ENSINO REMOTO EMERGENCIAL: INVESTIGAÇÃO DOS FATORES DE APRENDIZADO NA EDUCAÇÃO SUPERIOR

ENSEÑANZA REMOTA DE EMERGENCIA: INVESTIGACIÓN DE LOS FACTORES DE APRENDIZAJE EN LA ENSEÑANZA SUPERIOR

EMERGENCY REMOTE TEACHING: INVESTIGATION OF LEARNING FACTORS IN HIGHER EDUCATION

Nicole Cecchele LAGO1 Stela Xavier TERRA2

Carla Schwengber Ten CATEN3 José Luis Duarte RIBEIRO4

RESUMO: Diante da pandemia do Coronavírus, o ensino remoto emergencial foi adotado por grande parte das instituições de ensino superior no mundo. Considerando as súbitas transformações e desafios nesse contexto, o artigo teve por objetivo identificar fatores importantes para o aprendizado no período de ensino remoto. Para tanto, um estudo quantitativo com fins explicativos foi conduzido. A questão de pesquisa foi investigada por meio de um experimento fatorial, realizado com 1069 alunos de graduação de uma universidade brasileira através de um questionário online. A análise de variância foi utilizada para avaliar o efeito dos fatores no aprendizado dos estudantes durante o período remoto. As descobertas revelam que as aulas diretas contribuem mais para o aprendizado dos alunos. Ainda, há uma leve preferência pela dinâmica de trabalho em grupos e pelo uso da plataforma Google Meet, sendo esta preferência maior para os alunos de hard-science. Especificamente, o estudo fornece orientações aos gestores universitários em direção à implementação das práticas mais favoráveis para o aprendizado durante o ensino remoto. Além disso, as descobertas podem auxiliar o desenvolvimento de estratégias para a criação de modelos educacionais resilientes e sustentáveis, baseados em práticas que potencializam o aprendizado dos alunos.

PALAVRAS-CHAVE: Educação superior. Ensino remoto emergencial. Fatores de aprendizagem. COVID-19.

1 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Mestranda no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportes. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1523-6713. E- mail: nicole.cecchele@ufrgs.br

2 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Mestranda no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportes. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5395-9667. E- mail: stela.xavier.terra@gmail.com

3 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Professora Titular no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportes. Doutorado em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais (UFRGS). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 2. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7904-0974. E-mail: carlacaten@gmail.com

4 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Professor Titular no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportes. Doutorado em Engenharia Civil (UFRGS). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 1A. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5795-4468. E-mail: ribeiro@producao.ufrgs.br

RESUMEN: La propagación del Coronavirus obligó a las autoridades educativas a implementar medidas de emergencia para combatir la discontinuidad del aprendizaje y la propagación del virus. En este sentido, la mayoría de las instituciones de educación superior del mundo está adoptando la educación remota de emergencia. Teniendo en cuenta los cambios repentinos y los desafíos en este contexto, este trabajo tuvo como objetivo identificar factores importantes para este proceso de aprendizaje a distancia. Para eso, se empleó un estudio cuantitativo con fines explicativos. La pregunta de investigación fue investigada a través de un experimento factorial, realizado con 1069 estudiantes de pregrado de una universidad brasileña a través de un instrumento en línea. Se utilizó el análisis de varianza para evaluar el efecto de los factores en el aprendizaje de los estudiantes durante el período remoto. Los hallazgos revelan que las lecciones directas contribuyen más al aprendizaje de los estudiantes, independientemente de otros factores. Además, existe una dinámica de trabajo en grupo de preferencia y la plataforma Google Meet. Estas preferencias han demostrado ser más altas para los estudiantes de ciencias duras. Los resultados pueden orientar a los directores universitarios para implementar las prácticas de aprendizaje más favorables en una situación de aprendizaje a distancia. Además, pueden ayudar a desarrollar estrategias para crear modelos educativos resistentes y sostenibles basados en prácticas que mejoran el aprendizaje de los estudiantes.

PALABRAS CLAVE: Educación universitaria. Enseñanza remota de emergencia. Factores de aprendizaje. COVID-19.

ABSTRACT: Coronavirus's spread forced educational authorities to implement emergency measures to combat the discontinuity of learning and spread the virus. In this sense, most institutions of higher education in the world are adopting emergency remote education. Based on the sudden changes and challenges in this context, this paper aimed to identify important factors for this remote learning process. For that, a quantitative study for explanatory purposes was employed. The research question was investigated through a factorial experiment, carried out with 1069 undergraduate students from a Brazilian university through an online instrument. Analysis of variance was used to assess the effect of factors on student learning during the remote period. Findings reveal direct lessons contribute more to students' learning, regardless of other factors. Also, there is a preference for group work dynamics and the Google Meet platform. Such preferences are higher for hard-science students. Results may guide university managers towards implementing the most favorable learning practices in a remote learning situation. Besides, they may help develop strategies for creating resilient and sustainable educational models based on practices that enhance students' learning.

KEYWORDS: Higher education. Emergency remote teaching. Learning factors. COVID-19.

Introdução

Devido ao surto de COVID-19 em escala mundial, as instituições acadêmicas foram obrigadas a cancelar totalmente o ensino presencial. Nesse cenário, o setor global de E Superior, assim como outros setores industriais, foi extremamente afetado pela pandemia do Coronavírus. Dessa forma, autoridades educacionais de diversos países em conjunto a especialistas em

educação passaram a discutir a utilização da tecnologia da informação e da comunicação (TIC) para reformar o sistema educacional universitário em meio ao contexto pandêmico, a partir da oferta de ensino remoto e online (HUANG et al., 2020).

No Brasil, o Ministério da Educação (MEC) criou um website para atualizar o status de funcionamento das Instituições Federais de Ensino (IFEs). Dados referentes ao mês de agosto de 2020 mostram que aproximadamente 650 mil discentes estavam com as aulas totalmente suspensas em 42 IFEs, os quais perfazem 57,8% de uma população de aproximadamente 1,1 milhão de discentes. Analogamente, em torno de 475 mil discentes de 27 IFEs seguiam com aulas em formato remoto (BRASIL, 2020).

De fato, as medidas emergenciais adotadas são úteis para minimizar o impacto no sistema de educação. No entanto, inúmeros desafios estão associados à rápida reforma dos currículos de instituições de Educação Superior. Especificamente, esses desafios estão relacionados à preparação inadequada das universidades, cujas preocupações, segundo Mohmmed et al. (2020), limitaram-se à migração do ambiente físico para o online, ao invés de estarem voltadas à essência do ensino e à qualidade do aprendizado. Estes autores destacam que o ensino remoto ultrapassa essa migração emergencial, uma vez que é responsável pela exploração eficiente das ferramentas de ensino disponíveis no ambiente online para cumprir o currículo educacional que, em situações normais, seriam entregues fisicamente. Bittencourt, Ferraz e Mercado (2019) destacam que o ensino e a aprendizagem exercidos fora das paredes da universidade tornaram-se viáveis pelos recentes avanços nas TIC, as quais permitem conexões sociais e profissionais, mesmo quando os indivíduos estão separados pela distância geográfica (KNIGHT, 2020).

Considerando que os agentes propiciadores dessa transformação nos ambientes de ensino são os professores da Educação Superior, responsáveis por conduzir o aprendizado online, Kapasia et al. (2020) sugerem que as diretrizes para o desenvolvimento de capacidades sejam absorvidas, primeiramente, por eles. Dessa forma, dada a falta de evidências empíricas e a necessidade de conhecimento acerca dos processos de ensino e aprendizagem digitais (TESAR, 2020), uma pesquisa com estudantes de graduação de uma universidade brasileira foi conduzida, tendo por objetivo responder a seguinte questão de pesquisa: quais são os fatores importantes para o aprendizado na modalidade de ensino remoto?

Mais especificamente, a pesquisa questionou a percepção de importância de atributos investigados em diferentes cenários para identificar a relação dos fatores com o aprendizado. Metodologicamente, o estudo é caracterizado por uma abordagem quantitativa e possui finalidade explicativa, na qual a preocupação central é identificar os fatores que contribuem

para a ocorrência dos fenômenos (GIL, 2019). Quanto ao procedimento, trata-se de um experimento fatorial realizado por meio de um questionário online com os estudantes (quais?). Os resultados foram analisados por meio da análise de variância, em que o efeito causado pela variação do nível dos fatores na percepção de importância para o aprendizado foi avaliado.

Além dos dados informados pelo MEC (2020) apresentados anteriormente, a urgência das respostas para a questão de pesquisa é evidenciada pelos achados de Kapasia et al. (2020), os quais indicam que 76% dos estudantes da Educação Superior entrevistados da Índia, cujas aulas estão sendo ministradas de forma remota, acreditam que a pandemia possa causar a interrupção dos seus estudos, caso o ensino continue nesse formato nos próximos meses. Tais circunstâncias caóticas trazem luz à necessidade de mudanças significativas a serem conduzidas pelas universidades que estabeleceram o ensino remoto (TESAR, 2020), tanto para combater a interrupção do setor quanto para tornar os sistemas educacionais resilientes (HUANG et al., 2020; KAPASIA et al., 2020).

Nesse sentido, os resultados deste estudo podem orientar os gestores e professores das universidades com relação à implementação das práticas mais favoráveis para o aprendizado em meio ao período de ensino remoto. Além disso, as descobertas podem auxiliar o desenvolvimento de estratégias para a criação de modelos educacionais sustentáveis a longo prazo, baseados em práticas de qualidade que potencializam o aprendizado dos estudantes.

Planejamento experimental

Para responder a questão de pesquisa, um planejamento experimental foi conduzido, o qual permite estudar os efeitos isolados dos fatores investigados, assim como os efeitos combinados de dois ou mais fatores (MALHOTRA, 2019). Isto é, a partir de um projeto fatorial 2^k completo, cinco fatores foram investigados em dois níveis para verificar se a alteração em seus níveis provoca diferenças significativas na variável resposta, neste caso, definida como a importância para o aprendizado no período de ensino remoto. Assim, os fatores controláveis a serem alterados no experimento encontram-se na Tabela 1, com seus respectivos níveis de investigação.

Tabela 1 – Fatores controláveis no experimento e respectivos intervalos de investigação

Fonte: Elaborado pelos autores

O primeiro fator investigado incide sobre as metodologias de aprendizagem, as quais, com a propagação da COVID-19 aliada ao uso intensificado das TIC, estão fortemente voltadas às abordagens ativas de aprendizagem (HUANG et al., 2020). De acordo com Bacich e Moran (2018), as metodologias ativas suportam uma educação inovadora que possibilita transformar aulas em experiências de aprendizagem mais significativas. Dentro desse panorama, a aula invertida é um dos métodos ativos de aprendizagem, onde o aluno possui contato prévio com o conteúdo e a aula torna-se o lugar de aprendizagem aberta, com perguntas, discussões e soluções de problemas em grupos. Assim, o professor se comporta como um orientador do aprendizado, visto que este é cocriado a partir dele e dos alunos (LIPOMI, 2020). Por outro lado, nas aulas diretas o professor transmite a informação ao aluno, que, após a aula, deve estudar o conteúdo exposto e realizar exercícios de fixação para assimilar o conteúdo (BACICH; MORAN, 2018).

A plataforma de comunicação também tem sido discutida e compreende o segundo fator do planejamento experimental. Moreira, Henriques e Barros (2020) afirmam que no contexto atual os professores foram impelidos à gravação de vídeo aulas. Isso ocorre através do sistema de videoconferência Zoom e das plataformas de aprendizagem Moodle, Microsoft Teams e Google Meet (LIPOMI, 2020; MOHMMED et al., 2020). Embora a literatura aborde muitas plataformas, apenas as ferramentas Google Meet e Zoom foram selecionadas por apresentarem maior afinidade entre os estudantes.

Outro aspecto importante para o ensino remoto é a dinâmica da aula, a qual, devido à transição do ambiente físico para o digital associada aos impactos emocionais e sociais causados pela pandemia, exigem mudanças nas práticas de sala de aula. Com isso, sugere-se que as tarefas coletivas e avaliação por pares tornem-se padrão para a redução da carga de trabalho acadêmica (TESAR, 2020). Isso corrobora as descobertas de Knight (2020), relacionadas à priorização das interações em grupos para o sucesso do aprendizado online.

Além disso, considerando os dados do INEP (2019) relacionados à predominância do gênero feminino em instituições públicas e privadas de Educação Superior no Brasil, representada por aproximadamente 57%, e, tendo por referência que os cursos de ensino e cuidado (enfermagem, nutrição, odontologia e fisioterapia, por exemplo) são ocupados, em sua maioria, por mulheres (VARGAS, 2014), optou-se por incluir o gênero como fator controlável do experimento, tendo em vista verificar se existem diferenças significativas entre os estudantes do gênero masculino e feminino.

Por fim, baseado no estudo de Parpala et al. (2010), o qual identificou diferenças significativas nas abordagens adotadas pelos alunos de cursos de graduação compreendidos em soft-science e hard-science em direção à aprendizagem, optou-se por verificar se possíveis diferenças nas percepções de importância de fatores para o ensino remoto também são existentes entre esses grupos. Hard-science, por exemplo, Matemática, Engenharia e Física, possuem um único paradigma que permite que os acadêmicos cheguem a um amplo consenso sobre métodos de pesquisa e conceitos-chave. Em contrapartida, soft-science dissertam sobre diversos métodos e conceitos-chave, compreendendo áreas de natureza social, como Direito, Filosofia e Educação. Apesar desta divisão entre as áreas de conhecimento não contemplar totalmente a complexidade das disciplinas, Dang (2018) afirma que a distinção é útil para explicar a diversidade do meio acadêmico. Por esse motivo, os estudantes foram divididos em dois grupos, de acordo com seu curso de graduação, constituindo, assim, o quinto fator controlável do experimento.

Além dos fatores controláveis, foram definidos fatores que permaneceram constantes no experimento, os quais não foram investigados, uma vez que precisavam ser mantidos em um nível fixo para não inflacionar o termo do erro ou a variabilidade experimental (MONTGOMERY, 2017). Nesse sentido, o tempo de duração da aula foi fixado em 3 horas para que todos os estudantes pudessem avaliar os cenários tendo por referência o mesmo parâmetro. Da mesma forma, considerando o estudo de Mohmmed et al. (2020), cujos resultados indicam diferenças nas percepções de alunos de graduação e pós-graduação, optou- se por realizar o experimento apenas com estudantes de graduação.

Procedimentos de coleta e análise de dados

Os dados foram coletados entre os dias 26 de junho e 26 de julho de 2020. Nesse período, os graduandos da universidade em estudo estavam próximo do encerramento do primeiro semestre letivo, embora alguns cursos de graduação tenham iniciado as aulas de forma

parcialmente, após a Portaria Nº 343 do MEC, divulgada em 17 de março de 2020 (BRASIL, 2020).

A coleta de dados foi composta por dois blocos, sendo o primeiro voltado ao projeto experimental e o segundo correspondente à caracterização dos estudantes. O primeiro bloco contemplou um projeto fatorial 2^k, através do qual foram investigados três fatores em dois níveis, tendo em vista identificar os fatores que maximizam a variável resposta, percepção de importância para o aprendizado, por meio dos oito cenários propostos. Estes foram avaliados a partir de uma escala Likert de 7 pontos, em que a pontuação 1 significa “pouco importante”, enquanto, 7 corresponde a “muito importante”. Por sua vez, o segundo bloco contemplou questões de caraterização dos respondentes, relacionadas ao gênero, idade e ao curso.

O instrumento foi enviado aos estudantes de graduação da universidade por meio de e- mails. Assim, 1.113 respostas foram coletadas. No entanto, ao observar inconsistências no preenchimento de algumas questões, 44 respostas, (4%) tornaram-se inviáveis para a análise dos dados. Dessa forma, o conjunto de dados reúne 1.069 respostas válidas. Destas, a maioria dos respondentes é do gênero feminino (59,59%), a idade média é 24 anos, sendo que apenas 29,37% possuem idade superior a esta, e 70,63% possui 24 anos ou menos. Com relação à natureza dos cursos em que os estudantes estão matriculados, 64,45% pertencem ao grupo atribuído como hard-science, enquanto 35,55% se encaixam no grupo classificado como soft- science. A Tabela 2 sumariza essas variáveis categóricas.

Tabela 2 – Caracterização dos respondentes

Fonte: Elaborado pelos autores

A análise dos dados foi realizada por meio do software estatístico Minitab versão 19. Inicialmente, a análise de confiabilidade das variáveis do instrumento foi conduzida através do Alfa de Cronbach para o bloco dos cenários. A Tabela 3 apresenta os resultados.

Tabela 3 – Teste de confiabilidade das variáveis

Fonte: Elaborado pelos autores

A Tabela 3 mostra que o resultado para o primeiro bloco obteve valor superior a 0,7, fornecendo evidências de confiabilidade e apresentando um ótimo nível de consistência interna, conforme os parâmetros recomendados por Malhotra (2019). Na sequência, a matriz experimental foi realizada a partir da média ponderada para cada um dos cenários, a fim de definir a variável resposta correspondente. A Tabela 4 apresenta a matriz dos fatores do experimento fatorial completo 2^5 em níveis reais investigados e as respectivas percepções de importância dos estudantes. É válido notar que todos os efeitos principais e interações de dois fatores foram testadas, ao contrário das interações compreendendo três ou mais fatores, uma vez que estas foram utilizadas para estimar o termo do erro (MONTGOMERY, 2017).

Posteriormente, utilizou-se estatística descritiva para analisar as características demográficas dos estudantes. Finalmente, para as questões que avaliaram a percepção de importância dos estudantes com base em cenários, foram realizadas análises de variância (ANOVA), para testar se uma variação entre os níveis dos fatores controláveis definidos representava uma diferença significativa na variável resposta, ou seja, na percepção de importância com relação ao aprendizado em meio ao contexto de ensino remoto.

Tabela 4 – Definição da matriz experimental

Fonte: Elaborado pelos autores

Análise e discussão dos resultados

A ANOVA indica que existe uma relação estatisticamente significativa entre as variáveis ao nível de confiança de 95% e valor-p <0,05, conforme apresentado na Tabela 5.

Tabela 5 – Resultados da análise de variância (ANOVA)

Fonte: Elaborado pelos autores

Os resultados mostram que há uma relação entre o aprendizado com quatro dos efeitos principais e com seis interações. O coeficiente R² indica que o modelo explica 99,89% da variabilidade da percepção de importância dos fatores investigados com relação ao aprendizado. Nesse sentido, ao analisar os efeitos principais, é possível observar que a percepção de importância varia, significativamente, de acordo com a abordagem da aula, a plataforma em que a aula é ministrada, a dinâmica estabelecida pelo professor e a classificação do curso do estudante. Mais especificamente, esses fatores influenciam a percepção de importância dos fatores de ensino remoto, estatisticamente, ao nível de significância α = 0,05. Ou seja, o gênero analisado de forma isolada não é responsável por alterar a percepção de importância avaliada pelos estudantes. A Figura 1 apresenta os gráficos dos efeitos principais para os fatores que apresentaram significância estatística.

Figura 1 – Efeitos principais dos fatores controláveis

Fonte: Elaborado pelos autores

Os gráficos dos efeitos principais mostram que os estudantes destinaram pontuações mais altas aos cenários em que a aula é ministrada de forma direta, ou seja, aulas diretas contribuem mais para o aprendizado do que aulas invertidas. Isso corrobora com os achados de Knight (2020) e Mohmmed et al. (2020), de que o método direto é mais eficaz para o aprendizado do que o ensino invertido. No entanto, as descobertas contrastam com as recomendações de Huang et al. (2020), os quais afirmam que o ensino remoto emergencial exige maior envolvimento dos alunos e, portanto, sugerem que o ensino invertido seja implementado para incentivar os alunos a participarem da cocriação do conhecimento.

Para a plataforma, há uma leve preferência pela Google Meet em comparação ao Zoom, o que corrobora as sugestões de Kapasia et al. (2020). Houve também uma leve preferência pela dinâmica da aula conduzida em grupos em comparação aos trabalhos realizados de forma individual. Por fim, observa-se que graduandos de cursos hard-sciences atribuíram pontuações mais altas aos cenários avaliados do que os estudantes de soft-sciences. Em suma, esses quatro fatores são responsáveis por influenciar a percepção de importância dos alunos com relação ao aprendizado independentemente de outros fatores.

Com relação aos efeitos da interação de dois fatores, a Figura 2 mostra que a importância percebida pelos estudantes é alterada de acordo com a modificação dos níveis desses fatores, isto é, o efeito de um fator sobre a variável resposta depende, mesmo que levemente, do nível do segundo fator. Os resultados mostram que a aula invertida afeta mais a percepção de importância dos estudantes quando a plataforma analisada é o Zoom. Mais especificamente, embora a percepção de importância para a plataforma Zoom seja menor tanto quando a aula é direta quanto invertida, ela é ainda menor com a aula invertida. Assim, observa-se uma relação de dependência entre a abordagem da aula e a plataforma utilizada, visto que quando a abordagem da aula passa de direta para invertida, a percepção de importância dos estudantes é alterada, de acordo com o nível do segundo fator, isto é, da plataforma.

Figura 2 – Efeitos das interações significativas entre dois fatores

2a 2b

2c 2d

2e 2f

Fonte: Elaborado pelos autores

O mesmo ocorre na interação entre a aula e a dinâmica, visto que quando a aula é do tipo direta ou mesmo do tipo invertida, a percepção de importância dos alunos é mais alta quando a dinâmica é em grupo do que quando é de forma individual. Ainda, a abordagem da aula em interação com a área do curso do estudante indica que aulas diretas são percebidas como mais importantes para o aprendizado em detrimento das aulas invertidas, tanto para curso hard-science quanto soft-science. Em suma, o grau de importância aumenta substancialmente quando a aula é do tipo direta nos três fatores (plataforma, dinâmica e curso). Com relação aos níveis destes, embora as interações não tenham sido muito fortes, observa-se que a ampliação

da percepção de importância dos estudantes ocorre nos cenários representados pela plataforma

Google Meet, dinâmica em grupo e cursos hard-science.

Na interação entre plataforma e dinâmica, os resultados revelam que quando a plataforma varia do Zoom para o Google Meet, a percepção de importância dos estudantes é maior quando a dinâmica do trabalho é em grupo. Isso contrasta com o estudo de Lipomi (2020), que relaciona a dinâmica das aulas com a utilização da plataforma Zoom, uma vez que esta fornece a possibilidade de formar grupos de interação a partir das salas virtuais (breakout rooms).

Semelhantemente ocorre para o efeito da interação entre plataforma e curso, visto que quando a mesma transição entre as plataformas acontece, os estudantes dos cursos hard-science atribuem notas mais altas do que os estudantes dos cursos soft-science. Finalmente, observa-se o efeito da interação entre o gênero e as escolhas pelos cursos hard-science e soft-science. Nesse sentido, a Figura 2f evidencia que o gênero masculino dos estudantes matriculados em cursos categorizados como hard-science e o gênero feminino dos cursos de soft-science atribuíram pontuações mais altas para os cenários investigados.

Considerações finais

A pandemia COVID-19 ocasionou profundas transformações na organização social e em diversos setores do mundo. Diante deste cenário, os estudos recentes voltados aos impactos do isolamento no ensino, em sua maioria, contemplam discussões pertinentes acerca das oportunidades e barreiras associadas ao novo ambiente educacional, entretanto, possuem natureza predominantemente teórica. Além disso, embora alguns estudos tenham investigado as percepções dos professores e a satisfação dos alunos com relação ao ensino remoto, os fatores que contribuem para o aprendizado dos estudantes de ensino superior permaneciam desconhecidos. Considerando essa lacuna, este estudo teve por objetivo investigar os fatores importantes para o aprendizado sob o ponto de vista dos estudantes de graduação de uma universidade brasileira durante o período de ensino remoto emergencial.

Os resultados evidenciaram que a abordagem da aula, a plataforma utilizada, a dinâmica para a execução dos trabalhos e o curso do estudante influenciam a percepção de importância dos alunos com relação ao aprendizado. Especificamente, as descobertas revelaram que os estudantes acreditam que as aulas diretas, a plataforma Google Meet e a dinâmica dos trabalhos em grupo contribuem mais para o aprendizado do que os seus níveis opostos. Ainda nesse sentido, o experimento revelou diferenças significativas entre as percepções dos estudantes

matriculados em cursos de natureza hard-science e soft-science. Isso significa que as implicações decorrentes dos resultados não podem ser generalizadas para todos os cursos de graduação, visto que há diferenças significativas, mesmo que pequenas, entre as percepções dos estudantes dos dois grupos.

Os achados também evidenciaram que a leve preferência dos estudantes por trabalho em grupos é superior principalmente quando a plataforma Google Meet é utilizada. Da mesma forma, a percepção de importância dos estudantes para essa plataforma é levemente maior para os alunos de hard-science. Nesse sentido, tendo por referência a natureza conclusiva dos resultados, as descobertas podem ajudar pesquisadores e educadores a aprimorarem as experiências de aprendizagem dos estudantes durante o período de isolamento social ocasionado pelo surto do COVID-19. Embora o objetivo do estudo não tenha sido a geração de proposições para o contexto investigado, os resultados fornecem evidências que podem atuar como insumo para a elaboração de futuras estratégias e políticas relacionadas ao ensino remoto, tendo por objetivo melhorar o desempenho das atividades nos processos de ensino e aprendizagem em circunstâncias semelhantes.

Como limitação de pesquisa, destaca-se a execução do experimento de forma completa, ou seja, os estudantes avaliaram os oito cenários do instrumento, o que pode ter ocasionado cansaço ou fadiga no momento do preenchimento das questões. Assim, sugere-se que estudos futuros, que utilizem projetos fatoriais, realizem o processo de blocagem do experimento. Além disso, sugere-se que uma pesquisa com grupos focais investigue a preferência dos estudantes por aulas diretas, uma vez que a literatura encoraja os profissionais da educação a investirem nas metodologias ativas e assíncronas. Igualmente, futuras pesquisas poderiam ser realizadas para entender a relação entre a plataforma Google Meet e a dinâmica em grupos, uma vez que esta plataforma não oferece recursos que facilitem a separação dos estudantes em grupos, como a plataforma Zoom, por exemplo. Por fim, o estudo poderia ser replicado com alunos de pós- graduação e do ensino médio, para identificar possíveis diferenças entre as percepções dos estudantes.

AGRADECIMENTOS: Os autores agradecem à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior do Brasil (CAPES) e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo apoio financeiro recebido para a realização desta pesquisa.

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Como referenciar este artigo

LAGO, N. C.; TERRA, S. X.; CATEN, C. S.; RIBEIRO, J. L. D. Ensino Remoto Emergencial:

investigação dos fatores de aprendizado na educação superior. Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 16, n. 2, p. 391-406, abr./jun. 2021. e-ISSN: 1982-5587. DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v16i2.14439

Submetido em: 09/11/2020 Revisões requeridas em: 21/12/2020 Aprovado em: 29/01/2021 Publicado em: 01/02/2021

ENSEÑANZA REMOTA DE EMERGENCIA: INVESTIGACIÓN DE LOS FACTORES DE APRENDIZAJE EN LA ENSEÑANZA SUPERIOR

ENSINO REMOTO EMERGENCIAL: INVESTIGAÇÃO DOS FATORES DE APRENDIZADO NA EDUCAÇÃO SUPERIOR

EMERGENCY REMOTE EDUCATION: INVESTIGATION OF LEARNING FACTORS IN HIGHER EDUCATION

Nicole Cecchele LAGO1 Stela Xavier TERRA2

Carla Schwengber ten CATEN3 José Luis Duarte RIBEIRO4

RESUMEN: La propagación del Coronavirus obligó a las autoridades educativas a implementar medidas de emergencia para combatir la discontinuidad del aprendizaje y la propagación del virus. En este sentido, la mayoría de las instituciones de educación superior del mundo está adoptando la educación remota de emergencia. Teniendo en cuenta los cambios repentinos y los desafíos en este contexto, este trabajo tuvo como objetivo identificar factores importantes para este proceso de aprendizaje a distancia. Para eso, se empleó un estudio cuantitativo con fines explicativos. La pregunta de investigación fue investigada a través de un experimento factorial, realizado con 1069 estudiantes de pregrado de una universidad brasileña a través de un instrumento en línea. Se utilizó el análisis de varianza para evaluar el efecto de los factores en el aprendizaje de los estudiantes durante el período remoto. Los hallazgos revelan que las lecciones directas contribuyen más al aprendizaje de los estudiantes, independientemente de otros factores. Además, existe una dinámica de trabajo en grupo de preferencia y la plataforma Google Meet. Estas preferencias han demostrado ser más altas para los estudiantes de ciencias duras. Los resultados pueden orientar a los directores universitarios para implementar las prácticas de aprendizaje más favorables en una situación de aprendizaje a distancia. Además, pueden ayudar a desarrollar estrategias para crear modelos educativos resistentes y sostenibles basados en prácticas que mejoran el aprendizaje de los estudiantes.

PALABRAS CLAVE: Educación universitaria. Enseñanza remota de emergencia. Factores de aprendizaje. COVID-19.

1 Universidad Federal de Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Estudiante de Maestría del Programa de Posgrado en Ingeniería de Producción y Trasportes. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1523-6713. E-mail: nicole.cecchele@ufrgs.br

2 Universidad Federal de Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Estudiante de Maestría del Programa de Posgrado en Ingeniería de Producción y Trasportes. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5395-9667. E-mail: stela.xavier.terra@gmail.com

3 Universidad Federal de Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Profesor titular en el Programa de Postgrado en Ingeniería de Producción y Transporte. Doctorado en Ingeniería Minera, Metalúrgica y de Materiales (UFRGS). Becario de investigación de productividad en el CNPq - Nivel 2. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7904-0974. E-mail: carlacaten@gmail.com

4 Universidad Federal de Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS – Brasil. Profesor Titular del Estudiante de Maestría del Programa de Posgrado en Ingeniería de Producción y Trasportes. Doctorado en Ingeniería Civil (UFRGS). Becario de investigación en el CNPq - Nivel 1A. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5795-4468. E- mail: ribeiro@producao.ufrgs.br

RESUMO: Diante da pandemia do Coronavírus, o ensino remoto emergencial foi adotado por grande parte das instituições de ensino superior no mundo. Considerando as súbitas transformações e desafios nesse contexto, o artigo teve por objetivo identificar fatores importantes para o aprendizado no período de ensino remoto. Para tanto, um estudo quantitativo com fins explicativos foi conduzido. A questão de pesquisa foi investigada por meio de um experimento fatorial, realizado com 1069 alunos de graduação de uma universidade brasileira através de um questionário online. A análise de variância foi utilizada para avaliar o efeito dos fatores no aprendizado dos estudantes durante o período remoto. As descobertas revelam que as aulas diretas contribuem mais para o aprendizado dos alunos. Ainda, há uma leve preferência pela dinâmica de trabalho em grupos e pelo uso da plataforma Google Meet, sendo esta preferência maior para os alunos de hard-science. Especificamente, o estudo fornece orientações aos gestores universitários em direção à implementação das práticas mais favoráveis para o aprendizado durante o ensino remoto. Além disso, as descobertas podem auxiliar o desenvolvimento de estratégias para a criação de modelos educacionais resilientes e sustentáveis, baseados em práticas que potencializam o aprendizado dos alunos.

PALAVRAS-CHAVE: Educação superior. Ensino remoto emergencial. Fatores de aprendizagem. COVID-19.

ABSTRACT: Coronavirus's spread forced educational authorities to implement emergency measures to combat the discontinuity of learning and spread the virus. In this sense, most institutions of higher education in the world are adopting emergency remote education. Based on the sudden changes and challenges in this context, this paper aimed to identify important factors for this remote learning process. For that, a quantitative study for explanatory purposes was employed. The research question was investigated through a factorial experiment, carried out with 1069 undergraduate students from a Brazilian university through an online instrument. Analysis of variance was used to assess the effect of factors on student learning during the remote period. Findings reveal direct lessons contribute more to students' learning, regardless of other factors. Also, there is a preference for group work dynamics and the Google Meet platform. Such preferences are higher for hard-science students. Results may guide university managers towards implementing the most favorable learning practices in a remote learning situation. Besides, they may help develop strategies for creating resilient and sustainable educational models based on practices that enhance students' learning.

KEYWORDS: Higher education. Emergency remote teaching. Learning factors. COVID-19.

Introducción

Debido a la crisis del COVID-19 en escala mundial, las instituciones académicas fueron obligadas a cancelar totalmente la enseñanza presencial. En ese contexto, el sector global de Enseñanza Superior, así como otros sectores industriales, fue extremadamente afectado por la pandemia del Coronavirus. De ese modo, autoridades educacionales de diversos países en conjunto a expertos en educación pasaron a discutir la utilización de la tecnología de la información y de la comunicación (TIC) para reformar el sistema educacional universitario en

medio al contexto pandémico, a partir de la oferta de enseñanza remota en línea (HUANG et al., 2020).

En Brasil, el Ministerio de la Educación (MEC) ha creado un sitio web para actualizar el status de funcionamiento de las Instituciones Federales de Enseñanza (IFEs). Datos referentes al mes de agosto de 2020 muestran que cerca de 650 mil dicentes estaban con las clases totalmente suspendidas en 42 IFEs, los que componen el 57,8% de una población de cerca de 1,1 millón de discentes. Análogamente, cerca de 475 mil dicentes de 27 IFEs seguían con clases en formato remoto (BRASIL, 2020).

De hecho, las medidas de emergencia adoptadas sirven para minimizar el impacto en el sistema educativo. Sin embargo, la rápida reforma de los planes de estudio de las instituciones de enseñanza superior conlleva numerosos retos. En concreto, estos retos están relacionados con la inadecuada preparación de las universidades, cuyas preocupaciones, según Mohmmed et al. (2020), se limitaron a la migración del entorno físico al online, en lugar de centrarse en la esencia de la enseñanza y la calidad del aprendizaje. Estos autores señalan que la teledocencia va más allá de esta migración de emergencia, ya que se encarga de la explotación eficiente de las herramientas didácticas disponibles en el entorno online para cumplir con el currículo educativo que, en situaciones normales, se impartiría físicamente. Bittencourt, Ferraz y Mercado (2019) destacan que la enseñanza y el aprendizaje ejercidos fuera de los muros de la universidad se han vuelto factibles gracias a los recientes avances de las TIC, que permiten las conexiones sociales y profesionales, incluso cuando los individuos están separados por la distancia geográfica (KNIGHT, 2020).

Considerando que los agentes propiciadores de esta transformación en los entornos de enseñanza son los profesores de Educación Superior, responsables de llevar a cabo el aprendizaje en línea, Kapasia et al. (2020) sugieren que las directrices para el desarrollo de capacidades sean absorbidas, en primer lugar, por ellos. Así, ante la falta de evidencia empírica y la necesidad de conocimiento sobre los procesos de enseñanza y aprendizaje digital (TESAR, 2020), se realizó una encuesta con estudiantes de pregrado de una universidad brasileña, con el objetivo de responder a la siguiente pregunta de investigación: ¿cuáles los factores importantes para el aprendizaje en la modalidad de enseñanza a distancia?

Más concretamente, la investigación cuestionó la percepción de la importancia de los atributos investigados en diferentes escenarios para identificar la relación de los factores con el aprendizaje. Metodológicamente, el estudio se caracteriza por ser un enfoque cuantitativo y tener un propósito explicativo, en el que la preocupación central es identificar los factores que contribuyen a la ocurrencia de los fenómenos (GIL, 2019). En cuanto al procedimiento, se trata

de un experimento factorial realizado a través de un cuestionario online con estudiantes. Los resultados se analizaron mediante el análisis de la varianza, en el que se evaluó el efecto causado por la variación del nivel de los factores en la percepción de la importancia para el aprendizaje. Además de los datos reportados por el MEC (2020) presentados anteriormente, la urgencia de las respuestas a la pregunta de investigación se evidencia en los hallazgos de Kapasia et al. (2020), que indican que el 76% de los estudiantes de educación superior entrevistados de la India, cuyas clases se imparten a distancia, creen que la pandemia puede causar interrupciones en sus estudios si la enseñanza continúa en este formato en los próximos meses. Estas circunstancias caóticas arrojan luz sobre la necesidad de que las universidades que han establecido la enseñanza a distancia lleven a cabo cambios significativos (TESAR, 2020), tanto para combatir las perturbaciones del sector como para hacer que los sistemas educativos

sean resistentes (HUANG et al., 2020; KAPASIA et al., 2020).

En este sentido, los resultados de este estudio pueden orientar a los gestores y profesores de las universidades en cuanto a la implementación de las prácticas más favorables para el aprendizaje en pleno periodo de enseñanza a distancia. Además, las conclusiones pueden ayudar a desarrollar estrategias para la creación de modelos educativos sostenibles a largo plazo, basados en prácticas de calidad que mejoren el aprendizaje de los alumnos.

Planificación experimental

Para responder a la pregunta de investigación, se realizó una planificación experimental que permite estudiar los efectos aislados de los factores investigados, así como los efectos combinados de dos o más factores (MALHOTRA, 2019). Es decir, a partir de un diseño factorial completo 2^k, se investigaron cinco factores en dos niveles para ver si el cambio en sus niveles provoca diferencias significativas en la variable de respuesta, en este caso, definida como la importancia para el aprendizaje en el periodo de enseñanza a distancia. Así, los factores controlables que deben modificarse en el experimento se muestran en el cuadro 1, con sus respectivos niveles de investigación.

Tabla 1 – Factores controlables en el experimento y respectivos intervalos de investigación

Fuente: Elaborado por los autores

El primer factor investigado se centra en las metodologías de aprendizaje, que, con la difusión de COVID-19 junto con la intensificación del uso de las TIC, se centran fuertemente en los enfoques de aprendizaje activo (HUANG et al., 2020). Según Bacich y Moran (2018), las metodologías activas apoyan una educación innovadora que permite transformar las clases en experiencias de aprendizaje más significativas. Dentro de este panorama, la clase invertida es uno de los métodos de aprendizaje activo, donde el alumno tiene un contacto previo con el contenido y la clase se convierte en el lugar de aprendizaje abierto, con preguntas, discusiones y resolución de problemas en grupo. Así, el profesor se comporta como un guía de aprendizaje, ya que éste es co-creado desde él y los alumnos (LIPOMI, 2020). Por otro lado, en las clases directas el profesor transmite la información al alumno, quien, tras la clase, debe estudiar el contenido expuesto y realizar ejercicios de fijación para asimilar el contenido (BACICH; MORAN, 2018).

La plataforma de comunicación también se ha discutido y comprende el segundo factor de la planificación experimental. Moreira, Henriques y Barros (2020) afirman que en el contexto actual los profesores se han impelido a la grabación de vídeo clases. Eso ocurre a través del sistema de videoconferencia Zoom y de las plataformas de aprendizaje Moodle, Microsoft Teams y Google Meet (LIPOMI, 2020; MOHMMED et al., 2020). Aunque la literatura aborde muchas plataformas, solo las herramientas Google Meet y Zoom han sido seleccionadas por presentar más afinidad entre los estudiantes.

Otro aspecto importante para la enseñanza a distancia es la dinámica de la clase, que, debido a la transición del entorno físico al digital, asociada a los impactos emocionales y sociales causados por la pandemia, requiere cambios en las prácticas del aula. Con esto, se sugiere que las tareas colectivas y la evaluación por pares se conviertan en un estándar para la reducción de la carga de trabajo académico (TESAR, 2020). Esto corrobora los hallazgos de Knight (2020) relacionados con la prioridad de las interacciones grupales para el éxito del aprendizaje en línea.

Además, teniendo en cuenta los datos del INEP (2019) relacionados con el predominio del género femenino en las instituciones públicas y privadas de Educación Superior en Brasil, representado por aproximadamente el 57%, y, teniendo como referencia que las carreras docentes y asistenciales (enfermería, nutrición, odontología y fisioterapia, por ejemplo) son ocupadas mayoritariamente por mujeres (VARGAS, 2014), se decidió incluir el género como factor controlable del experimento, con vistas a verificar si existen diferencias significativas entre los alumnos y alumnas.

Por último, basándonos en el estudio de Parpala et al. (2010), que identificó diferencias significativas en los enfoques adoptados por los estudiantes de cursos de grado que comprenden soft-science y hard-science hacia el aprendizaje, optamos por comprobar si también existen posibles diferencias en las percepciones de la importancia de los factores para el aprendizaje a distancia entre estos grupos. Hard-science, por ejemplo, las matemáticas, la ingeniería y la física, tienen un único paradigma que permite a los académicos alcanzar un amplio consenso sobre los métodos de investigación y los conceptos clave. En cambio, soft-science hablan sobre diversos métodos y conceptos-clave, comprendiendo áreas de naturaleza social, como Derecho, Filosofía y Educación. Aunque esta división entre áreas de conocimiento no contempla completamente la complejidad de las disciplinas, Dang (2018) afirma que la distinción es útil para explicar la diversidad del entorno académico. Por este motivo, se dividió a los estudiantes en dos grupos según su curso de licenciatura, constituyendo así el quinto factor controlable del experimento.

Además de los factores controlables, se definieron factores que permanecieron constantes en el experimento, los cuales no fueron investigados, ya que era necesario mantenerlos a un nivel fijo para no inflar el término de error o la variabilidad experimental (MONTGOMERY, 2017). En este sentido, el tiempo de duración de la clase se fijó en 3 horas para que todos los alumnos pudieran evaluar los escenarios teniendo como referencia el mismo parámetro. Asimismo, teniendo en cuenta el estudio de Mohmmed et al. (2020), cuyos resultados indican diferencias en las percepciones de los estudiantes de grado y de posgrado, se decidió realizar el experimento sólo con estudiantes de grado.

Procedimientos de recopilación y análisis de los datos

Los datos se recogieron entre el 26 de junio y el 26 de julio de 2020. En este período, los estudiantes de grado de la universidad en estudio estaban cerca del cierre del primer semestre académico, aunque algunos cursos de grado han comenzado las clases parcialmente, después de la Ordenanza Nº 343 del MEC, publicada el 17 de marzo de 2020 (BRASIL, 2020). La recogida de datos consistió en dos bloques, el primero destinado al diseño experimental y el segundo correspondiente a la caracterización de los alumnos. El primer bloque incluyó un diseño factorial 2^k, mediante el cual se investigaron tres factores en dos niveles, con el fin de identificar los factores que maximizan la variable de respuesta, percepción de importancia para el aprendizaje, mediante los ocho escenarios propuestos. Se evaluaron en una escala de Likert de 7 puntos, en la que una puntuación de 1 significa “poco importante” mientras que 7 corresponde a “muy importante”. A su vez, el segundo bloque contemplaba preguntas relativas a la caracterización de los encuestados, relacionadas con el género, la edad

y el curso.

El instrumento se envió a los estudiantes de grado de la universidad por medio de correos electrónicos. Así, se recogieron 1.113 respuestas. Sin embargo, al observar incoherencias en la cumplimentación de algunas preguntas, 44 respuestas (4%) resultaron inviables para el análisis de los datos. Así, el conjunto de datos reúne 1.069 respuestas válidas. De ellos, la mayoría de los encuestados son mujeres (59,59%), la edad media es de 24 años, y sólo el 29,37% supera esta edad, y el 70,63% tiene 24 años o menos. En cuanto a la naturaleza de los cursos en los que están matriculados los estudiantes, el 64,45% pertenece al grupo asignado como hard-science, mientras 35,55% se enmarcan en el grupo clasificado como soft- science. La Tabla 2 resume esas variables categóricas.

Tabla 2 – Caracterización de los respondientes

Fuente: Elaborado por los autores

A El análisis de los datos se realizó con el software Minitab versión 19. Inicialmente, se realizó el análisis de fiabilidad de las variables del instrumento mediante el Alfa de Cronbach para el bloque de escenarios. La Tabla 3 presenta los resultados.

Tabla 3 – Test de confiabilidad de las variables

Fuente: Elaborado por los autores

La Tabla 3 muestra que el resultado para el primer bloque obtuvo un valor superior a 0,7, proporcionando evidencia de fiabilidad y presentando un excelente nivel de consistencia interna, según los parámetros recomendados por Malhotra (2019). A continuación, se realizó la matriz experimental a partir de la media ponderada de cada uno de los escenarios, para definir la variable de respuesta correspondiente. El cuadro 4 presenta la matriz de los factores del experimento factorial completo 2^5 en los niveles reales investigados y las respectivas percepciones de importancia de los alumnos. Cabe destacar que se probaron todos los efectos principales y las interacciones de dos factores, a diferencia de las interacciones que comprenden tres o más factores, ya que se utilizaron para estimar el término de error (MONTGOMERY, 2017).

Posteriormente, se utilizaron estadísticas descriptivas para analizar las características demográficas de los estudiantes. Por último, para las preguntas que evaluaban la percepción de la importancia de los alumnos en función de los escenarios, se realizó un análisis de la varianza (ANOVA) para comprobar si una variación entre los niveles de los factores controlables definidos representaba una diferencia significativa en la variable de respuesta, es decir, en la percepción de la importancia en relación con el aprendizaje en el contexto de la enseñanza a distancia.

Tabla 4 – Definición de la matriz experimental

Fuente: Elaborado por los autores

Análisis y discusión de los resultados

El ANOVA indica que existe una relación estadísticamente significativa entre las variables con un nivel de confianza del 95% y un valor p <0,05, como se presenta en la Tabla 5.

Tabla 5 – Resultados del análisis de variancia (ANOVA)

Fuente: Elaborado por los autores

Los resultados muestran que existe una relación entre el aprendizaje con cuatro de los efectos principales y con seis interacciones. El coeficiente R² indica que el modelo explica el 99,89% de la variabilidad de la percepción de la importancia de los factores investigados en relación con el aprendizaje. En este sentido, al analizar los efectos principales, es posible observar que la percepción de importancia varía significativamente según el enfoque de la clase, la plataforma en la que se imparte, la dinámica establecida por el profesor y la clasificación del curso del alumno. Más concretamente, estos factores influyen en la percepción de la importancia de los factores de la tele-enseñanza, estadísticamente, al nivel de significación α = 0,05. Es decir, el género analizado de forma aislada no es responsable de cambiar la percepción de importancia evaluada por los estudiantes. La Figura 1 presenta los gráficos de los efectos principales de los factores que presentaron significación estadística.

Figura 1 – Principales Efectos de los factores controlables

Fuente: Elaborado por los autores

Los gráficos de efectos principales muestran que los estudiantes asignaron puntuaciones más altas a los escenarios en los que la clase se imparte de forma directa, es decir, las clases directas contribuyen más al aprendizaje que las clases invertidas. Esto corrobora las conclusiones de Knight (2020) y Mohmmed et al. (2020) de que el método directo es más eficaz para el aprendizaje que la enseñanza invertida. Sin embargo, los resultados contrastan con las recomendaciones de Huang et al. (2020), quienes afirman que la enseñanza emergente a distancia requiere un mayor compromiso de los estudiantes y, por lo tanto, sugieren que se implemente la enseñanza invertida para animar a los estudiantes a participar en la co-creación del conocimiento.

Para la plataforma, hay una sencilla preferencia por la Google Meet en comparación al Zoom, lo que corrobora las sugestiones de Kapasia et al. (2020). Hubo también una sencilla preferencia por la dinámica de la clase conducida en grupos en comparación a los trabajos realizados de forma individual. Por fin, se observa que estudiantes de cursos hard-sciences atribuyeron puntuaciones más altas a los escenarios evaluados que los estudiantes de soft- sciences. En resumen, esos cuatro factores son responsables por influenciar la percepción de importancia de los alumnos con relación al aprendizaje independientemente de otros factores.

Con respecto a los efectos de la interacción de dos factores, la Figura 2 muestra que la importancia percibida por los estudiantes se altera acorde con la modificación de los niveles de estos factores, es decir, el efecto de un factor sobre la variable respuesta depende, aunque muy sencillo, del nivel del segundo factor. Los resultados muestran que la clase invertida afecta más la percepción de importancia de los estudiantes cuando la plataforma analizada es el Zoom. Más concretamente, aunque la percepción de la importancia de la plataforma Zoom es menor tanto cuando la clase es directa como invertida, es aún menor con la clase invertida. Así, se observa una relación de dependencia entre el enfoque de la clase y la plataforma utilizada, ya que cuando el enfoque de la clase pasa de directo a invertido, la percepción de importancia de los alumnos se modifica, según el nivel del segundo factor, es decir, la plataforma.

Figura 2 – Efectos de las interacciones significativas entre dos factores

Fuente: Elaborado por los autores

Lo mismo ocurre en la interacción entre la clase y la dinámica, puesto que cuando la clase es del tipo directa o aun del tipo invertida, la percepción de importancia de los alumnos es más alta cuando la dinámica es en grupo que cuando es de forma individual. Todavía, el abordaje de la clase en interacción con el área del curso del estudiante señala que clases directas son percibidas como más importantes para el aprendizaje en detrimento de clases invertidas, tanto para curso hard-science como soft-science. En resumen, el nivel de importancia aumenta substancialmente cuando la clase es del tipo directa en los tres factores (plataforma, dinámica y curso). Con respecto a los niveles de estos, aunque las interacciones no hayan sido muy fuertes, se observa que la amplitud de la preparación de importancia de los estudiantes ocurre en los escenarios representados por la plataforma Google Meet, dinámica en grupo y cursos hard-science.

En la interacción entre plataforma y dinámica, los resultados revelan que cuando la plataforma varía del Zoom para el Google Meet, la percepción de importancia de los estudiantes es más grande cuando la dinámica del trabajo es en grupo. Eso contrasta con el estudio de Lipomi (2020), que relaciona la dinámica de las clases con la utilización de la plataforma Zoom, dado que ella fornece la posibilidad de formas grupo de interacción a partir de las clases virtuales (breakout rooms).

De igual modo ocurre para el efecto de la interacción entre plataforma y curso, dado que cuando la misma transición entre las plataformas ocurre, los estudiantes de los cursos hard- science atribuyen notas más altas que los estudiantes de los cursos soft-science. Finalmente, se observa el efecto de la interacción entre el género y las elecciones por los cursos hard-science y soft-science. En este sentido, la Figura 2f evidencia que el género masculino de los estudiantes matriculados en cursos categorizados como hard-science y el género femenino de los cursos de soft-science atribuyeron puntuaciones más altas para los escenarios investigados.

Consideraciones finales

La pandemia COVID-19 provocó profundos cambios en la organización social y en diversos sectores del mundo. Ante este escenario, los estudios recientes centrados en los impactos del aislamiento en la educación, contemplan en su mayoría discusiones relevantes sobre las oportunidades y barreras asociadas al nuevo entorno educativo, sin embargo, tienen un carácter predominantemente teórico. Además, aunque algunos estudios han investigado las percepciones de los profesores y la satisfacción de los estudiantes con respecto a la enseñanza a distancia, los factores que contribuyen al aprendizaje de los estudiantes de educación superior

siguen siendo desconocidos. Teniendo en cuenta esta laguna, este estudio tuvo como objetivo investigar los factores importantes para el aprendizaje desde el punto de vista de los estudiantes de pregrado de una universidad brasileña durante el período de enseñanza remota de emergencia.

Los resultados evidenciaron que el abordaje de la clase, la plataforma utilizada, la dinámica para la ejecución de los trabajos y el curso del estudiante influencian la percepción de la importancia de los alumnos con relación al aprendizaje. Específicamente, las descubiertas revelaron que los estudiantes creían que las clases directas, la plataforma Google Meet y la dinámica de los trabajos en grupo contribuyen más para el aprendizaje de que sus niveles opuestos. Aun en este sentido, el experimento reveló diferencias significativas entre las percepciones de los estudiantes matriculados en cursos de naturaleza hard-science y soft- science. Esto significa que las implicaciones que se derivan de los resultados no pueden generalizarse a todos los cursos de grado, dado que existen diferencias significativas, aunque pequeñas, entre las percepciones de los estudiantes de los dos grupos.

Los hallazgos también evidenciaron que la sencilla preferencia de los estudiantes por trabajo en grupos es superior principalmente cuando la plataforma Google Meet es utilizada. De la misma forma, la percepción de importancia de los estudiantes para esa plataforma es levemente mayor para sus alumnos de hard-science. En ese sentido, teniendo como referencia la naturaleza conclusiva de los resultados, las descubiertas pueden ayudar investigadores y educadores a primorear las experiencias de aprendizajes de los estudiantes a lo largo del período de aislamiento social causado por la crisis del COVID-19. Aunque el objetivo del estudio no fue generar proposiciones para el contexto investigado, los resultados aportan evidencias que pueden servir de insumo para el desarrollo de futuras estrategias y políticas relacionadas con la enseñanza a distancia, con el fin de mejorar el desempeño de las actividades en los procesos de enseñanza y aprendizaje en circunstancias similares.

Como limitación de la investigación, se destaca la realización del experimento de forma completa, es decir, los alumnos evaluaron los ocho escenarios del instrumento, lo que puede haber provocado cansancio o fatiga a la hora de rellenar las preguntas. Por lo tanto, se sugiere que los futuros estudios, que utilizan diseños factoriales, realicen el proceso de bloqueo del experimento. Además, se sugiere que una investigación con grupos focales indague sobre la preferencia de los estudiantes por las clases directas, ya que la literatura anima a los profesionales de la educación a invertir en metodologías activas y asíncronas. Asimismo, se podrían realizar futuras investigaciones para conocer la relación entre la plataforma Google Meet y las dinámicas de grupo, ya que esta plataforma no ofrece características que faciliten la

separación de los alumnos en grupos, como la plataforma Zoom, por ejemplo. Por último, el estudio podría repetirse con estudiantes de posgrado y de secundaria, para identificar posibles diferencias entre las percepciones de los estudiantes.

AGRADECIMIENTOS: Los autores agradecen a la Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior do Brasil (CAPES) y al Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) el apoyo financiero recibido para realizar esta investigación.

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Cómo referenciar este artículo

LAGO, N. C.; TERRA, S. X.; CATEN, C. S.; RIBEIRO, J. L. D. Enseñanza remota de

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Enviado el: 09/11/2020

Revisiones requeridas el: 21/12/2020

Aprobado el: 29/01/2021

Publicado el: 01/02/2021