Según los datos del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades [1] el número medio de estudiantes matriculados en Grados de Ingeniería en la ETSI de Minas y Energía durante el periodo 2015-2024 fue de 1442. Estas cifras conllevan la creación de grupos grandes de matrícula, especialmente en las asignaturas de primer curso. El presente proyecto propone la creación e implementación de un sistema de evaluación progresiva dirigido a mejorar el seguimiento en la adquisición de resultados de aprendizaje en grupos grandes de estudiantes. El objetivo es el desarrollo de un sistema de retroalimentación rápido que proporcione al alumnado información inmediata sobre la evolución de su desempeño permitiendo al profesor ajustar su acción tutorial en clase para abordar las dificultades en el proceso de aprendizaje y garantizar un seguimiento más personalizado y eficiente en entornos con gran número de estudiantes.

La innovación propuesta se basa en el desarrollo de una herramienta informática que permita agilizar el proceso de calificación de problemas de clase y su vinculación inmediata al perfil de cada alumno mediante un sistema de códigos de barras. El sistema permitirá, por tanto, monitorizar el progreso de los estudiantes en tiempo quasi-real identificando casos en los que los estudiantes se encuentran en cuellos de botella [2] que dificultan su progresión. Esta información será de utilidad para que el profesor, de forma eficiente, pueda dirigir acciones tutoriales individuales o en grupo.

Adicionalmente, el sistema podrá ser utilizado en combinación con la plataforma Moodle para la realización de test presenciales. En este caso, la herramienta informática permitirá el uso de códigos de barras tanto para la identificación rápida de los estudiantes (garantizando la autenticidad de la evaluación y evitando el fraude académico), como para la entrega automática de retroalimentación programada a cada estudiante, proporcionándoles comentarios inmediatos sobre su desempeño.

El proyecto se basará en la implementación de estrategias metodológicas basadas en aula invertida (flip teaching) [3]. En esta metodología, los contenidos teóricos y prácticos se presentan al alumnado antes de las sesiones presenciales, permitiendo que el tiempo en clase se enfoque en la solución y trabajo activo de los estudiantes en actividades prácticas y colaborativas, donde el profesor puede enfocarse en resolver dudas, reforzar conceptos complejos, y guiar el aprendizaje de manera personalizada. El proyecto se servirá de los materiales, experiencia y procedimientos ya desarrollados por los miembros del Grupo de Innovación Educativa GIRME en Proyectos de Innovación Educativa desarrollados en convocatorias previas en los que se aplicó la metodología de aula invertida [p.e. 4-7]. 

El sistema se empleará en mejorar la eficacia en el proceso de retroalimentación de los proyectos, problemas y tareas que los alumnos resolverán en el aula. La resolución de estas tareas se servirá de la heterogeneidad en los grupos de estudiantes en cuanto a los niveles previos de conocimiento mediante un sistema de inteligencia colectiva multinivel desarrollado en proyectos de innovación educativa previos [8-10]. El sistema a desarrollar mejorará las metodologías previamente implementadas mediante la identificación rápida de problemas en la resolución de tareas de clase de evaluación facilitando así la intervención tutorial en el momento adecuado en aquellos estudiantes que así lo necesiten. El proyecto se servirá, como punto de partida, de las herramientas informáticas desarrolladas en el proyecto "SISTEMA DE INTELIGENCIA COLECTIVA MULTINIVEL" (Código: IE1718.0606) por lo que la presente solicitud de proyecto se presenta como una propuesta de continuidad de este último. Los métodos se aplicarán en asignaturas con más de 60 alumnos matriculados (en algunos casos, los grupos de matrícula son superiores a 90 estudiantes) como por ejemplo Expresión Gráfica, Química I, Química II, Física I (impartidas a alumnos/as de primer ingreso en las titulaciones de Grado de la ETSI de Minas y Energía) o Análisis de Riesgos Ambientales (impartida durante el 7 semestre del Grado en Ingeniería en Tecnologías Ambientales impartida en la ETSI de Montes, Forestal y el Medio Natural). El amplio espectro de materias involucradas permitirá la generalización de los métodos, herramientas y estrategias propuestas para conseguir una mejora en el seguimiento del proceso de aprendizaje progresivo en grupos masivos de estudiantes mediado por actividades de aula invertida.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

[1] Ministerio de Investigación, Ciencia y Universidades. 2024. Estadística de Estudiantes. https://www.universidades.gob.es/estadistica-de-estudiantes/ (Accedido en Octubre de 2024).

[2] Sturts & Mowat. 2012. “Bottlenecks” in student learning. SCHOLE: a journal of leisure studies and recreation education. 1. 39-45.

[3] Sánchez-Palencia et al. 2019. The experience of flipped classroom in chemical laboratory classes for engineering students: QUIMETUBE. INTED2019 Proceedings. 460-467. doi: 10.21125/inted.2019.0195

[4] QUIMETUBE: actualizando las prácticas de Química mediante Aula Invertida y TICs. IE1718.0601. https://innovacioneducativa.upm.es/proyectos-ie/informacion?anyo=2017-2018&id=2591

[5] Desarrollo de Vídeo-FAQ para entornos colaborativos de aprendizaje. IE1819.0604. https://innovacioneducativa.upm.es/proyectos-ie/informacion?anyo=2018-2019&id=2705

[6] FLIP-CLAP: INVIRTIENDO Y GAMIFICANDO LA EXPERIMENTACIÓN EN EL AULA DE INGENIERÍA. IE22.0604. https://innovacioneducativa.upm.es/proyectos-ie/informacion?anyo=2021-2022&id=541

[7] Implementación de FabLabs en los estudios de Ingeniería de la ETSI de Minas y Energía. IE22.0604. https://innovacioneducativa.upm.es/proyectos-ie/informacion?anyo=2021-2022&id=541

[8] Barrio-Parra et al. 2019. Flip teaching vs collaborative learning to deal with heterogeneity in large groups of students. INTED2019 Proceedings. 212-218. doi: 10.21125/inted.2019.0100

[9] Fernández-Gutierrez del Álamo et al. 2018. The Use of Heterogeneity to Improve the Learning Process of Large Groups of Students. TEEM'18: Proceedings of the Sixth International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality. 794 – 798. doi: 10.1145/3284179.3284297

[10] Fernández-Gutierrez del Álamo et al. 2019. Combining Adaptive and Cooperative Learning Strategies to Deal With Heterogeneity in Large Groups. Innovative Trends in Flipped Teaching and Adaptive Learning. 18p. doi: 10.4018/978-1-5225-8142-0.ch009

Los objetivos del proyecto son:

1. Mejorar el aprendizaje del alumnado mediante un sistema de evaluación progresiva que permita una retroalimentación rápida sobre su desempeño.
2. Optimizar el tiempo de corrección y evaluación del profesor, especialmente en grupos numerosos, mediante la implementación de una herramienta informática que clasifique automáticamente los resultados de las pruebas.
3. Facilitar la acción tutorial en clase, permitiendo al profesor identificar de manera inmediata las áreas de dificultad comunes y actuar sobre ellas durante las sesiones presenciales.
4. Implementar metodologías activas como el aula invertida, promoviendo un aprendizaje más significativo y enfocado en la práctica y resolución de problemas.
5. Prevenir el fraude académico mediante la identificación rápida del alumnado mediante códigos de barras en pruebas realizadas en el aula.

El desarrollo de este sistema facilitará la gestión de la enseñanza en grupos numerosos, un reto significativo en la educación superior, especialmente en asignaturas con alta carga práctica o técnica y en grandes grupos de estudiantes donde la atención individualizada es difícil de implementar de manera tradicional.

El proyecto se basa en la combinación de estrategias de evaluación progresiva, retroalimentación rápida y la metodología de aula invertida. A continuación, se detallan las fases clave:

1. Desarrollo de una herramienta informática: Se diseñará un software que permita la gestión rápida de la información obtenida en aula, así como la gestión de las listas de alumnos. Las funciones que incorporará serán: introducción de calificaciones mediante lector de código de barras, actualización de datos (altas, bajas, cambios de grupo de matrícula), identificación de alumnos en segunda matrícula, importación de datos desde Moodle, control de asistencia, detección de alumnos que efectúan la prueba de Moodle de forma potencialmente fraudulenta (fuera de clase), detección de cuellos de botella en el proceso de aprendizaje.
2. Metodología de aula invertida: creación y actualización de contenidos para el estudio fuera de aula y trabajo en clase individual y en grupo. Generación de un sistema de recolección de evidencias de evaluación progresiva.
3. Pruebas en Moodle con retroalimentación programada: En asignaturas donde se utilicen exámenes tipo test, Moodle permitirá programar retroalimentaciones automáticas tras cada respuesta, complementando la evaluación rápida. Además, se aplicará un sistema de identificación del alumnado mediante códigos de barras para asegurar que las pruebas se realicen en el aula y se evite el fraude académico.
4. Implementación de la metodología de evaluación progresiva con retroalimentación inmediata: El sistema proporcionará una evaluación constante del progreso del alumnado identificando aquellos casos en los que el proceso de aprendizaje esté sufriendo alguna dificultad. Durante esta fase se recogerán evidencias para evaluar la efectividad del método.
5. Difusión: El análisis de los resultados se empleará en la elaboración de una guía metodológica y al menos una contribución a un congreso de innovación educativa.

Para garantizar el éxito del proyecto de innovación educativa propuesto y evaluar de manera rigurosa el cumplimiento de los objetivos, es fundamental establecer un sistema de recolección de evidencias. Este sistema permitirá el seguimiento continuo de la implementación, el análisis del impacto en el aprendizaje de los estudiantes y la identificación de áreas de mejora. A continuación, se describe un sistema de recolección de evidencias estructurado en torno a tres ejes principales: recolección de datos cuantitativos, recolección de datos cualitativos y evaluación del impacto en el aprendizaje.

1. Recolección de Datos Cuantitativos

a. Tasa de participación y uso de la herramienta informática

• Evidencia: Datos sobre la cantidad de profesores que utilizan la herramienta informática de evaluación, tanto en pruebas en papel como en test en Moodle.
• Indicadores: Número de pruebas evaluadas con la herramienta, porcentaje de estudiantes identificados mediante códigos de barras en cada prueba, frecuencia de uso por parte de los profesores.
• Método de recolección: Reportes automáticos generados por el sistema informático y Moodle, que recojan el uso por parte de estudiantes y docentes. Estas estadísticas se podrán consultar semanal o mensualmente.

b. Tiempo de corrección y retroalimentación

• Evidencia: Registro del tiempo transcurrido entre la realización de la prueba y la entrega de retroalimentación a los estudiantes.
• Indicadores: Tiempo promedio de corrección antes y después de la implementación del sistema, con especial enfoque en la reducción de la carga de trabajo en grupos grandes.
• Método de recolección: Datos extraídos del sistema de evaluación y retroalimentación, que permiten registrar automáticamente la hora de inicio y fin de las actividades de corrección.

c. Evaluación de asistencia y control de identidad

• Evidencia: Datos sobre la asistencia de los estudiantes a las pruebas y la identificación mediante el sistema de códigos de barras.
• Indicadores: Número de estudiantes que asisten a las pruebas en el aula, correlacionado con la validación de identidad (evitando el fraude académico).
• Método de recolección: Sistema de identificación y asistencia a través de códigos de barras y Moodle. El sistema registrará automáticamente los códigos de cada estudiante, permitiendo la identificación de aquellos que han realizado la prueba fuera de aula.

d. Rendimiento académico

• Evidencia: Resultados de las evaluaciones realizadas.
• Indicadores: Porcentaje de estudiantes que superan las pruebas consecutivamente, identificando el progreso a lo largo del curso y número de estudiantes que presentan problemas en su progresión.
• Método de recolección: Extracción de estadísticas de la herramienta de evaluación y Moodle, comparando los resultados obtenidos en diferentes momentos del curso.

2. Recolección de Datos Cualitativos

a. Encuestas de satisfacción para estudiantes y profesores

• Evidencia: Opiniones y percepciones de los estudiantes y profesores sobre el uso del sistema de evaluación progresiva, la retroalimentación rápida y la implementación de la metodología de aula invertida.
• Indicadores: Grado de satisfacción con la retroalimentación recibida, percepción sobre la claridad y utilidad de las correcciones, valoración del impacto de la metodología de aula invertida en el aprendizaje.
• Método de recolección: Encuestas online realizadas al final de cada módulo o semestre. Las encuestas incluirán preguntas cerradas (escala Likert) y abiertas para obtener comentarios detallados.

b. Entrevistas en profundidad con profesores

• Evidencia: Entrevistas cualitativas con los profesores involucrados en el proyecto para obtener una visión detallada de la implementación del sistema, los retos encontrados y las mejoras sugeridas.
• Indicadores: Sugerencias para optimizar el sistema, percepción sobre la mejora en el rendimiento del alumnado, dificultades técnicas o pedagógicas detectadas.
• Método de recolección: Entrevistas semiestructuradas con un grupo de profesores seleccionados, grabadas y transcritas para análisis.

c. Observación de las sesiones presenciales

• Evidencia: Observaciones directas sobre cómo se utilizan los datos de retroalimentación en las sesiones de aula invertida para ajustar la enseñanza a las necesidades del alumnado.
• Indicadores: Grado en que el profesor adapta el contenido en función de las dificultades detectadas en las evaluaciones, nivel de participación y resolución de dudas en clase.
• Método de recolección: Observación de clases seleccionadas, con registros de campo sobre el uso de la retroalimentación rápida y la acción tutorial.

3. Evaluación del Impacto en el Aprendizaje

a. Análisis de la progresión del aprendizaje

• Evidencia: Evolución del rendimiento académico de los estudiantes en las evaluaciones a lo largo del curso.
• Indicadores: Comparativa de las notas obtenidas en evaluaciones sucesivas, análisis de mejoras en áreas específicas donde se haya detectado retroalimentación negativa.
• Método de recolección: Análisis estadístico de los resultados de las evaluaciones a través de la herramienta informática, utilizando comparaciones entre pruebas iniciales, intermedias y finales. Número de tutorías e intervenciones en clase para solucionar cuellos de botella.

b. Comparativa con cohortes anteriores

• Evidencia: Comparación entre los resultados académicos de los estudiantes que han utilizado el sistema de evaluación progresiva y cohortes anteriores que no tuvieron acceso a la herramienta.
• Indicadores: Mejoras en las tasas de éxito (porcentaje de aprobados), reducciones en la tasa de abandono, aumento de notas medias.
• Método de recolección: Análisis comparativo utilizando datos de evaluaciones de años anteriores, controlando variables como tamaño del grupo, características del alumnado, y nivel de dificultad de las pruebas.

4. Informe final y conclusiones

Al finalizar el periodo de implementación del proyecto, se elaborará un informe final que integre los resultados de la recolección de evidencias. Este informe incluirá tanto un análisis cuantitativo del impacto en el rendimiento académico como una evaluación cualitativa del uso de la herramienta por parte de estudiantes y profesores, concluyendo con recomendaciones para la mejora y posible escalabilidad del sistema a otras asignaturas o Escuelas.

Este enfoque multidimensional garantizará un seguimiento detallado del cumplimiento de los objetivos del proyecto y proporcionará una evaluación robusta del impacto de la innovación educativa implementada.

Tras el desarrollo de este proyecto de innovación educativa se prevén dos productos tangibles que podrán transferirse a la comunidad educativa (de forma interna y externa a la UPM):

• Elaboración de una guía metodológica: se detallarán los métodos docentes empleados, así como indicaciones sobre el uso de la herramienta informática desarrollada.
• Una herramienta de software: La propiedad intelectual del programa se tramitará a través del Registro Territorial de la Propiedad Intelectual de la Comunidad de Madrid.

Los resultados del proyecto se divulgarán mediante, al menos, una comunicación al Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad (CINAIC) con la correspondiente publicación en el libro de actas con ISBN y DOI.

Se enviarán noticias al Gabinete de Comunicación de la ETSIME para divulgar las labores desarrolladas durante este proyecto.

Los miembros del Grupo de Innovación Educativa GIRME pertenecen al Departamento de Energía y Combustibles (DEC). Se prevé la implicación del DEC y sus profesores durante el desarrollo del PIE.