UNIVERSIDAD PERUANA LOS ANDES

ESCUELA DE POSTGRADO

SEGUNDA ESPECIALIZACIÓN EN DIDÁCTICA

UNIVERSITARIA

INFORME FINAL PARA OPTAR EL TITULO DE ESPECIALISTA

EN DIDACTICA UNIVERSITARIA, CON MENCIÓN EN

INGENIERÍA

Presentado por:

Valero Cajahuanca, Julio Elvis

HUANCAYO - PERÚ

2010

Pág. 1

Minería de Datos para la Identificación de Estilos de Aprendizaje Predominantes en los estudiantes del Centro

de Idiomas de la Universidad Peruana Los Andes

A mi esposa e hijo.

Pág. 2

RESUMEN

La presente investigación se realizó en el Centro de Idiomas de la

Universidad Peruana Los Andes ubicada en la Provincia de Huancayo,

Departamento de Junín durante el periodo comprendido entre los meses de julio y

agosto de 2009 y en la misma participaron todos los docentes y estudiantes del

Centro de Idiomas; El propósito de la presente investigación consistió en la

Identificación del estilo de aprendizaje predominante en los estudiantes del Centro

de Idiomas. Para ello, fue necesaria la aplicación de técnicas de Minería de datos

las cuales permitió describir las características del estilo de aprendizaje

predominante y finalmente se realizó la descripción de las estrategias de

enseñanza con el fin de mejorar el rendimiento académico. El presente estudio se

justificó por cuanto posee valor teórico, utilidad práctica, relevancia social, por su

conveniencia y en base a los beneficios netos que genera. El estudio se sustenta en

las teorías de aprendizaje, los estilos y modelos de aprendizaje.

Metodológicamente el trabajo investigativo se aborda desde la perspectiva de los

tipos de estudio descriptivos, con la aplicación de un diseño de investigación de

campo donde se tomo una muestra estratificada de 130 alumnos. Se aplicó una

encuesta a través de un cuestionario formado por 42 preguntas dicotómicas.

Finalmente, se obtuvo que el estilo predominante en los alumnos es del tipo

sensitivo-visual, activo-secuencial.

Descriptores: Estilos de aprendizaje, Técnicas de Minería de datos, Estrategias de

enseñanza.

Pág. 3

ABSTRACT

Despite the vast research on learning styles, little is known about the

techniques and ways in which we can get that information in our organization.

The purpose of this investigation is to identify the predominant learning style on

students at UPLA Language Center. We used data mining techniques and

algorithms in order to discover and describe the characteristics of the predominant

learning style; the research is based on learning theories and learning styles and

models which allow us choose teaching strategies according to our students

learning styles. Descriptive research was done where the population sample is 130

students and we applied a 42 question test where we discovered the predominant

learning style on the students at the Language Center which is sensitive – visual,

active – sensorial.

Pág. 4

INDICE

Carátula Página

Dedicatoria

Resumen

Abstract

Índice (Tablas y Figuras)

Introducción 06

CAPITULO IPlanteamiento del Problema

1.1 Formulación del Problema de Investigación 08

1.2 Justificación 09

1.3 Objetivos 10

CAPITULO IIAntecedentes y Marco Teórico

2.1 Antecedentes 11

2.2 Marco Teórico 13

2.2.1 Teorías de aprendizaje 13

2.2.2 Estilos de aprendizaje 16

2.2.3 Minería de datos 23

CAPITULO IIIMetodología de la Investigación

3.1 Tipo de Investigación 29

3.2 Diseño de Investigación 30

3.3 Población y Muestra de Estudio 29

3.4 Variables de Estudio 31

3.5 Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos 33

CAPITULO IVDesarrollo de la Investigación, Análisis e Interpretación de Resultados

4.1 Desarrollo de la Investigación 36

4.2 Resultados Obtenidos Desde el Cuestionario 41

4.3 Interpretación de Resultados 43

4.4 Lineamientos Generales Para Estrategias de Enseñanza 46

Conclusiones

Bibliografía

Anexos

Pág. 5

ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS

TABLAS

Página

Tabla N° 1 Promedio Aritmético de los Ciclos por Año 09

Tabla N° 2 Modelo de Estilo de aprendizaje-Enseñanza 23

Tabla N° 3 Tamaño de la Muestra por Estrato 31

Tabla N° 4 Variable Estilos de Aprendizaje 32

Tabla N° 5 Correspondencia de EA y posibles respuestas 42

Tabla N° 6 Tabla de Correspondencia Centroide Cluster 0 43

Tabla N° 7 Tabla de Correspondencia Centroide Cluster 1 44

FIGURAS

Figura N° 1 Planilla en Excel 38

Figura N° 2 Conversión a archivo .arff 38

Figura N° 3 Datos ingresados en WEKA 39

Figura N° 4 Resultados Obtenido de WEKA 41

Figura N° 5 Visualización de Resultados Clustering 45

Figura N° 6 Consolidado de los Resultados (Cuestionario) 62

Pág. 6

INTRODUCCIÓN

El aprendizaje de nuevos idiomas de un estudiante está basado no sólo en

la habilidad innata que posee y en su conocimiento previo con el que llega al

Centro de Idiomas, sino también en la compatibilidad entre su estilo de

aprendizaje y el estilo de enseñanza del profesor.

Como docentes del Centro de Idiomas de la Universidad Peruana “Los

Andes”, consideramos que nos resultaría muy útil determinar las características

del perfil de aprendizaje de nuestros estudiantes para que, en función de ellas,

adecuar las estrategias de enseñanza. Tanto desde el punto de vista del profesor

como del alumno, el concepto de estilos de aprendizaje resulta especialmente

atrayente porque nos ofrece una teoría rica en sugerencias y aplicaciones prácticas

con grandes posibilidades de conseguir un aprendizaje más efectivo.

El presente trabajo se estructura de la siguiente forma: en el capítulo uno

se realiza el planteamiento del problema, en el capítulo dos se revisa los

antecedentes y el marco teórico referente al estudio, en el tercer capítulo se repasa

la metodología de la investigación, en el último capítulo, se realiza el desarrollo

de la investigación, análisis e interpretación de los resultados.

El Autor

Pág. 7

CAPITULO I

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

1.1. Formulación del Problema de Investigación

El rendimiento académico de los alumnos del Centro de Idiomas es bajo

(Tabla Nº 1) debido a varios factores como por ejemplo la motivación del

estudiante, la metodología del docente, entre otros. Sin embargo, en los

diagnósticos preliminares del proceso enseñanza aprendizaje no incluyen

información sobre los estilos de aprendizaje de los alumnos; muchas veces por

desconocimiento de instrumentos y procedimientos para determinar esta

importante característica.

Pág. 8

Tabla Nº 1Promedio aritmético de los ciclos por añoAño/Sem I III V VIII

2007 15 14 15 15

2008 15 14 15 14

2009 14 15 14 15

Fuente: Actas del Centro de Idiomas UPLAElaboración Propia (Nota mínima aprobatoria 15)

Los Docentes del Centro de Idiomas consideramos necesario y muy

importante saber cuál es el estilo de aprendizaje predominante en los estudiantes

con la finalidad de establecer mejor nuestras estrategias de enseñanza en el aula.

Por lo tanto, nos planteamos la investigación con las siguientes interrogantes:

1.1.1. Problema General

¿Cuál es el Estilo de Aprendizaje Predominante en los alumnos del Centro

de Idiomas de la Universidad Peruana Los Andes?

1.3.2. Problemas Específicos

¿Cuáles son las características asociadas al estilo de aprendizaje

predominante en los alumnos del Centro de Idiomas?

¿Qué estrategias de enseñanza debe aplicar el docente del Centro de

idiomas en el aula de clase?

1.2. Justificación

Los resultados de la investigación permitirán a los docentes conocer el

estilo por el cual aprenden mejor los alumnos y así desarrollar sus potencialidades, Pág. 9

habilidades y capacidades lo que incidirá en el rendimiento académico de los

alumnos del Centro de Idiomas.

Por otra parte, el conocimiento del Estilo de Aprendizaje dominante en los

alumnos, permitirá establecer mejor las estrategias de enseñanza en el grupo de

alumnos para un eficiente proceso de enseñanza aprendizaje. Y finalmente, por su

aporte teórico y científico, la investigación es importante para otras personas que

desean avanzar en el estudio del tema.

1.3. Objetivos

1.3.1. Objetivo General

Determinar el Estilo de Aprendizaje predominante en los alumnos del

Centro de Idiomas de la Universidad Peruana “Los Andes”

1.3.2. Objetivos Específicos

Describir las características de los Estilos de Aprendizaje

predominantes de los alumnos.

Describir las estrategias de enseñanza en función del estilo de

aprendizaje dominante en los alumnos.

Pág. 10

CAPITULO II

ANTECEDENTES Y MARCO TEÓRICO

2.1. Antecedentes de investigación

Existen muchos trabajos desarrollados sobre el tema de estilos de

aprendizaje, sin embargo, son pocas las instituciones que hacen uso de este

conocimiento para mejorar el rendimiento académico en sus estudiantes.

Elena Durán y Rosanna Costaguta, Profesoras del Departamento de

Informática de la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías, Universidad

Nacional de Santiago del Estero, Argentina, desarrollaron un trabajo de

investigación denominado “Minería de datos para descubrir estilos de

aprendizaje”, el resumen de la investigación es el siguiente. “Los estudiantes

aprenden de muchas maneras: viendo y escuchando, reflexionando y actuando,

razonando lógica e intuitivamente, memorizando y visualizando, construyendo

analogías y modelos matemáticos. También los métodos de enseñanza son

Pág. 11

variados. Cuanto aprende un estudiante depende de su habilidad innata y de su

preparación previa, pero también de la compatibilidad entre su estilo de

aprendizaje y el estilo de enseñanza del instructor. Los docentes de la carrera

Licenciatura en Sistemas de Información de la Universidad Nacional de Santiago

del Estero, consideran que resultaría útil determinar las características del perfil de

aprendizaje de los estudiantes para adecuar las estrategias de enseñanza. Con este

propósito se encuestó a ochenta y nueve estudiantes, aplicando el Test de Felder y

Soloman. La información recabada originó una base de datos a la que se le aplicó

el Proceso de Descubrimiento de Conocimiento (Knowledge Discovery from

Database - KDD). Así determinamos que existe un alto grado de homogeneidad

en el estilo de aprendizaje de los alumnos. La identificación del cluster dominante

permitió conocer además las características del estilo de aprendizaje compartido

por la mayoría de los alumnos. Teniendo en cuenta la información descubierta se

sugieren estrategias de intervención didáctica y de presentación de material

educativo conforme al estilo dominante”.

Por otra parte, Carmelina Paba Barbosa, Rosa María Lara Gutiérrez y

Annie Karina Palmezano Rondón, realizaron la investigación sobre Estilos de

aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes universitarios, llegando a

las siguientes conclusiones. “Al ser evaluado la Frecuencia, Facilidad y Calidad

de las estrategias utilizadas por los estudiantes, los resultados obtenidos indican

que el Estilo de Aprendizaje de éstos se caracteriza por la Adquisición de la

Información de carácter constructivo, la Retención y la Recuperación de la

Información de manera predominante ante los exámenes; y el Procesamiento de la

Información con mayor Frecuencia se orienta hacia la reproducción de la

Pág. 12

información adquirida, pero con una mayor Facilidad y Calidad al utilizar

estrategias creativas y críticas sobre lo aprendido. Igualmente, se encontró que no

existe una correlación significativa entre las dos variables de estudio. (Duazary

2008; 99-106).

2.2. Marco Teórico

2.2.1. Teorías de Aprendizaje

a) Teoría Conductista

Según Skinner1 Fue la primera teoría en aparecer, lo hace a principios

del siglo XX y tuvo su auge hasta mediados de ese mismo siglo, desde sus

orígenes busca hacer un estudio empírico, controlar y predecir la conducta

observable. Su objetivo es conseguir una conducta determinada para ello se

analizara el modo de conseguirla. En esta teoría se plantearon dos variantes:

el condicionamiento clásico; y el condicionamiento instrumental y operante.

La primera variante describe una asociación entre el estímulo y respuesta

inmediata, de forma que sí sabemos plantear los estímulos adecuados

obtendremos la respuesta deseada. Esta variante explica tan solo

comportamientos muy elementales. La segunda variante, persigue la

consolidación de la respuesta según el estímulo, buscando los reforzadores

necesarios para implantar esta relación en el individuo.

Según esta teoría en la enseñanza se plantea un programa de

contingencias de refuerzos que modifiquen la conducta del alumno. Se

propone un conocimiento a aprender, se entiende que el conocimiento se ha

1 Skinner, B. (1974/1977). Sobre el conductismo. Barcelona: FontanellaPág. 13

adquirido convenientemente si el alumno es capaz de responder

adecuadamente a cuestiones planteadas acerca de este conocimiento. Si el

alumno responde correctamente se le proporcionan una serie de estímulos

positivos para él, si no lo hace correctamente se le dan estímulos negativos o

no se le proporciona el estímulo positivo. Esta secuencia se repite el número

de veces que sea necesario hasta que todas las respuestas estén asimiladas. Se

programa el aprendizaje como una secuencia de pequeños pasos con un gran

número de refuerzos y con una alta frecuencia en el planteamiento de los

mismos. Se divide el conocimiento en tareas o módulos y el alumno debe

superar cada uno de estos módulos para proseguir con el siguiente. Se

definen, así mismo, objetivos operativos y terminales en los que habrá que

evaluar al alumno.

b) Teoría Cognitiva

Para J. Piaget2, El objetivo de esta teoría es analizar procesos internos

como la comprensión, la adquisición de nueva información a través de la

percepción, la atención, la memoria, el razonamiento, el lenguaje, etc. Surgen

una serie de planteamientos según esta teoría que describen y analizan cada

uno de estos procesos internos. Esta teoría entiende que si los procesos de

aprendizaje conllevan el almacenamiento de la información en la memoria, no

es necesario estudiar los procedimientos de estímulo-respuesta sino atender a

los sistemas de retención y recuperación de datos, a las estructuras mentales

donde se alojaran estas informaciones y a las formas de actualización de

2 Piaget, J. (1952). Autobiography [Autobiografía]. En E. Boring (Ed) History of psychology in autobiography. Vol. 4. Worcester, MA: Clark University Press.

Pág. 14

estas. Diferencia entre estructuras mentales como componentes estáticos del

sistema que permanecen estables a lo largo del tiempo y procesos que

describen la actividad del sistema.

Según esta teoría, el objetivo del educador será crear o modificar las

estructuras mentales del alumno para introducir en ellas el conocimiento y

proporcionar al alumno una serie de procesos que le permitan adquirir este

conocimiento. Por tanto, no se estudia cómo conseguir objetivos

proporcionando estímulos, sino que se estudia el sistema cognitivo en su

conjunto: la atención, la memoria, la percepción, la comprensión, las

habilidades motrices, etc. Pretendiendo comprender como funciona para

promover un mejor aprendizaje por parte del alumno.

De cada parte de este sistema cognitivo surgen teorías que analizan,

por ejemplo en la memoria, como se producen los procesos de selección-

retención-recuperación de datos; en el aprendizaje los procesos de

reorganización, reconstrucción y reconceptualización del conocimiento.

Como aportaciones de la Teoría cognitivista podemos destacar el

planteamiento de una enseñanza intencional y planificada en vez de confiar el

aprendizaje a la práctica y a la repetición de ejercicios. No se pone el énfasis

en la consecución de resultados sino en el proceso seguido. Se busca que los

datos que han sido procesados adquieran sentido integrándose en otras

informaciones ya almacenadas.

Pág. 15

En cuanto a sus deficiencias podemos decir en el método de

investigación, ya que es necesario recurrir a técnicas introspectivas para hacer

explícitos los procesos internos. Por tanto no se pueden establecer

correlaciones para obtener resultados específicos según experimentos

realizados, no como en la teoría anterior donde la percepción de un estímulo

originaba una respuesta y esto era de directa aplicación sobre un grupo de

alumnos. Pocas veces se tiene en cuenta la complejidad y diversidad de los

procesos enseñanza – aprendizaje que se dan en el aula y se sigue pautas y

modos de enseñar universales según conceptos procedentes de alguna teoría

de aprendizaje.

2.2.2. Estilos de Aprendizaje

a) Definición de Estilos de Aprendizaje

Existen varias definiciones de estilo de aprendizaje, tratare sólo tres de ellos

que considero los más importantes:

Para K. Willing3 “la noción de estilos de aprendizaje se superpone a

la de estilo cognitivo pero es más comprensiva puesto que incluye

comportamientos cognitivos y afectivos que indican las características y las

maneras de percibir, interactuar y responder al contexto de aprendizaje por

parte del aprendiz. Concreta pues la idea de estilos cognitivos al contexto de

aprendizaje” Alonso García, C. M.; Gallegos Domingo, J.; y Honey P.: Los

Estilos de Aprendizaje: Procedimientos de diagnóstico y mejora. Bilbao:

3 Willing,k 1988, "Learning Strategies as information management: some definitions for theory of

learning strategies", Prospect

Pág. 16

Mensajero, 1995, p. 106. El término estilo de aprendizaje se refiere a que

cada persona cuando aprende utiliza su propio método o estrategia. Aunque

las estrategias variaran según lo que se quiera aprender, cada estudiante

tiende a desarrollar ciertas preferencias globales, tendencias que definen su

estilo de aprendizaje. Por ejemplo cierto alumno que siempre es auditivo

puede en algún momento utilizar estrategias visuales.

Para R. Dunn, K. Dunn y G. Price4: “el estilo de aprendizaje es la

manera en la que un aprendiz comienza a concentrarse sobre una información

nueva y difícil, la trata y la retiene” Dunn, R.; Dunn, K.; y Price, G.: Manual

Learning Style Inventory. Lawrence: Price Systems, 1985, p. 27. Se debe

proveer de experiencias de aprendizaje que permitan al estudiante memorizar,

interactuar, demostrar, practicar, preguntar, reflexionar, evaluar, etc.

Según James W. Keefe5: “los estilos de aprendizaje son los rasgos

cognitivos, afectivos y fisiológicos que sirven como indicadores

relativamente estables, de cómo los educandos perciben interacciones y

responden a sus ambientes de aprendizaje” Alonso García, C.M.; Gallego

Domingo, J.; y Honey P.: Op, Cit, p. 104. Los estilos de aprendizaje son una

combinación de características cognitivas, afectivas y una conducta

psicológica que sirven como indicadores relativamente estables de como los

4 Dunn, R., Dunn, K. And Price, G. (1985) Manual: Learning Style Inventory. Lawrence, KS: Price Systems.

5 Keefe James (1988) Aprendiendo Perfiles de Aprendizaje: manual de examinador, Reston, VA : Asociacion Nacional de Principal de Escuela de Secundaria.

Pág. 17

alumnos perciben, interactúan y responden a su ambiente. Los rasgos

cognitivos se refiere a la manera como el estudiante estructura los contenidos,

forman y utilizan conceptos, interpretan la información, resuelven los

problemas, seleccionan medios de representación ya sea visual, auditivo o

kinestésico. Los rasgos afectivos se relacionan con la parte motivacional y

expectativas que influyen en el aprendizaje del estudiante. Los rasgos

fisiológicos están relacionados con la forma típica del estudiante que puede

considerarse como modelo y con el ciclo periódico de fenómenos fisiológicos

que pueden traducirse en sentimientos, actitudes o estados de ánimo repetidos

cada cierto tiempo. Nuestra experiencia de vida y las demandas del ambiente

determinan en parte cómo percibimos y procesamos la información.

b) Modelos de Estilos de Aprendizaje

Un modelo de estilo de aprendizaje clasifica a los estudiantes de

acuerdo con la forma en cómo ellos reciben y procesan la información.

Modelo de David A. Kolb (1984)

Para Kolb6 Consta de un ciclo de aprendizaje que se produce en dos

dimensiones estructurales: La percepción del contenido a aprender

(aprehensión) y el procesamiento del mismo (transformación). La percepción

de los contenidos se realiza a través de la experiencia concreta de los

acontecimientos, o bien mediante la conceptualización abstracta de los

mismos. El procesamiento se realiza también por dos vías opuestas: mediante

6 Kolb, D.A (1984). Experiential learning: experience as the source of learning and development. prentice hall, englewood cliffs, n.j., 1984. 24

Pág. 18

la experimentación activa o mediante la observación reflexiva, desarrollando

un ciclo de aprendizaje. David A. Kolb indica que a través de la búsqueda de

experiencia, las personas programan su manera de aprender en las

dimensiones del ciclo de aprendizaje (percepción-transformación), con

énfasis hacia alguna vía de estos procesos. De este ciclo, define cuatro tipos

de aprendizaje: observación reflexiva donde se aprende viendo y escuchando;

conceptualización abstracta se aprende pensando; experimentación activa se

aprende actuando; y experiencia concreta se aprende sintiendo. David A.

Kolb, señala que los estilos de aprendizaje individuales son complejos y no se

reducen fácilmente a simples tipologías. El proceso del aprendizaje, en algún

momento, puede ser gobernado por uno o más de estos tipos de aprendizaje

en forma simultánea, de acuerdo a las preferencias de los alumnos hacia uno

o más tipos de aprendizaje determinado. Considera que todos los tipos de

aprendizaje tomados separadamente son incompletos para un estudiante, y

que el logro del aprendizaje se obtiene cuando se usan los tipos en forma

combinada. Los tipos se combinan de dos en dos; de la siguiente manera:

Convergente (experimentación activa/conceptualización abstracta).

Son aquellos alumnos buenos para resolver problemas, tomar

decisiones y aplicaciones prácticas de ideas. Reciben este nombre

porque trabajan mejor en situaciones donde hay una sola respuesta

concreta y una solución a una pregunta o problema. Se controlan en

sus expresiones de emoción. Prefieren tratar con tareas técnicas y

problemas que con discusiones sociales e interpersonales.

Pág. 19

Divergente (experiencia concreta/observación reflexiva). Hay

alumnos que tienen una habilidad imaginativa y conciencia del

significado y valores. Ven situaciones concretas desde algunas

perspectivas y organizan algunas relaciones entre un significado

completo. Aplican más la observación que la acción. Identifican

problemas y comprenden a la gente. Se involucran en el aprendizaje

por experiencia y actividades de grupo.

Asimilador (observación reflexiva/conceptualización abstracta). Están

los alumnos que destacan por su razonamiento inductivo. Aprenden

con ideas abstractas y conceptos, creando modelos conceptuales,

diseñando experimentos, resolviendo problemas, considerando

alternativas de soluciones, leyendo, reflexionando, teorizando,

analizando información cuantificada y actividades estructuradas.

Juzgan las ideas más por su teoría que por su valor práctico, por más

lógica y precisa que resulte. Entienden amplios rangos de información

y los colocan en una forma concisa y lógica.

Acomodador (experiencia concreta/experimentación activa). Son

considerados los alumnos que aprenden con experiencias realizando

planes, tareas y teniendo nuevas experiencias. Se interesan en buscar

oportunidades, tomar riesgos y acciones. Se destacan por su

Pág. 20

flexibilidad, presentaciones y actividades de grupo, ya que trabajan

muy bien con otras personas. Para la búsqueda de la información se

apoyan más en otros que en su propio análisis técnico. Se encuentran

cómodos con otras personas, pero algunas veces se muestran

impacientes e insistentes. Se adaptan bien a circunstancias inmediatas,

aprenden con experiencias aceptando riesgo, tienden a actuar por lo

que sienten más que por análisis de vocablos

Modelo de Felder y Silverman (1988)

Para Felder y Silverman7.Este modelo se enfoca en los diferentes

estilos de aprendizaje formulados por el doctor Richard M. Felder en

colaboración con la doctora Linda K. Silverman. La valoración de las

preferencias de los estilos de aprendizaje de los estudiantes está basada en

cinco dimensiones, las cuales a su vez están relacionadas con las respuestas

que se puedan obtener de las siguientes preguntas:

¿Qué tipo de información perciben preferentemente los estudiantes?

Dimensión relacionada al tipo de información: sensitivos o intuitivos. Los

estudiantes perciben la información sensitiva a la vista, el oído, a las

sensaciones físicas y la información intuitiva a través de la memoria,

reflexión, imaginación, ideas y lecturas.

7 Felder R. M.; y Silverman L. K.: Learning and Teaching Styles in Engineering Education. North Carolina State: University, 1988, p. 674

Pág. 21

¿A través de qué modalidad perciben más efectivamente la información

sensorial? Dimensión relacionada al tipo de estímulos preferenciales:

visuales o verbales. La información externa los estudiantes la reciben

visualmente mediante cuadros, diagramas, gráficos, demostraciones,

fotografías, esquemas o en formatos verbales mediante sonidos, expresión

oral y escrita, símbolos y fórmulas en los textos.

¿Con qué tipo de organización de información está más cómodo el

estudiante a la hora de trabajar? Dimensión relacionada a la forma de

organizar la información: inductivos o deductivos. Los estudiantes

prefieren aprender la información si está organizada inductivamente donde

los hechos y las observaciones se dan y los principios se infieren o

deductivamente donde los principios se revelan, las consecuencias y

aplicaciones se deducen.

¿Cómo progresa el estudiante en su aprendizaje? Dimensión relacionada a

la forma de procesar y comprender la información: secuenciales o

globales. Algunos alumnos progresan en sus aprendizajes mediante un

procedimiento secuencial, de pasos incrementales pequeños, mientras que

otros tienen un entendimiento global que requiere de una visión integral.

¿Cómo prefiere procesar la información que percibe el estudiante?

Dimensión relacionada a la forma de trabajar con la información: activos o

reflexivos. Los alumnos activos aprenden realizando ejercicios, probando

Pág. 22

los conceptos, trabajando con otros alumnos, o por el contrario tenemos

alumnos reflexivos que prefieren trabajar solos.

Tabla Nº 2

Modelo de Estilo Aprendizaje - Enseñanza

Fuente: Bases Teóricas: Felder y Silverman

2.2.3. Minería de Datos

Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD)

Para Xingquan Zhu8 En los últimos años, ha existido un gran

crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos, debido

básicamente al gran poder de procesamiento de las máquinas como a su bajo

costo de almacenamiento. Sin embargo, dentro de estas enormes masas de

datos existe una gran cantidad de información oculta, de gran importancia

estratégica, a la que no se puede acceder por las técnicas clásicas de

recuperación de la información. El descubrimiento de esta información oculta

es posible gracias a la Minería de Datos (DataMining), que entre otras

8 Xingquan Zhu, Ian Davidson (2007). Knowledge Discovery and Data Mining: Challenges and Realities. Hershey, New Your, pp. 18. ISBN 978-1-59904-252-7.

Pág. 23

sofisticadas técnicas aplica la inteligencia artificial para encontrar patrones y

relaciones dentro de los datos permitiendo la creación de modelos, es decir,

representaciones abstractas de la realidad, pero es el descubrimiento del

conocimiento (KDD, por sus siglas en inglés) que se encarga de la

preparación de los datos y la interpretación de los resultados obtenidos, los

cuales dan un significado a estos patrones encontrados. Así el valor real de

los datos reside en la información que se puede extraer de ellos, información

que ayude a tomar decisiones o mejorar nuestra comprensión de los

fenómenos que nos rodean. Hoy, más que nunca, los métodos analíticos

avanzados son el arma secreta de muchos negocios exitosos. Empleando

métodos analíticos avanzados para la explotación de datos, los negocios

incrementan sus ganancias, maximizan la eficiencia operativa, reducen costos

y mejoran la satisfacción del cliente.

Concepto del KDD

De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el

momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a

convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran

un modelo, haciendo que la interpretación de la información y ese modelo

representen un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. La

capacidad de generar y almacenar información creció considerablemente en

los últimos tiempos, se ha estimado que la cantidad de datos en el mundo

almacenados en bases de datos se duplica cada 20 meses. Es así que hoy las

organizaciones tienen gran cantidad de datos almacenados y organizados,

pero a los cuales no les pueden analizar eficientemente en su totalidad. Con

Pág. 24

las sentencias SQL se puede realizar un primer análisis, aproximadamente el

80% de la información se obtiene con estas técnicas. El 20% restante, que la

mayoría de las veces, contiene la información más importante, requiere la

utilización de técnicas más avanzadas.

El Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos

(KDD) apunta a procesar automáticamente grandes cantidades de

datos para encontrar conocimiento útil en ellos, de esta manera permitirá al

usuario el uso de esta información valiosa para su conveniencia. El KDD es el

Proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente

útiles y, en última instancia, comprensibles a partir de los datos. (Fallad et al.,

1996) El objetivo fundamental del KDD es encontrar conocimiento útil,

válido, relevante y nuevo sobre un fenómeno o actividad mediante algoritmos

eficientes, dadas las crecientes órdenes de magnitud en los datos. Al mismo

tiempo hay un profundo interés por presentar los resultados de manera visual

o al menos de manera que su interpretación sea muy clara. Otro aspecto es

que la interacción humano-máquina deberá ser flexible, dinámica y

colaboradora. El resultado de la exploración deberá ser interesante y su

calidad no debe ser afectada por mayores volúmenes de datos o por ruido en

los datos. En este sentido, los algoritmos de descubrimiento de información

deben ser altamente robustos.

El proceso de KDD

El proceso de KDD consiste en usar métodos de minería de datos

(algoritmos) para extraer (identificar) lo que se considera como conocimiento

de acuerdo a la especificación de ciertos parámetros usando una base de datos

Pág. 25

junto con pre procesamientos y post-procesamientos. Se estima que la

extracción de patrones (minería) de los datos ocupa solo el 15% - 20% del

esfuerzo total del proceso de KDD. El proceso de descubrimiento de

conocimiento en bases de datos involucra varios pasos:

Determinar las fuentes de información: que pueden ser útiles y dónde

conseguirlas.

Diseñar el esquema de un almacén de datos (Data Warehouse): que

consiga unificar de manera operativa toda la información recogida.

Implantación del almacén de datos: que permita la navegación y

visualización previa de sus datos, para discernir qué aspectos puede

interesar que sean estudiados. Esta es la etapa que puede llegar a

consumir el mayor tiempo.

Selección, limpieza y transformación de los datos que se van a

analizar: la selección incluye tanto una criba o fusión horizontal (filas)

como vertical (atributos).La limpieza y pre procesamiento de datos se

logra diseñando una estrategia adecuada para manejar ruido, valores

incompletos, secuencias de tiempo, casos extremos (si es necesario),

etc.

Seleccionar y aplicar el método de minería de datos apropiado: esto

incluye la selección de la tarea de descubrimiento a realizar, por

ejemplo, clasificación, agrupamiento o clustering, regresión, etc. La

selección de él o de los algoritmos a utilizar. La transformación de los

datos al formato requerido por el algoritmo específico de minería de

datos. Y llevar a cabo el proceso de minería de datos, se buscan

Pág. 26

patrones que puedan expresarse como un modelo o simplemente que

expresen dependencias de los datos, el modelo encontrado depende de

su función (clasificación) y de su forma de representarlo (árboles de

decisión, reglas, etc.), se tiene que especificar un criterio de

preferencia para seleccionar un modelo dentro de un conjunto posible

de modelos, se tiene que especificar la estrategia de búsqueda a utilizar

(normalmente está predeterminada en el algoritmo de minería)

Evaluación, interpretación, transformación y representación de los

patrones extraídos.

Interpretar los resultados y posiblemente regresar a los pasos

anteriores. Esto puede involucrar repetir el proceso, quizás con otros

datos, otros algoritmos, otras metas y otras estrategias. Este es un paso

crucial en donde se requiere tener conocimiento del dominio. La

interpretación puede beneficiarse de procesos de visualización, y sirve

también para borrar patrones redundantes o irrelevantes.

Difusión y uso del nuevo conocimiento. Incorporar el conocimiento

descubierto al sistema (normalmente para mejorarlo) lo cual puede

incluir resolver conflictos potenciales con el conocimiento existente.

El conocimiento se obtiene para realizar acciones, ya sea

incorporándolo dentro de un sistema de desempeño o simplemente

para almacenarlo y reportarlo a las personas interesadas. En este

sentido, KDD implica un proceso interactivo e iterativo involucrando

la aplicación de varios algoritmos de minería de datos.

Algoritmo de agrupamiento

Pág. 27

Un algoritmo de agrupamiento (en inglés, clustering) es un

procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios

habitualmente de distancia; se tratará de disponer los vectores de entrada de

forma que estén más cercanos aquellos que tengan características comunes.

Un algoritmo de clustering permite extraer representantes de un conjunto de

datos, que pueden ser posteriormente usados para transmisión, para

eliminación de ruido o con una fase posterior de calibración, para

clasificación de vectores en diferentes conjuntos. Algunos algoritmos de

clustering conocidos y usados son el k medias, el ISODATA y el Mapa auto

organizado de Kohonen. Los algoritmos de clustering se usan en minería de

datos, en las fases iniciales de visualización. El algoritmo FarthestFirst de la

herramienta Weka es usado como técnica de agrupamiento para encontrar

grupos homogéneos y de esta forma, detectar los estilos de aprendizaje

predominantes en los estudiantes

Pág. 28

CAPITULO III

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

La investigación es de nivel descriptivo ya que según Sánchez y Reyes

(1998) manifiesta que tiene como objetivo determinar las características de

un fenómeno, así como de establecer relaciones entre variables.

3.1. Tipo de Investigación

Responde al tipo de investigación sustantiva en su nivel

descriptivo. El tipo de investigación que se aplico fue aplicada.

Sánchez y Reyes (1998) se caracterizan por su interés en la

aplicación de los conocimientos teóricos a determinada situación

concreta y las consecuencias prácticas que de ella se deriven. El

Pág. 29

estudio realizado utiliza los conocimientos teóricos de los estilos de

aprendizaje de Felder y Silverman aplicado en un cuestionario a los

alumnos del Centro de Idiomas UPLA.

3.2. Diseño de Investigación

Se adopta el diseño descriptivo simple

3.3. Población y Muestra de Estudio

La Población de estudio estuvo conformado por todos los

estudiantes del Centro de Idiomas de la Universidad Peruana los

Andes.

En el estudio se utilizó el muestreo estratificado porque se dividió

la población en estratos (grupos homogéneos internamente y

heterogéneos entre sí) y se aplicó un muestreo aleatorio simple

dentro de cada estrato.

La muestra es un pequeño grupo de elementos que posee las

características del universo que se está investigando. Para hallar la

proporción de estrato se aplicó la siguiente fórmula (Kish, 1965):

K=

K= = 0,35

Donde:K: Proporción de Estraton: Tamaño de la muestraN: Tamaño de la población

Pág. 30

Tabla N° 3

Tamaño de la Muestra por Estrato

Ciclo Tamaño de la Muestra

Proporción de Estrato

Tamaño por Estrato

I 114 114*0.35 40

III 91 91*0.35 32

V 86 86*0.35 30

VII 80 80*0.35 28

TOTAL N=371 n=130

Fuente: Nómina de Matricula Centro de Idiomas UPLA.

La muestra se caracteriza por las siguientes razones:

- La muestra se puede determina de forma en forma estratificada aplicando

el producto de la población de cada ciclo por la proporción del estrato.

- La proporción del estrato es el cociente de la muestra general y la

población total considerada.

3.4. Variable de Estudio

Variable Independiente: Estilo de aprendizaje

Pág. 31

Tabla N° 4: Variable Estilos de Aprendizaje

Dimensión Definición Indicador

Dimensión relativa a la forma de trabajar con la información:

Activo – Reflexivo

La información se puede procesar mediante tareas activas a través de compromisos en actividades físicas o discusiones o a través de la reflexión o introspección.

¿Cómo prefiere el estudiante procesar la

información?

Dimensión relativa al tipo de información:

Sensorial - Intuitivos

Básicamente, los estudiantes perciben dos tipos de información: información externa o sensitiva a la vista, al oído o a las sensaciones físicas e información interna o memorias, ideas, lecturas, etc.

¿Qué tipo de información perciben preferentemente los

estudiantes?

Dimensión relativa al tipo de estímulos preferenciales:

Visual - Verbal

Con respecto a la información externa, los estudiantes básicamente la reciben en formatos visuales mediante cuadros, diagramas, gráficos, demostraciones, etc. o en formatos verbales mediante sonidos, expresión oral y escrita, fórmulas, símbolos, etc.

¿A través de qué modalidad sensorial es

más efectivamente percibida la

información cognitiva?

Dimensión relativa a la formade procesar y comprensiónde la información:

Secuencial - Global

El progreso de los estudiantes sobre el aprendizaje implica un procedimiento secuencial que necesita progresión lógica de pasos incrementales pequeños o entendimiento global que requiere de una visión integral.

¿Cómo progresa el estudiante en su

aprendizaje?

Fuente: Bases Teóricas: Felder y Silverman

Pág. 32

3.5. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos

3.5.1. El Inventario de Estilos de Aprendizaje de Felder (ILS)

El ILS de Felder y Silverman está diseñado a partir de cuatro

escalas bipolares relacionadas con las preferencias para los estilos de

aprendizaje, que en el ILS son Activo-Reflexivo, Sensorial-Intuitivo,

Visual-Verbal y Secuencial-Global. Con base en estas escalas, Felder ha

descrito la relación de los estilos de aprendizaje con las preferencias de los

estudiantes vinculando los elementos de motivación en el rendimiento

escolar. El instrumento consta de 44 Ítems.

Indicaciones para aplicar el instrumento:

Encierre en un círculo la opción "a" o "b" para indicar su respuesta a

cada pregunta. Por favor seleccione solamente una respuesta para cada

pregunta.

Si tanto "a" y "b" parecen aplicarse a usted, seleccione aquella que se

aplique más frecuentemente.

3.5.2. Proceso de descubrimiento de Conocimiento

La existencia de voluminosas bases de datos conteniendo grandes

cantidades de datos, que exceden en mucho las capacidades humanas de

reducción y análisis a fin de obtener información útil, actualmente son una

realidad en muchas organizaciones. Debido a esto, frecuentemente, las

Pág. 33

decisiones importantes se toman en base a la intuición y experiencia del

decisor más que considerando la rica información almacenada (Han y

Kamber, 2001). Esta situación se intenta solucionar a través del proceso de

KDD, el cual implica la realización de tres etapas: pre procesamiento,

minería de datos (dataminig), y post procesamiento, que se explican

brevemente a continuación.

La etapa de pre procesamiento tiene por objetivo preparar los datos

para que puedan ser sometidos a la etapa siguiente del proceso. Dentro de

las técnicas para realizar el pre procesamiento cabe mencionar a (Han y

Kamber, 2001): limpieza de datos, a fin de remover ruido e

inconsistencias; integración de datos, para generar un único almacén de

datos coherente en aquellos casos donde los datos provienen de diferentes

fuentes; transformaciones de datos, para normalizarlos; y reducción de

datos, a fin de reducir el tamaño de los datos, por ejemplo, eliminando

características redundantes. La importancia del pre procesamiento de los

datos se debe a que la calidad de los datos sobre los que se aplican técnicas

de KDD impacta de manera directa en la calidad del conocimiento que se

descubre a partir de ellos (Han y Kamber, 2001).

La etapa de minería de datos puede definirse sobre la base de un

conjunto de primitivas diseñadas especialmente para facilitar un

descubrimiento de conocimientos eficiente y fructífero. Tales primitivas

incluyen (Han y Kamber, 2001): la especificación de las porciones de la Pág. 34

base de datos o del conjunto de datos en los que se quiere trabajar; la clase

de conocimiento a ser descubierto; los conocimientos existentes que

podrían resultar útiles para guiar el proceso de KDD; las métricas de

interés para llevar a cabo la evaluación de patrones en los datos analizados;

y finalmente, las formas en que el conocimiento descubierto podría ser

visualizado.

La etapa de post procesamiento implica la realización de algún tipo

de reformulación de los resultados obtenidos producto de la minería de

datos realizada. Se pretende, así, que los conocimientos encontrados sean

más fáciles de entender y utilizar por el usuario a quien finalmente están

destinados.

Pág. 35

CAPITULO IV

DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN

ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS

4.1. Desarrollo de la Investigación

La principal fuente de datos para llevar a cabo esta

investigación la constituyeron los alumnos activos del Centro de

Idiomas, de los cuales se seleccionaron al azar, ciento treinta

estudiantes que constituyeron la muestra. Tal cantidad representa

aproximadamente un 10% de la población. El instrumento utilizado

para recolectar los datos fue el Test de Estilos de Aprendizaje

propuesto por Felder y Soloman (1984). Este Test consiste en

cuarenta y cuatro preguntas con dos opciones de respuesta cada una

Pág. 36

(a y b), en las que el alumno debe elegir necesariamente sólo una

de ellas. Con la información recabada a través de esta encuesta se

generó una base de datos, que fue sometida al proceso de KDD,

siguiendo sus tres etapas: pre-procesamiento, minería de datos, y

post-procesamiento. La información recabada con el test fue

cargada en una planilla de EXCEL (Figura 1), luego convertida a

un documento WORD para su posterior conversión a un

archivo .arff (Figura 2), requerido como entrada para el software

WEKA (Witten y Frank, 1999) (Figura 3).

Entre las actividades de pre procesamiento se aplicó

limpieza de los datos mediante el reemplazo de valores faltantes

por el signo “?”, también se eliminaron algunas inconsistencias a

través de correcciones manuales, tales como la existencia de

espaciados innecesarios y otros errores de tecleo. Dado que se

trabajó con un único archivo no fue necesario realizar tareas de

integración ni de transformación. Se llevó a cabo una única tarea de

reducción de datos que consistió en eliminar los atributos: nombre

del alumno, por resultar irrelevante para los objetivos de este

proceso de descubrimiento de conocimiento, y las respuestas a los

ítems 8 y 16, por corresponder a la dimensión procesamiento.

Pág. 37

Fig. N° 1Datos de las Encuestas Cargados en Excel

Fig. N° 2Conversión en Word para generar archivo .arff

Pág. 38

Fig. N° 3Archivo .arff abierto con weka

La etapa de minería de datos fue efectuada guiando la investigación

a través de las cinco preguntas planteadas por Han y Kamber

(2001):

Pregunta Nº 1

¿Cuál es el conjunto de datos que se consideró relevante para

realizar el descubrimiento de conocimientos?

Se decidió trabajar con la base de datos completa resultante del pre

procesamiento.

Pág. 39

Pregunta Nº 2

¿Qué clase de conocimiento se quiere descubrir?

En función del tipo de conocimiento a descubrir se decidió utilizar

tareas de minería de datos del tipo descriptivo. En particular, se

aplicó análisis de cluster (Witten y Frank, 1999) para identificar

subgrupos homogéneos dentro de la población de alumnos

encuestada. Para ello se utilizó al software WEKA y se seleccionó

la opción cluster. En particular, se optó por el algoritmo

FarthestFirst por tratarse de un problema de k centros donde se

pretende que la máxima distancia entre una tupla y su centroide sea

mínima (Chaudhuri, et al., 1998). Para detectar los estilos de

aprendizaje dominantes se decidió mantener en dos la cantidad de

clusters a generar.

Como puede apreciarse en los resultados, que se muestran a

continuación, no existe necesidad de ampliar este número dado el

alto porcentaje de tuplas incluidas en el primer cluster.

Pág. 40

4.2. Resultados Obtenidos desde el Cuestionario

Luego de haber ingresado los datos y configurado el análisis

con el algoritmo farthestFirst del Software Weka, procedimos a

hacer correr el programa obteniendo los siguientes resultados.

Fig. 4Resultados Obtenidos

Pág. 41

Pregunta Nº 3

¿Qué conocimiento de background resultará de utilidad?

A partir de las características definidas por Felder y Silverman se

determinaron las correspondencias entre los estilos de aprendizaje y las

posibles respuestas a las cuarenta y cuatro preguntas del test de Felder y

Soloman. Los resultados se muestran en la Tabla 5. La información de la

Tabla 5 puede ser fácilmente expresada como una jerarquía basada en

reglas a fin de representar las jerarquías de conceptos obtenidas a partir de

nuestro conocimiento del dominio

Tabla Nº 5Correspondencia entre los estilos de aprendizaje y las posibles respuestas a las

cuarenta y cuatro preguntas del test

Fuente: Bases Teóricas: Felder y Silverman

Pág. 42

Pregunta Nº 4

¿Qué medidas pueden utilizarse para estimar patrones de interés?

A partir de este conocimiento se decidió reemplazar cada uno de los

atributos incluidos en los dos centroides de los clusters arrojados por Weka

por el código del estilo de aprendizaje con el que se vincula (según Tabla

2). Con lo que los centroides quedaron expresados como sigue:

4.3. Interpretación de Resultados

A continuación realizamos las correspondencias y luego la

interpretación de los resultados

Tabla Nº 6Correspondencia

Centroide Cluster 0:

Elaboración Propia

A fin de determinar la combinación de estilos de aprendizaje

representada por cada centroide, se procedió a contar las cantidades

de ocurrencias de cada estilo. Resultando:

Pág. 43

SN 8 I 4      

V 6 AU 4   TOTAL

AC 8 R 3   42

SC 6 G 3      

Tabla Nº 7Correspondencia

Centroide Cluster 1

Elaboración Propia

SN 6 I 7      

V 1 AU 9   TOTAL

AC 2 R 8   42

SC 3 G 6      

Pág. 44

Por lo que este centroide representa el estilo sensitivo-visual, activo-secuencial (SN, V, AC, SC) que resulta ser el dominante en la población de alumnos encuestados.

Por lo que este centroide representa el estilo intuitivo- auditivo- reflectivo-

global (I, AU, R, G) que resulta ser el dominante en la población de

alumnos encuestados.

Pregunta Nº 5

¿Cómo se visualizarán los patrones descubiertos?

Para visualizar los patrones descubiertos se optó por un gráfico de barras

que muestre los clusters resultantes en función del porcentaje de tuplas que

incluye cada uno (Figura 4). En particular, aproximadamente el 85% de la

población encuestada constituyó el primer cluster, y sólo un 15 %, el

segundo

Fig. 5Visualización de resultados del Clustering

Pág. 45

4.4. Lineamientos generales para estrategias de enseñanza

Con el objetivo de transferir a la práctica cotidiana de nuestros

docentes, y a fin de propiciar la compatibilidad entre el estilo de aprendizaje

de los alumnos y el de enseñanza de nuestros profesores, decidimos sugerir

algunas estrategias de enseñanza conforme al perfil obtenido de los alumnos

encuestados. Un estilo de enseñanza se define en término de las respuestas a

cuatro preguntas planteadas considerando las dimensiones descriptas; Felder y

Silverman (1988): ¿qué tipo de información enfatizar?, ¿en qué modo de

presentación se debe hacer hincapié?, ¿qué forma de participación del

estudiante debe enfatizarse con la presentación?, ¿qué tipo de perspectiva se

proporciona con la información presentada? De esta manera, y atendiendo al

estilo de aprendizaje dominante, se sugiere:

El tipo de información que se presente a los alumnos debe

corresponderse con hechos concretos.

La información debe ser presentada preferiblemente en forma visual

(por ejemplo mediante imágenes, diagramas de flujo, etc.).

Nuestros estudiantes viven en la sociedad de la imagen. Esto hace que

sea imprescindible incluir el proceso de enseñanza – aprendizaje

materiales visuales y audiovisuales para así adaptar nuestra enseñanza

a los nuevos tiempos. Las principales funciones del uso de la imagen

en nuestra aula son:

Pág. 46

o Motivar a nuestros estudiantes haciéndolos seres más

activos.

o Hacer de la imagen fiel reflejo de la realidad. Por lo tanto,

esa imagen les hará acercarse más al mundo en el que

deberán vivir como seres integrados e integrales.

o Favorece la creación de situaciones adecuadas para el

desarrollo del proceso de enseñanza – aprendizaje.

o Tienen una función informativa ya que transmiten los

aspectos culturales de la sociedad en la que vivimos así

como de la que desconocemos a causa de la distancia.

o Tiene la habilidad de conseguir que el estudiante centre su

atención en un determinado aspecto.

o Refuerza las ideas que como se suele decir, muchas veces

Materiales Visuales e Impresos, Libro de Texto, La elección del libro de

texto es habitualmente una tarea muy compleja. Debemos tener en

cuenta para su elección

o Contenidos: si guardan relación con los objetivos.

o Secuenciación: si los contenidos son presentados de

manera cíclica y relacionando adecuadamente lo ya

aprendido con lo que en ese momento se debe aprender.

o Actividades: si acercan al alumno / a a la realidad que le

rodea y son una buena base para desarrollar un

aprendizaje relevante y posteriormente significativo.

Pág. 47

o Diseño: si el libro posee un diseño capaz de llamar y

mantener la atención del alumno / a, si es motivador y

claro.

o Consideraciones Prácticas: si el precio es adecuado y es

fácil localizarlo en las librerías.

o Los libros de texto son de gran ayuda para los profesores

ya que proponen una secuenciación de contenidos y un

programa correctamente estructurado, un amplio volumen

de material y son fáciles de usar. Además ayudan al

docente a ahorrar tiempo en la preparación de las clases,

da ideas acerca de cómo enseñar algo y son una

referencia tanto para el joven como para el maestro

durante el curso.

En las clases sería conveniente incentivar tanto la participación activa del

estudiante (opinando, reflexionando, actuando, etc.), también es necesaria

una participación activa, a la hora de evaluar ideas y soluciones.

La información debe proporcionarse al alumno desde una perspectiva

secuencial Es conveniente hacer conocer los objetivos del aprendizaje

antes de desarrollar cada tema, y también mostrar la vinculación del tópico

con otros de la unidad y de otras asignaturas del currículo.

Pág. 48

CONCLUSIONES

La aplicación del proceso de KDD posibilitó determinar que existe un alto

grado de homogeneidad en el estilo de aprendizaje de los alumnos del

Centro de Idiomas. El análisis por cluster realizado permitió identificar al

estilo sensitivo-visual, activo-secuencial como el dominante.

Los docentes deben incentivar la participación activa del estudiante y la

información debe ser presentada en forma visual Una herramienta

importante a tener en cuenta es el uso de software de laboratorio “BELT”,

el cuál es un complemento muy importante para el aprendizaje de los

alumnos.

Las estrategias de enseñanza en las lecciones de aprendizaje deben estar

basadas en “aproaches and methods” que permitan la participación

constante de los alumnos, como por ejemplo, Total Physical Response

(TPR) donde los estudiantes son llamados a responder físicamente a

órdenes verbales. Los estudiantes disfrutarán de pasar el tiempo fuera de

sus sillas. Las actividades TPR son simples y no requieren una preparación

especial por parte del profesor. Es bueno para los estudiantes sinestésicos

que necesitan estar siempre activos en la clase. El tamaño de la clase no

debería ser un problema y funciona efectivamente con niños y adultos.

Pág. 49

RECOMENDACIONES

Ante la abundante información sobre las teorías y los estilos de

aprendizaje, es muy importante encontrar una que se adapte a las

características del grupo a estudiar. El Cuestionario de Felder y Silverman

podría ser utilizado en alumnos de Ingeniería por ejemplo.

Después de obtener el estilo de aprendizaje predominante de los

estudiantes es muy importante alinear las estrategias de enseñanza de los

docentes al estilo predominante obtenido para mejorar el rendimiento de

sus estudiantes.

Pág. 50

BIBLIORAFÍA

ALONSO, C.M., D. J. GALLEGO Y P. HONEY. Estilos de Aprendizaje. Tercera

edición, Bilbao: Editorial Mensajero. 1997.

CAPELLA RIVERA, Jorge. Estilos de Aprendizaje. Primera edición, Lima:

Editorial Massey and Vanier. 1999.

FELDER, R. M. y SILVERMAN, L. K. “Learning and Teaching Styles in

Engineering Education Application”. Engr. Education, pp. 674-681.1998.

FELDER, R. M., y SOLOMAN, V. Index of Learning Styles.

<http://www.ncsu.edu/felder-public/ILSpage.html> [Consulta: Marzo 2006].

GONZALEZ PINEDA, J. Estilos cognitivos y de aprendizaje. Segunda edición,

Barcelona: Editorial Santillana. 1996.

HAN, J., y KAMBER, M. Data Mining: Concepts and Techniques. USA,

Academic Press.2001.

KEEFE, J.W. Assesing Student Learning Styles. Primera edición, Michigan:

Editorial ERIC. 1982.

KOLB, D. Sicología de las organizaciones. Experiencias. Primera edición,

Madrid: S.P.I.1976.

MANRIQUE FERNANDEZ, Luis. Desafíos de la Nueva Educación: el maestro

de la excelencia. Primera edición. S.P.I 2002

SANCHEZ CARLESI, Hugo. Metodología y diseños en la investigación

científica. Cuarta edición, Lima: Editorial Los Jazmines 1990.

WITTEN, I. y FRANK, E. Data Mining: Practical machine, learning tools and

techniques with Java implementations. USA, Morgan Kauffmann Publishers.1999

Pág. 51

ANEXO Nº 1

CUESTIONARIO

INVENTARIO DE ESTILOS DE APRENDIZAJE DE FELDER (ILS)

1. Entiendo mejor algo

a) si lo practico.

b) si pienso en ello.

2. Me considero

a) realista.

b) innovador.

3. Cuando pienso acerca de lo que hice ayer, es más probable que lo haga sobre la base de

a) una imagen.

b) palabras.

4. Tengo tendencia a

a) entender los detalles de un tema pero no ver claramente su estructura completa.

b) entender la estructura completa pero no ver claramente los detalles.

5. Cuando estoy aprendiendo algo nuevo, me ayuda

a) hablar de ello.

b) pensar en ello.

6. Si yo fuera profesor, yo preferiría dar un curso

a) que trate sobre hechos y situaciones reales de la vida.

b) que trate con ideas y teorías.

Pág. 52

7. Prefiero obtener información nueva de

a) imágenes, diagramas, gráficas o mapas.

b) instrucciones escritas o información verbal.

8. Una vez que entiendo

a) todas las partes, entiendo el total.

b) el total de algo, entiendo como encajan sus partes.

9. En un grupo de estudio que trabaja con un material difícil, es más probable que

a) participe y contribuya con ideas.

b) no participe y solo escuche.

10. Es más fácil para mí

a) aprender hechos.

b) aprender conceptos.

11. En un libro con muchas imágenes y gráficas es más probable que

a) revise cuidadosamente las imágenes y las gráficas.

b) me concentre en el texto escrito.

12. Cuando resuelvo problemas de matemáticas

a) generalmente trabajo sobre las soluciones con un paso a la vez.

b) frecuentemente se cuales son las soluciones, pero luego tengo dificultad para imaginarme los pasos para llegar a ellas.

13. En las clases a las que he asistido

a) he llegado a saber como son muchos de los estudiantes.

b) raramente he llegado a saber como son muchos estudiantes.

Pág. 53

14. Cuando leo temas que no son de ficción, prefiero

a) algo que me enseñe nuevos hechos o me diga como hacer algo.

b) algo que me de nuevas ideas en que pensar.

15. Me gustan los maestros

a) que utilizan muchos esquemas en el pizarrón.

b) que toman mucho tiempo para explicar.

16. Cuando estoy analizando un cuento o una novela

a) pienso en los incidentes y trato de acomodarlos para configurar los temas.

b) me doy cuenta de cuales son los temas cuando termino de leer y luego tengo que regresar y encontrar los incidentes que los demuestran.

17. Cuando comienzo a resolver un problema de tarea, es más probable que

a) comience a trabajar en su solución inmediatamente.

b) primero trate de entender completamente el problema.

18. Prefiero la idea de

a) certeza.

b) teoría.

19. Recuerdo mejor

a) lo que veo.

b) lo que oigo.

20. Es más importante para mí que un profesor

a) exponga el material en pasos secuenciales claros.

b) me dé un panorama general y relacione el material con otros temas.

Pág. 54

21. Prefiero estudiar

a) en un grupo de estudio.

b) solo.

22. Me considero

a) cuidadoso en los detalles de mi trabajo.

b) creativo en la forma en la que hago mi trabajo.

23. Cuando alguien me da direcciones de nuevos lugares, prefiero

a) un mapa.

b) instrucciones escritas.

24. Aprendo

a) a un paso constante. Si estudio con ahínco consigo lo que deseo.

b) en inicios y pausas. Me llego a confundir y súbitamente lo entiendo.

25. Prefiero primero

a) hacer algo y ver que sucede.

b) pensar como voy a hacer algo.

26. Cuando leo por diversión, me gustan los escritores que

a) dicen claramente los que desean dar a entender.

b) dicen las cosas en forma creativa e interesante.

27. Cuando veo un esquema o bosquejo en clase, es más probable que recuerde

a) la imagen.

b) lo que el profesor dijo acerca de ella.

Pág. 55

28. Cuando me enfrento a un cuerpo de información

a) me concentro en los detalles y pierdo de vista el total de la misma.

b) trato de entender el todo antes de ir a los detalles.

29. Recuerdo más fácilmente

a) algo que he hecho.

b) algo en lo que he pensado mucho.

30. Cuando tengo que hacer un trabajo, prefiero

a) dominar una forma de hacerlo.

b) intentar nuevas formas de hacerlo.

31. Cuando alguien me enseña datos, prefiero

a) gráficas.

b) resúmenes con texto.

32. Cuando escribo un trabajo, es más probable que

a) lo haga ( piense o escriba) desde el principio y avance.

b) lo haga (piense o escriba) en diferentes partes y luego las ordene.

33. Cuando tengo que trabajar en un proyecto de grupo, primero quiero

a) realizar una "tormenta de ideas" donde cada uno contribuye con ideas.

b) realizar la "tormenta de ideas" en forma personal y luego juntarme con el grupo para comparar las ideas.

34. Considero que es mejor elogio llamar a alguien

a) sensible.

b) imaginativo.

Pág. 56

35. Cuando conozco gente en una fiesta, es más probable que recuerde

a) cómo es su apariencia.

b) lo que dicen de sí mismos.

36. Cuando estoy aprendiendo un tema, prefiero

a) mantenerme concentrado en ese tema, aprendiendo lo más que pueda de él.

b) hacer conexiones entre ese tema y temas relacionados.

37. Me considero

a) abierto.

b) reservado.

38. Prefiero cursos que dan más importancia a

a) material concreto (hechos, datos).

b) material abstracto (conceptos, teorías.

39. Para divertirme, prefiero

a) ver televisión.

b) leer un libro.

40. Algunos profesores inician sus clases haciendo un bosquejo de lo que enseñarán. Esos bosquejos son

a) algo útiles para mí.

b) muy útiles para mí.

41. La idea de hacer una tarea en grupo con una sola calificación para todos

a) me parece bien.

b) no me parece bien.

Pág. 57

42. Cuando hago grandes cálculos

a) tiendo a repetir todos mis pasos y revisar cuidadosamente mi trabajo.

b) me cansa hacer su revisión y tengo que esforzarme para hacerlo.

43. Tiendo a recordar lugares en los que he estado

a) fácilmente y con bastante exactitud.

b) con dificultad y sin mucho detalle.

44. Cuando resuelvo problemas en grupo, es más probable que yo

a) piense en los pasos para la solución de los problemas.

b) piense en las posibles consecuencias o aplicaciones de la solución en un amplio rango de campos.

Pág. 58

ANEXO Nº 2CONSOLIDADO GENERAL DE LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN

Pág. 59

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CONSOLIDADO GENERAL DE LOS RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN

Fig. 6

Fuentes: Cuestionario aplicadoElaboración propia

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