Kitabı oku: «Innovando la educación en la tecnología», sayfa 15

6. DISCUSIÓN DE RESULTADOS

La muestra consiste en veintidós alumnos de segundo grado de primaria, divididos en dos grupos: uno de control, con once alumnos, quienes no harían uso de la herramienta; el otro de experimentación, también con once alumnos.

6.1 Resultados del grupo de control

La tabla 4 representa el porcentaje de respuestas correctas por alumno en cada capítulo. El alumno 9 obtuvo el porcentaje mayor con 100 % en el capítulo F, mientras que el alumno 2 obtuvo el porcentaje menor con 0 % en el capítulo E.

Tabla 5

Porcentaje de respuestas correctas por capítulo sin app

Capítulo	Respuestas correctas
A	56,06
E	43,93
F	61,36

Elaboración propia

La tabla 5 representa el porcentaje de respuestas correctas por capítulo. El capítulo F es el que tiene el mayor porcentaje de respuestas correctas. Esto se debe a que la mayoría de alumnos entendió de forma exitosa el tema del texto y relacionaba con los conceptos que este mostraba. Al preguntarles sobre los conceptos, pudieron acordarse sobre lo leído y se ayudaron de sus conocimientos previos.

6.2 Resultados del grupo experimental

La tabla 6 muestra los porcentajes de respuestas correctas de cada alumno en los tres capítulos. El alumno 10 obtuvo el porcentaje mayor con 100 % en el capítulo E, mientras que los alumnos 2 y 8 obtuvieron el porcentaje menor con 16,7 % en el mismo capítulo.

Tabla 7

Porcentaje de respuestas correctas por capítulo con app

Capítulo	Respuestas correctas
A	66,6
E	45,45
F	60,23

Elaboración propia

La tabla 7 representa el porcentaje de respuestas correctas por capítulo. Para los alumnos que usaron la aplicación, el capítulo con el número mayor de respuestas correctas fue el A. Varios de ellos complementaron sus respuestas a partir del objeto 3D que se mostraba para tal capítulo y lo relacionaban con conceptos previos.

Tabla 8

Comparación de puntaje del grupo de experimentación

Alumno	Antes de app	Después de app
1	3,5	5
2	3	3,5
3	3,5	5
4	5	6
5	6,5	7
6	6	6,5
7	3,5	4,5
8	4,5	4,5
9	6	6,5
10	7	7,5
11	6,5	7,5

Elaboración propia

La tabla 8 muestra los puntajes obtenidos por el grupo de experimentación al hacer uso de la aplicación, el puntaje máximo a obtener es de 10 puntos.

La fila “Antes de app” contiene los puntajes que los alumnos del grupo de experimentación hubieran obtenido si no utilizaban la aplicación. Se observa un aumento de puntaje ya que el uso de la aplicación permitió que los alumnos fuesen capaces de captar la nueva información y complementar sus conocimientos previos.

6.3 Comparación de resultados

Tabla 9

Puntaje promedio del grupo de control y experimental

Promedio grupo de control	Promedio grupo experimental
5	5,8

Elaboración propia

La diferencia de los promedios de ambos grupos es de 0,3 puntos.

Tabla 10

Puntaje promedio del grupo experimental al utilizar y no utilizar la app

Experimental sin app	Experimental con app
5	5,8

Elaboración propia

Sin embargo, la diferencia de los promedios del grupo experimental si no hubieran utilizado y al hacer uso de la aplicación es de 0,8 puntos.

6.4 Validación
6.4.1 Validación por población

Tabla 11

Resultados de validación poblacional

Componente	Pregunta	Respuesta promedio
Atracción	¿Qué es lo que más le gusta? ¿Por qué?	Poder ver los objetos en 3D porque son interesantes y llamativos.
	¿Qué es lo que menos le gusta? ¿Por qué?	Nada.
	¿Piensa que a otras personas de su edad o grado les guste? ¿Por qué?	Sí, por el 3D.
Comprensión	¿De qué se trata la solución explicada?	Usar un celular para ver dibujos en 3D.
	¿Qué ha resultado difícil de la explicación?	El porqué de la palabra subrayada y su relación con el QR.
	¿Entiende cómo funciona la aplicación?	Sí entienden.
Involucramiento	¿La solución es dirigida para personas de su edad o grado?	Sí.
	¿Hay algo que resulte familiar?	No.
Inducción a la acción	¿Algo resulta incómodo o molesto?	Nada.
	La aplicación requiere que se haga algo ¿Qué es?	Cuando se encuentre con la palabra subrayada se utiliza el celular para ponerlo encima del cuadro y ver el dibujo en 3D.
	¿Cree que necesitaría ayuda para utilizarla?	Sí, de un adulto.

Elaboración propia

La tabla 11 muestra las respuestas promedio respecto a las preguntas realizadas en base a las presentadas para la validación poblacional de la guía metodológica de Unicef (2003). El 72,72 % de los alumnos participantes les pareció muy atractiva la idea de poder ver objetos en 3D mientras leían. Además, les daba curiosidad la existencia de una palabra subrayada en el texto. El 63,64 % de los alumnos opinan que necesitarían ayuda, sea de su profesora o algún adulto a cargo, para utilizar la aplicación de la forma correcta. Al 45 % aproximadamente de los alumnos se les volvió a explicar la solución debido a que había conceptos con los que no estaban familiarizados, como “marcadores”, “realidad aumentada” y la relación entre los marcadores con las palabras subrayadas.

6.4.2 Validación por expertos

Tabla 12

Resultados de validación técnica

Pregunta	Respuesta
Comentarios sobre la solución	El tema de los dibujos es llamativo. La ayuda virtual ayuda a que la actividad sea más significativa.
Comentarios sobre el contenido que se muestra	El contenido es adecuado para los niños, ya que a los chicos les gusta mucho los temas tridimensionales.
¿La solución mostrada es adecuada para los alumnos del segundo grado de primaria?	Sí, el hecho de ver los objetos en 3D ayuda con la motivación de los niños para que lean.
¿Cree que se puede mejorar? ¿De qué forma?	Utilizar los lentes para proyectar las imágenes en movimiento. No todos los niños son visuales, agregar sonido acorde para niños podría ser un valor agregado, pero tener en cuenta a los niños que pueden ser intolerantes a ello.
¿Alguna duda sobre la explicación de la aplicación y su manejo?	Sí se necesita algún tipo de capacitación o si los padres podrían hacer uso de la aplicación.

Elaboración propia

La profesora Ojeda aprueba el uso de una aplicación basada en realidad aumentada para aumentar el vocabulario y mejorar la comprensión lectora. Menciona que durante el primer bimestre es cuando se centran en enseñar palabras con sus significados y se va reforzando durante el resto del año, por lo que este tipo de aplicación sería muy útil durante todo el año escolar.

6.5 Pruebas de complejidad
6.5.1 Dispositivos

Antes de realizar la validación con la población se tomó en cuenta probar el uso de la herramienta en diferentes dispositivos, como tabletas que varían en tamaño; sin embargo, al momento de la implementación de la solución y por la mayoría de respuestas por parte de los alumnos durante la validación poblacional se decidió que el uso de la aplicación solo podría ser posible con un celular, debido a que los alumnos requirieron de ayuda al momento de hacer uso de la herramienta.

6.5.2 Luz

La luz es un factor importante para que la aplicación pueda reconocer los image target y así mostrar el resultado en 3D. Usando un luxómetro, instrumento para medir la iluminación real, se ha medido en diferentes niveles de iluminación para obtener el nivel mínimo necesario para que se reconozcan los image target.

Los resultados obtenidos muestran que si bien en las pruebas con un nivel de iluminación de 35 lx y 46 lx la aplicación es capaz de reconocer el image target, este se demora y el resultado en 3D tiende a desaparecer y aparecer. A partir de 65 lx es un nivel de iluminación ideal.

6.5.3 Batería del dispositivo

Se usó la aplicación teniendo al dispositivo con el brillo máximo posible por 6 minutos 18 segundos, tiempo promedio que se tomó el grupo experimental en leer los capítulos indicados. La aplicación estuvo en primer plano en todo momento. Con las variables del brillo y tiempo, el porcentaje de batería reducido fue de 48 %.

7. CONCLUSIONES

La investigación comienza con el objetivo de desarrollar una aplicación basada en realidad aumentada para incrementar el vocabulario y con ello mejorar la comprensión lectora. Dicho objetivo se alcanzó de forma satisfactoria, con el uso de objetos en 3D hay un aumento de 0,8 puntos entre el puntaje promedio que hubieran conseguido sin el uso de la app y el puntaje promedio conseguido al usar la app. Además, hay una diferencia de 0,3 entre el puntaje promedio del grupo de control y el grupo experimental.

Respecto a la investigación, se debe tener en cuenta a la población que va dirigida la solución, pues las herramientas y los dispositivos a utilizar pueden no ser los adecuadas. La solución debe adaptarse a la población, no al revés. Para esta investigación se tomó en cuenta que la población de interés son alumnos de segundo grado de primaria, por lo que el tipo de dispositivo utilizado se adaptó a lo que ellos son capaces de utilizar, es por eso que usar un dispositivo más grande como un ipad estaba fuera de límites. También los objetos 3D fueron adaptados para que sean adecuados para los niños, que no les produzca reacciones negativas.

8. RECOMENDACIONES PARA TRABAJOS FUTUROS

Para el caso del uso de la realidad aumentada, la investigación puede ser extendida utilizando otro tipo de palabras, como verbos o sustantivos que no son capaces de ser explicados con un solo objeto. Además, ciertas palabras podrían requerir un adicional auditivo, como el caso de animales; sin embargo, hay que tener en cuenta los comentarios en la validación por parte de expertos.

Es recomendable escoger como máximo tres palabras por página, debido a que implica la posibilidad que al alumno le llame más la atención los marcadores que el texto y pierda concentración, al tener que estar usando el dispositivo de forma seguida. Además, se pueden sentir confundidos al ver varios ítems desconocidos.

REFERENCIAS

Azuma, R. T. (2017) Making augmented reality a reality. Imaging and Applied Optics 2017 (3D, AIO, COSI, IS, MATH, pcAOP). OSA Technical Digest. Optical Society of America, paper JTu1F.1.

Bacca, J., Baldiris, S., Fabregat, R., Graf, S., y Kinshuk. (2014). Augmented reality trends in education: A systematic review of research and applications. Journal of Educational Technology & Society, 17(4), 133-149. Recuperado de https://www.jstor.org/stable/jeductechsoci.17.4.133

Barba Martín, J. J. (2010). Diferencias entre el aprendizaje cooperativo y la asignación de tareas en la escuela rural. Comparación de dos estudios de casos en una unidad didáctica de acrosport en segundo ciclo de primaria. Retos. Nuevas Tendencias en Educación Física, Deporte y Recreación, 18(2006), 14-18.

Barba Vera, R., Yasaca Pucuna, S., y Manosalvas Vaca, C. (2015). Impacto de la realidad aumentada móvil en el proceso enseñanza-aprendizaje de estudiantes universitarios del área de medicina. En AIDIPE (Ed.), Investigar con y para la sociedad (vol. 3, pp. 1421-1429). Cádiz: Bubok. Recuperado de http://aidipe2015.aidipe.org

Berndtsson, M., Hansson, J., Olsson, B., y Lundell, B. (2008). Thesis projects. A guide for students in computer science and information systems. Londres: Springer Science and Business Media.

Braslavsky, B. (2005). Enseñar a entender lo que se lee. La alfabetización en la familia y en la escuela. Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica.

Bravo, L., Villalón, M., y Orellano, E. (2005). El rendimiento en la lectura en el primer ciclo básico y algunos procesos psicolingüísticos de ingreso. Boletín de Investigación Educacional, 20(1), 51-63.

Cabero Almenara, J., Leiva Olivencia, J. J., Moreno Martínez, N. M., Barroso Osuna, J., y López Meneses, E. (2016). Realidad aumentada y educación. Innovación en contextos formativos. Barcelona: Octaedro.

Camilli Trujillo, C., López Gómez, E., y Barceló Cerdá, M. L. (2012). Eficacia del aprendizaje cooperativo en comparación con situaciones competitivas o individuales. Su aplicación en la tecnología: Una revisión sistemática. Enseñanza y Teaching, 30(2), 81-103.

Canet-Juric, L., Burin, D., Andrés, M. L., y Urquijo, S. (2013). Perfil cognitivo de niños con rendimientos bajos en comprensión lectora. Anales de Psicología, 29(3), 996-1005.

Carvajal, G. (2015). Formar lectores en la era digital. Revista Chilena de Literatura, (94), 29-300.

Defior, S. (1996). Una clasificación de las tareas utilizadas en la evaluación de las habilidades fonológicas y algunas ideas para su mejora. Infancia y Aprendizaje, 19(73), 49-63.

Fernández, M. M. (2004). Cómo evaluar la comprensión lectora: alternativas y limitaciones. Revista de Educación, (335), 415-127.

Fundación Telefónica, F. (2011). Realidad aumentada: una nueva lente para ver el mundo. Madrid: Editorial Planeta y Fundación Telefónica.

Gutierrez-Braojos, C., y Salmerón Pérez, H. (2012). Estrategias de comprensión lectora: enseñanza y evaluación en educación primaria. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 16(1), 183-202.

Hedley, N. R., Billinghurst, M., Postner, L., May, R., y Kato, H. (2002). Explorations in the use of augmented reality for geographic visualization. Presence: Teleoperators & Virtual Environments, 11(2), 119-133.

Hernández Sampieri, C. R., Fernández Collado, C., y Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). México D.F.: McGraw-Hill.

Kaufmann, H., y Schmalstieg, D. (2002). Mathematics and geometry education with collaborative augmented reality. ACM SIGGRAPH 2002 conference abstracts and applications (SIGGRAPH ’02). New York: Association for Computing Machinery, 37-41. doi:10.1145/1242073.1242086

Martín-Sabarís, R. M., Brossy-Scaringi, G. (2017). La realidad aumentada aplicada al aprendizaje en personas con síndrome de Down: un estudio exploratorio. Revista Latina de Comunicación Social, 72, 737-750.

Martínez, R. D., Astiz, M. S., Medina, P. A., Montero, Y. H., y Pedrosa, M. E. (1998). Alternativas para la utilización del hipertexto en el ámbito escolar. IE Comunicaciones: Revista Iberoamericana de Informática Educativa, (11).

Ministerio de Educación del Perú (Minedu). (2015a). ¿Qué logran nuestros estudiantes en la ECE? Recuperado de http://umc.minedu.gob.pe/wpcontent/uploads/2016/03/Informe_IE_ECE_2015.pdf

Ministerio de Educación del Perú (Minedu). (2015b). Aprendizajes de primero a sexto de primaria en lectura y matemática: un estudio longitudinal en instituciones educativas de Lima Metropolitana. Lima: Gráfica Técnica S.R.L.

Ministerio de Educación del Perú (Minedu). (2016a). Currículo Nacional de la Educación Básica. Recuperado de http://www.minedu.gob.pe/curriculo/pdf/curriculo-nacional-2016-2.pdf

Ministerio de Educación del Perú (Minedu). (2016b). Evaluación PISA 2015. Primeros resultados. Recuperado de http://umc.minedu.gob.pe/wp-content/uploads/2016/12/presentacion-web-PISA.pdf

Ministerio de Educación del Perú (Minedu). (2017). ¿Cuánto aprenden nuestros estudiantes? Resultados de la ECE 2016. Recuperado de http://umc.minedu.gob.pe/wp-content/uploads/2017/04/Resultados-Nacionales2016.pdf

Ministerio de Educación del Perú (Minedu). (s. f.). Demostrando lo que aprendimos: Primer trimestre segundo grado de primaria. Recuperado de http://www.perueduca.pe/recursosedu/cuadernillos/primaria/comunicacion/cuadernillo1_comunicacion_1er_trimestre_2do_grado.pdf

Nava, M. R. Z., González, C. F. M., Galicia, H. A., y Flores, J. M. P. (2016). Marcadores para la realidad aumentada para fines educativos. ReCIBE, 2(3).

OECD (2016). PISA Resultados clave, p. 5. Recuperado de https://www.oecd.org/pisa/pisa-2015-results-in-focus-ESP.pdf

Parra Valcarce, D., Edo Bolós, C., y Marcos Recio, J. C. (2017). Análisis de la aplicación de las tecnologías de realidad aumentada en los procesos productivos de los medios de comunicación españoles. Revista Latina de Comunicación Social, (72), 1670-1688.

Paz A., y Paz C. (2012). Plan Lector: De la A a la Z Perú. Lima: Editorial Everest.

Prendes Espinosa, C. (2015). Realidad aumentada y educación: análisis de experiencias prácticas. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación, 46, 187-203.

Rebollo Catalán, M. A., García Pérez, R., Buzón García, O., y Barragán Sánchez, R. (2012). Las comunidades virtuales como potencial pedagógico para el aprendizaje colaborativo a través de las TIC. Enseñanza & Teaching, 30(2), 105-126.

Reinoso, R. (2016). Realidad aumentada posibilidades y usos educativos. En Baldiris, S. y otros (eds.). Recursos educativos aumentados. Una oportunidad para la inclusión (pp. 8-29). Bogotá: Sello Editorial Tecnológico Comfenalco.

Ruiz Torres, D. (2013). La realidad aumentada y su aplicación en el patrimonio cultural. Gijón: TREA.

Rueda Ortiz, R. (2001). Evaluación de hipertextos. Perspectivas de diseño e investigación educativa. Bogotá: Universidad Central Colombia, 275-285.

Salazar Correa, N. A. (2018). Aplicación del Programa “Mis lecturas favoritas” en el desarrollo del nivel de comprensión lectora en las alumnas del sexto grado de Educación Primaria de la Institución Educativa N.º 11523 de Pucalá - Lambayeque.

Sampieri, R. H., Collado, C. F., Lucio, P. B., Valencia, S. M., y Torres, C. P. M. (1998). Metodología de la investigación. (vol. 6). México, D. F.: McGraw-Hill.

Schunk, D. H. (2012). Teoría del aprendizaje: Una perspectiva educativa (6.ª ed.). México: Pearson.

Soriano, M., Vidal-Abarca, E., y Miranda, A. (2003). Comparing two instruction procedures for text comphrension and text learning: Direct instruction and reciprocal teaching. Journal for the Study of Education and Development, 19(74), 57-65. doi:10.1174/021037096763000781

Tabares Higuita, L. X. (2017). El hipertexto como herramienta educativa: un recorrido conceptual. Revista Q, 3(5).

Thorne, C., Morla, K., Uccelli, P., Nakano, T., Mauchi, B., Landeo, L., … y Huerta, R. (2013). Efecto de una plataforma virtual en comprensión de lectura y vocabulario: Una alternativa para mejorar las capacidades lectoras en primaria. Revista de Psicología. 31(1), 3-35.

Unicef (2003). Guía metodológica. Video validación de materiales IEC. Recuperado de https://www.unicef.org/peru/informes/gu%C3%ADa-metodológica-video-validación-demateriales

UMC - Minedu. (2016). Resultados de la evaluación censal de estudiantes. Recuperado de http://umc.minedu.gob.pe/wp-content/uploads/2017/04/presentacion-ECE-2016.pdf

Vallés Arándiga, A. (2005). Comprensión lectora y procesos psicológicos. Liberabit, 11(11) 49-61.

Vallés Arándiga, A., y Vallés Tortosa, C. (2006). Comprensión lectora y estudio. Intervención psicopedagógica. Valencia: Promolibro.

Wittrock, M. C. (1985) La investigación de la enseñanza, II. Métodos cualitativos y de observación. Barcelona: Paidós Educador.

Metrics to Understand Future Maintenance Effort Required of a Complicated Source Code

Michael Dorin

mike.dorin@stthomas.edu / Universität Würzburg. Würzburg, Germany

Sergio Montenegro

sergio.montenegro@uni-wuerzburg.de / Universität Würzburg. Germany

Recepción: 17-6-2019 / Aceptación: 9-7-2019

ABSTRACT. An enduring engineering problem is the creation of a source code too complicated for humans to review and understand. A consequence of a complicated source code is that it requires more effort to be implemented and maintained. Exacerbating the problem is a lack of a proper understanding of exactly what the words “complicated” and “complex” mean, as the definitions of these words are often misconstrued. Some systems are indeed inherently complex, but this does not mean they must be complicated. In our research, several open-source projects were evaluated using software metrics to map the complicatedness of a source code with the ongoing effort to sustain the project. The results of our research show that a relationship exists between a complicated source code and the maintenance effort. It is clear that adhering to proper coding practices and avoiding a complicated code can result in a much more manageable future maintenance effort.

KEYWORDS: analysis, metrics, complex, complicated, source code

Métricas para comprender el esfuerzo de mantenimiento futuro requerido de un código fuente complicado

RESUMEN. Un problema de ingeniería duradero es la creación de código fuente demasiado complicado para que los humanos lo revisen y comprendan. Una consecuencia del código fuente complicado es que requiere más esfuerzo para implementar y mantener. Lo que exacerba el problema es la falta de una comprensión adecuada de lo que significan exactamente las palabras “complicado” y “complejo”, ya que estas definiciones a menudo se interpretan mal. Algunos sistemas son realmente intrínsecamente complejos, pero esto no significa que deban ser complicados. En nuestra investigación, se evaluaron varios proyectos de código abierto utilizando métricas de software para mapear la complejidad del código fuente con el esfuerzo continuo para mantener el proyecto. Los resultados de nuestra investigación muestran que existe una relación entre el código fuente complicado y el esfuerzo de mantenimiento. Está claro que adherirse a las prácticas de codificación adecuadas y evitar el código complicado puede resultar en un esfuerzo de mantenimiento futuro mucho más manejable.

PALABRAS CLAVE: análisis, métricas, código fuente complejo, complicado