Vol. 5, Núm. 2, mayo-agosto 2023

El aprendizaje basado en proyectos mediante las TIC y su relación

con el rendimiento académico en estudiantes universitarios.

Project-based learning through ICTs and its relationship

with academic performance in university students-.

Rosalía Buenrostro Arceo

Jesús Guadalupe Martínez Ponce de León

Emmanuel Franco López Velarde

Gabriela Godínez Dietrich

Recibido: 09/12/2022

Aceptado: 13/01/2023

Revista RELEP, Educación y Pedagogía en

Latinoamérica.

Disponible en:

https://iquatroeditores.org/revista/index.php/

relep/index

https://doi.org/10.46990/relep.2023.5.2.1027

Resumen

Este artículo expone los resultados de una inves-

tigación cuyo objetivo fue aplicar el aprendizaje

basado en proyectos (ABP), mediante las Tec-

nologías de la Información y la Comunicación

(TIC) para el desarrollo de competencias en el

área de Estadística de los estudiantes, así como el

rendimiento académico que éstos presentan. Los

resultados muestran que hubo diferencias esta-

dísticamente signicativas luego de usar las herra-

mientas tecnológicas (p=<0.001), lo que permite

concluir que el ABP contribuyó en la mejora de

las competencias en Estadística y favoreciendo

con ello su formación integral.

Palabras clave

Aprendizaje basado en proyectos (ABP), aprendi-

zaje signicativo, rendimiento académico, TIC

Abstract

is article puts forth results of a research whose

aim consisted in applying project-based learning

(PBL) through Information and Communication

Technologies (ICT) for the development of com-

petencies in the area of statistics in students as

well as their academic performance. Results show

that there were signicant dierences aer using

technological tools (p=<0.001) concluding that

PBL contributed to the improvement of compe-

tencies in Statistics thereby favoring their integral

formation.

Keywords

project-based learning (PBL), meaningful lear-

ning, academic performance, ICT

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Introducción

Toda investigación parte del interés de solucionar o encontrar respuesta a

un problema o del deseo de avanzar en el conocimiento sobre algún tema.

En la medida en que el problema esté claramente denido, el estudio a

realizar se orientará con mayor facilidad. En este sentido, la unidad de

aprendizaje de Probabilidad y Estadística es considerada como una ma-

teria que presenta una problemática tanto en la comprensión como en el

rendimiento académico, sin importar el nivel de conocimientos que po-

sean los estudiantes. Algunas estadísticas demuestran que al nalizar cada

curso las calicaciones son muy bajas y, en ocasiones, nos encontramos

con un alto porcentaje de reprobación en los grupos de nivel superior,

especialmente en las materias que involucran las matemáticas como son

Estadística, Física y Química. Esto plantea problemas con el avance de los

alumnos en los semestres posteriores y, aunado a ello, hay un alto índice

de deserción desde el primer semestre en las diferentes carreras del .

Como muchas de las técnicas y metodologías que requieren un

aprendizaje activo, el aprendizaje basado en proyectos (ABP) puede de-

nirse como una modalidad de enseñanza y aprendizaje centrada en tareas,

un proceso compartido de negociación entre los participantes, siendo su

objetivo principal la obtención de un producto nal. Este método pro-

mueve el aprendizaje individual y autónomo dentro de un plan de trabajo

denido por objetivos y procedimientos. Los estudiantes se responsabili-

zan de su propio aprendizaje, descubren sus preferencias y estrategias en

el proceso. Asimismo, pueden participar en las decisiones relativas a los

contenidos y a la evaluación del aprendizaje (omas, 2000).

Con el ABP, se plantea una situación para que los alumnos

“aprendan haciendo” y descubran cómo se pueden aplicar de forma real

y tangible los conocimientos que van adquiriendo. Esta forma de trabajar

aumenta la implicación y el compromiso de los estudiantes, ayudándolos

a estructurar su conocimiento, desarrollar tareas cognitivas de nivel supe-

rior, alcanzar una comprensión más profunda de la materia (Freeman et

al., 2014); y desarrollar al máximo su potencial intelectual Morales, 2009a).

Sin embargo, Brush & Saye (2008) arman que el ABP es un verdadero

reto para los docentes, pues necesitan apoyo para planicar y difundirlo

con ecacia, mientras que los estudiantes necesitan ayuda para organizar

su tiempo y poder completar las tareas, así como integrar la tecnología en

los proyectos de manera signicativa.

El ABP está estrechamente relacionado con el aprendizaje ba-

sado en problemas, pero no son idénticos. El primero pone énfasis en el

producto nal y en las habilidades adquiridas durante el proceso, mientras

que el segundo tiene como objetivo prioritario la búsqueda de soluciones

a los problemas identicados. No obstante, ambos se sustentan en los si-

guientes principios constructivistas (Popescu, 2012), como se muestra en

la Figura 4.1.

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dimiento académico en estudiantes universitarios.

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Figura 4.1

Principios constructivistas en el ABP

En estudios realizados que han implementado este tipo de

aprendizaje, han señalado sistemáticamente un alto nivel de satisfacción

en los estudiantes, que suelen destacar la relevancia de estas herramientas

tanto para su formación profesional como personal, cubriendo así muchas

de sus expectativas educacionales. Además, en muchos casos, grupos de

alumnos participantes han manifestado que la experiencia de aplicación

del ABP les ha servido para reforzar los conceptos teórico-prácticos vis-

tos en clase (al haberlos aplicado durante el desarrollo del proyecto). Para

Navarro, Illesca & Cabezas (2009) el ABP es una estrategia del aprender

haciendo, donde el docente presenta un problema y los estudiantes explo-

ran en trabajo en equipo los conocimientos para dar solución a un reto; el

estudio de Sastoque, Ávila & Olivares (2016) complementan que el ABP

además del trabajo en equipo, se evidencian en la motivación y compro-

miso de los estudiantes para dar solución de manera ecaz, coherente y

creativa, lo cual proporciona el protagonismo de su propio aprendizaje.

En el presente estudio, se propone la implementación del ABP

como estrategia metodológica en la asignatura de Probabilidad y Estadís-

tica, en estudiantes de los primeros semestres del Centro Universitario de

Ciencias Exactas e Ingenierías (CUCEI) de la Universidad de Guadalajara

(UdeG), la cual tiene asignada 3 horas presenciales semanales.

Revisión de la literatura

A continuación, se describe la perspectiva teórica de las variables de apren-

dizaje signicativo, aprendizaje basado en proyectos (ABP) y las TIC, con

miras a su estudio en el ámbito universitario. Se presenta la conceptualiza-

ción desarrollada por diversos autores que han abonado al tema.

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Aprendizaje signicativo

Durante las últimas décadas, han sido muchas las investigaciones empíri-

cas que han pretendido identicar, describir, comparar y, especialmente,

correlacionar los distintos factores que inuyen en los procesos de apren-

dizaje (Champagne, Klopfer & Anderson, 1980). Para aprender Estadís-

tica, desde un punto de vista constructivista, debe haber una interacción

entre los conceptos teóricos con la vida cotidiana y con otros sujetos. En

este contexto, el estudiante debe construir su propio conocimiento, él es el

protagonista de la tarea, y junto con sus compañeros, debe participar acti-

vamente de su instrucción. Para poder llevar a cabo la debida interacción,

es necesario que los conceptos los apliquen a un problema real, no a un

ejercicio, para lo cual es importante diseñar las estrategias y los ambientes

de aprendizaje más adecuados a su contexto con el n de lograr un apren-

dizaje signicativo.

Aprendizaje basado en proyectos ()

La estrategia metodológica del aprendizaje basado en proyectos () se ha

implementado para abordar la parte teórica práctica en la asignatura de Pro-

babilidad y Estadística, con el objetivo de mejorar los aprendizajes y las téc-

nicas de estudio, así como motivar a los estudiantes, potenciar su creatividad

y promover el trabajo colaborativo. El  puede aportar un valor añadido

a las asignaturas, ya que proporciona un contexto interesante para formular

preguntas; discutir ideas, denir objetivos, resolver el problema, generar, re-

coger y analizar datos; sacar conclusiones, comunicar los resultados e iden-

ticar posibles mejoras. Esta estrategia se basa en la teoría constructivista,

según la cual el conocimiento es el resultado de un proceso de construcción

en la que participan de forma activa los estudiantes. El ABP se sustenta en di-

ferentes corrientes teóricas sobre el aprendizaje y tiene particular presencia

en la teoría constructivista, de acuerdo con esta postura en el ABP se siguen

tres principios básicos, como se ilustra en la Figura 4.2.

Figura 4.2

Principios básicos en el 

El uso del  como técnica didáctica determina que los estudian-

tes y profesores modiquen su conducta y sus actitudes; implica además que

tomen conciencia de la necesidad de desarrollar una serie de habilidades

para tener un buen desempeño en sus actividades de aprendizaje. En el ,

el profesor a cargo del grupo actúa como un guía en lugar de ser un maestro

convencional experto en el área (sólo un transmisor del conocimiento). El

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docente al implementar el  ayudará a los alumnos a reexionar, a iden-

ticar necesidades de información y les motivará a continuar con el trabajo;

es decir, los guiará a alcanzar las metas propuestas de aprendizaje. El apren-

dizaje por proyectos resulta más productivo cuando los docentes ofrecen

al alumnado frecuentes orientaciones y evaluaciones mediante pautas de

referencia del proyecto y actividades de reexión (Pozuelos, 2007).

En la Figura 4.3, se representa el ambiente de aprendizaje fun-

damentado en el ABP, con mediación de algunas TIC; estas herramientas

fueron seleccionadas para mejorar el desempeño de los estudiantes en la

asignatura de Probabilidad y Estadística, al momento de solucionar los pro-

blemas con estrategias de aprendizaje colaborativo al mismo tiempo que se

evidencian las etapas que se desarrollarán durante el proceso de enseñanza.

Figura 4.3

Esquema de la implementación del ABP en la asignatura de Probabilidad y Estadística

Las TIC y la formación en Estadística

Las TIC dentro del ámbito educativo son un complemento para el desa-

rrollo del proceso de enseñanza-aprendizaje debido a que facilitan la in-

teracción de las actividades didácticas, estimulan el uso de plataformas y

aplicaciones educativas, permitiendo el trabajo colaborativo entre diferen-

tes grupos de estudiantes. Por ello, es a partir de la cotidianidad de las TIC

y la educación que el docente debe modicar su rol tradicional de trans-

misor de conocimientos, y rediseñarse bajo la gura de guía, de facilitador

de herramientas (físicas y virtuales), dando paso al estudiante a desarrollar

su propio proceso de aprendizaje.

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A partir de esto, es que surge el nuevo papel del maestro: de

mediador, ser la persona que sirva de puente entre el gigantesco mundo de

la información (TIC) y los estudiantes, ya que el uso de las TIC en el con-

texto escolar no garantiza por sí mismo un aprendizaje signicativo en los

estudiantes, pues hace falta una mediación adecuada: la del docente, para

lograr una mejor abstracción y jación del conocimiento. La formación

tiene que reunir los aspectos clave para la realidad actual, que para Villa y

Poblete (2011) son exibilidad, movilidad y transferibilidad.

En este contexto, Quevedo-Piratova, Gómez-Zermeño y Bri-

seño-Sepúlveda (2015) presentan la investigación realizada en el Colegio

Darío Echandía, de Bogotá (Colombia), donde implementaron una comu-

nidad virtual de aprendizaje para mejorar la enseñanza de la Estadística en

estudiantes de grado undécimo, concluyendo que el uso de las TIC permi-

tió un mejor desempeño en las pruebas presentadas por los estudiantes del

grupo experimental.

Asimismo, Fonseca (2014) en su tesis de maestría presenta una

unidad didáctica por medio de un objeto virtual de aprendizaje (OVA)

para la enseñanza de la Estadística en estudiantes de grado octavo, desta-

cando las fortalezas que tienen la implementación de las TIC en el proceso

de enseñanza.

En cuanto al uso de las TIC en la enseñanza de la Probabi-

lidad y Estadística, Colás-Bravo, Pablos-Pons y González-Ramírez (2010)

señalan que “el considerable desarrollo que la implantación de las Tecno-

logías de la Información y la Comunicación (TIC) ha tenido en el sistema

educativo español en los últimos años, está ligado a las políticas educativas

aplicadas, las cuales han priorizado la dotación de medios tecnológicos a

los centros educativos; aunque también se ha trabajado en otras facetas

como la formación del profesorado y la elaboración de materiales educa-

tivos”. Pag. 23-51.

Metodología

La presente investigación es un estudio transversal de alcance descriptivo

y análisis cuantitativo, que busca valorar la relación entre las dos variables

principales: competencias en estadística (comprensión conceptual, reso-

lución de problemas, razonamiento, representación), como variable inde-

pendiente, y el rendimiento académico como la variable dependiente, se

visualizan en la Tabla 4.1.

Tabla 4.1

Ítems y competencias a evaluar en la prueba escrita

Variables independientes Variable dependiente

Variables principales Competencias en estadística Rendimiento académico

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Objetivo de la investigación

El objetivo fundamental de esta investigación fue implementar el aprendi-

zaje basado en proyectos mediante TIC para mejorar el rendimiento aca-

démico en la enseñanza de la Probabilidad y Estadística en estudiantes

universitarios de los primeros semestres del CUCEI-UdeG.

De manera más especíca, los objetivos serían:

• Determinar el rendimiento académico de los estudiantes universitarios

antes y después de la aplicación del ambiente de aprendizaje mediado por

TIC.

• Determinar si hay diferencias estadísticamente signicativas

en el rendimiento académico después de la aplicación del ambiente de

aprendizaje mediado por TIC.

Diseño y protocolo de muestreo de información

Para llevar a cabo la investigación, se inició con la aplicación del instru-

mento por parte del profesor en un momento de su sesión de clases; luego

se seleccionó una muestra no probabilística de 69 estudiantes de seis li-

cenciaturas de los primeros semestres que cursan la asignatura de Pro-

babilidad y Estadística durante el ciclo escolar 2022A. Posteriormente, se

procedió a la elaboración de la base de datos con los resultados obtenidos

de las pruebas escritas (pretest y postest). Finalmente, se procedió a una

revisión nal y a la validación de los datos recabados en la base de datos.

Instrumento

Para la recolección de los datos, se recurrió a la técnica de la prueba escrita

que incluye 20 ítems centrados en diferentes aspectos de las competencias

en el área de la Estadística; se responden por medio de una escala de cin-

co puntos, de los cuales 17 son de selección múltiple y tres de pregunta

abierta; además, estos ítems se agrupan en cuatro factores dimensionales

distribuidos, como se muestra en la Tabla 4.2.

Tabla 4.2

Ítems y competencias a evaluar en la prueba escrita

Ítems Competencia evaluada

Del P1 al P8 Comprensión conceptual de la estadística.

P10, P16, P17, P20 Planteamiento y resolución de problemas.

P11, P13, P14, P18 Razonamiento y argumentación.

P9, P12, P15, P19 Representación, comunicación y modelación.

El proyecto de investigación se realizó en el primer ciclo escolar

2022A, según cronograma interno de la UdeG para el caso de la asignatu-

ra de Probabilidad y Estadística. La variable rendimiento académico fue

agrupada en cinco grupos de acuerdo con el criterio establecido de notas

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de nuestra institución (00-100); de forma similar, se aplicó a las dimensio-

nes de la variable competencias en estadística (0-4), como se puede obser-

var en la Tabla 4.3.

Tabla 4.3

Escala para las variables rendimiento académico y competencias

Rango rendimiento académico Interpretación Competencias

95-100 Excelente 4

80-94 Sobresaliente 3

60-79 Aceptable 2

20-59 Insuciente 1

00-19 Deciente 0

Resultados

El análisis de la información se efectuó utilizando el soware estadístico

Jamovi 2.2.5., que permite la realización de análisis estadístico para la ma-

nipulación de datos, su cálculo y la creación de grácas. De manera inicial,

se llevó a cabo un análisis descriptivo de las preguntas sociodemográcas

de los estudiantes: género, edad y carreras para conocer las característi-

cas de los participantes y, posteriormente, se evaluó el pretest y postest de

modo comparativo.

Estadística descriptiva

La composición de la muestra por sexo fue de 14 mujeres (20%) y 55 hom-

bres (80%), con una edad promedio de 20.06 años y un rango de edades de

18 a 23 años (véase Tabla 4.4).

Tabla 4.4

Distribución de la muestra en función de la edad

Edad Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

18 11 16 16

19 19 28 44

20 20 29 73

21 9 13 86

22 3 4 90

23 7 10 100

La última variable sociodemográca que se consideró fue la dis-

tribución de los estudiantes por carrera, la cual se puede ver en la Tabla 4.5.

Se puede observar que de las seis carreras que fueron parte de la muestra,

las tres más representadas fueron la de Ingeniería Mecánica Eléctrica con

38%, Ingeniería en Computación (22%) e Ingeniería Informática (16%)

del total de la muestra, y la menos representada con 3% fue la de Químico

Farmacéutico Biólogo.

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Tabla 4.5

Distribución de la muestra por carreras

Carreras Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado

Ingeniería Química 7 10 10

Químico Farmacéutico Biólogo 2 3 13

Ingeniería Mecánica Eléctrica 26 38 51

Ingeniería Informática 11 16 67

Ingeniería en Computación 15 22 89

Ingeniería en Comunicaciones y

Electrónica

8 11 100

A continuación, se presentan los resultados del nivel de desa-

rrollo alcanzado por los estudiantes en las competencias evaluadas en la

prueba escrita, al mismo tiempo, se describirá el nivel insuciente y el ni-

vel excelente en el que sobresalieron por sus resultados.

Figura 4.4

Desempeño en las competencias evaluadas

En la Figura 4.4, en el nivel insuciente, el razonamiento pre-

senta 72%, el 22% corresponde a la competencia representación, mientras

que el 20% se reere a la conceptual, y tan solo el 7% se ubicaron en la

resolución de problemas. Estos resultados demuestran que los estudiantes

están mal de conceptos, se les diculta razonar y comunicar y, por ende,

se les complica la resolución de problemas. Asimismo, en el desempeño

excelente de la competencia conceptual sólo hay 13 estudiantes que co-

rresponde a 19% que lo alcanzaron.

Rendimiento académico de los estudiantes

El primer objetivo especíco de esta investigación se refería a determinar

el rendimiento académico de los estudiantes universitarios antes y después

de la aplicación del ambiente de aprendizaje mediado por TIC. Así, 71% de

los individuos de la muestra se ubicó en un nivel deciente a insuciente,

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22% en un nivel aceptable y 7% en un nivel de sobresaliente a excelente en

el pretest, como se puede apreciar en la Figura 4.5.

Figura 4.5

Desempeño académico durante el ciclo escolar 2022A

Asimismo, en la Figura 4.5, se puede observar que hay una me-

joría de los estudiantes en su desempeño académico luego de haber sido

mediados por las TIC, lo que denota la importancia de seguir usando este

tipo de estrategias para contribuir a la mejora del desempeño académico

de los estudiantes.

Diferencias estadísticamente signicativas

El segundo objetivo especíco de esta investigación se refería a identicar

si existen diferencias estadísticamente signicativas en el rendimiento aca-

démico de los estudiantes. Como se puede apreciar en la tabla 6, el puntaje

promedio de la prueba inicial fue de 10.21 ± 3.58 puntos. En el caso de la

prueba nal, el promedio fue de 14.97 ± 2.01 puntos. Se observa entonces

que posterior al haber aplicado el ABP con mediación de TIC, el puntaje

promedio aumentó con respecto al valor medio que se registró en el pre-

test. También hubo un ligero decremento en la variabilidad.

Tabla 4.6

Estadísticos descriptivos del pretest-postest

N Media Error estándar

de la media

Mediana Desviación

Estándar

Pretest 69 10.2173 0.4315 10 3.5845

Postest 69 14.9710 0.2425 15 2.0144

Se establece entonces como hipótesis nula la armación de que

no existe diferencia signicativa entre el pretest y postest, si las medias son

iguales; mientras que la hipótesis alternativa arma que existe una relación

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entre ambas variables, siendo ejecutada la prueba t de muestras pareadas,

donde se obtuvieron los resultados que se presentan en la Tabla 4.7.

Tabla 4.7

Estadísticos descriptivos del pretest-postest

Estadístico df P Diferencia

media

Diferencia

Pretest Postest t de Student —12.1959 68 <0.0001 —4.7536 0.3897

Los resultados que se observan en la Tabla 4.7 muestran que la

diferencia promedio entre el puntaje promedio del pretest y del postest

es de —12.19 ± 0.38. Esta diferencia al ser negativa indica que el puntaje

promedio de la prueba inicial era menor que el de la prueba nal. El valor

de probabilidad asociado al estadístico t (p = <0.0001) es menor que el

nivel de signicación de la investigación (α = 0.05), por lo que se rechaza

la hipótesis nula de igualdad de medias y se concluye que la diferencia

observada entre los promedios del pretest y del postest es estadísticamente

signicativa. Por tanto, el aumento observado en el promedio del postest

se debe al uso de la herramienta del ABP mediante TIC y no al azar.

Discusión

La renovación metodológica bajo aprendizaje basado en problemas (ABP)

se desarrolló con estudiantes universitarios de enseñanza superior, quie-

nes cursan los primeros semestres; se pudo observar cambios en la dispo-

sición al trabajo en clases y al trabajo grupal, ya que cada integrante cum-

plía un papel importante. Se registra un incremento en las notas obtenidas

por los alumnos.

Conclusiones

Se concluye que las competencias en estadística son un factor relacio-

nado con el rendimiento académico en los estudiantes en la asignatura

de Probabilidad y estadística, por lo que si un estudiante tiene mayores

competencias en el área de estadística presentará un mejor rendimiento

académico.

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Sobre los autores

 Profesora de tiempo completo de la Universidad de Guadalajara, México,

ORCID: 0000-0003-3658-3247

 Profesor de tiempo completo de la Universidad de Guadalajara, México,

ORCID: 0009-0000-4029-120X

 Profesor de tiempo completo de la Universidad de Guadalajara, México,

ORCID: 0009-0000-1200-199X

 Profesora de tiempo completo de la Universidad de Guadalajara, México,

ORCID: 0009-0005-8666-2754

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