instituto tecnolÓgico y de estudios...
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INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS MONTERREY
PROGRAMA DE GRADUADOS EN INGENIERÍA Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
NEUROCIENCIA Y GESTIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
PARA LA EDUCACIÓN
TESIS
PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL GRADO ACADEMICO DE:
MAESTRO EN ADMINISTRACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
POR:
JORGE LUIS JARAMILLO ENCISO
MONTERREY , N.L. ABRIL, 2014
ii
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
ESCUELA DE INGENIERÍA Y TECNOLOGIAS DE INFORMACIÓN
PROGRAMA DE GRADUADOS
Los miembros del comité de tesis recomendamos que la presente tesis del Ing. Jorge Luis Jaramillo Enciso sea aceptada como requisito parcial para obtener el grado académico de Maestro en Administración de Tecnologías de Información.
Comité de tesis:
______________________________ Dr. Gabriel Valerio Ureña
Asesor
______________________________ Dr. Ricardo Caraza Camacho
Sinodal
______________________________ Dra. América Martínez Sánchez
Sinodal
_________________________________________ Dra. Carmen Celina Torres Arcadia
Director del Programa de Maestría en Administración de Tecnologías de Información Abril, 2014
iii
NEUROCIENCIA Y GESTIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN PARA LA EDUCACIÓN
POR:
JORGE LUIS JARAMILLO ENCISO
TESIS
Presentada al Programa de Graduados en Ingeniería y Tecnologías de Información
Este trabajo es requisito parcial para obtener el grado de Maestro
en Administración de Tecnologías de Información
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
Abril, 2014
iv
Dedicatoria
El presente trabajo de investigación está dedicado:
• A mi madre, razón fundamental de mi crecimiento. En un mundo más de madres que
de padres, todo se lo debo a su ejemplo, compromiso y humildad.
• Al arquitecto de la vida, a quién prefiero no darle un nombre preciso, pero sí
expresarle mi sincero reconocimiento por sus maravillosas creaciones.
• A mis hermanos latinoamericanos, porque es mi más fuerte anhelo que cualquier
trabajo que realice eventualmente contribuya a nuevas ideas, a mejores rumbos.
v
Agradecimientos
“No importa a donde vayas, no importa quién seas en la vida, en algún punto vas a
necesitar que alguien esté contigo”. Extiendo el más cálido agradecimiento a todos ustedes:
• Dr. Gabriel Valerio.
• Dr. Ricardo Caraza.
• Dra. América Martínez.
• Dr. José Gómez Quiñónez.
• Dra. Celina Torres.
• Ing. Jacobo Tijerina.
• Miembros del Centro para el Desarrollo Docente y la Innovación Educativa (CEDDIE).
• Compañeros de la Maestría en Administración de Tecnologías de Información.
• Compañeros y personal del Centro de Calidad y Manufactura.
• Compañeros involucrados en el desarrollo de esta Tesis.
• Alma Máter, Tecnológico de Monterrey, campus Monterrey.
• Comunidades mexicana y ecuatoriana.
vi
Resumen
El objetivo principal de este trabajo fue determinar experimentalmente si existe un
incremento considerable en dos procesos cognitivos fundamentales –atención y motivación- y en
el desempeño académico de estudiantes universitarios, cuando las sesiones de clase se llevan a
cabo en un ambiente rico en el uso de tecnologías de información (TIs) y que además esté
sustentado en estrategias docentes basadas en principios de neurociencia.
Debido a la naturaleza de investigación, se trabajó con dos grupos distintos de una misma
asignatura como unidades de análisis; uno experimental, donde se implementaron las prácticas
mencionadas, y otro de control, donde se estructuró un ambiente académico “tradicional”. El
procedimiento, desplegado durante cuatro semanas y ocho sesiones completas, se ejecutó con
base en la planificación de una metodología de investigación mixta, específicamente una
aplicación convergente paralela. El componente cualitativo estuvo vinculado a un proceso de
observación no participativa para determinar niveles de atención y motivación; y el cuantitativo,
a la implementación de dos pruebas estandarizadas –prueba d2 y sub-test de memoria- para
medir capacidad de concentración y memoria verbal respectivamente. Además se enriqueció el
trabajo con la aplicación de una encuesta semanal para medir índices de motivación según la
percepción de los alumnos.
Luego del análisis descriptivo de los resultados, se encontró que los índices de atención,
motivación y desempeño académico efectivamente correspondían a los supuestos planteados a
partir de la problemática. Los tres indicadores se incrementaron con mayor acentuación en el
grupo experimental que en el grupo de control. Todas estas variantes y pormenores son
discutidas en capítulos posteriores.
vii
Tabla de Contenidos
Dedicatoria .................................................................................................................................... iv
Agradecimientos ............................................................................................................................ v
Resumen ........................................................................................................................................ vi
Tabla de Contenidos ................................................................................................................... vii
Lista de figuras .............................................................................................................................. x
Lista de tablas ............................................................................................................................... xi
Capítulo 1: Introducción .............................................................................................................. 1
1.1. Contexto del problema ......................................................................................................... 1
1.2. Justificación de la investigación .......................................................................................... 2
1.3. Problema de investigación ................................................................................................... 4
Capítulo 2: Marco teórico ............................................................................................................ 6
2.1. Neurociencia cognitiva ....................................................................................................... 6
2.1.1. Emociones ..................................................................................................................... 7
2.1.2. Procesos cognitivos de interés ...................................................................................... 8
2.2. Neurociencia y educación: Principios para educación basados en neurociencia ....... 11
2.2.1. Para incentivar la atención .......................................................................................... 14
2.2.2. Para incentivar la motivación ...................................................................................... 15
2.2.3. Para incentivar el desempeño académico ................................................................... 16
2.3. Tecnología y educación: Principios para educación basados en el uso de TI ............ 16
2.3.1. Para incentivar la atención .......................................................................................... 21
2.3.2. Para incentivar la motivación ...................................................................................... 21
2.3.3. Para incentivar el desempeño académico ................................................................... 21
2.4. Observación y análisis de lenguaje corporal ................................................................. 22
2.4.1. Sobre la atención ......................................................................................................... 22
2.4.2. Sobre la motivación .................................................................................................... 23
2.5. Otras disciplinas y educación .......................................................................................... 24
2.6. Modelo de sistema de capitales ....................................................................................... 27
viii
2.6.1. Capital identidad ......................................................................................................... 27
2.6.2. Capital relacional ........................................................................................................ 28
2.6.3. Capital humano ........................................................................................................... 28
2.6.4. Capital instrumental .................................................................................................... 29
2.7. Cierre ................................................................................................................................ 29
Capítulo 3: Metodología ............................................................................................................. 31
3.1. Acercamiento inicial .......................................................................................................... 32
3.2. Supuestos ........................................................................................................................... 33
3.3. Unidades de análisis ........................................................................................................... 34
3.4. Instrumentos de recolección de datos ................................................................................ 34
3.5. Procedimiento .................................................................................................................... 38
3.6. Método de análisis de la información ................................................................................ 38
3.7. Prueba piloto ...................................................................................................................... 40
3.7.1. Capital relacional ........................................................................................................ 41
3.7.2. Capital instrumental .................................................................................................... 41
3.7.3. Capital humano ........................................................................................................... 42
Capítulo 4: Resultados ................................................................................................................ 44
4.1. Pregunta 1 .......................................................................................................................... 44
4.2. Pregunta 2 .......................................................................................................................... 49
4.3. Pregunta 3 .......................................................................................................................... 55
Capítulo 5: Discusión .................................................................................................................. 58
5.1. Pregunta 1 .......................................................................................................................... 58
5.2. Pregunta 2 .......................................................................................................................... 59
5.3. Pregunta 3 .......................................................................................................................... 59
5.4. Alcances de la investigación .............................................................................................. 60
5.5. Limitaciones y estudios futuros ......................................................................................... 61
5.6. Conclusiones ...................................................................................................................... 63
Glosario de términos ................................................................................................................... 65
Apéndices ..................................................................................................................................... 66
Apéndice A. Instructivo para maestro ...................................................................................... 66
ix
Apéndice B. Instructivo para observador .................................................................................. 67
Apéndice C. Resultados de observación para grupo experimental ........................................... 68
Apéndice D. Resultados de observación para grupo de control ............................................... 69
Apéndice E. Sub-test de memoria 1, Test Barcelona ................................................................ 70
Apéndice F. Sub-test de memoria 2, Test Barcelona ................................................................ 71
Apéndice G. Evaluación de capacidad de atención d2 ............................................................. 72
Apéndice H. Evaluación de motivación diseñada para el experimento .................................... 73
Apéndice I. Resultados de evaluación aplicada de motivación ................................................ 74
Apéndice J. Resultados de evaluación aplicada de motivación ................................................ 75
Apéndice K. Resultados de evaluación aplicada de motivación ............................................... 76
Apéndice L. Resultados de evaluación aplicada de motivación ............................................... 77
Apéndice M. Resultados de evaluación aplicada de motivación .............................................. 78
Apéndice N. Resultados de evaluación aplicada de motivación ............................................... 79
Apéndice O. Resultados de evaluación aplicada de motivación ............................................... 80
Apéndice P. Resultados de evaluación aplicada de motivación ............................................... 81
Apéndice Q. Resultados iniciales prueba de memoria para el grupo experimental .................. 82
Apéndice R. Resultados finales prueba de memoria para el grupo experimental .................... 83
Apéndice S. Resultados iniciales prueba de atención para el grupo experimental ................... 84
Apéndice T. Resultados finales prueba de atención para el grupo experimental ..................... 85
Apéndice U. Resultados iniciales prueba de memoria para el grupo de control ...................... 86
Apéndice V. Resultados finales prueba de memoria para el grupo de control ......................... 87
Apéndice W. Resultados iniciales prueba de atención para el grupo de control ...................... 88
Apéndice X. Resultados finales prueba de atención para el grupo de control .......................... 89
Apéndice Y. Resumen demográfico para la muestra del grupo experimental .......................... 90
Apéndice Z. Resumen demográfico para la muestra del grupo de control ............................... 91
Referencias ................................................................................................................................... 92
Vita ............................................................................................................................................. 100
x
Lista de figuras
Figura 1. Hype Cycle de las TI en educación ................................................................................ 18
Figura 2. Framework general para la Tesis Neurociencia y gestión de TI para la educación ...... 30
Figura 3. Ambiente de aprendizaje lúdico .................................................................................... 41
Figura 4. Sistema VR-5 para monitoreo y grabación ................................................................... 42
Figura 5. Esquema sintetizador de escenarios diseñados para el experimento ............................. 43
Figura 6. Resultados promedio en observación de atención para el escenario 1 .......................... 46
Figura 7. Resultados promedio en observación de atención para el escenario 2 .......................... 47
Figura 8. Resultados promedio en capacidad de atención para el escenario 1 ............................. 48
Figura 9. Resultados promedio en capacidad de atención para el escenario 2 ............................. 49
Figura 10. Resultados promedio en observación de motivación para el escenario 1 ................... 52
Figura 11. Resultados promedio en observación de motivación para el escenario 2 ................... 53
Figura 12. Resultados en encuesta de motivación para el escenario 1. ........................................ 54
Figura 13. Resultados en encuesta de motivación para el escenario 2 ......................................... 55
Figura 14. Resultados en evaluación de memoria para el escenario 1. ......................................... 56
Figura 15. Resultados en evaluación de memoria para el escenario 2. ......................................... 57
xi
Lista de tablas
Tabla 1. Modelo de inteligencia emocional de Goleman ............................................................. 12
Tabla 2. Competencias del director de gobierno de tecnologías de información ......................... 20
Tabla 3. Competencias del administrador de proyectos ............................................................... 25
Tabla 4. Resultados en observación de atención para el escenario 1 ............................................ 44
Tabla 5. Resultados en observación de atención para el escenario 2 ............................................ 45
Tabla 6. Resultados en observación de motivación para el escenario 1 ....................................... 50
Tabla 7. Resultados en observación de motivación para el escenario 2 ....................................... 51
1
Capítulo 1:
Introducción
En este capítulo se describen los antecedentes, causalidades y principios que derivaron en
la definición de la problemática a investigar. Su principal objetivo es contextualizar las distintas
variables y justificantes que puedan estar implícitas en el entendimiento de próximas secciones.
1.1. Contexto del problema
Administrar conocimiento es una de las disciplinas de investigación más extensas en las
comunidades; ha ganado popularidad entre académicos, consultores y practicantes, y pretende el
manejo adecuado del valor que representa el conocimiento y la información, para el éxito y
supervivencia de una organización (Jashapara, 2011; Anderson, 2009).
Este campo de investigación en organizaciones educativas requiere de propuestas cada
vez más innovadoras y que respondan a las distintas demandas sociales del entorno e inclusive
de los propios estudiantes. Para llevarlo a cabo, una iniciativa factible es recaudar información
real o trabajar experimental y directamente sobre los procesos de enseñanza-aprendizaje.
La neurociencia aplicada a la educación es uno de los campos de estudio más relevantes
de la última década. Varma y Schwartz (2006) revelan que existen ciertas razones científicas,
filosóficas, históricas, institucionales, financieras y hasta disciplinarias para abrir un debate
extenso sobre la validez de la aplicación de la neurociencia en el sector educativo. Según estos
autores, la neurociencia permite científicamente generar supuestos sobre la instrucción
académica y los estados motrices, afectivo-motivacionales y cognitivos de las personas, pero es
una ciencia que hasta ahora continúa en desarrollo.
2
De cualquier manera, en la práctica, la neurociencia ya ha permitido asociar áreas del
cerebro con distintas capacidades y soft skills por medio de procesos de mapeo, herramientas
tecnológicas, electroencefalografía (EEG), resonancia magnética nuclear (NMR, por sus siglas
en inglés), e inclusive ser aplicada para combatir desórdenes nerviosos del aprendizaje como la
dislexia, el déficit de atención e hiperactividad (ADHD, por sus siglas en inglés) (Kandel,
Schwartz, & Jessell, 2008). Izard (1993) por ejemplo, propone la constitución de sistemas para la
activación emocional y el posterior desarrollo cerebral de procesos cognitivos y no-cognitivos.
El presente trabajo se ha enfocado en el estímulo de dos procesos cognitivos y uno no-
cognitivo, a partir del enfoque neurocientífico y de la aplicación estratégica de tecnologías de
Información. Los dos escenarios de experimentación fueron diseñados para que el
comportamiento e información recopilada de estudiantes universitarios, del Tecnológico de
Monterrey, campus Monterrey, sean posteriormente analizados y permitan generar prácticas de
valor, como ya se ha mencionado con anterioridad.
Entre las estrategias propuestas estuvieron: prácticas basadas en neurociencia para la
educación, que justifican Willis (2006) y Brevoort (2012), los principios de gamification
aplicados para las organizaciones educativas (Olding, 2012a), la innovación tecnológica a través
de redes colaborativas que proponen Burgos y Lozano (2010) y las prácticas de Web 2.0 tratadas
en el libro escrito por Barradas (2007).
1.2. Justificación de la investigación
A finales de 1990, organismos como el Banco Mundial, la Organización para la
Cooperación y Desarrollo Económico (OECD) y las Naciones Unidas, establecieron la necesidad
de desarrollar competencias informáticas en los trabajadores de la sociedad del conocimiento
3
(Valerio & Valenzuela, 2011). Con esto en agenda, las universidades buscan permanentemente
preparar profesionales que se adapten exitosamente al mundo laboral.
La alineación estratégica de los objetivos de una organización educativa y de sus recursos
tecnológicos deriva en el mejor desempeño de los estudiantes. Ganar ideas acerca de las
actitudes, percepciones y niveles de conocimiento de un alumno puede aumentar la efectividad y
eficiencia de la educación y permitir la búsqueda justificada de factores de éxito dentro de la
gestión administrativa de una organización (Martin, 2013).
Para ello, se propuso en esta investigación la gestión de las tecnologías de información y
la aplicación de neurociencia, ya que éstas tiene el potencial de informar a los educadores sobre
estrategias que pueden hacer sus enseñanzas más atractivas a partir de sus mismas intervenciones
y prácticas en clase. Maestros que entiendan el propósito científico detrás de estas estrategias,
estarán mejor equipados para pronosticar beneficios para sus estudiantes. El estudio e
implementación de las prácticas de neurociencia les permitirá ser receptivos y entender
resultados de futuras investigaciones (Brevoort, 2012).
Además, la neurociencia está siendo aplicada en varios dominios de la cultura personal y
pública. Por ejemplo, la neuroeconomía es su aplicación en mercadotecnia y finanzas para
estudiar cómo las personas toman sus decisiones e invierten sus recursos; el neurobusiness
permite entender por qué los clientes se comportan de una u otra forma, para luego atraerlos e
influenciarles interés sobre un producto (Fenn & Raskino, 2013; Kenning & Plassmann, 2008).
Otras ramas sui generis incluyen: retroalimentación neuronal, una más profunda estimulación
cerebral, e interfaces cerebro-máquina (Brevoort, 2012).
4
1.3. Problema de investigación
En la sociedad del conocimiento, el creciente volumen de información y la tendencia de
híper-especialización para las carreras profesionales, demandan objetivamente una serie de
reestructuras innovadoras para generar un proceso de enseñanza-aprendizaje que mantenga a los
alumnos atentos ante diversos distractores, motivados ante la saturación de contenidos, y en
general los oriente hacia un mejor rendimiento académico.
Aunque el estrés y la falta de interés generan situaciones cada vez más complejas y que
entorpecen el curso natural del aprendizaje, Jacobson (2012) sugiere que una de las claves está
en profundizar en la relación entre organizaciones, ciencia y tecnología.
Es así, que en medio de la variedad de posibles soluciones revisadas para vincular estos
distintos sectores, el autor destaca el valor de las estrategias docentes basadas en neurociencia y
la gestión de tecnologías de información para la educación; pero propone un experimento local
que permita explorar las implicaciones, la eficiencia y las limitaciones de este tipo de
implementaciones. La pregunta central de investigación planteada es entonces:
PC: ¿Existen diferencias sobre los niveles de atención, motivación y desempeño
académico de estudiantes universitarios, cuando se prefiere el uso de estrategias
didácticas basadas en neurociencia y la aplicación de tecnologías de información, por
encima de un ambiente educativo tradicional?
Esta interrogante fue contestada a través de la ejecución de un experimento realizado con
dos grupos de estudiantes sometidos a dos ambientes educativos, previa definición de cada uno,
empleando tanto instrumentos estandarizados como la observación no participativa. Para
estratificar el análisis, se determinaron las siguientes preguntas particulares de investigación:
5
P1: ¿Existen diferencias sobre los niveles de atención de estudiantes universitarios,
cuando se prefiere el uso de estrategias didácticas basadas en neurociencia y la
aplicación de tecnologías de información por encima de un ambiente educativo
tradicional?
P2: ¿Existen diferencias sobre los niveles de motivación de estudiantes universitarios,
cuando se prefiere el uso de estrategias didácticas basadas en neurociencia y la
aplicación de tecnologías de información por encima de un ambiente educativo
tradicional?
P3: ¿Existen diferencias en el desempeño académico de estudiantes universitarios,
cuando se prefiere el uso de estrategias didácticas basadas en neurociencia y la
aplicación de tecnologías de información por encima de un ambiente educativo
tradicional?
6
Capítulo 2:
Marco teórico
“No hay bella práctica sin teoría, ni buena teoría sin práctica”, Enrique Canales.
En este capítulo se busca sustentar los constructos académicos necesarios para validar el
desarrollo del trabajo. Se presenta una segmentación necesaria para su entendimiento a través de
diferentes temáticas afines a la pregunta de investigación como: neurociencia y definiciones
básicas, aprendizaje contextualizado en neurociencia, competencias de TI y otras disciplinas, etc.
2.1. Neurociencia cognitiva
El cerebro es una máquina de más de 100 000 millones de neuronas, dividido en dos
hemisferios principales: uno enfocado en la interpretación imaginativa (derecho) y el otro en el
procesamiento estricto de conocimiento para aquella interpretación imaginativa (izquierdo)
(Kandel, Schwartz, & Jessell, 2008).
Para profundizar en el entendimiento biológico del cerebro, el hombre ha desarrollado la
neurociencia; una disciplina científica enfocada a la visión celular y sistemática del sistema
nervioso (Immordino-Yang, 2008).
Pero, ¿podríamos realmente aprender algo de la naturaleza humana a través de la
neurociencia? Para ello, desde finales de 1970, surge la acotación del término: neurociencia
cognitiva. A través de la neurociencia cognitiva puede conocerse la taxonomía matemática del
comportamiento social; ya que su enfoque está en cambio en cómo la biología cerebral genera
emociones, atención, diferentes pensamientos y comportamientos (Immordino-Yang, 2008).
Desde hace mucho, las ciencias sociales y del comportamiento han concebido a la mente
humana como una máquina computacional autónoma. Sin embargo, recientes desarrollos en
7
diferentes campos de investigación como la psicología socio-cultural, la psicología evolucionaria
y la neurociencia cognitiva sugieren que el cerebro, con todos sus mecanismos neuronales, está
biológicamente preparado y formado para completarse y crecer (Kitayama, 2009).
Este crecimiento neuronal puede continuar incluso aunque ya se haya pasado por etapas
específicas de desarrollo lingüístico, matemático o musical, puesto que las condicionantes más
relevantes de esta evolución son circunstancias externas: ambientales, alimentación y el nivel de
estimulación (Mallgrave, 2010).
Estos estímulos se traducen en sucesos que permitan reforzar los procesos cognitivos y
que generalmente son los procesos afectivos, sensoriales y motrices vinculados principalmente a
las emociones (Izard, 1993).
2.1.1. Emociones
Las emociones son expresiones intrínsecas del entusiasmo del ser humano que pueden
abordarse desde distintas perspectivas conceptuales. Entusiasmo viene de “en this”, que significa
Dios interior; por lo que las emociones han sido vinculadas a diferentes ciencias humanísticas a
lo largo de la historia del hombre. En el aprendizaje, una de las habilidades clave en el manejo de
emociones es la de reconocer la comunicación emocional de los demás (Picard, Vyzas, &
Healey, 2001).
Afectivamente hablando, una emoción es un estado especial de excitación acompañado
por procesos mediadores que tienden a excitar el comportamiento manteniendo o modificando el
estado actual de las cosas (Hebb, 1966).
Sus características pueden resumirse de la siguiente manera: son incitadas por estímulos
externos; su expresión se dirige normalmente hacia el estímulo concreto en el ambiente que ha
provocado la excitación; pueden ser activadas por un estado fisiológico, pero no lo son
8
necesariamente o de manera usual; no hay en el ambiente objetos naturales hacia los que se dirija
la expresión emocional después de que un objeto ha sido visto o evaluado, y no antes (Plutchik,
1980).
Además, el proceso emocional es uno de los medios fundamentales de motivación en los
animales superiores, un tipo de motivación que se apoya sobre actividades neurales
relativamente complejas más que en estados químicos o receptores definidos, como en el caso de
instintos corporales o motivos fisiológicos tales como: el hambre, la sed, el dolor de muelas, etc.
2.1.2. Procesos cognitivos de interés
La curiosidad y la atención son consideradas pilares de conducta fundamentales para la
actividad escolar. Actualmente reciben la categoría de habilidades cognitivas junto con otras
cualidades como la memoria, la motivación y la mentalidad (Johnson-Laird, 2000). Su reciente
re-descubrimiento a través de nuevas aplicaciones, como la propuesta lúdica de gamification de
Willis (2007), ha interactuado con distintas teorías como el reduccionismo, el conectivismo, el
constructivismo, etc., para la edificación de un modelo de comprensión definitivo e inclusivo que
minimice otras emociones o procesos cognitivos negativos que también surgen en el proceso de
enseñanza-aprendizaje pero que no serán abordadas a profundidad en el desarrollo de esta Tesis.
Atención. La atención es el proceso de selección sobre la información más relevante que
podemos captar a través de nuestros sentidos y en un contexto determinado. El sistema de
activación reticular (RAS, por sus siglas en inglés) en la parte baja del cerebro, es quien filtra
todos los estímulos de entrada y toma la decisión de atender o ignorar a determinadas personas
(Willis, 2006).
La atención es además una habilidad cognitiva-afectiva que puede ser selectiva, dividida
o sostenida, así como manifestarse como una actividad generada por el sistema nervioso, como
9
una actividad puramente cognitiva o como una experiencia subjetiva (Añaños & Puigdollers,
2001). Está estrechamente vinculada con la percepción, pues el grado de estímulo en alguno de
los sentidos determinará el estado mental de atención de la persona.
Persuasión. Cualquier cambio organizacional requiere primero de cambio en el
comportamiento individual, y eso empieza con la persuasión. A través de la neurociencia, Head
(2012) propone el uso de seis estrategias básicas para la persuasión y la mejora en el servicio:
1. Apelar al interés personal del otro.
2. Transformar las incongruencias en humor.
3. Ser recíprocos.
4. Ser consistentes y comprometidos.
5. Establecer las circunstancias correctas.
6. Intentar el agrado íntimo de la otra persona, ganar su confianza.
Motivación. La motivación es un estado interno inferido, postulado para explicar la
variabilidad de las respuestas comportamentales (Kandel, Schwartz, & Jessell, 2008). En
educación, la motivación juega un rol fundamental en la acumulación de capital humano y en el
principio de generación de aprendizaje a partir de más aprendizaje (Howard-Jones, Washbrook
& Meadows, 2012). Incluso, es ampliamente reconocido que el aprendizaje eficiente no puede
darse cuando el estudiante experimenta constantemente miedo o estrés. En este sentido, la
motivación juega el papel fundamental de incentivar emociones que predispongan al estudiante a
absorber la mayor cantidad de conocimiento posible.
Memoria. La memoria es una capacidad normalmente enfocada en recordar información
y experiencias, y generalmente es clasificada en memoria sensorial, de corto plazo y de largo
plazo. El estudio de Gershman (2013) muestra que la dinámica entre el aprendizaje asociativo y
10
estructural determina cómo se modifica la memoria; es decir que tanto la memoria como el
desempeño académico varían continua pero dependientemente. Es por ello, que para la
modificación voluntaria de la memoria, es necesario un cambio gradual tanto en el número de
sentidos utilizados como sobre los procesos de aprendizaje.
Las bases neuronales de la memoria pueden resumirse en tres principios generales: la
memoria tiene fases, la memoria se localiza a menudo en diferentes lugares a lo largo del sistema
nervioso, y la memoria implícita y explícita implican diferentes circuitos neuronales. El
almacenamiento de la memoria explícita requiere al sistema del lóbulo temporal, el de la
memoria implícita, en cambio, al cerebelo (Kandel, Schwartz, & Jessell, 2008).
Creatividad. La creatividad es en principio una habilidad de imaginación constructiva
desarrollable para dar soluciones y abierta a todo ser humano. Sin embargo hay estudios que la
asocian como característica propia de cierto grupo de mentes e incluso sugieren un IQ mínimo de
120 para administrarla. Hasta en términos de colaboración, la creatividad ha resultado en algunos
de los trabajos de pareja más reconocidos en el mundo. Einstein y Bohr, Marie y Pierre Curie,
Martha Graham y Erick Hawkins son solamente algunos de los ejemplos clásicos e históricos de
lo que este estado mental es capaz de motivar (John-Steiner, 2000).
Mentalidad. La mentalidad es probablemente la más importante de las habilidades
cognitivas, aunque no es una habilidad per se. Eduardo Briceño, CEO de Mindset Works,
asegura que la mentalidad del individuo está directamente relacionada con su éxito o fracaso. En
inglés, este concepto se conoce como Mindset Theory. Carol Dweck (2008b), profesora de
Stanford, propone dos perspectivas mentales que podemos tener sobre nuestros talentos en esta
teoría: Fixed Mindset (inteligencia fija) y Growth Mindset (inteligencia en desarrollo). Al
contrario de la primera, Growth Mindset pone en duda que métricas estandarizadas como el GPA
11
o el IQ sean indicadores completamente pertinentes, sugiere que el exceso de confianza es mortal
en el estudio, que la crítica adecuadamente enfocada es capaz de volverte más inteligente y que
la perseverancia es la clave para alcanzar nuestro verdadero potencial intelectual. “Podríamos dar
tanto al mundo, si usáramos correctamente nuestro cerebro, nuestra forma de aprender, nuestra
forma de pensar (Dweck, 2008a). El cerebro es nuestro artículo más valioso y ciertamente el
recurso más poderoso” menciona la profesora Claudia Miller (Conferencia TED, 2012).
De todas las antes mencionadas y por cuestiones de tiempo, asertividad y relevancia, este
trabajo se enfoca exclusivamente en el análisis de los principales procesos cognitivos según
Willis (2006): atención, motivación y memoria.
2.2. Neurociencia y educación: Principios para educación basados en neurociencia
Las habilidades no técnicas son probablemente las más importantes a considerar por las
organizaciones al momento de contratar nuevos individuos (McHenry, 2008). Es por ello, que su
cultivo debe ser incluido de alguna manera en los programas de estudio de las instituciones
educativas de nivel superior, desde el nivel profesional hasta el de doctorado. Aunque estas
competencias generalmente no son únicas para ninguna profesión en particular, casi todas las
ramas del conocimiento tienen un tipo definido de talentos esperados en sus miembros.
La neurociencia tiene, entre otros atributos, la facultad de encender mecanismos para la
toma de decisiones en un contexto de comportamientos de liderazgo. Ramchandran (2011),
asegura que la compleja habilidad de tomar decisiones no está centrada explícitamente en la
efectividad del liderazgo, pero que la extraversión -personalidad- y la actividad en la zona pre-
frontal del cerebro sí predicen la efectividad del líder más allá de la habilidad mental del sujeto.
12
Los métodos actuales para predecir el liderazgo natural son susceptibles a variabilidad,
pero muestran potenciales líneas de investigación para definir nuevas métricas biológicas y de
actividad cerebral que definan si una persona puede ser o no un buen jefe.
Ética y neurociencia. Otro atributo asociado a la neurociencia, es el enfoque
multidisciplinario en el que participa para determinar el impacto inconsciente de la ética en la
educación. La clara necesidad de mejorar la ética en los negocios siempre está presente, y es la
tarea de varios campos de comportamiento organizacional. En su investigación Suarez (2008),
propone un modelo neurocognitivo para examinar el efecto de procesos neuronales en el
comportamiento ético.
Mientras la sociedad crece hacia una economía basada en la innovación y la creatividad
humana, las problemáticas centradas en el humano y sus diferentes puntos de vista, serán cada
vez más significativas y relevantes para formar líderes que desempeñen su rol en los negocios a
través de una efectiva preparación ética. Estas competencias consideradas como las llaves del
éxito por Goleman (2002), se resumen en la siguiente Tabla 1.
Tabla 1
Modelo de inteligencia emocional de Goleman (2002).
Competencia personal Competencia social
• Auto-reconocimiento • Auto-regulación • Motivación
• Empatía • Habilidades sociales
Otras investigaciones en el campo de la neurociencia cognitiva muestran evidencia sobre
errores latentes a evitar durante las investigaciones. En su mayoría los errores aparecen a partir
del uso de diversas fuentes para la obtención de datos. Tal es el caso de los escáneres tipo MRI
13
(magnetic resource imaging), donde la variabilidad de las señales a través del tiempo, la
temperatura, el movimiento de la cabeza, el pulso sanguíneo y la respiración son factores que
afectan a la precisión de las interpretaciones neurocientíficas. Adicionalmente, las variabilidades
neuroanatómicas también deben considerarse, aunque existen normalizaciones para estandarizar
imágenes cerebrales como las del MNI (Montreal Neurological Institute).
Auto-regulación y toma de decisiones. La intervención de imponer una meta es una
efectiva forma de mejorar los resultados de la auto-regulación, y también se refleja en mejores
alcances a nivel académico, desempeño en el trabajo y toma de decisiones (Hirsh, 2010). En
muchos puntos a través de la vida individual de una persona, deben tomarse decisiones entre
experimentar la mayor cantidad de placer posible en el momento o retrasar la gratificación para
metas con mayor sentido y a largo plazo.
En consistencia con las formulaciones clásicas psicológicas, la investigación
neuroeconómica sugiere que estas decisiones involucran una competencia entre impulsos
motivacionales enfocados en el premio y otros más tranquilos/pasivos sistemas cognitivos. Se ha
encontrado también que la toma de decisiones individuales es capaz de alterar el comportamiento
grupal bajo ciertos parámetros de la neurociencia social, generando emociones compartidas y
diferentes estados mentales (Bosse, Hoogendoorn, Klein, Treur, van der Wal, & van Wissen,
2012).
Los centros del cerebro medio, llenos de dopamina, pujan por el deseo del placer
inmediato, mientras que las redes de control en la sección frontal del cerebro, están más
enfocados en la planeación y perseverancia por largos periodos de tiempo (Hirsh, 2010).
Utilizando EEG, se ha descubierto además que los procesos de monitoreo están relacionados con
un mejor desempeño académico, aunque pueden ceder drásticamente ante el estrés.
14
2.2.1. Para incentivar la atención
A partir de la neurociencia, y en función del contenido previamente expuesto, se ha
determinado que el cerebro puede cambiar. En este sentido, la curiosidad y la reflexión práctica
resultan fundamentales para incentivar los estímulos en el RAS, incluso en los estudiantes que no
siempre prestan atención. Para desarrollar la atención y la reflexión práctica, el contenido
enseñado en clase debe demostrar tener un lazo de utilidad con el estudiante. Una excelente
estrategia es realizar preguntas para el alumno que le permitan meditar una respuesta durante
unos segundos y responder en base a su criterio personal. Naturalmente, las preguntas deben
presentarse en función de la temática a tratar (Willis, 2010).
La retroalimentación juega un papel fundamental en la denominada Mindset Theory.
Numerosas investigaciones aplicadas revelan que la mentalidad de la persona, resulta en muchos
casos más importante para el aprendizaje continuo que otros procesos cognitivos. En su estrecho
lazo con la atención, la retroalimentación positiva que hace el maestro hacia el estudiante es
determinante para su éxito. Se recomienda que esta se enfoque preferentemente más en el
esfuerzo y en el proceso de trabajo que en el resultado que el estudiante obtenga.
Por otro lado, en la permanente gestión de resultados, la inteligencia emocional de la
persona también es un factor importante para la percepción de éxito (Goleman, 2002). LaMarsh
(2009), en su tesis, Investigating the relationship between an IT project manager’s emotional
intelligence and the customer’s perception of success, estudia esta relación y, en medio de su
marco teórico, analiza distintas teorías que ejemplifican la importancia del control emocional.
Según la inteligencia emocional, existen competencias personales y sociales. Las personales
están compuestas de tres factores que son: el reconocimiento de las emociones, el manejo de las
emociones y la motivación o el entendimiento de las emociones para beneficio propio. Las
15
competencias sociales en cambio, son: la empatía o el reconocimiento de las emociones de otros,
y las habilidades de interactuar con las emociones de los demás (Jensen, 2000).
2.2.2. Para incentivar la motivación
Los más altos índices de creatividad y motivación llegan a partir del gusto a los desafíos
y la satisfacción por el trabajo bien realizado. La actividad propuesta es que en cada clase se
plantee un reto a los estudiantes. Es clave destacar que debe ser un reto que los estudiantes sean
eventualmente capaces de cumplir, ya que la frustración tiene un efecto completamente no
deseable sobre la motivación (Akyurek & Afacan, 2013).
Gamification es una técnica moderna que incita motivaciones a través de mecánicas de
juego y que tiene el potencial de incrementar el nivel de compromiso en los individuos (Olding,
2012a). El reto es implementar aplicaciones bien diseñadas, de tal manera que se enfoquen en la
colaboración y no en la competición entre miembros de la misma organización.
Incluso para los clientes de empresas energéticas, gamification representa un nuevo modo
de permitirles participar en programas de ahorro de energía. Pero, “el juego” debe permanecer
divertido, motivacional y relevante para la sustentabilidad del desempeño de la empresa (Mingay
& Geschickter, 2012).
En los negocios, gamification puede crear retos para el BPM (business process
management), creando una cultura de mejora continua, compartiendo mejores prácticas y
teniendo visibilidad en los procesos durante la misma retroalimentación de aquellos que están
“trabajando” (Olding, 2012b).
16
2.2.3. Para incentivar el desempeño académico
Haciendo la distinción entre memoria de corto y largo plazo, los estudiantes pueden
retener más fácilmente información, cuando ésta se vincula a conocimiento previamente
aprendido o a una experiencia personal (Willis, 2008). En el experimento, la actividad propuesta
implicaría que el maestro introduzca un concepto o teoría, tratando de vincularlo con un
contenido, experiencia o anécdota personal de la que los estudiantes tengan noción o con la que
puedan sentirse identificados.
2.3. Tecnología y educación: Principios para educación basados en el uso de TI
La mayoría de estudiantes expresan su apreciación de las tecnologías de información y
las Telecomunicaciones como herramientas para aprendizaje constante, pero sobretodo como
medios de comunicación social y colaboración. Aunque una gran cantidad de instrumentos
digitales son estrictamente utilizados para obtener información y trabajar en línea, otros tantos
pueden ser aplicados para el proceso mismo de interiorización del conocimiento. Otra tendencia
cultural pero no verificada es que los estudiantes dicen usar responsable y legalmente la
información que obtienen (Arras, Torres, & Muñoz, 2011).
Combinada con la neurociencia, la investigación para la gestión de información se
interrelacionará a través de centros de transferencia enfocados al desarrollo de capitales social,
relacional e intelectual en ciertos contextos, según la Dra. Martha Corrales (comunicación
personal, febrero 08 de 2013).
Concentrándose en la siguiente recopilación de información relacionada a estrategias ya
implementadas en el mundo (Garduño, 2005), para el aprovechamiento máximo de TI en la
educación, pudo realizarse más adelante un análisis de qué tan replicable puede ser el modelo.
17
Los cambios en el ambiente de la educación superior están relacionados, entre otras
cosas, a diferentes factores del nuevo milenio (globalización, migración, desigualdad social en
crecimiento, economía basada en el conocimiento e identidad cultural) que exigen decisiones
rápidas y estratégicas. Ahora bien, entre varias de estas decisiones, la adopción de TI puede ser
uno de los móviles de reforma educativa más significativos, aunque deben considerarse algunas
problemáticas como el crecimiento paralelo de la dependencia o la definición del monto de
inversión más adecuado (Winston, 2010).
Según Winston (2010), una implementación efectiva de gobierno de TI para la educación
está relacionada con que el Departamento de TI de la institución y su respectivo líder o Chief
Information Officer (CIO) trabajen sobre tres elementos determinantes: estructura,
comunicaciones y procesos. Estos elementos estarán también relacionados de manera
directamente proporcional con el éxito de la administración del conocimiento en la organización
(Anderson, 2009).
De acuerdo a Dyett (2011), los líderes exitosos en proyectos de TI deben poder
administrar el cambio (rol de emprendedor), deben planear y trabajar en presupuestos (rol de
administrar recursos), deben inspirar y motivar al equipo a la acción (rol de líder
transformacional), y deben continuamente escanear, filtrar y diseminar información (rol de
monitor).
Estas cualidades de liderazgo y pensamiento crítico están relacionadas con las funciones
cognitivas de diseminación y difusión; su comportamiento, por otra parte, está correlacionado
significativamente con la interfaz ambiental (aprendizaje adaptativo), la acción y reacción
(aprendizaje enfocado en metas), y la memoria (aprendizaje latente) (Hollandsworth-George,
2004).
18
Convergencia de medios. En el documento: Hype Cycle for Education 2012, de la
consultora Gartner (2012), se describe la necesidad creciente de definir estándares, como
calificaciones y portafolios de grandes cantidades de datos, en el ecosistema educativo; todo esto
con el fin de activar e impulsar los logros de los estudiantes. También se ve otra necesidad
creciente, instituciones educativas del más alto nivel (justificando esta investigación) y que
entiendan cuáles son las habilidades que deben esperar de estudiantes de primer ingreso. En la
Figura 1, se ve gráficamente representada la convergencia de medios para minar la educación.
Los estándares de software social, aprendizaje basado en dispositivos móviles, textos
electrónicos, ambientes virtuales o metodologías como ITIL tienen su apogeo registrado para 10
años.
Figura 1. Hype Cycle de las TI en educación (Gartner, 2012).
19
E-learning & E-collaboration. Distintas investigaciones como la realizada por Sokolova
(2011) en su trabajo, Analysis of the effectiveness of teaching with the support of eLearning in
the course of Principles of Management I-performance analysis, demuestran que los estudiantes
aprendiendo con el uso de e-learning en el área cognitiva alcanzan resultados comparables con
los tradicionales estudios de tiempo completo. Para la implementación del e-learning, que no
sería una solución sino una herramienta, deberán considerarse algunos aspectos como:
• El contenido del curso y el nivel de efectividad en la enseñanza.
• Facilidades de la institución educativa en cuanto a tecnologías de información.
• El nivel de alfabetismo digital y de acceso a la tecnología de los estudiantes.
• El aspecto económico de todos los participantes.
Innovación, multimedia workshops y Web 2.0. En conjunto con los “tradicionales”
grupos y ambientes colaborativos de sitios y aplicaciones de la Web 2.0, como las redes sociales,
los wikis o los foros; varios paquetes de software están disponibles para solventar las
necesidades pedagógicas de un salón universitario y deben ser investigados (Tront, 2011).
Finalmente, de acuerdo a Selig (2008), el éxito y avance de los profesionales de gobierno
de tecnologías de información, están comúnmente determinados por el liderazgo, las personas, la
construcción del equipo de trabajo, la administración del cambio y las habilidades para la
innovación y no tanto por los procesos técnicos y procedimentales. La síntesis de estas
competencias se muestra en la Tabla 2.
20
Tabla 2
Competencias del director de gobierno de tecnologías de información
Hard skills: políticas y procesos. (40%). Soft skills: liderazgo, personas. (60%).
• Planeación. • Negocios y requerimientos. • Definición de alcance. • Inversión de portafolios. • Administración de proyectos. • Administración de riesgos. • Definición de métricas, etc.
• Transformación cultural. • Comunicación efectiva. • Confianza. • Integridad. • Honestidad. • Colaboración. • Toma de decisiones. • Negociación. • Motivación. • Sentido común, etc.
21
2.3.1. Para incentivar la atención
Una propuesta bastante interesante es la de canalizar estrategias directas de estimulación
a través de la tecnologías disponibles en el salón de clases –cabe destacar que en la investigación
únicamente se abarcarán aquellas tecnologías disponibles y mesurables durante el período que
dura la sesión de clases-. La actividad concreta está centrada en el diseño de una presentación
multimedia siempre y cuando esta implique interacción bidireccional con los estudiantes (Hardy,
Drescher & Sarkar, 2011). Por ejemplo, la presentación puede incluir preguntas de opción
múltiple, imágenes que no estén directamente relacionadas con el tema de la diapositiva, videos
atractivos, actualizados y familiares para los estudiantes (Willis, 2010).
2.3.2. Para incentivar la motivación
Las actividades fundamentadas en el aprovechamiento de TI para incentivar la
motivación están del lado de la convergencia de medios y de la innovación en el uso de
herramientas Web 2.0. Capitalizando estos medios, pueden ejecutarse diferentes actividades
tradicionalmente realizadas en medios físicos como por ejemplo: cambiar patrones normales
dentro del salón de clases, realizar preguntas de opción múltiple durante las sesiones prácticas e
inclusive ejecutar todas las tareas antes detalladas pero a través de estos canales digitales (Dweck
& Legget, 1988).
2.3.3. Para incentivar el desempeño académico
Willis (2008) sugiere que mientras por más canales se aprenda algo, más se incentiva la
memoria a largo plazo. Para esta actividad en concreto, se sugiere agregar tanto un video
22
atractivo como una presentación multimedia en la presentación de un tema particular. La idea es
que el alumno utilice la mayor cantidad de sentidos posibles.
La codificación de la información que tenemos que recordar cambia mucho la forma en
que se esta se almacena en nuestro cerebro. La medición, las imágenes o los mnemónicos son
estrategias memorísticas normalmente utilizadas en el proceso de aprendizaje. La actividad
propuesta sería aplicarlas a través de medios tecnológicos que tengan disponibles los estudiantes.
Claro está que existen delimitaciones endógenas del proceso, pero la idea general es que utilicen
únicamente sus dispositivos móviles para que se vean obligados a escribir la información de
clase en algún tipo de código personal (Carew & Magsamen, 2010; Fuegen, 2012).
2.4. Observación y análisis de lenguaje corporal
Debido a la relevancia que implica reconocer de alguna manera medible los procesos
cognitivos estudiados en este trabajo, la observación con base en el lenguaje corporal asociado a
estos procesos, resulta crítica para el desarrollo del experimento. Por medio del análisis del
lenguaje corporal de las personas o a través de metodologías predefinidas sobre comportamiento
no verbal, como la Programación Neurolingüística (PNL), pueden definirse qué emociones
experimenta un individuo que es observado (Kerlinger, Lee, Pineda & Mora, 2002).
2.4.1. Sobre la atención
Entre algunas de las posturas más comúnmente asociadas a la atención se encuentran:
apoyar la cabeza en una mano con un índice señalando la mejilla, tener una mirada atenta al
expositor con la barbilla apoyada sobre un pulgar o tener los dedos tocando o cubriendo la boca,
inclinar el cuerpo hacia el frente mientras se está sentado, sonreír frecuentemente mientras las
23
líneas de los brazos y las piernas denotan apertura, etc. Además, el interés activo puede ser
asociado a gestos comunes como ladear la cabeza inclinándola hacia un lado o asentir para
denotar escucha activa durante una presentación (Duman, 2010).
Aunque las diferencias culturales a veces pueden dar una idea errónea sobre las posturas,
generalmente el principio de congruencia es universal. Bajo esta premisa, si una persona
inconscientemente imita el comportamiento de otra, está respondiendo en sentido de aprobación
e indirectamente demostrando interés (Ribbens & Thompson, 2002).
Como es naturalmente comprensible, los niveles de atención pueden también ser
estimados en función de comportamientos de desatención como por ejemplo: cruzar los brazos
frecuentemente, mirar fijamente a un punto aleatorio, recurrir a distractores o al uso constante de
dispositivos móviles, tocar rítmicamente los dedos en la mesa, inclinar el cuerpo hacia atrás
mientras se está sentado y bostezar (Stevens & Bavelier, 2012; Bruning, Schraw, Norby, &
Ronning, 2005).
2.4.2. Sobre la motivación
La orientación paralela es una muestra significativa de aceptación y motivación a la
acción durante cualquier conversación. El concepto expone que todas aquellas actividades que
normalmente no requieren de más de una persona para ser ejecutadas, y que al ser expuestas a
dos o más asistentes atraen la atención del público, están directamente relacionadas con el
incremento de motivación y con todas las eventuales muestras abiertas de emoción (Fast, 2002).
Otras actitudes como los cambios agudos en el tono de voz, la comunicación explícita de
satisfacción personal, el uso de palabras informarles que denotan confianza para comunicarse y
24
la disposición continua de colaborar cuando se requiere, son muestras claras de motivación
(Bruning, Schraw, Norby, & Ronning, 2005).
Por otra parte, la tensión nerviosa a menudo representa la contraparte de lo que podría
catalogarse como motivación. Como si fuera poco, la tensión crea conflictos socio-laborales.
Posiciones de queja como las manos en la cadera, mirada incisivamente fija, o el rostro agachado
y cubierto con la mano; se combinan perfectamente con denotaciones graves de la voz o soplidos
fuertes con la boca en muestra de total tensión y aburrimiento (Álava, 2004).
2.5. Otras disciplinas y educación
Los proyectos no son una tarea rutinaria, lo que los convierte en tareas inherentemente
riesgosas para diferentes niveles de incertidumbre al momento de influir en un potencial
resultado. Aquí, actitudes como el liderazgo, la motivación, la comunicación, la creatividad y la
definición se vuelven cruciales durante la iniciación, planeación, ejecución, control y cierre de un
proyecto (Ameen, 2011). El resumen de competencias necesarias durante cada fase para
administrar un proyecto según Ameen (2011), se muestra en la Tabla 3.
De acuerdo a un estudio realizado por Alfi (2002), el nivel educativo y la experiencia
profesional del empleado también están relacionados con el éxito de un administrador de
proyectos. Además, independientemente de su género, el desarrollo del Project Manager debe
complementarse con el entrenamiento en las habilidades anteriormente mencionadas y conocidas
como soft skills (Karch, 2011). Precisamente, Karch (2011) sugiere determinar posteriormente la
relación entre el éxito del empleado y el ambiente organizacional, su personalidad inherente y su
nivel de comunicación y extroversión. Las ramas de la administración de proyectos están
continuamente buscando causas raíces comunes para el fracaso de proyectos. Es así, que
25
LeBlanc (2008) realizó un estudio para determinar el vínculo entre los tipos de personalidad de
los administradores y el éxito de sus proyectos. Entre sus hallazgos, LeBlanc (2008) determinó
que la única relación de alta asociación es la de la personalidad de los administradores y el
alcance inicial del proyecto; dejando fuera de significancia a las relaciones con el presupuesto o
el éxito del proyecto.
Tabla 3
Competencias del administrador de proyectos
Fase Competencia Rango de importancia (1-3)
Iniciación Retroalimentar, comunicar, cuestionar. 1
Persuadir, vender. 2
Escuchar. 3
Tener visión. 4
Consensuar. 4
Planeación Conocer de administración de proyectos. 1
Consensuar. 1
Tener habilidades técnicas y teóricas. 2
Ejecución Simpatizar, colaborar. 1
Obtener resultados. 1
Ser honesto y confiable. 3
Cierre Escribir. 1
Compartir crédito e información. 1
Trabajar con calidad. 2
Ser honesto y confiable. 3
26
Siendo muy popular en diferentes industrias, el saber cómo administrar proyectos está
ganando popularidad en el sector de tecnologías de información. Diferentes técnicas nuevas, con
diferentes grados de sofisticación, son ideadas para convertir esta disciplina en una ventaja
competitiva estratégica para incrementar ganancias, reducir costos de ciclos de vida y costos
financieros en TI (Sidenko, 2006). Para ello, un adecuado gobierno de TI es primordial para la
alineación de la estrategia de la organización y de los recursos tecnológicos disponibles. Ganar
ideas acerca de las actitudes, percepciones y niveles de conocimiento de la audiencia de enfoque
es bastante significativo para la efectividad, eficiencia y búsqueda de nuevos factores críticos de
éxito del gobierno corporativo de TI dentro de una organización, cualquier que sea su giro
empresarial (Martin, 2013).
Según Karunanont (2007), el ambiente de aprendizaje y la cultura de seguridad en la
industria manufacturera guardan una correlación positiva; es decir que mientras uno crece la otra
crece de la misma manera. Es indispensable la presencia también de un líder de perfil social y
enfocado en las necesidades de todos (Logan & Rozwell, 2012). Igualmente, existe una fuerte
correlación entre las competencias creativas y el compromiso de los empleados con el ambiente
en la organización de trabajo (Otter, 2012). Como sugerencia, el estudio de este tipo de
relaciones debería extenderse a otras industrias como: la de salud, instituciones educativas,
organizaciones militares, y unidades legales (Karunanont, 2007).
Así como el CIO, en el sector tecnologías de información, un CEO (Chief Executive
Officer) deberá buscar fuera de su empresa para ideas innovadoras. 65% de los CEOs creen que
la ciencia y la tecnología de la innovación está creciendo aceleradamente, la mayoría de ellos
también cree en la crisis de talentos (Raskino & López, 2013).
27
2.6. Modelo de sistema de capitales
Durante el diseño de experimentos se utilizará el Modelo de sistema de capitales como un
instrumento de estratificación de contenido para cada escenario propuesto; de aquí su relevancia
e inclusión en el marco teórico. La gestión del conocimiento se refiere a la habilidad de una
organización en el uso de recursos humanos, experiencia individual y conocimiento colectivo
para alcanzar sus metas a través de algunos procesos intangibles como: producir conocimiento,
compartirlo y aprovecharlo con la tecnología disponible (Hasanzadeh & Mahaleh, 2013).
Esta generación de valor normalmente se desarrolla en correspondencia al grado de
consciencia que las organizaciones pueden tener sobre sus procesos o capitales particulares; es
decir, de una institución que apenas incursiona hacia el intercambio abierto y cooperativo de
información, no se pueden esperar resultados radicales, ningún tipo de ajuste dinámico, ni mucho
menos un balance sostenible (Martínez & Corrales, 2011).
Desde una perspectiva todavía más amplia, para este tipo de transiciones, la investigación
ocupará un papel fundamental como punto indispensable de partida en la carrera hacia el
desarrollo basado en conocimiento. Su aplicación óptima surge a medida que se complementa el
aspecto académico con el práctico e incluso cuando se vuelve interdisciplinaria (Phan, Siegel, &
Wright, 2009).
Aunque ya en el marco de investigación, existen diferentes propuestas relacionadas a la
identificación de capitales, para este trabajo en particular el alcance se limitará a los capitales:
identidad, relacional, humano e instrumental.
2.6.1. Capital identidad
El capital identidad se refiere a todos aquellos aspectos de percepción que una
28
organización comunica al colectivo como resultado de interacciones sociales (Lee & Roth,
2009). Para este trabajo, el capital identidad se estructurará en función de la percepción
académica entendida en términos de motivación.
2.6.2. Capital relacional
El capital relacional se refiere a una red o conjunto de vínculos entre personas, agentes e
instituciones que permite incrementar confianza y productividad. Otros beneficios implican el
compartir conocimiento en diferentes etapas consecutivas: socialización, internalización,
combinación y externalización (Wei-Li, Yi-Chih & Hui-Shing, 2013).
Como componente del capital social, el capital relacional puede complicarse por medio
de algunas políticas internas de control, pero también incentivar la innovación, creatividad,
comunicación continua, afinidad entre participantes y la satisfacción general en el lugar de
trabajo (Capello & Faggian, 2005). Especial énfasis en la acotación de espacios, contextos o
herramientas que permitan el trabajo colaborativo dentro del salón de clases, como por ejemplo:
actividades en equipo, discusiones activas y pasivas, etc (Aleksic-Maslac & Magzan, 2011).
2.6.3. Capital humano
El capital humano es un activo conjunto que determina la capacidad de la organización
para desarrollar conocimiento, producir innovación y agregar valor (Martínez & Corrales, 2011).
En el caso de la educación superior, el capital humano es fácil y acertadamente asociado con los
estudiantes. Sin embargo, el maestro -como parte activa del proceso- puede ser analizado en
función de diferentes variables como: edad, perfil profesional, personalidad, nivel de
analfabetismo digital, estrategias educativas empleadas, percepción que genera en el grupo de
29
alumnos, etc. Las condiciones base para la socialización –mayormente asociadas con capital
relacional- como la predisposición, personalidad e interés por la asignatura, serán de preferencia
también medidas con el fin de verificar si existen mayores beneficios para la productividad a
partir de la interacción que a partir de la eficiencia (Leberecht, 2014).
2.6.4. Capital instrumental
El capital instrumental se refiere a todas aquellas condiciones de infraestructura
inmobiliaria, organizacional, tecnológica y de información que facilitan la operación cotidiana y
la innovación de una organización. Dentro del experimento, el capital instrumental será
entendido por medio de las herramientas, modelos, prestaciones y aspecto lúdico del salón de
clases como catalizadores de la creatividad.
Debido a la naturaleza del experimento, se hará especial énfasis sobre la tecnología. El
rol de las tecnologías de información en particular, se refleja casi siempre en retroalimentación
activa, divulgación de conocimiento y un camino alternativo para negociar y discutir sobre
problemáticas utilizando conocimiento organizacional (Nurluoz & Birol, 2011).
2.7. Cierre
Como cierre del capítulo, en la Figura 2, se ha diseñado un marco de trabajo que incluye
una síntesis de todos los conocimientos desarrollados en este capítulo, el resumen de los
antecedentes por zona para determinar los procesos cognitivos a estudiar (únicamente atención y
motivación, ya que memoria resulta adicional para la orientación hacia el desempeño académico)
y el enfoque general aplicado a la problemática del capítulo anterior.
30
En el espacio denotado como “Ejecución del experimento” se considerarían la
especificación de las actividades basadas en principios de neurociencia y TI para la educación
(ver Apéndices A y B), así como el universo definido de comportamientos observables en función
del análisis del lenguaje corporal (ver Apéndice C). En el recuadro denotado como “Metodología
mixta para la recolección de datos”, se estarían contemplando todos los instrumentos
relacionados a la obtención y análisis de datos, tal y como se describe en el Capítulo 3.
Figura 2. Framework general para la Tesis Neurociencia y gestión de TI para la educación.
31
Capítulo 3:
Metodología
Para responder a la pregunta de investigación central planteada se estableció trabajar con
un paradigma de investigación mixto, particularmente convergente paralelo, aunque priorizando
un diseño experimental (Valenzuela & Flores, 2012). El objetivo primordial era comparar dos
colecciones de alumnos en un mismo experimento haciendo enfoque sobre dos procesos
cognitivos fundamentales: atención, motivación y uno no-cognitivo: desempeño académico. Para
este propósito, diversos instrumentos de recolección y análisis de información fueron empleados;
todos basados en la pregunta de investigación. El componente cuantitativo, desarrollado para los
procesos de atención y motivación, consistió en la ejecución de pruebas estandarizadas para
previamente garantizar la homogeneidad de la muestra, como la d2, que mide capacidad de
atención a corto plazo; el sub-test de memoria, que cuantifica la capacidad de memoria textual,
instantánea y diferida; una encuesta de percepción semanal, que cuantifica bajo varios
indicadores el nivel de motivación de los estudiantes; y el acceso al registro de calificaciones
parciales de los estudiantes como indicador del desempeño académico.
La segunda parte, la cualitativa, estuvo vinculada principalmente a una observación no
participativa, paralela a las pruebas antes mencionadas, sobre los fenómenos ocurridos durante la
sesión de clase y con especial énfasis en atención y motivación, procesos cognitivos que sí
pueden evaluarse en función del lenguaje corporal. Todo esto se ha hecho para posteriormente
realizar conclusiones generales con mayor validez y menor incertidumbre. Este tipo de diseños
metodológicos ocurren cuando de forma simultánea, el investigador trabaja sobre dos grupos o
tipos de datos durante la misma fase del proceso de investigación y ambos métodos sostienen
32
prioridad similar aunque posterior independencia durante el análisis; es decir, los resultados son
eventualmente mezclados durante la interpretación conclusiva.
3.1. Acercamiento inicial
Para el planteamiento de la metodología descrita, se realizaron algunas entrevistas con el
Dr. Ricardo Caraza, miembro del Instituto de Neurología y Neurocirugía de TecSalud, que
permitieran consensuar el procedimiento que implique el menor sesgo posible durante la
recaudación de datos que el experimento sea capaz de proporcionar. Ya se conoce, que para
aplicaciones de neurociencia, simples estímulos para que el proceso sea estocástico no son
suficientes; la entropía y los cálculos matemáticos no son tan sencillos como en los casos
gaussianos (Johnson, 2008).
El componente cuantitativo estuvo enmarcado dentro de un paradigma de ciencias
exactas que interpretó acciones propuestas más cercanas a las ciencias humanísticas o del
comportamiento. Debido a esto, el conocimiento nuevo generado está delimitado a la
interpretación objetiva de las pruebas psicométricas estandarizadas.
Reiterando, se esperaba que estos datos estén correlacionados de manera causal tanto con
las variables independientes –prácticas basadas en neurociencia y gestión de TI para la
educación- como con los dos escenarios descritos en el Capítulo 1. Los dos exámenes
estandarizados de garantía, se ejecutaron de forma comparativa: pre-test y pos-test; ambos de
una duración variable que dependió de la disponibilidad de estudiantes.
Además de esto, se utilizaron otros métodos de análisis y estadística descriptiva
(distribución simple de frecuencias, medidas de tendencia central y media, y variabilidad) para
las interpretaciones generales de supuestos (Dyett, 2011; Bogdan & Biklen, 2007).
33
3.2. Supuestos
En función de la pregunta de investigación, se definió el siguiente supuesto central a
verificar durante y al final del experimento.
• SC: En un ambiente educativo sustentado en estrategias didácticas basadas en
neurociencia y la aplicación de tecnologías de información, existen incrementos en
los niveles de atención, motivación y desempeño académico de estudiantes
universitarios. Algo que no ocurre en un ambiente educativo tradicional.
De igual manera, los supuestos particulares corresponden a las preguntas particulares del
Capítulo 1. Entre el listado a comprobar se incluyen:
• S1: En un ambiente educativo sustentado en estrategias didácticas basadas en
neurociencia y la aplicación de tecnologías de información, existen incrementos en
los niveles de atención de estudiantes universitarios. Algo que no ocurre en un
ambiente educativo tradicional.
• S2: En un ambiente educativo sustentado en estrategias didácticas basadas en
neurociencia y la aplicación de tecnologías de información, existen incrementos en
los niveles de motivación de estudiantes universitarios. Algo que no ocurre en un
ambiente educativo tradicional.
• S3: En un ambiente educativo sustentado en estrategias didácticas basadas en
neurociencia y la aplicación de tecnologías de información, existe incremento en el
desempeño académico de estudiantes universitarios. Algo que no ocurre en un
ambiente educativo tradicional.
34
3.3. Unidades de análisis
En base a un proceso de muestreo intencional o por conveniencia, los grupos de
participantes se constituyeron de tal manera que sean lo más homogéneos posible para el
experimento. Es decir que, durante las evaluaciones, se garantizó que las condiciones generales
de contexto sean similares. El tamaño de la muestra no probabilística para ambas ramas del
método mixto fue bastante cercano. Máximo 20 estudiantes para el grupo de control y 29
estudiantes para el grupo de implementación (ver Apéndices Y, Z). Los sujetos de estudio fueron
estudiantes universitarios inscritos en el período académico enero-mayo 2014, entre tercero a
séptimo semestre, de carreras profesionales relacionadas a Ingeniería.
Los dos grupos de instrucción estaban inscritos en las asignaturas de Electrónica y
Electrónica Aplicada; clases pertenecientes a una misma familia de materias, e impartidas por un
mismo maestro que voluntariamente participó del ejercicio. La edad, lugar de procedencia, y
género fueron variables indistintas para los resultados de la investigación, aunque sí se tomaron
en cuenta al momento de estimar percentiles para las pruebas estandarizadas.
3.4. Instrumentos de recolección de datos
Para medir claramente cómo afectan los distintos escenarios de experimentación con
ciertos procesos cognitivos: atención, motivación y memoria; se emplearon diversos
instrumentos cuantitativos y cualitativos en la recolección de información.
1. Observación no participativa parametrizada. Por su enfoque cualitativo, en los
procesos de observación para las investigaciones es prácticamente imposible eliminar
el componente subjetivo de sus métricas. Sin embargo, lo que puede hacerse es
definir parámetros de observación que sean lo más objetivos posible. Durante ocho
35
sesiones de hora y media para cada grupo, los acontecimientos que ocurrían en el
salón fueron grabados en archivos multimedia para su posterior revisión. Cabe
mencionar, que aunque a los alumnos no se les explicó cuál sería en sí el
experimento, sí se les hizo saber que serían parte de un ejercicio en el que se los
grabaría remotamente.
Todas las sesiones de clase a ser observadas, fueron ejecutadas en la sala 3 del
Centro para el Desarrollo Docente y la Innovación Educativa (CEDDIE), en el
Tecnológico de Monterrey, campus Monterrey, porque ahí se contaba con
instalaciones integrales necesarias para la grabación en tiempo real. La infraestructura
desplegada consistía en un sistema de audio, cámaras de monitoreo, y un equipo de
unificación digital VR-5. Una vez que se documentaron los ocho registros continuos
de observación de cada grupo, éstos le fueron entregadas a un observador externo,
voluntario y de confianza, que no sabía cuál grupo era el de control y cuál el de
experimentación, pero sí sabía qué comportamientos tenía que observar. Por
supuesto, estos comportamientos pertenecen a un universo observable de actitudes
definidas en un documento adicional que le fue entregado. Entre ellos, los hechos que
ocurrieren no estaban estrictamente delimitados a alumnos y su correspondencia con
las prácticas de neurociencia o TI, sino también al reconocimiento de patrones
generales.
2. Evaluación de garantía, capacidad de atención “d2”. La prueba d2 trata de conocer la
capacidad de atención/concentración en una tarea determinada. Es una evaluación
desarrollada por tiempo, en donde el objetivo principal es marcar las letras “d” que
estén acompañadas de 2 rayitas. Se trabaja con 14 líneas, una línea a la vez
36
(Brickenkamp, 2014). El administrador notifica al estudiante cuándo comienza el
tiempo y al cabo de 20 segundas dice “¡Cambio!” para continuar con la siguiente
línea inmediata. El posterior método de corrección está ampliamente descrito en el
mismo formato de recolección y cuenta con parámetros estandarizados de control (ver
Apéndice G).
3. Evaluación de garantía, memoria de textos, sub-test del “Test Barcelona”. La
memoria de textos se realiza a través de una repetición inmediata y otra diferida
(luego de aproximadamente 10 minutos) de dos textos previamente divulgados. Se
establecen además un listado de preguntas que corresponden a cada fragmento en los
que está dividido el texto, con el objetivo de explorar diferencias entre la evocación
libre y la evocación mediante índices. El administrador de la prueba informa a los
alumnos que les leerá un par de historias, que deben prestar mucha atención y luego
repetirlas lo más exactamente posible en el documento que éste les ha proporcionado.
La calificación se realiza asignando 1 punto por cada fragmento de texto recordado; e
indirectamente, un 1 punto a la pregunta correspondiente a ese fragmento. También se
asigna 0.5 puntos si el fragmento es recordado incompletamente; o bien, si el alumno
evoca tal fragmento sin citar las palabras concretas con que se le leyó: diciendo
sinónimos, una idea general o una síntesis correcta de la información.
La puntuación de cada etapa de la evaluación se obtiene sumando los puntos
obtenidos por fragmentos. Los medios puntos se redondean por defecto. En la
memoria diferida, en caso de que el estudiante no recuerde nada, se debe descontar un
punto por cada ayuda que quién ejecute la prueba otorgue. La puntuación máxima a
obtener por cada subconjunto es de 23 puntos, que posteriormente son equiparados
37
con su respectivo percentil, con base en una tabla de asignaciones previamente
determinada (ver Apéndices E y F ).
4. Encuesta de percepción motivacional. La motivación juega un rol fundamental en la
acumulación de capital humano y en el principio de generación de aprendizaje a partir
de más aprendizaje (Howard-Jones, Washbrook & Meadows, 2012). Para medirla, se
diseñó una encuesta de percepción semanal (ver Apéndice H) fundamentada en seis
factores/indicadores principales: motivación intrínseca y relevancia personal, eficacia,
autodeterminación, motivación por la carrera, motivación por la calificación y
percepción general (Glynn, Taasoobshirazi & Brickman, 2009).
5. Instructivo de ejecución y registro para el maestro. Se diseñó un pequeño manual
operativo para el maestro del grupo de estudio, que incluya la clara especificación de
cuáles serán las diferentes categorías de capitales que componen cada escenario y
cuáles deben ser las actividades basadas en principios de neurociencia y TI a ejecutar
en el salón de clases. Se le hizo saber al maestro que existía un mínimo de actividades
a ejecutar por sesión y que eran indistinto qué actividad usaba cuándo (ver Apéndice
A).
6. Instructivo de ejecución y registro para el observador. Se diseñó además un
compendio operacional del universo de comportamientos categóricos que el
observador deberá analizar, una vez que el experimento haya concluido. Estos
comportamientos son medidos por incidencia o por ocurrencia por sesión (una
incidencia por alumno) y finalmente traducidos a percentiles en función de la
cantidad de alumnos del grupo de análisis (ver Apéndice B).
38
3.5. Procedimiento
El procedimiento inicial fue la identificación taxonómica de capitales para los dos
escenarios de caso anteriormente descritos; todo esto se hizo en correspondencia a la teoría del
diseño de experimentos. El diseño de experimentos representa una garantía académica que
brinda validez y confiabilidad al proyecto.
A continuación, se aplicó la metodología de investigación en sí, utilizando el sistema de
grabación integrado, las encuestas semanales de motivación y las pruebas psicométricas
estandarizadas antes y después del experimento. Todo esto se realizó en un período académico o
parcial académico, iniciando luego de exámenes de primer parcial y concluyendo poco después
de exámenes de segundo parcial con el fin de enriquecer la cantidad de información analizable y
de además contar con un registro más tangible de información: las calificaciones de los
estudiantes.
Las actividades descritas en el manual del maestro fueron implementadas por sesión en el
grupo experimental y desechadas completamente para el grupo de control. El análisis de la
observación no participativa se realizó una vez concluido el experimento en su totalidad y se
hizo por medio de un voluntario que recibió el formato de registro y posteriormente revisó cada
uno de los videos generados a lo largo del experimento.
3.6. Método de análisis de la información
En la observación de comportamientos, el observador puede ser tanto una fortaleza como
una debilidad, dependiendo del formato y preparación de la aplicación y experimentación previa.
Existen básicamente dos tipos de observación: la primera involucra diferenciar actitudes de
manera externa al fenómeno que ocurre, la segunda se refiere a consultar a las personas sobre sus
39
acciones o el comportamiento de terceros. Para el caso específico de este estudio y en validación
de los objetivos prioritarios, se empleó la segunda perspectiva.
Debido a que la principal dificultad recurrente en las mediciones por observación consiste
en el diferencial existente entre el constructo y el comportamiento, se hizo una investigación
adicional que identificaba las actitudes puntuales que pueden categorizarse al analizar las
variables o procesos cognitivos de interés. Una vez desarrollado esto, y obviando prejuicios del
observador puede procederse a emplear un análisis descriptivo en la evaluación de
comportamientos y categorías (Cabrera, 2009).
Además, las pruebas psicométricas cuentan, como ya se ha mencionado, con un esquema
particular de puntuación donde se evalúan textos o marcas por tiempo. Ambos resultados fueron
posteriormente ajustados a un percentil correspondiente. Por ejemplo, para el caso de la
evaluación de memoria: el rango de percentiles es: deficitario (menor a 10), bajo (10 a 30),
medio (40 a 70) y máximo (80 a 95); y para el caso de la evaluación de concentración, aunque no
existe un rango categorizado claramente, sí existe una tabla de correspondencias en función de la
edad de quiénes presentan el test.
Todos los datos obtenidos fueron registrados con detenimiento para un análisis
descriptivo donde se utilizaron paquetes estándar de la distribución Microsoft Office, como
Microsoft Excel 2010, y donde se incluyeron tanto a los datos categóricos de la observación
como a los datos cuantitativos de las evaluaciones realizadas. El objetivo, bastante común, era
visualizar tablas que relacionen las variables de interés dependientes -atención, motivación y
memoria- para cada escenario –variables independientes implícitas- y que eventualmente
permitan verificar o rechazar los supuestos planteados. Al ser esta una investigación de
naturaleza experimental, las variables independientes están inmersas en el escenario
40
experimental y son asociadas a cada una de las actividades docentes implementadas como parte
del sistema de capitales del salón de clases.
3.7. Prueba piloto
La prueba piloto consistió en el diseño del experimento en sí. Recordando que se busca
establecer relaciones de tres procesos cognitivos -atención, motivación y memoria- de
estudiantes universitarios presenciales, inmersos en dos escenarios de experimentación durante el
proceso de enseñanza-aprendizaje: un ambiente rico en el uso de tecnologías de información (TI)
además de sustentado en principios de neurociencia, y otro de control que permitirá detectar
probables condicionantes o factores extensivos de colaboración. Para obtener datos válidos de la
actividad emocional de los estudiantes, se emplearon como ya se ha mencionado métodos de
observación no participativa y pruebas psicométricas estandarizadas, específicamente para la
evaluación de memoria y atención.
Ambos escenarios fueron diseñados aplicando la estratificación de categorías por medio
de un Modelo de Sistema de Capitales (MSC). Para la primera estructuración del MSC se
identificaron tres capitales relevantes para cada escenario de investigación. Con la prueba inicial,
el 27 de febrero de 2014, se hizo la categorización a detalle para cada uno de estos capitales.
El acercamiento inicial se realizó en la sala 3 del CEDDIE para los dos grupos de
alumnos y se aprovechó la ocasión para evaluarlos a través de la herramienta d2 y el sub-test de
memoria. Adicionalmente, se notificó a los grupos que serían parte de un experimento pero no se
dio mayor detalle de las condiciones para no generar especulaciones y/o sesgar resultados.
Durante las siguientes semanas –los días martes y jueves de 13h30 a 16h30-, se realizó
observación permanente al proceso de enseñanza-aprendizaje de las sesiones, utilizando el
equipo de grabación integrado a la misma sala asignada.
41
3.7.1. Capital relacional
El capital relacional se categorizó bajo dos parámetros de vinculación: interacción entre
estudiantes e interacción entre estudiantes y maestro titular.
• Interacción entre estudiantes: procesos de socialización, internalización, combinación
y externalización de conocimiento que serán descritos a profundidad en la etapa de
implementación, ya que necesitan de un reconocimiento más profundo.
• Interacción entre maestro titular y estudiantes: dependiendo del escenario en
particular, este rubro está definido por el compendio de prácticas didácticas basadas
en neurociencia y tecnologías de información que utilice para estimular el trabajo
colaborativo (manual operativo).
3.7.2. Capital instrumental
Para el capital instrumental, el diseño tanto del escenario experimental como del
escenario para el grupo de control, contó con los mismos atributos:
Figura 3. Ambiente de aprendizaje utilizado.
42
• Ambiente de aprendizaje lúdico (ver Figura 3).
• Salón cómodo e interactivo en general, capacidad de máximo 50 personas.
• Iluminación, sensación térmica y distribución acústica idóneas.
• Aproximadamente 8 mesas desplazables para 6 personas cada una.
• Herramientas multimedia para presentación de contenido.
• Cámaras de monitoreo y grabación dentro del aula (ver Figura 4).
• Software específico para las materias: Electrónica y Electrónica Aplicada.
Figura 4. Sistema VR-5 para monitoreo y grabación.
3.7.3. Capital humano
En general, el capital humano que participa de cada escenario se resume a los estudiantes
y al maestro titular de ambos cursos.
• Maestro con Doctorado y 6 años de experiencia docente. Es el mismo maestro para
los dos grupos de investigación.
43
• Estudiantes de ingeniería, en promedio de 6to semestre. En el primer grupo son 20
alumnos y en el segundo son 28.
• Distribución equitativa de hombres y mujeres. Edad promedio de 21 años.
• Correspondencia a la media esperada en base a las pruebas d2 y sub-test de memoria.
En síntesis, ambos escenarios diseñados tienen al capital instrumental y al capital humano
–con ligeras diferencias estadísticas- como comunes denominadores. La diferencia corresponde
exclusivamente a la manera en que se plantea la interacción entre el maestro y los estudiantes. En
un escenario se espera que se apliquen al menos tres principios de neurociencia y gestión de TI
para la educación por sesión, y en el otro que se ejecuten procedimientos tradicionales mientras
dure el experimento (ver Figura 5).
Figura 5. Esquema sintetizador de escenarios diseñados para el experimento.
Clase de Ingeniería: Electrónica.
Capital humano: Mismo maestro, 20 estudiantes.
Capital instrumental
idéntico.
Capital relacional: Aplicación de
neurociencia y TI.
ESCENARIO GRUPO 1 Clase de
Ingeniería: Electrónica aplicada.
Capital humano: Mismo maestro, 28 estudiantes.
Capital instrumental
idéntico.
Capital relacional: Ejecución
tradicional.
ESCENARIO GRUPO 2
44
Capítulo 4:
Resultados
Con el objetivo de responder a la pregunta general de esta investigación, habrá que
descomponerla en las siguientes tres preguntas particulares enfocadas a cada uno de los procesos
cognitivos y no-cognitivo de interés: atención, motivación y desempeño académico.
4.1. Pregunta 1
¿Existen diferencias sobre los niveles de atención de estudiantes universitarios, cuando
se prefiere el uso de estrategias didácticas basadas en neurociencia y la aplicación de
tecnologías de información por encima de un ambiente educativo tradicional?
Para responder a esta pregunta, a continuación se muestran tablas y gráficas de las
evaluaciones aplicadas en cada rubro especificado anteriormente y sus resultados durante las
sesiones de ejecución. Los resultados han sido promediados y normalizados a un valor
porcentual para cada variable con el fin de visualizar mejor su componente cuantitativo.
Tabla 4
Resultados en observación de atención para el escenario 1
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8
Atención A 25 14 7 18 25 18 29 39 Atención B 25 14 11 29 29 29 21 25 Atención C 61 43 39 36 25 68 39 68 Atención D 29 29 29 29 61 25 43 29 Atención E 46 61 54 57 57 61 68 86 Atención F 86 86 75 96 96 89 86 93 Atención G 64 57 57 89 89 89 79 89 Atención H 82 71 61 89 93 89 93 89 Atención I 93 93 93 68 93 89 93 89 Atención J 61 43 68 57 89 82 75 82
45
En la Tabla 4 y Tabla 5 se ve el comportamiento amplio en el tiempo de cada actitud
observada por cada sesión y que fue previamente relacionada al proceso cognitivo de atención.
En estas gráficas y tablas descriptivas es bastante complejo discernir si existe inclinación por
favorecer el supuesto de la pregunta que se está tratando pero sí puede claramente notarse que los
comportamientos asociados indirectamente a la atención (medir atención a través de
comportamientos de desatención) son los más frecuentes para ambos escenarios.
Tabla 5
Resultados en observación de atención para el escenario 2
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8
Atención A 14 10 14 19 24 10 19 14 Atención B 24 24 24 33 38 43 10 19 Atención C 57 38 43 33 33 86 24 52 Atención D 33 33 29 71 81 67 81 57 Atención E 19 14 0 0 0 38 57 71 Atención F 86 81 71 90 76 62 62 62 Atención G 76 71 71 52 71 81 71 67 Atención H 86 81 86 86 90 86 76 90 Atención I 76 95 90 76 90 90 90 76 Atención J 62 90 57 43 67 67 43 52
Con el objetivo de comprender mejor el comportamiento de este proceso cognitivo
medido por medio de la observación no participativa se esquematizó el comportamiento relativo
a la media de la muestra para cada uno de los escenarios de experimentación. En la siguiente
Figura 6, puede observarse el nivel de atención promedio a lo largo de las ocho sesiones para el
grupo experimental o escenario 1. En la Figura 7, al contrario, se observar el nivel de atención
promedio a lo largo de las ocho sesiones para el grupo de control o escenario 2.
46
Figura 6. Resultados promedio en observación de atención para el escenario 1.
Aunque la varianza de ambas distribuciones es bastante similar (+-11% para el grupo
experimental y +-9% para el grupo de control), el incremento porcentual neto del índice de
atención para el grupo experimental es del 12.5%, mientras que para el grupo de control es
únicamente del 4%. Este primer indicador favorece el supuesto de la pregunta 1, con una
tendencia positiva de las actividades docentes propuestas por encima de los esquemas de
instrucción tradicionales.
Aunque es claro que cualquier investigación de tipo social, y sobretodo que emplea el
método de observación para la recolección de datos, tiene un fuerte componente de subjetividad
y además un amplio espectro de variables alternativas involucradas; estos resultados preliminares
son una muestra del potencial real de las actividades propuestas.
47
Figura 7. Resultados promedio en observación de atención para el escenario 2.
Como complemento al método de observación no participativa, se ejecutaron además las
pruebas d2, como garantía de homogeneidad de la muestra, para medir la capacidad de
concentración de los estudiantes en dos ocasiones. La primera se realizó antes de comenzar el
experimento de implementación de actividades que duraría ocho sesiones, y la segunda a su
término. Cada línea visualizada en la Figura 8 y Figura 9 corresponde a una variable
parametrizada de esta prueba y requiere de algunos comentarios adicionales para su
comprensión. Por ejemplo, las relaciones percentiles TR (máximo valor alcanzado), TA (total de
aciertos) y TOT (total general) tienen un nivel bastante similar entre ellas ya que en la tabla de
asignaciones de percentiles así están estipuladas. Estas tres medidas reflejan en términos
generales el nivel de éxito de la prueba.
48
Figura 8. Resultados promedio en capacidad de atención para el escenario 1.
En este caso, llama la atención que al contrario de lo que se esperaría, el grupo de control
obtuvo un mejor desempeño relativo en la evaluación final. Esto se puede corroborar al observar
que los indicadores O (omisiones) y C (comisiones) disminuyeron o aumentaron con mayor
acentuación en el grupo experimental. De cualquier manera, al ser esta una prueba
complementaria de garantía, únicamente sirve como referencia para verificar que la muestra
efectivamente se encuentra ubicada en los percentiles correspondientes a su edad. Además, el
objetivo de este trabajo es observar incrementos en las procesos cognitivos por sesión, más no
desarrollar el proceso cognitivo per se.
49
Figura 9. Resultados promedio en capacidad de atención para el escenario 2.
4.2. Pregunta 2
¿Existen diferencias sobre los niveles de motivación de estudiantes universitarios,
cuando se prefiere el uso de estrategias didácticas basadas en neurociencia y la
aplicación de tecnologías de información por encima de un ambiente educativo
tradicional?
Para responder a esta pregunta, a continuación también se muestran tablas y gráficas de
las evaluaciones aplicadas en cada rubro especificado en el capítulo anterior y sus resultados
durante las sesiones o semanas de ejecución. Los resultados, han sido promediados y
normalizados a un valor porcentual para cada variable con el fin de visualizar de mejor manera
su componente cuantitativo.
50
Tabla 6
Resultados en observación de motivación para el escenario 1
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8
Motivación A 25 21 18 25 25 25 29 43 Motivación B 7 21 25 29 50 43 25 64 Motivación C 7 11 14 7 43 21 25 29 Motivación D 32 32 18 25 39 29 29 54 Motivación E 21 43 18 21 43 54 7 11 Motivación F 68 93 57 86 93 89 100 61 Motivación G 93 89 79 71 79 82 75 89 Motivación H 79 96 79 93 100 89 93 86 Motivación I 79 89 93 93 93 100 93 100 Motivación J 75 71 71 93 86 86 86 86
Tal y como ocurriese con la observación de atención, en la Tabla 6 y Tabla 7 se ve el
comportamiento amplio en el tiempo de cada actitud observada por cada sesión y que fue
previamente relacionada al proceso cognitivo de motivación. En estas tablas descriptivas es
bastante complejo discernir si existe inclinación por favorecer los supuestos de la pregunta que
se está tratando pero sí puede claramente notarse que los comportamientos asociados
indirectamente a la motivación (medir atención a través de comportamientos de desmotivación)
son los más frecuentes para ambos escenarios.
51
Tabla 7
Resultados en observación de motivación para el escenario 2
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8
Motivación A 19 19 19 14 0 10 5 5 Motivación B 10 29 33 38 24 57 24 67 Motivación C 10 14 19 10 0 29 14 38 Motivación D 43 43 24 33 43 38 38 71 Motivación E 57 24 24 29 14 76 10 14 Motivación F 67 90 90 100 100 90 100 62 Motivación G 86 86 71 62 71 76 67 86 Motivación H 90 95 95 100 100 100 90 95 Motivación I 81 86 90 90 90 100 86 95 Motivación J 71 86 67 90 95 100 100 100
Precisamente con el objetivo de comprender mejor el comportamiento de este proceso
cognitivo medido por medio de la observación no participativa se esquematizó el
comportamiento relativo a la media de la muestra para cada uno de los escenarios de
experimentación. En la siguiente Figura 10, puede observarse el nivel de motivación promedio a
lo largo de las ocho sesiones para el grupo experimental o escenario 1. En la Figura 11, al
contrario, se observar el nivel de motivación promedio a lo largo de las ocho sesiones para el
grupo de control o escenario 2.
52
Figura 10. Resultados promedio en observación de motivación para el escenario 1.
Aunque la varianza de ambas distribuciones es bastante similar (+-15% para el grupo
experimental y +-17% para el grupo de control), el incremento porcentual neto del índice de
motivación para el grupo experimental es del 11%, mientras que para el grupo de control es del
9%. Este otro indicador favorece el supuesto de la pregunta 2, con una tendencia positiva de las
actividades docentes propuestas por encima de los esquemas de instrucción tradicionales.
53
Figura 11. Resultados promedio en observación de motivación para el escenario 2.
Como complemento al método de observación no participativa, se ejecutaron además
encuestas semanales de percepción o capital identidad referente a motivación. Para medir
motivación la encuesta diseñada estaba constituida por medio de seis indicadores o factores
principales: motivación intrínseca y relevancia personal, eficacia, autodeterminación, motivación
por la carrera, motivación por la calificación y percepción general.
54
Figura 12. Resultados en encuesta de motivación para el escenario 1.
Los 6 factores eran medidos con base en una escala de tipo Likert que para los gráficos
mostrados han sido traducidos a porcentajes netos. La riqueza de esta herramienta es
precisamente desglosar los componentes de la motivación, por lo que no hace estrictamente falta
visualizar el promedio pero por si hiciera falta se ha de mencionar que el incremento porcentual
de la media de motivación para el grupo de control es de -5% y para el grupo experimental de
+5%.
55
Figura 13. Resultados en encuesta de motivación para el escenario 2.
Como puede apreciarse en las figuras pasadas (ver Figura 12 y Figura 13), existe una
fuerte tendencia que favorece al escenario 1 (escenario experimental) como detonador de las
competencias cognitivas de motivación. En este sentido y bajo estos resultados, el proceso
cognitivo de motivación del grupo experimental atravesó una etapa de desarrollo incremental
durante la ejecución del proyecto, que fácilmente puede asociarse con el eventual aumento de
otros aspectos positivos en el proceso de aprendizaje.
4.3. Pregunta 3
¿Existen diferencias en el desempeño académico de estudiantes universitarios, cuando se
prefiere el uso de estrategias didácticas basadas en neurociencia y la aplicación de
tecnologías de información por encima de un ambiente educativo tradicional?
56
Para responder a esta última pregunta parcial, a continuación también se muestran
gráficas de las evaluaciones de memoria aplicadas durante dos sesiones del proyecto
experimental. Esta evaluación se realizó como un instrumento de garantía para demostrar que
antes de cualquier conclusión o resultado discutible, el indicador de memoria de ambos grupos
de ejecución estaba homogeneizado. Los resultados, han sido promediados y traducidos a su
correspondiente percentil con el fin de visualizar de mejor manera su componente cuantitativo.
A diferencia de atención (observación de incidencias/grupo/hora y prueba de
concentración estandarizada) y motivación (observación de incidencias/grupo/hora y encuesta de
percepción con base nominal), el aumento de la medición estandarizada de memoria ha servido
como garantía adicional para el experimento.
Figura 14. Resultados en evaluación de memoria para el escenario 1.
Como puede apreciarse en la Figura 14, el grupo experimental presentó resultados menos
favorecedores que aquellos obtenidos por el grupo de control. Los cuatro parámetros: evocación,
57
preguntas, evocación diferida y preguntas diferidas, en promedio representan un decremento
porcentual del 5% para el grupo experimental y del 2% para el grupo de control.
Figura 15. Resultados en evaluación de memoria para el escenario 2.
Al menos bajo estos parámetros y bajo las condiciones establecidas para esta
investigación, ambas muestras reflejan pertenecer al mismo percentil bajo en cuanto a capacidad
de memoria (ver Figura 15).
Ahora bien, accediendo al registro de calificaciones de ambos grupos, pudo encontrarse
lo siguiente: antes de iniciar el experimento, los grupos experimental y de control tenían una
media de 47 y 46 puntos sobre 100, respectivamente; al finalizar el experimento, los grupos
tenían una media de 60 y 53 puntos sobre 100, respectivamente. La profundización de estos
resultados se realizará en la siguiente sección de Discusión.
58
Capítulo 5:
Discusión
En este capítulo conclusivo se muestra una discusión sobre los resultados particulares
previamente descritos, conclusiones personales y propuestas de futuras investigaciones a realizar,
que corresponden a la pregunta central de investigación.
5.1. Pregunta 1
La pregunta inicial, enfocada específicamente al proceso cognitivo de atención puede ser
parcialmente contestada. Como pudo determinarse en la sección de resultados, las dos
herramientas de recolección de datos aplicadas reflejaron resultados contrapuestos. Por una
parte, la observación no participativa mostró un incremento porcentual del 12.5% en el indicador
promedio de atención para el grupo experimental y apenas un 4% para el grupo de control. Vale
mencionar que de todas maneras, el grupo de control obtuvo un mejor desempeño relativo en la
evaluación final de la prueba estandarizada d2, aunque esta está enfocada estrictamente en la
capacidad de atención momentánea.
La atención es sin duda alguna uno de los rubros de mayor relevancia para cualquier
maestro y tal y como refleja el considerable aumento de comportamientos de atención en el
grupo experimental este proceso cognitivo puede impactar en otros aspectos más tangibles como
las calificaciones.
Con respecto a los resultados de la prueba d2, debido a que su enfoque sobre
concentración en tareas determinadas y focalizadas, el rezago del grupo experimental puede
justificarse, ya que en términos de atención general, los resultados fueron muy favorecedores.
59
Como respuesta, sí existen diferencias significativas en el proceso cognitivo de atención cuando
se emplean actividades didácticas basadas en principios de neurociencia y gestión de TI.
5.2. Pregunta 2
La segunda pregunta, enfocada específicamente al proceso cognitivo de motivación
puede ser rápidamente contestada. Como pudo determinarse en la sección de resultados, las dos
herramientas de recolección de datos aplicadas reflejaron resultados contundentes. Por una parte,
la observación no participativa mostró un incremento porcentual del 11% en el indicador
promedio de atención para el grupo experimental y de un 9% para el grupo de control. Además
en las encuestas de percepción, los seis factores desglosados de motivación: motivación
intrínseca y relevancia personal, eficacia, autodeterminación, motivación por la carrera,
motivación por la calificación y percepción general, mostraron un incremento del 5% para el
grupo de experimentación y una disminución del 5% para el grupo de control.
La estrategia y recomendación básica es fijar las prácticas docentes basadas en
neurociencia y en gestión efectiva de TI (capital relacional) como directrices
importantes/relevantes en el esquema didáctico, para así equilibrar el nivel de motivación en
cada grupo académico de la institución y en consecuencia la percepción que genera el maestro.
5.3. Pregunta 3
La tercera pregunta, enfocada específicamente al desempeño académico puede ser
rápidamente contestada. Como pudo determinarse en la sección de resultados, y aunque apenas
se ejecutó una misma prueba de recolección de datos en dos ocasiones, los cuatro parámetros del
sub-test de memoria: evocación, preguntas, evocación diferida y preguntas diferidas, en
60
promedio representan un decremento porcentual del 5% para el grupo experimental y del 2%
para el grupo de control.
Aunque a partir de la propia naturaleza de la familia de materias de cada grupo de estudio
o a partir del perfil del capital humano seleccionado (estudiantes de Ingeniería) podía haberse
determinarse que la memoria no es precisamente un proceso cognitivo fuerte para ambos
escenarios, los resultados lo han confirmado. El supuesto particular quedaría condicionado a que
en ambos grupos el percentil de memoria textual entra en la categoría “bajo”.
A través del maestro titular de los dos grupos, se obtuvo acceso a las calificaciones antes
y después de la implementación del proyecto y se encontró que para el grupo experimental, el
promedio general de la clase subió en 13 puntos sobre 100, mientras que para el grupo de control
subió en 7 puntos sobre 100. Claro está que todo esto dependerá de los contenidos analizados en
cada grupo o clase en particular; pero a grandes rasgos, y también como comentó el maestro
titular en su experiencia, el incremento de atención de los estudiantes, sobretodo en las
actividades didácticas que implicaban algún cambio de patrón al tradicional, fue fundamental
para los estudiantes. Sobre el incremento de calificaciones, además cabe mencionar que al grupo
experimental no se le permitió utilizar formulario en su examen parcial, mientras que al grupo de
control sí se le permitió.
5.4. Alcances de la investigación
“Somos responsables de más que nosotros mismos”, es así como concluyen Blaess,
Hollywood y Grant (2012) su artículo Preparing the professoriate to prepare globally competent
leaders. La importancia de la preparación personal del maestro es esencial para preparar a los
estudiantes a ser líderes globales. Hemos entrado en un área de interdependencia mundial sin
61
precedentes donde la creatividad y la innovación son temas de interés en investigaciones hechas
por y para la educación a través diferentes ramas de la ciencia.
Como se ha mencionado, las funciones de memoria, atención, motivación u otras
habilidades cognitivas o no cognitivas muestran relación con los altos niveles de comunicación,
colaboración y liderazgo que pueda tener un individuo. Hasta, la inteligencia emocional y el
ambiente orientado al aprendizaje contribuye al desarrollo de habilidades de un líder (Amram,
2009).
En el futuro, la intermediación digital y el estudio del cerebro irán más allá del salón de
clases, irán más allá hasta de la conciencia y de la subjetividad y permitirán por primera vez un
estudio bidireccional de transferencias entre el mundo digital y el cerebro: carga y descarga de
datos (Prentice & Ingelbrecht, 2011). Entre varios otros objetivos del realce, estarán la memoria
y el conocimiento, la percepción sensorial, el desempeño cognitivo, la velocidad de
concentración y de aprendizaje, así como capacidades físicas: fuerza, resistencia y sanación
(Fenn, 2012).
5.5. Limitaciones y estudios futuros
En esta investigación se determinó el impacto de principios basados en: neurociencia,
administración del conocimiento y el empleo coherente de tecnología, como factores de la
gestión educativa superior presencial. El alcance del estudio estuvo limitado a una universidad
mexicana: el Tecnológico de Monterrey, campus Monterrey, su cultura, identidad e idiosincrasia;
y a una muestra de 20 alumnos para cada uno de los dos escenarios propuestos: grupo
experimental y grupo de control. El perfil educativo de estos estudiantes fue seleccionado por
conveniencia y de acuerdo a su disponibilidad, tal y como se describió en el Capítulo 3.
62
La técnica de mayor uso para recolección de datos en investigaciones de neurociencia
desde 1940 sigue siendo EEG, ya que se ha pulido su extensión mediante el trabajo
interdisciplinario y el aparecimiento de dispositivos de medición a bajo costo o abiertos para
adquisición de todo público (Minnery & Fine, 2009). Sin embargo, por cuestiones de costo,
tiempo y precisión, este medio de recolección de datos fue descartado para este trabajo.
Naturalmente, el tiempo del experimento surgió como otro factor frontera, ya que si se
deseara estructurar un modelo más general para la educación superior, el procedimiento debería
ser más extenso. De cualquier forma, la discusión de resultados finales contempla implícitamente
todas estas acotaciones para la proposición de trabajos futuros.
Quedan fuera del alcance de este trabajo, la aplicación de interpretaciones propias en
distintos niveles educativos que no sean el universitario o en otros países donde las realidades
políticas, culturales y socioeconómicas no sean similares a las de México. También, se excluyen:
pertinencia del análisis demográfico (sexo, edad, semestre) en los resultados, la consciencia
estudiantil, instrumentos de medición multimedia y otras emociones primarias como: sed,
apetito, dolor, hambre, sueño, ira, miedo o tristeza (Denton, 2009).
Para trabajos futuros se recomienda ampliamente enriquecer el volumen de información o
el tiempo de ejecución del experimento. Otras alternativas pueden ser: variar el perfil académico
y la familia de materias de los grupos del experimento, analizar otros procesos cognitivos y no-
cognitivos, utilizar otras herramientas de medición, analizar a los estudiantes con base en otras
variables de interés, homologar el capital relacional en diferentes grupos académicos y variar
capitales tangibles para analizar su efecto en el desempeño del capital identidad, etc.
63
5.6. Conclusiones
La investigación realizada y el análisis descriptivo efectuado, muestran fuertes evidencias
de que las estrategias docentes basadas en principios de neurociencia y la aplicación de
tecnologías de información efectivamente tienen impacto en los procesos cognitivos estudiados y
en el desempeño académico. Sin duda alguna, el divergente campo de la neurociencia y todo lo
mencionado en los trabajos futuros propuestos en el cuerpo de este documento, son claras
directrices del valor que generan la exploración y experimentación educativas (Hruby, 2012).
Además, la administración del conocimiento es un fenómeno dinámico y
organizacionalmente continuo que involucra procesos interdependientes con variantes de alcance
y características cambiantes (Schwartz, 2006). No existe un enfoque claro y completamente
objetivo para el desarrollo de sistemas de administración del conocimiento en el ámbito
educativo ya que generalmente esto implica un esfuerzo multifacético y precisamente por ello la
disciplina es titánicamente amplia en la medida de competencias que tenga el modelador o
diseñador del esquema de aplicación.
La taxonomía de un experimento de investigación y eventual evaluación de lo ocurrido
por medio de sus distintas herramientas de recolección de datos es crucial para determinar la
validez del experimento, pero también otros aspectos críticos como la ética involucrada en toda
investigación social, la percepción y recepción del instrumento por parte de quiénes ejecutan el
experimento son esenciales para discutir los resultados obtenidos. En este caso en particular, el
supuesto central de investigación (niveles positivos de correlación para el escenario de
neurociencia y gestión de TI) es verificado solamente para los procesos de atención y
motivación, donde sí hubo incrementos significativos, pero es descartada para el proceso de
64
memoria, donde al contrario de lo esperado y aunque ambos grupos obtuvieron resultados muy
pobres, el grupo de control tuvo un mejor desempeño.
En síntesis, el enfoque de la investigación ha sido beneficiar, mediante un diagnóstico de
caso, a la subsiguiente recomendación de mejores prácticas en aplicación tecnológica y en
metodología de la enseñanza por medio de la neurociencia, a la comunidad del Tecnológico de
Monterrey, campus Monterrey, reconociendo el impacto de la forma en la que se interactúa entre
maestros y estudiantes (capital relacional) y de las diversas competencias profesionales deseadas
en el alumnado para así discutir un ajuste al modelo educativo superior que permita el máximo
aprovechamiento de conocimiento en la región.
65
Glosario de términos
• Cerebro medio. Mesencéfalo. Parte del cerebro situada detrás del tálamo y el hipotálamo,
y frente a la médula (Denton, 2009).
• Emoción primaria. Excitación imperiosa compulsiva de intención, que ha surgido durante
la evolución porque es adecuada para la supervivencia del organismo (Denton, 2009).
• Hard skills. Habilidades técnicas o académicas de una persona, y que pueden ser
fácilmente medibles o determinables (Selig, 2008).
• Neurobusiness. Es la capacidad de aplicar principios de neurociencia, ciencia del
comportamiento y psicología para mejorar los resultados del negocio (Fenn & Raskino,
2013).
• Neuroeconomía. Aplicación de la neurociencia en finanzas, para determinar las razones
de inversión y administración de recursos de las personas (Kenning & Plassmann, 2008).
• Percepción. Estado de estimulación mental y física a través de los 5 sentidos humanos
(Denton, 2009).
• Estrés. Reacción fisiológica defensiva ante un peligro latente o demanda incrementada
(Denton, 2009).
• Soft skills. Habilidades relacionadas con el EQ de la persona, es decir de las capacidades
de socializar y comunicarse con las personas (Selig, 2008).
66
Apéndices
Apéndice A. Instructivo para maestro
MANUAL OPERATIVO ESCENARIO 1
Población: Delimitada a la cantidad de estudiantes de la clase.
Enfoque: Conjunto relacional A: Prácticas de neurociencia y gestión de TI empleadas durante la sesión de clases -que incrementan niveles de atención, motivación y memoria-.
Definición operacional de relación: La medición y estratificación de comportamientos y reacciones de los estudiantes se realizará en base a un documento adicional en donde se definió el universo de comportamientos observables y la especificación categórica de cada comportamiento de interés. Este documento será utilizado al final del experimento por un observador externo, a quien únicamente se le dirá que observe determinados rasgos sociales en cada grupo sin hacer distinción alguna entre ellos.
Prácticas y actividades a realizar durante las sesiones: Previo acuerdo, se espera que el maestro realice al menos 3 de las siguientes actividades por sesión:
• Realizar algún tipo de cambio de patrón: cambiar el mobiliario, llevar un objeto distinto a la clase, caminar de forma distinta, hacer pausas misteriosas, etc.
• Realizar una pregunta que demuestre un lazo de utilidad entre la materia y los planes del alumno.
• Realizar una pregunta normal, explicar la relevancia de la temática durante unos minutos y luego dar la respuesta.
• Luego de un trabajo exhaustivo e independientemente del resultado, dar retroalimentación sobre el esfuerzo del alumno, llamándolo siempre por su nombre.
• Introducir la temática de clase en función de un tema conocido o de una anécdota personal con la que el estudiante pueda sentirse identificado.
• Diseñar una actividad de clase que implique un reto intelectual de al menos 5 minutos de duración y que tenga una recompensa previamente socializada.
• Si se va a utilizar una presentación en PowerPoint, incluir una pregunta con respuestas de opción múltiple e imágenes no relacionadas directamente con la temática a tratar. Vincular no intuitivamente.
• A mitad de la sesión, presentar un video multimedia que complemente las temáticas vistas en clase. El video debe ser el más actualizado y de la mejor calidad disponible.
• Definir que los estudiantes únicamente puedan tomar notas de la clase en sus celulares –no computadoras- durante la sesión (cuando el contenido sea teórico).
• En otra sesión, especificar que los estudiantes anoten lo más importante de la clase 5 o 10 minutos antes de terminar.
67
Apéndice B. Instructivo para observador
MANUAL DE OBSERVACIÓN
Población: Delimitada a la cantidad de estudiantes de la clase.
Enfoque: Conjunto relacional B: Comportamiento, reacciones y lenguaje corporal de los estudiantes.
Tabla 1. Universo de comportamientos categóricos observables.
Categoría de comportamientos
Comportamiento visualizado Número de incidencias
Atención A Apoyo de la cabeza en una mano con un índice sobre la mejilla.
Atención B Mirada atenta al expositor con la barbilla sobre el pulgar.
Atención C Inclinación del cuerpo hacia delante mientras se está sentado.
Atención D Sonrisa frecuente mientras los brazos y piernas están abiertos.
Atención E Asentimiento o imitación regular.
Desatención F Cruce de brazos frecuente.
Desatención G Mirada fija a puntos aleatorios.
Desatención H Uso de distractores o dispositivos no solicitados.
Desatención I Toque rítmico de los dedos sobre la mesa.
Desatención J Inclinación del cuerpo hacia atrás y/o bostezos.
Motivación A Orientación paralela o imitación efusiva.
Motivación B Cambios agudos en el tono de voz.
Motivación C Exposición abierta de satisfacción personal.
Motivación D Palabras informales para comunicación.
Motivación E Disposición física para la colaboración cuando se solicita.
Desmotivación F Tensión nerviosa.
Desmotivación G Manos en la cadera.
Desmotivación H Mirada incisivamente fija.
Desmotivación I Rostro agachado y cubierto con la mano.
Desmotivación J Soplidos fuertes con la boca.
68
Apéndice C. Resultados de observación para grupo experimental
Sesión 01
Sesión 02
Sesión 03
Sesión 04
Sesión 05
Sesión 06
Sesión 07
Sesión 08
Comportamiento Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Atención A 25 14 7 18 25 18 29 39 Atención B 25 14 11 29 29 29 21 25 Atención C 61 43 39 36 25 68 39 68 Atención D 29 29 29 29 61 25 43 29 Atención E 46 61 54 57 57 61 68 86 Atención F 86 86 75 96 96 89 86 93 Atención G 64 57 57 89 89 89 79 89 Atención H 82 71 61 89 93 89 93 89 Atención I 93 93 93 68 93 89 93 89 Atención J 61 43 68 57 89 82 75 82
Motivación A 25 21 18 25 25 25 29 43 Motivación B 7 21 25 29 50 43 25 64 Motivación C 7 11 14 7 43 21 25 29 Motivación D 32 32 18 25 39 29 29 54 Motivación E 21 43 18 21 43 54 7 11 Motivación F 68 93 57 86 93 89 100 61 Motivación G 93 89 79 71 79 82 75 89 Motivación H 79 96 79 93 100 89 93 86 Motivación I 79 89 93 93 93 100 93 100 Motivación J 75 71 71 93 86 86 86 86
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Apéndice D. Resultados de observación para grupo de control
Sesión 01
Sesión 02
Sesión 03
Sesión 04
Sesión 05
Sesión 06
Sesión 07
Sesión 08
Comportamiento Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Percentil Atención A 14 10 14 19 24 10 19 14 Atención B 24 24 24 33 38 43 10 19 Atención C 57 38 43 33 33 86 24 52 Atención D 33 33 29 71 81 67 81 57 Atención E 19 14 0 0 0 38 57 71 Atención F 86 81 71 90 76 62 62 62 Atención G 76 71 71 52 71 81 71 67 Atención H 86 81 86 86 90 86 76 90 Atención I 76 95 90 76 90 90 90 76 Atención J 62 90 57 43 67 67 43 52
Motivación A 19 19 19 14 0 10 5 5 Motivación B 10 29 33 38 24 57 24 67 Motivación C 10 14 19 10 0 29 14 38 Motivación D 43 43 24 33 43 38 38 71 Motivación E 57 24 24 29 14 76 10 14 Motivación F 67 90 90 100 100 90 100 62 Motivación G 86 86 71 62 71 76 67 86 Motivación H 90 95 95 100 100 100 90 95 Motivación I 81 86 90 90 90 100 86 95 Motivación J 71 86 67 90 95 100 100 100
70
Apéndice E. Sub-test de memoria 1, Test Barcelona
Memoria Verbal Texto A: una mujer / anciana / tenía una gallina / que ponía huevos de oro / Como la mujer quiso tener pronto mucho oro / mató a la gallina / la abrió / para ver qué tenía dentro / y vio que era una gallina como las demás. Preguntas Texto A
1. ¿Qué personaje sale en la historia? 2. ¿Qué edad tenía, aproximadamente? 3. ¿Qué animal sale en la historia? 4. ¿Cómo eran los huevos que ponía? 5. ¿Quería tener mucho oro la mujer? 6. ¿Qué hizo con la gallina? 7. ¿Qué hizo después de matarla? 8. ¿Por qué la abrió, qué quería saber? 9. ¿Cómo era por dentro la gallina?
Texto B: Juan García / de 63 años de edad, / Presidente Municipal de Chalco / en el Estado de México; / cuando planificaba su campaña electoral / empezó a notar dolores en la espalda. / Estuvo internado 3 días en el hospital del ISSSTE de Zaragoza / para que le hicieran exámenes médicos. / Se le diagnosticó una enfermedad viral, inofensiva. / Luego con su mujer, / Carmen / y sus dos hijos: / Antonio y Tomás / continuaron la campaña. Preguntas Texto B
1. ¿Cómo se llamaba el personaje de la historia? 2. ¿Qué edad tenía? 3. ¿Cuál era su cargo? ¿Dónde? 4. ¿En qué Estado vivía? 5. ¿Qué estaba haciendo o preparando? 6. ¿Se encontraba bien de salud? 7. ¿Lo llevaron a un hospital? ¿A cuál? 8. ¿Cuántos días estuvo internado? 9. ¿Para hacerle qué, lo llevaron al hospital? 10. ¿Qué le diagnosticaron? 11. ¿Qué otros familiares salen en la historia? 12. ¿Cómo se llama su mujer? 13. ¿Cómo se llamaban sus hijos? 14. ¿Qué hicieron después de salir del hospital?
71
Apéndice F. Sub-test de memoria 2, Test Barcelona
Memoria Verbal
Texto A: un hombre / joven / tenía un perro / que ladraba todas las noches / Como el hombre no podía dormir por los ladridos / engañó al perro / y lo sacó / para que molestara al vecino/ y se dio cuenta que afuera no ladraba más. Preguntas Texto A
1. ¿Qué personaje sale en la historia? 2. ¿Qué edad tenía aproximadamente? 3. ¿Qué animal sale en la historia? 4. ¿Qué hacia el animal? 5. ¿Podía dormir en la noche el personaje? 6. ¿Qué hizo con el perro? 7. ¿Qué hizo después de engañarlo? 8. ¿Por qué lo sacó, qué quería hacer? 9. ¿Qué hizo afuera el perro?
Texto B: David Rodríguez / de 32 años de edad, / Prefecto Municipal de Alvarado / en el Estado de Veracruz; / cuando planificaba su propuesta de trabajo / empezó a sentirse mareado. / Estuvo 2 días en casa recuperándose / porque no quería que le hicieran exámenes médicos. / Se dieron cuenta que fue una intoxicación. / Luego con su consejero, / Fabián / y su único hermano: / Jorge / terminó la propuesta. Preguntas Texto B
1. ¿Cómo se llamaba el personaje de la historia? 2. ¿Qué edad tenía? 3. ¿Cuál era su cargo? ¿Dónde? 4. ¿En qué Estado vivía? 5. ¿Qué estaba haciendo o preparando? 6. ¿Se encontraba bien de salud? 7. ¿Lo llevaron a un hospital? 8. ¿Cuántos días se estuvo recuperando? 9. ¿Por qué no quiso ir al hospital? 10. ¿Qué padecimiento tuvo? 11. ¿Qué otros personajes salen en la historia? 12. ¿Cómo se llama su consejero? 13. ¿Cómo se llama su hermano? 14. ¿Qué hicieron luego de salir de casa?
72
Apéndice G. Evaluación de capacidad de atención d2
73
Apéndice H. Evaluación de motivación diseñada para el experimento
Encuesta de percepción
Por favor conteste esta encuesta con veracidad y precisión. La escala está diseñada de la
siguiente manera: 1. Fuertemente en desacuerdo. 2. En desacuerdo. 3. Indeciso. 4. De acuerdo. 5.
Fuertemente de acuerdo. Agradecemos mucho su cooperación.
HOJA DE RESPUESTAS:
Género: __masculino __femenino. Semestre____. Carrera___
1 2 3 4 5
Encuentro interesante la materia y sé que tiene un valor práctico para mí.
Estoy nervioso por mi desempeño en los exámenes.
Dedico el esfuerzo suficiente y me preparo para la materia.
Frecuentemente pienso en cómo me puede ayudar esta materia en mi carrera.
Me preocupa ganar más puntos en los exámenes que mis compañeros.
En general, la clase te resulta motivadora.
74
Apéndice I. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados de encuesta de percepción en grupo experimental semana 1
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 IMD 4 4 3 5 3 5 2 F 9 IMT 5 5 4 4 2 5 3 M 7 ISD 5 3 5 5 2 4 4 M 6 IMT 4 5 3 5 3 1 5 M 7 ITM 4 5 5 4 3 4 6 M 5 ISD 4 2 3 4 3 4 7 M 3 ISD 5 2 4 4 5 2 8 M 5 ISD 5 3 5 5 1 4 9 M 6 ISD 5 4 4 5 5 5
10 F 6 IMT 5 5 3 3 4 4 11 M 10 IMT 5 5 4 5 5 5 12 F 6 ISD 4 2 2 5 4 3 13 M 6 BSR 1 4 3 1 5 2 14 M 5 ISD 5 5 4 5 3 5 15 M 5 ISD 5 5 3 5 2 5 16 F 6 IMT 5 4 4 4 2 4 17 M 6 BSR 5 2 3 5 1 4 18 M 6 IMT 5 4 4 4 3 4 19 M 6 IMT 5 5 3 4 3 5 20 M 6 ITM 5 5 4 4 1 4 21 M 6 IMT 5 4 4 5 1 5 22 M 6 IMT 5 4 5 5 3 5 23 M 5 ISD 4 5 4 5 1 3 24 M 6 ITE 5 4 5 5 1 5 25 M 8 ITE 5 5 4 5 3 5 26 M 8 ITE 5 5 5 5 2 5 27 M 8 IMT 5 3 4 5 2 5 28 M 7 IMT 4 3 3 4 4 4 29 M 6 ITM 5 5 4 2 1 4
75
Apéndice J. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados de encuesta de percepción en grupo experimental semana 2
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 BSR 5 4 3 5 1 5 2 M 10 IMT 5 5 4 5 4 4 3 M 6 ITM 4 5 4 5 5 4 4 F 6 ISD 4 2 3 4 4 4 5 M 6 ISD 5 3 3 5 4 5 6 M 6 IMT 5 4 4 5 1 5 7 M 6 ITM 5 5 4 5 1 5 8 F 9 IMT 5 5 4 3 1 5 9 M 7 ISD 5 3 4 5 2 5
10 M 7 ITM 4 4 3 4 3 4 11 M 5 ISD 4 2 3 3 2 4 12 M 7 IMT 3 3 4 2 4 3 13 M 8 ITE 5 3 5 5 3 5 14 F ITE 5 4 4 5 1 5 15 F 6 IMT 5 5 4 5 4 5 16 F 6 IMT 5 5 4 5 4 5 17 M 6 IMT 5 4 3 5 1 4 18 M 7 IMT 5 3 5 4 3 5 19 M 6 IMD 5 2 4 5 2 5 20 M 5 ISD 5 4 4 4 3 5 21 M 5 ISD 1 2 2 1 3 1 22 M 6 IMT 5 4 5 5 4 5 23 M 5 ISD 5 4 4 4 4 5 24 M 6 ITE 5 4 5 5 1 5 25 M 4 ISD 5 3 5 4 4 4 26 M 6 IMT 5 5 5 5 3 4
76
Apéndice K. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados de encuesta de percepción en grupo experimental semana 3
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 ISD 5 5 4 4 1 4 2 M 6 ITM 4 5 4 4 1 4 3 M 5 ISD 5 5 3 5 4 5 4 M 5 ISD 5 5 4 5 3 5 5 F 9 IMD 5 5 5 4 5 4 6 F 6 IMT 5 5 4 5 4 5 7 F 6 IMT 5 5 4 5 4 5 8 M 5 ITM 5 5 4 4 1 4 9 M 6 BSR 5 4 4 4 1 4
10 M 10 IMT 5 5 4 5 4 5 11 M 6 ISD 5 4 4 5 3 5 12 F 6 ISD 4 4 3 4 2 4 13 M 5 ISD 4 2 3 4 2 4 14 M 7 IMT 5 3 3 4 1 4 15 M 24 LIN 3 2 4 1 2 4 16 M 4 ISD 4 2 4 4 3 4 17 M 6 ITE 5 4 5 5 1 5 18 M 8 ITE 5 3 4 4 3 5 19 F 8 ITE 5 4 4 5 2 5 20 M 6 IMT 4 4 3 4 1 4 21 M 7 ITM 4 3 4 3 2 3 22 F 9 IMT 5 4 4 3 2 5 23 M 5 ISD 5 5 5 5 4 5 24 M 6 IMT 5 2 4 5 2 5
77
Apéndice L. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados de encuesta de percepción en grupo experimental semana 4
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor
1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 ISD 5 5 4 4 3 4 2 M 6 ITM 5 5 4 4 3 4 3 M 5 ISD 5 5 3 5 4 5 4 M 5 ISD 5 5 4 5 3 5 5 F 9 IMD 5 5 5 4 5 4 6 F 6 IMT 5 5 4 5 4 5 7 F 6 IMT 5 5 4 5 4 5 8 M 5 ITM 5 5 4 5 1 5 9 M 6 BSR 5 4 4 4 1 4
10 M 10 IMT 5 5 4 5 4 5 11 M 6 ISD 5 4 4 5 3 5 12 F 6 ISD 4 4 3 4 2 4 13 M 5 ISD 4 2 3 4 2 4 14 M 7 IMT 5 5 3 5 1 5 15 M 24 LIN 5 5 4 5 2 5 16 M 4 ISD 5 2 4 4 3 4 17 M 6 ITE 5 4 5 5 1 5 18 M 8 ITE 5 3 4 4 3 5 19 F 8 ITE 5 4 4 5 2 5 20 M 6 IMT 5 5 3 4 3 5 21 M 7 ITM 5 3 4 3 5 5 22 F 9 IMT 5 4 4 3 5 5 23 M 5 ISD 5 5 5 5 4 5 24 M 6 IMT 5 2 4 5 2 5 25 M 5 IMT 5 4 5 5 5 5
78
Apéndice M. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados encuesta de percepción en grupo de control semana 1
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 IMT 5 3 4 5 3 5 2 M 4 IFI 5 2 3 5 2 5 3 M 4 IMD 5 3 4 4 3 5 4 M 3 IDA 5 5 4 5 4 5 5 M 6 IFI 2 4 4 1 1 4 6 M 5 IMT 5 4 5 5 5 5 7 M 4 IMD 4 3 3 5 5 4 8 M 4 IMD 5 5 4 5 1 5 9 F 4 IMD 3 4 4 4 3 3
10 M 5 ISD 5 4 4 5 5 4 11 F 4 BBM 5 4 4 5 2 5 12 M 6 IMI 3 5 4 4 1 3 13 F 4 IMD 4 5 3 4 2 4 14 F 9 IMD 4 5 4 4 2 2 15 M 6 IMT 5 3 4 5 5 4 16 F 4 IFI 3 4 4 3 2 3 17 M 4 IMT 5 4 4 5 2 4
79
Apéndice N. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados encuesta de percepción en grupo de control semana 2
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor
2 Factor
3 Factor
4 Factor
5 Factor
6 1 M 6 IMT 5 1 4 5 3 5 2 M 4 IFI 5 2 3 4 3 3 3 M 4 IMD 5 5 4 5 1 5 4 M 6 IMT 5 3 3 5 4 3 5 M 4 IMT 5 3 4 5 2 5 6 M 5 IMT 5 4 5 5 5 5 7 M 4 IMD 4 5 3 5 5 3 8 M 4 IMD 5 3 3 3 2 5 9 M 4 IMD 4 3 1 4 2 4
10 M 5 ISD 5 4 4 5 4 5 11 F 4 BBM 5 4 4 5 4 5 12 M 6 IMI 3 5 4 4 1 4 13 F 4 IMD 4 4 4 5 4 4 14 M 4 ISD 5 4 3 5 2 5 15 M 6 IMT 5 3 4 5 1 5 16 F 4 IFI 3 5 3 3 2 3
80
Apéndice O. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados encuesta de percepción en grupo de control semana 3
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 IFI 4 4 3 4 1 4 2 M 6 IMD 5 3 3 5 2 5 3 M 6 IMT 5 1 5 5 2 5 4 M 6 IMT 5 1 5 5 1 5 5 M 6 IMD 5 3 3 4 2 5 6 M 5 ISD 5 4 4 5 4 5 7 M 4 IMD 5 5 4 5 1 5 8 F 4 IMD 4 4 3 4 3 4 9 M 4 IFI 5 1 3 4 1 3
10 M 4 IMD 4 5 3 4 4 3 11 M 4 IMT 5 3 4 5 2 5 12 F 4 IFI 4 4 3 3 2 4 13 F 9 IMD 5 4 5 5 5 5 14 M 6 IMI 2 5 4 3 1 3 15 M 5 IMT 5 4 5 5 4 5 16 M 6 IMT 5 2 4 5 5 5
81
Apéndice P. Resultados de evaluación aplicada de motivación
Resultados encuesta de percepción en grupo de control semana 4
Datos de ordenamiento Reactivos que miden motivación Número Género Semestre Carrera Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
1 M 6 IFI 4 4 3 4 1 4 2 M 6 IMT 5 3 3 4 2 4 3 M 6 IMD 5 1 4 4 2 4 4 M 6 IMT 5 1 5 5 1 5 5 M 6 IMD 5 3 3 3 2 4 6 M 5 IMD 5 4 4 5 4 5 7 M 4 ISD 5 5 4 4 1 4 8 F 4 IMD 4 3 3 3 3 4 9 M 4 IMD 5 1 3 4 1 3
10 M 4 IFI 4 5 3 4 4 3 11 M 4 IMT 5 5 4 4 2 5 12 F 4 IFI 4 4 3 3 2 4 13 F 9 IMD 5 4 4 4 5 5 14 M 6 IMI 2 5 4 3 1 3 15 M 5 IMT 3 4 5 5 4 5 16 M 6 IMT 3 5 4 5 4 5
82
Apéndice Q. Resultados iniciales prueba de memoria para el grupo experimental
Resultados prueba inicial de memoria verbal
Texto A + B Texto AD + BD Percentil Percentil D
Número Matrícula EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG 1 A00811805 7 11 9 13 6 8 8 10 2 A00514025 8 12 10 10 8 15 8 10 3 A01138885 11 17 14 15 10 30 30 10 4 A00512689 12 19 14 19 15 60 30 60 5 A01111725 10 18 15 20 8 40 50 70 6 A01175410 13 16 15 17 20 30 50 30 7 A01175448 16 19 16 19 50 60 60 60 8 A01138022 12 20 15 21 15 70 50 80 9 A00810499 15 18 15 18 40 40 50 40
10 A01048173 14 19 14 18 30 60 30 40 11 A00808359 12 19 12 18 15 60 20 40 12 A01127543 11 16 13 16 10 20 25 20 13 A01034817 9 17 13 17 8 30 25 30 14 A00811286 7 10 8 12 6 6 8 10 15 A00803819 12 14 10 12 15 8 8 10 16 A00808920 10 19 10 17 8 60 8 30 17 A01031306 12 12 13 13 15 8 25 10 18 A01125329 9 12 5 11 8 8 6 10 19 A01195225 13 15 14 19 20 10 30 60 20 A01195292 12 16 12 14 15 20 20 10 21 A01136079 12 17 13 16 15 30 25 20 22 A01137492 17 18 16 16 60 40 60 20 23 A00807046 13 18 15 17 20 40 50 30 24 A01087758 15 17 13 15 40 30 25 10 25 A01190349 12 12 11 13 15 8 10 10
83
Apéndice R. Resultados finales prueba de memoria para el grupo experimental
Resultados prueba final de memoria verbal
Texto A + B Texto AD + BD Percentil Percentil D
Número Matrícula EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG 1 A00811805 11 14 9 15 10 8 8 10 2 A00514025 9 10 7 9 8 6 8 10 3 A01138885 12 15 12 13 15 10 20 10 4 A00512689 12 12 9 12 15 8 8 10 5 A01111725 16 17 14 18 50 30 30 40 6 A01175410 9 13 7 12 8 8 8 10 7 A01175448 10 14 8 13 8 8 8 10 8 A01138022 12 14 10 15 15 8 8 10 9 A00810499 9 12 9 14 8 8 8 10
10 A01048173 13 15 15 15 20 10 50 10 11 A00808359 9 13 7 13 8 8 8 10 12 A01127543 11 16 13 16 10 20 25 20 13 A01034817 11 12 11 14 10 8 10 10 14 A00811286 12 16 14 15 15 20 30 10 15 A00803819 9 12 13 13 8 8 25 10 16 A00808920 15 19 14 19 40 60 30 60 17 A01031306 8 13 10 13 8 8 8 10 18 A01125329 13 18 12 17 20 40 20 30 19 A01195225 14 14 12 15 30 8 20 10 20 A01195292 12 16 12 14 15 20 20 10 21 A01136079 15 15 12 16 40 10 20 20 22 A01137492 13 11 12 14 20 8 20 10 23 A00807046 13 12 14 19 20 8 30 60 24 A01087758 11 17 13 16 10 30 25 20 25 A01190349 12 15 14 17 15 10 30 30
84
Apéndice S. Resultados iniciales prueba de atención para el grupo experimental
Resultados prueba inicial de capacidad de atención
Percentiles
Número Matrícula TR PC TA PC O PC C PC VAR PC CON PC TOT PC 1 A00811805 80 60 3 5 60 55 60 2 A00514025 95 96 85 25 25 96 96 3 A01138885 99 99 45 70 1 99 99 4 A00512689 99 99 90 10 1 99 99 5 A01111725 96 95 20 25 40 95 96 6 A01175410 95 90 15 10 60 90 95 7 A01175448 99 99 90 25 1 99 99 8 A01138022 60 60 25 10 95 55 60 9 A00810499 97 96 25 25 45 96 97
10 A01048173 98 97 40 10 40 97 98 11 A00808359 60 55 25 5 80 50 60 12 A01127543 95 97 60 70 80 97 97 13 A01034817 85 90 45 10 80 90 90 14 A00811286 99 98 10 5 40 97 99 15 A00803819 98 95 15 70 25 95 97 16 A00808920 99 98 20 5 25 97 98 17 A01031306 90 95 85 5 80 95 95 18 A01125329 90 90 60 5 75 90 90 19 A01195225 99 99 20 25 4 99 99 20 A01195292 95 90 10 2 35 85 90 21 A01136079 99 99 60 70 25 99 99 22 A01137492 99 99 60 70 1 99 99 23 A00807046 80 95 85 2 80 95 80 24 A01087758 99 99 50 70 2 99 99 25 A01190349 99 99 20 25 1 99 99
85
Apéndice T. Resultados finales prueba de atención para el grupo experimental
Resultados prueba final de capacidad de atención
Percentiles
Número Matrícula TR PC TA PC O PC C PC VAR PC CON PC TOT PC 1 A00811805 85 45 1 25 60 45 60 2 A00514025 70 75 60 70 25 75 75 3 A01138885 99 99 85 25 4 99 99 4 A00512689 99 99 90 10 1 99 99 5 A01111725 99 99 25 25 15 99 99 6 A01175410 80 80 45 5 85 80 80 7 A01175448 99 99 90 25 1 99 99 8 A01138022 60 60 25 10 95 55 60 9 A00810499 99 99 40 70 1 99 99
10 A01048173 98 97 35 10 45 97 98 11 A00808359 50 35 15 10 5 35 40 12 A01127543 95 97 60 70 80 97 97 13 A01034817 85 95 80 10 15 95 90 14 A00811286 99 98 10 3 4 97 99 15 A00803819 99 99 80 25 5 99 99 16 A00808920 99 99 40 10 1 99 99 17 A01031306 90 95 85 5 80 95 95 18 A01125329 90 90 60 5 75 90 90 19 A01195225 99 99 60 5 3 99 99 20 A01195292 95 90 10 45 35 85 90 21 A01136079 99 99 60 70 25 99 99 22 A01137492 99 99 60 70 1 99 99 23 A00807046 80 95 85 2 80 95 80 24 A01087758 99 99 70 70 1 99 99 25 A01190349 99 99 20 25 1 99 99
86
Apéndice U. Resultados iniciales prueba de memoria para el grupo de control
Resultados prueba inicial de memoria verbal
Texto A + B Texto AD + BD Percentil Percentil D
Número Matrícula EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG 1 A01112609 9 13 9 13 8 8 8 10 2 A01195286 12 17 12 16 15 30 20 20 3 A01034785 11 15 10 16 10 10 8 20 4 A01190575 11 14 10 14 10 8 8 10 5 A01191402 9 10 6 12 8 6 6 10 6 A00813463 13 15 15 18 20 10 50 40 7 A01380341 14 18 13 19 30 40 25 60 8 A00813481 13 18 16 18 20 40 60 40 9 A01138822 13 18 14 18 20 40 30 40
10 A00807509 14 16 14 15 30 20 30 10 11 A01175585 16 19 15 18 50 60 50 40 12 A01183699 14 18 15 19 30 40 50 60 13 A00514019 12 12 12 14 15 8 20 10 14 A01175394 14 18 11 19 30 40 10 60 15 A01056298 16 17 15 17 50 30 50 30 16 A01034837 16 18 16 18 50 40 60 40 17 A00813421 15 17 16 17 40 30 60 30 18 A01191134 12 14 10 16 15 8 8 20
87
Apéndice V. Resultados finales prueba de memoria para el grupo de control
Resultados prueba final de memoria verbal
Texto A + B Texto AD + BD Percentil Percentil D
Número Matrícula EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG EVOC PREG 1 A01112609 10 12 10 13 8 8 8 10 2 A01195286 10 13 11 14 8 8 10 10 3 A01034785 10 16 12 16 8 20 20 20 4 A01190575 12 13 12 15 15 8 20 10 5 A01191402 11 12 10 12 10 8 8 10 6 A00813463 11 16 13 16 10 20 25 20 7 A01380341 13 17 15 17 20 30 50 30 8 A00813481 16 20 16 19 50 70 60 60 9 A01138822 16 17 16 17 50 30 60 30
10 A00807509 9 10 9 11 8 6 8 10 11 A01175585 17 19 16 18 60 60 60 40 12 A01183699 17 22 15 21 60 90 50 80 13 A00514019 14 18 13 18 30 40 25 40 14 A01175394 10 17 11 16 8 30 10 20 15 A01056298 8 9 9 11 8 6 8 10 16 A01034837 12 15 11 15 15 10 10 10 17 A00813421 11 16 11 15 10 20 10 10 18 A01191134 13 17 13 16 20 30 25 20
88
Apéndice W. Resultados iniciales prueba de atención para el grupo de control
Resultados prueba inicial de capacidad de atención
Percentiles
Número Matrícula TR PC TA PC O PC C PC VAR PC CON PC TOT PC 1 A01112609 99 99 10 70 1 99 99 2 A01195286 90 90 20 70 60 90 85 3 A01034785 85 40 1 10 90 40 60 4 A01190575 95 99 20 70 95 99 90 5 A01191402 95 90 15 70 15 90 85 6 A00813463 85 95 65 70 80 95 85 7 A01380341 95 90 10 25 5 90 85 8 A00813481 65 75 70 10 25 70 70 9 A01138822 99 99 40 70 96 99 99
10 A00807509 99 99 80 70 10 99 99 11 A01175585 98 97 35 25 4 97 98 12 A01183699 99 99 55 70 3 99 99 13 A00514019 85 85 30 10 15 80 85 14 A01175394 85 90 85 70 4 90 90 15 A01056298 30 30 25 70 45 45 30 16 A01034837 70 50 10 10 60 45 60 17 A00813421 85 80 15 70 70 80 85 18 A01191134 99 99 70 25 3 99 99
89
Apéndice X. Resultados finales prueba de atención para el grupo de control
Resultados prueba final de capacidad de atención
Percentiles
Número Matrícula TR PC TA PC O PC C PC VAR PC CON PC TOT PC 1 A01112609 95 95 30 10 97 95 90 2 A01195286 95 95 60 70 45 95 95 3 A01034785 99 85 1 4 4 80 95 4 A01190575 99 75 50 70 1 75 99 5 A01191402 80 95 40 70 5 90 85 6 A00813463 96 97 55 70 15 95 97 7 A01380341 99 95 5 25 2 95 98 8 A00813481 80 80 65 70 3 80 80 9 A01138822 99 99 97 5 5 99 99
10 A00807509 98 60 1 70 4 65 85 11 A01175585 99 99 40 70 15 99 99 12 A01183699 99 99 97 70 15 99 99 13 A00514019 80 80 40 25 45 80 85 14 A01175394 65 40 5 70 3 40 60 15 A01056298 60 50 25 5 60 50 60 16 A01034837 95 95 20 10 45 95 95 17 A00813421 95 95 40 25 80 95 95 18 A01191134 99 99 80 25 1 99 99
90
Apéndice Y. Resumen demográfico para la muestra del grupo experimental
Número Género Semestre Carrera 1 M 6 IMD 2 F 9 IMT 3 M 7 ISD 4 M 6 IMT 5 M 7 ITM 6 M 5 ISD 7 M 3 ISD 8 M 5 ISD 9 M 6 ISD
10 F 6 IMT 11 M 10 IMT 12 F 6 ISD 13 M 6 BSR 14 M 5 ISD 15 M 5 ISD 16 F 6 IMT 17 M 6 BSR 18 M 6 IMT 19 M 6 IMT 20 M 6 ITM 21 M 6 IMT 22 M 6 IMT 23 M 5 ISD 24 M 6 ITE 25 M 8 ITE 26 M 8 ITE 27 M 8 IMT 28 M 7 IMT 29 M 6 ITM
Promedio de asistentes 26 Edad promedio 21
Número máximo de hombres 25 Número máximo de mujeres 4
Semestre promedio 6 Carrera con mayor frecuencia IMT Carrera con menor frecuencia IMD
91
Apéndice Z. Resumen demográfico para la muestra del grupo de control
Número Género Semestre Carrera 1 M 6 IMT 2 M 4 IFI 3 M 4 IMD 4 M 3 IDA 5 M 6 IFI 6 M 5 IMT 7 M 4 IMD 8 M 4 IMD 9 F 4 IMD
10 M 5 ISD 11 F 4 BBM 12 M 6 IMI 13 F 4 IMD 14 F 9 IMD 15 M 6 IMT 16 F 4 IFI 17 M 4 IMT
Promedio de asistentes 17 Edad promedio 21
Número máximo de hombres 13 Número máximo de mujeres 5
Semestre promedio 5 Carrera con mayor frecuencia IMD Carrera con menor frecuencia IDA
92
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Vita
Jorge Luis Jaramillo Enciso, que terminó sus estudios de bachillerato con especialidad en
ciencias físico-matemáticas durante el año 2008 en Ecuador, es egresado con mención honorífica
del Tecnológico de Monterrey, campus de Monterrey, de la carrera de Ingeniería en Tecnologías
Electrónicas. Cuenta con una Concentración en Telecomunicaciones, un Certificado en
Administración de Operaciones, un Certificado en Control Estadístico de Procesos y está
actualmente cursando la Maestría en Administración de Tecnologías de Información, en su
último trimestre. Participó en los años 2011 y 2012 como Coordinador de logística y
posteriormente Trainer de la empresa Technology Training Center Uspiej desarrollando
proyectos empresariales de innovación sobre plataformas como Android OS y Asterisk®, lo que
le valió el reconocimiento como "Alumno Destacado de la EITI" durante el 2012.
Actualmente se desempeña como Consultor de Excelencia Operacional para el Centro de
Calidad y Manufactura, del Tecnológico de Monterrey, campus Monterrey. Habla inglés en nivel
avanzado y portugués en nivel intermedio. Fue participante activo de distintas actividades en
grupos estudiantiles, destacando las de colaborador (2010), Tesorero (2011) y Presidente (2012)
de la Asociación de Estudiantes de Ecuador en el campus Monterrey, y obteniendo en
consecuencia el Diploma al Liderazgo Estudiantil en 2012. Actualmente, es el Coordinador
General del proyecto social “Sin Miedo a la Corriente”, voluntario para Amnistía Internacional,
miembro del club internacional Toastmasters y Co-fundador de la iniciativa social “Extra-
Ordinario” que busca precisamente generar impacto en el sector educativo público mexicano.
Cuenta además con distintos cursos, certificaciones y conocimiento de software de desarrollo y
lenguajes de programación, que eventualmente fueron útiles como herramientas adicionales para
la elaboración de la presente Tesis.