Influencia de las dinámicas sociales en la formación docente

  1. Martínez-Romera, Daniel David 1
  2. Cortés-Dumont, Sara 2
  1. 1 Universidad de Málaga
    info

    Universidad de Málaga

    Málaga, España

    ROR https://ror.org/036b2ww28

  2. 2 Universidad de Jaén
    info

    Universidad de Jaén

    Jaén, España

    ROR https://ror.org/0122p5f64

Revista:
Redes: Revista hispana para el análisis de redes sociales

ISSN: 1579-0185

Año de publicación: 2024

Título del ejemplar: Gobernanza, coaliciones y políticas regionales

Volumen: 35

Número: 1

Páginas: 67-78

Tipo: Artículo

DOI: 10.5565/REV/REDES.1005 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Redes: Revista hispana para el análisis de redes sociales

Resumen

Se presenta una investigación en el ámbito de la educación superior sobre discentes del Máster de Profesorado en ESO y Bachillerato, en la que se datifica el proceso de enseñanza-aprendizaje con objeto de explorar las posibles codeterminaciones entre la posición social en el aula y la autonomía de juicio. Entendida la primera en términos sociométricos y la segunda de evaluación. A partir de un cuestionario sociométrico y una evaluación de 360º, que contempla tanto la evaluación entre pares como la autoevaluación, como instrumentos para la recogida de datos. Se comparan las posiciones de centralidad y marginalidad en las dos series de datos mediante procedimientos sociométricos y estadística descriptiva. Los resultados obtenidos han permitido identificar interferencias entre la escala individual y la grupal. Especialmente en términos de divergencia entre la auto y coevaluación en relación con la posición de centralidad en los grafos intelectual y social. Su discusión tiene una relevancia crítica en tanto que señala la dificultad que introduce el contexto social del aula en el ejercicio objetivo del criterio propio. Y a la vez demuestra la pertinencia de este tipo de aproximaciones para hacer visibles mecanismos que, de otro modo, habrían quedado ocultos.

Referencias bibliográficas

  • Ábrego Molina, V. H., & Flores Mérida, A. (2021). Datificación crítica: Práctica y producción de conocimiento a contracorriente de la gubernamentalidad algorítmica. Dos ejemplos en el caso mexicano. Administración Pública y Sociedad (APyS), 11, 211-231.
  • Acosta-Corporan, R., Martín-García, A., & Hernández-Martín, A. (2022). Nivel de satisfacción en estudiantes de secundaria con el uso de aprendizaje colaborativo mediado por las TIC en el aula. Revista Electrónica Educare, 26(2). https://doi.org/10.15359/ree.26-2.2
  • Amare, M. Y., & Simonova, S. (2021). Learning analytics for higher education: Proposal of big data ingestion architecture. SHS Web of Conferences, 92. Publicly Available Content Database; Social Science Premium Collection. https://doi.org/10.1051/shsconf/20219202002
  • Arango, C., & Cruz-González, M. C. (2021). Postureo y rituales digitales: Itinerarios para asir la datificación de un recuerdo. InMediaciones de la Comunicación, 16(2). https://doi.org/10.18861/ic.2021.16.2.3154
  • Báez-Rojas, C., Córdova-León, K., Fernández-Huerta, L., Villagra-Astudillo, R., & Aravena-Canese, L. (2021). Modelo de retroalimentación mediante evaluación de 360o para la docencia de pregrado en ciencias de la salud. FEM: Revista de la Fundación Educación Médica, 24(4), 173-181. https://doi.org/10.33588/fem.244.1133
  • Cabero-Almenara, J., Arancibia, M. L., & del Prete, A. (2019). Technical and Didactic Knowledge of the Moodle LMS in Higher Education. Beyond Functional Use. En Journal of New Approaches in Educational Research (2019.a-01-15.a ed., Vol. 8, Número 1, p. 9).
  • Cáceres Reche, P., Rodríguez-García, A.-M., Gómez García, G., & Rodríguez Jiménez, C. (2020). Learning analytics in higher education: A review of impact scientific literature. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, 13, 32-46. https://doi.org/10.46661/ijeri.4584
  • Cebrián de la Serna, M. (2018). Modelo de evaluación colaborativa de los aprendizajes en el prácticum mediante Corubric. Revista Practicum, 3(1), 62-79. https://doi.org/10.24310/RevPracticumrep.v3i1.8275
  • Cebrián Robles, D. (2019). Evaluación formativa para los aprendizajes del prácticum con Corubric. En Erkizia Olaizola, A., Raposo Rivas, M., Canet Vélez, Cebrián de la Serna, M., Barberá Gregori, M., Pérez Abellás, A., Zabalza Beraza, M. A. (coord.. 2019). XV Symposium Internacional sobre el Prácticum y las Prácticas Externas. Edita Asociación para el Desarrollo del Prácticum y de las Prácticas Externas. p. 23.
  • Elatia, S., & Ipperciel, D. (2021). Learning Analytics and Education Data Mining in Higher Education. En Advancing the Power of Learning Analytics and Big Data in Education (p. 19). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-7103-3.ch005
  • Esteve González, V. & Mogas Recalde, J. El sistema de evaluación de 360º para aprender a evaluar: estudio de caso en Educación Superior. En Roig-Vila, R. (Ed., 2019). Investigación e innovación en la Enseñanza Superior. 142-149. Editorial Octaedro.
  • Frías-Navarro, D., & Pascual-Soler, M. (2021). Recomendaciones para elaborar y redactar el informe de investigación. En Research design, analysis and writing of results (Frías-Navarro, Dolores y Pascual-Soler, Marcos). OSF. https://doi.org/10.17605/osf.io/kngtp
  • García-Peñalvo, F. J. (2020). Modelo de referencia para la enseñanza no presencial en universidades presenciales. Campus Virtuales, 9(1), 41-56.
  • García-Valcárcel Muñoz-Repiso, A., Hernández Martín, A., Martín del Pozo, M., & Olmos Migueláñez, S. (2020). Validación de una rúbrica para la evaluación de trabajos fin de máster. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 24(2), 72-96. https://doi.org/10.30827/profesorado.v24i2.15151
  • González-López, M., Machin-Mastromatteo, J., & Tarango, J. (2020). Evaluación diagnóstica de habilidades de pensamiento e informacionales a través del diseño y aplicación de tres instrumentos para estudiantes de primer grado de educación primaria. Revista Electrónica Educare, 24(3). https://doi.org/10.15359/ree.24-3.21
  • Hamodi-Galán, C., & Benito-Brunet, Y. D. (2019). Bullying: Detección mediante el test sociométrico y prevención a través de experiencias basadas en el método socioafectivo. Revista Electrónica Educare, 23(3). https://doi.org/10.15359/ree.23-3.3
  • Lee, L.-K., Cheung, S. K. S., & Kwok, L.-F. (2020). Learning analytics: Current trends and innovative practices. Journal of Computers in Education, 7(1), 1-6. https://doi.org/10.1007/s40692-020-00155-8
  • Lima Ferreira, A., Lima Brasil, T. & Acioly-Régnier, N. M. (2018). O sociograma e os processos grupais: uma experiência no campo educacional. Comunicações, vol. 25, n. 2, p. 137-166. https://doi.org/10.15600/2238-121X/comunicacoes.v25n2p137-166
  • Lluch Molins, L., & Cano Garcia, E. (2022). Diseño y validación de un instrumento para la evaluación competencial en el marco del desarrollo profesional docente. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 25(2), 79-91. https://doi.org/10.6018/reifop.514961
  • Mamaqi, X., Lope Salvador, V., & Vidal Bordes, J. (2018). Datificación, big data e inteligencia artificial en la comunicación y en la economía. En Calidad informativa en la era de la digitalización: Fundamentos profesionales vs. Infopolución. Dykinson. http://digital.casalini.it/9788491489474
  • Martha Vidal-Sepúlveda & Cristian Olivares-Rodríguez. (2021). ¿Quién elige mi dieta informativa? La datificación automatizada de personas en el ambiente digital. Información, cultura y sociedad, 44. https://doi.org/10.34096/ics.i44.8627
  • Martínez Romera, D., Cebrián Robles, D., & Pérez Galán, R. (2020). Practical Training of Secondary School Teachers in Spain: Tutoring and Assessment Using ICT. Turkish Online Journal of Distance Education, 21, 153-166. https://doi.org/10.17718/tojde.728148
  • Melguizo-Moreno, E., & Gallego-Ortega, J. (2020). Una rúbrica para la evaluación de textos expositivos. Revista Electrónica Educare, 24(3). https://doi.org/10.15359/ree.24-3.22
  • Mendoza-Silva, A. (2021). Innovation capability: A sociometric approach. Social Networks, 64, 72-82. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2020.08.004
  • Moreno, J. L. (1972). Fundamentos de la Sociometría. Paidós.
  • Palacios, D. & Villalobos, C. (2016). Redes académicas al interior de las escuelas chilenas: un estudio exploratorio utilizando modelos exponenciales de grafos aleatorios (ERGM). REDES – Revista hispana para el análisis de redes sociales, vol. 27, #2, 33-44. https://doi.org/10.5565/rev/redes.631
  • Ofori, F., Maina, E., & Gitonga, R. (2020). Using machine learning algorithms to predict students’ performance and improve learning outcome: A literature-based review. J. Inf. Technol, 4, 33-55.
  • Quivy, R. & Campnhoudt, L. (2006). Manual de Investigación en Ciencias Sociales. México, D.F.: Editorial Limusa.
  • Raffaghelli, J. (2020). «Datificación» y Educación Superior: Hacia la construcción de un marco para la alfabetización en datos del profesorado universitario. Revista Interamericana de Investigación, Educación y Pedagogía: RIIEP, 13(1), 177-205. https://doi.org/10.15332/25005421/5466
  • Skar, S., Flagstad, I. (2022). A sociometric approach to university teaching. Z Psychodrama Soziom. https://doi.org/10.1007/s11620-021-00646-5
  • Soto-Ortíz, J. L. & Torres-Gastelú, C. A. (2015). Exploración de la interacción colaborativa en educación superior. REDES -Revista hispana para el análisis de redes sociales, vol. 26, #1. https://doi.org/10.5565/rev/redes.534
  • Taber, K. S. (2018). The Use of Cronbach’s Alpha When Developing and Reporting Research Instruments in Science Education. Research in Science Education, 48(6), 1273-1296. https://doi.org/10.1007/s11165-016-9602-2
  • Urquidi Martin, A. C., Calabor Prieto, M. S., & Tamarit Aznar, C. (2019). Entornos virtuales de aprendizaje: Modelo ampliado de aceptación de la tecnología. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 21, 1-12. https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e22.1866
  • Yunita, A., Santoso, H. B. & Hasibuan, Z. A. (2021). Research Review on Big Data Usage for Learning Analytics and Educational Data Mining: A Way Forward to Develop an Intelligent Automation System. Journal of Physics, Conference Series, vol. 1898, 012044. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1898/1/012044
  • van der Wilt, F., van der Veen, C., van Kruistum, C. & van Oers, B. (2019). Why Do Children Become Rejected by Their Peers? A Review of Studies into the Relationship Between Oral Communicative Competence and Sociometric Status in Childhood. Educ Psychol Rev, 31, 699–724 (2019). https://doi.org/10.1007/s10648-019-09479-z
  • Vargas Bolaños, R. (2022). State of the art on the Social Network Analysis methodology (SNA) and Metric Information Studies (MIS). SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.5124
  • Willging, P. (2008). Técnicas para el análisis y visualización de interacciones en ambientes virtuales. REDES – Revista hispana para el análisis de redes sociales, vol.14, #6. https://doi.org/10.5565/rev/redes.122