara,
entendible, accesible y, navegable; de tal manera que, al abordar los contenidos de los
diversos bloques, secciones, pantallas, entre otros; el estudiante tenga el control pleno y sea
consciente del nivel o profundidad del que empieza, y al que desea llegar. Por tal motivo
proponemos 4 tipos de organización de contenidos como se puede apreciar en la figura 3.
Figura 3: Tipos de organización de contenidos.
1.5. Comparación entre las metodologías investigadas y la propuesta.
1.5.1. Definición de criterios para la comparación de metodologías
Los criterios considerados en la tabla 6, se justifican porque surgen de la necesidad
de considerarlos en todos los procesos educativos indistintamente del tipo de educación ya
sea formal o informal, presencial o virtual; Por ello, a continuaciones definirán los mismos:
a). Proceso Interrelacional docente-estudiante. - Según raíces Vigotskianas (Baquero, 1997), es el
componente necesario en el proceso de desarrollo, debido a la estrecha relación que debe
existir entre el docente y el estudiante para el intercambio de conocimientos.
b). Aspectos de Infraestructura Tecnológica. -Hoy en día la tecnología móvil está ganando
terreno por lo que se hace necesario poder anticiparse a la adquisición y/o actualización de
equipamiento tecnológico que soporte tecnología móvil
c). Aspectos de conformación estructural. - En el sentido organizacional, es meritorio conocer
de ante mano la conformación estructural jerárquica tanto en dependencias, como en
funciones, alcances, objetivos e incluso perfiles del talento humano para la correcta
conformación de los mismos.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 116
d). Detalles de Conformación de Cursos. - Para la generación de conocimientos, es necesario la
impartición de materias, asignaturas, cursos, talleres, etc. La correcta conformación de los
mismos garantiza la obtención de saberes y logro de aprendizaje necesario para los
estudiantes.
e). Proceso de Desarrollo Académico. - El realizar un seguimiento adecuado de los procesos
académico tiene por objetivo verificar el cumplimiento de las actividades que intervienen
en la preparación de los estudiantes, de igual forma permite ser un factor de mejora continua
para próximos eventos académicos de igual o mejores características.
f). Detalles en la construcción de Contenidos. - Comprende la elaboración de material académico
necesario y compatible a la tecnología a la que se está dirigiendo; en la actualidad la
tendencia móvil hace necesario la portabilidad, descarga y compartición de información.
g). Procesos de Seguimiento Académico. - Contempla aquellos procesos académicos que están
dirigidos a la administración y gestión de actividades a realizar para la correcta atención de
servicios educativos ofertado: inscripciones, matriculas, promociones, ofertas académicas,
conformación de horarios, selección del personal docente, entre otros.
En la tabla 6, mostramos una comparativa entre las metodologías investigadas y la
propuesta realizada, considerando las características más generales, los criterios
considerados para realizar la comparativa contemplan aspectos importantes y
fundamentales en relación a los procesos de enseñanza/aprendizaje. La utilización de estos
criterios se fundamenta, porque cada uno de estos fueron considerado de alguna forma en
al menos una de las metodologías estudiadas. Por ello, nos sirve de comparativa con los
demás trabajos, realzando el alcance y los límites que cada una pueda conseguir. Ello
permitirá distinguir aspectos específicos a la hora de utilizar cual sería la metodología
requerida según su ambiente necesario, ya que cada metodología puede ser aplicable a E-
learning como M-learning.
Tabla 6: Cuadro comparativo metodologías estudiadas y la metodología propuesta.
Criterios
Modelo
Propuesto
Conversacional
(Laurillard,
2002)
Marco
(Koole
& Ally,
2006)
Task-
artifact
(Carroll,
1991)
SAMR
(Puentedura,
2006)
Prototipo
Funcional
M-
LEARNING
(Florián,
Patarroyo,
& Talero,
2010)
Metodología
RUP
(Carrillo,
2011)
Metodología
para Cursos
M-Learning
SMS
(Bravo,
Apaza, &
Orozco,
2016)
Proceso
Interrelacional
D/E
X
X
X
X
X
X
Aspectos de
Infraestructura
X
X
X
X
X
X
X
Aspectos de
conformación
estructural
X
X
Detalles de
Conformación
de Cursos
X
X
X
X
Proceso de
Desarrollo
Académico
X
X
X
X
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 117
Criterios
Modelo
Propuesto
Conversacional
(Laurillard,
2002)
Marco
(Koole
& Ally,
2006)
Task-
artifact
(Carroll,
1991)
SAMR
(Puentedura,
2006)
Prototipo
Funcional
M-
LEARNING
(Florián,
Patarroyo,
& Talero,
2010)
Metodología
RUP
(Carrillo,
2011)
Metodología
para Cursos
M-Learning
SMS
(Bravo,
Apaza, &
Orozco,
2016)
Detalles en la
construcción
de Contenidos
X
X
X
Procesos de
Seguimiento
Académico
X
X
Porcentaje
100 %
29 %
29 %
29 %
57 %
57 %
42 %
57 %
1.5.2. Valoración de Resultados
Se establecieron 7 criterios de valoración, cada criterio tiene un peso de 14%
aproximadamente. A través de un check list y en base a los criterios de cumplimiento por
todas las metodologías analizadas se lograron obtener los valores resultantes expuesto en la
tabla 6. Se observa que la mayoría de las metodologías estudiadas cubren aspectos
puntuales del proceso de la educación, este es el caso de MARCO, TASK-ARTEFACT,
SAMR, RUP. Algunas metodologías también muestran ser entes de control o verificación
para el mejoramiento de los procesos educativos y las relaciones docente-estudiante como
el modelo CONVERSACIONAL, otras profundizan su análisis a la conformación misma de
los cursos y contenidos como los modelos SAMR y el PROTOTIPO FUNCIONAL. Por tanto,
de esta comparativa podemos afirmar que la metodología propuesta en este trabajo cubriría
en principios todas las necesidades que otras metodologías no promulgan, lo que permitirá
ser una alternativa de carácter general, a tener en cuenta a la hora de pensar en implementar
proyectos educativos de esta categoría.
1.6. Validación de la Metodología para Creación de Escenarios Virtuales con M- learning
La validación es el proceso para confirmar o verificar el correcto funcionamiento de
los pasos o procedimientos que en un método, metodología o guía se plantean. Hemos visto
la necesidad de realizar la validación de nuestra propuesta metodológica para dejar en claro
la aceptación y futura aplicación de la metodología, en la creación de proyectos educativos
apoyados en tecnologías móviles
1.6.1. Método Delphi.
Para la validación de la propuesta metodológica nos guiamos en la metodología de
desarrollo Delphi propuesta por Reguant-Álvarez & Torrado-Fonseca (2016), Linstone &
Turoff (2002), Somerville (2008) y Astigarraga (2006); promulga el uso de 5 fases necesarias
las misma que son: Fase 1: Formulación del Problema, Fase 2: Elección de Expertos, Fase 3:
Elaboración y aplicación de encuestas/cuestionarios, y la Fase 4: Exploración de resultados,
como se aprecia en la figura 4.
Fase 1: Formulación del problema. - En esta fase se determina el tópico analizar, el mismo que
para nuestro caso consiste en presentar la Propuesta Metodología MEVAM para la creación
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 118
de Escenarios Virtuales de Aprendizaje basados en M-learning, contemplando sus fases,
etapas, actividades y demás.
Figura 4: Propuesta metodología MEVAM para la creación de escenarios virtuales de aprendizaje basados en m-learning.
Fase 2: Elección de Expertos. - Siendo el grupo de expertos la fuente de información, se
entiende la importancia que tiene su correcta selección y participación. Una primera
precisión a este respecto radica en el hecho de que deben distinguirse dos tipos de “experto”:
por una parte, podríamos denominar Afectados a los Docentes ya que la metodología
propuesta está dirigida al ámbito de la enseñanza/aprendizaje mediada por la tecnología
móvil. Por otro lado, están los Especialistas que serán aquellas personas que han
incursionado en procesos de administración, gestión, programación, capacitación en el área
de TIC encaminados al área de la enseñanza/aprendizaje, serán los Técnicos y Directores
Departamentales del Área Tecnológica. Cabe mencionar que participaron en esta
investigación 2 universidades muy reconocidas en nuestro país/ciudad: Escuela Superior
Politécnica de Chimborazo y la Universidad Nacional de Chimborazo, en la tabla 7 a
continuación, se muestra el detalle de los perfiles de los expertos a ser considerados,
mientras que en la tabla 8 se aprecia la cuantificación de expertos considerados.
Tabla 7: Perfiles para la consideración de expertos.
Tópico de la Investigación
Perfil
Propuesta Metodología
MEVAM para la creación de
Escenarios Virtuales de
Aprendizaje basados en M-
learning.
Personas con experiencia (5 años +) e-learning, b-learning.
Personas con experiencia (2 años +) administración de plataformas
electrónicas educativas (LMS).
Personas con experiencia (1 años +) Dirección y Administración de
Proyectos o Dependencias que promulguen el uso de TIC
dirigidas a la educación.
Tabla 8: Selección de expertos basados en los perfiles requerido.
Expertos
Afectados
Docentes
Consideraciones
24
Experiencia uso de TIC – Learning (superior a 5 años)
Especialistas
Técnicos
Directores
12
2
• Técnicos – Experiencia administración y gestión de
TIC – Learning (+2 años)
• Directores -Experiencia Dirección de Proyectos
Institucionales de TIC – Learning (+1 años)
Total:
38
Fase 3: Elaboración y Aplicación de ENCUESTA/CUESTIONARIO. - El instrumento que
utilizamos para llevar a cabo la consulta es el cuestionario. Para asegurar el éxito de la
consulta consideramos la facilidad de acceso y navegación (en caso de encuestas en línea),
retroalimentaciones hechas con prontitud y regularidad, así como instrumentar
procedimientos de seguimiento que garanticen el contacto sistemático del coordinador y el
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 119
grupo expertos. Al aplicar rondas según Pozo, Gutiérrez & Rodríguez (2007), la finalidad es
obtener una idea unificada del grupo “Criterio de Expertos”, pero principalmente los
objetivos de las siguientes rondas son: consolidar las ideas del grupo e informar los
resultados obtenidos. En la tabla 9, se sintetiza la forma de proceder para la generación de
encuesta/cuestionarios (Reguant-Álvarez & Torrado-Fonseca, 2016).
Tabla 9: Conformación de encuesta/cuestionarios (Reguant-Álvarez & Torrado-Fonseca, 2016).
Ejemplo de
pregunta
Tipo de análisis
Presentación de
la información
Solicitudes al experto
Mencione los
elementos a tener
en cuenta
• Análisis de contenido
buscando aportes por
cada experto,
similitudes,
frecuencias.
• Posibles dimensiones,
ámbitos.
Presentar
hallazgos en
formato de lista:
frecuencias,
porcentajes de
aparición.
• Acuerdo/desacuerdo
• eliminar o incluir elementos.
• Orden de utilidad, importancia.
• Elección de los más relevantes.
De los siguientes
aspectos señale su
relevancia para…
(expresada como
escala, porcentaje).
• Media, moda,
mediana, desviación,
rango intercuartílico.
Medianas/
medias
del grupo,
Gráficos
Estadísticos,
FODA
• Acuerdo/desacuerdo
• Argumentación del desacuerdo
y propuesta de nuevo valor.
• Priorización.
Ejecución Ronda 1: Reunión grupal para darles a conocer los objetivos que se persigue en la
investigación; por otra parte, se les dio a conocer la Propuesta Metodológica a la cual se van
a referir como objeto de estudio de ahora en adelante, para la ejecución de esta ronda se
emplea la encuesta 1, cuya estructura se muestra en la figura 5.
Figura 5: Formulación de encuesta 1.
Ejecución Ronda 2: Solicitamos a los expertos el mantener o no las características según lo
considere. Los expertos emitirán una valoración basándose en una escala propuesta. (nada
importante, poco importante, importante, muy importante), para la obtención de los
resultados se utilizo la encuesta 2, estructura que puede ser observada en la figura 6.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 120
Figura 6: Formulación de encuesta 2.
jecución Ronda 3: A partir de la encuesta 2 de la ronda 2, se determina las características más
prevalecientes, para en la siguiente ronda priorizar a fin de obtener una jerarquía valorable;
se utilizó la encuesta 3, la misma que a continuación podemos observar en la figura 7.
Figura 7: Formulación de encuesta 3.
Ejecución Ronda 4: Trabajaremos directamente sobre la propuesta metodológica, los expertos
tendrán que tener una aproximación teórica -procedimental completa de las fases, subfases,
actividades y técnicas utilizadas en la misma, y tendrán la tarea de juzgar la propuesta según
a los criterios obtenidos en las rondas anteriores; se utilizó la encuesta 4, y su estructura se
aprecia en la figura 8.
Figura 8: Formulación de encuesta 4.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 121
2. Resultados
Exploración de Resultados
Resultados Ronda 1: La figura 9, muestra la lista de 196 características
proporcionadas por los expertos.
Figura 9: Lista de características propuestas por el grupo de expertos.
A continuación, la tabla 10 indica la valoración de importancia que ha ofertado el grupo de
expertos frente a las características más relevantes detectadas en la ronda 1.
Tabla 10: Valoración de importancia ofrecida por el grupo de expertos.
Señale con X si está de acuerdo en
mantener las características que
son necesarias para generar
correctamente un aprendizaje
virtual.
Importancia
Nada
Poco
Importante
Muy
Características
Frc.
(de 38)
SI
1
TOTAL
2
TOTAL
3
TOTAL
4
TOTAL
N°
Expert
.
Relación
Docente/Estudiante
18
X
0
X
5
X
25
X
8
38
Recursos Innovadores
14
X
0
0
X
22
X
16
38
LMS usados
12
X
0
0
X
38
0
38
Expansión a nuevas
tecnologías (móviles)
18
X
0
X
3
X
28
X
7
38
Comunicación
permanente
16
X
0
X
2
X
25
X
11
38
Comunicación, Trabajos
Colaborativos
20
X
0
0
X
12
X
26
38
Conformación del Aula
Virtual
23
X
0
0
X
15
X
23
38
Organización,
Planificación de Cursos
21
X
0
0
X
18
X
20
38
Infraestructura necesaria
14
X
0
X
28
X
10
0
38
Material usado
12
X
0
0
0
X
38
38
Docentes Seleccionados
16
X
0
0
X
8
X
30
38
Horarios, Tiempo de
dedicación
6
X
10
X
26
X
2
0
38
Total, Características:
190
8.33
%
2.20
%
41.6
%
14.0
%
91.6
%
44.51
%
75
%
39.25
%
TO
FP
TO
FP
NI
FP
NI
FP
La tabla 11 a continuación, refleja la tendencia de opinión y el factor de opinión más
predominante presente en el grupo de expertos.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 122
Tabla 11: Tendencia de opinión y factor predominante.
Nivel de importancia
Tendencia de opinión
Factor predominante
Nada
8.33%
2.2
Poco
41.66%
14.04
Importante
91.66%
44.51
Muy
75%
39.25
Resultados Ronda 3: Considerando los pesos de (1) Nada Importante, (2) Poco Importante, (3)
Importante y (4) Muy Importante, procedemos a calcular el valor de la media, lo que nos
permitirá discriminar características que no son relevantes y así descartar aquellas que no
inciden o influyen significativamente para seguir siendo consideradas, los resultados se
expresan en la tabla 12.
Tabla 12: Valoración de características.
Características
Media
Categoría
Prioridad
N°
resp.
1
2
3
4
5
6
Horarios, tiempo de dedicación
1.53
Poco importante
0
Infraestructura necesaria
2.26
Poco importante
0
LMS usados
3
Importante
0
0
0
25
5
8
38
Relación docente/estudiante
3.08
Importante
0
0
0
0
32
6
38
Expansión a nuevas tecnologías
3.11
Importante
0
0
0
0
18
20
38
Comunicación permanente
3.24
Importante
0
0
0
0
20
18
38
Recursos innovadores
3.42
Importante
0
0
0
0
10
28
38
Organización, planif. De cursos
3.53
Muy importante
0
0
0
0
25
13
38
Conformación del aula virtual
3.61
Muy importante
0
0
0
0
9
29
38
Comunicación, trabajos colab.
3.68
Muy importante
0
0
0
0
31
7
38
Docentes seleccionados
3.79
Muy importante
0
0
0
0
8
30
38
Material usado
4
Muy importante
0
0
0
0
11
27
38
6.54
44.52
48.94
Resultados Ronda 4: El objetivo es conseguir el grado de estabilidad y consenso deseado entre
las opiniones de los expertos respecto a las fases de la propuesta metodológica. En la tabla
13 mostramos la Frecuencia Absoluta de los criterios propuestos por el grupo basados en
los pesos: (5) Muy adecuado, (4) Bastante Adecuado, (3) Adecuado, (2) Poco Adecuado, (1)
No adecuado.
Tabla 13: Frecuencia absoluta.
Fases
Muy
adecuado
Bastante
adecuado
adecuado
Poco
adecuado
No adecuado
RESP
Fase 1
15
18
2
3
0
38
Fase 2
3
17
15
3
0
38
Fase 3
26
12
0
0
0
38
Fase 4
30
6
2
0
0
38
Fase 5
3
22
13
0
0
38
Resultados Finales de las rondas: Nos servimos del Método Delphi, para identificar los puntos
de corte, que permiten determinar la categoría o grado de adecuación de las fase de la
metodología según la opinión del grupo de expertos; por otra parte también utilizaremos
estadística descriptiva como medias de tendencia central y dispersión: media, mediana,
moda, máximos, mínimos, desviación típica y cuartiles; con el fin de corroborar cualquier
posible resultado; cabe señalar que, para la generación de estadísticos, lo haremos a través
del software PASW Stadistic SPSS 18.0, y el software Microsoft Excel. A partir de la tabla 14
de Frecuencias Absolutas, se puede determinar los valores de frecuencia acumulada, las
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 123
misma que se obtiene incluyendo la totalidad de respuestas a cada valor que no fue valorado
como Muy Adecuado, así pues.
Tabla 14: Frecuencia acumulada.
Fases
Muy
adecuado
Bastante
adecuado
Adecuado
Poco
adecuado
No adecuado
Resp
Fase 1
15
38
38
38
38
38
Fase 2
3
38
38
38
38
38
Fase 3
26
38
38
38
38
38
Fase 4
30
38
38
38
38
38
Fase 5
3
38
38
38
38
38
La tabla 15, a continuación, expresa los valores de la Frecuencia Relativa o Probabilidad
Acumulada, que resulta de dividir cada acumulado entre el total de respuestas (38).
Tabla 15: Frecuencias relativas o probabilidad acumulada.
Fases
Muy
Adecuado
Bastante
Adecuado
Adecuado
Poco
Adecuado
No Adecuado
Resp
Fase 1
0.3947
1.00
1.00
1.00
1.00
38
Fase 2
0.0789
1.00
1.00
1.00
1.00
38
Fase 3
0.6842
1.00
1.00
1.00
1.00
38
Fase 4
0.7895
1.00
1.00
1.00
1.00
38
Fase 5
0.0789
1.00
1.00
1.00
1.00
38
A partir de la categoría en que se repite la probabilidad 1, no es necesario completar las
siguientes columnas, porque ya acumuló la máxima probabilidad, lo que quiere decir que
este indicador es considerado, como mínimo de Bastante Adecuado. Para determinar los
valores normales estándar inversos de las probabilidades acumuladas de cada valor, se
localizan los valores utilizando la tabla de distribución estándar.
Buscamos el valor más próximo a la curva Normal Estándar de la probabilidad acumulada,
o con la ayuda de Excel, cuando la probabilidad acumulada sea igual a 1, le corresponde el
valor de 3,5 y si es igual a 0, entonces el valor es igual a -3,5 según Rodríguez & Moráguez
(2001); así obtenemos los Puntos de Corte y Escalas de los Indicadores como se muestra a
continuación en la tabla 16.
Tabla 16: Puntos de corte y escalas de los indicadores.
Fases
Muy
adecuado
Bastante
adecuado
Adecuado
Poco
adecuado
No
adecuado
Suma
Prom.
N-
prom
Fase 1
-0.267
3.5
3.5
3.5
3.5
13.733
2.75
-0.02
Fase 2
-1.413
3.5
3.5
3.5
3.5
12.587
2.52
0.21
Fase 3
0.479
3.5
3.5
3.5
3.5
14.479
2.9
-0.17
Fase 4
0.805
3.5
3.5
3.5
3.5
14.805
2.96
-0.23
Fase 5
-1.413
3.5
3.5
3.5
3.5
12.587
2.52
0.21
Suma
-1.809
17.5
17.5
17.5
17.5
N=
2.73
Ptos. Corte
-0.3618
3.5
3.5
3.5
3.5
Al determinar la correspondencia entre las categorías cualitativas y el rango numérico.
Todos los valores menores o iguales a -0,36 caen en la categoría “Bastante Adecuado” y el
resto en “Adecuado.” Finalmente, comparando los promedios totales de cada fase con los
puntos de cortes significativos tenemos como resultado el criterio de valoración
correspondiente, y por ende se puede generar la respuesta de conclusión frente a cada fase
de la propuesta metodológica, así como lo podemos observar en la tabla 17.
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 124
Tabla 17: Puntos de corte y escalas de los indicadores.
Fases
N-prom
Pto. Corte
Muy adecuado
Pto. Corte
Bastante
adecuado
Criterio de valoración
Pto. Corte <= (n-prom) = muy
adecuado sino bastante adecuado
Conclusión
Fase 1
-0.02
-0.36
3.5
Bastante adecuado
Aceptado
Fase 2
0.21
-0.36
3.5
Bastante adecuado
Aceptado
Fase 3
-0.17
-0.36
3.5
Muy adecuado
Aceptado
Fase 4
-0.23
-0.36
3.5
Muy adecuado
Aceptado
Fase 5
0.21
-0.36
3.5
Bastante adecuado
Aceptado
Para determinar la Validez del instrumento usado (cuestionario/encuesta) usamos el
Análisis de Comunalidad (debe ser mayor 0,4), Medida de Adecuación KMO (debe estar
entre 0,5 - 1) y la prueba de Esferidad Bartlett (debe ser menor 0,05), a continuación, se
muestra los resultados en la tabla 18.
Tabla 18: Análisis de comunalidad, adecuación KMO, Esferidad Bartlett.
Fases
Inicial
Extracción
1. Fase de Preparación
1.000
0.586
2. Fase de Planeación Académica
1.000
0.726
3. Fase de Construcción y Desarrollo de Recursos Académicos
1.000
0.449
4. Fase de Ejecución y Control
1.000
0.522
5. Fase de Actualización y Sincronización
1.000
0.663
Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin.
0.537
Chi-cuadrado aproximado
17.268
Significancia
0.049
Por otra parte, hemos determinado el coeficiente de confiabilidad a través del análisis de
fiabilidad mediante el valor del índice Alfa Cronbach el cual tuvo como resultado de 0.614;
se considera fiable con puntuaciones superiores a 0,85; aunque Loewenthal & Lewis (2001)
sugieren que un valor de fiabilidad de 0.6 puede ser considerado aceptable para escalas con
menos de 10 ítems. De igual forma se determinó los estadísticos descriptivos como: media,
media, moda, desviación típica, varianza, rango, mínimos, máximos, percentiles y
valoración media, a continuación, la tabla 19 muestra los resultados obtenidos en PASW
Stadistic SPSS 18.0.
Tabla 19: Estadísticos descriptivos- medidas de tendencia y dispersión.
Estadísticos
Descriptivos
1. Fase de
Preparación
2. Fase de
Planeación
Académica
3. Fase de
Construcción y
Desarrollo de
Recursos
Académicos
4. Fase de
Ejecución y
Control
5. Fase de
Actualización
y
Sincronización
N
Válidos
38
38
38
38
38
Perdidos
0
0
0
0
0
Media
4.8
3.53
4.68
4.74
3.74
Mediana
4.00
4.00
5.00
5.00
4.00
Moda
4
4
5
5
4
Desv. típ.
0.865
0.762
0.471
0.554
0.601
Varianza
0.749
0.580
0.222
0.307
0.361
Rango
3
3
1
2
2
Mínimo
2
2
4
3
3
Máximo
5
5
5
5
5
Suma
159
134
178
180
142
Percentiles
25
4.00
3.00
4.00
5.00
3.00
50
4.00
4.00
5.00
5.00
4.00
75
5.00
4.00
5.00
5.00
4.00
Val. Medio
4.33
3.67
4.67
5.00
3.66
Criterio de valoración
Bastante
adecuado
Bastante
adecuado
Muy adecuado
Muy
adecuado
Bastante
adecuado
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 125
Como podemos notar los valores de la desviación típica y la varianza, nos permiten afirmar
la existencia de un alto grado de consenso en fases como: La Fase de Construcción y
Desarrollo de Recursos Académicos, y la Fase de Ejecución y Control, ratificando así los
resultados obtenidos con la confrontación de puntos de corte del método Delphi antes
realizados. Podemos apreciar un sentido de homogeneidad de opiniones para las demás
fases, lo que indica que también son necesarias, aunque distarían de ser muy importantes
como la demás; pero sin embargo hay que considerarlas para una correcta aplicación de la
propuesta. En la tabla 20 mostramos el nivel de importancia que se logró determinar gracias
a los análisis de tendencia y dispersión que ofrecen los valores medios y cuartiles; y
podemos observar los resultados generados por el método Delphi y los resultados de Puntos
de Corte.
Tabla 20: Resultados del análisis de la propuesta metodológica.
Estadísticos Descriptivos
Análisis de Tendencia y
Dispersión
Delphi – Puntos de
Corte
Conclusión
Fases
Tendenci
a
Val.
Medio
Importancia
Puntos
de
Corte
Criterio de
valoración
1. Fase de Preparación
4.33
Importante
-0.02
Bastante
adecuado
Aceptado
2. Fase de Planeación
Académica
3.67
Importante
0.21
Bastante
adecuado
Aceptado
3. Fase de Construcción y
Desarrollo de Recursos
Académicos
4.67
Muy
importante
-0.17
Muy
adecuado
Aceptado
4. Fase de Ejecución y
Control
5
Muy
importante
-0.23
Muy
adecuado
Aceptado
5. Fase de Actualización y
Sincronización
3.66
Importante
0.21
Bastante
adecuado
Aceptado
Como podemos observar los resultados obtenidos en la tabla 20, indican la aceptación de
las 5 fases que conforman la propuesta metodológica para la Creación de Escenarios
Virtuales con M- learning; cabe recalcar que las fases que más relevancia tienen según los
resultados son: 3. Fase de Construcción y Desarrollo de Recursos Académicos y 4. Fase de
Ejecución y Control; entendiéndose así que el proceso de enseñanza/aprendizaje está
directamente relacionado al uso y adaptabilidad de recursos, así como también en el
seguimiento y aplicación de los mismos. Finalmente podríamos exponer que la Metodología
Propuesta quedaría dispuesta para su uso y aplicación en instituciones educativas.
3. Discusión
Se desarrollo la propuesta de una metodología para la Creación de Escenarios
Virtuales con M- learning basándonos en las comparativas con metodologías existentes
hasta la actualidad; se consideraron las deficiencias, falencias u omisiones plenamente
identificadas como necesarias para mejorar el proceso de enseñanza/aprendizaje y que estén
directamente relacionas con aspectos tales como: tecnológicos, educativos y en especial de
la interrelación entre docentes y estudiantes.
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Las guías, métodos y metodologías analizadas en esta investigación fueron consideradas
tomando en cuenta la modalidad de estudios como: e-learning y b-elearning que están en
estrecha relación con la tendencia actual m-learning; por otro lado no hemos descuidado el
apartado tecnológico que se convierte en un recurso necesario para poder desarrollar e
implementar soluciones tecnológicas o sistemas que estén dirigidas a la administración de
procesos de enseñanza/aprendizaje conocidos como LMS (Saffer, 2006)
Luego de realizar una comparativa de los modelos y metodologías investigadas, se observa
que la mayoría cubren aspectos puntuales del proceso de la educación siendo las más
representativas las siguientes: MARCO (Koole & Ally, 2006), TASK-ARTEFACT (Sharma &
Kitchens, 2004), SAMR (Puentedura, 2006), RUP (Carrillo, 2011). Por otro lado aquellas que
se destacan en aspectos como el control o verificación para el mejoramiento de los procesos
educativos y las relaciones docente-estudiante son: modelo CONVERSACIONAL (De Meo,
Garro, Terracina, & Ursino, 2007); finalmente existen también metodologías que se orientan
estrictamente a la conformación de los cursos y contenidos, así tenemos: los modelos SAMR
(Puentedura, 2006) y el PROTOTIPO FUNCIONAL (Florián, Patarroyo, & Talero, 2010).
La necesidad de un método o metodología enfocado a la tendencia m-learning y que permita
el desarrollo o implementación de proyectos m-learning se ha fundamentado en la
propuesta que realizamos en esta investigación.
4. Conclusiones
La metodología propuesta para la creación de Escenarios Virtuales de Aprendizaje
basados en M-learning, tuvo una aceptación considerable para las fases de: Construcción y
Desarrollo de Recursos Académicos, y la fase de Ejecución y Control, estos resultados son
concluyentes una vez realizada la validación utilizado el Método Empírico-Analítico de
indagación “Criterio de expertos” ; por otra parte, los resultados fueron sistematizados y
analizados por el Método Delphi “Puntos de Corte”; finalmente se utilizaron también
estadísticos descriptivos como: medias de tendencia central y dispersión: mediana, moda,
máximos, mínimos, desviación típica y cuartiles; los mismos que reafirmaron los resultados
que se exponen a continuación: 1. Fase de Preparación (Bastante Adecuado con tendencia
del 4.33); 2. Fase de Planeación Académica (Bastante Adecuado con tendencia del 3.67), 3.
Fase de Construcción y Desarrollo de Recursos Académicos (Muy Adecuado con tendencia
del 4.67), 4. Fase de Ejecución y Control (Muy Adecuado con tendencia del 4.67) y 5. Fase
de Actualización y Sincronización (Bastante Adecuado con tendencia del 3.66)
Se invita a los lectores de esta investigación el realizar estudios de herramientas o software
que pueden acompañar a la metodología propuesta en la implementación de soluciones
tecnológicas viables para empresas, instituciones, dependencias que están inmersas en el
campo de la educación y por ende en la mejora de los procesos de enseñanza/aprendizaje
Contribución de los autores
En concordancia con la taxonomía establecida internacionalmente para la asignación
de créditos a autores de artículos científicos (https://casrai.org/credit/). Los autores declaran
sus contribuciones en la siguiente matriz:
Novasinergia 2022, 5(2), 106-131 127
Reina, D.
La Sena, N.
Conceptualización
Análisis formal
Investigación
Metodología
Recursos
Validación
Redacción – revisión y edición
Conflicto de Interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de ninguna naturaleza.
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