Introducción

El avance de la ciencia y la tecnología en la última década ha provocado cambios significativos en todas las ciencias y las áreas del conocimiento. La educación superior no ha sido ajena a ello, ya que los recursos educativos han ido evolucionando y cambiando a la par. Actualmente se tiene una serie de programas, recursos y aplicaciones tecnológicas que permiten desarrollar simulaciones, resolver problemas, interactuar con la información entre otras actividades que deben ser aprovechadas por docentes y estudiantes (Cabero & Barroso, 2015). Dentro de los recursos educativos están los materiales didácticos, que tienen la función de estimular los sentidos de los estudiantes, también se conciben como aquellos objetos diseñados para apoyar el proceso de enseñanza de algún contenido específico (Gutiérrez & Castillo, 2020), y se caracterizan por favorecer la interacción dinámica de los estudiantes con el objeto de aprendizaje, a fin de lograr un conocimiento integral (Aparicio, 2019).

Los materiales didácticos basados en las tecnologías de información y comunicaciones son un medio que facilitan y apoyan el proceso de enseñanza aprendizaje (Hernandez et al., 2021), dentro de este se tiene el software educativo, siendo el recurso más conocido y considerado como un instrumento muy efectivo para la enseñanza y el aprendizaje de los estudiantes de este siglo; ya que posibilita la comunicación interactiva, construcción de modelos, manejo de datos entre otros beneficios (González, 2017). Para la enseñanza de la física, usar modelos matemáticos se convierte imprescindible para el aprendizaje de esta ciencia (Bedoya & Giraldo, 2019), ya que los softwares de modelado computacional, demuestran fenómenos naturales y ayudan a una aproximación a la realidad vivenciada por el alumno, dentro de los recursos mas populares en el área de las ciencias se puede encontrar los sistemas multimedia, los software físico matemáticos y los sistemas de simulación y modelado (Hernández et al., 2019).

En física el software educativo debe incluir elementos fundamentales como la simulación (Gutiérrez & Castillo, 2020) debido a que complementa el trabajo de laboratorio, ya que en el curso de física se necesita materiales e instrumentos diferentes para poder representar un fenómeno físico, y en muchos casos es complicado tener acceso a los laboratorios (Loor et al., 2017); por lo tanto una alternativa inmediata son las simulaciones o el análisis de datos usando softwares, los cuales deben de ser muy intuitivos para los estudiantes, además de aportar a la velocidad de obtención de datos, manejo de conceptos básicos, procesamiento de datos y en definitiva la reproducción de fenómenos, que en el laboratorio son difíciles de provocar (Peralta et al., 2015), además la presencia de modelos matemáticos presentes en estos softwares deben de ser interpretados y servir para el razonamiento mas no para la memorización (Hansson et al., 2015) por lo tanto la aparición de nuevas tecnologías ayudan a la catedra del curso de Física (Pesantez et al., 2017).

Según Rios et al. (2017) “El software Matlab es un potente lenguaje de programación de cuarta generación, es un programa interactivo que ayuda a realizar cálculos numéricos y algebraicos, gráficos, diagramas de fase, analizando y visualizando los datos cuantitativos, para resolver problemas matemáticos, físicos, entre otros” (p.25). Para Martinez & Cantú (2017) “el Matlab es un programa en cálculo matemático muy flexible y potente con posibilidades gráficas para la presentación de los datos, con aplicaciones en muchos campos de la ciencia y la investigación como herramienta de cálculo matemático” (p.59), comunmente es usado para la enseñanza de la cinemática lineal de una partícula (Taipe, 2019b), el curso de matemática (Esguerra et al., 2018) o en la resolución de problemas de ecuaciones no lineales de una variable (Mollinedo et al., 2017); todas las investigaciones demostraron la eficacia que tiene el Matlab en diferentes capacidades evaluadas, ya sea usado solo o complementado con otro software, de esta forma el Matlab se convierte en un recurso de apoyo que posibilita una mejor comprension y asimilacion de los conceptos de la materia estudiada (Cabrera, 2018). En general usar TIC que pemiten la modelación y simulación computacional, favorecen al proceso de aprendizaje y enseñanza de la fisica (López et al., 2016)

La importancia de la presente investigacion recae en la propuesta de repensar las formas de enseñanza de la fisica en la universidad (Faúndez et al., 2017), es necesario que la cátedra en ingienierias se valga de las tecnologias para orientar los aprendizajes de los estudiantes, donde no solo basta que el profesor aplique metodolgias activas sino que los estudiantes tengan la capacidad de verificar sus aprendizajes y contrastar las teorías a traves de las simulaciones que puede hacer con los softwares y hacer una metacognicon de sus aprendizajes. Ademas el uso de las tecnologias en la enseñanza superior es favorable ya que suele ser atractiva para los estudiantes, puesto que ellos están muy conectados con las TIC, y estas le permieten realizar actividades experimentales en el campo de la fisica. Lo descrito esta de acuerdo con la teoria del aprendizaje significativo, la cual desde la perspectiva de la fisica contribuye al desarrollo cognitivo, a traves del trabajo colaborativo, la recuperacion de saberes previos y la motivacion (Nuñez, 2018), así mismo estas caracteristicas están bajo el paradigma constructivista y el modelo educativo de la Univeridad Nacional del Altiplano de Puno, el cual combina el enfoque socio – critico con modelos interesructurantes y dialogantes.

Las capacidades que se deben desarrollar en el aprendizaje de la fisica son la combinacion del conocimiento de teorías, leyes y expresiones matemáticas, como tambien la demostración del saber teórico a través de la experimentación en laboratorio (García, 2017) y tambien usar las tecnologias de comunicación en la resolucion de problemas (Carrascosa et al., 2020). En la presente investigacion en la parte teórica conceptual se consideró las nociones de los tipos de movimiento errático, contínuo, parabólico y curvilineo a través de las sesiones de aprendizaje. Asi mismo se trabajó la resolución de problemas contrastando la teoría con los fenómenos físicos observados en el laboratorio de cada de uno de los temas abordados. En la dimensión de indagación científica se trabajó en el laboratorio de física, donde se contrastó la teoria con los datos reales encontrando coincidencias y diferencias entre ambas. Por lo tanto la cátedra universitaria debe aprovechar todos los beneficios de las herramientas tecnológicas para motivar el aprendizaje de los estudiantes, motivo por el cual en la presente investigación se tuvo como objetivo demostrar la eficacia del matlab en el aprendizaje de la cinematica en estudiantes universitarios en tres componentes: teórico conceptual, resolución de problemas e indagación científica.

Materiales y métodos

La investigación se llevó a cabo en la Universidad Nacional del Altiplano en la ciudad de Puno en los 15°50′36″S 70°01′25″O, en la Facultad de Ingeniería Civil y Arquitectura, Escuela Profesional de Ingeniería Civil. La población de la investigación estuvo constituida por estudiantes del segundo ciclo de estudios, que llevan el curso de Física I.

La investigación fue de tipo experimental con un diseño pre experimental, la muestra de estudio estuvo conformada por catorce estudiantes seleccionados por un criterio no probabilístico. La técnica de recolección de datos empleada fue la observación y el examen, los instrumentos utilizados fueron prueba de entrada y una prueba de salida.

Para la ejecución de la presente investigación se realizó la elaboración de los instrumentos como las pruebas de entrada y de salida; guías de laboratorio y planes de sesión de sesión de aprendizaje. Para empezar con la investigación se tomó una prueba de entrada en la que se consideró el conocimiento preliminar de las capacidades teórico conceptual, resolución de problemas e indagación científica de la cinemática específicamente en los movimientos erratico, contínuo, parabólico y curvilineo. Luego se desarollaron sesiones de aprendizaje utilizando el Matlab como recurso didáctico, dentro de las principales actividades desarrolladas en la parte teórica conceptual se conoció los comandos y scripts, que permitirán guardar apuntes de las fórmulas, unidades y características de cada movimiento, así mismo se trabajó comportamientos teóricos de los movimientos a través de la generación de gráficos en el software.

En la parte experimental los estudiantes fueron capaces de generar gráficos, a partir de valores experimentales, realizar ajustes polinómicos a estos gráficos, interpolar o evaluar valores a partir de una función, y escribir sus conclusiones a partir de las hipótesis planteadas en las prácticas de laboratorio. En la capacidad de resolución de problemas los estudiantes lograron resolver problemas de ecuaciones lineales, sistemas de ecuaciones no lineales, operaciones de cálculo diferencial, evaluar expresiones matemáticas para hallar el valor de una variable, generar gráficos en dos dimensiones y generar gráficos por tramos.

Posterior al desarrollo de las sesiones se procedió a tomar una prueba de salida de cada una de las capacidades en escala vigesimal, en la prueba de salida se utilizó el Matlab para la resolución de los problemas propuestos. Los datos de las pruebas de entrada y salida fueron tabulados a través de procedimientos estadísticos tanto descriptivos como inferenciales donde se calculó el valor de la t de Student debido a la naturaleza de la muestra para verificar si el recurso didáctico Matlab tuvo influencia en el aprendizaje de la cinemática.

Resultados y discusiones

Resultados de las muestras relacionadas de pre y post test en la dimensión teórico conceptual

En la tabla 1 se observa que el valor absoluto calculado de la t de Student es 1.655 con una significancia de 0.122 el cual es mayor al valor de 0.05, comparando con el valor tabulado a 13 grados de libertad y un error del 0.05 con una cola el cual da una t de 1.77; valor que se ubica dentro de la zona de aceptación de la hipótesis nula. De esto se concluye que el Matlab no tiene influencia sobre el aprendizaje de la capacidad conceptual de la cinemática. Este resultado coincide por lo expresado por (Mollinedo et al., 2017) quien encontró resultados similares donde tampoco tuvo efecto el Matlab en capacidades de aprendizaje teórico conceptual. Por otra lado (Pesantez et al., 2017) plantea lo contrario al afirmar que las tecnologías de información como el software educativo ayudan en el aprendizaje y la cátedra de los docentes a nivel superior, debiéndose referir al uso integro o interdisciplinario.

Resultados de las muestras relacionadas de pre y post test en la dimensión resolución de problemas

En la tabla 2 se observa que el valor calculado de la t de Student es 5.739 con un p valor de 0.00 el cual es menor al valor propuesto de 0.05 (p<0.005), comparando con el valor tabulado a 13 grados de libertad y un error del 0.05 con una cola el cual da una t de 1.77, estando en la zona de rechazo por lo cual se acepta la hipótesis alterna, y se concluye que el Matlab si tiene influencia en el aprendizaje de la capacidad de resolución de problemas en cinemática.

Los resultados presentados coinciden con lo expresado por (Mollinedo et al., 2017) quien encontró resultados similares donde tampoco tuvo efecto el Matlab en capacidades de aprendizaje teórico conceptual. Por otra lado (Pesantez et al., 2017) plantea lo contrario al afirmar que las tecnologías de información como el software educativo ayudan en el aprendizaje y la cátedra de los docentes a nivel superior, debiéndose referir al uso integro o interdisciplinario.

Resultados de las muestras relacionadas de pre y post test en la dimensión indagación científica

En la tabla 3 se observa que el valor absoluto calculado de la t de Student es 3.347 con una significancia de 0.05 el cual es menor al valor de 0.05, comparando con el valor tabulado a 13 grados de libertad y un error del 0.05 con una cola el cual da una t de 1.77, estando fuera de la zona de aceptación de la hipótesis nula. Por lo tanto, se concluye que Matlab si tiene influencia en la capacidad de indagación científica. Este resultado coincide con (Bravo & Baez, 2019) indicando que Matlab sirve para apoyar o hacer actividades de laboratorio virtual, también (Videla et al., 2019) al deducir que las simulaciones dan resultados positivos en la incorporación en las sesiones de aprendizaje, es esa investigación solo se usó para el movimiento circular.

Resultados de la prueba de entrada y prueba de salida

En la tabla 4 se aprecian los resultados obtenidos por los estudiantes en la prueba de entrada de y en la prueba de salida, en el cual se tiene que el 93% de los estudiantes se encuentran dentro de los puntajes de 0 a 10 y el 7% de obtiene un puntaje entre 11 y 13, de estos resultados se concluye que la mayoría de estudiantes obtuvo una nota desaprobatoria. Mientras que en la prueba de salida se aprecia un 64% de estudiantes tiene un calificativo entre 11 y 13 puntos, también se tiene que 14% de los estudiantes obtuvieron calificativos entre 14 y 17 puntos, y un mismo porcentaje entre 0 y 10 puntos así mismo se observa un 7% de estudiantes con un calificativo destacado entre 18 y 20 puntos, de estos se concluye que la mayoría de estudiantes obtuvo un calificativo aprobatorio en la prueba de salida.

Estos resultados coincide con (Taipe, 2019a) cuando aplica Matlab en una investigación con pre y post test y evidencia los resultados positivos del experimento en el grupo experimental, también (Cabrera, 2018) en el aprendizaje de la derivada, (Mollinedo et al., 2017) también llegan a afirmar que la aplicación de Matlab es óptima para el aprendizaje de sistemas de ecuaciones diferenciales.

En la tabla 5 se puede apreciar los resultados de los estadísticos de ambas pruebas, donde se observa que para la prueba de entrada se calculó una media de 8.071 con una desviación estándar de 1.94; mientras que en la prueba de salida se obtuvo una media de 11,857 con una desviación estándar de 2.34.

Este resultado coincide con los resultados mostrados por (Taipe, 2019a), (Cabrera, 2018), (Videla et al., 2019) y (Mollinedo et al., 2017) donde los resultados de los test de entrada en los diferentes temas que deseaban abordar los resultados o las medias de calificaciones eran más bajas a comparación de las calificaciones obtenidas a las pruebas de salida donde los estudiantes ya tienen conocimiento de Matlab

Resultados de la prueba estadística

Para la comprobación se planteó las siguientes hipótesis estadísticas, con una significancia del 95% y un error del 0.05.

- Ho: El software Matlab no es eficaz como recurso didáctico para el aprendizaje de la cinemática.

- Ha: El software Matlab es eficaz como recurso didáctico para el aprendizaje de la cinemática.

En la tabla 6 se observa que el valor absoluto calculado de la t de Student es 3.34 con una significancia de 0.05. Comparando con el valor de la t tabulada a 13 grados de libertad y un error del 0.05 con una cola, se obtiene un valor t de 1.77, que se ubica en la zona de rechazo de la hipótesis nula. Por lo tanto, se concluye que Matlab si es eficaz como recurso didáctico para el aprendizaje de la cinemática.

Este resultado coincide (Mollinedo et al., 2017), (Cabrera, 2018) donde al contrastar hipótesis en sus investigaciones obtienen coeficientes de t de Student y Z, respectivamente, los cuales están fuera de la zona de aceptación de las hipótesis nulas, rechazándolas tal como sucede en la presente investigación, todas estas usando Matlab en los experimentos

Discusiones

El estudio realizado por Cabrera (2018) sobre la aplicación de Matlab en el aprendizaje de derivadas de funciones reales en sus resultados muestra la influencia significativa de Matlab en el aprendizaje de derivadas, concluyendo que el uso de metodologías correctas o aplicación de recursos o materiales didácticos favorecen la enseñanza de la matemática, quien trabajó con una muestra de 35 estudiantes de la escuela profesional de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la UNA Puno, concordando con los resultados de la presente investigación pero aplicado al tema de cinemática en estudiantes de Ingeniería Civil de la misma universidad.

Por otro lado Taipe (2019) en su investigación cuasi experimental aplicando Matlab en el aprendizaje de cinemática lineal encontró diferencias significativas en el rendimiento académico del grupo experimental respecto al grupo de control, el investigador concluye que Matlab tiene efectos positivos si se aplica en el cálculo diferencial para la resolución de ejercicios de cinemática lineal, respaldando a la presente investigación donde no solo dio resultados en el cálculo diferencial o resolución de ejercicios sino también en la parte experimental, y aplicados a otros temas como movimiento parabólico y curvilíneo.

Loor et al. (2017) afirman que la enseñanza de la física en algunas carreras técnicas se deben de promover o estimular a través del uso de laboratorios remotos o virtuales para un mejor aprendizaje por parte de los estudiantes, lo que se pudo evidenciar en los resultados de esta investigación donde el aprendizaje de la cinemática fue optimo por parte de los estudiantes de Ingeniería Civil, debido a que se incorporó actividades de laboratorio y estas se potenciaron aún más con la aplicación de Matlab, también se aplicó este recurso didáctico en las simulaciones para la parte conceptual de los diferentes temas tratados, logrando resultados en general óptimos.

Calderón (2020) diseñó en Geogebra, un simulador para analizar el comportamiento cinemático de un sistema de cuatro barras, señalando la potencialidad que tienen los simuladores en el aprendizaje de distintos temas, en ese caso a la teoría de máquinas, en la presente investigación, se usó algunos simuladores ya diseñados en lenguajes de programación similares al usado en Matlab, y efectivamente el uso de estos afianzó y contribuyó al aprendizaje de cinemática, corroborando una hipótesis de Calderón.

Conclusiones

El software Matlab como recurso didáctico es eficaz para el aprendizaje de la cinemática en los estudiantes del segundo ciclo de la Escuela Profesional de Ingeniería Civil, ya que permitió a los estudiantes desarrollar simulaciones y explicar los fenómenos de la cinemática. En cuanto a la dimensión de desarrollo teórico conceptual la aplicación del Matlab no fue significativo ya que los estudiantes deben lograr diferenciar los tipos de movimientos y sus características de manera precisa así mismo deben hacer distinciones entre los diferentes conceptos propios de cada movimiento, logro que no se vio reflejado en los resultados del postest.

Respecto a la capacidad de indagación científica la aplicación de Matlab si favorece su desarrollo, debido a que los estudiantes aplican el método científico para poder corroborar hipótesis planteadas por ellos mismos de acuerdo a diferentes experiencias las cuales tienen relación con las dimensiones de la cinemática planteadas en la presente investigación; y con la capacidad de resolución de problemas también favorece su desarrollo, ya que demostraron capacidad suficiente para resolver situaciones contextualizadas problemáticas, llegar a las respuestas cuantitativas o cualitativas correctas a lo requerido en el postest.

Agradecimientos

A la escuela profesional de Ingeniería Civil de la Universidad Nacional del Altiplano de Puno, por la aceptación para la ejecución de la presente investigación.

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Notas de autor

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