Investigación

 

Construcción de significados en alumnos de nivel básico universitario sobre la enseñanza de Física con empleo de software

 

Lidia Cecilia Catalán*, Graciela María Serrano** y Sonia Beatriz Concari***

 

* Profesora titular de la Facultad de Ciencias Aplicadas a la Industria, de la Universidad Nacional de Cuyo. San Martín 359, San Rafael, 5600, Mendoza, Argentina. CE: ferraros@infovia.com.ar

** Profesora titular del Instituto de Enseñanza Superior 9–011 "del Atuel". Argentina. CE: gserrano@fcai.uncu.edu.ar

*** Profesora del Departamento de Física, de la Facultad de Ingeniería Química, Universidad Nacional del Litoral. Argentina. CE: sconcari@fiq.unl.edu.ar

 

Artículo recibido: 7 de agosto de 2009
Dictaminado: 2 de diciembre de 2009
Segunda versión: 12 de enero de 2010
Aceptado: 4 de febrero de 2010

 

Resumen

En el presente trabajo se analiza la construcción de significados de los temas Campo eléctrico y Potencial de una barra cargada, en los alumnos de Física de nivel universitario básico. Se explora cuáles son las representaciones de los estudiantes de carreras de Ingeniería cuando utilizan simulaciones computacionales en actividades guiadas de resolución de problemas, en diferentes momentos del tratamiento de los contenidos de campo y potencial electrostático durante el proceso de aprendizaje. Los resultados muestran que ni las clases teórico–prácticas, ni el trabajo con simulaciones alcanzan para producir reestructuraciones profundas de las representaciones y, por lo tanto, en la construcción de significados cercanos al modelo científico en el alumnado, a pesar del interés que en los mismos despiertan estas actividades.

Palabras clave: estudiantes, aprendizaje, representación mental, educación y tecnología, solución de problemas, Argentina.

 

Abstract

This paper analyzes the construction of meanings of two topics—electric field and potential—among students in basic university physics. Exploration is focused on the representations of engineering students when they use computer simulations in guided problem–solving activities involving electrostatic potential and field at various times during the learning process. The results show that neither theoretical/practical classes nor activities with simulations are sufficient for producing profound restructuring in representations, and as a consequence, in the construction of meanings close to the scientific model, in spite of student interest.

Keywords: students, learning, mental representation, education and technology, problem solving, Argentina.

 

Introducción

El uso de software de simulación en las aulas de Física se ha extendido en los últimos años, modificando no sólo el soporte sino también el formato y las características de los problemas que se ofrecen al estudiante. Entre las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (NTIC) merecen especial atención los programas de simulación de fenómenos y experimentos interactivos, denominados también simulaciones computacionales, que permiten modificar el valor de las variables relevantes.

El aprendizaje con el uso de estos programas es objeto de estudio en la enseñanza de la Física (García Barneto y Gil Martín, 2006; Esquembre, 2005; Campanario, 2002; Kofman et al., 2004) y, en particular, en carreras de Ingeniería (Giorgi et al., 2004; Fogliati et al., 2004). Lo que aún no ha sido establecido es ¿qué ocurre con las representaciones de los estudiantes cuando utilizan simulaciones computacionales? Y si hay algún tipo de evolución, ¿cómo se manifiesta cuando el alumno predice el comportamiento de sistemas físicos?

En el ámbito de la investigación en educación, el término "representación" es de uso generalizado. En términos generales, una representación es la manera que una persona tiene para "volver a presentar" algo sea imaginario de su mundo interior como, en su ausencia, del mundo exterior. Dentro del contexto que supone a la mente como un sistema simbólico (De Vega, 1984; Johnson–Laird, 1983), se considera que en el proceso de cognición se almacena un inmenso número de percepciones, ideas, creencias, hipótesis y pensamientos. Estas unidades son representaciones mentales con las que las personas perciben, piensan y actúan sobre el mundo.

Según puedan exteriorizarse a través de símbolos culturales o sean privativas del mundo mental, las representaciones son externas o internas. Por lo general, el mundo es simbolizado a través de diversas representaciones externas, tales como mapas, menús, cuadros, etcétera. También, son representaciones externas las palabras, o todo tipo de registro escrito que dependa de ellas, las que se denominan representaciones lingüísticas. Todo tipo de expresión gráfica conforma el grupo de las representaciones pictóricas. A través de estas representaciones externas puede inferirse información sobre las representaciones internas.

Se presenta un análisis interpretativo de las representaciones de estudiantes universitarios que se manifiestan ante la resolución de actividades de aprendizaje conceptuales y de resolución de problemas sobre temas de electrostática.

 

Metodología

Caracterización de la población

El establecimiento universitario en el cual se realiza el estudio está ubicado en el radio céntrico de la ciudad. Su alumnado, constituido por jóvenes de condición social muy variada, puede acceder tanto al laboratorio de Física tradicional —equipado con un número limitado de computadoras— como a la sala de informática. Entre las características académicas del establecimiento universitario, se puede señalar que cuenta con dos carreras de Ingeniería: Química e Industria de los alimentos. Simultáneamente se dictan profesorado de Química y Bromatología. La elección de la institución para efectuar este estudio se realizó teniendo en cuenta que los docentes–investigadores forman parte del personal docente y, por otro lado, las autoridades institucionales consintieron con la realización de la experiencia, inserta en el marco del cursado regular de la asignatura y respetando horarios y el programa reglamentario.

En cuanto a los alumnos, cuyas edades oscilan entre los 20 y 21 años, en general se mostraron predispuestos a trabajar con las computadoras, puesto que si bien era una de las primeras interacciones que transitaban en un curso de Física —para el uso de simuladores de experiencias—, su manejo estaba asegurado por el cursado anterior de la asignatura Sistemas de representación, en la que aprenden a manejar el programa Autocad. Los estudiantes que participaron de la experiencia se encontraban cursando el segundo semestre y habían regularizado ya Física I (en el primer semestre) y aprobado dos cursos de Matemática del ciclo básico, así como dos asignaturas vinculadas con la Química. A esa altura de la carrera, los alumnos no disponen de mucho tiempo extra curricular dada la alta carga horaria que experimentan por su concurrencia a prácticas de laboratorio de otras asignaturas.

En otro orden, debe apuntarse que se contaba con una buena relación entre los docentes a cargo y los alumnos, lo cual favoreció que la recolección de datos se desarrollara en un clima de armonía, respeto y disponibilidad por parte de los alumnos. A su vez, los docentes participantes son licenciados universitarios en Física y además poseen formación pedagógica complementaria.

En este contexto se llevaron a cabo dos estudios: en el primero, de tipo exploratorio, 15 alumnos de un curso de Física básica de segundo año de Ingeniería participaron voluntariamente de la investigación. El grupo cursó la asignatura Física bajo un formato didáctico alternativo con fuerte énfasis en la resolución de situaciones problemáticas. El número de clases teóricas y prácticas que se alternaron, respectivamente, según el desarrollo del programa, fue de tres por semana. Con posterioridad al desarrollo de los contenidos referidos a Campo y potencial eléctrico, en el marco del dictado citado de la asignatura, se les aplicó una única prueba diagnóstica, con el objetivo de explorar las representaciones de los estudiantes sobre esos conceptos aplicados a una barra cargada (o línea de carga).

Posteriormente, durante tres semanas —cuatro horas por semana— se conformaron pequeños grupos mixtos de dos o tres alumnos por grupo, para utilizar un programa de simulación de fácil acceso (ELQ, de uso libre disponible en http://www.fiqus.unl.edu.ar/galileo/software.htm). El trabajo en pequeños grupos obedeció a dos razones: por un lado favorecía la mediación entre pares (Vigostky, 1986) y, por otro, el limitado número de computadoras interfería con la necesidad de respetar el cronograma de clases. El programa utilizado por los estudiantes simula el campo y el potencial de una barra recta con densidad de carga uniforme, muestra líneas de campo y superficies equipotenciales y realiza el cálculo para distintas condiciones de discretización. A fin de explorar posibles debilidades y fortalezas emergentes en las representaciones de los alumnos luego del tratamiento didáctico, las respuestas dadas en el informe escrito correspondiente al proceso de resolución, fueron contrastadas con las dadas en la prueba diagnóstica.

En un segundo estudio se replicó el procedimiento —prueba diagnóstica, simulador, informe— con la totalidad de los estudiantes del curso regular de la cohorte siguiente. En una instancia de evaluación final (anexo 5) se incluyó un problema centrado en el estudio del Campo y el potencial eléctrico de una barra con distribución uniforme de carga. Los exámenes individuales de un subgrupo de cinco alumnos fueron analizados e incluidos en el presente estudio con el propósito de triangular la información recabada.

Este grupo realizó además un conjunto de actividades, previas al uso de la simulación, con el propósito de superar algunas de las problemáticas detectadas con el grupo de voluntarios del año anterior. Se observó que los alumnos si bien no tenían problemas con la operación del programa presentaban dificultades para procesar información en términos generales, entre otras. Para tal fin se elaboraron cuatro guías de trabajos prácticos (ver anexos 1 a 4), las tres primeras orientadas al ejercicio de operaciones mentales, al procesamiento de la información y a la reestructuración de los aprendizajes; estas tres primeras guías que incluían cuestiones en torno al tratamiento conceptual y procedimental de los temas, estaban organizadas según distintos niveles de complejidad y fueron utilizadas como diagnóstico acerca de los conocimientos que poseían los alumnos.

La cuarta guía (anexo 4) requería el uso de un programa de simulación en forma análoga a lo realizado con el grupo voluntario y presentaba un grado de dificultad creciente hasta llegar a solicitar inferencias, deducciones y conclusiones, acerca del potencial y campo eléctrico de una barra cargada (ejemplo de las guías pueden ser consultadas en los anexos).

Para la exploración de las producciones de los estudiantes se utilizó el análisis de contenido para agrupar las respuestas e identificar diferentes categorías.

 

Resultados

Las representaciones que se identificaron en los informes escritos de los alumnos sobre la actividad que incluyó el uso de la simulación fueron organizadas en tres categorías:

• Modelo animista: el alumno asigna una entidad física animada al modelo que sirve de representación de campo.

• Modelo acrítrico: el alumno da respuestas rápidas, descontextualizadas, sin fundamento.

• Modelo pre–formal: el alumno presenta fórmulas, puede o no incorporar los cálculos numéricos; hay contradicciones en las expresiones matemáticas.

Estas tres categorías no son excluyentes entre sí, y el modelo acrítico es el que está presente de forma permanente. Resulta llamativo que los alumnos, a pesar de haber sido entrenados previamente en el trabajo con problemas abiertos en clases, no revisen sus propias respuestas ni la consistencia de las mismas, en especial cuando trabajan en diferentes lenguajes: en forma simbólica declaran expresiones que no se condicen con sus interpretaciones lingüísticas. Se presentan algunas respuestas de alumnos y el análisis de las mismas (cuadro 1). También se incluyen algunas pantallas del simulador para ilustrar el entorno de obtención de las respuestas e interpretaciones (figuras 1 y 2).

En el segundo estudio se observó que una de las principales dificultades de los estudiantes se presentaba en el uso reiterado de razonamientos basados en el sentido común. Esta metodología se caracteriza por la certidumbre, la no consideración de soluciones alternativas y las respuestas rápidas basadas en evidencias de sentido común. Esto se observó tanto en las actividades previas al práctico asistido con la computadora como en la propia resolución del problema con la simulación. Así, por ejemplo, cuando en la prueba diagnóstica se solicitaba una selección de conceptos relevantes y sus relaciones (anexo 1) —para la descripción del campo de una distribución lineal de carga uniforme— los alumnos recurrían a los conceptos más citados en la teoría, pero sin identificar su jerarquía conceptual ni la relevancia de los mismos aplicados al problema. No establecieron relaciones verbales entre los conceptos, prefiriendo el uso de representaciones simbólicas para explicitar, por ejemplo, la relación entre "diferencial de carga (dq)" y "densidad lineal de carga (A, ) ", o para escribir fórmulas (incorrectas) para el campo (correspondientes al modelo de carga puntual, o a la definición de fuerza entre cargas puntuales).

Las representaciones simbólicas, y en particular las expresiones matemáticas, son más complejas a la hora de establecer relaciones entre conceptos que las representaciones lingüísticas, dado que se requiere no sólo conocer el significado de los símbolos empleados, sino también sus relaciones —en general abstractas— para la construcción del concepto central a definir. Sin embargo, parecen ser las preferidas en el momento de dar justificaciones, como una respuesta rápida, precisa y "efectiva".

Cuando se solicitan representaciones gráficas, no las realizan o son incompletas. Este tipo de representaciones son importantes por cuanto dan sentido a las representaciones lingüísticas y/o simbólicas empleadas en justificaciones previas y dan cuenta de la habilidad para decodificar/interpretar las representaciones. Permite al alumno afianzar sus respuestas y anticipar zonas de variabilidad de las funciones importantes para la descripción del efecto del hilo cargado. Dentro de las escasas representaciones gráficas realizadas, el potencial eléctrico es el gran ausente. Este concepto pareciera no ser significativo para el alumnado en la etapa de diagnóstico, ni aun en etapas posteriores de consolidación de conocimientos incluso en el examen final.

En las actividades mediadas por el ordenador se detectaron dificultades como las vinculadas al análisis del error cometido para calcular el campo creado por suma discreta o mediante cálculo integral. Los alumnos acuerdan que el cálculo integral presenta menos error, pero no queda claro en sus respuestas el porqué. Por ejemplo, un alumno expresa: "el cálculo es más exacto en el cálculo integral porque los diferenciales son más pequeños".

Por otro lado, al analizar la dependencia del campo con la distancia a la barra, todos los alumnos declaran la dependencia del campo con la distancia, en lenguaje algebraico, recurriendo a representaciones simbólicas, pero: a) no fundamentan sus respuestas (contrastando los resultados teóricos de distintos modelos con los resultados numéricos dados por el simulador), o bien, b) realizan cambios de variables que hacen perder sentido a las expresiones dadas. Ningún alumno confecciona una tabla que le permita validar (o refutar) la conjetura presentada en el práctico del comportamiento del campo con la distancia.

Otro aspecto a resaltar, es que los alumnos reconocen, erróneamente, como zona de campo uniforme la de los alrededores del centro de la barra (vista lateral del campo), sin realizar el cambio en la posición del cursor para la visualización de las líneas con el simulador (por ejemplo en la vista frontal). Es decir, se quedan con una sola lectura del problema: las líneas de campo observadas en una vista lateral. No contrastan sus propias respuestas dadas en ítems anteriores en las que reconocían la variabilidad del campo con la distancia a la barra. Otra de las dificultades a destacar es que los alumnos tienden a repetir de memoria el contenido. Aceptan acríticamente los datos de la computadora, los declaran en el informe, pero no los interpretan. Aparece así una tendencia reproductivista, que podría ubicarlos dentro del modelo acrítico detectado en el primer estudio. Tampoco se tiene referencia explícita sobre los procedimientos que siguieron para validar los resultados dados por la computadora (figuras 3 y 4).

Por otro lado, si bien reconocen la relación entre potencial y campo, a través del gradiente, al momento de verificar numéricamente esta relación, operan incorrectamente sumando vectores como escalares. Estos alumnos se encuadrarían dentro del modelo pre–formal, en tanto no logran representar simbólicamente las relaciones entre las variables. Pareciera que el cálculo es más importante que el significado.

En las respuestas, en general, no hay representaciones pictóricas o son incompletas; la identificación de las magnitudes vectoriales necesarias para la resolución por integración está ausente; la integral se realiza sin una superficie de integración declarada; no se discuten regiones de aplicabilidad del algoritmo para hallar el campo. Cuando el alumno encuentra el campo por otro algoritmo —por ejemplo, por el principio de superposición—, no establece vínculos con las expresiones halladas con la Ley de Gauss.

En el análisis de las respuestas al problema abierto del examen final (anexo 5) dadas por cinco alumnos se incluyó una mirada sobre los procesos cognitivos involucrados en la resolución del problema (Luchetti, 1998). Se observó que, en general, los alumnos logran identificar variables espaciales (con dificultades en dos alumnos). Las dificultades crecen a medida que se requieren mayores habilidades cognitivas, como la descripción y selección de modelos. Realizan representaciones pictóricas (completas o no) pero sólo uno lograr traducir el modelo de campo en una representación gráfica. Si bien emplean modelos para resolver el problema, lo hacen en forma memorística, repetitiva, acrítica y sin fundamentos. En relación con las hipótesis, sólo un alumno logra formularlas en forma contextualizada.

 

Conclusiones

A partir de los resultados obtenidos, se puede concluir:

1) En los estudiantes de ambos grupos bajo estudio prevalecen los modelos "acrítico" y "pre–formal", evidenciando una débil comprensión del objeto de estudio.

2) A pesar del trabajo de cátedra complementario realizado con el segundo grupo, los alumnos tienen grandes dificultades para resolver situaciones complejas con el simulador, tal como se observara.

Estos obstáculos no estarían relacionados con la falta de interés de los alumnos en el uso del simulador, sino en un insuficiente desarrollo de sus habilidades cognitivas. Entre las habilidades cognitivas deficitarias se encontraron: capacidad de registro autónomo de datos procedentes del simulador; organización de datos en forma de tablas o gráficos para facilitar la elaboración de conclusiones; vinculación de resultados para corroborar o refutar hipótesis; contrastación de afirmaciones realizadas en diferentes lenguajes representacionales. Los alumnos que contaran con una mayor disponibilidad de estas habilidades podrían acceder, desde la perspectiva propiciada por el uso del simulador, a los conceptos de campo y potencial eléctricos y sus relaciones.

En tanto a las concepciones dominantes en ambos grupos de estudio, se encuentran en los informes posteriores al uso del simulador: el concepto de campo y su comportamiento vectorial, el campo es creado por un elemento de carga, el campo se visualiza mediante líneas. No surge como concepto válido (en el sentido de útil) para el alumnado el de potencial eléctrico, lo cual se concluye dado el escaso número de actividades vinculadas con el tema resueltas satisfactoriamente. Al no valorarse el concepto de potencial, no es clara la construcción de la relación entre potencial y campo.

Al analizar las respuestas en la instancia de examen final, la mayoría de los alumnos responde de manera incompleta, recurriendo esencialmente a la repetición de conceptos y fórmulas, pero sin dotarlos de significados al no hacer un uso coherente de los mismos, que muestre el dominio del significado.

El uso del simulador como laboratorio virtual se presenta como una estrategia didáctica que, en combinación con otras (tanto previas como posteriores a la misma), han de complementarse para lograr la construcción de conocimiento en los temas de electromagnetismo abordados.

En tal sentido, la introducción del uso de simuladores conjuntamente con las clases de problemas permitiría el trabajo de situaciones más complejas que requieran de diferentes aproximaciones a las mismas, las cuales pueden abordarse de una manera más accesible con los simuladores virtuales.

Sin embargo, pareciera ser necesaria una mayor asistencia por parte del equipo docente para orientar la construcción de herramientas de registro de datos que permitan realizar conclusiones formales como, por ejemplo, la elaboración de tablas para contrastar la dependencia del campo con la distancia en las diferentes posiciones relativas respecto de la barra.

 

Agradecimientos

El presente trabajo ha sido realizado en el marco del Proyecto 12/H193: "Estrategias de enseñanza de la Física para una articulación nivel medio/ Polimodal y universidad" (PICT 2006 núm. 01427).

 

Referencias

García Barneto, A. y Gil Martín, M. R. (2006). "Entornos constructivistas de aprendizaje basados en simulaciones interactivas", Revista Electrónica de Enseñanza de las Ciencias, vol. 5, núm. 2.         [ Links ]

Campanario, J. M. (2002). ¿Qué aportan las simulaciones por ordenador al aprendizaje de los alumnos? Disponible en: http://www2.uah.es/jmc/webens/242.html#ar        [ Links ]

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