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LA IMPORTANCIA DE LOS LABORATORIOS EN LA FORMACIÓN DEL
INGENIERO. CASO DE ESTUDIO
Guadalupe Laura Flores Negrete
UPIITA, Instituto Politécnico Nacional
Rocío de Alba Avila
ESIT, Instituto Politécnico Nacional
Roman Olvera Ramos [email protected]
ESIT, Instituto Politécnico Nacional
Abstract
The laboratories have been used as a mechanism for teaching and learning, a bridge between theory and
actual practice. The UPIITA pedagogical model focuses on the educational model of IPN and Unesco with
learning-centered approach allowing its graduates are able to combine theory and practice to contribute to
sustainable development of the nation Based on current policies of quality. In UPIITA a study on the
importance of community laboratories for students was held. The main objective was to define the perception
of the learner establishment of the Unit on the effectiveness of these methodological strategies in their
learning process. It was found as a result favorable to the request of the community towards improving
perception and installation of laboratories for a considerable improvement in the use of courses by students of
Mechatronics Engineering, Bionics and Telematics.
Keywords: perception of academic practice, facilities, student community, laboratories, mechatronics
Dentro de los objetivos de la formación
profesional en el campo de la ingeniería debe
estar el permitir a los estudiantes desde las
primeras etapas, experimentar la ciencia y la
tecnología de tal manera que les dé la
capacidad de una activa construcción de ideas
y de explicaciones que conllevarán al
aumento de las oportunidades para
desarrollar, aprovechar y generar nuevas
tecnologías.
En las últimas décadas se han realizado
investigaciones sobre las prácticas de
laboratorio que permiten renovar los trabajos
prácticos tradicionales (Hodson et. al. 1994),
lo que ha generado un amplio consenso en
torno a la orientación del trabajo
experimental como una actividad de
investigación que juega un papel primordial
en la familiarización de los estudiantes de las
ciencias de la Ingeniería.
La enseñanza tradicional en la que prevalece
la clase magistral enfocado al maestro, está
siendo sustituida por diferentes alternativas
de aprendizaje, según Scoles y Pattacini
(2012). Hodson (1994) y (Torres et. al. 2013)
indican que las prácticas de laboratorio
juegan un papel fundamental en el
aprendizaje del alumno.
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Las realidades y verdades del mundo externo
dirigen la construcción de los conocimientos.
Los individuos reconstruyen la realidad
externa al crear representaciones mentales
precisas, como redes de proposiciones,
conceptos, patrones de causa y efecto, y
reglas de producción de condición−acción
que reflejan “la forma en que las cosas son en
realidad”. Cuanto más aprende la persona y
cuanto más profunda y general es su
experiencia, mejor será la forma en que sus
conocimientos reflejen la realidad objetiva. El
procesamiento de la información tiene esta
perspectiva del conocimiento (Cobb y
Bowers, 1999).
La Unidad Profesional Interdisciplinaria en
Ingeniería y Tecnologías Avanzadas
(UPIITA) ofrece tres carreras a nivel Superior
en Ingenierías en Mecatrónica, Biónica y
Telemática. Para junio de 2014 contaba con
una población de 2,090 alumnos y una planta
docente mayor a 300 miembros; el 60% con
posgrado y el 40% con nivel de licenciatura.
Cuenta con una infraestructura amplia,
moderna y, en términos generales, adecuada
para satisfacer las necesidades y expectativas
académicas. De cualquier manera se
considera necesario hacer un análisis de la
opinión de la comunidad estudiantil que
recibe el servicio en el ámbito académico.
Por tanto, el objetivo principal de este trabajo
es analizar la percepción que tiene la
comunidad estudiantil respecto a las
instalaciones con que cuentan para tener
clases teórico-prácticas y si son adecuadas al
nuevo Modelo Educativo Institucional.
Para tal efecto se realizó una encuesta en el
año 2014 en la UPIITA la que analiza los
factores que se consideran deben ser
mejorados para tener un mejor nivel
académico, relacionando estas variables con
las características de la comunidad
solicitante, el perfil de su carrera y del
acercamiento de los estudiantes de Ingeniería
a la vida profesional.
Se presentan los resultados del cuestionario
aplicado a 465 estudiantes de la unidad,
instrumento que permite orientar a la toma de
decisiones para determinar las estrategias
educativas en beneficio del tipo de
comunidad estudiantil con que se cuenta.
El presente documento se estructura en tres
apartados: en el primero se analiza la
literatura relevante de la importancia evaluar
a una comunidad de estudiantes de
Tecnologías Avanzadas y la manera de
detectar sus necesidades para reforzar sus
clases teórico-prácticas; en el segundo se
describe el desarrollo de la metodología
utilizadas y sus resultados y en el tercero se
presentan las conclusiones y limitaciones del
estudio.
Antecedentes
El trabajo práctico y las actividades de
laboratorio constituyen un hecho de la
enseñanza de la ciencia y la tecnología. Hace
casi trescientos años que John Locke propuso
la necesidad de que los estudiantes realizaran
trabajo práctico en su educación y a finales
del siglo XIX ya formaba parte integral del
currículo de ciencias en Inglaterra y Estados
Unidos (Gee et al, 1992), (Layton, 1990);
(Lock, 1988). Desde entonces se ha
mantenido una fe inamovible en la tradición
que asume la gran importancia del trabajo
práctico para la enseñanza de las ciencias.
(Barberá y Valdés 1996).
El National Research Council, (1995) afirma
que enseñar por medio de la realización de
investigaciones y prácticas ofrece al personal
docente la oportunidad de que sus alumnos
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desarrollen aptitudes para enriquecer el
conocimiento técnico y científico. Lo anterior
apoya la importancia de la construcción y
documentación de un marco.
Guadalupe Lugo (2006) considera que la
importancia de los laboratorios en la
enseñanza de las ciencias como en la
investigación es relevante ya que el trabajo
práctico que proporciona un laboratorio
permite la experimentación y el
descubrimiento y comprobación del
conocimiento que se ve en los libros.
Es importante, agrega Lugo, determinar el
equipo indispensable que ha de tener el
laboratorio dependiendo de su uso y pruebas
resultantes a obtener, indicando que habrá
algunos que solo con equipo de cómputo y
software podrán simular los análisis y
pruebas que hagan para llevarlos a la práctica.
Es por esto indispensable retomar las
recomendaciones que han hecho, tanto
empresarios como organizaciones técnicas y
profesionales, para revisar exhaustivamente
los planes de estudio de la ingeniería con el
fin de asegurar que los estudiantes estén
preparados para la práctica profesional,
competencia y profesionalismo así como
evaluar la percepción que tiene la propia
comunidad estudiantil respecto a la práctica
que llevan en sus planes de estudio.
En la actualidad, el Acreditation Board for
Engineering and Technology (ABET) señala
como requisitos del laboratorio: la realización
de un trabajo “apropiado” en todos los planes
de estudios y combinar elementos teóricos y
prácticos, incluyendo mediciones, análisis y
diseño de ingeniería, así como el proceso
ordenado y lógico para producir resultados
válidos. El ABET también exige una
exposición de análisis estadístico, diseño de
ingeniería y comunicación verbal. Todo ello
está incluido en los experimentos de
laboratorio. Los laboratorios en la academia
permiten reforzar la teoría, aportan la
enseñanza de técnicas experimentales y
permiten desarrollar valores sociales y de
comunicación.
La importancia de los laboratorios en la
enseñanza de las ciencias como en la
investigación es relevante, ya que el trabajo
práctico que proporciona una laboratorio
permite la experimentación y el
descubrimiento y comprobación del
conocimiento que se ven en los libros.
Un laboratorio es un lugar equipado con
diversos instrumentos de medición y
maquinaria, entre otros, en donde se realizan
experimentos o investigaciones diversas,
según la rama de la ciencia de que se trate.
Estos espacios se usan tanto en el ámbito
académico como en la industria y responden a
propósito de enseñanza, investigación o la
certificación. En la industria, permiten
asegurar la calidad de productos. En la
academia los ejercicios del laboratorio se
utilizan como herramientas de enseñanza para
afirmar los conocimientos adquiridos en el
proceso enseñanza-aprendizaje; en tanto que
en la industria se emplean para probar,
verificar la importancia de los laboratorios y
certificar productos.
La experiencia en un laboratorio de alta
calidad requiere de instituciones de educación
superior comprometidas, de miembros
interesados en el éxito de un programa de
laboratorio para estudiantes, de la asistencia
del personal del laboratorio como técnicos,
mecánicos o analistas de cómputo.
En el área de ingeniería, un laboratorio bien
diseñado es una valiosa herramienta que
contribuye a reforzar la enseñanza y en el que
los alumnos pueden lograr una mayor
comprensión imposible de lograr por otros
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medios. Ahí, estos pueden verificar el
modelo, validar y limitar suposiciones y
predecir rendimientos. Es importante recalcar
que se ha demostrado que los estudiantes
parecen estar más motivados cuando tienen la
oportunidad de hacer experimentos con
situaciones reales.
En Estados Unidos, diversas universidades y
escuelas de graduados cuentan con
laboratorios equipados con aparatos de
investigación desde los moderados hasta los
más avanzados en cuanto a tecnología, para
responder a las necesidades de ese país en
términos de investigación y entrenamiento de
futuros científicos y académicos
universitarios, estos laboratorios en muchos
casos han sido proporcionados bajo
inversiones publico privadas y dan servicio a
su comunidad estudiantil y a las empresas que
han invertido en su integración.
En México, tomando como base a la
UNESCO y su “Declaración Mundial sobre la
Educación Superior en el Siglo XXI: Visión y
Acción” (1988), se propone un Modelo
Educativo centrado en el estudiante. Este tipo
de modelo requerirá una “renovación de los
contenidos, métodos, prácticas y medios de
transmisión del saber, que han de basarse en
nuevos tipos de vínculos y de colaboración
con la comunidad”, y de una profunda
transformación estructural. Tal es la
naturaleza de los desafíos que se yerguen
frente a las instituciones educativas del nivel
superior que se proponen un cambio de esa
magnitud, como es el caso del IPN.
Los egresados de las aulas del Instituto
Politécnico Nacional se deberán formar en
ambientes que les permitan abordar
y proponer alternativas de solución a los
complejos problemas del entorno. Problemas
que no pueden ser abordados por una sola
disciplina, que requieren de mayores
habilidades y conocimientos, en un mundo en
el que los valores y actitudes son
imprescindibles para garantizar la
convivencia con el medio ambiente y el
respeto a la diversidad. De acuerdo con lo
expresado y de manera sintética, el Modelo
Educativo del IPN tendría como característica
esencial estar centrado en el aprendizaje, pero
un tipo de aprendizaje que:
• Promueva una formación integral y de alta
calidad científica, tecnológica y humanística;
• combine equilibradamente el desarrollo de
conocimientos, actitudes, habilidades y
valores;
• Proporcione una sólida formación que
facilite el aprendizaje autónomo, el tránsito
de los estudiantes entre niveles y modalidades
educativas, instituciones nacionales y
extranjeras, y hacia el mercado de trabajo;
• Se exprese en procesos educativos flexibles
e innovadores con múltiples espacios de
relación con el entorno, y
• Permita que sus egresados sean capaces de
combinar la teoría y la práctica para
contribuir al desarrollo sustentable de la
nación.
En el Manual para evaluar planteles que
solicitan el ingreso y la promoción en el
Sistema Nacional de Bachillerato, aprobado
por el Comité Directivo del SNB (SEP,
2013), en su sesión ordinaria del 13 de junio
de 2013 vigente a partir del 27 de junio de
2013 se describen los requerimientos del
nuevo Sistema Nacional, este manual puede
considerarse como marco referencial para
superar lo existente en este Sistema y por
ende deben ser equivalentes o mejores a los
de nivel Superior en lo relativo a las
instalaciones, el equipamiento y los
materiales en un plantel de educación,
considerados como elementos fundamentales
para que los actores educativos puedan
conducir las actividades académicas y
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administrativas hacia mejores niveles de
eficacia.
Algunos de los lineamientos de referencia
consideran que en cada uno de los espacios
educativos debe contarse con una pertinencia
pedagógica, la suficiencia, la funcionalidad,
las condiciones higiénicas y de seguridad, con
base en las características propias del uso
para el que fueron destinados. Especial
atención se pondrá en las condiciones de
iluminación, ventilación, temperatura,
dimensiones, mobiliario, así como en las
instalaciones para medios audiovisuales,
tecnologías de la información y la
comunicación (TIC), tecnologías para el
aprendizaje y el conocimiento (TAC), equipo
y materiales. El plantel debe contar con
programas de mantenimiento integral.
Además, en el plantel se adecuarán las
instalaciones para el acceso y tránsito de
personas con discapacidad. El Instituto
Nacional de la Infraestructura Física
Educativa (INIFED) señala los indicadores a
cumplir para certificarse en planteles con
calidad.
En el punto 4.7.2 de este Sistema relativo a
“Laboratorios y talleres” se indica que los
laboratorios, talleres, equipos y materiales
destinados a las prácticas de los estudiantes
son muy importantes para alcanzar el éxito en
la función educativa y el desarrollo de las
competencias.
Los talleres y laboratorios deben ser de fácil
acceso y movilidad para personas con
discapacidad, deben incluir equipos,
mobiliario, herramientas, instrumental,
materiales, manuales de operación,
señalamientos de seguridad, extintores,
espacios apropiados para el manejo y
almacenamiento de materiales y sustancias,
regaderas, etc. Existencia Desde el nivel IV el
plantel dispondrá, según el caso, de
laboratorios y talleres destinados a las
prácticas que llevan a cabo los estudiantes,
relacionadas con los objetivos, propósitos,
estrategias didácticas y desarrollo de las
competencias consignadas en los programas
de las asignaturas o unidades de aprendizaje
curricular (UAC). Las prácticas de los
estudiantes pueden llevarse a cabo en los
talleres y laboratorios del propio plantel, o
bien, en talleres y laboratorios externos.
La Pertinencia de los laboratorios y talleres
mostrarán que: Atienden las necesidades
pedagógicas establecidas en los planes y
programas de estudio; Cuentan con las
condiciones de seguridad, higiene,
iluminación y ventilación, conforme a las
normas de la autoridad competente; Disponen
de los materiales, herramientas y equipo
idóneo para efectuar las prácticas de acuerdo
con los objetivos, propósitos, estrategias
didácticas y desarrollo de competencias
establecidos en los programas de estudio;
Disponen de un sistema seguro y confiable de
manejo de sustancias reactivas o tóxicas.
La suficiencia del equipo, herramientas,
simuladores y material disponible con el que
se cuenta en los laboratorios y talleres, si es el
caso, deben observar, según lo defina el
cuerpo colegiado, tecnología vigente y
funcional para cumplir con los propósitos de
la formación profesional específica, cuando
sea el caso, y de los programas de estudio o
secuencias didácticas marcadas en las
asignaturas, incluyendo algunos lineamientos
de arreglo a los horarios y programas de
estudio, a la existencia de trabajo en número
de alumnos óptimo para trabajar en las
prácticas y que explicite el cumplimiento de
las Normas Oficiales Mexicana aplicables a
los aspectos de seguridad, protección civil e
higiene.
En lo relativo al punto 4.7.3 “Equipos y
tecnologías de la información y la
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comunicación (TIC) y tecnologías para el
aprendizaje y el conocimiento (TAC)”: Las
tecnologías de la información y comunicación
(TIC), así como las tecnologías para el
aprendizaje y el conocimiento (TAC) se han
convertido en herramientas necesarias para el
ser humano, sobre todo en la relación de éste
con el conocimiento. El plantel educativo
deberá contar dichas tecnologías para llevar a
cabo las actividades académicas con énfasis
en los requerimientos de los procesos de
aprendizaje, desarrollo de competencias y
evaluación, previstas en los programas de
estudio. Asimismo, el plantel ha de garantizar
el uso de estas tecnologías de acuerdo con la
modalidad y opción educativa en que brinda
sus servicios. En el caso de emplear software
o materiales afines, cuyos derechos de uso
estén protegidos, el plantel deberá contar con
las licencias respectivas.
Medición de satisfacción de alumnos e
instrumentos de medición.
En la actualidad existe más interés en las
expectativas y satisfacción que el alumnado
universitario tiene, dada la mayoría de edad y
considerándolo apto para la toma de
decisiones. Se han realizado investigaciones
en dos líneas de estudio: los estudios de
expectativas y satisfacción del alumnado en
relación a lo que esperan de la universidad en
términos generales, y aquellos que estudian
las expectativas y nivel de satisfacción de los
estudiantes de los aspectos del proceso
enseñanza-aprendizaje, considerando la
diferencia entre expectativas las relativa a
alumnos de nuevo ingreso a la Universidad y
lo que esperan de la misma, y relativo al nivel
de satisfacción el que se tiene cuando ya se
han cursado varias Unidades de Aprendizaje.
En la década de los ochenta se empezó a dar
relevancia el estudio de las expectativas y
satisfacción universitarios con base en los
modelos del mundo empresarial relativo a la
calidad del servicio enmarcando una nueva
etapa en la Educación, ahora considerada
también con la palabra “evaluación” de los
servicios e instalaciones que se proporcionan
al servicio educativo.
Prakash, et. al. (1984), realizaron trabajos en
el ámbito de los negocios enfatizando la
importancia de las expectativas en la
satisfacción de los clientes o consumidores.
Sumado a que autores como Zeithaml,
Parasuraman y Verry (1990, 1993) han
estudiado el Modelo de las expectativas del
servicio del cliente, diferenciando la
satisfacción del cliente y la evaluación de la
calidad del servicio. Estos autores han
concretado que las expectativas están
relacionadas con la satisfacción posterior en
la calidad del servicio y del nivel de
satisfacción de los clientes es necesario para
asegurarla.
Diferentes especialistas en educación superior
(Hill, 1995; Narasimhan, 1997; Sander,
Yanhong y Kaye, 1999; Stevenson, King y
Coats, 2000; Keogh y Stevenson, 2001;
Darlaston-Jones, Pike, Cohen, Young,
Haunold y Drew, 2003) han utilizado estos
modelos en el estudio de la calidad del
servicio universitario, aportando más
información respecto a lo que satisface a los
estudiantes con el propósito de mejorar la
calidad del servicio.
Las expectativas y nivel de satisfacción de los
estudiantes universitarios con respecto a la
mejora del proceso enseñanza-aprendizaje y
con los servicios de la Universidad han sido
estudiados bajo instrumentos y mediciones
cuidadosamente diseñadas por diferentes
Universidades como la de Australia
(Darlaston-Jones, Pike, Cohen, Young,
Haunold y Drew, 2003), la del Reino Unido
(Booth, 1997; Harrop y Douglas, 1996; Hill,
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1995; Keogh y Stevenson, 2001; Narasimhan,
1997; Sanders et al., Yanhong y Kaye, 1999;
Biggs, 2011; Oblinger, 2003; y Estados
Unidos (Shank, Walker y Hayes, 1993; 1995;
Harvard, Redish, 1992).
Los instrumentos más utilizados en las
expectativas son las escalas, los cuestionarios
o las entrevistas semiestructuradas. En
algunas ocasiones, estas herramientas son
modificadas y adaptadas, según los objetivos
de las investigaciones en las que se utilizan.
Algunas de esas escalas son:
-Multiple-Item Scale for Measuring
Customer Perceptions of Service Quality
(SERVQUAL), diseñada por Parasuman,
Zeithaml y Berry (1998) para el estudio de la
calidad del servicio. Se integra con secciones
de 21 ítems cada una: una mide las
expectativas del servicio y la otra sirve para
las percepciones reales sobre éste. A pesar de
no ser específico para el ámbito educativo,
diferentes autores han utilizado este
instrumento.
• Yanhong y Kaye (1999), y Riddings,
Sidhu y Pokarier (2000) han
realizado algunas adaptaciones de
esta escala al contexto de la
enseñanza universitaria, que incluyen
una parte destinada al personal de
administración.
• University Students’ Expectations of
Teaching (USET), diseñado por
Sander, Stevenson, King y Coats
(2000) para estudiar las expectativas
sobre diferentes aspectos de la
enseñanza, tales como: métodos de
enseñanza, método de evaluación y
cualidades del profesorado. Este
cuestionario ha sido adaptado al
castellano y validado por De la
Fuente, Nievas y Rius (2002).
• Instructions Preferent Questionnaire
(IPQ), construido por Hativa y
Birenbaum (2000). Con la intención
de estudiar las preferencias o
expectativas de los estudiantes
respecto a los métodos de enseñanza.
Dados los antecedentes anteriores y para el
análisis de la practicidad de los estudios de
Ingeniería es importante considerar que la
medición de la percepción de los alumnos
respecto a las instalaciones ofrecidas, ya que
el conocimiento que se va compartiendo con
las nuevas generaciones, impulsan a ellas a
expresar sus opiniones para participar en el
desarrollo del carácter científico de Escuelas
Superiores del IPN.
Objetivos De la Encuesta realizada
La Unidad Profesional Interdisciplinaria en
Ingeniería y Tecnologías Avanzadas tiene
como objetivo alcanzar la calidad académica
para lograr los objetivos institucionales y así
consolidar una oferta educativa de calidad;
mejorando cualitativa y objetivamente la
educación que se ofrece a los estudiantes y
así lograr una eficiencia terminal de acuerdo a
las políticas nacionales.
Este estudio se desarrolló bajo el contexto de
la tutoría académica con el propósito de
proveer orientación sistemática al estudiante,
desplegada a lo largo del proceso formativo:
desarrollar una gran capacidad para
enriquecer la práctica educativa y estimular
las potencialidades para el aprendizaje y el
desempeño profesional de sus actores:
estudiantes y profesores. Siendo así que uno
de los procesos de mayor importancia para
que la tutoría académica se realice
eficazmente es realizar oportunamente la
detección y el diagnóstico de necesidades que
permita informar, orientar y tomar las
decisiones adecuadas y oportunas acordes a la
detección de necesidades del tutorado, la cual
puede llevarse a cabo a través de diversas
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metodologías pero siempre tratando de
detectar la existencia de los principales
factores que afectan el desempeño académico
del tutorado como: Factores fisiológicos,
pedagógicos, psicológicos, y sociológicos.
Con este propósito se aplicó un cuestionario
que aporta datos para conocer a los
estudiantes en el nivel de practicidad que
tienen en sus estudios a través de los servicios
e instalaciones que se les proporciona,
considerando factores socioeconómicos y las
opiniones de que y cuales servicios e
instalaciones deben mejorar.
Los perfiles académicos de los estudiantes
pueden constituirse en un insumo relevante,
las instancias responsables de organizar el
servicio educativo pueden encontrar en ellos
elementos esenciales para planificar acciones
académicas. Los resultados que se obtengan
también se pueden poner a disposición de los
tutores, para que comprendan el significado
de los perfiles de comportamiento, grado de
satisfacción de la comunidad y las
necesidades que tienen los alumnos para
poder programar las intervenciones de
acciones de tutorías necesarias (formación de
profesores, cursos remediales y de desarrollo
personal para los tutorados, materiales de
apoyo y platicas con las autoridades para
mejorar la gestión de los servicios de apoyo),
a fin de satisfacer las peticiones expresadas
hasta el grado de evitar conflictos que puedan
provocarse en la Unidad o Institución como
lo acontecido en meses anteriores.
Desarrollo
En cuanto a la elaboración del cuestionario
anónimo aplicado a los alumnos de la
comunidad de la Unidad Profesional
Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías
Avanzadas del Instituto Politécnico Nacional,
este fue desarrollado bajo el ámbito del
Programa de Acción Tutorial del IPN,
integrado de la siguiente manera:
1. Datos de identificación: Sexo, carrera y
nivel que cursa.
2. Datos socioeconómicos: becas obtenidas.
3. Ámbito académico: Escuela Media
Superior de donde proviene, regularidad,
nivel de práctica de lo aprendido,
4. De las instalaciones y servicios, con la
opinión del grado de mejoramiento que debe
hacerse de las instalaciones tales como los
Laboratorios, la sala de cómputo y el servicio
de internet.
El cuestionario desarrollado se realizó en
base a información bibliográfica y a la
experiencia de más de 15 años en la
aplicación de instrumentos de diagnóstico
cuantitativo, fundamentado en el
conocimiento de la dinámica de los
estudiantes, del Diplomado en tutorías de la
Escuela Superior de Ingeniería Química e
Industrias Extractivas y de la Coordinación
General de Formación e Innovación
Educativa y el apoyo del Subdirector
Académico de la UPIITA Dr. Jorge Fonseca
Campos.
Resultado del diagnóstico y detección de
necesidades de del alumno de ingeniería en
tecnologías avanzadas
a) Datos Generales
Se trata de una investigación de campo
descriptiva analizando, de una población total
de 2,090 estudiantes, una muestra de 465
alumnos a los que se les aplicó el cuestionario
del “Diagnostico y detección de necesidades
de la comunidad de estudiantes en Ingeniería
en Tecnologías Avanzadas”, lo que
representa un 22% del total de la población
matriculada en junio de 2014. El cuestionario
es de preguntas cerradas con opciones de
respuesta de acuerdo a una escala de Likert.
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El muestreo es no probabilístico en el que se
desconoce la probabilidad que tienen los
elementos de la población para integrar la
muestra, siendo casual ya que hubo una
selección arbitraria de los grupos matutino y
vespertino y que estaban en clase en la
penúltima semana de junio, antes de terminar
el semestre.
El análisis se desarrolla con técnicas
estadísticas, análisis de frecuencias, tablas de
contingencia y un modelo logístico binario,
dado que la mayoría de las variables
contienen más de un valor dada la escala de
Likert utilizada.
1. Datos de identificación
Del total de alumnos encuestados 359 son
hombres, y 106 mujeres, esto es las mujeres
representan el 22.8% de la muestra obtenida.
En la Unidad se tienen tres carreras:
Ingeniería Mecatrónica, Ingeniería Biónica e
Ingeniería Telemática, siendo los encuestados
193, 145 y 127 respectivamente. Cabe aclarar
que la proporción de hombres y mujeres por
carrera son: Mecatrónica 166- 27, Biónica
104- 41 y Telemática 89-38, por lo cual hay
más mujeres en Telemática y Biónica en un
40%, pero la carrera de mayor proporción de
hombres es Mecatrónica.
La población encuestada está equilibrada en
cuanto a la consideración del nivel o año que
cursa el estudiante: de nivel 1 es el 17.4%, del
2 es el 24.5%, el 3 es 16.5%, el 4 es 7.7%, el
5 es el 12.7%, del resto se desconoce el nivel.
Además los turnos entrevistados fueron 50%
el matutino, 26% vespertino y 24% mixto.
El 45.5% de los alumnos de la muestra son
del D.F., el 46.6% nacieron en el Estado de
México, y hay 10 alumnos de Veracruz, 9
alumnos de Oaxaca, 7 de Puebla, 5 de
Guerrero, 5 de Morelos, y de 1 a 4 alumnos
de varios Estados de la República Mexicana.
Se observa que la mayoría de los alumnos del
centro son los que cursan estos estudios.
2. Datos socioeconómicos
Por la excesiva carga académica de estas
carreras los alumnos no trabajan y dependen
de sus padres, ya que el 78% de la población
encuestada depende totalmente de sus padres,
el 37.8% de los ingresos de su jefe de familia
oscila entre 1 a 3 salarios mínimos, y otro
37.4% está en el rango de 4 a 5 salarios. El
66% de los alumnos encuestados cuentan con
beca para el apoyo en el desarrollo de sus
estudios.
3. Ámbito académico
La escuela de donde proviene en un 80% de
la muestra es de Vocacional o Escuela Media
Superior del propio Instituto Politécnico
Nacional. El indicador de regularidad es de
un 79%, y el resto irregulares.
En cuanto al nivel de práctica de lo que se
aprende, la mayoría de los alumnos
encuestados considera que no tiene la
suficiente práctica, en un 74.8%,
4. Instalaciones y Servicios
Uno de los aspectos más impactantes, motivo
de este estudio es la opinión de los alumnos
encuestados respecto al nivel de practica que
tienen respecto a la teoría que reciben en su
currículo académico, pues el 68.4% piensan
que no tienen suficiente práctica y el 88.2%
que deben mejorar las instalaciones.
Cuando se clasifican las instalaciones se
pregunta qué tipo de instalaciones se deben
mejorar y se observó que los laboratorios son
los de mayor frecuencia elevándose a un
51.8%.
Para procesar los datos se utilizaron tres
niveles de análisis estadísticos: univariantes,
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bivariantes y multivariantes (Kerlinger y Lee,
2006; Hair et. al., 2008); asimismo, se da
inicio a la estadística descriptiva, la cual
consiste en el uso de frecuencias de cada una
de las variables.
Con el propósito de detectar las relaciones de
asociación entre la opinión de que el alumno
encuestado quiera que se mejoren los
laboratorios de acuerdo a las características
del alumno con respecto a género hombre
mujer, regular o no, becario o no, proveniente
de vocacional o no, si necesita más práctica o
no, quiere mejores instalaciones o no, de la
carrera que estudian y del nivel de estudio, se
han utilizado las tablas de contingencia y las
pruebas de significancia estadística y medidas
de asociación que integran a dicha
herramienta, tales como los chi-cuadrada de
Pearson (X2), la V de Cramer, y el
Coeficiente de Correlación de Spearman.
Resultados preliminares:
a) En lo que se refiere a la frecuencia
distribuida de las variables, en especial la
variable género se detecta que el 91.61% del
total de la muestra encuestada indica que
hacen falta laboratorios en una proporción de
75% los hombres y de un 23% las mujeres.
b) Respecto al nivel de estudios, que
corresponde al año de estudios que está
cursando el alumno encuestado, el nivel 2 es
el que mayormente está solicitando
laboratorios en un 24%, el nivel 1 en un 18%,
el nivel 3 con 16%, disminuyendo en mínima
proporción los siguientes niveles ya que son
muy similares.
c) En cuanto a la carrera que estudian los que
requieren laboratorios son los Mecatrónicos
en un 39%, los Biónicos en un 30% y los
Telemáticos en un 29%. Los que expresan
que no necesitan solo es el 8.38% del total de
la muestra encuestada.
d) De los 339 alumnos provenientes de
vocacional, el 91.7% si requieren
laboratorios; de los 108 alumnos que no
provienen de vocacional, el 90.75% si
requiere laboratorios, por lo cual la mayor
proporción de alumnos de la unidad afirman
la variable de estudio.
e) Tomando la característica de regularidad
de los alumnos encuestados y considerando a
los alumnos que no tienen reprobada ninguna
materia y que en su conjunto suman 373, el
91.42% indica que sí se deben mejorar las
instalaciones de la unidad; de los 83 alumnos
no regulares el 92.7% también manifiestan
esta necesidad.
f) En la condición de alumnos becarios,
considerando que ellos cuentan con becas
institucionales, Telmex, Pronabes o
gubernamentales, de los 300 alumnos que lo
son, el 90.66% requieren laboratorios, y de
los 156 que no son becarios el 93.58%
también requieren laboratorios mejores.
g) Del total de alumnos considerando su
opinión relativa a tener suficiente práctica, de
los 348 que contestaron que no la tienen, el
91% indica que sí necesitan mejores
laboratorios; y de los 105 alumnos que tienen
suficiente práctica el 92% también indicó
hacen falta laboratorios.
h) Los 390 alumnos que opinaron que es
necesario mejorar los servicios el 90% sí
necesitan mejores laboratorios; y de los 67
que no consideran la mejora de servicios el
100% si requiere laboratorios.
i) Considerando los 365 alumnos que opinan
que debe haber una sala de cómputo mejor
93% requiere mejores laboratorios; de los 91
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11 Ejemplar 16.Enero-junio de 2017
estudiantes que no quieren una sala de
cómputo mejor el 87% sí requiere
laboratorios. De los 418 alumnos que quieren
una sala de internet mejor el 93% sí quiere
laboratorios y de los 38 alumnos que no
quieren una sala de internet el 87% sí quiere
laboratorios.
Relaciones de Asociación
Comparando las relaciones de asociación
entre “necesidad de laboratorios mejorados” y
las variables socioeconómicas y de opinión
características de los alumnos encuestados,
para realizar el análisis de las conclusiones
con el modelo logístico binario considerando
un análisis de contingencia se obtuvieron las
variables que integran el grupo de los factores
socioeconómicos y de opinión que se asocian
con la expresión de necesitar mejores y más
laboratorios, siendo las variables: carrera que
cursa, la opinión de mejorar las instalaciones
y servicios. Los resultados estadísticos son:
67.112, 8.821, y 8.187, respectivamente, en
un rango de: 0.01 a 67.112; se tiene los
niveles de significancia p: 0.00, 0.032. y
0.017. Esto significa que existe una relación
entre las variables descritas, generalizable al
conjunto de la población, lo cual es
corroborado por la V de Cramer.
Los residuos corregidos presentan la variable
“Carrera que cursas” con un valor de 2.6 en la
“carrera de Mecatrónica”, los que opinaron
“querer mejores instalaciones” tienen un
valor de 8.2, y los de “querer mejores
servicios” con un valor de 2.5, valores que
son mayores a 1.96.
La correlación de Spearman corrobora que
existe relación entre las variables “se
necesitan mejores laboratorios”, y los que
opinaron se deben tener mejores instalaciones
y una sala de cómputo.
Análisis de regresión logística
Realizando un análisis estadístico logístico
binario se considera a la variable dependiente
dicotómica como al alumno que quiere
mejores laboratorios, tomando el valor=1, en
caso de que el alumno responda que no el
valor es igual a 0.
Las variables independientes son los factores
socioeconómicos y de opinión de los alumnos
encuestados. Los factores socioeconómicos
son: Género, regularidad, condición de
becario, estudios de media superior del IPN,
carrera que estudian y nivel de estudios; los
de opinión son: la relativa a la práctica que
tiene con respecto al marco teórico de su plan
curricular, a la necesidad de tener mejores
instalaciones en la Unidad, cuales son las
instalaciones que requieren mejora, si
requieren una mejor sala de cómputo y un
servicio de internet adecuado. Las variables
categóricas son carrera que estudian y nivel
de estudios y las demás dicotómicas.
Con base en lo anterior se plantean las
siguientes hipótesis:
H1 La probabilidad de que un alumno en la
Unidad quiera que se mejoren las
instalaciones de laboratorios depende de la
influencia de género hombre mujer, del
alumno regular no, del alumno becario o no,
del alumno que proviene de Vocacional o no,
de la carrera que estudian, y del nivel de
estudios de los alumnos encuestados, del
alumno que necesita más práctica o no, del
alumno que quiere mejores instalaciones, del
alumno que quiere mejores laboratorios o no;
del alumno que quiere una sala de cómputo y
un mejor servicio de internet.
H2 La probabilidad de que un alumno en la
Unidad no quiera que se mejoren las
instalaciones de laboratorios depende de la
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influencia de género hombre mujer, del
alumno regular no, del alumno becario o no,
del alumno que proviene de vocacional o no,
del alumno que necesita más práctica o no,
del alumno que quiere mejores instalaciones,
de la carrera que estudian, y del nivel de
estudios de los alumnos encuestados. quiera
que se mejoren las instalaciones de
laboratorios de pende de la influencia de
género hombre mujer, del alumno regular no,
del alumno becario o no, del alumno que
proviene de Vocacional o no, de la carrera
que estudian, y del nivel de estudios de los
alumnos encuestados, del alumno que
necesita más práctica o no, del alumno que
quiere mejores instalaciones, del alumno que
quiere mejores laboratorios o no; del alumno
que quiere una sala de cómputo y un mejor
servicio de internet.
Asimismo, se utiliza el modelo logístico
binario, donde la variable dependiente
dicotómica es el alumno que quiere que se
mejoren los laboratorios y las variables
independientes son las características de los
alumnos encuestados, en cuanto a género,
condición de becario, proveniente de
vocacional, tipo de carrera que estudia, nivel
en el que se encuentra, si necesita más
práctica respecto a la teoría de su currículo
académico, si quiere mejores instalaciones, si
quiere una mejor sala de cómputo y un mejor
servicio de internet. En el modelo de
regresión logística se presenta la bondad del
ajuste del modelo utilizando una prueba chi-
cuadrada, el porcentaje de predicciones
correctas y R2 de Nagelkerke, la cual indica
la varianza explicada por el modelo.
Los resultados del análisis de regresión
logística binaria se pueden observar en la
tabla 4. Esta tabla contiene el modelo de
regresión logística binaria que se corrió en
SPSS, para las variables “los laboratorios
deben ser mejorados” (y1=1) y “los
laboratorios no deben ser mejorados” (y2=0).
Los datos que corresponden a las variables
carrera, y que provienen de Vocacional, son
las variables que influyen a la dependiente ya
que son estadísticamente significativas al 5%
y con un Wald elevado. Específicamente la
opinión de los alumnos de Biónica (B) es la
que más impacta siguiendo la de Mecatrónica
(M) y Telemática (T) y los alumnos que
provienen de Vocacional y quieren mejores
instalaciones.
A partir del modelo de regresión logística, la
probabilidad de que un individuo pertenezca
a la segunda subpoblación vendrá dada por
; siendo la “z” la combinación
lineal ; donde
son parámetros desconocidos a
estimar es el de máxima
verosimilitud. A partir de las
probabilidades estimadas de que un individuo
pertenezca a la subpoblación segunda y
primera
y ; donde
, teniendo en
cuenta que , una expresión
alternativa para el modelo de regresión
logística es
.
Luego para valores fijos de los restantes
términos, cuanto mayor sea el coeficiente
mayor será el cociente entre las
probabilidades y, en consecuencia, mayor
será la probabilidad de pertenecer al segundo
grupo.
El modelo de regresión logística binaria que
explica a la variable “los laboratorios deben
ser mejorados” es a través de la estimación de
la función z a partir de los valores de las
variables seleccionadas: Nivel de estudios
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“Año que cursa”, Pregunta 26: “Provienes de
Vocacional”, y Pregunta 35: “Mejora de
instalaciones”. En la Tabla 4 Análisis de
regresión logística binaria para modelo de
mejora de laboratorios en la Unidad:
“Variables en la ecuación”, columna B, será:
(-20.91) Nivel 1er Semestre + (-21.485)
Nivel 1 + (-20.741)Nivel 2 + (-20.586) Nivel
3 + (-20.034) Nivel 4 + (-20.483) Nivel 5+
(+19.080) Vocacional + (-0.476) No
vocacional + (-17.931) Mejores instalaciones
+ (-0.038).
O lo que es equivalente (ver columna Exp. B:
0)+(0)nivelsem1+(0)nivel1+(0)nivel2
+(0)nivel3+ (0)nivel4+(0)
nivel5)+(0)nivel6+(1.933E8)no es de
vocacional+(.621)si es de vocacional +(0)no mejorar
instalaciones+ (2.168E9)si mejorar instalaciones+(.963)
En otras palabras, si el alumno seleccionado
“proviene de vocacional” y expresa que
“quiere mejorar las instalaciones” tiene la
probabilidad del 99.99% de opinar que
requiere “MEJORES LABORATORIOS”.
Pruebas de Bondad de ajuste
Al comprobar la bondad de ajuste se
analizarán cuan probables son los resultados
muestrales a partir del modelo ajustado. La
probabilidad de los resultados denominados
es la verosimilitud.
Para comprobar que el modelo se ajusta
perfectamente a los datos el estadístico que
utilizaremos es -2LL0= - 2X logaritmos de la
verosimilitud.
Para todas las variables introducidas en la
función z se tiene garantía de que el p-value
asociado al estadístico Wald es menor que
0.1, la hipótesis nula de que los parámetros
correspondiente es igual a cero puede ser
rechazada al nivel de significancia de 0.1
Al contrastar la hipótesis nula de que todos
los parámetros correspondientes al conjunto
de variables incluidas en el modelo son
iguales a cero. En la regresión de Cox, y en la
regresión logística, para contrastar la
hipótesis nula de que, en cada etapa, para
todas las variables incluidas en el modelo,
todos los parámetros asociados son nulos,
utilizaremos la Ji Cuadrada global para el
modelo. Por otro lado, en la regresión
logística, mediante el estadístico de Mejora se
evaluó el cambio que se produce en el
estadístico anterior al introducir o eliminar la
variable en cada paso. Evaluamos el cambio
que se produce en el estadístico (-2LL).
En el primer paso del proceso de selección
(ver primera línea de la tabla 1 “Prueba
ómnibus sobre los coeficientes del modelo)
con las variables alumno proveniente de
vocacional y alumno que expresa la
necesidad de mejorar las instalaciones es
igual a 88.334. El p-valor asociado al
estadístico Ji cuadrado para el modelo (sig) es
menor a 0.05, luego el nivel de significación
0.05 se rechaza la hipótesis nula de que los
parámetros asociados a las variables
generadas a partir de los valores de las
variables es nula.
En el segundo paso, al introducir otra variable
aumenta a 108.983; siendo el incremento de
20.649. El p-valor asociado es menor que
0.05, por lo que se rechaza la Ho de que la
mejora no es significativa.
Finalmente, en el tercer paso al introducir
otra variable, el Ji cuadrado vale 116.734; un
incremento de 7.751, el p es menor que 0.05
por lo tanto se valida el modelo. La variación
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14 Ejemplar 16.Enero-junio de 2017
del gl (grados de libertad) depende del
número de variables incluidas en el modelo
en cada paso. En consecuencia, un mismo
incremento en dos pasos distintos no será
igual de significativo.
Tabla 1. Pruebas ómnibus sobre los
coeficientes del modelo
Chi cuadrado gl Sig.
Paso 1 Paso 88,334 2 ,000
Bloque 88,334 2 ,000
Modelo 88,334 2 ,000
Paso 2 Paso 20,649 6 ,002
Bloque 108,983 8 ,000
Modelo 108,983 8 ,000
Paso 3 Paso 7,751 2 ,021
Bloque 116,734 10 ,000
Modelo 116,734 10 ,000
Las pruebas de Cox y Snell y R cuadrado de
Nagekerke juegan un papel semejante al del
coeficiente de determinación en el modelo de
regresión lineal, en el sentido de cuantificar,
mediante un valor comprendido entre 0 y 1;
la bondad de ajuste.
La R cuadrada de Cox y Snell se basa en la
comparación de verosimilitud del modelo
final con respecto al modelo inicial (que solo
incluye la constante), presentando el
inconveniente de que no alcanza la cota
superior de 1.
La R cuadrada de Nagelkerke es de .296 por
lo que se interpreta que el modelo de
regresión logística explica el comportamiento
de la variable dependiente al 29.6 por 100.
Tabla 2. Resumen del modelo,
Tabla de clasificación, Tabla de
clasificación pronosticada.
Paso
-2 log de la
verosimilitu
d
R
cuadrad
o de
Cox y
Snell
R cuadrado de
Nagelkerke
1 555,671a ,173 ,231
2 535,022a ,209 ,279
3 527,271a ,222 ,296
a. La estimación ha finalizado en el número de
iteración 20 porque se han alcanzado las iteraciones máximas. No se puede encontrar
una solución definitiva.
Tabla de clasificacióna
Observado
Pronosticado
mejora
laboratorio Porcentaj
e
correcto
,00
1,0
0
Paso 1 mejora
laboratorio
,00 55 169 24,6
1,00 0 241 100,0
Porcentaje global 63,7
Paso 2 mejora
laboratorio
,00 96 128 42,9
1,00 29 212 88,0
Porcentaje global 66,2
Paso 3 mejora ,00 96 128 42,9
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laboratorio 1,00 29 212 88,0
Porcentaje global 66,2
a. El valor de corte es ,500. Elaboración propia
Se muestra el resumen de los resultados de la
clasificación, tanto para los casos que forman
parte de la muestra seleccionada
aleatoriamente como para los que no.
Respecto al primer conjunto (tabla de
clasificación: casos seleccionados, en el
primer grupo es 42.9 por 100, mientras que
en el segundo (de alumno interesado en la
mejora de laboratorios) igual a 88 por 100.
Conclusiones
Existe interés en las expectativas y
satisfacción que el alumnado universitario
tiene debido a que la mayoría son mayores de
edad y por lo tanto son considerados aptos
para la toma de decisiones. Se han realizado
investigaciones en dos líneas de estudio: los
estudios de expectativas y satisfacción del
alumnado en relación a lo que esperan de la
universidad en términos generales, y aquellos
que estudian las expectativas y nivel de
satisfacción de los estudiantes de los aspectos
del proceso enseñanza-aprendizaje,
considerando la diferencia entre expectativas
las relativa a alumnos de nuevo ingreso a la
Universidad y lo que esperan de la misma, y
relativo al nivel de satisfacción el que se tiene
cuando ya se han cursado varias Unidades de
Aprendizaje, el Estudio que se presenta es el
relativo al último.
Diferentes especialistas en educación superior
(Hill, 1995; Narasimhan, 1997; Sander,
Yanhong y Kaye, 1999; Stevenson, King y
Coats, 2000; Keogh y Stevenson, 2001;
Darlaston-Jones, Pike, Cohen, Young,
Haunold y Drew, 2003) han utilizado estos
modelos en el estudio de la calidad del
servicio universitario, aportando más
información respecto a lo que satisface a los
estudiantes con el propósito de mejorar la
calidad del servicio.
Los instrumentos más utilizados en las
expectativas son las escalas, los cuestionarios
o las entrevistas semiestructuradas. En
algunas ocasiones, estas herramientas son
modificadas y adaptadas, según los objetivos
de las investigaciones en las que se utilizan.
La Unidad Profesional Interdisciplinaria en
Ingeniería y Tecnologías Avanzadas tiene
como objetivo alcanzar la calidad académica
para lograr los objetivos institucionales y así
consolidar una oferta educativa de calidad;
mejorando cualitativa y objetivamente la
educación que se ofrece a los estudiantes y
así lograr una eficiencia terminal de acuerdo a
las políticas nacionales.
El presente estudio se realizó para detectar el
nivel de satisfacción en de la comunidad
estudiantil de la unidad en el cual se aplicó un
cuestionario que aporta datos para conocer a
sus estudiantes en el nivel de practicidad que
tienen en sus estudios a través de los servicios
e instalaciones que se les proporciona,
considerando factores socioeconómicos y las
opiniones de qué y cuáles servicios e
instalaciones deben mejorar.
Se presentan los resultados del cuestionario
aplicado a 465 estudiantes de la unidad,
instrumento que permite orientar a la toma de
decisiones para determinar las estrategias
educativas en pro del tipo de comunidad
estudiantil con que se cuenta. Cuando se
analizó la ubicación de la unidad en la Ciudad
de México, se encontró que la mayoría de la
población de las carreras son hombres, que
dependen de los padres cuyos ingresos
fluctúan en clase pobre y media, que los
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16 Ejemplar 16.Enero-junio de 2017
alumnos en su mayoría son de la Zona
Metropolitana de la Ciudad de México, que
una buena proporción está becada, que la
mayoría son y consideran debe haber más
práctica en currículo académico, por lo cual
quieren que haya mejores instalaciones y
servicios, en especial los Laboratorios, la sala
de cómputo y el servicio de internet.
En esta Unidad los porcentajes de alumnos
que opinaron querer mejores laboratorios, de
acuerdo a un análisis de contingencias en
donde hay una variable dependiente y que
afecta a la variable independiente en estudio,
siendo estas: por carrera (Ingeniería
Mecatrónica, Ingeniería Telemática e
Ingeniería Biónica) siendo Mecatrónica y
Biónica la que expreso más necesidad de
laboratorios, “querer mejores instalaciones” y
“querer mejores servicios”.
Buscando modelar las variables
independientes, que de manera múltiple
afectan a la variable dependiente “querer
mejores laboratorios”, dado que esta última es
dicotómica, se efectúo un análisis de
regresión logística binaria con la probabilidad
de observar si un alumno pronosticado se
caracteriza dentro del primer subgrupo o el
segundo grupo de los dos valores de la
variable dependiente observando,
considerando al primer subgrupo como
“querer mejores laboratorios” y el segundo
subgrupo “no querer”: Si el alumno
seleccionado “proviene de vocacional”
(Estudios de Nivel Medio Superior del propio
Instituto Politécnico Nacional” y expresa que
“querer mejorar las instalaciones” tiene la
probabilidad del 99.99% de opinar que
requiere “Mejores Laboratorios”.
Los perfiles académicos de los estudiantes
pueden constituirse en un insumo relevante
ya que las instancias responsables de
organizar el servicio educativo pueden
encontrar en ellos elementos esenciales para
planificar acciones académicas. Los
resultados que se obtengan también se pueden
poner a disposición de los tutores, para que
comprendan el significado de los perfiles de
comportamiento, grado de satisfacción de la
comunidad y las necesidades que tienen los
alumnos para poder programar las
intervenciones de acciones de tutorías
necesarias (formación de profesores, cursos
remediales y de desarrollo personal para los
tutorados, materiales de apoyo y platicas con
las autoridades para mejorar la gestión de los
servicios de apoyo), a fin de satisfacer las
peticiones expresadas hasta el grado de evitar
conflictos que puedan provocarse en la
unidad o institución como lo acontecido en
meses anteriores.
Es importante observar que este tipo de
instrumentos de captación de opiniones de
una comunidad estudiantil puede ser aplicada
para fines de diagnóstico de la gestión
administrativa y de apoyo y con esto obtener
la retroalimentación para la reprogramación y
mejora continua de las actividades a favor de
los alumnos.
También se considera que otros ámbitos
relacionados con el tipo de Ingenierías que se
desarrollan hay creatividad, innovación y
desarrollo tecnológico, de su Proyecto
Terminal en los últimos semestres puede
diagnosticarse la necesidad de patentar,
comercializar a través de una incubadora o
apoyar a los alumnos en convenios con
empresas. De los dos anteriores párrafos se
pueden desarrollar investigaciones
posteriores.
Referencias
Alcántara Santuario, A. (1990). Consideraciones
sobre la tutoría en la docencia universitaria. En:
ISSN 2007-1957
17 Ejemplar 16.Enero-junio de 2017
Perfiles Educativos, No. 49-50 México: CISE-
UNAM. p. 51-55
Anuies (1999). Visión del Sistema de Educación
Superior al 2020. Versión 5.0. Programa
Estratégico de Desarrollo de la Educación
Superior, versión preliminar.
Arenius, Pia and Minniti, Maria, Perceptual
Variables and Nascent Entrepreneurship (2005).
Small Business Economics, Vol. 24, Issue 3, p.
233-247 2005. Available at SSRN:
http://ssrn.com/abstract=1508271
Barberá, O. Valdés, P. (1996) El Trabajo Práctico
en la Enseñanza de las Ciencias: Una Revisión.
Revista Enseñanza de las ciencias. págs. 365-379
Biggs (2011).Teaching for Quality Learning at
University, Buckingham: Open University Press/
Mc Graw Hill.
Booth, A. (1997). Listening to students:
experiences and expectations in the transition to a
history degree. Studies in Higher Education, 205-
219.
Calderón Hernández, J. (1998). Programa
Institucional de Tutoría. Universidad Autónoma
del Estado de Hidalgo.
Castillo Arredondo, S. y García Aretio, L. (1996).
El tutor y la tutoría en el modelo UNED. En:
García Aretio, Lorenzo (Comp.), La educación a
distancia y la UNED, Madrid: Universidad
Nacional de Educación a Distancia.
Cobb y Bowers, (1999). Cognitive and Situated
Learning Perspectives in Theory and Practice.
Educational Researcher, Vol. 28, No. 2. (Mar.,
1999), pp. 4-15.
Darlaston-Jones, D., Pike, L., Cohen, L., Young,
A., Haunold, S. y Drew, N. (2003). “Are they
being served? Students’ expectations of higher
education”. Issues in Educational Research,
13 (1), 31-52. Consultado el 20 febrero de 2004
en: http://education.curtin.edu.au/iier/iier13/da
rlaston-jones.html
De los Santos Q., R. (1990). La educación y los
sistemas tutoriales. En: Revista DIDAC, No. 17.
Universidad Iberoamericana, México, p. 2-3
Durón T., L., Oropeza T., R et at. (1999).
Actividades de estudio: análisis predictivo a
partir de la interacción familiar y escolar de
estudiantes de nivel superior. Documento de
trabajo. México: Facultad de Psicología.
Fernández Juárez, P. y A. Gómez B. (s/f).
Programa de Tutoría Universitaria. Universidad
Anáhuac, Facultad de Educación, México.
González Cuevas, O.M. (1997). Impacto de la
tecnología moderna en la educación. En: Revista
de la Educación Superior, No. 104, octubre-
diciembre, ANUIES, México, p.7-30
Keogh, K. M. y Stevenson, K. (2001,
abril). Student expectations of tutor support: An
expectations led quality assurance model. Trabajo
presentado en el Congreso ICDE, Dusseldorf.
Kerlinger, F. & Lee, H. (2008). Investigación del
comportamiento: Métodos de investigación en
Ciencias Sociales 4ª. ed. México: Mc Graw Hill.
García Nieto, N. et al. (1990). La tutoría en las
enseñanzas Medias. Esquemas y guiones de
trabajo. Madrid: Publicaciones ICCE.
García Nieto, N.: «Los contenidos de la Función
Tutorial», en Revista Complutense de Educación,
7, 1 (1996).
Gee, B. Clackson, S.G. (1992). The Origen of
Practical Work in the English School Science
Curriculum. School Science Review, 73 (265), pp.
79-83
Harrop, A. y Douglas, A. (1996). Do staff and
students see eye to eye? New Academic 8-9.
ISSN 2007-1957
18 Ejemplar 16.Enero-junio de 2017
Hativa, N. y Birenbaum, M. (2000). Who prefers
what? Disciplinary differences in students´
preferred approaches to teaching and learning
styles. Research in Higher Education, 209-235.
Hill, F. M. (1995). Managing service quality in
higher education: the role of the consumer as
primary consumer. Quality Assurance in Higher
Education, 10-21.
Hodson, D. Hacia un enfoque más crítico del
trabajo de laboratorio, (1994). Revista Enseñanza
de las Ciencias. Vol. 12. No. 3. Págs. 299 – 313.
HODSON, D. (1994) The Ontario Institute for
Studies in Education, Toronto (Canadá).
Investigación y experiencias Didácticas: Hacia un
enfoque más crítico del trabajo de laboratorio
Enseñanza de las ciencias, 299-313
IPN (2004). Un nuevo modelo educativo para el
IPN. Materiales para la Reforma. IPN, México
2004
IPN (2010). Programa Institucional de Tutorías.
México: IPN.
Layton, D. (1990). Student Laboratory practice
and the history and philosophy of science en the
student Laboratory and the science curriculum.
Editado por Elizabeth Hegarty-Hazel. Londres:
Routledge.
Langowitz, N., and M. Minniti (2007): The
Entrepreneurial Propensity of Women,
Entrepreneurship Theory and Practice 31(3), 341–
364.
Lock, R.(1988). A history of practical work in
schools and universities: structures and strategies
still largely unexplored. The Australian Science
teachers Journal, 32, pp. 31-39.
Lugo Guadalupe (2006). La importancia de los
laboratorios. Revista Construcción y Tecnología
21. Diciembre 2006.www.imcyc.com
Minniti, M., and C. Nardone (2007): Being in
Someone Else’s Shoes: the Role of Gender in
Nascent Entrepreneurship, Small Business
Economics 28, 223–238.
Narasimhan, K. (1997). Improving teaching and
learning: Perceptions minus expectations gap
analysis approach. Training for Quality, 5 (3),
121-125.
National Research Council, (1996). National
Science Education Standards. Washington:
National Academy Press.
Oblinger, D. (2003). Boomers & Gen-Xers,
Millennials: Understanding the “New Students”.
EDUCAUSE Review, July/August 2003.
Parasuman, Zeithaml y Berry (1998). Multiple-
Item Scale for Measuring Customer Perceptions
of Service Quality (SERVQUAL). Journal of
retailing Marketing Science Institute Cambridge.
Volume 64, Number 1, Spring.
Prakash, V. (1984). Validity and reliability of
confirmation of expectations paradigm. Journal of
the Academic of Marketing Science, 12, 63-76.
Poder Ejecutivo Federal (1995). Programa de
Desarrollo Educativo. 1995-2000. México.
Riddings, S., Sidhu, R. y Pokarier, C. (2000,
julio). Working effectively with international
students. Trabajo presentado en el 4th Pacific Rim
First Year in Higher Education Conference,
Brisbane, Australia.
Sander, P., Stevenson, K., King, M. y Coates, D.
(2000). University Students’ Expectations of
Teaching. Studies in Higher Education, 25 (3),
309-323.
Shank, M., Walker, M. y Hayes, T. J. (1993).
University service expectations: a marketing
orientation applied to higher education. En E.
Adler y T. Hayes (Eds.). The Symposium for the
ISSN 2007-1957
19 Ejemplar 16.Enero-junio de 2017
Marketing of Higher Education (vol. 4, pp. 100-
111). Chicago: AMA.
Stevenson, K. y Sander, P. (1998). How do Open
University students expect to be taught at
tutorials? Open Learning, 13 (2), 42-46.
Stevenson, K. y Sander, P. y Naylor, P.
(1997). ELPO: A model that uses student feedback
to develop effective open tutoring. Open Learning,
12 (2), 54-59.
SEP (2013). “Manual para evaluar planteles que
solicitan el ingreso y la promoción en el Sistema
Nacional de Bachillerato”, aprobado por el
Comité Directivo del Sistema Nacional de
Bachillerato (SEP, 2013).
Scoles, G. Pattacini, H. (2012). Innovación de una
práctica de laboratorio docente en la asignatura
química orgánica. III Jornadas de Educación
Mediada por Tecnología. Sistemas de Educación
Abierta y a Distancia (SEADI).
Tabares, J. Londoño, B. (2012). Propuesta para
innovar en unas metodologías de enseñanza
universitaria. Documento presentado durante el
seminario taller: “La práctica pedagógica en la
universidad y las reformas académicas”.
Universidad Nacional de Colombia.
Tinto, V. (1987). El abandono de los estudios
superiores: Una nueva perspectiva de las causas
del abandono y su tratamiento. México: UNAM-
ANUIES. 268 p.
Torres, L. Villareal M. Zapata, P. Rodríguez, J.
Colmenares, E. Moreno, S. (2013). Las prácticas
de laboratorio en la enseñanza de la química en
la educación superior. Universidad Autónoma de
Barcelona, Instituto de Ciencias de la Educación.
Consultado en: enero 20 de 2013. Ddd.uab.cat
Yanhong, R. y Kaye, M. (1999). Measuring
service quality in the context of teaching: a study
on the longitudinal nature of students’
expectations and perceptions. Innovations in
Education and Training International, 36 (2),
145-154.
Unesco (1998). Declaración Mundial sobre la
Educación Superior en el siglo XXI: Visión y
Acción. 5-9 octubre, París.1896-1954.
Zeithaml, V., Parasuraman, V. y Berry, L.
(1990). Delivering quality service: Balancing
customer perceptions and expectations. Nueva
York: Free Press.
Zeithaml, V., Parasuraman, V. y Berry, L. (1993).
The nature and determinants of customer
expectations of service. Journal of the Academy of
Marketing Science, 12 (1), 1-12.