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Vol. 6, Núm. 2, mayo-agosto 2024
Uso de recursos educativos abiertos y su relación con el
desempeño académico en estudiantes de educación superior.
e use of open educational resources and their relationship
with students’ academic performance in higher education.
Yobani Martínez Ramírez
Alan David Ramírez Noriega
Juan Pablo Castillo Gámez
Reyna Elisa Montes Santiago
Recibido: 15/12/2023
Revisado: 25/12/2024
Aceptado: 05/09/2024
Revista RELEP, Educación y Pedagogía en
Latinoamérica.
Disponible en:
https://iquatroeditores.org/revista/index.php/
relep/index
https://doi.org/10.46990/relep.2024.6.2.1533
Resumen
Los recursos educativos abiertos (REA) han sido
diseñados para la enseñanza y el aprendizaje. Con
la pandemia, incrementó su importancia y su ex-
pansión en las instituciones de educación superior
(IES). Sin embargo, de acuerdo con diversos estu-
dios, aún no es claro su impacto positivo en el des-
empeño académico de estudiantes, sobre todo en
las áreas de conocimiento, donde existe mayor ín-
dice de reprobación, como es el área matemática.
En este trabajo, se explora el caso de estudio de un
grupo de estudiantes (experimental) que utiliza
REA y un grupo de estudiantes (control) que em-
plea recursos educativos comerciales (REC) en la
Facultad de Ingeniería Mochis de la Universidad
Autónoma de Sinaloa (FIM-UAS). La evaluación
del desempeño académico indica que: 1) 85% de
los estudiantes que adoptó REA aprobaron, y 2)
65% de los estudiantes que utilizó REC aprobaron.
Por otra parte, la prueba estadística t de Student
con un valor p = 0.136 arroja que no existe una
diferencia signicativa entre las medias del des-
empeño académico, por lo que el resultado no es
posible generalizarlo. En ese sentido, se abre un
área de oportunidad para realizar más estudios en
esta línea, donde se involucra el área matemática.
Palabras clave
Desempeño académico, educación superior,
matemáticas, recursos educativos abiertos
Abstract
e use of open educational resources (OER) has
been designed for teaching and learning purposes.
During the pandemic, its importance and expan-
sion within institutions of higher education has
increased. However, according to various studies,
the positive impact of OERs on student’s acade-
mic performance remains unclear, especially in
knowledge areas with higher failure rates, such as
mathematics. In this study, we explore the case of
a group of students (experimental) using OERs
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and compare them with a control group that uses commercial educational
resources (CERs) at the Faculty of Engineering Mochis at the Autonomous
University of Sinaloa (FIM- Facultad de Ingeniería Mochis and UAS- Uni-
versidad Autónoma de Sinaloa). e evaluation of academic performance
indicates the following: 85% of students who adopted OERs achieved a
passing grade, 65% of students who used CERs achieved a passing grade.
However, a Student t-test with a p-value of 0.136 indicates that there is no
statistically signicant dierence between the means of academic perfor-
mance. erefore, the results cannot be conclusively generalized. us, an
area of opportunity opens to carry out further research along these lines,
particularly focusing in the area of mathematics.
Keywords
Academic performance, higher education, mathematics, open educational
resources.
Introducción
En el caso de México y América Latina, ante los retos de tener todavía
bajos niveles educativos y la dicultad económica de proporcionar recur-
sos educativos a la población necesitada, los recursos educativos abiertos
(REA) emergen como una alternativa que contribuye a disminuir la bre-
cha digital y reducir costos (Mortera, 2013).
Los REA, de acuerdo con la Organización de las Naciones Unidas para la
Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco, 2019), son materiales de en-
señanza, aprendizaje e investigación en cualquier medio que residen en el
dominio público y se han publicado bajo una licencia abierta, que permite
el acceso, el uso, la reformulación, la reutilización y la redistribución por
terceros con restricciones mínimas o inexistentes (Unesco, 2019).
Butcher et al. (2015) se reeren a los REA como cualquier recurso edu-
cativo (incluso mapas curriculares, materiales de curso, libros de estudio,
streaming de videos, aplicaciones multimedia, pódcast y cualquier ma-
terial diseñado para la enseñanza y el aprendizaje) que esté plenamente
disponible para ser usado por educadores y estudiantes, sin que haya ne-
cesidad de pagar regalías o derechos de licencia.
Bates (2015) plantea que hay cinco principios básicos de los
REA:
• Reutilizable: el material se puede utilizar completo o una
parte para sus propios nes.
• Redistribuible: el material se puede compartir con otros.
• Revisable: el material se puede adaptar, modicar, traducir o
cambiar.
• Remixable: se puede tomar dos o más partes de un recurso y
combinarlas para crear uno nuevo.
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estudiantes de educación superior.
Código JEL: I23 - Centros de enseñanza superior y de investigación
• Retenible o también conservable: signica que no hay res-
tricciones con los derechos del material digital.
Miao et al. (2020) proponen tres características generales de los
REA:
1) Pueden designar cualquier tipo de recurso de aprendizaje.
2) A menudo, aunque no exclusivamente, se presentan en for-
mato digital.
3) El formato facilita la reutilización, el intercambio y la adapta-
ción del recurso a un entorno educativo diferente del original, por lo que
generalmente son digitales.
Por lo tanto, en la práctica, los REA pueden abarcar desde vi-
deos, que pueden emplearse para enriquecer el programa docente, hasta
material complementario, pasando por cursos completos (por ejemplo, en
forma de libros de texto abiertos), que sustituyen a los materiales existen-
tes (Miao et al., 2020).
Figura 5.1
Tipos de REA
Fuente: (Miao et al., 2020).
Por otra parte, el alcance y la disponibilidad de los REA están en
constante expansión. Cada semana, nuevos recursos se añaden al conjunto
global de recursos. Para localizar el REA más apropiado, se debe emplear
una serie de estrategias de búsqueda (Butcher et al., 2015):
• Utilizar un motor de búsqueda especializado en REA.
• Localizar un repositorio adecuado de REA.
• Usar directorios de REA.
• Seleccionar un repositorio abierto para alojar REA.
• Emplear un repositorio institucional para almacenar REA.
En la actualidad, Internet y las Tecnologías de la Información
y la Comunicación (TIC) hacen posible el acceso a los REA. Si bien es
cierto que estos recursos en sí mismos no resuelven totalmente la diversi-
dad de las problemáticas educativas en los diferentes niveles escolares y de
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educación formal, sí permiten y contribuyen con la difusión y mejora de
las condiciones educativas de los diversos países y sociedades del mundo
(Mortera, 2013).
En los trabajos de investigación de Choi y Carpenter (2017),
Grewe y Davis (2017), Lawrence y Lester (2018) y Clinton (2018), se han
implementado REA en asignaturas de instituciones educativas para mejo-
rar el desempeño académico en temas vinculados con el área social. Tam-
bién en los trabajos de Ricaldi (2014), Miranda et al. (2016), Delgado et
al. (2019), Venegas y Westermann (2019) y Kersey (2019), se han utilizado
REA para mejorar la efectividad del aprendizaje en temas vinculados con
las matemáticas.
En este trabajo de investigación, se propone implementar el uso
de REA y evaluar el impacto en el aprendizaje de las matemáticas median-
te el desempeño académico del estudiante. Se eligió esta área dado que
en las carreras de ingeniería las asignaturas de matemáticas presentan los
mayores índices de reprobación, y con algunos estudios de acuerdo con
los estudios mencionados anteriormente, los REA pueden ser de utilidad.
Revisión de la literatura
Es de interés en este trabajo de investigación el uso de REA en el área
matemática y las evaluaciones que se han realizado en relación con el im-
pacto que tienen dichos recursos digitales en el desempeño académico del
estudiante en instituciones educativas públicas. En este contexto, la inves-
tigación relacionada es la siguiente.
Ricaldi (2014) presenta un trabajo para hacer frente a las di-
cultades asociadas al estudio de la geometría con el uso de recursos educa-
tivos abiertos (REA) en una institución pública de nivel medio superior-
secundaria en Perú. El tipo de REA que utilizó el autor fue pódcast; con
este recurso, pudo crear un ambiente de clase que mantuviera el interés
del estudiante y, de esta manera, generar un mayor nivel de interacción.
Los resultados indican un impacto positivo con el uso de este recurso, ya
que generó un mayor interés, comprensión y predisposición por aprender
geometría. El autor concluye que el uso de REA es un factor motivador
para el aprendizaje de la matemática, dado que en este estudio facilitó la
comprensión de los temas vinculados al triángulo en estudiantes de nivel
secundaria.
Allen et al. (2015) hicieron un estudio para evaluar la viabilidad
de usar la plataforma ChemWiki como recurso educativo abierto (REA)
a n de reemplazar los libros de texto de química en nivel medio superior
en Estados Unidos. El desempeño del estudiante se midió utilizando exá-
menes de conocimiento y encuestas durante un trimestre. Los resultados
indican que el desempeño de los estudiantes que usaron ChemWiki no
fue inferior al desempeño de los estudiantes que emplearon el libro de
texto tradicional. Los autores concluyen que ChemWiki es una alternativa
viable y económica en comparación con los libros de texto tradicionales.
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Martínez Ramírez, et al. Uso de recursos educativos abiertos y su relación con el desempeño académico en
estudiantes de educación superior.
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Miranda et al. (2016) llevaron a cabo un estudio relacionado con
el aprendizaje de funciones trigonométricas y el uso de recursos educati-
vos abiertos (REA) en una institución pública de educación media supe-
rior en Colombia. El objetivo de la investigación fue identicar diferencias
signicativas en la compresión y el desempeño académico en dos grupos
de estudiantes. Los autores encontraron que las diferencias entre las me-
dias obtenidas de los grupos fueron poco signicativas. Por ello, concluye-
ron que es indiferente el medio de apoyo para estudiar y comprender las
funciones trigonométricas mientras el estudiante se comprometa con su
propio proceso de aprendizaje.
Delgado et al. (2019) presentan un estudio donde se analiza la
ecacia de los REA en la asignatura de cálculo en una institución universi-
taria en Estados Unidos. El objetivo de este estudio fue evaluar el impacto
en el aprendizaje de cálculo en un grupo de alumnos que emplean mate-
riales de aprendizaje tradicionales y un grupo de estudiantes que utiliza
REA. El curso se evaluó tanto con tareas como con exámenes. Los resul-
tados indican que hubo una deserción signicativamente más baja en los
estudiantes que usaron REA. Sin embargo, en relación con el promedio
general, los estudiantes que se apoyaron con REA se desempeñaron 2%
por abajo de los estudiantes que utilizaron materiales de aprendizaje tradi-
cionales. Los autores concluyen que deben realizarse estudios más riguro-
sos con el empleo de REA en diferentes contextos.
Venegas y Westermann (2019) realizaron un estudio que tiene
como objetivo comprender el impacto que tienen los REA en estudiantes
de primer grado en asignaturas de aritmética, álgebra y cálculo en una
institución universitaria en Chile. Se evaluó el efecto del uso de este tipo
de recursos con base en el desempeño académico de los estudiantes y la
percepción sobre el proceso de adopción de los REA. Para ello, se prepa-
raron dos escenarios, donde participaron cinco grupos de estudiantes. Los
resultados del escenario 1 (aula tradicional cara a cara en la asignatura
de aritmética) reeren un mejor desempeño académico en los estudiantes
que utilizaron los REA de KhanAcademy contra los que usaron un libro de
texto comercial y un libro de texto abierto (a la medida); esto sugiere que
no todos los REA tienen el mismo efecto en el rendimiento. Los resultados
del escenario 2 (aula virtual con exámenes presenciales en una combina-
ción de asignaturas de álgebra y cálculo) muestran que no hubo mejora
en el desempeño académico en los estudiantes que utilizaron los REA de
KhanAcademy contra los estudiantes que usaron recursos educativos ins-
titucionales. Finalmente, los resultados de la evaluación de la percepción
de los estudiantes y los docentes indican que creen que la adopción de los
REA puede ser relevante y útil.
Kersey (2019) plantea una investigación donde analiza la efec-
tividad de los REA en la enseñanza del cálculo en estudiantes de nivel
universitario en el aula tradicional (cara a cara). La efectividad de estos
recursos se evalúo mediante la puntuación obtenida en tareas y exámenes
en un grupo de estudiantes que utilizó recursos educativos comerciales
(REC) (Cálculo de omas y MyMathLab) y un grupo de estudiantes que
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usó REA (cálculo de OpenStax y WeBWorK). Los resultados de la evalua-
ción muestran puntuaciones más altas, pero no signicativas, en los estu-
diantes que emplearon REC contra los estudiantes que utilizaron REA. Los
estudiantes que se apoyaron con REC comentaron que la plataforma tenía
más recursos que brindaban ayuda en la solución de problemas. El estudio
concluye que los materiales REA son efectivos, pero se debe tener cuidado
para garantizar que brinden una experiencia de calidad.
De acuerdo con los trabajos relacionados, se puede observar
que:
1) Los REA impactan de manera positiva en el desempeño aca-
démico.
2) Los REA no tienen ningún impacto en el desempeño aca-
démico, pero tienen la ventaja de que se puede utilizar sin ningún costo.
3) Los REA tienen un impacto negativo en el desempeño aca-
démico del estudiante. En este sentido, no existe un claro consenso sobre
su impacto en el desempeño académico, por lo que, en la presente investi-
gación, se plantea implementar su uso y evaluar el desempeño académico
del estudiante que cursa una asignatura del área matemática en una insti-
tución de educación superior.
Metodología
Esta investigación es un estudio transversal de alcance descriptivo y de
análisis cuantitativo, donde interviene la variable desempeño académico.
En este contexto, en esta sección se aborda el objetivo general de la inves-
tigación, la técnica de muestreo, los usuarios participantes y el procedi-
miento aplicado para la evaluación de las hipótesis.
Objetivo de la investigación
El objetivo principal de esta investigación fue implementar el uso de re-
cursos educativos abiertos (REA) y evaluar el desempeño académico de
los estudiantes inscritos en la asignatura de Teoría de la Computación de
la licenciatura en Ingeniería de Soware (LIS) de la Facultad de Ingeniería
Mochis de la Universidad Autónoma de Sinaloa (FIM-UAS).
Con base en lo anterior, los objetivos especícos son:
• Determinar el desempeño académico de un grupo de estu-
diantes que utiliza REA y un grupo de estudiantes que usa REC.
• Precisar si hay diferencias estadísticamente signicativas en el
desempeño académico entre ambos grupos de estudiantes.
Técnica de muestreo
Se seleccionó un muestreo de conveniencia debido a que se tomó en cuen-
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estudiantes de educación superior.
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ta la disponibilidad de los estudiantes y del personal docente para llevar
a cabo las pruebas con el uso de diversos recursos educativos y evaluar el
desempeño académico del estudiante.
Participantes
En este contexto, el caso de estudio a considerar son los alumnos de segun-
do grado de la LIS de la FIM -UAS. Los estudiantes tienen una fuerte nece-
sidad de uso de recursos educativos abiertos (REA) o recursos educativos
comerciales (REC) para aprobar un examen de la asignatura de Teoría de
la Computación, la cual pertenece al área matemática.
Se determinaron dos grupos: estudiantes participantes de un
grupo experimental y de un grupo de control. La muestra incluyó a 34
participantes del grupo experimental y 20 participantes del grupo de con-
trol. Todos ellos estudiantes de segundo grado de la carrera de la LIS de la
FIM-UAS.
Procedimiento
El procedimiento para llevar a cabo la evaluación se describe a continua-
ción:
a) Primero, se explicó a los estudiantes participantes del grupo
experimental y del grupo de control el objetivo de la investigación.
b) Segundo, se les entregó a los estudiantes participantes un
examen de la asignatura Teoría de la Computación para evaluar la Unidad
3 “Máquina de Turing y lenguajes estructurados por frases”.
c) Tercero, se les indicó a los estudiantes participantes del gru-
po experimental que hicieran uso de REA para resolver el examen. Tam-
bién se les solicitó a los participantes del grupo de control que emplearan
los REC para resolverlo.
Como se puede apreciar en la Tabla 5.1, el examen incluye 14
ítems dividido en 3 áreas de dominio de conocimientos. Todas las pregun-
tas fueron de carácter técnico y limitadas: si la respuesta es correcta, se les
asigna 1 punto, en caso contrario 0 puntos.
Tabla 5.1
Área de dominio de conocimiento del examen de la Unidad 3
Áreas de dominio de conocimiento Ítems
Comprensión conceptual de la máquina de
Turing
1, 2, 3, 4, 5
Planteamiento de problemas con la máquina
de Turing
6, 7, 10, 12, 14
Solución de problemas con la máquina de
Turing
8, 9, 11, 13
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De acuerdo con el calendario escolar de la FIM-UAS, las prue-
bas se realizaron en el primer semestre del ciclo escolar 2022-2023. Es im-
portante mencionar que el desempeño académico del estudiante se evaluó
con base en lo establecido en el reglamento escolar de la universidad:
a) Si la calicación está en el rango de 1 a 5, el estudiante se
encuentra en el estatus de no acreditado.
b) Si la calicación se encuentra en el rango de 6 a 10, el estatus
del estudiante es de acreditado.
Resultados
Los datos se analizaron con el soware estadístico IBM SPSS (IBM, 2023).
Primero se realizó un análisis descriptivo de las preguntas sociodemográ-
cas de los estudiantes: género, edad y promedio académico general du-
rante la carrera.
Estadística descriptiva
La muestra se conformó por 5 mujeres (9%) y 49 hombres (91%), con una
edad promedio de 19.8 años en un rango de edades de 19 a 26 años. El pro-
medio académico general de los estudiantes fue de 8.2 (ocho punto dos).
Desempeño académico de los estudiantes
En este trabajo de investigación, el desempeño académico del estudian-
te se mide mediante la calicación obtenida en el examen teórico de la
Unidad 3 “Máquinas de Turing y lenguaje estructurado por frases” de la
asignatura Teoría de la Computación. La calicación del examen se en-
cuentra en el rango de 1 a 10. En la Tabla 5.2, se presenta el porcentaje de
estudiantes participantes y el desempeño académico alcanzado por rango
([1-2], [2-3], [3-4], [4-5], [5-6], [6-7], [7-8], [8-9], [9-10]).
Tabla 5.2
Porcentaje de estudiantes participantes y el desempeño académico alcanzado por rango
No acreditó Acreditó
Grupo [1-2] [2-3] [3-4] [4-5] [5-6] T [6-7] [7-8] [8-9] [9-10] T
Experimental 0 % 0 % 3 % 6 % 6 % 15 % 12 % 32 % 26 % 15 % 85 %
De control 0 % 0 % 10 % 15 % 10 % 35 % 10 % 10 % 35 % 10 % }65
%
En la Tabla 5.2, de los estudiantes del grupo experimental se
puede apreciar que 85 % acreditó el examen contra 15 % que no acreditó.
Por otra parte, de los estudiantes del grupo de control, 65 % acreditó el
examen contra 35 % que no acreditó. Esto representa una diferencia de 20
% de estudiantes que acreditaron la evaluación.
En la Figura 5.2, se observa que el grupo experimental presenta
los mayores porcentajes de estudiantes en el rango de evaluación de acre-
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estudiantes de educación superior.
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ditado ([6-7], [7-8], [9-10], excepto en [8-9]), en comparación con el gru-
po de control que tiene los mayores porcentajes en la escala de evaluación
de no acreditado ([3-4], [4-5], [5-6]).
No obstante, es importante mencionar que los estudiantes del
grupo experimental alcanzaron un promedio en el rango de [7-8], 7.68 de
desempeño académico global. Por otra parte, los estudiantes del grupo de
control alcanzaron un promedio en el rango de [6-7], 6.97 de desempeño
académico global. Por lo anterior, se observa una diferencia de desempe-
ño académico de 0.71. A continuación, se analizará si existen diferencias
estadísticamente signicativas.
Figura 5.2
Porcentaje de estudiantes participantes y el desempeño académico alcanzado por rango
Fuente: Elaboración propia
Diferencias estadísticamente signicativas
El siguiente objetivo es precisar si hay diferencias estadísticamente sig-
nicativas en el desempeño académico entre el grupo experimental que
utilizó REA y el grupo de control que usó REC.
A simple vista por los porcentajes obtenidos de estudiantes acre-
ditados y no acreditados, se observa que existe una diferencia importante
en la muestra del grupo experimental y del grupo de control. Para preci-
sar qué tan signicativa es la diferencia en el desempeño académico del
estudiante participante, se compararon ambos grupos usando la prueba t
de Student para muestras independientes. Esta prueba permite comparar
las medias de dos grupos a n de determinar si esta diferencia también se
puede considerar para toda la población de estudiantes.
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En este contexto, la hipótesis es:
La media del desempeño académico de los estudiantes partici-
pantes (grupo experimental) que utilizan REA en la solución del examen
de una unidad de la asignatura de matemáticas es mayor que la media del
desempeño académico de los estudiantes participantes (grupo de control)
que usan REC.
Con base en esta hipótesis:
Primero se plantearon dos pruebas de hipótesis:
• Hipótesis nula o de igualdad (H0)
H0: No existe una diferencia signicativa en el desempeño aca-
démico de estudiantes que utilizan REA con respecto a estudiantes que
usan REC en asignaturas de matemáticas.
• Hipótesis alterna o de diferencia (H1)
H1: Existe una diferencia signicativa en el desempeño acadé-
mico de estudiantes que utilizan REA con respecto a estudiantes que usan
REC en asignaturas de matemáticas.
Segundo, se denió el valor de α = alfa = 5 % = 0.05. Esto permi-
tió establecer la siguiente regla de decisión: si el nivel de signicancia (va-
lor p) es menor que α, entonces, se acepta la hipótesis alterna y se rechaza
la hipótesis nula, o viceversa.
Tercero, antes de aplicar la prueba t de Student, se deben cum-
plir con dos requisitos importantes relacionados con los datos: a) que los
datos provengan de poblaciones con distribuciones aproximadamente
normal; es decir, cumplir con la prueba de normalidad, y b) que los datos
provengan de una población con varianzas iguales; es decir, cumplir con la
prueba de homocedasticidad.
En este contexto, se procedió a calcular la prueba de norma-
lidad. En este caso, se consideró la prueba de normalidad de Kolmogo-
rov-Smirnov (para muestras grandes > 30), ya que en esta investigación
participaron 54 sujetos. Los criterios para determinar la normalidad fue-
ron los siguientes:
• Si el valor p >= α, entonces, los datos provienen de una dis-
tribución normal y puede continuar con la prueba t de Student.
• Si el valor p < α, entonces, los datos no provienen de una
distribución normal y no debe continuar con la prueba t de Student.
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La prueba de normalidad calculada mediante el soware IBM
SPSS indica que el grupo experimental tiene un valor p = 0.062 y el grupo
de control tiene un valor p = 0.066. En ambos casos, los valores de p son
mayores que α, entonces, se cumple con el primer requisito: los datos de
la variable desempeño académico, en ambos grupos, se comporta normal-
mente.
Para calcular la prueba de homocedasticidad, para vericar
igualdad de varianzas, se utilizó la prueba de Levene. Los criterios para
determinar la homocedasticidad fueron los siguientes:
• Si el valor p >= α, entonces, las varianzas de los datos son
iguales y puede continuar con la prueba t de Student.
• Si el valor p < α, entonces, existe diferencia signicativa en-
tre las varianzas y no debe continuar con la prueba t de Student.
La prueba de homocedasticidad calculada mediante el soware
IBM SPSS indica un valor p = 0.052. En este caso, el valor p es mayor que
α, entonces, se cumple con el segundo requisito: las varianzas de la va-
riable desempeño académico son iguales. Esto signica que los datos del
grupo experimental y el grupo de control son homogéneos.
Finalmente, se calculó la prueba t de Student también con el
soware IBM SPSS. Los criterios para considerar en esta prueba fueron
los siguientes:
• Si el valor p > α, entonces, no existe una diferencia signica-
tiva entre los grupos.
• Si el valor p <= α, entonces, existe diferencia signicativa
entre los grupos.
Los resultados de la prueba t de Student indican un valor p =
0.136 (signicancia bilateral). En este caso, el valor p es mayor que α, en-
tonces, no existe una diferencia signicativa entre las medias (promedios)
del desempeño académico (calicaciones) del grupo experimental y del
grupo de control. Esto signica que el resultado no se puede generalizar
para la población. Entonces, se acepta la hipótesis nula (H0) y se rechaza
la hipótesis alterna (H1).
Discusión
Este resultado de la prueba t de Student relacionado con la aceptación de
la hipótesis nula se contrapone con el resultado obtenido del desempeño
académico del grupo experimental y del grupo de control, donde se obser-
va una diferencia en los rangos de desempeño académico alcanzado. Esto
signica que esta diferencia sí existe en las muestras, pero no es posible ge-
neralizarlo para toda la población. Estos resultados coinciden con los tra-
bajos de investigación de Miranda et al. (2016) y Venegas y Westermann
(2019). Algunas de las razones de este resultado pueden ser las siguientes:
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a) Se requiere un mayor número de REA en la base de conoci-
miento.
b) Es necesario diseñar REA donde el usuario tenga retroali-
mentación automática de su aprendizaje. c) Se requiere trabajar con un
mayor número de usuarios.
d) Extender el tiempo asignado para la solución del examen.
Conclusiones
Los REA sí tienen un impacto positivo en el desempeño académico en
comunidades de usuarios inscritos en asignaturas de matemáticas, en es-
pecíco, en la asignatura de Teoría de la Computación de la FIM-UAS.
Los estudiantes que utilizaron REA tuvieron un mayor desempeño aca-
démico que los estudiantes que usaron REC. Sin embargo, no es posible
generalizar estos resultados debido a que los resultados de la prueba t de
Student indican que no existe una diferencia signicativa entre las medias
del desempeño académico (calicaciones) del grupo experimental y del
grupo de control. Esto indica que los recursos diseñados por docentes son
tan buenos como los recursos comerciales, pero es importante siempre
garantizar la calidad del recurso digital elaborado en las instituciones de
educación superior.
Como trabajo futuro, se espera diseñar REA, donde sea posi-
ble la retroalimentación personalizada del estudiante, asimismo, se busca
extender el diseño hacia otros subtemas del área matemática, como son el
álgebra, el cálculo, las matemáticas discretas, entre otras.
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Sobre los autores:
Profesor investigador en la Universidad Autónoma de Sinaloa, México.
ORCID: 0000-0002-4967-9187
Profesor investigador en la Universidad Autónoma de Sinaloa, México.
ORCID: 0000-0002-8634-9988
Profesor investigador en la Universidad Autónoma de Sinaloa, México.
ORCID: 0009-0007-5286-4344
Profesora investigadora en la Universidad Autónoma de Sinaloa, México.
ORCID: 0009-0003-3465-5785
