Ciencias de la Educación

Artículo de investigación    

 

Flipped Classroom aplicado en el aprendizaje adaptativo

 

Flipped Classroom applied to adaptive learning

 

 Sala de aula invertida aplicada na aprendizagem adaptativa

 

 

 

Ligia Jessica Concha-Castillo I
hillaryjessyk87@gmail.com 
https://orcid.org/0000-0002-0768-0251     
,Elba Bodero-Poveda II
ebodero@unach.edu.ec  
https://orcid.org/0000-0003-3807-5203  
 

 

 

 

 

 

 

 


Correspondencia: [email protected]

 

 

*Recibido: 03 de noviembre de 2021 *Aceptado: 07 de enero de 2022 * Publicado: 14 de enero de 2022

 

 

I.         Licenciada en Ciencias de la Educación Mención Informática Educativa. Docente en Ciencias Informáticas, Unidad Educativa Capitán Edmundo Chiriboga, Riobamba, Ecuador.

II.      Magister en Tecnología de la Información y Multimedia Educativa. Docente en Ciencias Informáticas, Universidad Nacional de Chimborazo, Riobamba, Ecuador.


III.    

Resumen

Hoy en día el mundo se encuentra viviendo una crisis a causa de la pandemia de COVID-19, la misma que ha afectado en todos los ámbitos de la vida cotidiana, incluida la educación. Es por esto que la innovación educativa, se torna una herramienta útil al representar un cambio significativo, que busca la mejora en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Dos métodos pedagógicos que corresponden a tendencias en esta área son, flipped classroom y el aprendizaje adaptativo, este último utiliza la analítica de datos para mejorar los métodos y técnicas a través del análisis de patrones en el contexto educativo. Este estudio tiene por objetivo realizar una revisión sistemática de literatura (SLR) a través de un proceso riguroso de extracción de conocimiento. Se obtuvieron 128 estudios candidatos de estos 97 correspondieron a estudios primarios, los cuales dieron contestación a las preguntas de investigación, para conocer: de qué manera se implementa la investigación educativa, cuáles son las principales herramientas o plataformas utilizadas, que algoritmos o técnicas estadísticas se utilizan para la evaluación de las estrategias implementadas y en qué países existe más evidencia científica e investigaciones, todas estas en torno al método flipped classroom y al aprendizaje adaptativo.

Palabras Clave: Flipped classroom; enseñanza; aprendizaje adaptativo; innovación educativa

 

Abstract

Nowadays the world is living a crisis due to the COVID-19 pandemic, which has affected all areas of daily life, including education. This is why educational innovation becomes a useful tool as it represents a significant change that seeks to improve the teaching-learning process. Two pedagogical methods that correspond to trends in this area are flipped classroom and adaptive learning, the latter uses data analytics to improve methods and techniques through the analysis of patterns in the educational context. This study aims to conduct a systematic literature review (SLR) through a rigorous process of knowledge extraction. A total of 128 candidate studies were obtained, of which 97 corresponded to primary studies, which answered the research questions: how is educational research implemented, what are the main tools or platforms used, what algorithms or statistical techniques are used for the evaluation of the strategies implemented, and in which countries there is more scientific evidence and research, all of these around the flipped classroom method and adaptive learning.

Keywords: Flipped classroom; teaching; adaptive learning; educational innovation

 

Resumo

Hoje o mundo vive uma crise devido à pandemia do COVID-19, a mesma que afetou todas as áreas da vida cotidiana, inclusive a educação. É por isso que a inovação educacional torna-se uma ferramenta útil por representar uma mudança significativa, que busca melhorar o processo de ensino-aprendizagem. Dois métodos pedagógicos que correspondem a tendências nesta área são a sala de aula invertida e a aprendizagem adaptativa, esta última utiliza a análise de dados para melhorar métodos e técnicas através da análise de padrões no contexto educacional. Este estudo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura (SLR) por meio de um rigoroso processo de extração de conhecimento. Foram obtidos 128 estudos candidatos, destes 97 corresponderam a estudos primários, que responderam às questões de pesquisa, para saber: como a pesquisa educacional é implementada, quais são as principais ferramentas ou plataformas utilizadas, quais algoritmos ou técnicas estatísticas são usadas. das estratégias implementadas e em quais países há mais evidências científicas e pesquisas, todas em torno do método de sala de aula invertida e aprendizagem adaptativa.

Palavras chave: Sala de aula invertida; ensino; aprendizagem adaptativa; inovação educacional

 

Introducción

Actualmente el mundo se encuentra viviendo una crisis sanitaria a causa del coronavirus (COVID-19), esto ha provocado una situación desfavorable en todos los ámbitos, incluido la educación en todos sus niveles, presentándose un gran problema en el cual el profesor debe contemplar la implementación de estrategias e innovar técnicas para la enseñanza aprendizaje, en busca de lograr los resultados esperados con los estudiantes (Morales, Donoso, Gallardo, Espinoza y Morales, 2021).

La innovación educativa es un proceso creativo cuyo principal objetivo es mejorar los aspectos relacionados el aprendizaje (Fidalgo y Sein, 2018). Según Fidalgo, Sein y García (2019) las tendencias que actualmente se están utilizando en la innovación educativa son: BlockChain, Realidad Mixta, Realidad Aumentada Adaptativa, Inteligencia Colectiva, Ecosistemas de Aprendizaje, Learning Analytics, Gamificación, MOOC’s y Aprendizaje Servicio; estos son definidos como métodos pedagógicos innovadores, incluidos a estos se encuentra Flipped Classroom

Según Martínez, Esquivel y Martínez (2014) Flipped classroom es un método de aprendizaje en el cual se invierten los roles de la enseñanza tradicional, donde la clase, habitualmente impartida por el profesor, puede ser analizada en horas extra clase por los estudiante mediante herramientas multimedia; y las actividades prácticas, puedan realizarse en horario de clases con tutoría del docente y métodos interactivos de trabajo colaborativo, presentándose de esta manera como una estrategia educativa que contribuye a desarrollar competencias de autogestión, trabajo en equipo y habilidades de autoaprendizaje en los alumnos (González y Huerta, 2019).

Además, el aprendizaje adaptativo, es definido por Salazar (2016) como “un método educativo basado en la modificación de los contenidos y formas de enseñanza de acuerdo con el estudiante”, este está emergiendo como una tecnología prometedora para promover el acceso y la calidad a gran escala en la educación superior (Becker et al., 2018).

En este contexto es importante extraer el conocimiento fundamental para la utilización de estos dos métodos pedagógicos innovadores, puesto que estos corresponden a una tendencia en el ámbito educativo, que busca comprender aspectos que no son perceptibles a simple vista y que requieren un análisis a profundidad, incluyendo los datos que se producen en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

El proceso de revisión de los casos de estudio a nivel científico debe ser riguroso y cuantificable, para evitar resultados erróneos y un posible sesgo de la investigación, para ello es necesario la aplicación de una “revisión sistemática de literatura” SLR, que permitirá responder a una o varias preguntas de investigación (Felizardo et al., 2011). La SLR a diferencia de la “revisión de literatura” se define como un mecanismo para analizar e interpretar una investigación, realizando una evaluación justa, mediante la utilización de una metodología fiable, rigurosa y auditable (Kitchenham y Charters, 2007) y así evitando un posible sesgo en el análisis del contenido.

Esta investigación tiene por objetivo general analizar los trabajos relacionados a la implementación del método de flipped classroom aplicado al aprendizaje adaptativo, a través de una SLR y responder a las siguientes preguntas de investigación RQ1. ¿De qué manera se implementa la investigación educativa?, RQ2. ¿Qué herramientas informáticas o plataformas se han utilizado?, RQ3. ¿Qué algoritmos informáticos o técnicas estadísticas se aplican para el análisis?, RQ4. ¿En qué países existe mayor evidencia científica de alto impacto acerca de esta temática?

Las respuestas a estas preguntas representan un gran aporte teórico a nivel global, puesto que permitirán la realización de futuras investigaciones mediante la aplicación de casos de estudios particulares, acerca de la forma de implementación del aprendizaje adaptativo, técnicas informáticas o estadísticas involucradas en el proceso de enseñanza aprendizaje, herramientas de software, relacionadas a la analítica y al aprendizaje representando también una utilidad tecnológica. Además, con la pregunta de investigación RQ4, se establece un marco de referencia educativa para dar seguimiento y analizar los sistemas educativos, aciertos y estrategias de los países que más investigan en este ámbito.

De esta manera se plantearon los siguientes objetivos específicos, (1) describir las formas de implementación del método flipped classroom y el aprendizaje adaptativo en los trabajos científicos, (2) identificar las herramientas informáticas o plataformas que se han utilizado, (3) definir qué algoritmos informáticos y técnicas estadísticas pueden ser aplicadas en este ámbito y (4) reconocer en qué países existe mayor evidencia científica de alto impacto acerca de esta temática.

Estado del arte

La construcción del conocimiento se ha convertido en un tema coyuntural en la actualidad, a través de la historia se ha buscado que por medio de la educación el ser humano consiga integrar el saber conocer, saber hacer, saber ser y el saber convivir; y así lograr un óptimo conocimiento que pueda ser aplicado en todos los ámbitos de su vida y en contribución a la sociedad (Moreno, 2012). Gallego (2009), propone que la pedagogía y educación se constituyen como un campo importante de la cultura humana y estos se construyen bajo los parámetros de la ciencia y la filosofía.

Esta investigación se fundamenta epistemológicamente en la teoría filosófica del constructivismo, esta teoría plantea la construcción del conocimiento desde el interior de la persona y su interacción con la realidad, el exterior, menciona que “ésta no puede ser conocida en sí misma, sino a través de los mecanismos cognitivos de que se dispone… esto significa que el conocimiento se logra a través de la actuación sobre la realidad” (Araya, Alfaro & Andonegui, 2007, p.77). En el Constructivismo educativo la corriente de desarrollo de habilidades cognoscitivas plantea que lo más relevante en el proceso de aprendizaje es el desarrollo de las habilidades y no la memorización de los conceptos o los contenidos. Esta corriente propone que la enseñanza debe centrarse en el desarrollo de capacidades para observar, clasificar, analizar, deducir y evaluar (Araya, Alfaro & Andonegui, 2007).

Según Tünnermann (2011), el aprendizaje constructivista se efectúa plenamente cuando los alumnos elaboran de forma activa sus propios conocimientos intentando comprender el material que se les proporciona, es así como el aula invertida es una forma estratégica de construir conocimiento, al invertir los papeles, los alumnos adquieren un conocimiento previo de manera autónoma para luego compartirlo y aplicarlo, construyendo así un conocimiento en base a la experiencia, además Tünnermann (2011) menciona que el intercambio de información entre compañeros que presentan diferentes niveles de conocimiento provoca una modificación de los esquemas del individuo y acaba produciendo aprendizaje, además de mejorar las condiciones motivacionales de la instrucción.

Los trabajos relacionados al tema planteado en este estudio se presentan desde el más general hasta el más relacionado y de aporte para la presente investigación.

Mediante una revisión sistemática de literatura, Crisol, Herrera y Montes (2020), analizan investigaciones científicas en el período de 2009 a 2018 acerca la situación de la educación virtual y el acceso a la misma, buscan responder cuáles son los requerimientos tecnológicos y pedagógicos que se debe considerar para la adaptación de la educación superior en línea y que esta sea accesible para todo el mundo.  Ramírez y Lugo (2020), también analizan tendencias innovadoras para la educación, por medio de la revisión de literatura publicada entre 2010 y 2020, en las bases de datos Web of Science (WoS) y Scopus, destacan aspectos enfocados a características, tecnologías y diseños de modelos educativos que involucren innovación. Concluyen que las publicaciones de innovación educativa integran en sus propuestas el uso de las tecnologías digitales. Gómez, Alemán, Portuguez y Medina (2019), realizan aportes a la innovación educativa mediante una revisión sistemática de literatura sobre el uso y desarrollo de tecnologías en el ámbito educativo, en el periodo de 2015 a 2020, entre los principales temas que abordan son el impacto de la tecnología en la educación, además de la implementación del aprendizaje adaptativo, aprendizaje gamificado, aprendizaje híbrido, laboratorios remotos, cursos masivos abiertos (MOOC), pedagogías digitales, modelos tecnológicos, tecnologías adaptativas, tecnologías abiertas y tecnologías disruptivas. Duffour, (2020), presenta una revisión de literatura acerca del aprendizaje adaptativo, personalizado y la inteligencia artificial publicadas entre los años 2000 a 2020. El estudio presenta metodologías, técnicas, enfoques, resultados y el uso de tecnologías, además hace énfasis en la influencia de la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos, e identifica los patrones y las direcciones futuras de estos tipos de aprendizaje.

Cortés, Acuña y Martínez (2021), mediante una revisión de la literatura en reconocidos buscadores científicos, identifican ventajas y desventajas de las técnicas empleadas en el “aprendizaje adaptativo y “aprendizaje adaptativo inteligente” que ha sido implementado en la educación superior y sus cambios debido a la pandemia por COVID-19, posteriormente realizan un análisis comparativo de metodologías y paradigmas aplicados con estos dos enfoques. (Osadchyi et al., 2020), por medio de una búsqueda en destacados repositorios científicos utilizando palabras clave, criterios de inclusión y exclusión, destaca la experiencia del profesorado con el uso de sistemas de aprendizaje adaptativo, aspectos teóricos y prácticos, además del uso de las TICs como pilar fundamental en la adaptabilidad educativa.

 Kusumastuti, Hidayanto y Prabowo (2021), identifican y clasifican criterios generales de sistemas de aprendizaje adaptativo implementados en los MOOC, por medio de la revisión de investigaciones publicadas en el periodo de 2016 a 2020. Buscan establecer un método general a utilizar en el aprendizaje adaptativo, además de identificar cuáles son las tendencias en tecnología adaptativa que se mencionan en la mayoría de las investigaciones analizadas. De igual manera Pappas y Olsen (2021), por medio de un estudio sistemático de la literatura presentan una revisión de métodos analíticos comunes y técnicas más utilizadas en estos sistemas de aprendizaje, además, proponen una guía para estudios futuros, acerca de cómo diseñar adecuados sistemas de aprendizaje adaptativos, aplicando inteligencia artificial.

Utilizando un proceso de búsqueda estratégica sobre el aprendizaje adaptativo Martin, Chen, Moore y Westine (2020), analizaron metodologías, enfoques, estrategias de adaptación y uso de tecnologías que se pueden aplicar en este tipo de aprendizaje, además proponen que los estudios futuros deben analizar el desarrollo y capacidades del aprendizaje adaptativo y uso de tecnologías como herramienta eficaz en el aprendizaje personal.

El presente artículo se diferencia de los antes citados, en varios aspectos, es así que ninguno de los trabajos mencionados, se centran en flipped classroom en conjunto con el aprendizaje adaptativo para su revisión sistemática de literatura, por esta razón y dada la importancia del tema de investigación, este trabajo presenta un gran aporte, debido a que se estudiará la forma de implementación en casos de estudio, las herramientas informáticas aplicadas, las técnicas y algoritmos de análisis, los países en los cuales existe mayor evidencia científica, en torno a estos dos métodos innovadores de aprendizaje.

Metodología

Este trabajo de investigación tiene un enfoque mixto, debido a que se analiza el contenido cualitativo de los trabajos de investigación indexados en la base de datos SCOPUS, pero como resultado existen valores cuantitativos, que es posible su descripción estadística. Tiene un diseño de teoría fundamentada, con preguntas sobre procesos y relaciones entre conceptos que conforman un fenómeno (Hernández, Fernández y Baptista, 2014) y es sistemático, porque lleva un orden, dado por el proceso de la SLR, utiliza la técnica de la observación y crea una base de datos como instrumento para encontrar los resultados deseados. Utiliza la mayor fuente de información confiable a nivel científico que es la base de datos SCOPUS, esta indexa un sin número de revistas científicas especializadas, las cuales tienen un proceso de revisión por pares o arbitraje para su publicación. Esta corresponde al universo de la investigación, en cuanto al conocimiento generado y la muestra a través del proceso de depuración de la SLR son los estudios primarios.

Este estudio sigue el proceso para la revisión sistemática de literatura (SLR), propuesta por Kitchenham & Charters (2007), se complementa con el estudio de (Fonseca, 2014) y con la investigación de (Morales, Radicelli, Jaramillo, Bodero, 2018).

(1) Es así que se plantean las preguntas de investigación. (2) Se exponen los criterios de inclusión y exclusión, se hará uso únicamente de trabajos relacionados a casos de estudios y que tengan la estructura de un documento científico sea en libros, capítulos de libros, artículos científicos. Se considerará el trabajo cuyo nombre se encuentre escrito en la base de datos SCOPUS, más no la indexación completa de un evento o libro. (3) Conformación de artículos del grupo de control. (4) Construcción de la cadena de búsqueda. (5) Búsqueda de estudios candidatos. (6) Depuración y selección de estudios. (7) Recuperación de estudios. (8) Selección de estudios primarios. (9) Extracción de características para responder a las preguntas de investigación planteadas.

El desarrollo de esta investigación no está sometida a restricciones éticas, debido a que es una extracción del conocimiento publicado por autores científicos a nivel mundial, en manuscritos indexados en revistas y memorias de alto impacto.

Resultados

 Artículos del grupo de control

Una vez que se ha realizado diferentes pruebas iniciales en la base de datos científica SCOPUS, los siguientes artículos corresponden al grupo de control: (1) “Using a Summarized Lecture Material Recommendation System to Enhance Students’ Preclass Preparation in a Flipped Classroom” (Yang, Chen, Akçapınar, Flanagan y Ogata, 2021), (2) “Utilizing Learning Analytics to Support Students’ Academic Self-efficacy and Problem-Solving Skills” (Karaoglan, 2021), (3) “Effectiveness of an adaptive eLearning intervention on dental students’ learning in comparison to traditional instruction” (Alwadei et al,. 2020), (4) “Understanding Student Behavior in a Flipped Classroom: Interpreting Learning Analytics Data in the Veterinary Pre-Clinical Sciences” (Dooley y Makasis, 2020), (5) “Utilizing online learning data to design facetoface activities in a flipped classroom: a case study of heterogeneous group formation” (Han et al., 2020), (6) “Models to provide guidance in flipped classes using online activity” (Schwarzenberg, Navon y Pérez-Sanagustín, 2020).

 Construcción de la cadena de búsqueda

Para la construcción de la cadena de búsqueda se ha analizado el título, resumen y palabras clave de los artículos del grupo de control (GP), posteriormente se prueba varias cadenas de búsqueda hasta encontrar la que devuelve todos los trabajos del GP la cual es “( TITLE-ABS-KEY ( "adaptive learning"  OR  "Adaptive Learning System"  OR  "learning analytics"  OR  "adaptive science learning" )  AND  TITLE-ABS-KEY ( "flipped classroom" ) )”.

 Búsqueda de estudios candidatos

La búsqueda en la base de datos de SCOPUS ha devuelto 128 documentos que corresponden a los estudios candidatos, en los cuales se encuentra la totalidad de los artículos del grupo de control, verificando de esta manera la cadena de búsqueda propuesta. Estos trabajos deben depurarse, recuperarse y seleccionarse, hasta obtener los estudios primarios, para extraer las características y dar respuesta a las preguntas de investigación planteadas.

 Depuración y selección de estudios

La tabla 1, describe el proceso de depuración de los trabajos de la revisión sistemática de literatura, hasta llegar a los estudios primarios que permiten responder a las preguntas de investigación planteadas, partiendo de los estudios candidatos, se realiza la depuración y selección de estudios (Seleccionados), posteriormente se realiza la recuperación de los trabajos de las bases de datos científicas (Recuperados), en esta fase únicamente siete manuscritos no se han podido recuperar. Una vez revisados los trabajos científicos (ver Apéndice 1) a texto completo se contestan las preguntas de investigación, y estos documentos son los estudios primarios.

 

Tabla1: Depuración y selección de estudios

Estudios

Número

Porcentaje de estudios

Descripción

1.      Candidatos

128

100%

Estudios devueltos por la cadena de búsqueda

2.      Seleccionados

107

84%

Estudios seleccionados a partir de título, resumen y palabras clave

3.      Recuperados

100

78%

Estudios recuperados de las bases de datos científicas

4.      Primarios

97

76%

Estudios que contestan al menos una pregunta de investigación, una vez que se ha realizado la revisión a texto completo

 

 

Extracción de características

En esta fase se extraen las características principales de los estudios primarios que contestan a las preguntas de investigación planteadas al inicio de la revisión sistemática de literatura (SLR).

RQ1. ¿De qué manera se implementa la investigación educativa?

Los trabajos encontrados en torno a flipped Classroom aplicado en el aprendizaje adaptativo son implementados principalmente a través de la analítica, MOOCs (Massive Open Online Course), métodos, técnicas y entornos de aprendizaje, adicionalmente varios manuscritos crean software a medida de sus necesidades, la tabla 2 muestra la forma de implementación de la investigación educativa, los trabajos que responden a las preguntas de investigación, el número de trabajos clasificados de mayor a menor.

 

 

 

 

 

Tabla 2: Implementación de la investigación flipped classroom aplicado al aprendizaje adaptativo

Forma de implementación

Trabajos que responden a la pregunta de investigación

Total

Dashboard y Analítica de aprendizaje

10,11,13,17,18,24,25,26,29,30,31,34,35,39,41,43,44,45,47,51,60,62,66,72,82,85,86,87,92

29

Técnicas de aprendizaje: Videos, Videoconferencias, webcast y screencasts.

10,13,30,31,34,42,45,50,52,65,67,70,72,74,75,78,83,89,90,91,93,94

22

Método de aprendizaje: Aprendizaje basado en juegos, aprendizaje móvil

15,19,24,33,42,48,50,56,60,64,65,67,79,80,82,84,87,88,91

19

MOOCs (Massive Open Online Course)

2,16,24,39,56,59,60,68,77,79,80,81,84,92

14

Creación de software a medida

8,23,27,32,48,63,73,78,86,88

10

Entornos virtuales de aprendizaje: E-Learning, EVA, Moodle

1,4,5,7,23,40, 45

7

 

 

Adicionalmente, se han encontrado artículos de SLR que no han sido considerados en la tabla 2, en los cuales se pueden observar trabajos en torno a la simulación de aprendizaje, modelos predictivos, minería de datos, aprendizaje autoregulado, sistemas de gestión del aprendizaje (LMS), aprendizaje asistido por el computador, aprendizaje basado en casos, métodos mixtos, SPOCS (Small Private Online Course), aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos, aprendizaje colaborativo, entrenamiento adaptativo, prueba adaptativa, realidad aumentada, conferencia basada en video, entre otros, los cuales dan a conocer la importancia de la aplicación de flipped classroom en el aprendizaje adaptativo en conjunto con métodos, técnicas y entornos de aprendizaje, de los cuales pueden realizarse múltiples investigaciones posteriores mediante las aplicaciones de caso.

RQ2. ¿Qué herramientas informáticas o plataformas se han utilizado?

La tabla 3, indica las aplicaciones informáticas con más trabajos que se han utilizado en las investigaciones analizadas durante el proceso de la SLR de este documento, en el ámbito educativo han sido aplicadas, redes sociales, software de análisis de datos, plataformas de aprendizaje, herramientas de apoyo para el aprendizaje.

 

Tabla 3: Herramientas informáticas con mayor número de trabajos

Herramientas encontradas

Tipo de software

Trabajos que responden a la pregunta de investigación

Total

Youtube

Redes sociales

22,31,33,59,67,70,74,82,91,96

10

Software R

Analítica de datos

17,35,44,62,71,73,78,90,31

9

Moodle (LMS)

Plataforma para aprendizaje

1,5,7,23,36,40,45,51

8

OpenEDX

Aprendizaje

12,20,26,53,57,59,60,81,92

8

Facebook

Redes Sociales

58,64,67,79,96,78

6

IBM SPSS Statistics Versión 24

Analítica de datos

3, 6, 41,68

4

Google Forms

Herramienta de apoyo para el aprendizaje

8, 82,70

3

Python

Analítica de datos

12,2,40

3

Smart Sparrow

Herramienta de apoyo para el aprendizaje

13,34,95

3

Plataforma Coursera

Aprendizaje

16,81,96

3

Software ActivePresenter (screencast)

Herramienta de apoyo para el aprendizaje

19,42,50

3

JavaScript

Herramienta de desarrollo

20,78,34

3

Khan Academy

Aprendizaje

23,81,96

3

Go pollock platform

Herramienta de apoyo para el aprendizaje

42,65,50

3

Power Point

Herramienta de apoyo para el aprendizaje

50,70,83

3

 

 

Adicionalmente, con menor número de trabajos científicos, se encuentran estas herramientas informáticas tanto de análisis, desarrollo, de aprendizaje y apoyo: Chat social (WeChat), LINE, Google Doc, ANALYZE, Attentive Learner, Excel, Aspen Dynamics, Mentimeter.com, Plataforma GEL, Blackboard, HTML 5, Visual Basic(simulaciones), Plataforma QQ, Twitter, Camtasia software, Google, Wikis , LOCO-Analyst, Zoom, MS Teams, Google Hangouts, Sutori, DokuWiki, FCTool (Flipped Classroom Tool), Powtoon, Google Gsuite, Google Drive, Google App Script, Simulador Wireshark, VASCORLL 2.0, Socrative, TensorFlow, StudIP(LMS), Courseware (CW), software Tableau, Kahoot, Aspen Plus, PHP, MySQL, MiríadaX, INDIeOpen, Sakai (LMS), Student Relationship Engagement System (SRES), Jupyter Notebook, Catalyseur LMS, Question Management System for Flipped Classroom(QMSFC), Blended e-Assessment (BeA), Youtube Analytics, Prezi, Canvas, SpeakUP, PAL, Scikit-learn, RapidMiner, SECA-FML(Smart Enhanced Context-Aware for Flipped Mobile, Learning), Screencast-o-matic, Eiche, OTS (Operator Training System), E-Schoolbag, AlteryxDesigner, El proyecto EC Erasmus + VITAL, EDUM, UpToDate, plataforma ACCEL, Flipp-Flap, Go Onqr, C-mulator, Virtualbox, TED, VoiceTube, XuetangX.com, TopU, Railway School, Office Mix Plus, WordPress, Simulaciones PHET , Matlab / Simulink, Labview o Pspice, Echo360, JuxtaLearn, CourseMapper, Node, socket.io, MongoDB, Videogular, AngularJS, AJAX, Udacity, Schoology, Scrotative, Plataforma web, Zaption, Panopto, WebCT, Blogs, Microblogs, OpenGLM, Collaborative Lecture Annotation System (CLAS), Knewton, Storyline, Video learning analytics system (VLAS), GAE y SAS Curriculum Pathways.

RQ3. ¿Qué algoritmos informáticos o técnicas estadísticas se aplican para el análisis?

La tabla 4, muestra los algoritmos informáticos y técnicas estadísticas que se han encontrado presentes en los estudios primarios de la SLR.

 

Tabla 4: Algoritmos informático y técnicas estadísticas más utilizadas

Algoritmos informáticos o técnicas estadísticas

 Clasificación del Algoritmo o técnica estadística

Trabajos que responden a la pregunta de investigación

Total

Análisis o agrupación de conglomerados (Clúster)

Minería de datos

2,9,10,17,49,54,62,68,71,85

10

Análisis de covarianza (ANCOVA)

Técnicas estadísticas

3,4,6,7,13,25,30,43,67

9

Análisis de regresión lineal

Técnicas estadísticas

9,31,34,36,59,90

6

prueba T-Student

Técnicas estadísticas

8,30,39,47,73,95

6

Coeficiente de confiabilidad Alpha de Cronbach

Técnicas estadísticas

7,8,39,43,85

5

Modelo de Markov de primer orden (FOMM)

Técnicas estadísticas

16,17,35,41,62

5

Prueba de Kruskal Wallis

Técnicas estadísticas

16,44,55,62,74

5

Agrupación de k-medias

Minería de datos

10,54,68,74

4

Agrupación jerárquica aglomerativa basada en el método de Ward

Minería de datos

16,17,35,85

4

Análisis multivariante de la varianza (MANOVA)

Técnicas estadísticas

2,13,25,44

4

Método de corrección de Bonferroni

Técnicas estadísticas

16,2,25,44

4

Prueba U de Mann-Whitney

Técnicas estadísticas

16,3,51,62

4

Algoritmo de maximización de expectativas (EM)

Técnicas estadísticas

16,35,44

3

Análisis de varianza (ANOVA)

Técnicas estadísticas

44,45,85

3

Bosque aleatorio

Aprendizaje automático

20,40,41

3

Codificación, Cohen's

Técnicas estadísticas

25,34,39

3

Criterio de Información Bayesiano (BIC)

Técnicas estadísticas

2,12,44

3

Modelos ocultos de Markov (HMM)

Aprendizaje automático

35,44,62

3

Vectores de soporte (SVC) o Máquinas de Vector Soporte (SVM)

Minería de datos

14,20,40

3

Redes neuronales

Minería de datos

12, 40,41

3

Algoritmo KNN

Minería de datos

14,88

2

Análisis de regresión logística

Técnicas estadísticas

20,41

2

Árboles de decisión

Minería de datos

20,40

2

Clasificador bayesiano ingenuo (Naive Bayes)

Minería de datos

40,41

2

Confiabilidad entre evaluadores (kappa de Cohen)

Técnicas estadísticas

11,67

2

 

 

Adicionalmente se han aplicado las siguientes técnicas estadísticas, Análisis de Clases Latentes (LCA), Análisis de correlación, Análisis de correspondencia múltiple (MCA), Análisis de regresión exponencial, Análisis de regresión jerárquica, Codificación de entrevistas abierta, axial y selectiva, Mínima Diferencia Significativa (LSD), Modelo de regresión Lasso, Muestreo por conveniencia, Prueba de diferencia significativa honesta (HSD), prueba de Shapiro-Wilk, Prueba exacta de Fisher, Prueba Wilcoxon, Pruebas de chi-cuadrado, Pruebas de curtosis, Razón de posibilidades (OR), Regresión lineal múltiple (MLR), Regresión logística multinomial (MLR) y Tasa de Descubrimiento Falso (FDR).

RQ4. ¿En qué países existe mayor evidencia científica de alto impacto acerca de esta temática?

La tabla 5 muestra los países con mayor número de estudios relacionados a la implementación del método de flipped classroom y el aprendizaje adaptativo.

 

 

Tabla 5: Ranking de países con mayor número de trabajos

Países

Trabajos

Total

España

1,14,19,20,23,28,32,40,42,50,53,60,65,66,84,86,92,94

18

EEUU

13,24,34,35,44,52,58,59,70,72,76,85,88,91

14

China

2,5,37,38,39,54,57,63,67,68

10

Taiwán

3,26,30,43,47,73,80

7

Australia

10,17,44,69,79,90

6

Alemania

15,18,74,78

4

Países Bajos

6,29,55,56

4

Reino Unido

16,62,83

3

Brasil

8,51

2

Dinamarca

24,75

2

Japón

46,61

2

Marruecos

33,48

2

Suecia

41,93

2

Turquía

4,7

2

 

 

Adicionalmente se han encontrado trabajos científicos de revisiones sistemáticas de literatura en los siguientes países: Austria, Canadá, Chile, Corea del Sur, Eslovaquia, Grecia, Hong Kong, India, Macedonia del Norte, Noruega, Qatar, Serbia, Singapur y Sultanato de Omán.

 

Conclusiones

En esta SLR se analizaron 128 estudios candidatos, de los cuales el 76% corresponden a estudios primarios que respondieron al menos una pregunta de investigación, este porcentaje es significativamente alto, lo cual denota que el esfuerzo para la creación de las cadenas de búsqueda fue crucial para obtener estos resultados.

La forma de implementación más frecuente de las investigaciones educativas en torno al método flipped classroom y al aprendizaje adaptativo (RQ1) fue la utilización de dashboards, seguido de la utilización de técnicas y métodos de aprendizaje. Muchos de los trabajos encontrados corresponden a MOOCs esto se debe a que generan información también de forma masiva. Con menor número, pero no menos importantes se encuentra la creación de software a medida y la utilización de entornos virtuales de aprendizaje.

Las herramientas informáticas o plataformas más utilizadas (RQ2), se encuentra YouTube la cual pertenece al grupo de redes sociales, seguido de Software R que permite el análisis de datos. Enfocado a las plataformas de aprendizaje las más populares entre los estudios analizados fueron Moodle y OpenEDX. La herramienta de apoyo para el aprendizaje más utilizada fue Google Forms y Smart Sparrow. El software de desarrollo que aparece en más ocasiones es Javascript.

El algoritmo informático más utilizado en los trabajos de la SLR (RQ3) es la agrupación de conglomerados (clúster), de estos K-medias y el método de Ward, son los que se emplean con mayor frecuencia, otro algoritmo computacional aplicado en varios trabajos científicos son las redes neuronales artificiales. Además, las técnicas estadísticas más utilizadas para el análisis adaptativo son el análisis de covarianza, seguido de la regresión lineal y la prueba T-student. Otras técnicas estadísticas presentes en varios estudios científicos son: el coeficiente de confiabilidad Alpha de Cronbach, el Modelo de Markov de primer orden (FOMM) y la Prueba de Kruskal Wallis.

Los países en los cuales existe mayor evidencia científica de alto impacto relacionada a esta temática de estudio (RQ4) son España que posee el mayor número de trabajos seguido de Estados Unidos, China, Taiwan, Australia, Alemania y Reino Unido.

 

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