Misión

En este proyecto se propone mejorar los procesos de la fase “lección en casa”, dotando al propio método de Aula Invertida con la adaptabilidad propia de los sistemas multimedia adaptativos, de tal forma que se consiga personalizar el aprendizaje de forma individual para cada alumno o alumna que utilice el método.

Esta mejora posibilitaría nuevos alcances del método de Aula Invertida como la nivelación de conocimiento, la inclusión de alumnado con necesidades especiales o la creación de micro-planes de aprendizaje personalizado.

Justificación

Inicialmente el método de Aula Invertida se creó para conseguir que el alumnado participara de forma más activa y cooperativa en las clases presenciales (Baker, 2000) . Para ello se saca fuera del aula la “actitud pasiva” del alumnado (la lección en casa) y dentro del aula se trabaja de forma práctica, cooperativa, activa y participativa (deberes en clase) (García-Peñalvo et al., 2016)

Dicho método ha tenido una amplia repercusión y está siendo utilizado de forma variada (Galindo-Dominguez, 2021) ampliando su misión inicial y mejorando sus prestaciones. El método de aula invertida se ha utilizado tanto en clases teóricas como en clases prácticas, para desarrollar la competencia de trabajo en equipo, como generadora de conocimiento y aprendizaje entre iguales e incluso como nuevo modelo válido para formar en las nuevas necesidades de la industria 4.0. También una herramienta muy utilizada en el conocido periodo “Covid” (Á. Fidalgo-Blanco et al., 2020)

Respecto a sus prestaciones también se han mejorado los procesos. Por ejemplo, el método MFT incluye micro-actividades tanto individuales como grupales, permitiendo de esta forma que el alumnado esté activo incluso durante la lección en casa (A. Fidalgo-Blanco et al., 2017)

Este nuevo método (creado a través de proyectos de Innovación Educativa de esta universidad) permite obtener información del alumnado a través de la fase “lección en casa”, dicha información se utiliza a su vez para personalizar las actividades de “los deberes en clase”.

Así pues, el método de Aula Invertida favorece la personalización del aprendizaje, ya que el profesorado dispone de información previa a la impartición de las clases sobre las necesidades de aprendizaje del alumnado (Sein-Echaluce Lacleta et al., 2022).

Sin embargo, aún no hay métodos que consigan personalizar el aprendizaje del alumnado durante la lección en casa. La personalización del aprendizaje durante la lección en casa añadiría una nueva dimensión y alcance al método de aula invertida, ya que el profesorado tendría algo similar a un “profesorado ayudante” que atendería al alumno antes de comenzar la clase. De esta forma, se beneficiaría al alumnado al poder tratarle de manera individualizada. El profesorado puede utilizar ese sistema para nivelar contenidos, potenciar el nivel cognitivo de cada alumno y alumna o poner micro-planes de aprendizaje individualizados.

Por otra parte, uno de los principales problemas del Aula Invertida es que no todos los alumnos traen la lección aprendida, y por tanto no se puede aplicar el método con ellos, de hecho, hay muchas experiencias que han fracasado por este motivo.

Personalizar el aprendizaje de la lección en casa conseguiría aumentar la tasa de alumnado que llevan la lección aprendida al aula. En trabajos científicos donde se personalizaron las lecciones online (trabajos en MOOC) se llegó a mejorar la tasa de participación en los cursos (García-Peñalvo et al., 2017; Sein-Echaluce et al., 2016)

También se ha demostrado que personalizar el aprendizaje consigue mejores resultados tanto académicos como de aprendizaje, por tanto, también se podría trasladar dichos resultados a los modelos basados en Aula Invertida.

Este proyecto es un módulo que se puede añadir a otros proyectos ya realizados como Aula Invertida Híbrida 4.0 (IE22.062), MAIN FLIP () e inteligencia colectiva (IE1718.0603)  e incluso a cualquier otro proyecto de la UPM o externo que utilice el método de Aula Invertida.

Modelo Funcional

La figura describe el modelo funcional del proyecto presentado. A continuación, se describe cada parte del mismo:

1. El sistema adaptativo permite tres tipos de adaptatividad:
   • Al nivel de conocimiento: Se realiza mediante una evaluación diagnóstica (por ejemplo, cuestionarios) y en función del resultado de las pruebas se seleccionan recursos de aprendizaje (b) y micro-actividades (c)
   • Al perfil del alumnado: Los perfiles deben estar o bien creados por el propio profesorado (por ejemplo: alumnado con necesidades especiales), o bien a partir de los resultados de la evaluación diagnóstica (por ejemplo: para trabajar con alumnos que les faltan conocimientos previos). Asociados al perfil se seleccionan recursos de aprendizaje (b) y micro-actividades (c).
   • Al ritmo de aprendizaje: Los recursos de aprendizaje, micro-actividades, y demás funciones de la lección en casa se activan a medida que el alumnado lo necesita o ha completado el precedente ítem.
2. La lección personalizada está constituida por un conjunto de recursos de aprendizaje, por ejemplo: videos, adaptados a un determinado nivel de conocimiento o perfil.
3. Las micro-actividades son pequeñas actividades que el alumnado debe realizar en base a unos conocimientos adquiridos previamente. Se adaptan a la lección personalizada (b) y a los resultados de la evaluación diagnóstica y/o perfil.
4. Los resultados de las micro-actividades, organizadas por niveles de adaptación se pueden utilizar como recurso de aprendizaje de los deberes en clase (i)
5. Se pueden realizar tutorías adaptadas a los niveles de adaptación. Por ejemplo: tutorías colectivas online para los alumnos de perfil “x” o con nivel de conocimiento “y”.
6. Dinamización por grupos adaptados a perfiles o niveles de conocimiento, por ejemplo: webinars, mensajes,…
7. Es el conjunto de información que arroja el sistema de Aula Invertida Adaptativa junto a la información que arroja el propio sistema online.
8. La captura de información se obtiene de (a), (b) y (c), y permite al profesorado personalizar los deberes en clase. El sistema adaptativo genera información complementaria al profesorado con el alumnado agrupado por niveles de adaptación, con lo cual puede hacer grupos para realizar actividades presenciales también personalizadas.
1. Es la clase presencial u on-line síncrona. Antes de llegar a esta clase el profesorado ha tenido un sistema que emula a un “profesor/a ayudante” que ha podido detectar niveles o perfiles y ha adaptado recursos y micro-actividades.

Observaciones importantes.

Para que el modelo sea efectivo se debe contar con una gran variedad de recursos de aprendizaje y micro-actividades. Por tanto, se deben generar o reunir esos recursos de forma previa. Esta situación hace que para aplicar este proyecto haya que considerar la generación de recursos por parte tanto del alumnado como del profesorado.

La utilización de recursos generados por el alumnado bajo la supervisión del profesorado para el aprendizaje es un método válido, como se ha demostrado en trabajos científicos previos.

El planteamiento de la lección en casa puede tener un objetivo teórico y práctico.

Bajo el objetivo teórico primeramente se trabaja con el recurso de aprendizaje, y la micro-actividad sirve para aplicar el concepto.

Bajo el objetivo práctico se trabaja con la micro-actividad, y el recurso de aprendizaje sirve para ayudar a realizar la actividad.

Referencias utilizadas en este apartado

Baker, J. W. (2000). The ’Classroom Flip’t;: Using Web Course Management Tools to Become the Guide by the Side. In J. A. Chambers (Ed.), Selected Papers from the 11th International Conference on College Teaching and Learning (pp. 9–17). Florida Community College at Jacksonville. http://digitalcommons.cedarville.edu/media_and_applied_communications_publications/15

Fidalgo-Blanco, A., Martinez-Nuñez, M., Borrás-Gene, O., & Sanchez-Medina, J. J. (2017). Micro flip teaching ‒ An innovative model to promote the active involvement of students. Computers in Human Behavior, 72. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.07.060

Fidalgo-Blanco, Á., Sein-Echaluce, M. L., & García-Peñalvo, F. J. (2020). Hybrid Flipped Classroom: Adaptation to the COVID situation. ACM International Conference Proceeding Series. https://doi.org/10.1145/3434780.3436691

Galindo-Dominguez, H. (2021). Flipped Classroom in the Educational System on JSTOR. Journal of Educational Technology & Society, 24(3), 44–60. https://www.jstor.org/stable/27032855

García-Peñalvo, F. J., Fidalgo-Blanco, Á., & Sein-Echaluce, M. L. (2017). An adaptive hybrid MOOC model: Disrupting the MOOC concept in higher education. Telematics and Informatics. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.09.012

García-Peñalvo, F. J., Fidalgo-Blanco, Á., Sein-Echaluce, M. L., & Conde, M. A. (2016). Cooperative Micro Flip Teaching. In I. A. Zaphiris P. (Ed.), Learning and Collaboration Technologies. LCT 2016. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 9753, pp. 14–24). Springer, Cham. https://doi.org/DOI:10.1007/978-3-319-39483-1_2

Sein-Echaluce, M. L., Fidalgo-Blanco, A., García-Peñalvo, F. J., & Conde, M. A. (2016). iMOOC platform: Adaptive MOOCs. In P. Zaphiris & A. Ioannou (Eds.), Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 9753, pp. 380–390). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-39483-1_35

 Sein-Echaluce Lacleta, M., Fidalgo-Blanco, A., Martín-Núñez, J.L., Verdú, A. y García-Ruesgas, L. (2022). Personalized Flipped Classroom. Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality – TEEM.

Objetivo general: Diseñar, aplicar y validar un modelo de Aula Invertida Adaptativo que permita aprendizaje personalizado.

Objetivos específicos:

• Diseñar y aplicar evaluación diagnóstica para generar de forma personalizada la lección en casa.
• Diseñar y aplicar lecciones en casa adaptadas al perfil del alumnado.
• Diseñar y aplicar lecciones en casa adaptadas al ritmo de aprendizaje del alumnado
• Crear repositorios de recursos de aprendizaje generados por el alumnado.
• Diseñar y aplicar un sistema que genere información personalizada de cada alumno participante.

La personalización de los recursos de aprendizaje y el plan de formación mejoran tanto el propio aprendizaje como los resultados académicos. El gran problema es que con nuestro modelo educativo es totalmente imposible realizar un aprendizaje individualizado y personalizado.

Esta propuesta contribuye a reducir el esfuerzo que necesita el profesorado para personalizar e individualizar el aprendizaje, de esta forma el sistema contribuye a la mejora de calidad del propio proceso de aprendizaje.

Por otra parte, el proyecto es un módulo adaptable a cualquier método de Aula Invertida, con lo cual mejora la calidad de dicho método.

De forma más concreta, las mejoras en el aprendizaje esperadas son:

• Adquisición de conocimientos previos. Uno de los problemas habituales que restan calidad al proceso de aprendizaje es que el alumnado no tiene los conocimientos previos necesarios para afrontar un determinado tema o concepto. Con este sistema el profesorado puede identificar las personas que no tienen el conocimiento previo necesario y establecer una formación personalizada para ellos.

El indicador para comprobar que esto se puede hacer es un módulo de evaluación diagnóstica y la selección de recursos en función del resultado de dicha evaluación.

• Micro-programas de formación personalizada. Es muy habitual que para casos concretos se necesite establecer un plan de formación personalizado, por ejemplo, si un alumno por enfermedad no ha podido asistir a clase durante dos semanas. En estos casos el sistema permite preparar un plan personalizado de aprendizaje. El indicador del proyecto para esta mejora se basa en la posibilidad de establecer un conjunto de sesiones de aula invertida para un determinado perfil.
• Mejor preparación de las clases por parte del profesorado. El sistema permite obtener información global del alumnado que ha participado en la lección en casa, de esta forma puede preparar con más detalle y calidad las sesiones presenciales de aula.

Aprendizaje autónomo y entre iguales. Para incrementar la base de recursos de aprendizaje disponibles, el alumnado creará contenidos a partir de las propias actividades de Aula Invertida. El profesorado puede preparar sesiones donde la micro-actividad sea crear contenidos. La utilización de esos contenidos creados por el alumnado produce aprendizaje entre iguales

Figura cronograma de trabajo

F1 Obtención de un framework funcional del sistema adaptativo. Se identifican procesos adaptativos a nivel de conocimiento, perfil y ritmo de aprendizaje. El framework se debe poder aplicar a formación presencial, online o híbrida.

Indicador de logro: El modelo debe ser validado por todos los participantes de la UPM en el proyecto basándose en la aplicabilidad a sus asignaturas. Los expertos externos (Universidad de Zaragoza y de Salamanca, Universidad de Sevilla) del proyecto tendrán que validar el modelo en base a especificaciones propias de los sistemas adaptativos para formación personalizada.

F2 Obtención de un framework tecnológico. Se diseñará la funcionalidad que tiene que tener la tecnología para que ésta pueda estar soportada por un ecosistema tecnológico basado en distintas herramientas informáticas. El sistema se adaptará a distintas plataformas e-learning, redes sociales y aplicaciones en la nube.

Indicador de logro. Se aplicará el framework tecnológico al sistema Moodle, de tal forma que todo el proyecto se pueda aplicar en Moodle.

F3. Adaptación del modelo a cada asignatura participante. Cada asignatura adaptará el modelo a sus propias necesidades, pudiendo centrarse en cualquier tipo de adaptatividad y aplicarlo en distintos escenarios de aprendizaje personalizado.

Indicador de logro. Entre las distintas asignaturas se deberá probar y validar todo el modelo. De esta forma el modelo se podrá adaptar al grado de necesidad de cada asignatura. Al menos debe haber una asignatura que necesite crear contenidos para la personalización y otra asignatura donde los contenidos ya estén creados y se aplique el modelo completo.

F4. Establecimiento del comité de ética. Se deben elaborar unas normas y mensajes para que el alumnado conozca el uso de los datos que se van a obtener de su interacción con el sistema.

Indicador de logro. Avisos concretos en las labores de captura de evidencias por parte del alumnado participante.

F5. Aplicación del modelo en distintas asignaturas de los profesores participantes.

Indicador de logro. Aplicación real en las asignaturas.

F6. Recopilación de evidencias. Estas evidencias permitirán verificar el cumplimiento de los objetivos y la mejora de la calidad propuesta en este proyecto.

Indicador. Análisis de datos y contraste de resultados a través del método científico para medir el alcance de los logros.

F7. Divulgación de resultados. La divulgación será científica (congresos y revistas) y divulgativa a través de cursos, conferencias y post en la Web 2.0.

Indicador de logro: número y calidad de publicaciones científicas, así como actos formativos de divulgación.

El proyecto, en todas sus fases deja evidencias que se asociarán a un conjunto de indicadores. Las evidencias se producen al interactuar el alumnado con los distintos procesos.

El método para hacer el seguimiento se basará en el método científico. Por tanto, hay una captura de evidencias y un análisis de las mismas con herramientas validadas. Los indicadores con los que se va a trabajar serán de aprendizaje, de participación activa, satisfacción e impacto.

Respecto al aprendizaje y evaluación del mismo se utilizará evaluación continua, ya que este proceso implica al alumnado desde el primer momento en la realización de actividades. Así mismo si se desea realizar la adaptación del proceso de formación, se debe realizar evaluación continua y progresiva. La evaluación podrá ser individualizada y grupal.

Respecto a la evaluación se utilizará también el método científico y será a través del contraste de resultados y correlación con los resultados académicos.

El contraste de resultados se realizará en base a:

• Homogeneización de la muestra respecto al alumnado participante en el proyecto (tanto en el grupo experimental como de control)
• Homogeneización de la oportunidad de aprendizaje respecto a la atención recibida por el profesorado, se utilizará el cuestionario MUSIC de motivación y el SEEQ de satisfacción.
• Contraste de evidencias.
• Correlación con los resultados académicos.

Framework funcional

Framework tecnológico

Repositorios de conocimiento

Sistema de gestión de conocimiento para gestionar los recursos de aprendizaje

Informes técnicos y de seguimiento publicados con DOI.

Comunidad de aprendizaje temporal y asociada al proyecto.

Recurso de aprendizaje en abierto: Micro píldoras en diverso formato (videos, pdf, mapas mentales, …) se estima superar la centena.

Repositorio de Innovación Educativa del LITI. Laboratorio de Innovación en Tecnologías de la Información. Indexado en Google Académico y con DOI.

Además de la novedad que representa el repositorio se incluyen los medios y objetivos que se han utilizado en otros proyectos de Innovación Educativa concedidos:

• Píldoras de conocimiento en redes sociales especializadas: “Innovación Educativa con TIC”, “Material Educativo”, “Piratas Educativos”, “Educar, Innovar, Compartir ¿hablamos?” y “Maestros por la innovación”. Las citadas redes sociales tienen más de 900.000 miembros interesados en la temática.
• Reflexiones en blog Innovación Educativa. Con más de 5.700.000 de visitas.
• Artículos, capítulos de libro y ponencias en congresos internacionales. En anteriores proyectos de Innovación Educativa se han conseguido capítulos de libro en editoriales internacionales, artículos indexados en Scopus y/o JCR y ponencias en congresos internacionales. Basándonos en experiencias anteriores se puede afirmar que el presente proyecto generará un mínimo de: 2 capítulos de libro en editorial internacional, tres artículos Scopus, 1 artículo JCR y 3 ponencias presentadas en congresos científicos internacionales. 
• Material formativo utilizado en distintos cursos de formación del profesorado, tanto en la propia universidad como en otras universidades nacionales y extranjeras. Al menos se generarán recursos para cursos de formación en PDI en: UPM, Universidad de Zaragoza, Universidad de Navarra, Universidad de Sevilla y Universidad de Salamanca

Laboratorio de Innovación en Tecnologías de la Información. LITI -UPM. Se encargará del soporte, mantenimiento, financiación del sistema de gestión de conocimiento y el repositorio de divulgación. Así mismo, colaborará en los aspectos divulgativos del proyecto.

Externos a la UPM.

• Grupo de investigación GRIAL Universidad de Salamanca.
• Grupo de investigación ETNOEDU. Universidad de Zaragoza.
• Departamento de Ingeniería Gráfica. Universidad de Sevilla.