Competencia docente universitaria en Neuroeducación y Diseño Universal de Aprendizaje, mediante una escala adaptada
Resumen
En los centros universitarios de ciencias de la educación es necesario incorporar, en la práctica docente, los avances didácticos más relevantes, como la Neuroeducación y el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA). A modo de comprobante, se ha confeccionado un instrumento denominado ENUDEU (Escala Neuroeducativa-Universal De la Enseñanza Universitaria). El cuestionario fue validado por expertos (WKendall = 0,617, p < 0,001), realizándose un análisis factorial, tanto exploratorio como confirmatorio, obteniendo buenos resultados, al igual que su fiabilidad (α = 0,976). Se encuestaron a 52 profesores universitarios, en donde se
En los centros universitarios de ciencias de la educación es necesario incorporar, en la práctica docente, los avances didácticos más relevantes, como la Neuroeducación y el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA). A modo de comprobante, se ha confeccionado un instrumento denominado ENUDEU (Escala Neuroeducativa-Universal De la Enseñanza Universitaria). El cuestionario fue validado por expertos (WKendall = 0,617, p < 0,001), realizándose un análisis factorial, tanto exploratorio como confirmatorio, obteniendo buenos resultados, al igual que su fiabilidad (α = 0,976). Se encuestaron a 52 profesores universitarios, en donde se tuvieron en cuenta las variables centro universitario, años de experiencia y departamento, no encontrándose diferencias significativas. A partir de estudios estadísticos descriptivos, correlacionales e inferenciales no paramétricos, se encontró un resultado global de 6,1 (5,6 – 6,3) sobre 7,0, destacándose más una actuación DUA que en la emotividad de los contenidos impartidos, en donde se hace necesario el potenciar las actividades multisensoriales (actividades prácticas manipulativas) y la gamificación bajo un ambiente sin frustraciones. Además, el incentivo de la curiosidad puede potenciar la ejecución de las funciones ejecutivas y, con ello, el neuroapredizaje, siendo uno de los retos a considerar para mejorar la docencia en las actuales aulas universitarias.
tuvieron en cuenta las variables centro universitario, años de experiencia y departamento, no encontrándose diferencias significativas. A partir de estudios estadísticos descriptivos, correlacionales e inferenciales no paramétricos, se encontró un resultado global de 6,1 (5,6 – 6,3) sobre 7,0, destacándose más una actuación DUA que en la emotividad de los contenidos impartidos, en donde se hace necesario el potenciar las actividades multisensoriales (actividades prácticas manipulativas) y la gamificación bajo un ambiente sin frustraciones. Además, el incentivo de la curiosidad puede potenciar la ejecución de las funciones ejecutivas y, con ello, el neuroapredizaje, siendo uno de los retos a considerar para mejorar la docencia en las actuales aulas universitarias.
Descargas
Citas
Agustí, F. J., Angulo, A., Martí, A., Pérez, N., Tormo, E. y Villaescusa, M. I. (2021). Diseño Universal y Aprendizaje Accesible. Modelo DUA-A. Generalitat Valenciana. Conselleria d’Educació, Cultura i Esport. https://portal.edu.gva.es/cefireinclusiva/wp-content/uploads/sites/193/2023/04/DUAA23c.pdf
Alba Pastor, C. (2022). Enseñar pensando en todos los estudiantes. El modelo del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA). Editorial SM. Biblioteca innovación educativa.
Bacigalupe, M. de los A. y Mancini, V. A. (2014). Contributions for the construction of a Neurosciences perspective of and with undergraduate university training in Education Sciences. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 18(3), 431-440. https://revistaseug.ugr.es/index.php/profesorado/article/view/19355
Bailón García, T. I., Parroquin Amaya, P., Romero López, R., Alvarado Iniesta, A., Canales Valdiviezo, I. y García Heredia, F. J. (2015). Diseño y validación de un instrumento para medir el impacto de los factores logísticos en la competitividad de las PyMEs. Cultura Científica y Tecnológica, 12(57), 344-351.
Ballesta-Claver, J., Gómez Pérez, I. A. y Ayllón Blanco, M. F. (2024). El paradigma innovador de la neuroeducación. En A. Rodriguez Fuentes (Ed.), ¿Ciencia o ficción en la Neuroeducación? Estudio sobre neuromitos docentes (pp. 21-39). Ediciones Pirámide.
Ballesta-Claver, J., Sosa Medrano, I., Gómez Pérez, I. A. y Ayllón Blanco, M. F. (2024). Propuesta neuroeducativa para un aprendizaje tecno-activo de la enseñanza de las ciencias: un cambio universitario necesario. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 27(3), 35-50. https://doi.org/10.6018/reifop.614881
Basso, D. y Cottini, M. (2023). Cognitive Neuroscience and Education: Not a Gap to Be Bridged but a Common Field to Be Cultivated. Sustainability, 15(2), 1628. https://doi.org/10.3390/su15021628
Benavidez, V. y Flores, R. (2019). La importancia de las emociones para la neurodidáctica. Wimblu, Revista Estudios de Psicología, 14(1), 25-53.
Boysen, G. A. (2024). A critical analysis of the research evidence behind CAST’s universal design for learning guidelines. Policy Futures in Education, 2024(0), 1-20. https://doi.org/10.1177/14782103241255428
CAST. (2024). UDL: The UDL Guidelines. https://udlguidelines.cast.org/
De Barros Camargo, C., Flores Melero, C., Pinto Díaz, C. y Marín Perabá, C. (2023). Neurodidactic teacher training program for educational dropouts in vulnerable groups. Frontiers in Education, 8, 1134732. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1134732
Deng, L. y Chan, W. (2017). Testing the Difference Between Reliability Coefficients Alpha and Omega. Educational and Psychological Measurement, 77(2), 185-203. https://doi.org/10.1177/0013164416658325
Díaz-Cabriales, A. (2023). Escala neuroeducativa para la Planeación y la Intervención Didáctica (ENEPID). Journal of Neuroeducation, 3(2), 93-105. https://doi.org/10.1344/JONED.V3I2.40828
Elizondo Carmona, C. (2022). Diseño universal para el aprendizaje y neuroeducación. Journal of Neuroeducation, 3(1), 2022. https://doi.org/10.1344/joned.v3i1.39714
Escalera-Chávez, M. E., García-Santillán, A. y Venegas-Martínez, F. (2014). Confirmatory Factorial Analysis to Validity a Theoretical Model to Measure Attitude toward Statistic. Mediterranean Journal of Social Sciences, 5(1), 569-577. https://doi.org/10.5901/mjss.2014.v5n1p569
Escobar-Pérez, J. y Cuervo-Martínez, Á. (2008). Validez De Contenido Y Juicio De Expertos: Una Aproximación a Su Utilización. Avances en Medición, 6, 27-36.
Ferrer Escartín, E. (2022). La variabilidad neuronal y el diseño universal para el aprendizaje (DUA). Journal of Neuroeducation, 3(1), 2022. https://doi.org/10.1344/joned.v3i1.38611
Forero, C. G., Maydeu-Olivares, A. y Gallardo-Pujol, D. (2009). Factor Analysis with Ordinal Indicators: A Monte Carlo Study Comparing DWLS and ULS Estimation. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(4), 625-641. https://doi.org/10.1080/10705510903203573
Fragkaki, M., Mystakidis, S. y Dimitropoulos, K. (2022). Higher Education Faculty Perceptions and Needs on Neuroeducation in Teaching and Learning. Education Sciences, 12(10), 707. https://doi.org/10.3390/educsci12100707
Gil Vega, J. A. (2020). ¿Es posible un currículo basado en las Funciones Ejecutivas? De la función a la competencia: propuesta de integración de la “competencia ejecutiva” en el aula. Journal of Neuroeducation, 1(1), 114-129. https://doi.org/10.1344/JONED.V1I1.31363
Gupta, A., Elby, A. y Danielak, B. A. (2018). Exploring the entanglement of personal epistemologies and emotions in students’ thinking. Physical Review Physics Education Research, 14(1), 010129. https://doi.org/10.1103/PhysRevPhysEducRes.14.010129
Hernández-Sampieri, R. y Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill interamericana editores, S.A.
Hills, M., Overend, A. y Hildebrandt, S. (2022). Faculty Perspectives on UDL: Exploring Bridges and Barriers for Broader Adoption in Higher Education. The Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning, 13(1). https://doi.org/10.5206/cjsotlrcacea.2022.1.13588
Hooper, D., Coughlan, J. y Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60. www.ejbrm.com
Juárez-Varón, D., Bellido-García, I. y Gupta, B.-B. (2023). Analysis of stress, attention, interest, and engagement in onsite and online higher education: A neurotechnological study. Comunicar, 31(76), 21-34. https://doi.org/10.3916/C76-2023-02
Lacave, C., Molina, A., Fernández, M. y Redondo, M. (2015). Análisis de la fiabilidad y validez de un cuestionario docente. Actas de las XXI Jornadas de la Enseñanza Universitaria de la Informática, 136-143.
Lindholm, M. (2018). Promoting Curiosity? Science & Education, 27(9-10), 987-1002. https://doi.org/10.1007/s11191-018-0015-7
López-Aguado, M. y Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d Innovació i Recerca en Educació, 12(2), 1-14. https://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057
López-Martín, E. y Ardura, D. (2023). The effect size in scientific publication. Educación XX1, 26(1), 9-17. https://doi.org/10.5944/educxx1.36276
Martínez Camblor, P. (2012). Ajuste del valor-p por contrastes múltiples. Revista Chilena de Salud Pública, 16(3), 225-232. https://doi.org/10.5354/0717-3652.2012.23127
Martínez Sánchez, A. de las M., Hernández Fernández, A. y Esteban Moreno, R. M. (2022). Prospective of Intercultural Teaching Competencies in Relation to Technology and Neuroeducation. Online Journal of Communication and Media Technologies, 12(4), e202239. https://doi.org/10.30935/ojcmt/12495
Mcmillan, J. H. y Schumacher, S. (2013). Research in Education: Evidence-Based Inquiry (seventh ed). Pearson Education.
Mondéjar, J., Rodríguez, A., & Fierro, B. (2023). El paradigma de apoyos al aprendizaje desde la neurodidáctica: una necesidad en la formación universitaria. Entretextos, 17(33), 90-108. https://doi.org/10.5281/zenodo.8218195
Morata-Ramirez, M. Á., Holgado Tello, F. P., Barbero-García, M. I. y Mendez, G. (2015). Análisis factorial confirmatorio. Recomendaciones sobre mínimos cuadrados no ponderados en función del error Tipo I de Ji-Cuadrado y RMSEA. Acción Psicológica, 12(1), 79-90. https://doi.org/10.5944/ap.12.1.14362
Moslem, S., Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T. y Duleba, S. (2019). Analysing Stakeholder Consensus for a Sustainable Transport Development Decision by the Fuzzy AHP and Interval AHP. Sustainability, 11(12), 3271. https://doi.org/10.3390/su11123271
Navarrete, A.Y. y Rodríguez, A. (2024). Escala sobre Análisis de Neuromitos Docentes Actuales (ANDA): Un nuevo estándar en la investigación neuroeducativa. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado (REIFOP), 27(3), 105–118. https://doi.org/10.6018/reifop.614231
Orcan, F. (2018). Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Which One to Use First? Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 9(4), 414-421. https://doi.org/10.21031/epod.394323
Oudeyer, P.-Y., Gottlieb, J. y Lopes, M. (2016). Intrinsic motivation, curiosity, and learning. En J. Chi-Hung, W. Chun-Hao, y K. Shih-Chun (Eds.), Progress in Brain Research. Enhancement of Brain Functions Prompted by Physical Activity (Vol. 2) (Vol. 229, pp. 257-284). Elsevier. https://doi.org/10.1016/bs.pbr.2016.05.005
Peregrina Nievas, P. y Gallardo-Montes, C. del P. (2023). The Neuroeducation Training of Students in the Degrees of Early Childhood and Primary Education: A Content Analysis of Public Universities in Andalusia. Education Sciences, 13(10), 1006. https://doi.org/10.3390/educsci13101006
Pinilla Fonseca, N., Gamboa Mora, M. C. y Morales Barrera, M. (2021). Evaluación de la formación integral escolar a través de un diseño cuasiexperimental: contribuciones desde la Educación Física. Retos, 43, 690-698. https://doi.org/10.47197/retos.v43i0.88742
Redolar Ripoll, D. (2023). Neurociencia Cognitiva (2a edición). Editorial médica panamericana.
Rodríguez, A. (coord.) (2024). Ciencia o ficción en la neuroeducación. Pirámide.
Rodríguez, A. (2024). Magia actitudinal de la Educación Inclusiva. EUG.
Rodríguez, A., Mondéjar, J. J., Fierro, B. M. y Gallardo, C. P. (2024). Instrumentos para la medición de neuromitos docentes para su empleo en Cuba y España. Universidad & Sociedad, 16(1), 235-245. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/4323
Ruiz-Martín, H. (2020a). Aprendiendo a aprender. Mejora tu capacidad descubriendo cómo aprende tu cerebro. Editorial Vergara.
Ruiz-Martín, H. (2020b). ¿Cómo aprendemos? Una aproximación científica al aprendizaje y la enseñanza. Editorial Graó, S.A.
Rusconi, L. y Squillaci, M. (2023). Effects of a Universal Design for Learning (UDL) Training Course on the Development Teachers’ Competences: A Systematic Review. Education Sciences, 13(5), 466. https://doi.org/10.3390/educsci13050466
Serpati, L. y Loughan, A. R. (2012). Teacher Perceptions of NeuroEducation: A Mixed Methods Survey of Teachers in the United States. Mind, Brain, and Education, 6(3), 174-176. https://doi.org/10.1111/j.1751-228X.2012.01153.x
Timmerman, M. E. y Lorenzo-Seva, U. (2011). Dimensionality assessment of ordered polytomous items with parallel analysis. Psychological Methods, 16(2), 209-220. https://doi.org/10.1037/A0023353
Tokuhama-Espinosa, T. (2008). The scientifically substantiated art of teaching. Capella University.
Tomczak, M. y Tomczak, E. (2014). The need to report effect size estimates revisited. An overview of some recommended measures of effect size. Trends in Sport Sciences, 1(21), 19-25. https://www.researchgate.net/publication/303919832
Tuapanta, J., Duque, M. y Mena, Á. (2017). Alfa de Cronbach para validar un instrumento de uso de TIC en docentes universitarios. mktDescubre, 10, 37-48.
Waisman, T. C., Williams, Z. J., Cage, E., Santhanam, S. P., Magiati, I., Dwyer, P., Stockwell, K. M., Kofner, B., Brown, H., Davidson, D., Herrell, J., Shore, S. M., Caudel, D., Gurbuz, E. y Gillespie-Lynch, K. (2023). Learning from the experts: Evaluating a participatory autism and universal design training for university educators. Autism, 27(2), 356-370. https://doi.org/10.1177/13623613221097207
-
Resumen94
-
pdf72
Los artículos que se publican en esta revista están sujetos a los siguientes términos:
1. El Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Murcia (España), junto con el Servicio de Publicaciones de la Universitdad de Murcia (Editum) son los editores de la revista REIFOP y conserva los derechos patrimoniales (copyright) de los artículos publicados, permitiendo la reutilización de las mismos bajo la licencia de uso indicada en el punto 2.
2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 España (texto legal). Se pueden copiar, usar, difundir, transmitir y exponer públicamente, siempre que: i) se cite la autoría y la fuente original de su publicación (revista, editores y URL de la obra); ii) no se usen para fines comerciales; iii) se mencione la existencia y especificaciones de esta licencia de uso.
3. Condiciones de auto-archivo. Se permite y se anima a los autores a difundir electrónicamente las versiones pre-print (versión antes de ser evaluada) y/o post-print (versión evaluada y aceptada para su publicación) de sus obras antes de su publicación, ya que favorece su circulación y difusión más temprana y con ello un posible aumento en su citación y alcance entre la comunidad académica. Color RoMEO: verde.
