Análisis de materiales didácticos aplicados a la mejora de habilidades espaciales, el rendimiento académico y la motivación en los estudiantes de Ingeniería Gráfica

TESIS DOCTOR A L Título: A NÁLISIS DE M A TERIA LES DIDÁCTICOS A PLIC A DOS A L A MEJORA DE L A S H A BILIDAD ES ESP A CI A LES, EL REND IMIENTO ACA DÉM ICO Y L A M OTIV A CIÓN EN LOS ESTUDIA NTES DE INGENIERÍA GRÁFICA Centro: Universidad de Las Palmas de Gran Canaria Programa de Doctorado: Formación del Profesorado Departamentos de: Didácticas E speciales Psicologí a y Sociología Presentada por: D. Melchor García Domínguez Dirigida por: Dra. Dña. Mª Del Carmen Mato Carrodegu as Dr. D. Jorge Martín Gutiérrez Lugar y fecha: La s Palmas de Gran Canari a, m ayo 2013 A NÁLISIS DE M A TERIA LES DIDÁCTICOS A PLIC A DOS A L A MEJORA DE L A S H A BILIDAD ES ESP A CI A LES, EL REND IMIENTO ACA DÉM ICO Y LA M OTIVA CIÓN EN LOS E STUDIA NTES DE ING ENIERÍA GR ÁFICA Melchor García Domí nguez A Saro. Para citar: Sería deseable q ue se utilizara para citar la fuente un esq uema parecido a: García Domínguez, M. ( 201 3). Análisis de m ateriales didácticos aplicados a la mejora de las habilidades espaciales, el rendimient o académico y la motivación en los estudiantes d e ingeniería gráfica. [Tesis]. Directores: Dra. Dña. María del Carm en Mato Carr o deguas y Dr. D. Jorge Martín Gutiérrez . Las P almas de Gran Canaria: Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. 1 CAPÍTULO 0 : PRELIMINARES 0. 1.- CONTENIDO DE LA TESIS El contenido de esta tesis se ha dividido en cinco capítulos más anexos. 1. CA PÍTULO 0 : PRELIMIN A RES. Este ca pítulo está dedicado a los elementos preliminares. Con tiene los datos identificativos, los í n dices, las ex posiciones realizadas en distintos congresos, los artículos publicados en revistas de difusión científica y lo s m ateriales d ocentes p roducidos como consecuencia de la investigación realizada. 2. CA PÍTULO 1: INTRODUCCIÓN . Este cap ítulo comienza estableciendo las características d el contexto e n el que se ha desarrollado la investigación. Así co menzamos estableciendo el marco social en el que se inse rta, para dar paso a una rápida visión del elemento central de toda la investigación, que son las habilidades espaciales en el m arco d e la ingeniería. Posteriormente pasamos a desgranar las competencias espaciales que se han fijado para los estudiantes de ingeniería y su ma terialización en el ámb ito de la Escuela de Inge nierías Industriales y Civiles de la Universidad de Las Palmas de Gran Can aria, en el que se desarrolló toda l a experiencia. Terminamos este capítulo introductorio estableciendo los objetivos, m etodología e hipótesis generales q u e han s ervido de guía de toda la investigación. 3. CA PÍTULO 2 : MA R CO TEÓRICO . En este capítulo se establecen las ba ses teóricas de cada uno d e los aspectos que se han co nsiderado a lo largo de la inv estigación. T ras una primera introducción al escenario docente en el que se ha desarrollado, donde hacemos referencia a las tendencias en el campo de la investigación e innovación educativa , nos adentramos e n el estudio de los a spectos de la inteligencia humana q ue vamos a tra bajar, y a que las habilidades espaciales entran de lleno en este campo. Una vez establecidas estas bases tenemos q u e e ntrar a considerar todos aquellos a spectos que de una u otra ma nera de derivan de ellas y, ya que estam os hablando de a spectos educativos empezamos buscando apoyo en todo lo refer ente a los estilos de aprendizaje que presentan nuestros e studiantes para continuar indagando en otros aspectos ta les como su motivación hacia el estudio, la usabilidad de las he rramientas que hemo s puesto en jue go y la satisfacción que muestran con los ensayos realizados. 4. CA PÍTULO 3 : M A RCO EMPÍRICO . E n este ca pítulo se pone en práctic a en el aula el material preparado, se recogen los datos de los distintos estudios realizados, y sacamo s conclusiones a las distintas hipótesis de partida que fijamos en cada aspecto estudiado. 5. CA PÍTULO 4 : CONCLUSIONES Y TR ABA J O FUTURO. Recopilamos en e ste cap ítulo las co nclusio nes obtenida s en los a nálisis realizados para da r respuesta a los ob jetivos de investigación que nos propusimo s al inicio de e sta te sis. También esbozamos una perspectiva de trabajo futuro. 6. CA PÍTULO 5 : REFERENCI A S DOCUMENT A LES . Se incluyen en este apartado todas las ref erenci as documentales consultadas. 7. A NEXOS . En ellos recogemos los cuestionarios que hemos utilizado en los distintos estudios realizados. 0. 2.- PREF A CIO La innovación, aunque se conoce su existencia por la gran cantidad de adelantos culturales, científicos y tecno lógicos aportados por muchas personas a lo largo de los siglos, no e stá completamente precisada: se redefine día a día. La innovación es sinó nimo de creatividad, imag inación, originalidad, intuición o descubrimiento; es una actividad que ha permitido desarrollar los med ios con los que ha ido a vanzando la sociedad, en p rogreso constante, a través de los siglos. Su impulso actual se debe a su importancia como canalizadora de las capacidades humanas. En los primeros estudios sobre la innov ación, (Galton, 1 869) defendía e l ca rácter hereditario de los genios. Posteriormente, Ribot (Ribot, 1906) explicaba la a ctiv ida d innovadora mediante la convergencia de tres factores: intelectual, emocional e inco nsciente. En España ha preocupado, e specialmente , la vertiente artístico - educativa de la creativ idad m ás que la e mpresarial o psicoló gica, a diferencia de lo que sucedía en Francia y Est ados Unidos. Ruyra p ublicó en 1938 L ’ e ducació de la inventiva , un ensayo reflexivo sob re la innov ación de sde una vertiente técnica, científica, filosófica y artística. Tiene e l mérito de haberse ad elantado má s de 20 años a las p rimeras p ublicaciones sistemática s s obre est a cuestión. S egún él, « …inve ntar no es m ás que i maginar un fenómeno concreto y, de ahí, establecer una ana logía .» (Ruyra, 1938). La inspiración vendrá a auxiliar tanto a artistas como a científicos, ya que su proce so es semejante, de tal f orma que se examina y d iscute la exactitud de la analog ía, co ntrastándola con hechos para, finalmente, proponer su general ización. Posteriormente, las pub licaciones de José Fernández Hue rta tienen e l interés de ha ber iniciado e impulsado, en E spaña, la dimensión didáctica de la inn ovación, p asando de ser mero tema de estudio a objeto de aplicación y desa rroll o escolar. Un profesor concreta la interv e nción d ocente pa ra estim ular la creatividad respetando las preguntas de los escolares, tratando con respeto las ideas imaginativas de los estudiantes y h aciéndoles ver que son dignas d e consideración, dando opo rtunidad pa ra la experimentación de proyectos, estimu lando y valorand o el autoaprendizaje y, en definitiva, crea ndo en el aula un ambiente adecuado a la libe rtad d e expresión. A med iados de los años 7 0, otro núcleo importante d e e studio de la innovación pone ta mbién el acento en la educación. La persona más repres entativa d el grupo fue Ricardo Marín Ib áñez. Su s aportaciones pueden situarse en una triple persp ectiva: conceptualización de la creativ idad como innovación, desarrollo de técnicas generales de estimulación creativa y propuesta de instrumentos de evaluación, que se reflejan en su publicación La creatividad: diagnóstico, evalua ción e investigación. Satu rnino d e la Torre y David d e Prado realizan aportaciones relevantes en técnicas de estimulación de la creativ idad. En la gran mayoría de lo s caso s, ser innovador supone resolver los reto s que nos impone la vida m oderna. El ca mbio vertiginoso que está ocurriendo en el m undo nos impide m antenernos a su ritmo; por tanto, se necesitan nuevas fórmulas para afrontarlo. Cada diez años se duplica l a información y los conocimientos generados por la h umanidad y, en ese mismo tiempo, se vuelv e obsoleta una cuarta parte de la existente. Esto significa que se e stá acumulando información que no se puede conoce r, entender y, mucho menos, asimilar. La v ida promedio de l a s e mpresas está decreciendo actualmente y, co nforme avance e ste siglo, n acerán y morirán, vertiginosamente, m uchas organizaciones, siendo la innovación la clav e de la s uperviv encia, y e l aprovechamiento integral de la capacidad mental, la cua lidad más importante del individuo (Sán chez Barrios, 1991). En los últimos años, el siste ma educativo se ha venido adaptando y m ejorando para ser útil a una economía indu strial, e n la que h an coexistido trabajos trad icionales f rente a otros que exigían ha bilidades y aptitudes, y se está potenciando l a innovación y el trabajo colaborativo. La era industrial ha dado paso a una de servici os, donde l a s necesidades, los clientes y los mercados cambian a u n ritmo impredecible. La econom ía se ha ido transformando con rapidez; sin embarg o, nuestros sistemas educativos y adm inistrativ os n o se a nticipan a esta te ndencia: el EEES puede ser una oportunidad para ello. En esta época de las T IC s, se da la paradoja de que el exceso de información ahoga a los estudiantes d e las universidades y a los empleados de las empresas y, sin emba rgo, parece que cada vez se está m enos preparado e info rmado. La f ormación que se imparte está fundamentada en la aptitud para recordar y rep etir información; por tanto, resulta incompleta. L o s estudiantes necesitan dominar la habilidad de aprender a a prender. Igualmente las organizaciones deben convertirse en entes inteligentes que vayan aprend iendo cada día n uev as f ormas que les permitan ser m ás competitivas, p ara asegurar su permanencia en la vida económica de un mundo más globalizado y ex igente. Obviamente, no hay progreso sin innovación, por lo que e s preciso seg uir estudian do este fenómeno consistente en producir ideas nuevas, solu cionar viejos pro blem a s con alternativas diferentes, ingen iar estrategias, técnicas, métodos y procedimientos, elaborar materiales didácticos m ás innovadores y procurar que nuestras enseñanz as hagan aflorar capacidades creadoras. Por otro lado, y p or se r el f oco de aplicación de esta tesis abordamos el concepto de Ingeniería. Se define la ingeniería como el: « estudio y aplicación, p or especialistas, de las diversas ramas de la tecnología ». También como el « arte y té cnica de aplicar los conocimientos científicos a la i nvención, diseño, perfeccionamiento y manejo de nuevos p rocedim ien tos en la industria y otros campos de aplicación científicos .». Y como el « conjunto de conocim ientos y técnicas científicas aplicadas a la creación, perf eccionamiento e implem entación de estructuras (tanto fí sicas co m o te óricas) para la resolución de prob lem a s qu e afe ctan la actividad cotidiana de la sociedad .». En los años 60, en España había cierta tendencia a considerar al ingeniero como un buen calcul ista. In cluso, algunos e scritores ridiculiz aban su comportamiento, mostránd ole como una persona rutinaria, tesis que se manifestó como no cierta. En la a ctualidad, el c alculista rutinario es el ordenador y nad ie discute al ingen iero su labor creadora salv o, precisamente, e n ambientes a cadémic os donde, pa ra algunos profesores, e l estudiante sigue te niendo que ser una máquina de resolver problemas, desa rroll ar comp licadas e inútiles demostraciones matemáticas o de memorizar cuestiones triv iales. Si e n este siglo XXI el ingeniero va a tener que adaptarse a los profundos cambios tecnológicos, también será ne cesario que desarrolle competencias, habilidades y aspectos creativos como una cualidad valiosa de su carrera. Con esta t esis queremos, usando m odelos co ntrastados de innovación educativa, co nstruir un modelo docente innovador que permita un desarrollo crea tivo del aprendizaje, para lograr un ingeniero que disfrut e de su profesión desde la universidad, comprometido con sus responsab ilidades, preparado p ara estampar en su actividad diaria innovación e invención. 0. 3.- RESUMEN Tradicionalmente, la s mate rias de Expresión Gráfica en la Ingeniería tienen en común u n objetivo principal: enseñar a los estudiantes de las distintas ramas de la Ingeniería las di f erentes técnicas de representación de la realidad tridimensional sobre un a superficie bidimensional (pa pel). Estas técni cas son los Sistemas de Representación. El trab ajo d el ingeniero d e d esarrolla en entornos que siempre tienen en común la característi ca de ser parte de e sa realidad tridimensional (un coche, un edificio, etc. ) que históricamente ha sido diseñada y rep resentada según m étodos bidimensionales. De lo anterior se dedu ce la importancia para estos p rofesionales de disponer de un buen nivel de capacidad de visi ón tridim ensional, como h a quedado patente en m ultitud de estud ios (So rby, 1999; Rafi, Samsudin, & Said, 20 08; Martín Gutiérrez, 201 0), que han señalado la importanci a que tien en las compete ncias en habilidades espaciales, entendidas como las h abilidades cognitivas que f orman parte del factor e spacial o cap acidad espa cial, p ara los titulado s en los estudios de ingenierí a . El adecuado desarroll o de estas habilidades e stá directamente relacionado con el f uturo é xito de su labor profesional (Adánez & Velasco, 2002). Por ello, esta s co mpetencias f orman pa rte de las competencias genéricas o transversales en todos los títulos universitarios del ámbito de ingeniería. Estas h abilidades, al igual que otras del ser humano, son educ ables. Es decir, los seres humanos tenemos la capacidad de aprender y, en consecuencia, mejorar los niveles de conocimiento y destreza que en cada momento tenemos. En la última década, la capacidad e spacial y su desarrollo e n los humanos se ha convertido en objeto de estudio e investigación para el de sarrollo de nuevas  Melchor Ga rcía Domínguez, Jorge Martín Gu tiérrez, Cristina Roca González, Carme n M. Mato Corredeguas. Tools, methodologies and motivation to imp rove sp atial skill on engineering students. Confe rence Proceedings, 2013 ASEE Annual Conference and Exposition. Atlanta, USA. Comunicaciones en otros Congresos:  Romero Mayoral, Jesús; Garcí a Domínguez, Melcho r; Quintana S uárez, Carmelo; Pulido Al onso, Antonio; Ang ulo Rodríguez , Norberto. Alternativas para disminuir el f racaso en las ingenierías. VI Cong reso Internacional d e Educación Superior. La universaliz a ción de la un iversi dad p or un mundo mejor. Ministerios d e Educación Superi or y Educación. República de Cuba. La Habana, Cuba, f ebrero de 2012.  García Domínguez, Melcho r; Martín Gutiérrez, Jorge; Roca González, Cristina; Romero Mayoral, Jesús; Mato Carrodeguas, M. Carmen . Aula Multimedia , un ejemplo de integración de los sistemas multimedia en la docencia de u na asignatura de expresión gráfica. Congreso internacional EDUTEC . Las Palmas de Gran Canaria, mayo 2012 .  Romero Mayoral, Je sús; Castro Sánchez, José Juan; García Domínguez, Melchor; Qu intana Santana, José Manuel; Santana Rodríg uez, J uan Francisco. Aná lisi s de la instrucción del alu mno a través de las TICs y su co ntrastación e n el ámbito universitario nacional. Congreso inte rnacional EDUTE C. Las Palmas de Gran Canaria, mayo 2012.  García Dom inguez, Melchor; Martín Gutierrez, Jor ge; Roca González, Cristina; Romero May oral, Jesús; Mato Carrodeguas, Mª de l Carmen. In tegración de contenidos multimedia en el proceso de enseñan za – aprend iz aje en las materias de expresión gráfica en la ingenierí a . XX Cong reso Universitario de Inn ovación Educativa (XX CUIEET). Las Palmas de Gran Canaria, julio de 2012.  Romero Mayoral, Jesús; González Henríquez, Juan José; García Dom ínguez , M elchor; Quintana Santana, José Manuel; Santana Rodrí guez, Jua n Fran cisco. Rat ificación del aprendizaje co n T ICs en ingenierías mediante el estudio de los resu ltados del estudiante. XX Congreso Universitario de Innovación Educativa (XX CUIEE T). Las Palmas de Gran Canaria, julio de 2012. A r tículos e n revistas indexadas en SCIENCEDIRECT  Melchor García Dom ínguez, Jorge Martín Gu tiérrez, Cristina Roca González, Carmen M. Mato Corredeguas. Methodologies and Tools to Improve Spatial Ab ility. (2012) Procedia -Social and Behavioral Journal, vol, 51. pp.736 -744 A r tículos en revistas indexa das en ISI Web Kon w ledge - Journal Citation Report  Melchor García Dom ínguez, Jorge Martín Gu tiérrez, Cristina Roca González, Carmen M. Mato Corredeguas. Methodologies a nd technologies to improve spatial skills in engineering graphic . In ternational Journal of Engineering Education. In rev ie w A r tículos en re v istas inde xadas en el Clasificación Integrada de Rev istas Cie ntíficas (CIRC ):  José Pablo Suárez Rivero, Melchor Gar cía Domínguez, Gerardo Martín Lorenzo . Hacia la visualización en la ingeniería gráfica: una herramienta de a prendiz aje interactivo. Revista El Guiniguada (ISSN: 0213 -0610) Nº 17. pp. 209- 224  Melchor García Dom ínguez, Jorge Martín Gu tiérrez, Cristina Roca González, Carmen M. Mato Corredeguas . Análisis d e usabilidad de herramientas aplicadas a la m ejora de las habilidades espaciales de los e studiantes d e m aterias de expresión gráfica. Revista El Guiniguada 2013. E n rev isión. 0. 6.- MAT ERI A L DIDÁ CTICO PRODUCIDO COMO CONSECUENCIA DE LA INVEST IG ACIÓN Se ha diseñado y elaborado, como conse cuencia d e la investigación d esarrollada, y puesto en práctica en el aula el siguiente m aterial didáctico que ya está sien do utilizado por los estudiantes en el ento r no de Aula Multi media:  El cubo de proy ecciones : http://hdl.handle.net/10553/6707  Escala: http://hdl.handle.net/10553/6775  Mordaza para cable: o Enunciado: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=OjPIS9 lgw MVmfX8GQRaA o Piezas: http://eportafolios.u l pgc.es/view /view.php? t=IPy L lRv6Tj xVSmDn0Cqi o Planos: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=Kpu j9txS T NYn5d3Q1ZbA o Video tutorial: http://hdl.handle.net/10553/677 3  Soporte oscilante: o Enunciado: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=SW Lpyv As 2MQNl7czumrt o Piezas: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=n69 Q W Xx MGDjYJHToIRqV o Planos: http://eportafolios.u l pgc.es/view /view.php? t=PfVqrguHk 63UIFx W N0aO o Video tutorial: http://hdl.handle.net/10553/677 4  Válvula de bola: o Enunciado: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=oikhNjXzFL egZqm6IPpw o Planos: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=3SQw16ip W YREX hoFDsnm o Video tutorial: http://hdl.handle.net/10553/677 6  Gancho de sujeción: o Enunciado: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=Sr8gNQwh GFzRL154XPCn o Piezas: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=oT18 vuE fc NMCb W LewnKi o Planos: http://eportafolios.u lpg c.es/view/view.php?t=Fr62biXcTz SUPjn7OEKZ o Video tutori al: h ttp://hdl.handle.net/ 10553/6777  Soporte para cable. o Enunciado: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=V34 7Z59Q hAmMjEyfUbce o Planos: http://eportafolios.u lpg c.es/view/view.php?t=YeM2w JO LKTVgqs9RvXir o Vide o tutorial: http://hdl.handle.net/10553/676 7 o Alterna tivas: http://hdl.handle.net/105 53/6794  SAD Básico: o Enun ciados: http://hdl.handle.net/10553/9844 o Soluciones: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=zTRvBSin2 eb3XfQropJY  Vistas auxiliares simples: o Enunciados: http://eportafolios.ulpgc.es/view / view.php?t=HsSNO3bq en4cLYuM8vDw o Solucion es : http://hdl.handle.net/10553/9 903 0.7.- ÍNDICE DE FIGURA S CA PÍTULO 2: M A RCO TEÓRICO Figura 2.1 Teoría del procesado de la información (TPI) ……… ..81 Figura 2.2 Teoría de las múltiples inteligencias ………………… 10 0 Figura 2.3 Five Minds For The Future …………………………… 104 Figura 2.4 Componentes de la Teoría triárq uica de S tern berg .. 105 Figura 2.5 Aptitud, Habilidad y Capacidad Espacial …………… 113 Figura 2.6 Resultados pre -test y post -test. Kail y P ark (1990).. 131 Figura 2.7 Ítem de percepción espacial. Los sujetos de ben indicar la o rientación d e un lí quido en un contenedor inclinado ………………………………….. 138 Figura 2.8 Ítems de rotación espacial……………………………. 139 Figura 2.9 Ítem de visión espacial ……………………………….. 139 Figura 2.10 Ítem de visión espacial ……………………………….. 140 Figura 2.11 Sub-factores y te st de medida d e la capacidad espacial ………………………………………………… 145 Figura 2.12 Ejemplo ejercicio Test MRT ………………………….. 146 Figura 2.13 Ejemplo ejercicio Test DAT – SR ……………………. 147 Figura 2.14 Continuo de Milgram ………………………………….. 199 Figura 2.15 Comparativa de sistemas de Realidad Aumentada y Realidad Virtual ……………………………………… 217 CA PÍTULO 3: M A RCO EMPÍRICO Figura 3.1 Niv el básico ……………………………………………. 233 Figura 3.2 Niv el interme dio ……………………………………….. 233 Figura 3.3 Niv el a vanzado ………………………………………... 233 Figura 3.4 Pieza de diagnóstico inicial …………………………... 234 Figura 3.5 Sistema de Apoyo al Dibujo………………………….. 247 Figura 3.6 Interfaz principal ……………………………………….. 242 Figura 3.7 Niv el básico ……………………………………………. 243 Figura 3.8 Niv el 1 ………………… ………………………………... 243 Figura 3.9 Niv el 2 ………………… ………………………………... 243 Figura 3.10 Conjuntos ………………………………………………. 243 Figura 3.11 Vista frontal …………………………………………….. 244 Figura 3.12 Vista izquierda …………………………………………. 244 Figura 3.13 Vista derecha ………………………………………….. 244 Figura 3.14 Vista superior ………………………………………….. 244 Figura 3.15 Perspectiva 1 …………………………………………... 244 Figura 3.16 Perspectiva 2 …………………………………………... 244 Figura 3.17 Modelos del SAD ……………………………………… 245 Figura 3.18 Libro de marcas ……………………………………….. 247 Figura 3.19 Reconstrucción de 4 marcas ………………………… 247 Figura 3.20 Utilización de la aplicación de RA …………………… 248 Figura 3.21 Interfaz PDF3D ………………………………………… 249 Figura 3.22 Medias de las respuestas a los ítem s de l enfoque profundo ………………………………………………... 267 Figura 3.23 Medias de las respuestas a los ítem s de l enfoque superficial ………………………………………………. 267 Figura 3.24 Diferencias de medias en función del sex o e n las escalas y enfoques ……………………………………. 271 Figura 3.25 Comparación de respuestas grupo material ……….. 318 Figura 3.26 Comparación de respuestas grupo contenido ……... 319 Figura 3.27 Comparación de respuestas grupo aplicación …….. 329 Figura 3.28 Comparación número de veces …………… 319 Figura 3.29 Comparación resto de caracte rísticas ………………. 320 Figura 3.30 Resumen de calificaciones finales ……………... 325 Figura 3.31 Media y de sviación típica de las calificaciones finales …………………………………………………… 325 Figura 3.32 Gráfico de las medias ………………………………… 353 Figura 3.33 Mejora de las puntuaciones en los test MRT y DAT . 361 Figura 3.34 Tasas d e rendimiento y éxito en grupos CON entrenamiento …………………………………………. 368 Figura 3.35 Tasas d e rendimiento y é xito en grupos SIN entrenamiento …………………………………………. 364 Figura 3.36 Tasas de rendi miento y é xito en grupos CON y SIN entrenamiento …………………………………………. 365 Figura 3.37 Comparativa ganancia MRT …………………………. 372 Figura 3.38 Comparativa ganancia DAT – SR …………………… 377 Figura 3.39 Tasas de rendimi ento en grupos CON entrenamiento por te cnologí a ………………………... 378 Figura 3.40 Tasas de éxito en grupos CON entrenamiento por tecnología ………………………………………………. 379 0.8.- ÍNDICE DE T A B LA S CA PÍTULO 2: M A RCO TEÓRICO Tabla 2.1 Períodos e n la inve stigación de la ca pacidad espacial .. 108 Tabla 2.2 Tests de la pe rcepció n espacial……………………….… 140 Tabla 2.3 Tests de vi sión espacia l………………………… ………... 141 Tabla 2.4 Test de rotació n espacial ……….………………………. ... 142 Tabla 2.5 Procedi m iento de realización del test DAT - SR……….. . 167 Tabla 2.6 Enfoques y su s componentes..…….……… …………….. Tabla 2.7 Descripci ón de los enf oque s de aprendizaje: m otivos y estrategi as……….……………………………… …… ……. 170 Tabla 2.8 Ítems correspondi entes a cada subdim ensió n del R - SPQ - 2F………………… ….…………………….…………. 173 Tabla 2.9 Distribu ción de Escalas, Di m ension es y Subescal as CEAM ………………………………………… …………….. 186 Tabla 2.10 Ítems correspo ndientes a l os factores motivacio nales … 187 Tabla 2.11 Ítems correspon dien tes a los f actores es tratégicos… … 188 Tabla 2.12 Contin uo de Milgra m ampliad o con otros conceptos ….. 201 Tabla 2.13 Co m parativ a de sistem as de Realida d Aumentada y Realida d Virtual……….………………………… ……… … 216 CA PÍTULO 3: M A RCO EMPÍRICO Tabla 3.1 Cálculo de l tam año d e la m uestra……… ……………….. 224 Tabla 3.2 Distribu ción temporal de la in ve stigación……………….. 225 Tabla 3.3 Característica s genera les de las asi gnaturas……… … .. 226 Tabla 3.4 Distribu ción de grupos de estudiantes participan tes en el estud io………………..…………...…………… ………... 226 Tabla 3.5 Datos ge nerales de l a población participante………….. 227 Tabla 3.6 Distribu ción d e gr upos de e ntrenamiento por titulación y tecno logía aplicad a……………………………………… 228 Tabla 3.7 Distribu ción de grupos po r titulación y tecnología…... ... 229 Tabla 3.8 Deno m inación de los e studiantes……………………… .. 229 Tabla 3.9 Prueba s de normalidad y ho m ocedasti cidad…………… 230 Tabla 3.10 Prueba T……………………………………… ……………. 230 Tabla 3.11 Co m parativ a e ntre los métodos p ara usar VRM L…… … 240 Tabla 3.12 Distribu ción d e gr upos de e ntrenamiento por titulación y tecnología a plicada en el estu dio de enfoques de apren dizaje……………...………………………… …...….. 252 Tabla 3.13 Deno m inación de los estudian tes en el estudio de enfoques de aprendiza je……..………………….……….. 252 Tabla 3.14 Ítems de escalas y subescalas en el estudio de enfoques de aprendizaje…………….. .………………….. 254 Tabla 3.15 Clasificación de Intensida d de Enfoque ………… ……… 259 Tabla 3.16 Tipos de e nfoque e intensid ad…………………………… 259 Tabla 3.17 Frecuenci as de Enfoques de Apre ndizaje……………… 264 Tabla 3.18 Frecuenci as de Enfoques de Aprendizaje segú n su 264 intensi dad………………..………………………………… . Tabla 3.19 Correla ciones entre subescalas del mism o y de distin to enfoque………………… …………………………………... 265 Tabla 3.20 Análisi s descriptivo……..………………………… ………. 265 Tabla 3.21 Diferencias de m edias en f unción del sexo en las escala s y enfoques adoptad os por los e studiantes…… . 2 71 Tabla 3.22 Distribu ción d e gr upos de e ntrenamiento por titulación y tecnología aplicada en el estudio de m otiv ación y estrategi as de ap rendizaje ……………………… ……….. 2 74 Tabla 3.23 Deno m inación de los estudian tes en el estudio de motivació n y estrategias de a prend izaje……………... ... 274 Tabla 3.24 Ítems correspon dien tes a los factores m o tiva cionales 275 Tabla 3.25 Ítems correspon dien tes a los f actores es tratégicos… … 275 Tabla 3.26 Recop ilación de dato s (f actores m otiv acionales)…… … 277 Tabla 3.27 Estadísticos descrip tivos (factores motivaci onales)… … 2 81 Tabla 3.28 Recop ilación de dato s (f actores estra tégicos)…….…… 282 Tabla 3.29 Estadísticos descrip tivos (factores estratégico s)….… … 286 Tabla 3.30 Estadísticos descrip tivos (METAS INT)…………...……. 287 Tabla 3.31 Prueba de homogenei dad de varia nzas (METAS INT).. 287 Tabla 3.32 ANOVA de un f actor (METAS INT)………… …………… 287 Tabla 3.33 Estadísticos descrip tivos (METAS EXT)……… ……… . .. 288 Tabla 3.34 Prueba de homogenei dad de varia nzas (METAS EXT). 288 Tabla 3.35 ANOVA de un f actor (METAS EXT)………… ..…………. 288 Tabla 3.36 Estadísticos descrip tivos (VALOR)……………..……….. 289 Tabla 3.37 Prueba de homogenei dad de varia nzas (VALOR)……. . 289 Tabla 3.38 ANOVA de un f actor (VALOR)…………….… …………... 289 Tabla 3.39 Estadísticos descrip tivos (CREENCIAS)……….………. 290 Tabla 3.40 Prueba de homogenei dad de varia nzas (CREENCIAS) 290 Tabla 3.41 ANOVA de un f actor (factor CREENC IAS)……..………. 290 Tabla 3.42 Estadísticos descrip tivos (AUTOEFIC)………… ……….. 291 Tabla 3.43 Prueba de homogenei dad de varia nzas (AUTOEFIC) … 291 Tabla 3.44 ANOVA de un f actor (AUTOEFIC)…………… …… ……. 291 Tabla 3.45 Estadísticos descrip tivos (ANSIEDAD)…………………. 292 Tabla 3.46 Prueba de homogeneidad de varianzas (ANSIEDAD) ... 292 Tabla 3.47 ANOVA de un f actor (ANSIEDAD)…………… …… ……. 292 Tabla 3.48 Estadísticos descrip tivos (ELABORC)…………………... 293 Tabla 3.49 Prueba de homogenei dad de varia nzas (ELABORC)… . 293 Tabla 3.50 ANOVA de un f actor (EL ABORC)……………………….. 293 Tabla 3.51 Estadísticos descrip tivos (APROV)…………….. ……….. 294 Tabla 3.52 Prueba de homogenei dad de varia nzas (APROV)… ….. 294 Tabla 3.53 ANOVA de un f actor (APROV)……..………. .. ........ ........ 294 Tabla 3.54 Estadísticos descrip tivos (ORGAN)……..… …. .. .... ..... ... 295 Tabla 3.55 Prueba de homogenei dad de varia nzas (ORGAN)……. 295 Tabla 3.56 ANOVA de un f actor (ORGAN )…………………………... 295 Tabla 3.57 Estadísticos descrip tivos (AYU)………………………….. 296 Tabla 3.58 Prueba de homogeneidad de varianzas (AY U) ………… 296 Tabla 3.59 ANOVA de un f actor (AYU )………………………………. 296 Tabla 3.60 Estadísticos descrip tivos (CONS)……………………….. 297 Tabla 3.61 Prueba de homogenei dad de varia nzas (CONS)……… 297 Tabla 3.62 ANOVA de un f actor (CONS)…………………… …… ….. 297 Tabla 3.63 Estadísticos descrip tivos (METAC)……………………… 298 Tabla 3.64 Prueba de homogenei dad de varia nzas (METAC)……. . 298 Tabla 3.65 ANOVA de un f actor (METAC)…………… ......... ........... . 298 Tabla 3.66 Estadísticos descrip tivos (AUTOC)…………… …… …… 30 9 Tabla 3.67 Prueba de homogenei dad de varia nzas (AUTOC)……. . 299 Tabla 3.68 ANOVA de un f actor (AUTOC)……....... .......... ........... .... 299 Tabla 3.69 Prueba de Scheffé de co m paracio nes m últiple s……… . 299 Tabla 3.70 Subcon juntos homogéneos……………………… …… …. 3 00 Tabla 3.71 Distribu ción d e gr upos de e ntrenamiento por titulación y tecno logía aplicad a en el estudi o de sati sfacción…... . 301 Tabla 3. 72 Deno m inación de los estudian tes en el estudio de satisfacción …………… ………………………… …………. 304 Tabla 3. 73 Respu estas en el estudio de satisfacción……… …… …. 304 Tabla 3.74 Estadísticos descrip tivos (Satisfacción)………………… 306 Tabla 3.75 Prueba de homogenei dad de varia nzas (Satisfacción ) .. 313 Tabla 3.76 Prueba de Krustal- W allis………………………… …… …. 314 Tabla 3.77 Estadísticos de co ntraste …………………………………. 315 Tabla 3.78 Estadísticos de g rupo…………………………… ……... ... 315 Tabla 3.79 Prueba de m uestras in depe ndientes……………………. 315 Tabla 3.80 Estadísticos de g rupo…………………………… ……... ... 316 Tabla 3.81 Prueba de m uestras ind ependie ntes……………………. 316 Tabla 3.82 Estadísticos de g rupo…………………………… ……... ... 316 Tabla 3.83 Prueba de m uestras in depe ndientes……………………. 317 Tabla 3. 84 Co m paració n de medias pond eradas…………………… 317 Tabla 3.85 Distribu ción de calificaciones disponi bles………………. 318 Tabla 3. 86 Calificacion es finales…………………………… ……… … 321 Tabla 3.87 Resumen de cali f icaciones finales…………… ……… …. 322 Tabla 3.88 Media y desviación típica de las no tas finales……..... ... 324 Tabla 3.89 Distribu ción d e gr upos de entrenam iento por ti tulació n y tecno logía aplicad a para el estud io de usab ilidad… … 325 Tabla 3.90 Deno m inación de los estudian tes en el estudio de usabi lidad………………………………………… ……... .... 328 Tabla 3.91 Análisi s de usabilidad Reali dad Aum entad a…………… 328 Tabla 3.92 Análisi s de usabilidad Reali dad V irtual…………………. 330 Tabla 3.93 Análisi s de usabilidad PDF3D ……………………………. 334 Tabla 3.94 Estadísticos descrip tivos (Usabilidad)………………... .... 338 Tabla 3.95 Prueba de homogenei dad de varia nzas (Usabilidad)…. 342 Tabla 3.96 ANOVA de un f actor (Usabi lidad)……………………….. . 342 Tabla 3.97 Prueba de Scheffé de co m paracio nes m últiple s………. 343 Tabla 3.98 Subcon juntos homogéneos……………………… ………. 343 Tabla 3.99 Resumen análi sis de usabil idad…………………………. 343 Tabla 3.100 Distribu ción d e gr upos de e ntrenamiento por titulación y tecnología a plicada en el estudio de habilidad es espaci ales……………………………………… …………. . 346 Tabla 3.101 Distribu ción d e gr upos de e ntrenamiento por titulación y tecno logía……………………………….……… ………... 350 Tabla 3.102 Estadísticos descrip tivos………………… …. ……………. 352 Tabla 3.103 Prueba de homogenei dad de varia nzas……… ………… 352 Un aspecto importante que deb e considerarse es el cambio producido en nuestra sociedad, que ha variado de forma importante el con texto. Tal y como afirman Feden y Vogel (Feden & Vogel, 2002), los métodos en las a ulas no se han modificado prácticamente desde principios del siglo XX, cuand o las cuali dades necesarias en los p rofesionales que se f ormaban e n ellas eran claramente diferentes. Estudios como los realizados por Feden y Vogel y por San cho (Sancho, 2002 ) d emuestran que e stu diantes co n brillantes expedientes académicos presentan, actualmente, serias dificultades para aplicar lo aprendido cuando se enfrentan a situaciones diferentes a las aprendidas durante su paso por las aulas. Con este tipo de estudios se constata que los grande s cambios tecnológicos y sociales suf ridos en los últimos años d emandan un a transformación del m odo d e p roceder en el a ula, pues las necesidades e ducativas han variado. Si hace 40 años, un ingeniero podía desenvolv e rse profesional mente sin d emasiados problema s con los conocimientos ad quiridos en la universidad, a ctualmente, la evolución de la tecnología provoca que parte de esa información haya queda do obsoleta al término de la carrera, cu ando el recién titulado se incorpora a l mund o laboral. Este nuevo esce nario exige una nueva arquitectu r a educativa que apunte al aprendizaje de por vida ( longlife learning ) y a pueste por él (Picardo, 2002 ) . Otro f actor que de be tene rse en cuenta y que, p robablemente viene f orzado por la nuev a si tu ación social, es la refo rma del sistema educativo universitario, que se ha debatido en Europa en los últimos años. La Declaración d e Bolonia d e 1999 tiene como precedente la firma de la Carta Magna d e las Univ ersida des ( Magna Charta Universitatum ) por parte de los rectores de u niversidades europeas el 18 de se ptiembre de 1988 en Bolonia, qu e proclama los p rincipio s básicos de la reforma. Estos principios son los sig uiente s: 1. L ibertad de investigación y enseñanza. 2. S elección de profesorado. 3. Ga rantías para el estudiante. 4. In tercambio entre univ ersidades. Diez años de spués se f irmó la Declaración de la Sorbona (25 de mayo de 1998) en una reunión de ministros de educación de cuatro países europeos (Alemania, Italia, Francia y Reino Unido). Posteriormente, e l 19 d e junio de 1999, 29 ministros d e educación europeos f ir maron la Declaración de Bolonia, que da el nombre al proceso y en el que se basan los fundamentos del Espacio Europ eo de Educación Superior (EEES), culminado en el año 2010 . La Declaración de Bolonia se articula en torno a seis acciones relativas a:  U N SISTEMA DE GRADOS ACADÉMICOS FÁCIL MENT E RECONOCIB LES Y C OMPARABLES . In cluye la creación de un suplemento común al título superior pa ra mejorar la transparencia.  U N SISTEMA BASADO F UNDAMEN TALMENTE EN DOS CICL OS : un primer ciclo orientado a l m ercado laboral c on una duración mínima de tres años, y un segundo ciclo (máster) al que se accede solo si se completa el primer ciclo.  U N SISTEM A DE ACUMULA CIÓN Y TRANSFERE NCIA DE CRÉDITOS similar al sistema ECTS ut ilizado para los inte rcambios Erasmus.  L A MOVILIDAD DE LOS E STUDIAN TES , DOCENTES E INVESTIGADORES : la supresión de todos los obstá culo s a la libertad de circulación.  L A COOPERACIÓN en lo que respecta a la garantía de la calidad.  L A DIM ENSIÓN EURO PE A EN LA ENSEÑANZA SUPERIOR : aumento del número de módulos, cursos y planes de estudios cuyo contenido, orientación u organiz ación tengan una d imensión europea. La principal reforma c o nsistió en crear un Espacio Europeo de Educación Superior competitivo que resu ltara a tractivo tanto para estudiantes y d ocentes como para terceros p aíses. El document o adoptaba como elemento principal la unificación de las enseñanzas creando el euro académico materializado e n el valor académ ico único para quienes se adhirieran al pr oceso, es decir el crédito ECTS, nacido de la experiencia del programa Erasmus. En reuniones posteriores , se perfilan más cambios y se añ aden más estados, a unque el ritmo de imp lantación es desigual entre los firmantes. Los encue ntros más important es y lo s comun icados resultantes son los siguientes :  Comunicado de Praga (19 de mayo de 2001) (33 m inistros firmantes).  Comunicado de Berl ín (19 de septie mbre de 2003) (40 ministros firmantes).  Comunicado de Bergen (19 y 20 de mayo de 2005) (45 ministros firmantes).  Comunicado de Londres (18 de mayo d e 2 007) (46 m inistros firmantes).  Comunicado d e Lovaina/Lovaina la Nueva (28 y 29 de abril d e 2009).  Declaración de Budapest - Viena (de 12 de marzo de 2010) (47 ministros firmantes). Durante estos años, Europa ha ad optado medidas para reformar la estructura y organización de las enseñanzas universitarias y favorecer la construcción del denominado Espa cio Eu ropeo de Educación Superi or (EEES), en vig or desde el año 2010. El Dr. Domingo D ocampo 1 considera que esta integración un iv ersitaria significará toda una revolución, tan to en la estructu ra de los títulos como en la propia concepción educativa (Docampo, 2001). La clave de la reforma no está, según Macías (Macías, 2 007), en la acomodación de los conte nidos de los planes de estudio a la nueva e structura sino en un camb io de paradigma: pasa r d e una educación centrada en la enseñanz a (en el profesor) a otra centrada en el aprendizaje (en el estudiante ). Esta cultura del aprendizaje, conti núa Macías, debe llevarnos a una revisión profun da de nue stros esquem as de evaluación, actualmente estructurados en torno a la dualidad aprobado/suspenso, con el fin de reflejar adecuadamente en las calificaciones el e sfuerzo efectuado por los estud iantes. Deberíamos, por tanto, evitar la adopción de cambios cosmét ic os, que simplemente acomo dan contenidos sin m odificar mentalidades; si e l e studiante debe pasar a se r el centro del p roceso de aprendizaje, las a ulas universitarias deb en ser lugares a los que s e va a aprender, no solo a enseñar. En la refo rma que h a pue sto e n ma rcha la UE se apuesta más por el aprendizaje que p or la enseñanza y, por ese motivo, el nuevo sistema d e créditos se fu ndamenta en las horas de trab ajo que los estudiante s dediquen a la m ateria, y no únicam ente en las horas lectivas, como sucedía hasta ahora. Según el Real Decreto 1125/2003, por el que se establece el sistema europeo d e créditos y el sistem a de calif icaciones en las titulaciones un iv ersitarias de carácter oficial y vali de z en to do el 1 Rector de la Universidad de Vigo, y e x-presi dente del Grupo de Trabajo de la Conferencia de Rectores de las Univer sidades Españolas (CRUE) sobre EEES. territorio nacional (BOE de 18 de septiembre d e 2003), la adopción de este nuevo sistema de créditos constituy e una ref ormulación conceptual de la organización del currículo de la educación superior mediante su adaptación a los nuevos modelo s de formación centrados en el trabajo de l estudiante. Esta med ida comporta un nuevo m odelo edu cati vo que h a d e orientar las programaciones y las metodologías doce ntes centrándol as en el aprendizaje de los estudiantes. En este punto del trabajo es import ante destacar la imagen que desea transm itir el Ministerio d e Educación , Cultu ra y Deporte en relación con la ref orma puesta en marcha en Europa dirigida a la creación del EEES. Además d e los o bjetiv os estratégicos pe rseguidos (fácil comparación de titu laciones entre d iferentes un iversi dades, y facilidad de movilidad tan to de estudiantes como de profesores), se apunta como un compromiso i mportante a lcanz ar en un futuro l a adopción de un nuevo e nfoque m etodológico que transforme nuestro sistema educativo, basado en la en señanz a , en otro basado en e l aprendizaje. Este pr o ceso de m ejora debe s er interactiv o y sustentarse en 3 principios:  May or implica ción y autonomía del estudiante.  Utilización de metodologías más activ a s: casos prácticos, trabajo e n equipo, tuto rías, semina rios, tecnologí a s multimedia.  Papel del p rofesorado , com o agente creador de entornos d e aprendizaje que estimulen a los e studi antes. 2 Otro aspecto que tampoco hay que ol vidar es el de la preparación de los estudiantes q ue ingresan en la universidad en estos último s a ños. E sta preparación es diferente de la q ue 2 Consejo de Coordinación Universitaria del Ministerio de Edu cación y Ciencia. 2006 presentaban los estudiante s en años anterior es debido a la reforma de los niveles educ ativ os previos al uni versitario y, también, al debilitamiento d el rigor de los criterios de acceso a algunas universidades debido al descenso de la natalidad y, principalmente, al aumen to de la oferta un iversi taria en algunos sectores. Artículos como el referenci ado e n Edu caw e b confirman la importancia de estos aspectos, que modifican sensiblement e el perfil d el e studiante universitario está ndar respecto del que presentaba este m ismo estudiante ha ce algunos años. Todos los fa ctores expuestos anteriormente e xigen cambios e n la s aulas, que deben a daptar las m etodologí as a plicadas a las nuevas nece sidades fo rmativas. En este sentido e s f undamental desarrollar en los estudiantes las capacidades y h abilidades adecuadas, así como adoptar e n el aula las dinámicas más apropiadas y los m étodos e valuadores necesarios para validar si dichas competencias han sido o no adquirida s por los estudiante s. El proyecto REFLE X (T he Flexible P rofessional in the Knowledge So ciety) y el proyecto T UNING ( Educational Structures in Europe) constituyen dos b uenos e jemplos sobre la importancia que, desde Europa, se concede a la identificación adecuada de las capacidades que deben ser desarrolladas por los profe sionales que necesita nuestra sociedad actual. Como hemos señalado, e l EEES exige la a dopción de un sistema de titulaciones un iversi tarias f ácilmente comparable en toda Europa. A simismo, busca implantar e ntre las universidades europeas la movilidad de estudiantes, p rofes ores e investigadores, a la vez que fomentar el aprend izaje continuado y la calidad. De esta manera, las principa les n ovedades que se aportan son la adaptación a un sistema de titu laciones universitarias de dos ciclos (Grad o y Postgrado), y la utilización d e una v aloración del crédito universi tario igual para todo s los pa íses eu ropeos, el EC TS. En este sen tido, la s ad aptaciones tecnológicas están suponiendo una auténtica revolución en las universi dades españolas, que se pueden considerar bastante tradicionales en este aspecto. Debido a esto, se prod ucirá una homogeneización de las posibles titulaciones de grado y má ster. Los planes de estudio e n vez de se r ca da vez más específicos serán más generales y esta rán enfocados a la emp resa p riv ada, la cual será la encargada, en gran parte, de establecer las directrices de los planes de estudio. Algunas de las novedades d el T ratado de Bo lonia im plican un mayor traba jo personal del estudiante, a ctividades no presenciales y trabajos en grupo. Est o solo será posible mediante el u so de todas las posibilidades que ofrece I nternet y las nuevas tecno l ogías d e la información y la comunicación . Los países f irmantes miemb ros del EE ES "Proceso de B olonia" son los siguientes:  Desde 1999: Alemania, Austria, Bé lgica, Bu lgaria, Dinam arca, Estonia, Finlandia, Francia, Grecia, Holanda , Hungría, Islandia, Irlanda, Ita lia, L etonia, Lituania, Lux em burgo, Malta , Noruega, Polonia, Portugal, Reino Unido, República Checa, Rumanía, Eslovaquia, Eslov enia, E spaña, Su ecia, Suiza.  Desde 2001: Croacia, Chipre, Liechtenstein, Turquía.  Desde 2003: Alban ia, An dorra, Bosnia y Herzegovina, Estado Vaticano, República de Macedonia, Rusia, Serbia.  Desde 2005: Armeni a , Azerbaiyán, Geor gia, Moldavia y Ucrania.  Desde mayo de 2007: Montenegro.  Desde marzo de 2010: Kaz ajistán. 1.1.2.- Las habilidades espaciales e n el ingeniero La ingen iería es el conjunto de c on ocimientos y técnicas científicas aplicados a la creación, perfeccionamiento e implementación de estructuras (tanto f ísicas co mo teóricas) para la resolución de prob lemas que afectan la actividad cotidiana de la sociedad. Para ell o, ap lica profesionalmente el estudio, conocimiento, m anejo y d ominio de las m atemáticas, la física y otras ciencias tanto pa ra el de sarrollo de tecnologías como para el m anejo eficiente de los recursos y fu erzas de la nat uraleza en be neficio de la sociedad. La ingeniería es la actividad que tras fo rma el conocimiento en algo práctico. Otra caracte rística que d efine a la ingeniería es la aplicación de los con ocimientos científicos a la invención o pe r feccionamiento de nuevas técnicas. Esta aplicación se caracteriza por u sar el ingenio principalmente de una manera más pragmática y á gil que el mé todo científico, puesto que la ingeniería, como activ idad, está limitada al tiempo y a los recursos facilitad os p or e l entorno en e l que se desenvuelve. Ese “i ngenio” que necesita tener el ingeniero se apoya en una base de conocimientos, de strez as y ha bilidades e senciales en su desarrollo p rofesio nal que permiten que su actuación sea la adecuada a la consecución de sus objetiv os. Una de e sas habilidades esenciales en el ingeniero es la de manejar hábilmente el e spacio tridimensional en e l que se desarrollan sus intervenciones. Esa ha bilidad espacial e s una de las dimensiones d e la actividad intelectual que conforman las habilidades intelectuales que tienen que ver con las capacidades cognitivas del sujeto. Estas habilida des son las siguientes:  L A APTITUD NU MÉRICA : Habilidad pa ra la velocidad y la precisión numérica.  L A COMPRENSIÓN VERBAL : Habilidad para comprender lo que se lee o se oye y la relación entre las palabras.  L A VELOCIDAD PERCEPTU AL : Hab ilidad p ara ide ntificar las similitudes y las dif erencias que se pue den ver rápidamente y con precisión.  E L RAZONAMIENTO IN DUCTIVO : Habilidad de iden tificar la secuencia lógica de un problema y luego resolv e rlo.  E L RAZONAMIENTO DED UCTIVO : Habilidad pa r a u sar la lógica y evaluar las implicaciones de un argumento.  L A VIS UALIZACIÓN ESPACIAL : Habilidad de imaginar la manera en que un objeto se relaciona con el espacio y otros objetos que le rodean.  L A M E MORIA : Hab ilidad para registrar, alm acenar, retener y recordar informaciones recibidas de manera m ediata o inmediata. Las habilidades espaciales siguen s iendo objeto de investigación, sobre todo en el ámb ito de la ing eniería. Son m uchos los autores que a lo largo de la historia han clasificado la s habilidades e spaciales como una componente de la inteligencia. Por otra p arte no es sencillo definir qué es la intelig encia, e n realidad, no existe una def inici ón única, ya que , de pendiendo del enfoque con e l que se aborde, se ponen de relieve los distinto s aspectos que la componen (Andrés Pueyo, 2001). Spearman (Sp earman, 1927) la considera com o “la capacidad de obtener y crear información nueva, útil y a plicable a partir de informaciones sensoriales ya existentes, que se manifiestan e n el comportam iento o la activida d mental del sujeto”. Existen di versas ramas de la psicolo gía que la estudian y d istintos e nfoques que la abordan: la psicolog ía co gnitiv a, la psicología diferencial, la psicología evolutiva, la psicología experimental, la antropología, etc. y, en función de cada u no de estos enfoques , aparecen distintos modelos d e inteligencia: facto r ial, computacional, global, de desarrollo, culturales, etc. Este tra bajo s e ce ntra e n e l enfoque factorial, e studiado por la psicología psicom étrica, que p arte de la base d e que las d iferenci as individuales de la co g nición humana pueden m edirse a través d el rendimiento en los test de inteligencia y que la inteligencia m isma se puede d efinir, p or tan to, por las variaciones de las p untuaciones en estos test, según las personas. El result ado de esos test es una medida, ampliamente utilizada y cono cida como Co ciente In telectu al (CI). El CI se obtiene a partir de la intersección de los resultados de una serie d e sub -test, que tratarán de med ir diferentes aspectos de las capacidades de un individuo (Andrés Pueyo & Jayme Zaro, 1998). Medir una capacidad (Inteligencia), s ignif ica medir la potencialidad de un individuo en un área d ada. Por ejemplo, conociendo la capacidad n umérica de una pe rsona, podemos, quiz ás, p redecir su rendimiento en actividades relacionadas con las matemáticas. Para medir el ren dimiento ex ist en varios procedimientos, entre los que el examen es e l más habitual. Los test de inteligencia nos sirven como herramienta de me dida de la In teligencia y existe un acuerdo sobre la validez de sus resultados que la e xperiencia ha demostrado acertado. Es importante señalar esta distinción entre rendimiento e i nteligencia, porque habitualmente los ún icos datos dispon ibles de los estudiantes de ingenie ría son el resu ltado de los exámenes o, lo que es lo mismo, la evaluación del rendim iento académico y, aun q ue estos resultados d ependen en gran me dida d e los valores de inteligencia, no son el único parámetro del que dependen.  Grado en Ingenierí a en Diseño Industrial y Desarrollo de Productos.  Grado en Ingeniería en Tecnologí as Indu striales.  Grado en Ingeniería Química.  Grado en Ingeniería en Organiz ación Industrial.  Grado en Ingeniería Naval. Entre los muchos aspectos que d istinguen la f ilosofía seguid a por esta Escuela destaca el de potenciar la fo rmación práctica de sus estudiante s así como el trabajo en equipo, pensando siempre en facilitar de ese modo su rápida adaptación al mundo laboral. Otro punto de e special int e rés es el establecimiento constante de la s estrategias nece sari as para of recer a sus estudiante s un servicio de tutoría o rientado a asesorarles adecuadamente, haciendo hincapié en la orientación y ayuda de los estudiantes d e primer curso durante sus primeras experiencias e n la universidad, con e l f in de disminuir la tasa de estudiante s q ue fracasan en sus estudios. La voluntad permanen te de esta Escuela d e a poyar y orienta r a sus e studiantes ofrece, sin d uda alguna, un m arco propicio para llevar adelante una labor de investigación enmarcada en e l contex to pedagógico de la innov ación m etodológica. 1.1.5.- A s pectos com unes a todos los planes de estudio de las titulaciones de Grado en la EIIC En el corr espondiente documento VERIFICA para cada titu lació n se establece que los distintos títulos de Grad o constarán de 240 créditos ECTS distribuidos en cu atro cursos, se gún se e stablece en el Real Decreto 1393/2007. En ellos se incluir án la fo rmación teórica y práctica que e l estud iante deba adquirir: asp ectos básicos d e la rama de conocimiento, materias obligatorias u optativas, seminarios, prácticas e xternas, tr abajos dirigid os, rea liz ación de e xámenes, proyecto de fin de grado, u otras actividades formativas. Cada curso a cadémico estará co mpuesto de 6 0 créditos ECTS (definidos según Rea l Decreto 1 125/2003, de 5 de septiembre). La docencia se planificará tomando como base que el calend ario anual de trabajo de los estudiantes se rá de 40 sem anas y que estará dividido en d os semestres e n los que se distribuirán los co ntenido s que los componen. En la a signación de crédito s a cada una de las materi as que configura n los distintos plan es de e studios se computará el n úmero de horas d e trabajo req ueridas para la adquisición por los estudiantes de los conocimientos, capacidade s y destrezas correspondientes. En esta asignación están comp r endidas las horas correspondientes a las clases lectivas, teóricas o prácticas, las horas de estudio, las dedicadas a la rea liz ación de se minarios, trabajos, prácticas o proyectos, y las exigidas para la preparación y realización de los exá menes y prue bas d e evaluación. El número de horas de trabajo de l es tudiante, por crédito ECTS, será de 25. En lo que respecta al ámbito d e esta tesis, todas las titulaciones tienen la asignatura de Expresión Gráfica en primer curso y, en sus respectivos p lanes de estudio se e speci fica que de ben a dquirirse y desarrollarse las capacidaddes en habilidades espaciales . 1.1.6.- El plan de estudios del Grado en Ingenierí a e n Tecnologías Industriales Por Resolución de 27 d e junio de 2 011, de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, se publica el p lan de estudios d e Graduado en Ingeniería en Tecnologí as Industriales. Obtenida la verificación del plan de estudios por el Consejo de Universidades, previo informe favorable d e la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acredita ción, así co mo la autoriz ación de la Comun idad A utónoma de Canarias, y e stablecido el carácter oficial del título po r Acu erdo de Con sejo de Ministros d e 1 5 de abri l de 2011 (publicado en el BOE de 11 de mayo de 2011), e l Rectorado de la ULPGC, d e conformidad con lo dispuesto en el artículo 35 de la Ley Orgánica 6 /2001, d e Universidades, en la reda cción dada por la Ley Orgánica 4/2007, resuelve publicar el plan de estudios conducente a la obtención del título de Graduado o Graduada en Ingeniería en Tecnolog ías Industriales por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. El grado propuesto en Ingeniería en Tecn ologías Industriales sigue la ord en ministerial CIN/351/200 9, donde se establece n distintos módulos de tecnología específica para dicha titulación. En nuestro caso, se h an de sarrollado lo s sig u ientes módu los de tecnología espe cífica (menciones): Mecánica, Eléctrica, Química Industrial y Electrónica In dustrial. Los créditos de las menciones han sido ampliados hasta un total d e 78 ECTS, tal como se detalla en el capítulo 5 de la memoria del documento Verifica. 1.1.7.- Resto de planes de estudios Los p lanes d e estudio de las titulaciones de Grado en Ingeniería en Diseño Industrial y Desarrollo de Productos, Grado en Ingeniería Química, Grado en Ingenierí a en Organización Industrial y Grado e n Ingeniería Naval, fueron a probados por Resolución d e 16 de septiembre de 2011, de la U niversidad de Las Palmas de Gran Canaria. Obtenida la verificación del plan de estudios por el Consejo de Universidades, previo informe favorable d e la Agencia Naciona l de Evaluación de la Calidad y Acredita ción, así co mo la autoriz ación de la Comun idad A utónoma de Canarias, y e stablecido el carácter oficial d e los títulos por Acuerdo d e Consejo d e Ministros de 15 de abril de 2011 (publicado en el BOE de 11 de m ayo de 2 011), el Rectorado, de con formidad con lo d ispuesto en el artículo 35 de la Ley Orgánica 6 /2001, d e Universidades, en la reda cción dada por la Ley Orgánica 4/2 007, resolvió publicar los planes de estudio s conducente a la o btención de los títulos d e Graduad o o Grad uada en las indicadas titulaciones p or la Universidad d e las P almas d e Gran Canaria. 1.1.8.- Competencias generales y específicas En conson ancia c on el Rea l Decreto 1393/2007, por el que se establece la ordenación d e las enseñanzas u niversitarias, así como con las conclusiones de los L ibros Blancos del ámbito de las Ingenierías, aplicables a los distintos títulos de Grado y las recomendaciones de las Conferencias de Directores d e Escuelas Técnicas y Superiores, los título s de Grad o en las d iversas Ingenierías tie nen como o bjetivo f undamental la fo rmación científica, tecnológica, y socioeconómica orientada a la p reparación para el ejercicio profesional en el d esarrollo y aplicación de la Ingeniería asociada a la realidad socioeconómica d el Estado Español. Asimismo, faculta para el acceso directo a titulaciones de Má ster que profundicen en un perf il profesional m ás específico o que capaciten para la investigación y el paso a los estudios de Doctorado. La s titulaciones implantadas tienen tam bién com o objetivo dotar al estudiante de u na preparació n su ficie nte para el acceso d irecto al Má ster en sus correspondientes ramas , ya que se cumplen l os requisitos expuestos en el a partado 4.2.1 de la CIN 311/2009, así como a otros títulos de Máste r propue stos en la rama d e Ingeniería y Arquitectura. El objet ivo de esta s titulacione s es formar a los estudiantes par a que adquieran, entre o tras, las competencias necesarias para el ejercicio de la profesión regulada de In geniero en sus correspondientes ramas de acuerdo con lo dispue sto en el siguiente marco jurídico: El Real Decreto 1393/2007, de 29 d e octubre (BOE n º 2 60, de 30 d e octubre), por el que se e stablece la ordenación de las enseñanzas universitarias o ficiales, dispone en su Art. 12.9: “ D IRECTRICES PARA E L D ISEÑO DE TÍTUL OS DE G RADO : Cuan do se trate d e títu los que habiliten para el ejercicio de actividades profesionales reguladas en España, e l Gobierno establecerá las condici ones a las que deberán adecuarse los correspondientes p lanes de estudios, que adem ás de berán ajustarse, en su caso, a la normativa europea aplicable. Estos planes de estudios de berán, e n todo caso, diseñarse de fo rm a qu e pe rm itan o btener las competencias necesarias para ejercer esa profesión. A tales efectos la Univers idad justificará la adecuación de l plan de estudios a dichas condiciones”. La dispo sición a dicional no vena del RD 1393/2007, de 29 de octubre, establece q ue el Ministerio comp etente precisar á los contenidos d el Anexo I d e d icho R D a los que habrán de aju starse las solicitudes presentadas por las univ ersidades p ara la obtención de la veri ficació n de los plan es de estudios conducentes a la obtención de títulos oficiales d e Grado, prev ista en su artículo 24, que habiliten para el ejercicio de profesiones regulada s. La legislación vigente configura las distintas p rofesiones de Ingeniería y esta blece que para su ejercicio se requiere estar en posesión del correspondiente título of icial de Grado obtenido d e acuerdo con lo prev isto en e l artículo 12.9 del referi do RD 1393/2007, conforme a las condiciones establecidas e n el Acuerdo de Consejo de Ministros de 26 de diciembre de 2008 (Resolución de 15 de enero de 20 09), p ublicado e n el B oletín Oficial del Estado de 29 de enero de 2009. En dicho Acuerdo se determinan las condiciones a las que deberán adecuarse los p lanes de e studios. En su apartado cuarto, en relación con la d isp osición adicional novena anteriormente cit ada, encomienda al Mi nisterio competente el establecimiento de los requisitos respecto a objetivos y denominación del título y planificación de las enseñanzas. En cumplimiento de la legislación anterior, la Orden CIN/351/2009, de 9 de f ebrero (BOE nº 44 d e 20 de febrero), establece los requisitos para la verificación de los títulos universitarios of iciales que h abiliten p ara el ejercicio de la profesión regulada de Ingeniero. En cumplimiento de la Orden CIN/311/2009, de 9 d e febrero (BOE nº 42 d e 18 de febrero ), que establece el acceso a l Má ster de Ingeniero. Adicionalmente, a nivel autonómico, la Consejerí a de Educación, Universidades, Cultura y Deportes del Gobierno de Canarias establece el Decreto 168/2008, de 22 d e julio (BOCA nº 15 4, de 1 de agosto), po r el que se regula el proce dimiento, requisitos y criterio s de evaluación pa ra la au toriz a ció n d e la implantación de las enseñanzas universi tarias conducentes a la o btención d e los títulos oficiales de Grado, Master y Docto rado de la Com unidad Autónoma de Canarias. Asimismo estos títulos cumplen con el grado de experimentabilidad contemplado para este tipo de en señanz as e n el vigente contrato programa 2 009 -2013 suscrito po r la Consejería d e Educación Cultu ra y Deportes del Gobierno de Canarias y la Universidad de L as Palm as de Gran Canaria y en e l Reg lamen to para la elaboración de títulos o ficiale s de la Universidad de La s Palmas de Gran Canaria (BOULPGC, Junio 2008). Estos títulos de Grado tienen una clara orientación prof esional, de forma que junto con unos sólidos conocimientos básicos, se integren armónicamente las competencias nucleares de la ULPGC, las transversales y las específ icas, tod as ellas ma rcadas p or el p erfil profesional. Los resultados esperados permitirán a los titu lados una buena i ntegración en el mercado de trabajo y una fácil adaptación a los rápidos cambios que tienen lugar en este campo de la Ingeniería . Resaltamos a continuación aquellas competencias, destrezas y habilidades que tienen relación directa con la materia de Expresión Gráfica. Competencias Nucleares de la ULPGC (N) Las competencias n ucleares que deben incorpor ar todos los títulos de grado de la ULPGC y que son en sí misma s competencias transversales quedan def inidas en el a rtículo 4.1.4 del Decreto 168/2008, de 22 de julio, del Gobierno de Canarias, donde se establece: “ I NCLUSIÓN DE C OMPETEN CIAS GENERALES : Han de incluirse en el proyecto d e cada titulación las competencias general es referidas al nivel d e titu lación e n e l conjunto de competencias exigible s a los titu lados de acuerdo con los descriptores de Dublín. Han de concretarse las estrategias y niveles qu e se aplicarán para favorecer la adquisición de estas competencias en cad a titu lació n y cómo se comprobará que se han alcanz a do ”. De entre las competencias nucleares d e o blig ado cu mplimiento impuestas por la ULP GC destacamos: Código Definición N1 Comunicarse de forma adecuada y res petuosa con diferentes audiencias (clientes, colaboradores, promotores, agentes sociales, etc.), utili zando los soportes y vías d e comunicación má s ap ropiados (esp ecialmente las nuevas tecn olo gías de la inf ormación y la comunicación) de modo que pueda llegar a comp render los intereses, n ecesidades y preocu paciones de las personas y organi zaciones, así com o expresar claramente el sen tido d e la m isión que tiene encomendada y la f orma en que puede contribuir, con sus competen ci as y conocimientos profesionales, a la satisfacción de e sos intereses, necesidades y preocupaciones. Competencias genéricas o transversales del Título (G) Para alcanz a r los objetivos propue stos en el a partado anterior, las m aterias del plan de estu dios permiten la adquisición de una serie d e competencias. E stas se definen, según el proyecto T uning desarrollado dentro del marco del EEES y de sde la pe rspectiv a de los resultados del aprendiz aje , como “conocimientos, habilidades, actitudes y responsabilidades, que d escriben los resultados del aprendiz a je de u n programa educa tivo o lo qu e los estudiantes son capaces de demostrar a l fin al del proceso educa tivo.” De tal f orma, se contemplan do s tipo s de competencias: las genéricas o transversales, y las específicas o profesionales. L as pri meras s e corresponden con los atributos comunes a cualquier titulació n y que son considerados importantes p or ciertos grupos sociale s (empleadores y egresado s), m ientras que las segundas están directamente relacion adas con el conocimiento concret o de c ada titulación y son la s que confieren identidad y consistencia a cualquier programa. Las competencias generales o transversales se han d efinido teniendo en cu enta lo s derechos fu ndamentales y de igualdad de oportunidades entre hombres y m ujeres (Ley 3/2007, de 2 2 de marzo para la igualdad efectiva entre mujeres y h ombres), los principios de igualdad de oportunidades y accesibilidad univ ersal de las personas con discapacidad (Ley 51/2003, de 2 de d iciembre, de igualdad de o portunidades, no discriminación y accesibilidad universal de las pe rsonas con d iscapacidad) y los valores propios de una cultura de la paz y d e valores de mocráticos (Ley 27/2005, de 30 de noviembre, de fomento de la edu cación y la cu ltura de la pa z). En e se marco se sitúan las actividades e iniciativ as de “Acción Social y Atención Psicosocial” del Vicerrectorado de Estud iantes y Extensión Universitaria de la ULPGC. De entre la s competencias transversales establecidas destacamos: Código Definición G3 COMUNICACIÓN EFICAZ ORAL Y ESCRITA: Comunicarse d e forma oral y escrita con otras pe rsonas sobre los resultados del aprendizaje, d e la elaboración del pensamiento y de la toma de decisiones; participar en debates sobre temas de la propia especialida d. Competencias Profesionales Generales del Título (T) A partir d e los o bjetivos de la titu lación p lant eados se establecen las siguientes competencias generales de l título (T) que de ben adquirir los titulad os de los d istintos Grado en Ingeniería aquí tratados. Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales Código Definición T1 Capacidad para la redacción , firma y desarrollo de proyectos según el ca rácter especi fico de la mención cursada que tengan po r objeto la construcción, ref orma, reparación, conservación, d emolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de: estructuras, equipos mecánicos, instalaciones en ergéticas, instalaciones eléctricas y electr ónicas, inst alaciones y planta s industriales y procesos de fabricación y automa tizaci ón. T4 Capacidad de res olver p roblemas con i n iciativ a, to ma de decisiones, creativ idad , razonam iento crítico y d e comunicar y transmitir conocimiento s, habilidades y destrezas Grado en Diseño Industrial y Desarrol lo de Productos Código Definición T1 Capacidad para la redacción , firma y desarrollo de proyectos en el á mbito de la In geniería en Diseño Industrial y Desarrollo de Productos. T4 Capacidad de res olver p roblemas con i n iciativ a, to ma de decisiones, creatividad, razonamiento crí tico y de comunicar y transmitir cono cimientos, hab ilidades y destrezas e n el ca mpo de la Ingeniería en Diseño Industrial y Desarrollo de Productos. T12 Capacidad para generar documentación y m edios necesarios para la transmisión de las ideas. Grado en Ingeniería en Tecnología Nav al Código Definición T1 Capacidad para la redacción , firma y desarrollo de proyectos en el ámbito de la ing eniería n aval, que fo rmen parte de las actividades de construcción, montaje, transformación, explotación, man tenimiento, reparación, o desguace de buques, embarcaciones y artef actos marinos, así como las de fabricación, inst ala ción, m ontaje o explotación d e los eq uipos y s istemas navales y oceánicos. T4 Capacidad para resolver prob lemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y pa ra comunicar y transmitir cono cimientos, h abilidades y destrezas. T5 Capacidad p ara la realiz a ción de mediciones, cálculo s, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planos de labores y o tros trabajos análogos, basándose en los conocimientos adquir idos en esas materias. y en la motivación de los estudiantes de las materias de Ingeniería Gráfica . Ello im plicará diseñar actividades de aprendizaje según la filosofía de cada una de las tecnologías indicadas , ponerlas en práctica e n el aula en grupos distinto s de alumno s del mismo nivel y estudiar los progresos e n las ha bilidades espaciales d e cada uno de los grupos para e stablecer la influencia de l a herramienta utili zada en la adquisición de conocimientos de Ingeni ería Gráfica. Por otro lado, se elaborarán en cuestas d e u sabilidad, d e estrategias d e aprendizaje, de p rocesos de estudio y de motivación que nos aporten los dato s necesarios para, con el a decuado tratamiento científico, pod er tomar de cisiones a cerca de la adecuación d e las citadas tecnologías y materiales di dácticos a l objetivo principa l d e adquisición y me jora de habilidade s espaciales, así co mo de la mejora e n los resultados académ icos y la motivación de los estudiantes de las materias de Ingenierí a G ráfica. Este objetivo general se concreta en los siguientes objetivos específicos iniciales : 1. Se le ccionar y crear materiales y actividade s de aprendizaje que p uedan ser utilizados med iante tecnologí as de RV, RA y PDF3D . 2. Proponer y d esarrollar nue vas h erramientas y metodologías que garanticen e l desarr ollo de l as HHEE con el f in de mejorar en e l proce so d e a dquisici ón de contenidos en los estudiantes de ingeniería gráfica. 3. Organiz a r y realizar e ntren amientos de corta duración, para utilizar las herramientas desarrolladas. 4. Analizar los resultados de los en trenamient os propuestos en cuanto a la m ejora de la HE , adquisición de contenidos y correlación de da to s d e los niveles y conocim ientos alcanzados con respecto a los previos a realizar estos entrenamientos. 5. Analizar, cuál( es ) de las te cnologí as estudiada s mejoran en mayor medida las habilidades espaciales de los estudiantes. 6. Analizar desde el punto de vista estadístico si ha y dif erencias significativas en cu anto a la ad quisición de con tenidos según la tecnología y herramienta utilizada. 7. Con los datos ante rior es establecer comparaciones en cuanto al d esarrollo d e la habilidad espacial ob tenida por los participantes en los distintos tipos de entrenamiento realizados. 8. Efectuar estudios de estrate gias de aprendizaje , de procesos de estudio, y de usabilidad de las herram ient as desarrolladas, así co mo de satisfacción y de motivación de los estudiantes que participan en las pruebas de campo. 9. Establecer cu ál es la metodología óp tima en función de los contenidos formativos para desarrollar la s hab ilidad es espacia l es y adquirir los contenidos de estas materias. 10. Proponer líneas de actuación futuras. No o bstante, se plantearon tamb ién otros objet ivos derivados que f ueron surgiendo durante el proceso de recopilación de la información documental y de l trabajo de campo. Así m ismo, durante el proceso de revisión bibliográfica se fueron afianzando unas ideas y desech ado otras, d e tal manera que hoy po demos enunciarlos de la siguiente manera :  Disminuir e l fra caso académico que ha bitual mente se produce en la materia, mejorando las tasas de rendim iento y de éxito.  Reducir el absentism o, dism inuir la tasa de abandono y mejorar el nivel de motivación, a sistencia y p articipación de los estudiantes.  Conocer las características que debe cumplir una metodología d ocente pa ra a daptarse a las nuevas necesidades sociales, al d esarrollo te cnológico y a las exig encias que im pone la entrada en vig or de l EEES.  Experimentar con la implan tación de las metodo logías y técnicas que se extraerán del análisis del objetivo anterior.  Diseñar un modelo de enseñanza que se adap te a la metodología implantada.  Desarrollar y def inir herramientas que permitan la evaluación de actitudes, y que se adapten a la nueva metodologí a, a los recursos disponibles, y a las nece sidades definidas en el modelo planteado.  Construir u n sistema de valoración de la satisfa cción del estudiante qu e permita comprobar la p ertinencia de las técnicas de innovación educativa empleadas. 1.2.2.- Metodología y de sarrollo de la investigación Para g arantizar en la m ayor medida posible la consecución d e los objetivos enun ciados seguiremos u na metodología que se estructura en las siguientes fases:  Documentación bibliog ráfica que permita conocer e l o rigen de la habilidad espacial y cuanta s influencias está n implicadas (medición, diferencia de género, tipos de entrenamiento, herramientas de entrenamiento, relac ión con la ingeniería y con las asignaturas grá ficas, etc.)  Documentación bibliográfica acerca de los aspectos pedagógicos implicados en todo proceso de enseñanz a - aprendizaje.  Recopilación de ma te rial docente y clasificación y selección de ejercicios.  Planificación y desarrollo de los estudios ex perimentales .  Para la fase e xperimental será necesario crear h erramientas y materiales docentes.  Elabora ción de los manuales de procedimientos que seguirán los estudiantes en cada e studio experi m ental con cada tecnología.  Desarrollo d e u na f icha d e datos con objeto de conocer la población que participará en los es tu dios experimentales y sus niveles de h abilidades espaciales y d e conocimientos específicos.  Estudio, diseño y d esarrollo de encuestas de niveles de conocimiento alcanzado por los participantes en cada uno de los estudios experimentales.  Diseño de las encuestas de u sabilidad p ara las herramientas informáticas u tiliz adas en l os estudios e xperimentales, así como de estrategias de aprendizaje y de motiv a ción.  Análisis de los datos utilizando las técn icas esta d ísticas que mejor se adaptan a las hipótesis de la investi gación.  Conclusiones de la investigación.  Propuestas de actuación futura. En esta tesis, e l verbo “conocer” indica que este trabajo de investigación no pretende solo “medir” las metodologí as docen tes objeto de estudio, n i la innovación educativa en sí misma , si no descubrir los procesos m etodológicos que favorezcan la aceptación de las innovaciones que introduz camos. Tras aplicar los objetivos anteriormente enunciados, obtendremos resultados, extra ídos de las encuestas de valoración realizadas así como de los resultados a cadémicos que, un a vez ordenados y agrupados, serán procesados y anali zados convenientemente. 1.2.3.- Hipótesis de partida Para dar respuesta a los objet ivos anteriormente planteados, partimos de las siguientes hipótesis:  El entrenamiento con técn icas de Realidad Virtua l, Real idad Aumentada y/o PDF3D m ejora las habilidades e spaciales d e los estudiantes de Ingenierí a Gráfica .  Las té cnicas de innov ación e ducativa reducen el f racaso escolar, disminu yen la tasa de abandono y mejoran las tasas de rendimiento y de éxito. Aunque las hipótesis planteadas tienen cierta lógica, nos queda la duda de su validez y de si, de spués de un tiempo aplicando estas tecnologías, no se llegará a u n hastío que p roduz ca un retroceso al escenario de partida. E n consecuencia, pensamos que t endremos que p reparar un e scenario en e l que po damos valorar las ta sas de rendimiento, de éxito y de abandono en el transcurso del tie mpo . Como ya hemos ind icado , las asignaturas de E xpresión Gráfica de las titulaciones de Grado impartidas en primer curso de la Escuela de Ingenierías Industriales y Ci vil es de L as Palmas de Gran Canaria han servido de banco de pruebas , por lo que es de e sper ar que las con clusiones de este trab ajo sean exportables a l resto d e las asignaturas de la materia de Ingeniería Gráfica en un primer paso, y a otras asignaturas de otras materias de los e studios de In genierí a de corte similar a las nuestras en otros pasos posteriores. Dada la situación en que se ha visto inme rso el mundo universitario esp añol con las múltiple s re formas que ha supuesto la entrada en vig or de l EEE S, este trabajo pretende hacer aportaciones en el ámbito del desarrollo d e las h abilidades espaciales, de la Innovación Docente y en el de las Tecno logí as de la Info rmación y Comunicación aplicadas y espera ser un referente válido que ayude a imp lementar la adaptación de otras materias a las nuevas necesidades que el contexto actual ex ige a la docencia universitaria. CAPÍTULO 2 MARCO TEÓRICO CAPÍTULO 2 : MARCO TEÓ RICO 2.1.- ESCEN A RIO DOCENTE 2.1.1.- Tendencias en el campo de la investigación educativ a La a daptación a las nuevas necesidades f ormativas de las metodologías aplicadas en las au las, apuntada en el apartado 1.1.1, debe realizarse de forma ad ecuada. No tiene se ntido plan tear dicha adaptación sin considerar los estudios y conclusiones que las investigaciones en e l ca mpo d e la educaci ón y la pedagogía nos aportan. Por e ste motivo, en este punto exp o nemos las tendencias pedagógicas más relev antes, poniendo énfasis en aquellas teorí as que tratan sobre el modo en e l que los estudiantes ap renden. No es objetivo de l presente apa rtado p rofundizar en dichas teorías, sino exponerlas de form a resumida con el f in de just ificar l a toma de decisiones realizada en puntos posteriores de este trabajo. previos que actúen de puente entre los nuevos materiales y las ideas ya existentes en la mente del estudiante (Rodríguez, et al , 2008). 2.1.2.- Otros métodos a plicables e n el aula. De la tradición a la innovación Un docente que aplique e l enfoque conductivista, p robablement e se limitará a da r sus clases m agistrales a los alumnos, confiado en que co n e sa metodologí a , estos apren derán directamente lo que él les transmite. Sin embargo, e l resto de las teorías presentadas en los apa rtados a nteriores def iende que el conocimiento debe ser generado por el prop io alumno (incluso las teo rías d e Ausubel, que podemos considerar a caba llo entre el conductismo y e l constructivismo, defienden que d ebe ser el alumn o quien conecte el nuevo conoc imiento con el que y a posee con el fin de interioriz a rlo y asimilarlo). Por lo tanto, el docente que comparta esas otras teorías debe facilitar al alumno las actividades adecuadas pa ra ayud arle a alcanzar e l conocimiento que persigue. Las h oras en el aul a deben dejar de ser ú nicamente la comb inación de un profesor que no para de hablar con unos alumnos que no paran de tomar apuntes. Las clases han de incorporar los aspectos innovadores necesarios que conduzcan la actividad que en e llas se realiz a h acia es te nuevo paradigma de la f ormación. Una innovación, tal y como afirma Claudi Alsina (Claudi Alsina , 2005), que n os lleve a p robar recursos nuevos. Existen actualmente diversas estrategias y metodologías aplicables en el aula que tienen como objetiv o centrar el aprendizaje en e l alumno y no en el profe sor. Metodolog ías que se con centran más en el té r mino aprendiz aje que en el vocablo enseñanz a , y que promueven el trabajo en equipo y la conex ión de conceptos por pa rte del alumno. En este p unto se hace una breve presentación de algunas de las más representativ as y conocidas. El mé todo de Aprendizaje Basado en Problemas (Prob le m Based Learning) se aplicó por vez pri mera en la Universidad de McMaster e n Canadá, e n la d écada de los 60 , en estudios de medicina, y progresiv amen te fue inco rporado al currículo en numerosas fa cultades de med icina de todo el mundo. Actualmente se aplica también en otras d iscipli nas y á reas de conocimiento. Consiste en plantear u n problema a un grupo de alumnos para que lo d esarrollen conjuntamente, y con ducirles a través del procedimiento de inve stigación adecuado para resolverl o. Es decir, se plantea a los alumnos el problema y el profeso r les orienta adecuadamente para q ue esto s alcancen una posi ble solución. Los p roblemas propuestos suelen ser interdisciplinares y extraídos de l mundo real, con m ucha información asociada que el alumno d ebe p roces ar previamente para identificar la que es significativa y la que no lo es. Este tipo de problema, que Dav id Jonassen (Jonassen, 200 4) denomina ill structu red , exige a los alumnos utiliz ar con ocimientos y habilidades d e d iferentes temáticas. Durante el proceso, los alum nos d eben detectar qué nuevos conocimientos necesitan para reso lver el problema propuesto, y posteriormente adquirir dichos conocimientos por sí mismos. El profesor, durante el p roceso, realiza u na tarea de validación y guía constante del grupo para garantizar que los estud iantes alcanzan f inalment e los objetivos ma rcados e n la a ctividad. Con la aplicación de este m étodo, el profe sor cambia las clases m agistrales por se siones de o rientación con cada un o de los grupos. Además, debe mantenerse en contacto con profesores de o tras disciplinas que tam bién actúan de aseso res de lo s alum nos durante la realización del ejercicio propue sto (no debe olvidarse que el problema propuesto ab arca diferentes d isciplinas) en el que destacan los aspectos epistemológicos del conocimiento. La Universidad de Maa stricht en Holanda, la de Aalborg en Dinamarca, las de Queen o McMaster en Canadá o e l Instituto Tecnológico de Estu dios Superiores de Monterrey en Méjico s on algunas referencias importantes en la aplicación de e sta metodología. En la web correspondiente a la fa cultad d e cien cias de la salu d de la Queen’s University p uede e ncontrarse e l do cumento Problem- based lea rning. Student/tutor handbook (Queen's University , 20 07) que co nstituye una guía int roductoria a la aplicación de esta metodología muy interesante para p rofes ores y estud iantes. No menos interesantes son El Aprendi z aje Basado en Problemas como técnica didáctica (Instituto Te cnológico y E stud ios Superiore s de Monterrey) y el Apren diz a je basado en problemas (Universidad Politécnica de Madrid). Si bu scamos referencias más cercan as a nuestra Univ e rsidad que acen túen la aplicación de esta metodologí a, po demos destacar como pioneras, en e l ámb ito de las ingenierías, la Escuela Técn ica Superior de In geniería de Cerdanyola del Va l lé s de la Universitat Autónoma de B arcelona, y la Escola Politécnica S uperior de Castelldefels de la Universitat Politécnica de Catalun ya. En las referencias indicadas a continuación pu eden con sultars e algunas de las mu ch as experiencias realizadas recientemente en universidades de nuestro país utilizando el aprendizaje basado en problemas como técnica docente central: en la Universidad d e Alcalá; en la Universidad Complutense de M adrid (Molina Martinez et al ., 2008), en la Universidad de Valladolid (Martínez et al., 2006), en la Universidad Po lité cnica de Valencia ( Vilaplana et al., 2 004), Universidad Autónoma de Mad rid (Molina Ortiz et a l., 2 003), en la Universitat de Barcelona (Casals et al., 2005). APL e s una potente herramienta para promov er el conocimien to profundo d e prob lemas de la v ida rea l, y a que coloca a lo s estudiantes en situaciones reales que deben ser resueltas, y promueve el trab ajo en equipo , permitiendo el desa rrollo de las habilidades so ciales que e ntran en juego duran te el p roceso. Sin embargo, es un a metodología que consume m ucho tiempo tanto de los alumno s como d el profesor, ya que este debe ha cer un seguimiento con stant e de la evolución del grupo para o rientar lo adecuadamente en todo momento. Constituye, po r ta nto, un a me todología cuya aplicación es más asequible si la ratio de alumnos po r p r ofesor es reducid a. En cualquier caso, conv iene destacar la g ran importancia que tie ne la formación prev ia d el profe sor en la utilización de esta metodolog ía para garantizar los resultados deseados tras su aplicación. El método d e estudio del caso se basa en e l estudio deta llado de experiencias y situaciones de la vida rea l. Se describe un problema o una situación y se compromete a los estudiantes en una activ ida d que requiere una solución final. Se d iferencia de la m etodologí a APL en la naturaleza d e los problemas propue stos. En e ste caso, los prob lemas están más acotados, se presentan mejor e structurados que los u tilizados en APL y, normalmente, requieren de los alumn os habilidades y conocimientos ya a dquiridos (Feden & Vogel, 2002). A l igual que sucedía con la a plicación del APL , dado que los caso s represe ntan situaciones complejas de la vida real, es f actible poner e n práctica habilidades de trabajo grupal tales co mo la negociación, el manejo de conflictos, la toma de decisiones y la comunicación efectiva. El a prendizaje cooperativo es una e strategia de t rabajo que ha ce referencia a la f iloso f ía que d ebe seguirse al traba jar en e quipo, y no tanto al tipo de problemas tr abajados. Es decir, que po demos utilizar el e studio del caso, por ejemplo, y explotarlo en cl ase siguiendo las directrices del aprendiz a je coope rativ o . De form a breve p odría definirse el aprendizaje cooperativo como una actividad docente que persig ue que el trabajo con junto de los miembros de p equeños grupos de estudiantes maximice e l aprendizaje de todos los miembros del grupo. En esta actividad, el profesor plani fica la tarea que debe realizarse y los estu diante s la desarrollan de forma colect iv a y coordinad a. Cada estudiante es el único responsable de que su aportación al grupo pe rmita que este progrese adecuadamente. De su éxito o fracaso depende el resto del grupo. A co ntinuación se citan los principios necesarios para poner en p ráctica esta metodología, b asados en la tri logía de Ramón Ferreiro (Ferreiro, 2006):  P RINCIPIO RECTOR . El profeso r aprende m ientras enseña y el alumno enseña mien tras aprende. El profesor tiene un rol de mediador.  P RINCIPIO DE LIDE RAZGO DISTRIBUIDO . To dos los estu diantes son capaces de ente nder, aprender y desarrollar tareas d e liderazgo.  P RINCIPIO DE AGRUPA MIENTO HETERO GÉNEO . Lo s equipos de alumnos efectivos son heterogéneos e incluy en alumno s de uno y o tro se xo, proced encia social, niveles de ha bilidad y capacidades físicas.  P RINCIPIO DE INTERDEP ENDENCIA POSITIVA . Los estudiantes necesitan a prender a conocer y valo rar su dependencia mutua con los demás. Una interdependencia positiva se promueve haciendo que el é xito d el grupo exija e l é xito d e cada uno de sus miembros.  P RINCIPIO DE ADQUISICI ÓN DE HABILIDA DES . Pa ra que el grupo trabaje d e forma efectiva los alumnos que lo componen deben adquirir y de sarrollar habilidades sociales específicas que promuevan la cooperación y el mantenimiento del eq uipo.  P RINCIPIO DE AUTONOMÍA GRUPAL . Uno de los objetivos perseguidos es que los grupos de estudiantes puedan solucionar mejor sus propios problemas sin se r rescata dos por el profe sor. Los alumnos que solucionan sus problemas son más autónomos y autosu ficientes. A n ivel internacional destaca el Coop erative Learning Cen ter , perteneciente a la Univ ersidad de Minne sota y codirigido por los hermanos David y Ro ger Johnson. Este centro de f ormación e investigación se centr a en el estudio d e cómo deberían interactuar los estudiantes (de todos los n iveles) entre sí pa ra aprender y en las habilidades n ecesarias para que la interacción se produzca de manera efectiva. En un ámbito más ce r cano cabe destacar el Grup o de int erés en Aprendizaje Coope rativ o perteneciente a la Universidad Politécnica de Cataluña. Este centro fue creado po r un grupo de profesores (mayoritariamente de la UPC) después de que un s eminario impartido e n dicha universidad po r Roger y Da vid John son, en febrero de 2000, despertara en ellos e l inte r és por esta manera de trabajar con los alu mnos. Desde el año 2000 , e l G IAC organiz a anualmente las jornadas Jornadas so bre Aprendizaje Coope rativ o que reúne a profesores universitarios d e todo e l te rritorio n acional que aplican e l aprendizaje cooperativo en la d ocencia de sus respectivas asignaturas. A co ntinuación se in dican varias ref erencias consulta das so bre experiencias realizadas recientem ente en universidades de nuestro país utilizando, como técnica d ocente cen tral, el aprendizaje cooperativo: EPSCUPC (Sánche z Robe rt & Casanella Alonso, 2004), en la UPV (Vilaplana et al., 2 004), en la EUIT IBUPC (Pérez- Poch, 2006), en la UAM (Acuñ a, 2006) y en la FCEUG (T rigueros e t al ., 2010 ). El aprendizaje co laborativo es un enfoque q ue se centra en la interacción y aporte de los integrantes de un grupo en la construcción del conocimiento. En otras palabras, es un aprendizaje que se logra con la participación de partes q ue forman un todo. El ap rendiz aje co lab orativo es «u n sistem a de interacciones cuidadosamente diseñado que orga niz a e induce la influencia recíproca entre los integrantes de un equipo. S e d esarrolla a través de un proceso gradual e n el que cada miem bro y todos se sienten mutuam ente com prometidos con el a prendiz aje de los demás generando una interdependencia positiva qu e n o implique competencia» (Johnson & Johnson, 1999). En este tipo de aprendizaje se busca compa rtir la a utoridad, aceptar la resp onsabilidad y el punto de vi sta del otro, lograr consenso con los demás dentro del grupo. Para que esto se lleve a cabo, es ind ispens able compartir experiencias y conocimientos y tener una clara meta grupal dond e la retr oa limentación juega un papel fun damental. "Lo que debe ser apren dido solo puede conseguirse si el trab ajo del grupo es rea liz a do en colaboración. Es el grupo el que decide cómo reali z ar la tarea, qué procedim ientos adoptar, có m o dividir el trab ajo, las tarea s qu e se deben rea liz ar , etc ” . (Gros Salvat, 2000). Este enfo que pretende d esarrollar en el alumn o habilidades personales y so ciales, logrando que cada integrante d el grupo se sienta r esponsable no solo de su aprendiz aje, sino del de l os restantes miembros del grupo (Lucero et al., 2003) . El rol de l prof esor es diseñar cuidadosamente la propuesta, definir los objetivos, los mate riales de trabajo, dividir el trab ajo en subtareas, ser un me diador co gnitiv o en cu anto a proponer preguntas ese nciale s que apunten a la construcción del conocimiento y no a la repetición de información obtenida y, finalmente, tutorizar el trab ajo r e solviendo cuestiones puntuales individuales o grupales según sea el emerg ente. Después de esto, la responsabilidad de aprendizaje recae en los alumnos ya que son ellos q uienes toman decisiones de cómo organizar y bu scar estrategias pa ra resolver la tarea. Seguidamente indicamos los principios nece sari os pa ra poner en práctica esta metodología basados en Lucero ( Lucero, 2003):  I NTERDEPENDENCIA POS ITIVA . E ste es e l elemento central; abarca las condiciones organizacionales y de funcionamiento que deben darse e n el interior del grupo. Los m iembros del grupo deben necesitarse los uno s a los otros y conf iar en el entendimiento y éxito de cada persona. Conside ra aspectos de in terdependencia en el establecim iento de metas, tareas, recursos, roles, premios.  I NTERACCIÓN . La s f ormas de interacción y de inte rcambio verbal entre las personas del grupo, m ovidas por la interdependencia po sitiv a, af ectan a los resultado s d e aprendizaje. El con tacto permite realizar el seguimiento y el intercambio entre los diferentes miembros del grupo; e l alumno ap rende de ese compañero con el que interactúa día a d ía, o él m ismo le p uede en señar pues cabe apoyarse y apoyar. En la m edida en que se posean d iferentes medios de interacción, e l grupo podrá enriquecerse, aume ntar sus refuerzos y retroalimentarse.  C ONTRIBUCIÓN INDIVID U AL . Cada miembro del grupo debe asumir í ntegramente su ta rea y , además, te ner los espacios para compartirla con el grupo y recibir sus contribuciones.  H ABILIDADES P ERSONALE S Y DE GRUPO . La vivencia del grupo debe permitir a cada un o de su s m iembros el desarrollo y la potenciación de sus h abilidades personales. De i gual f orma, debe permitir el crecimiento del grupo y la o btención de habilidades grupales como: escucha, participación, liderazgo, coordinación de actividades, seguimiento y e valuación. Tanto e l apren dizaje cooperativo como el colaborativ o se basan en el modelo de la interacción soci al. Su au tor, Lev Sem ionovich Vyg otsk y, es con siderado el precursor de l constructivismo social. Su teoría plantea que e l aprendizaje no se debe considerar como una actividad individual, sino más bien social. Es de cir, co ncede mucha relevancia a la interacción social. Podría soste nerse que e l estud i ante ap rende más ef icaz mente cuando lo ha ce e n fo rma co operativa ya que el profe sor, por el hecho de ser experto e n su disc iplina, imparte su enseñanza como experto en la materia. Para el alumno pu ede no ser significativo por la f orma en que el e xperto ve lo que está enseñando; por el contrario, los pares son individuos que interpretan lo que escuchan y al comunicar este a prendizaje lo entie nden ellos m ismos y los qu e están a su alrededor. Para Vygotsky, el con ocimiento es un proceso de int eracción entre el sujeto y el m edio, pero el m edio entendido social y culturalmente. En esta teorí a, llamada también con stru ctivismo situa d o, el aprendizaje tiene una interpretación audaz: solo en un contexto social se logra apren diz a je si gnificativo. Es decir, contrari amente a lo que está im plícito en la teo ría de Piaget, no es el sistema co gnitiv o lo que estructura significados, sino la int eracción social. El intercambio social genera representaciones interpsicológicas que, eventualmente, se han de transformar en representacion e s intrapsicológicas, que so n las estructuras de las que hablaba Piaget. El constructivismo so cial no niega nada de las sup osiciones del constructivismo psicológico; sin embargo, considera que está incompleto. Lo que pasa en la mente del ind iv iduo es fundamentalmente un ref lejo de lo que pasa en la int eracción social (Lucero, 2003). El aprendizaje coop erativ o y e l colabo rativ o busca n que el alumno interactúe con los pares y a partir de esa interacción aumente su aprendizaje. Para que esto se logre, es im prescindible que los p rofesores ayuden a los alumnos a se r responsables de su propio aprendizaje. En otras palab r a s, las actividades qu e se planean para que la interacción ocurra deben ser m uy bien diseñ adas y a que los alumnos, por el hecho d e ser jóvenes, podrían intentar zafarse de un rol o de su parte del trabajo. L as actividades que buscan el aprendizaje coop erati vo y colaborativo d eben planificarse de forma rigurosa y anticipada. El origen de todo conocimiento no es, entonces, la mente humana, sino una sociedad dentro d e una cultura encuadrada e n una época histórica. El lenguaje es la herram ienta cultural de aprendizaje por excelencia. El individuo construye su cono cimiento porque es cap az de lee r, escribir y preguntar a otros y preguntarse a sí m ismo so bre aquellos asuntos que le inte resan. Aún más importante es el h echo de que el individuo construye su conocim iento no porque sea un a fun ción natural de su ce r ebro sino porque literalmente se le ha enseñado a construir a través de un diálogo con tinuo con otros seres humanos. No e s que el individuo piense y de ahí construy a , sino que pien sa, comunica lo que ha pensa do, confronta con otros sus ideas y de ahí construye. Desde la etapa de d esarrollo infantil, el se r humano est á confrontando sus construcciones mentales con su medio ambiente (Lucero, 2003). En la práctica, esta concepción s o cial del constructiv ism o se aplica en el trabajo cooperativo y colaborativo. En este modelo, el rol del docente cambia. Es moderador, coordinador, facilitador, concepto de intelig encia como la capacidad de resolver problemas o elaborar productos que sean v a liosos en una o más culturas. Su aportación e s clave ya que asu me que la inteligencia es u na destreza que puede ser desarrollada. Gardner desglosa la inteligencia en ocho componentes:  I NTELIGENCIA L ÓGICA - MATEMÁTICA : Cap acidad de resolución de problemas y el p ensamiento abstracto. Este tipo de inteligencia es f recuente en matemáticos, científicos y filósofos.  I NTELIGENCIA LINGÜÍSTICA : Es la cap acidad de utilizar palabras de man era efectiva, en fo rma oral o escrita. I ncluye la habilidad en el uso de la sintaxis, f onética, semán tica y los usos p ragmáticos del lenguaje. Alto nivel de esta inteligencia se ve en escritores, poetas, periodistas, polí ticos. Figura 2.2. T eoría de las múlt iples inteligenci as (http://www.m onografias.co m /trabajos34/metacognic ion -es cuela/m etacognicion- escuela.shtm l)  I NTELIGENCIA ESPA CIAL : Es la capacidad d e pensar en tres dimensiones. E s la habilidad pa ra percibir el mund o, transformar las im ág enes visuales o espaciales y recrear experiencias incluso en a usencia de estímu los f ísicos. Presente en ingenieros, pilotos, esc ultores, cirujanos, jugadores de ajedrez, arquitectos, etc.  I NTELIGENCIA MUSICAL : Es la capacidad de percibir, discriminar, transformar y expresar las form as musica les. S aber escuchar y ju zgar. In cluye la sensibilidad al ritmo, a l tono y a l ti mbre. Está presente en compositores, d irectores de orquesta, críticos musicales, músicos y oyentes sensibles.  I NTELIGENCIA CORPORAL - CINÉTICA : Es la cap acidad para usar todo el cuerpo en la ex presión de ide as y pensamientos, y la facilidad en el uso de las manos para transformar elementos. Incluye habilidades de coordinación, destreza, equilibrio, como la capacidad kinestésica la percepción de medidas y volúmenes.  I NTELIGENCIA NA TURALISTA : Es la capacidad de distinguir, clasificar y utilizar e lem entos del medio ambiente, objetos animales o plantas. Tanto d el ambiente urbano como suburbano o rural. Incluye las habilidad es de observación, reflexión y cuestionamiento de nuestro entorno. L a pos een en alto nivel la gente del cam po, botán icos, cazadores. Po r ejemplo, Darwin.  I NTELIGENCIA INTERPER S ONAL : Capacidad de comp r ender a los demás: cuales son sus m otiv os, cómo trab ajar y coo perar con ellos: Presente en antropó log os, p rofesor es. P or ejemplo Gandhi.  I NTELIGENCIA INTRAPER SONAL : Capacidad de p ercibir los propios senti mientos y e l estado d e ánimo. In cluye la autodisciplina, autocompasión y la auto estima. Se encuentra muy desarrollada en psicólogos, psiquiatras y filósof os. La a portación de Gardn er es clave ya que impu lsa las te orías actuales relacionadas co n la inteligencia emocional. Relativiz a la importancia del e xpediente a cadémico y en general de las capacidades intelectuales. Otro punto decisivo radica en la def inición de la intelig enci a como una capacidad. De finir la inte ligencia como una capacidad la convierte en una destreza que se puede desarrollar. Gardner no descarta el componente genético, pero sostien e que esas potencialidades se van a desarrollar de una u otra m anera dependiendo de factores como el m edio, las experiencias vividas, la educación recibida, etc. De manera que entendemos la intelig encia como un conjunto de habilidades independientes que conforman en cada persona una configuración única y singular. Modelos anteriores enfatizaban el origen genético d e la inteligencia co mo un to do único innato en el cual po co se p odía incidir. En definitiva Gardner p ropone un modelo donde la inte ligencia se comporta como un conjunto d e habilidades que se pueden entrenar y desarrollar me diante e l en trenamiento, siendo claves aspectos como la m otivación. Un deportista de alto nivel requiere de un entrenamiento intenso aun que sus capacidades innatas sean muy buenas. Según e sta teoría, todos los seres humanos poseen las ocho inteligencias en m ayor o menor medida. Al igual que con los estilos de aprendizaje no hay tipos p uros y, si los hubiera , les resu ltarí a imposible fun cionar. Un ingeniero necesita una inteligencia espacial bien d esarrollada, pero ta mbién ne cesita de toda s las d emás : de la inteligencia lógico matemática para p oder rea lizar cálculo s de estructuras, de la inteligencia interpersonal para poder presentar sus proyectos, de la inteligencia corporal-kinestésica pa ra poder conducir su coche hasta la obra, etc. Gardner e nfatiza el h echo de que todas las inteligencias so n igualme nte import antes y , según e sto, el problema sería que el sistema escolar vig ente no las trata por igual sino que p rioriz a las dos primeras de la lista, (la inteligencia lógico - matemática y la inte ligencia lingüística) hasta el punto de negar la existencia de las demás. Gardner asume que, teniendo en cuenta lo que se conoce so bre estilos d e a prendizaje, tipologí as de inteligencia y e stilos de enseñanza, no tiene sentido seguir insistiendo en que todos los alumnos aprendan de la m isma forma. La m isma asignatura se podría presentar d e fo rmas muy diversas que perm itan al alumno asimilarla partiendo de sus capacidades y aprovechando sus puntos fuertes. A demás, tendría que plan tearse si una educación centrada en solo dos tipo s de inteligencia es la m ás adecuada para preparar a los alumnos para vivir en un mundo cada v ez más complejo. Las críticas a la te oría de Ga rdner han aparecido debido a las correlaciones existentes en tre algunas habilidades. Por e jemplo, se han c omprobado correlaciones positiv as entre la habilidad numé ric a y la espacial. Estas críticas pon en en d uda la clara separ ación propuesta por Gardner. Figura 2.3. Fi ve Minds For The Future (http://isaiahlim .wordpress .com/2006/10/1 5/five -m inds-f or- the - future/) En su libro Five Minds For Th e Future, Gardner p ropone tipos de habilidades que serán crí tica s para tener éxito en el siglo XXI:  L A M ENTE D ISCIPLINARIA : el dominio de las grandes escuel as de pensamiento, incluyendo la ciencia, l as m atemáticas y la historia y de, al menos, u n oficio pro fesional.  L A M ENTE S INTETIZADO RA : la capacidad de integrar ideas de diferentes disciplinas o esferas en un todo coherente y comunicar esa integración a los d emás.  L A MENTE CREA TIVA : la capacidad de descubrir y clarificar los nuevos problemas, preg untas y fenómenos.  L A MENTE RESP ETUOSA : el conocimiento y aprecio de las diferencias entre los seres humanos y los grupos humanos.  L A MENTE É TICA : el cumplimiento de las responsabilidades propias como trabajador y como ciudadano. Por otra parte, encontramos la teoría triárquica d e la inteligencia desarrollada por Robert J. Sternberg en 1978, f igura destacada en la investigación de la inteligencia humana. Dicha teoría fue de las primeras en ir contra el e nfoque psicométrico y a doptar un acercamiento más cognitiv o. Sternberg def ine la inteligencia como la “act iv idad me ntal dirigida con e l propósito de adaptación a, selección de o conformación de entornos d el mu ndo r eal relevantes en la vida de uno mismo”. Es decir, la inteligencia se define básicament e como adaptación al cambio. Además analiz a determinados aspectos de l a inteligencia: aspectos componenciales (procesar la información, pensar de forma crítica y analítica, planificar y e valuar estrategias), ex p erienciales (afrontar ta reas novedosas, formular n uev as ideas y combinar experiencias) y contextuales (adaptación, selección o m odi ficación del me dio ambiente individual) . Los recursos inteligentes no s on elementos individuales que explican e l funcionamien to int eligente, sino que interactúan con elementos d el entorno y de la experiencia vivida. Figura 2.4. Com ponentes d e la Teoría triárqu ica de Sternb erg Recientemente, diversos autores h an p roporci onado un sentido más amplio a l concepto de inteligencia, incluyendo fa ctores emocionales, so ciales y cultu rales. Así Goleman (Goleman , 2 012) define la inteligencia emo cional como la “form a de interactuar con el mundo q ue tiene muy en cuenta los sentimientos y e ngloba habilidades tales como e l co ntrol d e los impulsos, la auto conciencia, la m otivación, el entusiasm o , la p erseverancia, la empatía, la agilidad m ental, etc. Estas habilidad es configuran rasgos de ca ráct er como la a utodisciplina, la compasión o el altruismo, que resultan indispensables para una buena y creativa adaptación social.” Por otra parte, c ontempla cinco habilidades de riv adas de la inteligencia emocional:  P ERCEPCIÓN Y EXPRESIÓN EMOCIONA L : Cap acidad para reconocer de manera consciente qué emociones tenemos, identificar qué sentimos y ser capaces de verbalizarlo .  F ACILITACIÓN EMOCI ONAL : Ca pacidad para producir sentimientos que acompañen nuestros pens a mientos.  C OMPRENSIÓN EMOCION AL : Hab ilidad para e ntender lo que no s pasa a nivel emocional, integrarl o en nuestro pensamiento y ser conscientes de la complejidad de los cambios emocionales.  R EGULACIÓN E MOCIONAL : Capacidad para dirigir y ma nejar las emociones de una forma ef icaz.  I NICIATIVA Y PERSEVER ANCIA en los proyectos elegidos. Otros autores han concentrado su e sfuerz o en destaca r e l componente creativo de la inteligencia. Marina (Marina , 2001b) comenta que la inte ligencia no solo d escubre las cosas como son, sino que también inv enta posibilidades. P ercibir es asim ilar los estímulos dándoles un significado mediante u n esquema. Reco rdar es realizar el acto que pone en estado con sciente una información poseída. Razonar e s el a cto de relacionar conceptos definidos de acuerdo con formas lóg icas. La crea ción necesita conocimientos y hábitos. Para solucionar un problema en un campo dado necesitamos inf ormación sobre ese campo concreto, pero también procedimientos generales sobre la resolución de problemas. No obstante, en la investigación que nos ocupa n os interesa exclusivamente e l com ponente espacial de la int eligencia. Dejan do de lado la discusión acerca de los aspectos que de be inclu ir, nos concentraremos en el estudio de las habilida des espaciales y las herramientas disponibles para realizar su me dición. 2.2.1.- A n tecedentes en la Investigación de las habilidades Espaciales (HHEE) La investigación en habilidades espaciales ha sido parte ce ntral del currículum en Ingeniería Gráf ica d esde hace bastante tiempo (Miller & Bertoline, 1991). En los últimos años, el interés h a ido creciendo debido a las novedades y el impulso generado por la aparición de la informática gráfica. Ya por el año 1880, Francis Ga lton informa de los estudios que desarrolla sobre imágenes mentales. Desde entonce s, los investigadores han intentado definir las h abilidades espaciales de muchas maneras y desd e d istintas perspectiv as, discutiendo sobre los sub-facto res que la componen y sobre los métodos pa ra medirla. El International Dictionary of Spatial Tests (Eliot & Smith, 1983) identifican cuatro fases en la investigación en este campo. La p rimera fase ( ver Ta bla 2.1 ) aba rca las contribuciones desde 1880 a 1 940, donde los in vestigadores identifican la capacidad espacial como un f actor ind ependiente de la Inteligencia General. Aunque es Galton quien en 1880 inicia la inv e stigación, n o es hasta principios de 1 920 cuando comienzan a aparecer las publicacion es que ponen su atención en la ca pacidad esp acial. El trabajo de Thorndike en 1921, Kelly en 1928 y Thurstone en 1938 es responsable de que sea considerada una capacidad independiente de la Inteligencia General. En la se gunda f ase, desde los a ños 1940 hasta 1960, se centran en int entar definir la capa cidad espacial e identificar los sub -factores principales q ue la componen. Deb ido a las distint as té cnicas utilizadas y el uso de diferentes test, se adoptaron nombres y definiciones contradictorias. Además, se incluyó la discusión so bre el número de su b-factores considerados (Hegarty & W aller, 2004). Pero es a consec uencia de la evaluaci ón a gran escala de las Fuerzas Aé reas de los Esta dos Unidos, realizada por L.G. Humphreys, cuando la capacidad espacial obtiene un importante respaldo ( Guilford & Zimmerman, 1952 ). Al f inal de este periodo los investigadores estaban de acuerdo en que la capacidad espacial n o era un sistema unitario y que existían diversos test para medirla (citado en E liot & Smith, 1983). Período Temas 1880- 1940 Los estudios psicométri cos identifican la capacidad espacial como un factor independ iente de la In teligencia G eneral. Los inv estigadores tratan de identi f icar un factor único de HHEE. Las investigaciones ant e riores no con sideraban l as HHEE en sus estudios sob re inteligencia. La habili dad verbal era considerada prácticamente como factor único a t ener en cuenta para medir la inteligencia. Se inici an los primeros es t udi os en HHEE . 1940- 1960 Exi st e acuerdo en q ue la capacidad espacial e stá f ormada por múltipl es facto res. Comienz an a em er ger los estudios de eval uación. Se empiez an a identi ficar sub-factore s dentro de las HH EE. Se separan dos factores bien diferenciados:  Habil idad para reconoce r configu raciones e spaciales  Habil idad para manipul ar dichas con f iguraci ones. Se desarrollan t est para medir las HHEE mediante lápiz y papel. 1960- 1980 Estudios psico métricos sobre los a spectos co g nitiv os. Aparecen estudios sobre las dif erencias y el desarr ollo de la capacidad espaci al en lo s indiv iduos. Se tratan de separa r varios f actores asociados al concepto de HHEE. Se realizan múltiples estudios analizan do las variaci ones individuales en referencia a la edad, sexo y expe riencia. Desde el análi sis realizado por Ell iot y Smith parece q ue entramos en otra fase en la que se analiz an los e f ectos de la informática gr áfi ca en el desarrollo de las HHE E y su medición. Dicha investigación empiez a estableciendo el ordenador como herramienta de diseño 2D hasta la actualidad con el uso d e herramientas de model ado en tres dimensiones (Dev on, Jensen, M ohler y Sorby). 1980- … Efecto de la tecnología en la medida, la e valuación y el desarrollo. Tabla 2.1. Períod os en la in vestigación de l a c apacida d espacial ( Mohler, 200 8) La tercera fa se, entre 1960 y 19 80, intenta determinar las relaciones que p ueden existir en tre l a capacidad espacial y variables como el género, el desarrollo cognitiv o, la edad , las experiencias previas y los estilos de a prendiz aje. Los e studios psicométricos de W itkin en 1950 y Gardne r en 1957 pusieron su atención e n cuestiones cognitivas com o los estilos d e aprend izaje. Piaget e Inhelder en 1971 examina ron la f orma en que la capacidad espacial se de sarr olla desde la infancia hasta la edad adulta. El trabajo de que pu eden darse p or síntesis, m ovimiento o desarr ollo de superficies con plegamientos (Lohman, 1 985), ya sea en dos o tres dimensiones, a partir d e un estímulo visual o de reconocer si o tros objetos -estímulo corresponden (son l os mismos que) al utilizado como referente. En e ste tipo de tareas, se requieren varios pa sos de manipulación mental que pueden inc luir la rotación de partes, pero también en p legado, en reconocimiento de f ig uras o partes ocultas, los diseños de bloque, e tc. Las estrategias de resolución son analíticas y el desem peño exitoso requiere flexibilidad mental para seleccionar la mejor estra te gia. Guil ford (Guilford & R. Hoepfner, 1969) llama a esta habilidad co nocimiento de transformación de figuras (tamb ién p ueden ser cuerpos, p ero so n presentados en el plano). La visualiz ación comp r ende acciones mental es de m anipulación, rotación, inversión, id entificación d e cuerpos o figuras es pejadas. Son tareas compleja s, cuya resolució n requiere varios pasos y estrategias analíticas (Lo hman, 198 5). Los problema s que evalúan esta habilidad presentan estímu los complejos en tres d imension es que deben rotarse, ref lejarse o pleg arse mentalmente para reconocer la ap ariencia distinta en una nuev a posición o ubicació n del o bjeto-estímulo. Se distingue de la m era m emoria visual, que se define (Michael et al., 1951) como una manera estática o reproductiva de visualización. Previc (Pre vic, 199 8) ha distinguido cuatro tipos de conductas espaciales:  Tareas vasomotoras.  Tareas de búsqueda visual y reconocimiento de objetos.  Tareas que implican la o rientación corporal dentro de espacios topológicos y que tienen que ver con el recue rdo de lugares y acontecimientos específicos.  Conductas de orientación del cuerpo en un espacio gravitatorio, a f in de controlar la postura durant e la locomoción. Esta co nsideración a mplía la perspe ctiva que, en su enunciación más clásica , distingue entre la competencia visual y la esp acial (Kozhevnikov , Hegarty & Ma yer, 2 002); a la cual otros (McGee, 1979) llamaron orientación y v isualización. Sin embargo, el n úmero de fa ctores que se han a islado fluctúa, y han llegado a enunciarse hasta diez (Lohman, 1985 ). La competencia v isual se refiere a re presentaciones de l a apariencia visual de un o bjeto (forma, tam año, color, brillo), mientras que la visualización, como se dice anteriormente en e ste trabajo, se refiere a la representación de relaciones e sp aciales d e partes de un objeto, su ubicación en el espacio, sus m ovimientos, sus n iveles de organización y sus transformaciones en el espacio. Esta ú ltim a es la que se relaciona de man era m ás directa con la capacidad intelectual y el rendimiento académico en matemáticas. En efecto, se ha observado que los sujetos llam ados icónicos tie nen dificultad para interpretar grafos como representaciones esquemáticas de tipo abstracto y , en cambio, los interpretan com o representaciones pictóricas, lo que conlleva dificultades en la resolución de problemas en cien cia y en matemá tica (Kozhevnikov, Hegarty & Ma yer, 2002). Otras investigaciones (Go rgori ó, 1998) mu estran que los ingenieros, físicos y matemáticos tienen altos niveles de habilidad esp acial, mientras que los artistas plásticos tie nen bajos puntajes en las pruebas que evalúan esta habilidad, pero tienen mayor d esarrollo d e la memoria visual. De allí que Gorgor ió señale que “es inapropiado seguir identificando habilidad espacial con procesamiento visual” . La visualiz a ción espacial se relacionaría co n el a prendizaje matemático, en pa rticular con la habilida d para traducir símbolos en imágenes (Fennema, 198 5); en cambio, la actividad meramente icónica interferirí a con el b uen desempeño en m atemáticas. La visualización se h a considerado también u n proceso que forma parte de la resolución de p roblemas matemáticos, no solo de tipo geométrico, sino, en gene ral, p ara establecer el sig nificado del problema (Van Garderen, 2006). De mo do más global, otros estudios (Fennema & Sherman, 197 8) han hallado correlaciones significativas entre visualización espacial y rendim ient o académico en matemáticas. Las primeras clasificaciones de las ha bilidades e spaciales m encionaban d os grandes ca tegorías: reconocimiento (para tareas que requieren la percepción, retención y tran sformación de forma s visuales bidimensionales) y m anipulación (cuando las tarea s exigen manipulación menta l de formas visuales a tra vés del plano). La literatura más actual sobre el tema distingue, en general, tres tipos de habilidades:  V ISUALIZACIÓN . Ya comentada anteriormente.  O RIENTACIÓN : es la c on ciencia del espacio que circunda al sujeto en términos d e d istancia, f orma, d irección y po sición (Renz & Nebel, 2007); la habilidad de juzgar ta maño, distancia y po sicione s relat ivas (izquierda, derecha; arriba, abajo); es decir, de ub icarse e n e l espacio y también de mantener la o rientaci ón y postu ra corporal. L os aspe ctos espaciales referidos a la topo l ogía, la o rientación y la distancia son adquiridos en ese orden en el desar rollo psicológico (Piaget & In helder, 1956). Cons ide ra que, en la comunicación cotidiana, la orientación se da en términos d e una categoría cualitativa (a la izquierda de , al norte de, etc.), cuyo marco de referencia p uede ser otro objeto o u na dirección.  C APTACIÓN DE RELACIONES ESP ACIALES : son ta reas más simples, con e stí mulos bidimensionales p ara copiar, completar la serie o rotar globalmente (a derecha o izquierda) el objeto como un todo. L as e strategias de resolución son holísticas. T hurstone ( Thurstone, 1 938) las llamó habilidades mentales prima rias (PM A, por sus siglas en inglés). Una dife rencia importante entre la visualización y las relaciones espaciales es la velocidad de respuesta: l a v isualización implica complejidad de procesamiento, de ahí que las resp uestas lleven más tiempo que en el ca so de la captación d e relaciones espaciales, que se da por insight. Otros autores ( D'Oliv eira, 20 04) agregan el dominio de habilidades espaciales dinámicas, por ejemplo, indicar cuál de dos objetos en movimiento llegará primero a la meta o anticipar el punto en que ambos coincidirán. También Eliot y Cza rnolewsky (Eliot & C zarnolewsky, 200 7) amplían el concepto de habilidad espa cial a partir del análisis d e conductas cotidianas, incluidas hab ilidades ta les como la e stimació n de la cantidad de m at erial que se requiere para cubrir una superficie o de la capacidad de u n recipiente; reconocer el camino de retorno en u na ciudad no conocida, seguir instruccione s de dan za, estimar tamaños, e nsa mblar objetos, vo lver a plegar un mapa desplegado , dibujar con precisión una porción de un objeto o escena, juzg ar relaciones espaciales, tales como la verticalidad de un cuadro colgado, etc. Se ob serva, por tanto, que n o hay un acuer do total ni sobre la naturaleza d e las habilidades ni sobre e l n úmero y de nominación de estas (Stumpf & Eliot, 1999). Según el análisis Voyer y Bryden (Vo yer & Bry den, 1995 ), existen tres tipos de habilidades espaciales:  P ERCEPCIÓN ESPACIA L , que se define como la habilidad para ignorar inf ormación irrele vante e identificar relaciones espaciales. La Percepción espacial incluye la hab ilidad par a percibir la localización de objetos horizontal o verticalmente.  R OTACIÓN MENTAL , que se def ine como la c apacidad para rotar rápidamente y con exactitud objetos de dos y tres dimensiones en nue st ra mente. Esta debe ser realizada d e manera muy rápida y exacta.  V ISUALIZACIÓN ESPACIA L , que se define como la habilidad para manipular información co mpleja en el esp acio, sien do necesario p ara e llo realizar d e u na serie d e pasos inte rmedios (Turos & Ervin, 2000). En consecuenci a, el concepto de h abilidad espa cial cubre u n abanico amplio de f unciones cognitiv a s. En la actuali dad existen multitud de tests y pruebas que permiten abordar los diferentes componentes de d icha habilidad (Sjölinder, 2 006). Este hecho provoca que el concepto quede fragmentado en mú ltiples subfactores y resulta com plicado encontrar una definición ace ptada de forma unánime por toda la comunidad cie ntífica. En general, se entiende por Habilidad Espacial la cap acidad del ser humano pa r a establecer relacio nes de los objetos en el esp acio y orientarse en él. L os científ icos que han estud i ado este tipo de funciones cognitiv a s ha n creado diferentes inst rumentos y técn icas que engloban operaciones como:  Rotar un objeto mentalmente.  Reconocer patrones y formas.  Manipular mentalmente una superficie y visualizar los resultados.  Comprender la relación entre objetos y su posición respecto a planos de referencia.  Visualizar menta lmente un objeto o volume n 3D d esde diferentes puntos de vista.  Recordar la apariencia y form a de un objeto obser vado previamente.  Percibir las relac ion es espaciales existentes observando directamente el entorno. Gran parte del conocimiento de esta f unción co gnitiv a proviene como es l ógico de la psicología. Libe n ( Liben, 1988) nos p roporciona una adecuada aproximación a los conceptos relacionados con el tema. No obstante, encontramos dos componentes básicos de la habilidad del que derivan los demás, tal y como de fine McGee:  V ISIÓN ESPACIAL (Spatial visualization): Habilidad de ma nipular un objeto en un esp acio 3D imag inario creando representaciones del objeto desde diferentes puntos de vista.  O RIENTACIÓN ESPA CIAL (Spatial orientation): Capa cidad para controlar el espacio de nuestro entorno y predecir el movimiento y la posición de los objetos. Aunque ambas h abilidades requieren el uso de la memoria a corto plazo, la orientación espacial únicamente requiere manipulación me ntal de una configuración en dos dimensiones, mientras que la visión requiere diversas operacio nes e n el espa cio tridimensional. Se comprueba que la visión se relaciona con buen rendimiento en m at emáticas mientras que la orientación va correlacionada con el sentido de la orientaci ón (McGee, 1979). Históricamente, el desarrollo de la Habilidad Espacial en el se r humano va unido la adquisición del le nguaje y su evolución (McGee, 1979). Destacamos entre dichas h abilidades lo que alguno s a utores como Johnson (Johnson , 1990) han definido como Rotación Mental. Concretamente se refiere a la habilidad para rota r m entalmente objetos en dos y tres dimensiones. La rota ción men tal tiene lugar en el hemisferio de recho del cerebro, a l igual que otras habilidades espaciales y en gener al todo lo relacionado con la percepción. Autores como Jones (Jones & Anuza , 1982) o Hertzog (Hertzog & R ypma , 1991) han ind icado la fuerte correlación e xistente entre la rotación espacial y la inteligencia. Según ellos se distinguen cinco estadios cognitivos para la rotación mental:  Creación mental de la imagen del objeto.  Rotación mental del objeto hasta que la comparación sea posible.  Realización de la comparación.  Decisión (decidir si el objeto es igual o no).  Comunicación de la decisión. Tal y com o observ a mos en el test escogido para medir esta habilidad (MRT, d el q ue se tratará má s adelante), en un test de rotación mental el suje to debe observar objetos en 3D y compararlos con un m odelo. Norm almente no s encontraremos con pareja s de imágenes, cada una co n una rotación específica sobre el eje (0º, 60º, 1 20º o 180º ). Algunas imágenes serán co rrectas y o tras serán modificadas mediante la ref lexión de la i magen (espe cular). El acierto y la rapidez con la que los suj e tos discr iminan e ntre las imágenes reflejadas y las imágenes correctas nos proporcionarán el índice de medida. En los años 70, Roger Shepard y Ja cqueline Metzler (Shep ard & Metzler , 1971) investigaron el tiempo de respuesta en este tipo de ejercicios y co mprobaron que el tiempo e ra directamente proporcional a l á ngulo de rotación. Es de cir, cuanta más rotación se había efectuado sobre el mo delo m ás tiempo empleaban los usuarios en encontrar la solución. Más adelante, S hepard y Cooper (Shepard & Cooper , 198 8) proponen el término “mental imagery facility” para englobar la habilidad para rotar mental mente imágenes. En estos estudios queda patente que el eje de rota ción no es clave en el tiem po empleado pa ra rea liz ar la ta rea. Por lo ta nto, los experimentos con rotaciones 2D e n comparación con rotaciones e n 3D no presentan diferencias significativ as. 2.2.3.- Diferencias de género en las habilidades espaciales Desde la publicación de Maccoby y Jacklin e n 1974 (Maccoby & Jacklin , 1974), las diferencias de sexo en tareas espaciales, y especialmente en tareas de rotación men tal, h an sido debatidas de forma exhaustiva. Aunque algunos estudios no han en contr ado diferencias de género co mo es el caso de Caplan, MacPh erson y To bin (Caplan, Ma cPhe rson & T obin , 19 85), una gran ca n tidad de estudios h an manifestado diferencias significativas en fa vor de los homb r es (Linn & Petersen , 1985; Vo yer & Bry den, 1995 ). No obstante, donde se observan mayores dife rencias en tareas de rota ción me ntal es en la población adolescente y adulta, en contraste con las escasas diferencias encontradas entre pre - adolescentes, sean niños o niñas . En el metaanálisis de Linn y Pete rsen se sugiere que depe nde del tipo de tarea espacial que se emplea, mostrando resultados contradictorios. Por ejemplo, se e ncuentran pequeñas diferencias en percepción visual, mayores dif erencias en tareas de rotación mental a fa vor d e los hombres, y no se encu entran diferencias en tareas de visualización e spacial. Esto es consistente con los estudios de Geary, Gilger y E lliot-Miller (Geary et al., 1992 ) , que sí e ncontraron diferencias de género, especialmente en tareas de rotación mental. Div ersos estudios confirman que los hombres completan las pruebas con m ás rapidez y a la vez co n me nos errores que las mujeres. Podemos encontrar ejemplos en las investigacion es de Campos y Cofan (C ampos & Cofan , 1986), Luehring y Altman (Luehring & A ltm an , 2000) o Cladellas (Cladellas , 2005). En trabajos como el de Collins y Kimura (Collins & Kimura , 1997) encontramos que las dife rencias entre los dos sexos se ma ntienen independientemente de que la tarea de rotación mental f uera realizada en dos o tres dimensiones. Tal y como comenta Cladellas , existen diversas te orías que tratan de explicar l as diferen cias de género en la habilidad e spaci al (perspectivas biológicas y no biológicas). Una teoría socio -biológica es la presentada en la teoría de H unter -Gathere de d iferencias de género espaciales (Eals & Silv e rman, 199 4). Esta teo ría d escribe diferencias de género como resultado de la evolución humana. Los hombres eran cazadores, para lo que era necesario el desarrollo de habilidades espaciales. También existen evidencias que intentan e xplicar las diferencias bajo u na base bioló gica. Los hombres mostraban un incremen to de la actividad del hemisferio derecho mientras procesaban información espacial (Gur et a l, 2000). Con trariamente, las mujeres no mostraban e ste i n cremento de niv el d e a ctiv ida d en el hemisferio derecho. E n concreto, las mujeres m ostraban más actividad bilateral en el procesamiento espacial. Una mayor a ctivación espacial va asociada a una mayor actividad del hemisfe rio d erecho. Un problema que se de ri va de e stos resultados es que las dife rencias encontradas de lateraliz a ción no signi f ican que una de las dos maneras de procesar la inf ormación sea m ejor que la otra. La explicación es circular (Turo s & Er v in, 2 000). A pesar de que varias investig aciones ha n m ostrado diferente nivel de activida d cerebral e n hombres y mu jeres, todaví a hoy existe controversia de có mo los aspectos sociales y el tipo de entorno pueden ser los principales causantes de esta s diferencias. De acuerdo con Baenninger y Newcombe (Baenninger & Newcombe, 1989), los hombres han crecido en un en torno favorable para que participen e n tareas en que se p recisan habilidades espaciales. Por ejemplo, los hombres, de niños, son en trenados p ara participar en deportes y manejan ju guetes que requieren una coordinación m ano - ojo, los cuales contribuy e n al de sarrollo de es ta s habilidades. 2.2.4.- Las habilidades espaciales en la ingeniería La habilidad para manipular mentalmente objetos y situa ciones y realizar manipulaciones co n las imágenes es una habilidad cognitiv a vital para d iv ersos ca m pos, especialmente aquellos que requieren el trabajo con imágenes. En los primeros curs os d e los est udios en Ingeniería, algunos estudiantes presentan un n ivel de habilidad espacial suf ici ente para afrontar las ta reas de visualización y rotación que se les encomienda pero otros no demuestran el mismo nivel. Esto provoca que estos últimos ex perimenten dif icultades al visualiz a r o bjetos en 3D rendimiento en tareas de rotación mental. Crearon dos grupos experimentales y a uno de e llos le administraron e ntre namien to. En el p retest, ta l y como se muestra en la gráf ica, no hubo diferen cia s, mientras que e n el post -test las diferencias fue ron sustanciale s. Aunque l os sujetos que no recibieron entrenamiento mejoraron en el post-test, las diferencias no resultaron tan reveladoras como en el grupo de entrenamiento. Figura 2.6. Resu ltados pre - test y post-test. ( Kail & Park , 1990) J.A. Leach (Leach, 1992) afirma que el uso d e mod elado só lido genera habilidades espaciales que son diferentes de las de crea r o leer planos de ingeniería convencionales. C.L. Mil ler (Miller, 199 6) ind ica que el uso de modelos reales y generados por ordenador permite a los estudian tes a vanz ar más en visi ón esp acial que los métodos tradicionales. T. J. Sex to n (Sexton, 1992) comp ara la me todología trad icional (uso de proyecciones ortogonales) con e l u so de modelos alámbricos 3D. Utilizó para medir las HHE E el te st MRT y s us conclusiones fu eron que el uso de modelos 3D no proporciona mejoras significativas fren te al m étodo trad icional con resp ecto a la s habilidades espaciales de los a lumnos, pero que es un método válido. Devon y co laborado res (Devon et al., 19 94) comp aran trabajar con modelos alámbricos f rente al modelado só lido, indicando que e l uso de m odelado sólido m ejora las habilidades espaciales má s que el uso de modelado alámbrico (Saorín, 200 6). Así mism o rea liz an un estud io en su universidad aprovechando la sustitución de un softw a re de Diseño Asistido tradicional por uno de modelado de sólidos . Compara resultados med iant e e l Mental Rotation Test (MRT) entre los e studiantes que han recib ido las clases mediante softw are tradicion al y los que han usado un programa de modelado de s ólidos, y en cuentra diferencias significativas. Lo s estudian tes que u saron el programa de modela do obtuvieron p untuaciones significat ivament e m ejores e n los test, por lo que mejoraron su habilidad espacial considerablemente. En otro es tu dio simil a r, Sorby realiz a una selección e n tre los alumnos para d eterminar aquellos que d isponen de un nivel de HE más bajo. E l objet iv o e s inte rvenir a tiem po potenciando en estos estudiantes d ichas habilidades med iante el uso de software de modelado de sólidos, para evitar e l f racaso e n el primer curso de ingeniería. La autora también se apoya en el hecho de que la HE se comporta como un f actor de predicción del éxito en los estudios. Los resultados son muy positivos y las diferencias entre las puntuaciones obtenidas antes y después del cu rso son significativ as. En e ste caso , los a utores emplean el Purdue Sp atial Visualiz atio n Test (PSVT – R) para medir el nivel de v isualización esp acial. Así m ismo, como co nsecuencia del cambio que se ha producido al pasar de l d iseño en dos dimensiones a diseñar modelos tridimensionales, el estudio de las HHEE ha e xperiment ado un cambio de paradigma y es ne cesaria una investigación más profunda para en te nder los c ambios que ha provocado la introducción del modelado 3D. Además , el trabajo con modelos sólidos tridimensionales anula la abstracción bidim ensional y lo h ace más conv eniente como mé todo para el d esa rrollo de la visión espacial. Las investigaciones ll evadas a cabo en el campo de las habilidades espaciales y el CAD sugieren que podría habe r u na relación entre las habilidades espaciales d e un individuo y su capacidad de utilizar un software 3D (Alias, Gray, & Black, 200 2). Sorby (Sorby, 1999) concluye que “las habilidades espaciales de una persona, medidas por el te st MCT (Mental Cutting Test) constituyen un factor significativo d e su capacida d de interactuar con un ambiente tridimensional e n o rdenador” . Gaughran (Gau ghran, 1996 ) también apoya esto argumentando “que el uso creativo del software CAD depende en gra n m e dida de la capacidad cognitiva de lo s usuarios pa r a visuali zar el d iseño y para interactua r con el modelo”. También precisa que “es asumido po r muchos que el u so de modelado sólido realz a las habilidades espaciales de los estudiantes” . Sin embargo, las investigaciones de Sorby ( Sorby, 1999) co ncluyen que “el trab ajo con software tridimensional no mejora las hab ilidades espaciale s de los estudiantes de modo significativo”. Se han realizado numerosos e studios par a identificar técnicas para el desarrollo de las habilidades espaciales. Distintos autores han rea lizado investigaciones usando ejercicios co n piezas manipulables para mejorar las habilidades espaciales (Alias, Black, & Gray, 2002; Duesbury & O'Neil, 1996; Harman, Humphrey & Goodale, 1999 ). Los ejercicios que u san m odelos de bloques, al estilo de las construcciones de Lego®, fue ron encontrados eficaces por Alias, Black y Gray (Alias, B lack & Gray, 20 02). Otros investigadores ( Harman, Humphrey & Go odale, 1999 ; Sorby, 19 99) concluyen que “ m anipular la i magen de un objeto p or ordenado r es suficiente para mejorar las habilidades e spaci ales”. Otra estrategia de instrucción, además del uso de ejercicios con objetos manipulables, la han co nstituído los e jercicios tradicion ales de lápiz y pa pel (sketching). Sorby y Baartman s (So rby & Baartmans, 2000) e ncontraron que las actividades de bocetado que forman parte de los programas trad icional es de ingeniería gráfica (proyección ortográfica, dibujo isométrico) producen mejora s de las HHEE, u na p osición a poyada por Lo rd ( Lord, 1985) y S orby y Baartmans. Alias, Black y Gray (Alias, Black & Gray, 2002) combinaron los ejercicios de manipulación de objetos reales co n el bocetado, y encontraron que existe gran variedad de ejercicios que m ejoran las HHEE. S orby (So rby, 1999) establece una distinción entre los cu rsos que contienen CAD y los cursos que implican d ibujo a m ano alzada, demostrando que "la m ejora obte nida en los cursos de dibujo a mano era m ás ad ecuada que las obtenidas e n cualquiera de los cursos de CAD". En los últimos tiempos, con e l avance de la tecnología y de los programas CAD y de modelado, se han realizado numerosas investigaciones sob re la utilización de estas herramientas para la mejora de las HHEE. Así se e studiaron los e fectos que sobre las habilidades e spaciales tenían los tu toriales para la enseñan za del modelado sólido. Su experimento s e des a rrolló con estudiantes matriculados en un curso de ingeniería gráfica de la Universidad de Idaho. Cuarenta y un estudiantes constituyeron la muestra del estudio y f ue ron divididos e n tres grupos. Cada g rupo pasó tres pruebas test: el Mental Rotation Test (Vande rberg & K use, 1 978); el Paper Folding T est ( Ekstrom e t al., 1976 ) y el Rotated Block Test. El Rotated Block Test fue desarrollado por Gillespie y es similar al "Purdue Spatial Visualiz a tion Test/Test of Ro tation s" (PSVT /TR) (Guay, 1976). Uno de los grupos fue sometido durante d iez semanas a diecisiete m ódulos sobre modelado sólido. Los d os grupos de control recibieron las clases tradicionales de CAD e n dos dimensiones. Todos los grupos mej oraron sus puntuaciones del p re-test al post- test, pero fue el grupo d e e xperiment ación el que m ejoró significativamente respecto de los dos grupos de control. Desde el estudio de Gillespie en 1995, la tecnología de mode lado sólido y el software han cambiado mucho . En aquella época, el software utilizaba los m odelos alámbricos, operaciones b ooleanas, y el tran sformaciones mediante sistemas d e coordenada s de usua ri o (UCS). El sof tware moderno tiende a ser m ás simple y m ás eficiente. Las imágenes son m ás rea listas con representaciones renderizadas, lo que h ace que la visualización sea m ás f ácil y mejor en las ventajas de usar el modelado sólido. Frey y Baird ( Frey & Baird 2000) estudiaron los efectos de usar Prototipado Rápido sobre las ha bilidades espa ciales. El e studio ut iliz ó u n p rototipo f ísico se ncillo y estu dió có mo las experiencias previas e n CAD afectan a esta s habilidade s. Aunque ellos no encontraron ninguna diferencia signi ficativa con e l uso del Prototipado Rápido, sus datos mostraron que los aumen tos d e las puntuaciones en los test (pre y post del Minnesota Paper Form s Board Test (Likert & Quasha, 1995) se relac ionaban con la experiencia p revia en dibu jo. Los estudiantes f ueron divididos en cuatro grupos basados e n los niveles de experiencia o exposición al dibujo y e l CAD: 1) ninguna experiencia de dibujo; 2) a lguna experiencia de dibujo; 3 ) experiencia de CAD 2 D y 3D; y 4) experiencia en Prototipado Rápido. De los 68 estudiantes, los que no tenían experiencia previa en d ibujo obtenían las puntuaciones más bajas. Los que ten ían experiencia previa en dibu jo a m ano tenían puntuaciones ligeramente más altas, pero eran los e studiantes con experiencia previa en CAD y modelado sólido los que a lcanzaban las puntuaciones más altas. Devon y sus coa boradores (Devon et a l., 1 994) en 1994 examinaron los ef ectos del softw a re de mo delado sólido sobre habilidades espaciales. Para la experimentación se estudiaron trece grupos de una clase de iniciación a la i ngeniería gráf ica p ara determinar si el sof tware de modelado sólido “Silver Screen”, e n comparación con el CAD en dos di mensiones y e l modelado mediante modelos alámbricos, producía m ejora de las puntuaciones. El Mental Rotation Test se usó como instrumento de med ición. Los grupos obtuvieron beneficios significativos. Esto demos tró que la utilización d el m odelado sólido h abía aumentado las h abilidades espaciales por encima de l a utilización del CAD en dos dimensiones. Con e stas consideraciones , los investigadores sugieren como investigaciones fu turas la posibilida d de profundizar e n el efecto del modelado sólido sobr e las habilidade s espaciales, l a posibilidad de utilizar otro software, etc. Godfrey en 1999 e studió las habilidades espa ciales usando modelado sólido en 76 estudiantes de carreras té cnicas. E l grupo de control recibió clases de CAD 2D y el grupo de experimen taci ó n recibió entrenamiento en m odelado sólido. Los estudiantes pa saro n el test PSVT/VR en las sem anas 9 y 1 6 del cu rso. No se detectaron diferencias significativas entre los grupos, pero había diferencias entre la 9 semana y la 16. El grupo de modelado sólido mostró beneficios en las 9 primeras semanas y el g rupo de 2D mostr ó beneficios en el período entre la semana 9 y 16. Godfrey afirma que esto sugiere una progresión de enseñanz a lógica que va d el modelado sólido al más abstracto diseño asistido por o rdenador en dos dimensiones. 2.2.6.- Medida de la capacidad espacial Existen m últiples instrumentos diseñados ex clusi vamente pa ra evaluar esta capacidad. A lgunos autores como Eliot & Smith (Eliot & Smith, 1983) han llegado a recopilar más de 200 test di ferentes. Hacen hincapié en que, a la hora de seleccionar este instrumento , es necesario tener en cu enta varios aspectos, en tre los que podemos destacar que debe ser u na herramienta validada por trabajos de campo, diseñada p ara medir la componente d e la inteligencia que deseamos y u tilizada e n estudios similares a los que p retendemos desarrollar, con el ob jetivo de que se puedan comparar los resultados. En Psicología se usan div e rsos tipos de tests:  Test de conocimientos adquiridos  Test de aptitudes  Test de inteligencia  Test de actitudes e intereses  Test psicométrico de personalidad  Técnicas proyectivas Tal y com o hemos comentado en apa rtados ante riores, el concepto d e Habilidad Espacial es muy amplio y enco ntramos diferentes aproximaciones a cerca de cómo clasificarlo y , lo que es más importante, cómo medirlo. Comprensiblemente , el núcleo de la investigación de e ste concepto, desde e l p unto de vista de la psicologí a , se ha situado en la medición del nivel de habilidad en relación con las características individuales de las pe r sonas. La edad y e specialmente el género han sido los factores más estudiados. En 1985 Linn y Pete rsen crean una clasif icación de tests espaciales que desglosan en 3 categorí as:  P ERCEPCIÓN ESP ACIAL : Habilidad de determinar relaciones espaciales a pesar de la existencia de otras informacion es que pueden distraer al sujeto.  V ISIÓN E SPACIAL : Habilidad de manipular in fo rmación visual compleja cuando para producir una soluc ión correct a se necesitan varias etapas.  R OTACIÓN E SPACIAL : Habilidad de rot ar e n nuestra imaginación, rápida y acertadamente f iguras de d os o tres dimensiones. Esta clasificación realizada por Linn y Petersen , fu e testeada po r Voyer y Bryden en 1995 correlacionándose los resultados con bastante exactitud. Figura 2.7. Ítem de percepc ión espacial. Los s ujetos d eben indicar la orientaci ón de un líquido en un conten edor inclinado ( http://www.scienc edirect.com ) Figura 2.8. Ítem s de rotación espac ial. Deben identificar las 2 res puestas con diferente orientac ión que c oinciden con el or iginal ( http://www.scienc edirect.com ) ORIGINAL FORMAS DE COMPARACIÓN Figura 2.9. Ítem de visión e spacial. El sujeto debe encontrar l a form a sim ple dentro de las m ostradas en la parte inferior ( http://www.scienc edirect.com ) Figura 2.10. Ítem de visión espacial. El sujet o debe enc ontrar la form a simple dentro de las m ostradas en la parte inferior ( http://www.scienc edirect.com ) La siguiente tabla m uestra la clasificación realizada por Linn y Petersen ( Linn & Petersen, 1985) de sglosad os por tip o (Percepción, Visión y Rotación espacial): PROBLEMA RESPUESTA PERCEPCIÓN ESP A CI A L Nombre A b re v iatura A u tores Descripción The rod - and -frame test RFT W itkin & Asch, 1948 Este te st requiere que los sujetos ajusten una barra verticalmente. The Water Level Test (Figura 2.7) W LT Piaget & Inhelder, 1956 Se requiere indicar la orientación de un líq u ido en un contenedor inclinado. Tabla 2.2. T ests de la perc epción espac ial. VISIÓN ESP A CI A L Nombre A b re v iatura A u tores Descripción Paper Form Board PFB Likert y Quasha, 1941 Hay que decidir entre cin co opciones, cual de los dibujos bidimensi onales puede ser cons t ruido mediante un j uego de fragmentos que se suministra Differential Aptitude Tes t – Spatial Relations Subset DAT – SR Bennet, Seasharo y W es man, 1947 Se requiere relacionar una forma tridimensi onal con la imagen de su desa rr ollo en dos dimensiones Identical Bloc k s Test IBT Stafford, 1961 Hay que indicar que bloque entre v arias opciones, es el mismo que el estánda r dadas una serie de pista s (letras y números en las caras del bl oque) The Block Design Subse t of the W eschl er Adult Intelligence Scale, Intelligence Scale- Rev ised and the W es chler Intelligence Scale for Chil dren W es chler, 1946, 1949, 1955, 1974, 1981 Se debe recon struir un a forma util iz ando bloques tridimensional es Paper Foldi ng PF Ekstrom, French y Harman, 1976 De debe indi car cual, en tre cuatro piez as desarrolladas de papel, es la misma q ue el modelo plegado Tabla 2.3. T ests de visión e spacial 3.4.- ENFOQUES DE A P RENDIZ A JE. CUESTION A RIO R – SPQ – 2F Diseño del estudio de inv estigación Se llevó a cabo un estudio descriptivo y correlacional pa r a determinar cuáles son los enfoques de a prendizaje de los estudiantes matriculados en primer curso de grado d e ingeniería. Este estudio se b asa e n los resulta dos obtenidos al ap licar la herramienta d e medición nada más t erminar con el entrenamiento en habilidades espaciales. Objetivos generales Al aplicar e l cu estionario pretendemos, respe cto de los estudiantes de primer curso de g rado de ingeniería:  Identificar el tipo de enfoque de aprendizaje que poseen.  Analizar las características de los procesos de estudios utilizados.  Comprobar si las caracte rísticas de los enfoques de aprendizaje son propias de enfoques puros o si po r el contrario siguen una ev olució n má s o menos continua . Participantes La muestra está compuesta po r un total d e 202 estudiantes de la asignatura Ex presión Gráfica de primer cu rso de Grado de la Escuela de Ingenierías In dustriales y Civiles de la Universidad d e Las Palmas de Gran Canaria, distribuidos en las distintas titulaciones de la siguiente manera: Titulación RA RV PDF3D CONTROL TOTAL Tecnologías Industriales ✓ 19 ✓ 18 ✓ 19 ✓ 20 76 Diseño Industrial ✓ 18 ✓ 19 ✓ 19 56 Tecnología Naval ✓ 17 17 Ingeniería Química ✓ 16 16 Organización Industrial ✓ 19 ✓ 18 37 TOTAL 54 53 57 38 202 Tabla 3. 12 . Distribución de grupos d e entrenam iento por titulaci ón y tecno logía aplicada en el es tudio de e nfoques de apre ndizaje A cada estudiante se le asignó un código con el f in de te nerlo identificado en todo mom ento y p oder hacer un seguimiento de sus intervenciones en todo el proceso. La asignación es la siguiente: Titulación Código Estudiante Tecnologías Industriales ETI * Diseño Industrial EDI * Tecnología Naval ETN * Ingeniería Química EIQ * Organización Indu strial EOI * Tabla 3.13. D enominaci ón de los estudiantes e n el estudi o de enfoques de aprendizaje Instrumento En e l estudio se ha utilizado el Cuestionario de Procesos de Estudios Revisado - 2 Factores ( Anexo 1 ), traducido y a daptado al castellano po r De la Fuente & Martínez (20 03) del revised two -factor study process questio nnaire (R - SPQ -2F), construid o por Biggs et al. (2001). Dicha med ida, que consta d e 20 ítems, pretende conocer dos enfoques de aprendiz aje (prof undo -superficial) que adoptan los estudiantes pa rticipantes en el estudio y, en consecuencia, extrapolar los resultados a toda la población . Las respuestas se realiz an sobre una escala de tipo L ikert desde 1 (Nunca o casi nunca) a 5 (siempre o casi siempre). El cuestionario está integrado por cuatro su bescalas que a l se r su ma d as arrojan las puntuaciones de los participantes e n cada uno de los enfoques y su s componentes:  Enfoque profundo se obtiene de la suma de:  Motivación profunda. Preguntas: 1+5+9+13+17  Estrategia profunda. Preguntas: 2+6+10+14+18  Enfoque superficial se obtiene de la suma de:  Motivación superficial. Preguntas: 3+7+11+15+ 19  Estrategia superficial. Preguntas: 4 +8+12+16 +20 Objetivos Este trabajo estuvo guiado por la siguiente pregunta:  ¿Cuáles so n los enfoques de aprendiz aje de los estudiantes que se matriculan en primer curso de grado de ingeniería ? Se planteó el siguiente objetivo específico de inv estigación :  Determinar cuáles son los enf oques de aprendizaje de los estudiantes m atriculados en primer curso de grado de ingeniería. Procedimiento Se aplicó el Cuestionario Revisado de Procesos de Estudio (R- SPQ - 2F ) nada más terminar el entrenamiento con las distintas tecnologías mediante un f ormulario distribuido mediante Google Docs. Una vez que se aplicaron los cuestionarios, se utilizó el pa quete estadístico SPSS para e l diseño de las bases de datos, y para la captura y análisis descriptivos y correlacionales de los datos. A n álisis de los resultados Una vez respo ndidos y cap turados los datos, el primer p aso para determinar el enfoque de cada e studiante fue obtener la sumatoria de los ítems que conforman cada escala y subescala del instrumento. Estu diante Enfoque Prof Enfoque Superf Motivo Prof Estrat Prof Motivo Superf Estrat Superf ETI 1 26 23 14 12 12 11 ETI 2 31 13 17 14 8 5 ETI 3 28 21 13 15 9 12 ETI 4 24 28 13 15 12 9 ETI 5 33 11 18 15 5 6 ETI 6 46 15 24 22 8 7 ETI 7 35 16 17 18 8 8 ETI 8 41 16 21 20 6 10 ETI 9 40 17 20 20 8 9 ETI 10 30 20 16 14 10 10 ETI 11 23 26 12 11 13 13 ETI 12 44 16 21 23 8 8 ETI 13 27 28 14 13 14 14 ETI 14 40 11 21 19 6 5 ETI 15 35 25 16 19 11 14 ETI 16 34 19 17 17 9 10 ETI 17 36 15 18 18 9 6 ETI 18 46 15 23 23 9 6 ETI 19 43 14 22 21 8 6 ETI 20 47 11 23 24 6 5 ETI 21 38 14 19 19 6 8 ETI 22 38 16 19 19 8 8 ETI 23 45 17 22 23 7 10 ETI 24 43 14 22 21 8 6 ETI 25 32 26 18 14 13 13 ETI 26 30 15 13 17 8 7 ETI 27 24 26 24 23 7 7 ETI28 29 14 16 13 6 8 Tabla 3.14. Ít em s de escalas y subescalas e n el estudio de enfoques de aprendi zaje Estu diante Enfoque Prof Enfoque Superf Motivo Prof Estrat Prof Motivo Superf Estrat Superf ETI 29 37 12 19 18 7 5 ETI 30 30 20 16 14 10 10 ETI 31 23 26 12 11 13 13 ETI 32 44 16 21 23 8 8 ETI 33 27 28 14 13 14 14 ET 34 41 16 21 20 6 10 ETI35 40 17 20 20 8 9 ETI 36 43 14 22 21 8 6 ETI 37 40 11 21 19 6 5 ETI 38 35 25 16 19 11 14 ETI 39 34 19 17 17 9 10 ETI 40 32 26 18 14 13 13 ETI 41 28 21 13 15 12 9 ETI 42 44 16 21 23 8 8 ETI 43 26 28 14 13 14 14 ETI 44 47 11 23 24 6 5 ETI 45 43 14 22 21 8 6 ETI 46 28 21 13 15 9 12 ETI 47 43 14 22 21 8 6 ETI 48 31 13 17 14 8 5 ETI 49 32 26 18 14 13 13 ETI 50 31 13 17 14 8 5 ETI 51 40 11 21 19 6 5 ETI 52 35 25 16 19 11 14 ETI 53 34 19 17 17 9 10 ETI 54 47 14 24 23 7 7 ETI 55 26 23 14 12 12 11 ETI 56 44 16 21 23 8 8 ETI 57 27 28 14 13 14 14 ETI 58 43 14 22 21 8 6 ET I 59 28 21 13 15 9 12 ETI 60 26 23 14 12 12 11 ETI 61 43 14 22 21 8 6 ETI 62 47 14 24 23 7 7 ETI 63 44 16 21 23 8 8 ETI 64 25 28 14 13 14 14 ETI 65 32 26 18 14 13 13 ETI66 47 11 23 24 6 5 ETI 67 28 21 13 15 9 12 ETI 68 29 14 16 13 6 8 ETI 69 43 14 22 21 8 6 ETI 70 30 20 16 14 10 10 ETI 71 23 26 12 11 13 13 Tabla 3.14 (c ont). Ítem s de esc alas y subescalas en el es tudio de enfoques de a prendizaje Estu diante Enfoque Prof Enfoque Superf Motivo Prof Estrat Prof Motivo Superf Estrat Superf ETI 72 32 26 18 14 13 13 ETI 73 43 14 22 21 8 6 ETI 74 40 11 21 19 6 5 ETI 75 35 25 16 19 11 14 ETI 76 34 19 17 17 9 10 EDI 1 28 21 13 15 12 9 EDI 2 29 14 16 13 6 8 EDI 3 47 11 23 24 6 5 EDI 4 44 16 21 23 8 8 EDI 5 27 28 14 13 14 14 EDI 6 47 14 24 23 7 7 EDI 7 41 16 21 20 6 10 EDI 8 40 17 20 20 8 9 EDI 9 43 14 22 21 8 6 EDI 10 37 12 19 18 7 5 EDI 11 46 15 24 22 8 7 EDI 12 35 16 17 18 8 8 EDI 13 32 26 18 14 13 13 EDI 14 43 14 22 21 8 6 EDI 15 44 16 21 23 8 8 EDI 16 23 25 14 13 14 14 EDI 17 31 13 17 14 8 5 EDI 18 47 14 24 23 7 7 EDI 19 28 21 13 15 12 9 EDI 20 40 11 21 19 6 5 EDI 21 35 25 16 19 11 14 EDI 22 34 19 17 17 9 10 EDI 23 29 14 16 13 6 8 EDI 24 47 11 23 24 6 5 EDI 25 28 21 13 15 9 12 EDI 26 43 14 22 21 8 6 EDI 27 32 26 18 14 13 13 EDI 28 31 13 17 14 8 5 EDI 29 43 14 22 21 8 6 EDI 30 26 23 14 12 12 11 EDI 31 37 12 19 18 7 5 EDI 32 43 14 22 21 8 6 EDI 33 28 21 13 15 12 9 EDI 34 44 16 21 23 8 8 EDI 35 27 28 14 13 14 14 EDI 36 32 26 18 14 13 13 EDI 37 47 11 23 24 6 5 EDI 38 30 20 16 14 10 10 Tabla 3.14 (c ont). Ítem s de esc alas y subescalas en el estudio d e enfoques de a prendizaje Estu diante Enfoque Prof Enfoque Superf Motivo Prof Estrat Prof Motivo Superf Estrat Superf EDI 39 23 26 12 11 13 13 EDI 40 43 14 22 21 8 6 EDI 41 41 16 21 20 6 10 EDI 42 40 17 20 20 8 9 EDI 43 28 21 13 15 9 12 EDI 44 29 14 16 13 6 8 EDI 45 44 16 21 23 8 8 EDI 46 25 26 14 13 14 14 EDI 47 43 14 22 21 8 6 EDI 48 32 26 18 14 13 13 EDI 49 31 13 17 14 8 5 EDI 50 41 16 21 20 6 10 EDI 51 40 17 20 20 8 9 EDI 52 43 14 22 21 8 6 EDI 53 37 12 19 18 7 5 EDI 54 44 16 21 23 8 8 EDI 55 23 24 14 13 14 14 EDI 56 47 11 23 24 6 5 ETN1 46 15 24 22 8 7 ETN2 35 16 17 18 8 8 ETN3 47 14 24 23 7 7 ETN4 31 13 17 14 8 5 ETN5 29 14 16 13 6 8 ETN6 28 21 13 15 9 12 ETN7 43 14 22 21 8 6 ETN8 32 26 18 14 13 13 ETN9 44 16 21 23 8 8 ETN 10 27 28 14 13 14 14 ETN 11 47 11 23 24 6 5 ETN 12 37 12 19 18 7 5 ETN 13 28 21 13 15 12 9 ETN 14 43 14 22 21 8 6 ETN 15 40 11 21 19 6 5 ETN 16 35 25 16 19 11 14 ETN 17 34 19 17 17 9 10 EQI 1 43 14 22 21 8 6 EQI 2 46 15 24 22 8 7 EQI 3 35 16 17 18 8 8 EQI 4 32 26 18 14 13 13 EQI 5 37 12 19 18 7 5 EQI 6 47 14 24 23 7 7 EQI 7 31 13 17 14 8 5 EQI 8 43 14 22 21 8 6 EQI 9 47 11 23 24 6 5 Tabla 3.14 (c ont). Ítem s de esc alas y subescalas en el es tudio de enfoques de a prendizaje Estu diante Enfoque Prof Enfoque Superf Motivo Prof Estrat Prof Motivo Superf Estrat Superf EQI 10 29 14 16 13 6 8 EQI 11 31 13 17 14 8 5 EQI 12 43 14 22 21 8 6 EQI 13 28 21 13 15 9 12 EQI 14 32 26 18 14 13 13 EQI15 40 11 21 19 6 5 EQI 16 35 25 16 19 11 14 EOI 1 34 19 17 17 9 10 EOI 2 47 11 23 24 6 5 EOI 3 28 21 13 15 12 9 EOI 4 29 14 16 13 6 8 EOI 5 47 14 24 23 7 7 EOI 6 44 16 21 23 8 8 EOI 7 25 26 14 13 14 14 EOI 8 43 14 22 21 8 6 EOI 9 31 13 17 14 8 5 EOI 10 32 26 18 14 13 13 EOI 11 30 20 16 14 10 10 EOI 12 23 26 12 11 13 13 EOI 13 43 14 22 21 8 6 EOI 14 31 13 17 14 8 5 EOI 15 47 11 23 24 6 5 EOI 16 26 23 14 12 12 11 EOI 17 37 12 19 18 7 5 EOI 18 43 14 22 21 8 6 EOI 19 28 21 13 15 9 12 EOI 20 43 14 22 21 8 6 EOI 21 41 16 21 20 6 10 EOI 22 40 17 20 20 8 9 EOI 23 47 14 24 23 7 7 EOI 24 40 11 21 19 6 5 EOI 25 35 25 16 19 11 14 EOI 26 34 19 17 17 9 10 EOI 27 47 11 23 24 6 5 EOI 28 31 13 17 14 8 5 EOI 29 32 26 18 14 13 13 EOI 30 28 21 13 15 9 12 EOI 31 43 14 22 21 8 6 EOI 32 28 21 13 15 12 9 EOI 33 43 14 22 21 8 6 EOI 34 37 12 19 18 7 5 EOI 35 47 11 23 24 6 5 EOI 36 47 14 24 23 7 7 EOI 37 29 14 16 13 6 8 Tabla 3.14. Ít em s de escalas y subescalas e n el estudio de enfoques de aprendi zaje Aunque u tiliz amos las puntuaciones obtenida s d irectamente del cuestionario para determinar el enfoque de ap rendiz aje de cada alumno, las d i ferencias tan m arcadas e ncontradas en tre uno y otro enfoque y la gran ca ntidad de datos n os hizo p ensar en una escala de inte nsidad de p resentación d el enfoque pa ra intentar agrupar los casos. Teniendo en cuenta que: 1. La m áxima puntuación que un alumno puede obtener en cada escala p rincipal (Enfoque Profundo o Superficial) es d e 50 (10 ítems que pueden tener una puntuación de 5 como máximo). 2. La mínima puntuación que puede obtener en cada escala principal es de 10 (puntuación mínima de 1 para cada uno de los 10 ítems que conforman la escala). 3. Por lo ta nto, la mayor dife rencia que puede haber entre los puntajes otorgados a ca da una d e las escalas es d e 40 y la mínima de 1. De acuerdo con esto s principios se construyó la clasificación que se observ a en la tabla siguiente. Si existe una diferencia en los puntajes de entre: Definimos una Intensidad de Enfoque: 1 – 13 Baja 14 – 26 Media 27 – 40 A l ta Tabla 3.15. C lasificación d e Intensidad de Enfoque Así, e n la ta bla siguiente se muestran los tipos de enfoques que presentaron los estudi antes y su intensidad. subescalas son con gruentes en e l m ismo enfoque y correlaciona n negativamente con las del otro enfoque ( Tabla 3.19 ). Subescalas Motivación Profunda Estrategia Profunda Motivación Superficial Estrategia Superficial Motivación Profunda 1 0,9 54 - 0,796 - 0,762 Estrategia Profunda - 1 - 0,864 - 0,848 Motivación Superficial - - 1 0,8 62 Estrategia Superficial - - - 1 Tabla 3. 19 . Correlaciones entre subescalas del m ismo y de distinto enfoque (p=0,01) El análisis descriptivo arroja los siguientes resultados: Motivación Estrategia Enfoque Superf Profunda Superf Profunda Superf Profundo Media 8.87 18.54 8.61 17.9 17.53 36.23 Desv tip 2.49 3.57 3.09 3.91 5.29 7.39 Tabla 3. 20 . Análisis descr iptivo de los que p odemos establecer que las subescalas de m otivación profunda y estrategia profunda m uestran las m edias más altas, seguidas de la mo tivación sup erficial y la e strategia su perficial. Por tanto, las puntuaciones de l e nfoque pro f undo son m ayores que las del superficial. Esto no quiere decir que los pa rticipantes adopten más u n enfoque que otro, ya que las puntuaciones en ambos enfoques deben ser comparadas y agrupadas atendiendo a criteri os específicos. Los participantes e n e l estudio se catalogan en cada uno de los enfoques cuando cumplen determinados c riterios establecidos p or Biggs. Según estos criterios, las p untuaciones de cada estudiante en todas las subescalas dete r minarán si e stos adoptan unos enfoques: profundo exclusiv o o predominante y superficial e xclusiv o o predominante. La comprobación de los criterios enunciados, clasif ica n uestra muestra (N=2 02 ) en cinco grupos:  Predominantemente pro fu ndo : 18,6%  Exclusivamente profundo : 3,3%  Predominantemente superficial: 19,5%  Exclusivamente superficial: 3,7 %  No def inido por ningun o de los anteriores grupos: 54,9% Estudiamos más detalladamente este último grupo para describir sus características. Con e ste objeto, analizamos las medias obtenidas en ca da uno d e los ítems que componen las escalas y enfoques estudiados ( Fig uras 3.22 y 3.23 ). Figura 3.2 2. Medias de las respuestas a los ítem s del enfoque prof undo Al comparar las respuestas de l os estudiantes que p ertenecen al “ no def inido anteriormente ” entre los componentes (motivacional y estratégico) de cada e nfoque, obtenemos que las medias entre l as dos subescalas del en fo que profundo ( Figura 3 .22 ) poseen valores similares, m ientras que hay má s dif erencias entre las do s subescalas del enfoque sup erf icial ( Figura 3.23 ). Es decir, los 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 3 14 15 16 17 18 19 20 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 Motivación pro funda Estrategia profu nda estudiantes manifiestan que poseen u na motivación y utilizan unas estrategias profundas con u na frecuencia similar, mientras manifiestan utilizar las e strategias superficiales con mayor frecuencia que tener una motivación supe rficial. Figura 3.23. M edias de las respuestas a los ítem s del enfoque superf icial Cuando comparamos las diferencias entre los enfoques, los resultados muestran que las me dias de los ítems del enfoque profundo ( Figura 3.22 ) suelen ser más altas que en la s del super ficial ( Figura 3.2 3 ) . Sin emb argo, en algunos ítems, los estudiantes puntúan más alto en la estrategia super ficial que en la p rofunda. Por otra p arte, las e scalas de m otivación profunda y sup erficial p oseen claras dife rencias a f av or de la m otivación p rofunda. Esto indica que, en general, los e stu diantes dicen estar más motivados profundamente qu e superficialmente; sin embargo, también manifiestan que las estrategias que utilizan pa ra abordar las tareas son indistintamente pro fu ndas y super f iciales. Discusión de los resultados obtenidos y c onclusiones A la vista de los result ados obtenidos llegamos a las siguientes conclusiones: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 3 14 15 16 17 18 19 20 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 Motivación super f icial Estrategia super ficial  Más de la mitad de los estudiantes participantes no poseen un enfoque de aprendizaje definido.  Hay un porcentaje muy pequeño que adop ta un enfoque exclusivamente superficial o profundo. Nuestros resultados corroboran las conclusiones a las que llegó Ke mber (1996, 2000) y que son defendidas p or Hernández Pina & Otros (200 2), m ostrando que la mayorí a d e los estu diantes no adopta un enfoque exclusiv amen te superficial o profundo, sino que se encuentra dentro de una variación continua . Siguiendo a esto s autores y las d escripciones que Biggs (2001) realiza de l os enfoques, podemos conocer cuá les son las características de los proce sos de estudio de l os estudiantes que n o pertenecen a un enfoque en co ncreto. Estos suele n esta r mo tivados intrínsecamente ante la tarea, disfrutand o con su desarrollo y pretendiendo su comprensión . P ara ello , utilizan estrat egias que le s posibilitan conocer el significad o de la s tareas, relacionar los contenidos co n la experiencia y los co no cimientos previos, y también, en algunos casos, aquellas e strateg ias que se limitan a lo esencial, centrándose en los aspectos trab ajados en clase y que serán materia de examen. En definitiva, los estudiantes sin e nfoque definido b uscan la comprensión del material de exame n, sin preocuparse de ampliar e l material por cuenta propia. Encontramos muchas coincidencias entre las caracterí stica s manifestadas po r este grupo de e studiantes, con e l enfoque denominado intermedio 2, descrito por Kember (1996, 2000). Por o tra parte, debemos resalta r que un 19,5% de l os estudiantes poseen un enfoque predominantemente superficial, es decir, están preocupados por pasar la a signatura, sin intención de comprender la ta rea y los conte nidos, y co n el m ínimo esf uerzo; por ello, utiliz an f undamentalmente la m emorización y la reproducción mecánica, limitándose a los con tenidos que el prof esorado esta blec e como obligatorios. En cuanto al enfoque predominantemente profundo, es adoptado por el 18,6% de los estudiantes, lo que significa que a la h ora de comprender los contenidos y las tareas propuestos en clase estos estudiantes normalmente no esca timan esfuerzo s, utilizan estrategias que les pe rmiten relacionar estos contenidos con el conocimiento previo, y compr ueban la relación de otros contenidos que ellos mismos se plantea n, con lo que suelen ir más allá del material obligatorio y, a veces también del recomendado por el profesorado, para comprender la materia en estudio. Esta conclusión no s aporta valiosa info rmación para el diseño de la asignatu ra de manera que los c ontenidos y las actividades de aprendizaje que implem entemos aporten oportunidades para la exploración, la b úsqueda de significados en la información que se transmite, la indagación, la obtención de conclusiones, entre o tras, de manera que puedan satisfacer las exigencias que presenten los estudiantes con formas profundas de realizar sus tareas académicas. Por otro lado, también e s importante tener en cu enta este hecho en e l momento de programar los co ntenidos de las tutorías. Los profesores, al conocer las características de los estudian tes con un enfoque profundo, deben fomentar constantemente los procesos metacognitivos en los momentos de int eracción con ellos, de manera que los conduzcan a reflexionar sobre su propio aprendizaje, y los ayuden a comprenderse a ellos mismos como estudiantes (Dillon y Greene, 2003 ), pa ra mantener su interés permanente en su aprendizaje, el curso y sus contenidos. Género y enfoques de aprendizaje El género influye significativamente en el enfoque adoptado por los estud iant es. Las alumnas utilizan signif icativ amente más las estrategias profundas y po seen mayor mo tivación p rofunda que los alumnos. En cambio, l os alumnos poseen una m otiv ación superf ici al significativamente superior a las alum nas y utilizan m ás las estrategias superficiales que ellas. Es tos resu ltados se reflejan inevitablemente en los enf oques adoptados por ambos. De e ste modo, l as alumnas a doptan m ás el enfo que profundo y los a lumnos adoptan más un enfoque super ficial ( Tab la 3.21 ). A l umnos A l umnas t Media D típica Media D típica Motivación profunda 15,30 3,25 16,47 3,01 -2,01* Estrategia profunda 13,89 3,18 15,57 3,11 -2,92** Motivación superficial 13,95 3,33 10,93 3,37 4,9** Estrategia superficial 16,62 3,03 14,79 3,35 3,28** Enfoque profundo 29,19 5,74 32,03 5,57 -2,75** Enfoque superficial 30,57 5,52 25,72 6,15 4,76** Tabla 3. 21 . Diferencias de m edias en función de l sexo en las esc alas y enfoqu es adoptados por los estudian tes (p<0,01: ** ; p<0,05: *) Figura 3.24 - Diferencias de m edias en función d el sexo en las esc alas y enfoqu es 0 5 10 15 20 25 30 35 M o t iv a c ión pro fun da Es t r at e gia p r ofu n d a M o t iv a c ión su pe r fic i al Es t r at e gia s up erf ic ial En foq ue pro fun do En foq ue su pe r fic i al a l um n a s Al um no s 3.5.- MOTI VACIÓN Y ESTRA TÉGIAS DE A P RENDIZ AJE. CUESTIONARIO CEA M Diseño del estudio de inv estigación Se llevó a cabo un estudio descriptivo y correlacional pa r a determinar cuál es la motivación para el e studio y cu áles las estrategias de aprendiz aje que em plea n los estu diantes matriculados en primer curso de grado de ingeniería . Este estudio se b asa e n los resulta dos obtenidos al ap licar la herramienta d e med ici ón una vez hu bieron terminado las clases del semestre y antes de que se celebrase el exame n de la con vocatoria ordinaria. Objetivos generales Al aplicar el cuestionario pretendemos:  Identificar la motivación hacia el estud io de la asignatura que poseen nuestros estudiantes.  Identificar las estrategias de aprendizaje que aplican nuestros estudiantes. Participantes La muestra está compuesta po r un total d e 202 estudiantes de la asignatura Ex presión Gráfica de primer cu rso de Grado de la Escuela de Ingenierías In dustriales y Civiles de la Universidad d e Las Palmas de Gran Canaria, distribuidos en las distintas titulaciones de la siguiente manera: Titulación RA RV PDF3D CONTROL TOTAL Tecnologías Industriales ✓ 19 ✓ 18 ✓ 19 ✓ 20 76 Diseño Industrial ✓ 18 ✓ 19 ✓ 19 56 Tecnología Naval ✓ 17 17 Ingeniería Química ✓ 16 16 Organización Industrial ✓ 19 ✓ 18 37 TOTAL 54 53 57 38 202 Tabla 3. 22 . Distribución de grupos d e entrenam iento por titulaci ón y tecno logía aplicada en el es tudio de m otivación y estrategias de aprendi zaje A cada estudiante se le asignó un código con el f in de te nerlo identificado en todo mom ento y p oder hacer un seguimiento de sus intervenciones en todo el proceso. La asignación es la siguiente: Titulación Código Estudiante Tecnologías Industriales ETI * Diseño Industrial EDI * Tecnología Naval ETN * Ingeniería Química EIQ * Organización Indu strial EOI * Tabla 3.23. D enominaci ón de los estud iantes en e l estudio de m otivación y estrategias de apre ndi zaje Instrumento En e l estudio se ha utilizado el Cuestionario de Estrategias de Aprendizaje y Moti vación (CEAM) ( Anexo 2 ), que es la tradu cción y adaptación al castell ano de l M otivated Strategies for Learning Questionnaire (M SLQ). E s un cuestionario de a utoinforme, (Roces, et al . 1999) que incluy e pregunta s sobre la motivación pa ra el estudio del alumno y sobre las estrategias d e aprendizaje que emplea. El cuestionario consta de un total de 81 preguntas distribuidas en dos partes:  Motivación, con un total de 31 preguntas.  Estrategias, con un total de 50 preguntas. Las respuestas se realiz an sobre una escala de tipo Likert desde 1 (no me de scribe e n absoluto ) a 7 (me describe tota lmente). Está integrado por dos subescalas que , al ser su madas, arrojan las puntuaciones de los participantes en cada uno de los componentes , motivacional y estratégico: Factores motiv acionales Ítems Orientación a metas intrínsecas 1, 10, 16, 17, 22, 26 Orientación a metas ex tr ínsecas 7, 11, 21, 30 Valor de la tarea 4, 23, 24, 27 Creencias de control y a utoeficacia de aprendizaje 2, 6, 15, 18, 25, 29 Autoeficacia para el rendimiento 5, 12, 13, 20, 31 Ansiedad 3, 8, 9, 14, 19, 28 Tabla 3.24. Ít em s corres pond ientes a los factores m otivacionales Factores estratégico s Ítems Elaboración 47, 51, 62, 64, 66, 69, 71, 81 Aprovechamiento del tiem po y concentración 33, 35, 43, 52, 65, 77, 80 Organización 32, 42, 49, 53, 59, 63, 67, 72 Ayuda 34, 40, 45, 50, 58, 68, 75 Constancia 37, 39, 46, 48, 60, 70, 73, 74, 79 Metacognición 41, 44, 54, 56, 57, 76, 78 Autointerrogación 36, 38, 55, 61 Tabla 3.25. Ít em s corres pond ientes a los factores es tratégicos Objetivos Este trabajo estuvo guiado por las siguientes preg untas :  ¿Cuál es la mot ivación hacia el estudio de la asignatura de los estudiantes que se matriculan en primer curso de grado de ingeniería? Factores motivacionales Media D tip Orientación a metas intrínsecas 3.98 1.82 Orientación a metas ex tr ínsecas 3.20 1.60 Valor de la tarea 3,31 1,98 Creencias de control y autoeficacia de aprendizaje 3,73 1,79 Autoeficacia para el rendimiento 3,53 1,40 Ansiedad 4,60 1,58 Tabla 3. 27 . Estadísticos de scriptivos (f actores m otivacionales) SEGUNDA P A TE: FACTORES ESTR A TÉG ICOS Estud Elab A p rov Organ Ay u Cons Metac A u toc ETI 1 7 1 6 5 6 7 7 ETI 2 2 5 5 5 3 2 4 ETI 3 5 6 6 6 7 5 3 ETI 4 2 4 6 4 5 2 3 ETI 5 3 6 7 6 4 3 1 ETI 6 6 5 5 5 6 6 3 ETI 7 5 7 6 7 3 5 3 ETI 8 7 1 5 6 7 7 2 ETI 9 3 6 5 6 7 3 3 ETI 10 4 5 6 5 6 4 2 ETI 11 6 6 4 6 7 6 3 ETI 12 5 4 6 4 5 5 2 ETI 13 2 5 7 5 6 2 1 ETI 14 4 6 5 6 7 4 2 ETI 15 2 4 5 3 3 2 2 ETI 16 3 5 6 5 6 3 3 ETI 17 5 4 3 4 5 5 1 ETI 18 2 6 6 6 7 2 3 ETI 19 6 6 6 6 7 6 3 ETI 20 4 7 3 7 2 4 1 ETI 21 5 3 4 3 4 5 6 ETI 22 7 1 2 6 7 7 3 ETI 23 1 5 6 5 6 1 2 ETI 24 2 6 5 6 7 2 2 ETI 25 4 3 6 3 4 4 5 ETI 26 2 6 3 6 7 2 1 ETI 27 1 5 5 5 6 1 2 ETI 28 2 6 3 6 7 2 3 ETI 29 3 5 2 5 6 3 2 ETI 30 5 6 5 6 7 5 3 ETI 31 1 5 6 5 6 1 6 ETI 32 5 4 3 6 7 5 3 ETI 33 4 6 6 6 7 4 1 ETI 34 7 5 4 5 6 7 2 ETI 35 1 4 6 4 5 1 2 ETI 36 3 5 7 5 6 3 3 ETI 37 6 3 5 3 4 6 1 ETI 38 2 6 3 6 7 2 5 ETI 39 6 5 5 5 6 6 2 ETI 40 2 3 4 3 4 2 3 ETI 41 4 3 6 3 4 4 5 Tabla 3.28. R ecopilación d e datos (f actores estr atégicos) Estud Elab A p rov Organ Ay u Cons Metac A u toc ETI 42 1 6 5 6 7 1 3 ETI 43 4 5 3 5 2 4 5 ETI 44 1 4 5 4 5 1 5 ETI 45 2 5 4 5 6 2 6 ETI 46 1 6 7 6 7 1 3 ETI 47 6 3 3 3 4 6 2 ETI 48 2 5 6 5 6 2 1 ETI 49 3 4 3 4 5 3 6 ETI 50 1 3 6 3 4 1 3 ETI 51 2 4 6 4 5 2 5 ETI 52 1 6 7 6 7 1 3 ETI 53 4 5 6 5 6 4 1 ETI 54 5 6 3 6 7 5 2 ETI 55 5 4 5 4 5 5 1 ETI 56 6 6 4 6 7 6 3 ETI 57 2 5 6 5 3 2 4 ETI 58 6 6 6 6 7 6 3 ETI 59 7 3 5 3 4 7 1 ETI 60 7 5 6 5 6 7 2 ETI 61 2 4 7 4 5 2 3 ETI 62 3 6 3 6 7 3 1 ETI 63 1 4 6 4 5 1 2 ETI 64 7 1 6 7 2 7 3 ETI 65 6 5 5 5 6 6 3 ETI 66 2 6 4 6 7 2 5 ETI 67 1 5 3 5 6 1 2 ETI 68 3 6 3 6 7 3 3 ETI 69 2 7 6 7 3 2 6 ETI 70 7 5 3 5 6 7 1 ETI 71 1 3 5 3 4 1 2 ETI 72 2 6 7 6 7 2 3 ETI 73 1 3 5 3 4 1 2 ETI 74 2 5 3 5 6 2 7 ETI 75 3 2 3 2 5 3 4 ETI 76 3 3 4 3 4 3 4 EDI 1 1 6 5 6 7 1 3 EDI 2 2 6 5 6 7 2 1 EDI 3 3 5 6 5 6 3 3 EDI 4 6 2 5 2 3 6 1 EDI 5 1 6 6 6 7 1 3 EDI 6 2 6 7 6 7 2 3 EDI 7 6 6 5 6 7 6 3 EDI 8 6 5 3 5 6 6 1 EDI 9 3 3 3 3 4 3 2 Tabla 3.28 (c ont). Recop ilac ión de datos (f actores estratégicos ) Estud Elab A p rov Organ Ay u Cons Metac A u toc EDI 10 2 6 7 6 7 2 3 EDI 11 3 4 6 4 5 3 6 EDI 12 1 6 5 6 7 1 3 EDI 13 4 5 3 5 6 4 1 EDI 14 7 1 5 6 7 7 3 EDI 15 1 4 3 4 5 1 2 EDI 16 6 3 3 3 4 6 1 EDI 17 2 5 7 5 6 2 3 EDI 18 5 6 5 6 7 5 3 EDI 19 2 5 3 5 6 2 5 EDI 20 6 6 6 6 7 6 3 EDI 21 1 4 3 4 5 1 4 EDI 22 2 6 3 6 7 2 3 EDI 23 6 6 6 7 8 6 3 EDI 24 7 1 5 6 7 7 1 EDI 25 2 5 7 5 6 2 3 EDI 26 2 6 3 6 7 2 3 EDI 27 3 4 6 4 2 3 3 EDI 28 1 6 6 6 7 1 4 EDI 29 5 4 3 7 6 5 3 EDI 30 6 3 6 3 4 6 1 EDI 31 3 6 3 6 7 3 2 EDI 32 2 3 3 3 4 2 5 EDI 33 5 4 5 3 4 5 3 EDI 34 3 6 4 6 7 3 1 EDI 35 4 5 3 5 6 4 5 EDI 36 3 6 3 6 7 3 4 EDI 37 1 5 5 5 6 1 6 EDI 38 5 4 3 6 7 5 3 EDI 39 3 4 6 4 2 3 3 EDI 40 1 5 5 5 6 1 6 EDI 41 7 1 6 7 3 7 3 EDI 42 1 6 5 6 7 1 3 EDI 43 5 4 5 3 4 5 6 EDI 44 6 6 6 6 7 6 3 EDI 45 1 4 6 4 5 1 4 EDI 46 2 4 3 5 6 2 6 EDI 47 1 6 7 6 7 1 5 EDI 48 6 3 5 3 4 6 1 EDI 49 2 7 6 7 5 2 3 EDI 50 1 4 5 3 4 1 7 EDI 51 2 5 7 5 6 2 7 EDI 52 1 6 4 6 7 1 3 EDI 53 4 4 6 4 5 4 5 Tabla 3.28 (c ont). Recop ilac ión de datos (f actores estratégicos ) Estud Elab A p rov Organ Ay u Cons Metac A u toc EDI 54 2 6 6 6 7 2 3 EDI 55 1 3 5 3 4 1 6 EDI 56 1 6 3 6 7 1 5 ETN 1 1 4 4 2 3 1 3 ETN 2 2 5 6 5 6 2 1 ETN 3 5 4 3 6 7 5 3 ETN 4 3 4 5 3 4 3 6 ETN 5 5 3 3 6 7 5 2 ETN 6 3 4 5 3 4 3 4 ETN 7 1 6 3 6 7 1 2 ETN 8 2 7 6 7 3 2 6 ETN 9 2 3 4 3 4 2 6 ETN 10 3 3 5 3 4 3 5 ETN 11 6 6 3 6 7 6 3 ETN 12 2 5 6 5 6 2 7 ETN 13 5 3 2 6 7 5 3 ETN 14 6 4 4 4 5 6 3 ETN 15 2 4 5 4 5 2 4 ETN 16 3 4 5 3 4 3 6 ETN 17 1 6 5 6 7 1 3 EQI 1 1 3 2 3 4 1 3 EQI 2 2 4 5 4 5 2 5 EQI 3 2 3 6 3 4 2 3 EQI 4 4 6 3 6 7 4 2 EQI 5 3 4 6 4 5 3 6 EQI 6 7 1 3 6 7 7 3 EQI 7 2 5 5 5 6 2 1 EQI 8 6 4 6 4 5 6 1 EQI 9 7 1 2 6 6 7 3 EQI 10 2 6 3 6 7 2 3 EQI 11 5 4 3 7 5 5 4 EQI 12 6 6 3 6 7 6 2 EQI 13 7 3 3 3 4 7 1 EQI 14 2 5 6 5 6 2 3 EQI 15 6 5 5 5 6 6 3 EQI 16 1 3 5 3 4 1 5 EOI 1 2 6 3 6 7 2 4 EOI 2 3 4 6 4 5 3 6 EOI 3 5 4 2 4 5 5 3 EOI 4 1 4 3 4 5 1 4 EOI 5 2 5 7 5 6 2 7 EOI 6 5 6 5 6 7 5 1 EOI 7 2 4 7 5 6 2 7 EOI 8 1 5 6 5 6 1 6 Tabla 3.28 (c ont). Recop ilac ión de datos (f actores es tratégicos) Estud Elab A p rov Organ Ay u Cons Metac A u toc EOI 9 2 3 5 3 4 2 3 EOI 10 5 5 7 5 6 5 1 EOI 11 1 6 6 6 7 1 5 EOI 12 2 4 3 4 5 2 5 EOI 13 3 4 5 4 5 3 6 EOI 14 2 5 6 5 6 2 7 EOI 15 1 4 5 4 5 1 4 EOI 16 5 6 7 6 7 5 1 EOI 17 3 5 7 5 6 3 3 EOI 18 2 6 6 6 7 2 5 EOI 19 1 6 2 6 5 1 3 EOI 20 2 5 3 5 6 2 7 EOI 21 3 3 6 3 4 3 4 EOI 22 1 5 5 5 6 1 6 EOI 23 7 5 6 5 6 7 3 EOI 24 2 3 5 3 4 2 5 EOI 25 5 4 6 4 6 5 4 EOI 26 1 5 6 5 6 1 6 EOI 27 1 3 7 3 4 1 2 EOI 28 3 4 6 4 5 3 6 EOI 29 1 2 6 5 6 1 5 EOI 30 5 4 5 3 4 5 7 EOI 31 5 6 6 6 7 5 1 EOI 32 2 6 7 6 7 2 3 EOI 33 6 5 4 5 6 6 2 EOI 34 7 1 6 7 5 7 5 EOI 35 2 5 7 5 6 2 7 EOI 36 3 3 5 3 4 3 4 EOI 37 6 1 7 2 3 6 5 Tabla 3.28. R ecopilación d e datos (f actores estratég icos) Factores estratégicos Media D. tip Elaboración 3,31 1,98 Aprovechamiento del tiempo y concentración 4,55 1,42 Organización 4,87 1,22 Ayuda 5,57 1,26 Constancia 4,88 1,37 Metacognición 3,31 1,98 Autointerrogación 3,42 1,72 Tabla 3. 29 . Estadísticos de scriptivos (f actores estratég icos) Determinación de la existencia o no de difer encias entre los distintos entrenam ientos y los fac tores motiv acionales y estratégicos de los estudiantes Realizamos este estudio a través del análisis ANOVA (efectuado mediante SPSS). Empezamos por los factores motivacionales . Estudio del factor META S INT N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 3,7963 1,61805 0,22019 3,3547 4,2379 1,0 7,0 RV 53 4,0566 1,85447 0,25473 3,5454 4,5678 1,0 7,0 PDF 57 3,8246 1,77405 0,23498 3,3538 4,2953 1,0 7,0 CON 38 4,3947 2,09941 0,34057 3,7047 5,0848 1,0 7,0 Total 202 3,9851 1,82159 0,12817 3,7324 4,2379 1,0 7,0 Tabla 3. 30 . Estadísticos de scriptivos (f actor METAS IN T)  Estudio de la hipótesis de normalidad. La normalidad está garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogeneidad de varianzas . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 1,606 3 198 0,189 Tabla 3. 31 . Prueba de h omogeneidad de varianzas (f actor MET AS INT ) Se con sidera que las varianz as son iguales, pues el p -valor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 10,041 3 3,347 1,009 0,390 Intra grupos 656,914 198 3,318 Total 666,955 201 Tabla 3. 32 . ANOVA de u n factor (fac tor METAS INT ) De acuerdo con los resultados obtenidos, n o existen diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor METAS INT Estudio del factor META S EXT N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 3,2963 1,64408 0,22373 2,8475 3,7450 1,0 7,0 RV 53 3,2075 1,65667 0,22756 2,7509 3,6642 1,0 7,0 PDF 57 3,2807 1,47302 0,19511 2,8899 3,6715 1,0 7,0 CON 38 2,9737 1,68438 0,27324 2,4200 3,5273 1,0 7,0 Total 202 3,2079 1,60110 0,11265 2,9858 3,4301 1,0 7,0 Tabla 3. 33 . Estadísticos de scriptivos (f actor METAS E XT )  Estudio de la hipótesis de normalidad. La normalidad está garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogeneidad de varianzas . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 0,199 3 198 0,897 Tabla 3. 34 . Prueba de h omogenei dad de varian zas (f actor MET AS EXT ) Se co nsidera que las varianz as son iguales, pues el p -v alor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 2,809 3 0,936 0,362 0,781 Intra grupos 512,459 198 2,588 Total 515,267 201 Tabla 3. 35 . ANOVA de u n factor (factor METAS EXT ) De acuerdo con los resultados obtenidos, n o existen diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor METAS EXT Estudio del factor V A LOR N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 3,5556 1,89006 0,25720 3,0397 4,0714 1,0 7,0 RV 53 3,5849 2,05158 0,28181 3,0194 4,1504 1,0 7,0 PDF 57 2,7719 1,80295 0,23881 2,2935 3,2503 1,0 7,0 CON 38 3,4211 2,20112 0,35707 2,6976 4,1445 1,0 7,0 Total 202 3,3168 1,98718 0,13982 3,0411 3,5925 1,0 7,0 Tabla 3. 36 . Estadísticos de scriptivos (f actor VALOR)  Estudio de la hipótesis de normalidad. La normalidad está garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogeneidad de varianzas . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 1,464 3 198 0,226 Tabla 3. 37 . Prueba de h omogeneidad de varianzas (f actor VALO R) Se con sidera que las varianz as son iguales, pues el p -valor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 24,223 3 8,074 2,078 0,104 Intra grupos 769,500 198 3,886 Total 793,723 201 Tabla 3. 38 . ANOVA de u n factor (fac tor VALOR) De acuerdo con los resultados obtenidos, n o existen diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor VALOR Estudio del factor CREENCIA S N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 3,6852 1,86147 0,25331 3,1771 4,1933 1,0 7,0 RV 53 3,4906 1,86695 0,25644 2,9760 4,0052 1,0 7,0 PDF 57 3,8947 1,70801 0,22623 3,4415 4,3479 1,0 7,0 CON 38 3,8947 1,73656 0,28171 3,3239 4,4655 1,0 7,0 Total 202 3,7327 1,79214 0,12609 3,4840 3,9813 1,0 7,0 Tabla 3. 39 . Estadísticos de scriptivos (f actor CREENCI AS)  Estudio de la hipótesis de normalidad. L a normalidad e stá garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogeneidad de varianzas . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 0,546 3 198 0,651 Tabla 3. 40 . Prueba de h omogenei dad de varian zas (f actor CRE ENCIAS) Se co nsidera que las varianz as son iguales, pues el p -v alor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 5,724 3 1,908 0,590 0,622 Intra grupos 639,841 198 3,232 Total 645,564 201 Tabla 3. 41 . ANOVA de u n factor (factor CREENCIAS) De acuerdo con los resultados obtenidos, n o existen diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor CREENCIAS. Estudio del factor CONS N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 5,6226 1,43079 0,19653 5,2283 6,0170 3,0 7 ,0 RV 53 5,7778 1,36902 0,18630 5,4041 6,1514 2,0 8 ,0 PDF 57 5,5614 1,32311 0,17525 5,2103 5,9125 2,0 7,0 CON 38 5,2368 1,36430 0,22132 4,7884 5,6853 2,0 7,0 Total 202 5,5743 1,37386 0,09666 5,3837 5,7649 2,0 8 ,0 Tabla 3. 60 . Estadísticos de scriptivos (f actor CONS)  Estudio de la hipótesis de normalidad. La normalidad está garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogeneidad de varianzas . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 0,453 3 198 0,715 Tabla 3. 61 . Prueba de h omogeneidad de varianzas (f actor CO NS) Se co nsidera que las varianzas son iguales, pue s el p -valor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 6,696 3 2,232 1,186 0,316 Intra grupos 372,690 198 1,882 Total 379,386 201 Tabla 3. 62 . ANOVA de u n factor (fac tor CONS) De acuerdo con los resultados obtenidos, n o existen diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor CONS. Estudio del factor META C N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 3,5094 1,87722 0,25786 2,9920 4,0269 1,0 7 ,0 RV 53 3,6296 2,05854 0,28013 3,0678 4,1915 1,0 7 ,0 PDF 57 2,7719 1,80295 0,23881 2,2935 3,2503 1,0 7,0 CON 38 3,4211 2,20112 0,35707 2,6976 4,1445 1,0 7,0 Total 202 3,3168 1,98718 0,13982 3,0411 3,5925 1,0 7 ,0 Tabla 3. 63 . Estadísticos de scriptivos (f actor METAC)  Estudio de la hipótesis de normalidad. La normalidad está garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogeneidad de varianzas . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 1,577 3 198 0,196 Tabla 3. 64 . Prueba de h omogenei dad de varian zas (f actor MET AC) Se co nsidera que las varianz as son iguales, pues el p-valor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 24,587 3 8,196 2,110 0,100 Intra grupos 769,136 198 3,885 Total 793,723 201 Tabla 3. 65 . ANOVA de u n factor (factor METAC) De acuerdo con los resultados obtenidos, no existen diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor METAC. Estudio del factor A U TOC N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 3,0189 1,57493 0,21633 2,5848 3,4530 1,0 7 ,0 RV 53 2,9815 1,46004 0,19869 2,5830 3,3800 1,0 6 ,0 PDF 57 3,9825 1,81749 0,24073 3,5002 4,4647 1,0 7,0 CON 38 3,7632 1,85172 0,30039 3,1545 4,3718 1,0 7,0 Total 202 3,4208 1,72086 0,12108 3,1820 3,6595 1,0 7 ,0 Tabla 3. 66 . Estadísticos de scriptivos (f actor AUT OC)  Estudio de la hipótesis de normalidad. La normalidad está garantizada, p ues los ta maños muestrales son grandes (n>>30).  Estudio de la hipótesis de homogeneidad. Lo realizamos a través de la prueba de homogenei dad de varianzas. Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 4,121 3 198 0,007 Tabla 3. 67 . Prueba de h omogeneidad de varianzas (f actor AUT OC) Se con sidera que las varianz as son iguales, pues el p -valor es superior a 0.05. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 41,419 3 13,806 4,936 0,003 Intra grupos 553,813 198 2,797 Total 595,233 201 Tabla 3. 68 . ANOVA de u n factor (fac tor AUTO C) De a cuerdo con los resultados obtenidos, sí e xisten diferencias entre los tipos de entrenamiento en cuanto al factor AUTOC. En este caso estudiaremos cuá l de los en trenamientos muestra diferencias signi f icativas. Para e llo, haremo s comparaciones múltiples por parejas d e entrenamientos. En particular, la prueba de Scheffé realiza todos l os contrast es de igualdad de m edias do s a dos. Alguno s autores destacan la p rueba de S cheffé como muy conservadora y, al m ismo tiempo , como la m ás utilizada en situaciones como esta. Variable depe ndiente: AUT OC Entren (i) Entren (j) Dif medias (i) - (j) Error típico Sig Intervalo de confianza al 95% Límite inferior Límite superior RA RV 0,03739 0,32337 1,000 0,8744 0,9492 PDF 0,96359* 0,31913 0,030 1,8634 0,0637 CON 0,74429 0,35550 0,226 1,7467 0,2581 RV RA 0,03739 0,32337 1,000 0,9492 0,8744 PDF 1,00097* 0,31760 0,021 1,8965 0,1055 CON 0,78168 0,35412 0,185 1,7802 0,2168 PDF RA 0,96359* 0,31913 0,030 0,0637 1,8634 RV 1,00097* 0,31760 0,021 0,1055 1,8965 CON 0,21930 0,35025 0,942 0,7683 1,2069 CON RA 0,74429 0,35550 0,226 0,2581 1,7467 RV 0,78168 0,35412 0,185 0,2168 1,7802 PDF 0,21930 0,35025 0,942 1,2069 0,7683 * : La diferenc ia de m edias es signif icativa al nivel 0,0 5 Tabla 3. 69 . Prueba de Sch eff é de co m paraciones m últiples Los grupos cuyas medias difieren de forma signif icativa (a ni vel de 0,05) son los qu e presentan di ferencias estadísticamente significativas entre sí. Por lo tanto , podemos afirmar que no existen diferencias signi ficativas entre los entrenamien tos RA, RV y PDF, con el grupo de control para el factor AUTOC. Tipo entrenamiento N Subconjunto para alfa=0,05 1 2 RV 53 2,9815 RA 54 3,0189 CON 38 3,7632 3,7632 PDF 57 3,9825 Sig 0,150 0,935 Se muestr an las m edias para los grupos e n los subcon juntos hom ogéneos a. Usa el tam año m uestral de la media arm ónica = 49,233 b. Los tamaños de los grupos no son igua les. Se utilizará la media arm ónica de los tam años de los grup os. Los nivel es de error de tipo 1 no está n garantizados Tabla 3. 70 . Subconjunt os hom ogeneos No existen dife rencias entre los fa ctores estraté gicos y los métodos de entrenamiento utilizados, excepto e n el caso del factor AUTOC, que presenta diferencias mínimas. Discusión de los resultados obtenidos y conclusi ones De los resulta dos obtenidos podemos extraer las siguientes conclusiones:  Los motivos que orientan a nuestros estudiantes en su estudio están dirigidos principa lmente a metas int rínsecas, tienen conf ianz a en sus prop ias capacidades d e aprendizaje, valoran la importancia, interés y utilidad de la asignatura, consideran que e l dom inio que alcancen en ella depende de su prop io e sfuerz o y m odo de estudiar y confían en que serán capaces de lograrlo y en que obtendr án buenos resultados.  Han alcanzado un nivel fav orable de motivación  Hay un d esempeño positivo, ref lejado por los componen tes motivacionales de sus enfoques de aprendizaje.  Destacamos que el valor más elevado corresponde al f actor ansiedad. Ello puede esta r motivado por la inseguridad que les proporciona no contar con los proce dimi entos adecuados para enfrentarse a la a ctividad de e studio, lo que af ecta a su autoeficacia para el aprendizaje y , en general, su motivación.  En general, h an alcanz ado un buen nivel en el desarrollo de las e strategias de aprendizaje, pero ha cen un uso inadecuado de las mismas, como queda refle jado e n los valores de los factores estratégicos de los enfoques de aprendizaje.  Otro aspecto que merece destacarse es que el fa ctor estratégico más desarrollado es la ayuda, lo que puede esta r originado por el trabajo en grupo y co lectivo al que, en general, est án acostumbrados de sde sus estudios de enseñanza media (Rodrí guez, 200 1). Así mismo se aprecia un buen desarrollo de estrategias de organiz ación.  También de stacamos que los valores obten idos para el aprovechamiento del tiempo y la con centraci ón indi can que e s necesario fortalecer la orientación al estudio independiente.  Por ú ltimo destacamos que las escalas de m etacognición y autointerrogación muestran que nuestros estudiantes no han llegado a conseg uir un n ivel ad ecuado en el control de su estudio. 3.6.- CUESTIONARIO DE SA TISF A CCIÓN Diseño del estudio de inv estigación Se llevó a cabo u n estudio sob re la satisfacción de lo s estudiantes con el entrenamiento en habilidades espaciales recibid o. Este estudio se b asa e n los resulta dos obtenidos al a plicar la herramienta de medición nada más terminar el entrenamiento. Objetivos generales Con este fin se han planteado los siguientes objetiv o s:  Determinar el grado de satisfacción de los estud iantes con el entrenamiento en habilidades espaciales.  Comparar los resultados d e satis fa cción obtenidos entre las tres tecnologías aplicadas en el entrenamient o.  Determinar qué te cnol ogía de en trenamiento obtiene m ayores índices de satisfacción. Participantes La muestra está compuesta po r un total de 164 estudiantes d e la asignatura Ex presión Gráfica de primer cu rso de Grado de la Escuela de Ingenierías In dustriales y Civiles de la Universidad d e Las Palmas de Gran Canaria, distribuidos en las distintas titulac iones de la siguiente manera: Titulación RA RV PDF3D TOTAL Tecnologías Industriales ✓ 19 ✓ 18 ✓ 19 56 Diseño Industrial ✓ 18 ✓ 19 ✓ 19 56 Tecnología Naval ✓ 17 17 Ingeniería Química ✓ 16 16 Organización Industrial ✓ 19 19 TOTAL 54 53 57 164 Tabla 3. 71 . Distribución de grupos d e entrenam iento por titulaci ón y tecno logía aplicada en el es tudio de s atisfacc ión A cada estudiante se le asignó un código con el f in de te nerlo identificado en todo mom ento y p oder hacer un seguimiento de sus intervenciones en todo el proceso. La asig nación es la siguiente: Titulación Código Estudiante Tecnologías Industriales ETI * Diseño Industrial EDI * Tecnología Naval ETN * Ingeniería Química EIQ * Organización Industrial EOI * Tabla 3. 72 . Denom inación de los estud iantes en e l estudio de s atisfacción Instrumento En e l estudio se han empleado los cuestio narios ( Anexo 3 ) de satisfacción diseñado por n osotros utilizando una versión adaptada a nuestro caso del Cuestionario QUIS (Harper and Norman, 1993). Las respuestas a este cuestionario se realizan sobre una escala de tipo Likert desde 1 (total desacuerdo) a 5 (tot al a cue rdo). Es te cuestionario es el m ismo para las tres tecnologí a s con unas simples adaptaciones en las preg untas a cada una de ellas. Antes d e saca r conclusiones de las respuestas obtenid as debíamos de terminar la f iabilidad del prop io cuestionario, ya que fué diseñado de forma específica para este estudio. La f iabilidad del cuestionario resu ltó ser mu y b uena ya que s e ob tuvieron valores de l Alpha de Crombach de 0 .9 para la percepción que el estudiante tiene del entrenamiento estudiado y de 0.86 p ara la importa ncia que le da a los distintos aspectos de l entrenamiento en habilidades espaciales con las tres te cnologías objet o de e sta investigación, con lo cual damos por buenas las conclusiones que puedan extraerse de las respuestas. Objetivos Se plantearon los siguiente s objetivos específicos de investigación:  Determinar el grado de satisfacción fina l que po seen los estudiantes matriculados e n prime r cu rs o de grado de ingeniería.  Establecer la relación existente entre la te cnologí a d e entrenamiento y la satisfacción de los estudiantes. Procedimiento Se a plicó el Cue stionario de Satisfacción al term inar el periodo de entrenam iento mediante un f ormulario distribuido mediante Google Docs. Una vez que se ap licó el cue stionario se utilizó el pa quete estadístico SPSS para el diseño de las bases de datos, y para la captura y análisis descriptiv os y correlacionales de los datos. Tabla 3.73 (c ont). Respu estas en el estudio de sat isfacc ión RA RV PDF3D 2 8 . - M i o p i n i ó n G L O B A L s o b re e l e n tr e n a m i e n to e s: 2 9 . - ¿ Cr e e s q u e e l u so d e h e rr a m i e n t a s tridim e n si o n a les p u e d e m e j o r a r tu a te n ci ó n y m o tiv a ci ó n p a ra e l e st u d io d e l o s c o n t e n i d o s d e l a a sig n a t u ra d e E x p resi ó n G r a fica ? 3 0 . - ¿ Cr e e s a d e c u a d o im p a rtir cu rsos int e n siv o s a los e st u d i a n te s p a r a m e jor a r los c o n o cim i e n to s d e d i b u j o t é c n ico ? 3 1 . - S i h u b i e r a s p o d id o to c a r y m a n i p u lar l a s p iez a s f í sica m e n te (te n e rl a s e n la m a n o ) ¿ Cr e e s q u e t e h a b r í a a y u d a d o m e jor a v isu a li z a r y e n te n d e r l a p i e z a ? 0% 6 1 % 3 9 % 0% 6 1 % 3 9 % 0% 6 7% 3 3% 0% 6 7% 3 3% 1 6 % 4 7 % 3 7 % 1 6 % 4 7 % 3 7 % S i [1 0 0 % ] No [0 % ] S i [1 0 0 % ] No [0 % ] No [6 1 %] No s é [6 %] S i [3 3 %] No [6 1 %] No s é [6 %] S i [3 3 %] No [3 3 %] No s é [2 8 %] S i [3 9 %] No [3 3 %] No s é [2 8 %] S i [3 9 %] S i [1 0 0 %] No [0 %] No s é [0 %] S i [1 0 0 %] No [0 %] No s é [0 %] No [6 7 %] No s é [3 3 %] S i [0 ] No [6 7 %] No s é [3 3 %] S i [0 ] Si [7 2%] N o s é [0 ] N o [2 8 %] Si [7 2%] N o s é [0 ] N o [2 8 %] No [ 0 ] No s é [37 % ] S i [63 % ] No [ 0 ] No s é [37 % ] S i [63 % ] RA RV PDF3D 28.- Mi opinió n GLOBAL so bre el entren amiento es: 29.- ¿Crees que el uso de herramient as tridimensi onales puede mejor ar tu atención y motivación para el estudio de los conteni dos de la asignat ura de Expresión Grafica ? 30.- ¿Crees adec uad o imp artir cursos inte nsivos a los e studi ante s para mejorar los co nocimie ntos de di bujo técnico? 31.- Si hubieras podido tocar y man ip ular la s p iezas f ísicame nte (tenerlas en la mano) ¿Crees que te habría ayudad o mejor a visualizar y entender la pieza? 0% 6 1 % 3 9 % 0% 61% 39% 0% 6 7% 3 3% 0% 67% 33% 1 6 % 4 7 % 3 7 % 16% 47% 37% S i [1 0 0 % ] No [0 % ] Si [100%] No [0%] No [6 1 %] No s é [6 %] S i [3 3 %] No [61%] No sé [6%] Si [33%] No [3 3 %] No s é [2 8 %] S i [3 9 %] No [33%] No sé [28%] Si [39%] S i [1 0 0 %] No [0 %] No s é [0 %] Si [100%] No [0%] No sé [0%] No [6 7 %] No s é [3 3 %] S i [0 ] No [67%] No sé [33%] Si [0] Si [7 2%] N o s é [0 ] N o [2 8 %] Si [72%] No sé [0] No [28%] No [ 0 ] No s é [37 % ] S i [63 % ] No [0] No sé [37%] Si [63%] Tabla 3. 73 . Respuestas en el estudio de s atisfacción Para e studiar si existen diferencias entre los tipos de entrenamiento y la satisfacción de los estudiantes, realizaremos el estudio Anova a los datos recogidos: N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 42,9074 9,71921 1,32262 40,2546 45,5602 35,0 55,0 RV 53 37,0000 8,22987 1,13046 34,7316 39,2684 25,0 55,0 PDF 57 41,0536 8,51612 1,13801 38,7729 43,3342 25,0 55,0 Total 163 40,3497 9,12637 0,71483 38,9381 41,7613 25,0 55,0 Tabla 3. 74 . Estadísticos de scriptivos (Satisf acción) RA RV PDF3D 3 2. - ¿ C r ee s ad ec u a do im pa r tir cu r s os i nt e nsiv os a l os est ud ia nt es p a r a m ej orar los c on oci m i e nt os d e d ib uj o t é c nic o ? 3 3. - ¿ T e p arec e im p orta nt e p ara un i ng e ni ero( a) ad q uir ir d est r ez a e n e l cr oq uiz a d o? S i [9 4 %] No s é [0 %] No [6 %] S i [9 4 %] No s é [0 %] No [6 %] Si [7 2%] N o s é [2 8%] N o [0 %] Si [7 2%] N o s é [2 8%] N o [0 %] Si [8 4%] N o s é [1 6%] N o [0 %] Si [8 4%] N o s é [1 6%] N o [0 %] S i [1 0 0 %] No [0 %] S i [1 0 0 %] No [0 %] RA RV PDF3D 32.- ¿Crees adecu ado im partir cursos i ntensivos a los est udiantes par a mejorar los conoci m ie ntos de dib ujo té cnic o? 33.- ¿Te parece important e para un ingeni ero(a) adquirir destrez a en e l croquiz ado? S i [9 4 %] No s é [0 %] No [6 %] Si [94%] No sé [0%] No [6%] Si [7 2%] N o s é [2 8%] N o [0 %] Si [72%] No sé [28%] No [0%] Si [8 4%] N o s é [1 6%] N o [0 %] Si [84%] No sé [16%] No [0%] S i [1 0 0 %] No [0 %] Si [100%] No [0%] Realizamos la prueba de homogeneidad de varianzas. Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 10,750 2 160 0,000 Tabla 3. 75 . Prueba de h omogeneidad de varianzas (S atisfacc ión) En este caso no podemos aceptar la hipótesis de homogeneidad de las vari anzas, por lo que no es posible seguir con el estudio ANOVA, ya que e s una hipótesis indispens able para la realiz ación del mismo. Otra fo rma de realizar el estudio es a través de la p rueba de Kruskal- W allis, que indicará si existen d iferencias entre los distintos tipos de entrenemiento en cuanto a la satisafa cción, pues este contraste pe rmite decidir si pue de a cept arse la hipó tesis de que k muestras independientes p roceden de la misma población o de poblaciones idénticas con la misma mediana. Este contraste:  Permite probar si un grupo de datos p roviene de la m isma población.  Se emp lea cuando se quieren comparar tres o más poblaciones.  Es el equivalente a un análisis d e vari anza de una sola vía.  No requiere supuesto de normalidad .  No requiere supue sto de varianz as iguales (ho mogen eidad de varianz as).  Compara esencialmente los rangos promedios observados para las k muestras, con los esperados bajo H 0 . Los resultados obtenidos son: N Rango promedio RA 54 94,49 RV 53 65,08 PDF 56 85,97 Total 163 Tabla 3. 76 . Prueba de Kr ustal-W alli s Satisfacción Chi cuadrado 14,285 gl 2 Sig 0,001 Tabla 3. 77 . Estadísticos de contraste Según el p -valor se recha za la hipó tesis n ula, p or lo que existe n diferencias entre los di stintos tipos de entrenemiento y la satisfacción de los estudiantes. Cabe p lantearnos si existen diferen cias e ntre parejas de tipos de entrenamiento, por lo que realiz amos el contraste T para dos muestras independientes, cuyas hipótesis so n: H 0 : las muestras proceden de la misma p oblación H 1 : las muestras no proceden de la mis m a población Empezaremos comparando RA con RV : N Media Desviación tip Error tip de la media RA 54 42,9074 9,71921 1,32262 RV 53 37,0000 8,22987 1,13046 Tabla 3. 78 . Estadísticos de grupo Prueba de Levene Prueba T para la igualdad de medias F Sig T gl Sig bilat Diferenc de medias Error tip de la diferenc 95% intervalo de confianza para la diferencia Inferior Superior 1 18,707 0,000 3,390 105 0,001 5,90741 1,74261 2,45214 9,36268 2 3,395 102,803 0,001 5,90741 1,73990 2,45665 9,35817 1: Se han asum ido varian zas iguales 2: No se han asum ido varian z as igual es Tabla 3. 79 . Prueba de m uestr as independientes Los datos obtenidos p ermiten afirmar que e xisten diferencias entre los tipos de enseñanza RA y RV pue s rech azamos la h ipótesis nula, dando RA más satis fa cción que RV. Estudiamos la siguiente pareja de entrenamientos, RA con PDF: N Media Desviación tip Error tip de la media RA 54 42,9074 9,71921 1,32262 PDF 53 37,0000 8,22987 1,13046 Tabla 3. 80 . Estadísticos de grupo Prueba de Levene Prueba T para la igualdad de medias F Sig T gl Sig bilat Diferenc de medias Error tip de la diferenc 95% intervalo de confianza para la diferencia Inferior Superior 1 18,707 0,000 3,390 105 0,001 5,90741 1,74261 2,45214 9,36268 2 3,395 102,803 0,001 5,90741 1,73990 2,45665 9,35817 1: Se han asum ido varian zas iguales 2: No se han asum ido varian z as igual es Tabla 3. 81 . Prueba de m uestr as independientes De igual forma que antes nos encontramos con que e xisten diferencias entre los tipos de entrenamiento RA y PDF, pues rechazamos la hipótesis nula, dando RA más satis fa cción que PDF . Pasamos a es tudiar la siguiente pareja d e entrenamientos, RV con PDF: N Media Desviación t ip Error tip de la media RV 53 37,0000 8,22987 1,13046 PDF 56 41,0536 8,51612 1,13801 Tabla 3. 82 . Estadísticos de grupo Prueba de Levene Prueba T para la igualdad de medias F Sig T gl Sig bilat Diferenc de medias Error tip de la diferenc 95% intervalo de confianza para la diferencia Inferior Superio r 1 4,808 0,030 -2,52 107 0,013 -4,0535 1,6055 -7,236 -0,8706 2 -2,52 106,9 0,013 -4,0535 1,6040 -7,233 -0,8736 1: Se han asum ido varian zas iguales 2: No se han asum ido varian z as iguales Tabla 3. 83 . Prueba de m uestras independientes Así m ismo encontramos que e xisten diferen cias entre los tip os de enseñanza RV y PDF, pues rechazamos la hipótesis nula, siendo RV más satisfactoria que PDF. A la vista de los resultad os obtenidos po demos observar un alto grado de satisfacción de los e studi antes con las tecnologías utilizadas y el estudio rea lizado nos permite c on cluir que e xisten diferencias significativas entre los distint os tipos de entrenamiento y la satisfacción, destacando RA como la más satisfactoria comparadas dos a dos. También hemos co mparado las med ias ponderadas obtenidas en cada una de las preguntas y tenemos: Pregunta Puntuación Mejor Valorada RA RV PDF3D RA RV PDF3D material 1 7,51 7,62 7,35 ✓ 2 8,26 7,98 7,52 ✓ 3 8,42 8,28 8,14 ✓ 4 6,63 6,52 6,96 ✓ 5 6,81 6,60 6,36 ✓ 6 6,03 5,75 6,45 ✓ 7 6,13 6,62 6,45 ✓ contenido 8 7,16 7,66 6,98 ✓ 9 7,79 7,64 7,43 ✓ 10 6,86 6,75 7,10 ✓ 11 6,90 7,13 6,95 ✓ aplicación 12 7,89 7,95 8,31 ✓ 13 7,54 7,50 6,71 ✓ 14 7,94 8,21 8,28 ✓ 15 7,13 7,11 6,92 ✓ Veces 6 4 5 Tabla 3.84. C om paración de m edias ponderadas Figura 3.2 5. Com paración de respu estas grupo m ateri al 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pre s e n t aci ó n : b u en a - m al a Co m od i d a d : m ucha - po c a Ad ecua c ión es tru c tu r a : b ue na - m al a Ad ecua c ión ej erci ci os : b ue na - m al a M an ipu l a c ión : bu en a - m al a Es t a b il ida d: bu en a - m al a PD F3 D RV RA Figura 3.26. Com paració n de respu estas grupo con tenido Figura 3.27. Com paració n de respu estas grupo a plicac ión Figura 3.28. Com paració n núm ero de veces 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 G es t os : f ácil - difí c il Sa l t o s de im a g e n: M m uch o - po c o De f inici ó n : b u e n a - m a l a U t i l i z a ci ón i nt uit i v a : m ucho - po c o PD F3 D RV RA 6 ,2 6,4 6 ,6 6,8 7 7 ,2 7,4 7 ,6 7,8 8 Ad ecua c ión t i e m po - e j erc ic ios : bu en a - m a l a R es ol uci ó n ej e rc i ci os : c a p a z - incap az Ad ecua c ión t i e m po - t r ab aj o: bu en a - m al a Vid eo s form at iv os : s u fic i e n t e - ins ufic ien te PD F3 D RV RA 0 1 2 3 4 5 6 7 R EA L IDA D AU M EN T AD A R EA L IDA D VIR T U AL PD F3 D Ve c es También hemos extraído del cuestionario las siguientes comparaciones en cuanto a o tras características, que resumimos en el siguiente gráfico: Figura 3.2 9. Com paración resto de carac terísticas A la vista de los resultados obtenidos conclui mos que, si bien las diferencias encontradas no son grandes, la tecnologí a de REAL IDA D AUMENTADA arroja un a mejor valoración en cuanto a la satisfacción de los e st u diantes como tecnologí a de en trenamiento. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Va l oración Int e res an t e O r igin a l Ú t i l Es t i m ul a n t e Fru st ran t e Fl ex ib l e R ígida PD F3 D RV RA 3.7.- RENDIMIENTO A C A DÉMICO Uno de los ob jetiv o s de esta investigación es relacionar las tecnologías de entrena miento en habilidades espaciales y el rendimiento a cadémi co de los estudian tes p articipantes en e l estudio. P ara ello hemos d e disponer de las calif icaciones f inales obtenidas al f inal del semestre. En el m omento de redactar este estudio disponemos solamente de las cali ficaciones siguien tes: Titulación Conv. Ordinaria Conv. Extraordinaria Tecnologías Industriales ✓ ✓ Diseño Industrial ✓ Tecnología Naval ✓ Ingeniería Química ✓ Organización Industrial ✓ Tabla 3.85. D istribución de calificacio nes disponib les esto se debe a que los grupos de T ecnologías Indu striales realizaron la e xperiencia en el cu rso 2 011/2012, y el rest o d e grupo s la ha realizado du rante el primer se mestre del 2012/2013, p or lo que no dispondremos de su s calif icaciones hasta aproximadamente el mes de Julio del 2013. Recogemos a continuación las calificacione s finales de estos estudiantes. Titulación RA RV PDF3D TOTAL Tecnologías Industriales ✓ 19 ✓ 18 ✓ 19 76 Diseño Industrial ✓ 18 ✓ 19 ✓ 19 56 Tecnología Naval ✓ 17 17 Ingeniería Química ✓ 16 16 Organización Industrial ✓ 19 37 TOTAL 54 53 57 164 Tabla 3.89. D istribución de grupos d e entrenam iento por titulaci ón y tec nología aplicada para el estudio de us abilidad A cada estudiante se le asignó un cód igo con el f in de tenerlo identificado en todo mom ento y p oder hacer un seguimiento de sus intervenciones en todo el proceso. La asignación es la siguiente: Titulación Código Estudiante Tecnologías Industriales ETI * Diseño Industrial EDI * Tecnología Naval ETN * Ingeniería Química EIQ * Organización Indu strial EOI * Tabla 3.90. D enominaci ón de los estud iantes en e l estudio de usab ilidad Instrumento En el e studio se ha utilizado el Sistema de Escala de Usabilidad (SUS) ( An exo 4 ), consta de un to tal de 1 0 preguntas sobre d istintos aspectos de los sistemas aplicados: Las respuestas se realiz an sobre una escala de tipo L ikert desde 1 (tota l des acuerdo ) a 5 (total acuerdo). Está integrado por dos subescalas: preguntas imp ares y preguntas p ares con un sistema de ponderación diferente, q ue al ser s u madas arrojan finalmente en forma d e porcen taje las puntuaciones que o torgan los participantes en cada uno de las tecnologías aplicadas Metodología. Objetivos e hipótesis Este trabajo estuvo guiado por las siguientes preg untas :  ¿Cuál e s la usabilidad de cada una de las te cnologías aplicadas a la mejora de las habilidades espaciales de los estudiantes de la asignatura Ex presión Gráfica?  ¿Cuál(es) es la tecn ologí a que presen ta mejor valoración e n cuanto a su usabilidad? Pa rtimos de la siguiente  Hipótesis . Cuanto más reciente e s la tec nología, m ejores valores de u sabilidad tendrá , con lo que deberán orde narse de m ayor a m enor usabilidad d e la siguiente manera: 1º PDF3D, al ser la más reciente; 2º Realidad Aumentada; 3º Realidad Virtual, al ser la más antigua. Se plantearon los siguientes ob jetiv o s específicos de investigación:  Determinar valores cuantitativos de usabilidad d e cada una de las tres tecnologías aplicadas pa ra la m ejora de las habilidades espaciales.  Comparar entre sí la usa bilidad de cada una de las tres tecnologías aplicadas para la mejora de las habilidades espaciale s.  Establecer la tecnología con mejor usabilidad. Procedimiento Se ap licó e l Sistema d e Escala de Usabilidad (SUS) , nada m ás terminar el e ntrenamiento en h abilidades espaciale s mediante un formulario distribuido mediante Google Docs . A n álisis de los resultados Una vez resp ondido s los cue stionarios y capturado s los datos, el primer paso p ara determina r la usa bilidad de ca da tecnología f ue obtener la sumatoria y po rcentajes otorgados a cada ítem considerando p or separado las preguntas impares y pares, ya que tienen distinto grado de ponderación. REALIDA D A UMENTAD A Estu diante ∑ impares ∑ pares ∑(pares + impares) * 2.5 ETI 1 12 12 24 60,0 ETI 2 12 11 23 57,5 ETI 3 12 16 28 70,0 ETI 4 8 12 20 50,0 ETI 5 15 11 26 65,0 ETI 6 13 12 25 62,5 ETI 7 11 14 25 62,5 ETI 8 15 15 30 75,0 ETI 9 16 14 30 75,0 ETI 10 13 12 25 62,5 ETI 11 9 12 21 52,5 ETI 12 15 10 25 62,5 ETI 13 12 16 28 70,0 ETI 14 14 15 29 72,5 ETI 15 13 13 26 65,0 ETI 16 15 12 27 67,5 ETI 17 11 12 23 57,5 ETI 18 12 17 29 72,5 ETI 19 15 16 31 77,5 EDI 1 11 14 25 62,5 EDI 2 16 15 31 77,5 Tabla 3.91. Análisis de usabilidad R ealidad Aum entada Estu diante ∑ impares ∑ pares ∑(pares + impares) * 2.5 EDI 3 12 15 27 67,5 EDI 4 11 16 27 67,5 EDI 5 11 13 24 60,0 EDI 6 15 14 29 72,5 EDI 7 15 10 25 62,5 EDI 8 11 15 26 65,0 EDI 9 11 11 22 55,0 EDI 10 14 14 28 70,0 EDI 11 15 13 28 70,0 EDI 12 10 17 27 67,5 EDI 13 15 15 30 75,0 EDI 14 13 13 26 65,0 EDI 15 9 15 24 60,0 EDI 16 15 12 27 67,5 EDI 17 16 13 29 72,5 EDI 18 12 11 23 57,5 ETN 1 13 15 28 70,0 ETN 2 14 14 28 70,0 ETN 3 13 16 29 72,5 ETN 4 14 15 29 72,5 ETN 5 10 13 23 57,5 ETN 6 14 16 30 75,0 ETN 7 11 12 23 57,5 ETN 8 15 12 27 67,5 ETN 9 14 15 29 72,5 ETN 10 11 13 24 60,0 ETN 11 12 16 28 70,0 ETN 12 15 14 29 72,5 ETN 13 8 17 25 62,5 ETN 14 14 13 27 67,5 ETN 15 15 15 30 75,0 ETN 16 15 13 28 70,0 ETN 17 11 15 26 65,0 Promedio 66,78 Tabla 3.91 (c ont). An álisis de usa bilidad Reali dad Aum entada REALIDA D VIRTU A L Estu diante ∑ impares ∑ pares ∑(pares + impares) * 2.5 ETI 20 9 6 15 37,5 ETI 21 9 10 19 47,5 ETI 22 10 11 21 52,5 ETI 23 5 7 12 30 ETI 24 11 10 21 52,5 ETI 25 10 8 18 45 ETI 26 7 8 15 37,5 ETI 27 12 10 22 55 ETI 28 11 9 20 50 ETI 29 12 12 24 60 ETI 30 8 10 18 45 ETI 31 12 9 21 52,5 ETI 32 10 12 22 55 ETI 33 12 11 23 57,5 ETI 34 10 13 23 57,5 ETI 35 12 7 19 47,5 ETI 36 9 12 21 52,5 ETI 37 12 10 22 55 ETI 38 13 11 24 60 EDI 19 13 9 22 55 EDI 20 10 13 23 57,5 EDI 21 11 9 20 50 EDI 22 11 12 23 57,5 EDI 23 12 12 24 60 EDI 24 10 7 17 42,5 EDI 25 8 12 20 50 EDI 26 6 9 15 37,5 EDI 27 8 14 22 55 EDI 28 11 13 24 60 EDI 29 6 9 15 37,5 EDI 30 8 11 19 47,5 EDI 31 10 9 19 47,5 EDI 32 6 12 18 45 EDI 33 11 12 23 57,5 EDI 34 7 9 16 40 EDI 35 10 11 21 52,5 EDI 36 7 11 18 45 EDI 37 10 14 24 60 EDI 38 7 14 21 52,5 EQI 1 8 15 23 57,5 Tabla 3.92. Análisis de usabilidad R ealidad Virt ual Estu diante ∑ impares ∑ pares ∑(pares + impares) * 2.5 EQI 2 6 13 19 47,5 EQI 3 8 14 22 55 EQI 4 9 12 21 52,5 EQI 5 7 9 16 40 EQI 6 8 13 21 52,5 EQI 7 9 10 19 47,5 EQI 8 4 11 15 37,5 EQI 9 13 14 27 67,5 EQI 10 5 11 16 40 EQI 11 7 14 21 52,5 EQI 12 8 13 21 52,5 EQI 13 11 13 24 60 EQI 14 8 15 23 57,5 EQI 15 8 9 17 42,5 EQI 16 8 9 17 42,5 Promedio 55,31 Tabla 3.92 (c ont). Anál isis de usabi lidad Realidad Virtual Discusión de los resultados obtenidos y c onclusiones A la vista de los resultados obtenidos, establece m os las siguientes conclusiones:  La tecnología que presenta mejor usabilidad, de forma destacada, es la d e Realidad Aumentada, seguida por la d e PDF3D y finalmente por la Realidad Virtual, con poca diferencia en los resultados entre estas dos últimas.  En cualquier caso, se d educe que las citadas tres tecn ologí a s pr esentan buenos niv e les de usabilidad.  El hecho de que la tecnología d e Realidad Aumentada integre en un mismo e scenari o al e studi ante y a los mo delos virtuales de entrenamiento la hacen, primero más atractiva y, segundo, mejor usable en el entrenamiento.  No podemos confirma r la hipóte sis de ordenación de las tres tecnologías en fu nción de su antigüedad de a parición, ya que el orden obtenido f inalmente no se corr esponde con la hipótesis planteada. 3. 9.- ENTRENAMIENTO EN HA BILID A DES E SPACIALES Diseño del estudio de investigación Se llevó a cabo un estudio descriptivo y correlacional pa r a determinar qué tecnologí a de en trenamie nto de las tratadas en este estudio (RA, RV y PDF3D), presenta mejores resultados de mejora en habilidades e spaciales en los es tudiantes matriculado s en primer curso d e grado de ingeniería y cuá l es su relación con su rendimiento y su satisfacción. La primera parte de este e studi o se basa en los resu ltados obtenidos al aplicar las herramientas de medición nada más term ina r con el entrenamiento en habilidades espa ciales. La se gunda se basa en la correlación entre los dato s o btenidos en la primera y la s calificaciones f inales. Po r último, la tercera parte se b asa en la correlación de datos obtenidos en la primera y los obtenido s en el estudio de satisfacción. Objetivos generales Con este estudio pretendemos:  Cuantificar la magnitud de me jora en las habilidades espaciales de los estudiantes d espués de haber concluido el entrenamiento con cada una de las tres tecnologías objeto de l estudio.  Comparar en tre sí las m agnitudes d e mejora en las habilidades espaciales de los estudiantes.  Identificar aquella te cnología(s) con m ejores índices de mejora.  Relacionar la tecnologí a de entrenamiento utilizada con el rendimiento final de los estudiantes.  Relacionar la tecnologí a de entrenamiento utilizada con la satisfacción f inal de los e studiantes después de ha ber terminado ese entrenamiento en habilidades espaciales. Participantes La muestra está compuesta por un to tal de 202 estudiantes d e la asignatura Ex presión Gráfica de primer cu rso de Grado de la Escuela de Ingenierías In dustriales y Civiles de la Univ e rsaidad de Las P almas de Gran Canaria. Los e studi antes fue ron distribuidos en grupos en los que se u tiliz aron las tres tecnologías ob jeto de estudio más otros dos grupos, denominados de Co ntrol, en los que no se aplicó ni nguna de ellas y que siguieron sus estudios d e la manera tradicional, o sea ta l y como se habí a v enido haciendo tradicionalmente. La distribución de grupos y tecn ologías en las distintas titulaciones fue de la siguiente mane ra: Titulación RA RV PDF3D CONTROL TOTAL Industriales ✓ 19 ✓ 18 ✓ 19 ✓ 20 76 Diseño ✓ 18 ✓ 19 ✓ 19 56 Naval ✓ 17 17 Química ✓ 16 16 Organización ✓ 19 ✓ 18 37 54 53 57 38 202 Tabla 3.100. Distribución d e grupos d e entrenam iento por titulaci ón y tecno logía aplicada en el es tudio de h abilidades es paciales Instrumento y Procedimi ento En el estudio se utilizaron los test siguientes ( Anexo 5 ):  Test de Rotación Mental (MRT) (Vanderber g & Ku se, 1978), para medir el factor de Relaciones Espaciales.  Test Relaciones Espaciales (DAT – SR) (Bennett et al.,1982), para medir el factor de Visión Espacial. Ambos test se aplicaron, siguiendo la metodología establecida por los autores, antes y de spués (para ob tener datos Pre y Post), de efectuar el entrenamiento. Por su parte, en cuanto al rendimiento se tomaron los resu ltados de las evaluaci ones f inales de cada estudiante y en cua nto a la satisfacción, los resultados del estudio de satisfacción con el entr enamiento efectuado al final de este . Una vez que se aplicaron los cuestionarios y se conocieron las calificaciones f inales de los alumnos, se utilizó e l paquete estadístico SPSS pa r a el diseñ o de las ba ses de da tos, y para la ca ptura y análisis descr iptiv o s y correlacionales de los datos. Metodología. Objetivos e hipótesis Este trabajo estuvo guiado por las siguientes preg untas:  ¿Mejoran las habilidades espaciales de los estudiantes de la asignatura d e Expresión Gráf ica después de haberse sometido a un entrenamiento con una de las tres te cnologí as objeto de estudio?  En el caso de que exista mejoría, ¿po demos cuantif icar e sa magnitud?  En el c aso de poder cuanti ficar esa ma gnitud de mejora, ¿podremos concluir cuál de esas tecnologías con sigue unos mejo res resultados?  ¿Existe alguna relación entre la tecnología de entrenamiento en habilidades e spaci ales que h ayan seguido los e studiantes matriculados en la asignatura de E xpresión Gráf ica d e p rimer curso de grado de ingeniería con su rendimiento en la asignatura y su satisfacción final? Hipótesis Partimos de las siguiente s h ipótesis, respecto de los estudiantes la a signatura de Expresión Gráf ica de primer curso de grado de ingeniería.  Hipótesis 1 . Con el adecuado entrenamiento se c onsigue mejorar sus habilidades espaciales.  Hipótesis 2 . Las tres tecno log ías en estudio o frecen mejores resultados en cuanto a ganancia en habilidades espaciales, siguiendo el orden inverso a su momen to de ap arición, por lo que deberán ordenarse de mejor a p eor de l a siguien te f orma: 1º: PDF3D; 2º: RA; 3º: RV.  Hipótesis 3. Los estudiantes que han seg uido el entrenamiento obtienen mejores resu ltados, de forma significativa, en su s calificaciones f inales que aquellos que n o lo siguieron.  Hipótesis 4: Las puntuaciones de los estudiantes con m enor puntuación en el test d e Rotaciones Mentales (MRT) mejoran más que los que tienen may ores puntua cion es en dicho test.  Hipótesis 5: Las puntuaciones de los estudiantes con m enor puntuación en el test d e Relacio nes Espaciales (DAT -SR) mejoran más que los que tienen may o res p untuaciones e n dicho test.  Hipótesis 6 . Existe una relación directa en tre la tecnología d e entrenamiento en habilidades e spaciales que h ayan se guido y su rendimiento en la asignatura. Objetivos Se plantearon los siguientes ob jetiv o s específicos de investigación resp ecto de los estudian tes la asignatu ra de Expresión Gráfica de primer curso de grado de ingenierí a:  Determinar cuáles son, en el caso de que las hubiera, las magnitudes d e me jora de sus h abilidades espaciales después de haber seguido u n en trenamiento con alguna de las tres tecnologías estudiadas.  Establecer la relación existente entre la te cnologí a d e entrenamiento en habilidades e spacial es utilizada y su rendimiento final en el curso.  Establecer la relación existente entre la te cnologí a d e entrenamiento en habilidades e spacial es utilizada y su satisfacción final. A n álisis previo de homogeneidad entre los grupos estudiados Para estudiar si existen d i fe rencias significativ a s entre los grupos a través de la puntuación obtenida en el examen f inal realizaremos un an álisis de la varianza (ANOVA) ya que es la té cnica estadística que mejor se ajusta para la muestra elegida. Esta té cnica p recisa admitir las siguientes hipótesis:  Las mue stras deben s e r aleatorias.  Las distribuciones poblacionales deben ser normales.  Las poblaciones deben ser independientes  Las desviaciones típicas(σ) deben ser ig uales A continuación comp robaremos si las muestras cumplen las hipótesis requeridas: 1 º .- COMPROBACION DE LA HIPÓTESIS DE ALEATORIE DAD DE LAS MUESTRAS . Es evidente que las muestras son aleatorias ya que los estudiantes que sigui eron los distintos entrenamientos no p udieron elegir a cuál de ellos se sometían. 2 º .- COM PROBACION DE L A H IPÓTESIS DE NOR MALIDAD EN CADA UNA DE LAS MUESTRAS . Aplicaremos un contraste no pa ramétrico para averiguar si cada una de las muestras se distribuyen como una Distribución Normal. El contraste e legido es el de Kolmogorov -Smirnov, pues utiliza los dato s observados dir ectamente, po rque of rece ma yor potencia que cualquier otro contraste para an alizar la normalidad. La hipótesis a contrastar en cada una de las muestras es: H 0 : La muestra procede de una Distribución Normal H 1 : La muestra no procede de una Distribución Nor mal El estadístico de contraste de Kolmogorov-Smirnov es: D n = max ІF 0 (x) – F n (x) І Utilizamos p ara ello e l programa SPSS y los resultad os obtenidos son: RA RV PDF CONT N 53 51 54 33 Parámetros normales a,b media 5,1226 5,2216 5,0241 4,2970 Desv tip 2,4132 2,1553 2,1883 2,0874 Diferenc más extremas absoluta 0,173 0,141 0,179 0,186 Positiva 0,110 0,087 0,094 0,090 negativa -0,173 -0,141 -0,179 -0,186 Z de kolmogorov - Sm irnov 1,262 1,006 1,313 1,070 Sig asintótica (bilateral ) 0,083 0,264 0,064 0,202 a: La distribución de contra ste es la Norm al b: Se han calc ulado a part ir de los da tos Tabla 3.101. Distribución d e grupos d e entrenam iento por titulaci ón y tecno logía En todos los co ntrastes anteriormente mostrados se observa que el p -v alor a sociado al estadístico d e contraste supera e l nivel de significación del 5% por lo que podemos acepta r la h ipótesis nula con un 95% de confianza, concluyendo que todos los métodos d e entrenamiento se com portan según una Distribución Normal. 3 º .- HIPOTESIS DE INDEPENDENCIA . Es evidente que las m uestras son independientes, pues cada estudiante es sometido a un solo tip o de enseñanz a. 4 º .- COMPROBACION DE IGUA LDAD DE VARIANZAS . E l te st de Barlett es especialmente recomendable cuando hay duda sobre la p osible homogeneidad de las varianz as pob laciones y los tama ños muestrales son diferentes. Este te st se realizó co njuntamente con la tabla ANOVA, pues e l SPSS da ambos result a dos a l a vez. A continuación realizaremos el análisis de la vari anza cu yas hipótesis son: H 0 : µ RA = µ RV = µ PDF = µ CON H 1 : Al menos dos medias no son iguales Por lo que aceptar H 0 implicaría que no existen diferencias entre los tres tipo s de e ntre namiento y la enseñ anza convencional , o sea, sin ningún tipo de entrenamiento . Los resultados obtenidos son: N Media Desv. típica Error típico Interv alo de c onfianza para la media al 95% Mín Máx Límite inferior Límite superior RA 54 5,1226 2,41316 0,33147 4,4575 5,7878 0,60 8,20 RV 53 5,2216 2,15530 0,30180 4,6154 5,8278 0,20 8,90 PDF 57 5,0241 2,18830 0,29779 4,4268 5,6214 0,10 8,40 CON 38 4,2970 2,08739 0,36337 3,5568 5,0371 0,20 7,10 Total 202 4,9785 2,23355 0,16161 4,6597 5,2973 0,10 8,90 Tabla 3.102. Estadísticos d escriptivos Esta tabla m uestra las medida s descriptivas por tipo de entrenamiento , destacándose los siguientes extremos :  Las calificaciones medias obtenidas por los estudiantes sometidos a los métodos RA y RV son casi iguales , obteniendo e stos estudiantes u na calificación med ia de aprobado, m ientras que las medias de los estudiantes sometidos a los tratamientos PDF obtu vieron una calificación algo m enor, po r lo que podemos afirmar que los estudiantes sometidos a este tratamient o suspendieron la signatura p or término m edio y los estudiantes sometidos a la enseñanza convencional f ueron los que peo r es resultados obtuvieron suspendiendo también la asignatura. Respecto a la dispersión de los diferentes grupos se observa que prácticam e nte no existen diferencias entre ellas. Prueba de homogeneidad de varianz as . Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig. 0,932 3 187 0,427 Tabla 3.103 . Prueba de hom ogeneidad de varia nzas Del ante rior resultado concluimos que ex iste hom ogeneidad entre los diferentes m étodos de entrenamiento, pues el p-valor supera el 0.05. El cumplim iento de e sta hipótesis confirma que las muestras cumplen con las ex igencias requeridas p a ra el análisi s ANOV A. Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig Inter grupos 19,554 3 6,518 1,313 0,272 Intra grupos 928,308 187 4,964 Total 947,862 190 Tabla 3.104 . ANOVA de un f actor No podemos rechazar la hipótesis n ula, pues el p -valor asociado al estadístico F es mayor que 0.05, por lo que concluimos que no existen diferencias signif icativas entre los distintos tip os de entrenamiento en cuanto a la calific ación obtenida p or los estudiantes. Por último recogemos, d e f orma gráfica las calificaciones med ias según método de entrenamiento : Figura 3.32 . G ráfico de las m edias El gráfico muestra las calif icaciones medias ob tenidas a f inal de curso por los estudiantes según e l método de entrenamiento que siguieron. En ella se observa que la mejor calif icación se alcanza con e l método RV, aunque la diferencia con la calificación obtenida con e l mé todo RA es muy pequeña, siendo los peores resultados los obtenidos con los métodos PDF y los alumnos de l grupo de control. A n álisis de la hipótesis 2 Una vez dete rminado que e xiste mejora nos planteamos comparar las tres tecnologías pa ra obtener cuál de ellas ha conseguido mejores r esultados y con secuentemente ordenarlas e n cuanto a su grado de mejoría . Para ello a nalizaremos el error estándar de la media (SEM) o desviación está ndar de la variable “media”, definida como SEM = sd/√ ¯N El error estánda r d e la m edia (SEM) es la desviación estándar del valor medio de la muestra. También puede definirse como la desviación estándar del error e n la media muestral con respecto a la verdadera media, ya que la me dia muestral es un estimador imparcial. Es decir, se trabaja con u na muestra que representa a la población total la cual tien e un valor medio “verdadero”. El valor medio de la muestra, tiene una diferencia con resp ecto a este valor medio “verdadero”, que es el error estándar de la media. La desviación e stándar (sd) nos ind ica cóm o se distribuyen los datos individuales alrededor de la media, y el error está ndar de l a media (SEM) ind ica cómo de precisa e s nuestra estimación de la media. MRT DA T PRE POST Δ PRE POST Δ RA 54 MED 15,52 24,69 10,31 18,80 31,15 12,35 DESV 8,31 9,78 5,21 8,03 9,45 5,51 SEM 1,13 1,33 0,71 1,09 1,28 0,75 RV 53 MED 17,75 23,52 5,77 29,02 36,29 7,27 DESV 5,64 6,27 3,28 8,19 7,63 4,69 SEM 0,77 0,86 0,45 1,12 1,04 0,64 PDF3D 57 MED 14,42 22,81 8,39 24,49 36,07 11,58 DESV 7,31 7,88 5,47 8,39 8,47 7,38 SEM 0,97 1,04 0,72 1,11 1,12 0,97 CONT 38 MED 13,87 19,61 5,74 18,97 25,37 6,39 DESV 4,72 7,55 4,75 6,49 7,72 3,60 SEM 0,76 1,22 0,77 1,05 1,25 0,58 Tabla 3.115. Valores de cálc ulo SEM La f igura siguiente m uestra la m ejora de las puntuaciones en los test MRT y DAT para cada uno de los cuatro grupos. Figura 3.33 . Mejora de las puntuaciones e n los test M RT y D AT Para determinar qué te cnología ofrece mejores resultados utilizamos el con traste estadístico t -Student para comprobar si las tres tecnologías prop orcionan la misma m ejorí a o si por el contrario hay diferencias sig nificativas entre ellas y en ese c aso podremos saber cuál de ellas mejora en mayor medida. La t-Student esta ble ce los intervalos d e co nfianza para la ganancia en MRT y DAT en cada grupo ex perimental. Int. Conf 95% MRT Int. Conf 95% DAT Ganancia RA 7,69 – 13,42 7,88 – 15,27 Ganancia RV 3,33 – 8,14 4,91 – 9,62 Ganancia PDF3D 5,65 – 11,12 8,51 – 14,04 Ganancia CONTROL 4,12 – 7,41 4,56 – 8,21 Tabla 3.116. Intervalos d e conf ianza para la gana ncia en MRT y DAT Conclusiones de la hipótesis 2 Ordenamos las tres tecnologías de mayor a m enor cuantía de mejora de las habilidades espaciales de la sig uiente manera: 1. REALIDAD AUMENTADA. 2. PDF3D. 3. REALIDAD VIRTUAL. y por lo ta nto no podemo s confirmar la segunda hipótesis que las ordenaba en orden inverso a su aparición (PDF3D, RA, RV). A n álisis de la hipótesis 3 Esta tercera hipótesi s plan tea que l os estud iantes que han seguido el entrenami ento obtienen m ejores resultados, de f orma significativa, en sus ca lificaciones f inales que aquellos que no lo siguieron. Para analizar esta tercera hipótesis la dividimos en dos partes:  P RIMERA PARTE : Los estudiantes que han seguido el entrenamiento obtienen mejores resultados en sus calificaciones finales que aquellos que no lo siguieron.  S EGUNDA PARTE : Esa m ejoría en los resu ltados f inales es significativamente mayor en aquellos que siguieron el entrenamiento que en aquellos que no lo siguieron. A n álisis de primera parte de la hipótesis 3 Una f orma o bjetiv a d e med ir el éxito de los e studiantes de una asignatura es a partir d el número de apro b ados. En concret o, en este estudio se utilizan las denominadas tasas de éxito y de rendimiento, def inidas resp ectivamente como el p orcentaje de aprobados respecto al d e presentados y el porcentaje de aprobados respecto al de matriculados esto es, La consideración de estas dos tasas nos pe rmite a nalizar el curso de una determinada asignatura, expresado p or la diferencia entre los estudiantes matriculados y los finalmente presentados a examen. En nuestro caso dividimos a los estudiantes e n d os grande s categorías: Con y Sin en trenamiento p ara ver si existen diferenci as en las tasas de rendimiento y éxito. Se obtuvieron los siguientes resultados: Con Entrenamiento Sin Entrenamiento >5 <5 NP >5 <5 NP Industrial 33 21 2 7 10 3 Diseño 32 22 2 Naval 10 7 - Química 11 4 1 Organización 10 8 1 9 7 2 Tabla 3.117. Resum en de calificacio nes grupos CON y SIN entren am iento de los que se obtienen los siguientes valores: Con Entrenamiento Sin Entrenamiento Rendimiento Éxito Rendimiento Éxito Industrial 58,93 61,11 35,00 41,17 Diseño 57,14 59,26 Naval 58,82 58,82 Química 68,75 73,33 Organización 52,63 55,55 50,00 56,25 Valores medios 59,25 61,61 42,50 48,71 Tabla 3.118. T asas de r endim iento y éxito en grupos CON y SIN entrenam iento Figura 3.34. T asas de ren dim iento y éxito en grupos C ON entrenam iento Figura 3.35. T asas de ren dim iento y éxito en grupos SIN entrenam iento 0 10 20 30 40 50 60 70 80 T ecno l og í as I nd us t r i a l es Dis eñ o Ind u s trial T ecno l og í a N av a l Ing en i e rí a Q uím ic a O r ga niz aci ó n I n d u s t r ial Va l ores m ed i o s Éx it o R en dim i e n t o 0 10 20 30 40 50 60 T ecno l og í as I nd us t r i a l es Dis eñ o Ind u s trial T ecno l og í a N av a l Ing en i e rí a Q uím ic a O r ga niz aci ó n I n d u s t r ial Va l ores m ed i o s Éx it o R en dim i e n t o Figura 3.36 . Tasas de rendim iento y éxito en grupos C ON y SIN entren am iento Conclusiones de la primera parte de la hipótesis 3 De media se logran mejores tasas de rendimiento y éxito en los grupos que han tenido en trenamiento en habilidades espaciales que en los grupos que no l o tu vieron, confirmando esta primera parte de esta hipótesis. A n álisis de segunda parte de la hipótesis 3 Para v er si podemos afirmar que esa mejoría es signi f icativa, definimos la variable NOTA , que contiene los resultados de las calificaciones finales de la conv ocatoria ordinaria d e todos los estudiantes que intervinieron en e ste e studio pa ra obtener conclusiones de su análi sis. Este análisis lo realizamos mediante la prueba de las medias de mue stras independientes, que exige que para que los resultados sean válidos, en la citada variable NOTA han de d arse las condiciones de normalidad entre los grupo s estudiados , es decir, que existe independencia, normalidad y homocedasticidad (igualdad de varianzas). Dado que los tamaños m uestrales en las titulaciones de Tecnologías Industriales y Diseño In dustria l son m ayores de 50 , 0 10 20 30 40 50 60 70 80 T ecno l og í as I nd us t r i a l es Dis eñ o Ind u s trial T ecno l og í a N av a l Ing en i e rí a Q uím ic a O r ga niz aci ó n I n d u s t r ial Va l ores m ed i o s Éx it o S IN R en dim i e n t o SIN ë x it o CO N R en dim i e n t o CO N aplicamos el test d e Kolmogorov - Sm irnov con la corrección de Lilliefors a los v alores obtenido s en las calificaciones para dete r minar si existe norma lidad o no , pero como en las titu laciones de Tecnología Nav al, Ingen iería Qu ímica y Organización Indu strial los tamaños m uestrales son menores de 50 no se pu ede aplicar el test anterior, sino que hay que ap licar el test de Shapiro - W ilk. Para comprobar la homocedasticidad aplicamos la prueba de Levene a las mismas calificaciones. Los valores obtenidos son: Titulación Normalidad (α) homocedasticidad (α) Industrial 0,151 0,837 Diseño 0,175 0,782 Naval 0,146 0,843 Química 0,162 0,685 Organización 0,158 0,746 Tabla 3.119. Pruebas de n orm alidad y hom ocedasticidad de la variable NOT A En consecuencia, se comprueba la normalidad y la homocedasticidad po r se r el valor de signif icación (α) mayor de 0,05 en todos los casos. Efectuamos entonces la prueba T, que arroja los siguiente s resultados: Dif . medias Int . de confianza (95%) T Inferior Superior Industrial – Diseño 0,12 -0,68 0,92 0,5 21 Industrial – Naval 0,19 -1,05 1,43 0,8 25 Industrial – Química -0,41 -1,68 0,86 0,6 62 Industrial – Organización 0,77 -0,49 2,03 0,4 42 Diseño – Naval 0,07 -1,29 1,43 0,5 51 Diseño – Química -0,53 -1,92 0,86 0,3 83 Diseño – Organización 0,65 -0,40 1,70 0,422 Naval – Química -0,60 -2,54 1,34 0,563 Naval – Organiz ación 0,58 -0,98 2,14 0,622 Química – Organización 1,18 -0,42 2,78 0,725 Tabla 3.1 20 . Prueba T Conclusiones de la segunda parte de la hipót esis 3 L a diferencia de medias es no significativa (α > 0,05 en to dos los casos), por lo que no po demos rechazar la hipótesis nu la y debemos considerar que todos los grupos tienen m edias iguales. Consecuentemente no podemos af irmar que los estudiantes q ue siguieron el entrenamiento en habilidad es espa ciales co n las distintas te cnologí as e n estudio ha yan o btenido calificaciones significativamente mejores a los estudian tes d el grupo de control y, en de finitiva, queda r ech azada la segunda parte de es ta tercera hipótesis. A n álisis de la hipótesis 4 Esta cuarta hipótesis plantea que las puntuaciones de los estudiantes con m enor pu ntuación en el test de Rotaciones Mentales (MRT) me joran más que los que tienen mayores pu ntuaciones en dicho test después de ha ber rea lizado el entrenamiento con una de las tecnologías en e stu dio. Dividimos esta hipótes is en tres casos diferentes según las tres tecnologías estudiadas. Para efectuar la comparación , clasificamos a los estudiantes en función de sus resultados en el PRE -MRT y los asignamos a dos subgrupos: menor y m ayor pun tuación. Teniendo en cuenta que la puntuación de este test varía entre un m ínimo de 0 puntos y un má ximo de 40 puntos, consideramos que la mejor manera de realizar la clasificación ant erior es mediante los percentiles, de fo rma que los de menor pu ntuación quedarán clasificados en el percentil 30 y los de ma yor en el 70 . Así las puntuaciones de corte para cada percentil son: Percentil Puntuación Percentil Puntuación 30 12,00 55 22,00 35 14,00 60 24,00 40 16,00 65 26,00 45 18,00 70 28,00 50 20,00 Tabla 3.121. Puntuacio nes de corte t est MRT REALIDA D A UMENT ADA Estu diante PRE MRT Per centil Estu diante PRE MRT Per centil Estu diante PRE MRT Per centil ETI 1 12 30 EDI 1 8 30 ETN1 10 30 ETI 2 29 70 EDI 2 20 50 ETN2 25 65 ETI 3 23 60 EDI 3 18 45 ETN3 20 50 ETI 4 6 30 EDI 4 6 30 ETN4 6 30 ETI 5 13 35 EDI 5 10 30 ETN5 10 30 ETI 6 19 50 EDI 6 15 35 ETN6 15 35 ETI 7 11 30 EDI 7 10 30 ETN 7 11 30 ETI 8 21 55 EDI 8 15 40 ETN 8 20 50 ETI 9 19 50 EDI 9 14 35 ETN 9 15 40 ETI10 21 55 EDI 10 16 40 ETN10 19 50 ETI 11 26 65 EDI 11 18 45 ETN11 22 55 ETI 12 4 30 EDI 12 4 30 ETN12 4 30 ETI 13 21 55 EDI 13 3 30 ETN13 17 45 ETI 14 3 30 EDI 14 20 50 ETN14 3 30 ETI 15 28 70 EDI 15 25 65 ETN15 20 50 ETI 16 40 70 EDI 16 10 30 ETN16 25 65 ETI 17 12 30 EDI 17 25 65 ETN17 10 30 ETI 18 31 70 EDI 18 5 30 ETI 19 5 30 Tabla 3.1 22 . Clasif icación por percenti les (RA_MRT ) REALIDA D A UMENT ADA (menor puntuac ión) Estu diante PRE MRT Δ MRT Estu diante PRE MRT Δ MRT Estu diante PRE MRT Δ MRT ETI 1 12 9 EDI 1 8 15 ETN1 10 11 ETI 4 6 -1 EDI 4 6 13 ETN4 6 9 ETI 7 11 15 EDI 5 10 8 ETN5 10 6 ETI 12 4 6 EDI 7 10 16 ETN 7 11 15 ETI 14 3 8 EDI 12 4 6 ETN12 4 6 ETI 17 12 8 EDI 13 3 4 ETN14 3 8 ETI 19 5 4 EDI 16 10 10 ETN17 10 10 EDI 18 5 7 REALIDA D A UMENTADA (mayor puntuac ión) ETI 2 29 8 ETI 15 28 9 ETI 16 40 2 ETI 18 31 5 Tabla 3.123. Estudiantes s eleccionad os (RA_MRT ) menor mayor Media 8,77 6,00 Desv típica 4,21 3,16 Tabla 3.124. Estadísticos d escriptivos (RA _MRT) REALIDA D VIRTUAL Estu diante PRE MRT Per centil Estu diante PRE MRT Per centil Estu diante PRE MRT Per centil ETI20 8 30 EDI19 8 30 EQI 1 8 30 ETI21 30 70 EDI20 25 65 EQI 2 20 50 ETI22 27 70 EDI21 25 65 EQI 3 25 65 ETI23 12 30 EDI22 10 30 EQI 4 12 30 ETI24 23 60 EDI23 20 50 EQI 5 20 50 ETI25 14 35 EDI24 12 30 EQI 6 14 35 ETI26 22 55 EDI25 20 50 EQI 7 22 55 ETI27 31 70 EDI26 28 70 EQI 8 19 50 ETI28 19 50 EDI27 15 40 EQI 9 18 45 ETI29 20 50 EDI28 18 45 EQI10 20 50 ETI30 15 40 EDI29 14 35 EQI11 15 40 ETI31 18 45 EDI30 13 35 EQI12 18 45 ETI32 24 60 EDI31 19 50 EQI13 24 60 ETI33 12 30 EDI32 10 30 EQI14 12 30 ETI34 17 45 EDI33 12 30 EQI15 17 45 ETI35 20 50 EDI34 18 45 EQI16 20 50 ETI36 12 30 EDI35 12 30 ETI37 18 45 EDI36 18 45 Tabla 3.125 . Clasificac ión por percentiles (RV _MRT) REALIDA D VIRTUAL (menor pun tuación) Estu diante PRE MRT Δ MRT Estu diante PRE MRT Δ MRT Estu diante PRE MRT Δ MRT ETI20 8 11 EDI19 8 6 EQI 1 8 7 ETI23 12 3 EDI22 10 5 EQI 4 12 3 ETI33 12 10 EDI24 12 4 EQI14 12 7 ETI36 12 1 EDI32 10 5 EDI33 12 8 EDI35 12 3 REALIDA D VIRTUAL (may or puntuación) ETI21 30 -1 EDI26 28 4 ETI22 27 4 ETI27 31 9 Tabla 3.126. Estudiantes s eleccionados (RV_MRT ) menor mayor Media 5,62 4,00 Desv típica 2,93 4,08 Tabla 3.127. Estadísticos d escriptivos (RV_MRT ) Agrupamos los estadísticos obtenidos: menor mayor RA Media 10,53 6,00 Desv típica 4,94 4,53 RV Media 6,00 3,44 Desv típica 0,00 4,85 PDF Media 19,76 8,00 Desv típica 9,70 2,83 Valor medio 12,10 5,81 Tabla 3.142. Estadísticos d escriptivos DAT (RA, RV y PDF3D) Conclusiones de la hipótesis 5 Las puntuaciones en test DAT – SR de los estudiantes con menor pu ntuación mejoran, de media, más que los de m ayor puntuación, confirmando consecuentemente esta quinta hipótesis. E l siguiente gráfico muestra ese aumento. Figura 3.3 8. Com parativa gananc ia DAT – SR En la figura también puede observarse que los alumnos que hicieron el entrenamiento con PDF3D mejoran en mayor medida, seguidos de los que lo hicieron con Realidad Au mentada y , por último, los que lo hicieron con Realidad Virtual. 0 5 10 15 20 25 RA RV PD F Va l or m ed io M ayor pu nt ua c i ón M en or pu nt ua c ión A n álisis de la hipótesis 6. Recordamos que esta sexta hipó tesis establecía una relación directa entre la tecnología de entrenamiento y su rendimiento en la asignatura. Para ello, contrastamos los datos d e entrenamiento y las calificaciones obtenidas. Buscaremos las tasas de rendi m iento y éxito por tecno logía. Obtenemos los siguientes datos: Rendimiento Éxito RA RV PDF3D RA RV PDF3D Industrial 24,41 16,07 19,64 24,41 16,36 20,00 Diseño 17,86 14,28 19,64 21,18 14,28 20,00 Naval 58,82 58,82 Química 68,75 73,33 Organización 57,89 61,11 Valores medios 33, 70 33,03 32,39 34, 80 34,66 33,70 Tabla 3.143. T asas de r endim iento y éxito en grupos CON entren am iento por tecnología Figura 3.39 . Tasas de rendim iento en grupos CON entrenam iento por tecnol ogía 0 10 20 30 40 50 60 70 80 T ecn o l og í a s Ind us trial es Dis eñ o Ind us trial T ecn o l og í a N av a l Ing en i e rí a Q u ím ic a O r g a n iza c ión Ind us trial Va l ores m ed ios PD F3 D RV RA Figura 3.40. T asas de éxi to en grupos CO N entre namiento por tecn ología Conclusiones de la hipótesis 6 A la vista d e los resu ltad os de ren dimiento y éxito obte nidos, y si bien las diferencias son mínimas, observa mos una ligera ventaja de RA, seguida de RV y p or último PDF. Po r lo ta nto , podemos establecer que los estudiantes que siguieron su entrenamiento con la te cnologí a de Realidad Aumentada han alcanzado mejores resultados académicos, seguidos de los que utilizar on Realidad Virtual y, por último , los d e PDF3D . Y consecuentemente , queda confirmada esta sexta hipótesis. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 T ecn o l og í a s Ind us trial es Dis eñ o Ind us trial T ecn o l og í a N av a l Ing en i e rí a Q u ím ic a O r g a n iza c ión Ind us trial Va l ores m ed ios PD F3 D RV RA CAPÍTULO 4 CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO Conclusiones Una vez concluida la f ase experimental de esta tesis, es el momento d e analiz ar en conjunto e l grado de logro d e los objetivos propuestos, al tiempo que se esbozan las po sibles líneas de actuación futura. El de sarrollo de las habilidades espaciales utilizando distintos tipos de herramientas y e strategias ha sido objeto de estudio por numerosos investigadores, de los cu ales se ha hecho referencia en capítulos previos. Sin embargo , en el ámbito de ingeniería, es la primera vez que se realizan algunas de las experiencias que en este trabajo doctoral se proponen.  Es la primera vez que se utili za la tecn ología PDF3D, como herramienta de mejora de las hab ilidades espa ciales en estudiantes de ingenierí a gráfica.  Hemos desarrollado herramientas basadas en las tres tecnologías objet o de estudio c on ejercicios enfocados a la mejora de las habilidades espaciales.  Hemos estructurado en todos s us detalle s un curso de entrenamiento de corta duración y basado en la tecnología de Realidad Aumentada, que es la que mejores resultados arroja, para desarrollar las habilidades e spaciales de nue stros estudiantes. A continuación , exponemos e l grado de cumplimiento de los objetivos que nos marcamos en el epí grafe 1.2. Así , nos propusimos:  Desarrollar, co mparar y validar herramien tas y materiales didácticos, dentro del ám bito de la ingenierí a gráf ica construidos mediante te cnologí as de Rea lidad Virtua l, Realidad A umentada y PDF3D ba jo el principio d e me jora de las capacidades de visión e spacial, el aprendizaje de los contenidos de Expresión Gráfica y la m ejor adecuación de cada una d e esas tecnologías según el cam po de la ingeniería al que aplique .  Estudiar la m agnitud de la mejora que p uede llegar a conseguirse en los resultados académicos y e n la satisfacción y en la motivación de los estudiantes de las materias de Ingeniería Gráfica . Para dar cumplimie nto a e stos objetiv os se realizaron entrenamientos de corta du ración diseñados pa ra mejorar las habilidades e spaciales d e los estudiantes de prime r curso d e grado de ingeniería g ráfica. Cada entrenamiento se sustentaba en una tecnología d istinta (RV, RA y PDF3D) y se confeccionaron materiales didácticos b asados en contenidos d e la m ateria para realizar el citado entrenamiento. Con los datos aportados por los participantes se obtuv ieron resu ltados en cu a nto a la mejora adquirida e n sus n iveles de habilidades espaciales, en e l uso de las aplicaciones y en cuanto a la satis f acción experimentada con el entrenamiento realizado. 1. - Enfoques de aprendizaje En primer lugar, obtuv im os resultados respecto a los enfoques de aprendizaje d e nu estros e studiantes. Nos planteamos los siguientes objetivos específicos:  Identificar el tipo de enfoque de aprendizaje que poseen.  Analizar las características de los procesos de estudios utilizados.  Comprobar si las caracte rísticas de los enfoques de aprendizaje son propias de enfoques puros o si , por el contrario, siguen una ev olución m ás o menos continua . A la vista de los result ados obtenidos, llegamos a las siguientes conclusiones:  Más de la mitad de los estudiantes participantes no poseen un enfoque de aprendizaje definido.  Hay un porcentaje muy pequeño que adop ta un enfoque exclusivamente superficial o profundo. En definitiva, los estudiantes sin e nfoque definido b uscan la comprensión del material d e examen, sin preocuparse de ampliar el material por cuenta propia. Un 19,5% d e los estudiantes poseen un enfoque predominantemente superficial, es d ecir, están p reocupados por pasar la asignatura, sin intención de comprender la tarea y los contenidos, y con el mínimo esfu erz o; po r ello, utili zan fundamentalmente la me moriz ación y la rep roducción me cánic a, limitándose a los contenidos que el profesorado establece c omo obligatorios. E l 18,6% de los estudiantes adoptan un enfoque predominantemente profundo, lo que significa que a la hora de comprender los contenidos y las tareas propuestos en clase estos estudiantes no rmal mente no escatiman esf uerz os, u tiliz an estrategias que les pe rmiten relacionar estos contenidos co n el conocimiento p revio, y com prueban la relación de otros contenidos que ellos mismos se plantean, con lo que sue len ir más allá del material obligatorio y, a veces , también del recomendado po r el profesorado, para comprender la materi a en estudio. Esta conclusión no s aporta valiosa info rmación pa ra el diseño de la asignatu ra de manera que los contenid os y las actividades de aprendizaje que implem entemos aporten opo rtunidades para la exploración, la b úsqueda de significados en la información que se transmite, la indagación, la o btención de c onclusiones, entre otras, de manera que puedan satisfacer las exigencias que presenten los estudiantes con formas profundas de realizar sus tareas académicas. Por otro lado, también e s importante tener en cu enta este hecho en e l moment o de programar los contenidos d e las tu torí as. Los profesores, al conocer las características de los estudian tes con un enfoque profundo, deben f omentar constantemente los procesos metacognitivos en los momentos de int eracción con ellos, de manera que los conduzcan a reflexionar sobre su propio aprendizaje, y los ayuden a comprenderse a ellos mismos com o e studiantes para mantener su interés p ermanente e n su aprendizaje, el curso y sus contenidos. 2. - Mo tivación hacia el estudio de la asign a tura El segundo aspecto estudiado fue la dete rminación de la motivación hacia el estudio de la asignatura y las estrat egias de aprendizaje que nuestros estudiantes ponen en juego . Pa ra ello nos propusimos los siguientes objetivos específicos:  Determinar cuál es la motivación de aprendizaje de los estudiantes matriculados e n prime r cu rs o de grado de ingeniería.  Determinar las estrateg ias de aprendizaje de los estudiantes matriculados en primer curso de grado de ingeniería.  Determinar, en caso de que existan, las dif erencias e ntre los distintos entrenam i entos aplicados y la motiva ción y estrategia seguida por los estudiantes. Nos interesaba dar respuestas a las siguientes preguntas :  ¿Cuál es la mot iv ación ha cia el estudio de la asignatura de los estudiantes que se matriculan en primer curso de grado de ingeniería?  ¿Cuál(es) son las estrategias de aprendizaje que aplican nuestros estudiantes?  ¿Existe a lguna relación entre los factores motivacionales y estratégicos y el tipo de entrenamiento?  ¿Existen dife r encias entre los distintos entrenamientos respecto de la motivación y la estrategia de los estudiantes? Después de aplicar las he rramientas de estudio podemos extraer las siguientes conclusiones:  No e xisten dife rencias e ntre los factores motiv acionales y los métodos de entrenamiento utiliz ados.  No existen diferencias en tre los factores estratégicos y los métodos de en trenamiento utilizados, excepto en el caso del factor AUTOC, que presenta diferencias mínimas .  Los motivos que orientan a nuestros estudiantes en su estudio están dirigidos principa lmente a metas int rínsecas, tienen conf ianz a en sus prop ias capacidades d e aprendizaje, valoran la importancia, interés y utilidad de la asignatura, consideran que e l d ominio que alcancen en ella depende de su prop io e sfuerz o y m odo de estudiar y confían en que serán capaces de lograrlo y en que obtendr án buenos resultados.  Han alcanzado un nivel fav orable de motivación  Hay un d esempeño positivo, ref lejado por los compon entes motivacionales de sus enfoques de aprendizaje.  Destacamos que el valor más elevado corresponde al f actor ansiedad. Ello puede estar m otivado p or la inseguridad que calificaciones significativamente m ejores a los estudiantes del grupo de control .  Hipótesis 4: Las puntuaciones de los estudiantes con m enor puntuación en el test d e Rotaciones Mentales (MRT) mejoran más que los que tienen may ores puntua cion es en dicho test. o La s puntuaciones en test MRT d e los e studi antes con menor puntuación mejoran , d e media, más que los de mayor p untuación, co nfirmando consecuentemente esta cuarta hipótesis.  Hipótesis 5: Las puntuaciones de los estudiantes con m enor puntuación en el test d e Relaciones E spaciales (DAT -SR) mejoran más que los que tienen may o res p untuaciones e n dicho test. o La s puntuaciones e n test DAT – SR de los estudiantes con menor puntuación mejoran, de med ia, más que los de mayor puntuación, confirmando consecuentemente esta quinta hipótesis.  Hipótesis 6: Existe un a relación directa entre la tecnología d e entrenamiento e n habilidades espaciales que hayan seguid o los estudiantes y su rendimiento en la asigna tura. o Obse rvamos una ligera venta ja d e RA, se guida d e RV y por último PDF. Por lo tanto, podemos establecer que los e studiantes que sig uieron su entrenamiento con la tecnología de Realidad Aumentada han alcan zado mejores resultados académicos, seguidos de los que utilizaron Realidad Virtual y, por último , los de P DF3D. Y con secuentemente, qued a confirmada esta sexta hipótesis. 6. - Reflexión final Después de los result a dos obtenido s, podemos concluir q ue la tecnología de Rea lidad Aumentada ha arrojado los m ejores resultados en los distintos estudios que hemos rea lizado y, en consecuencia, af irmar que esta tecnologí a pue de aportar una excelente herramienta d e aprendizaje, no solo en la docencia de las materias de expresión gráfica, sino en otras ma terias de las distintas titulaciones de ingeniería, tales como mantenimiento de equipos, diseño de máquinas, etc. La recopilación de trabajos e investigacion es que se ha realizado hace ver que la tecnología d e Re alidad Aumentada avanza hacia sistemas colaborativ os, altame nte interactivos, y con la integración de dispo sitivos que realiz an un registro 3D en tiempo rea l. Los ordenadores, cada d ía má s sofisticados y potentes, permiten que los objetos virtuales sean más realistas. Por otra parte, los dispositivos son cada vez má s ligeros y ergonóm icos, por lo que las aplicaciones de RA se están adaptando a PDAs o teléfonos móviles con cámaras integradas. La utilización de marcas f iduciales (patrone s planos) permite una interacción tangible, ya que los objetos vir tuales, al relacionarse con marcas f ísicas, pueden ser literalm ente cogidos con las manos para manejarlos de u na f orma na tural (se pueden girar, mover, acercar o alejar), em ulando incluso la form a en que se utilizan s us correspondientes objetos reales. El diseño d e aplicaciones sencillas hace má s natural la comunicación p ersona-ordenador, perm itiendo incluso qu e personas no fa miliarizadas con los ordenadores puedan interactuar con el sistema. La configuración de equipos basados en p royecciones (proyectores) f acilitan una v isualización compartida , posibilitando l a participación colaborativa con el uso de un ún ico dispositivo (con lo que se reducen los costes). La form a más extendida para rea lizar d e aplicaciones de RA es la utilización de software b asado en el reconocimiento de marcas fiduciales (patrones plano s). Algunos de ellos como ARToolKit, MXRToolKit, AMIRE o Build_AR, están diseñad os pa ra la generación de escenas aumentadas. Entre sus ventajas cabe destacar:  La p recisión alcanzada p ara incorporar ob jetos vir tuales 3D en la escena real es del orden del cm.  Los objetos generados po r ordenador se pueden relacio nar fácilmente con las marcas permitiendo inter f aces tangibles.  La economía de los siste mas, ya que son aplicaciones de licencia GPL (General Public Licence) y para el uso de aplicaciones RA únicamente es necesaria una cámara W eb. Sin embargo, también hay q ue tener en cuenta sus limitaciones:  Fuerte dependencia de las condiciones de luminosidad.  Escala local de trabajo (distancia cámara -marca).  El entorno físico se ve alterado por las marcas. Además, debemos plantear otro inconv eniente importante. Nos referimos al que nos presenta la utilización de software libre d ebido a que, p or e l momento, carece de garantía de fu ncionamiento totalmente correcto y a la ausencia, en algunos casos, d e un manual o d e asistencia técnica al que recurrir a nte cualquier proble ma o duda. Trabajo futuro A partir de la experiencia ad qu irida en los estud ios experimentales, sería importante realizar nuevas investigaciones y desarrollar algunas c uestiones relevantes en el contexto de esta tesis. Se pueden citar varias lí neas de actuación:  Realizar entrena mientos enfocados a n iveles de e ducación secundaria para dotar de bu enos niveles de capacidad espacial a edad temprana.  Realizar medición de la capacidad e spacial utilizando herramientas específi cas de medi ción en el ámbito de ingeniería.  Desarrollar n uevas m etodologías y he rramientas a tractivas para los estudiantes que además les permita n desarrollar sus habilidad es espacial es .  Mejorar la calidad docente en las asignaturas de Expresión Gráfica int roduciendo he rramientas y me todologí as atractivas para los estudian tes y a daptadas a las co nside raciones del modelo Europeo de Educación Superior.  Búscar nuevos yacimien tos de trabajo donde desarrollar esta línea d e investigación (mejora de la capacidad e spacial en el ámbito de ingenierí a) En los estudios experimentales se han realizado p ruebas de u sabilidad y satisfacción a los participantes, con la f i nalidad de evaluar las herram ientas y materiales elaborados y esta blecer líneas fu turas de actuación. Por este motivo, en f uturos desa rroll os se prevé de igual forma realizar dichos análisis. Esta tesis ha proporcionado conocimientos en un campo en el que poder enfocar la lab or investigadora y apo rtar a la sociedad herramientas útiles y accesibles. Se podrían p lantear las siguientes líneas de actuación:  E STUDIAR CA MPOS DE A P LICACIÓN . Es im portante e l estudio d e aspectos sociales a los que la tecnología de RA pueda aportar un benef icio, principalmente en los ca mpos de la educación, entretenimiento y turismo.  E XPLORAR OTROS DIS POS ITIVOS O METODOLOGÍAS DE RA N O ABARCADAS DURANTE L A TESIS . Está cobrando impo rtancia la realización de aplicac iones de RA en dispositivos móv iles, como PDAs o teléfonos móviles, principa lmente e n el campo del entretenimiento. En e ste sentido, se considera relevante la exploración d e las li brerí as Stu dierstube y el de s arrollo de aplicaciones e n este form ato. Además , se pu eden explorar otras co nfiguraciones utiliz ando pizarras digitales y libros electrónicos como soporte de marcas y contenidos.  C OLABORACIONES CON E NTIDADES PÚBLIC AS Y P RIVADAS . Proponer a organismos pú blicos e l desarrollo de utilidades y aplicaciones en el sector turístico.  D ESARROLLO DE CONTENI DOS . Confe ccionar contenido s y herramientas más sof isticadas q ue puedan ayudar a desarrollar las h abilidades esp aciales, pr op orcionando al usuario una ma yor ca pacidad de interacción con las herramientas que se desarrollen. CAPÍTULO 5 REFERENCIAS DOCUMENTALES Acuña, 2006. Factores de equip o que afectan al desarrollo de software en e l aprendizaje. VI Jornadas sobre Aprendiz aje Cooperativo. Barcelona: JAC'06. Adánez & Velasco , 2002. Construção d e um te ste de visualiz ação a partir da psicologia cognitiv a. Avaliação Psicologica , 1 (1), pp. 39-47. Alias, Black & Gray, 2 002. 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