Pedagogía Diferencial

Psicología cognitiva. Individualización del aprendizaje. Métodos de enseñanza. Haertel. Modelo de Carroll, Bloom, Glaser y Slavin. Síntesis de Hattie

  • Enviado por: Sonia
  • Idioma: castellano
  • País: España España
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Pedagogía Diferencial

Curso académico 2004/5

Introducción

I. La individualización del aprendizaje

1.1. Modelos de aprendizaje basados en el individuo:

1.1.1. La síntesis de Haertel et al. (1983)

Introducción

1.1.1.1. Variables aptitudinales del estudiante

1.1.1.2. Variables instructivas

1.1.1.3. Variables de ambiente es­timulante

1.1.2. Algunos modelos relevantes:

1.1.2.1. El Modelo de Carroll (1963)

1.1.2.2. El modelo de Bloom (1968, 1976)

1.1.2.3. El Modelo de Glaser (1976, 1977, 1980, 1982)

1.1.2.4. Modelo de Slavin (1984)

1.2. El modelo-síntesis de Hattie (Fraser et al., 1987)

Introducción: Una visión de síntesis

1.2.1. Las condiciones de la individualización: Factores sociales

1.2.2. Factores contextuales de la enseñanza

1.2.2.1.Factores de la escuela

1.2.2.2. Factores del profesor

1.2.2.3. Factores de la enseñanza

1.2.3. El proceso de individualización

1.2.3.1. Factores del estudiante

1.2.3.2. Factores transaccionales de la enseñanza

1.2.3.2.1.Los métodos de enseñanza

1.2.3.2.2.Las estrategias de aprendizaje

Resumen

Introducción

Muchos autores han centrado su atención en la demostración de la univer­salidad de las diferencias, las cuales se extienden al ser humano y a otras formas de vida animal, y alcanza tanto al pasado como al presente. Se puede hablar de universalidad de las diferencias humanas. Estas son tanto intraindividuales como interindividuales y grupales. No es preciso insistir en ello. Amelang y Bartussek (1986, cap. 1: Funda­mentos de Psicología Diferencial) hablan de la universalidad de las diferencias humanas interindividuales. Tyler (1978, 33) proclama en el cap. 2 de su Psicología de las diferencias humanas que la "la variabilidad entre individuos, (es) un fenó­meno universal".

Sin embargo, a la vez que se estudian las diferencias indi­viduales y se proclama su existencia, como la única realidad manifiesta, se tiende a buscar parecidos entre los individuos en orden a formar grupos. Stern (1921, 15-16), citado por Amelang y Bartussek (1986, 39), hablando de los métodos de acceso a la psicología diferen­cial, dice que objeto de investigación son las características y los individuos. Se estudian las características para ver si varía una característica en muchos individuos y si se relacionan dos o más características en muchos individuos. Y se estudian los inviduos para describir (psicogra­fía) una individualidad en rela­ción con muchas características y para comparar dos o más indivi­dualidades en relación con muchas características.

La tendencia a la clasificación ha sido una constante huma­na. Se han seguido dos vías diferentes (Cfr. Orden, 1975, 123 ss.): Se han definido categorías a partir de grupos naturales y se han formado tipos, basándose en el predominio de un conjunto de caracterís­ticas psicosomáticas. Del hecho de que muchas carac­terísticas se pudieran medir y se presentaran con diversa intensidad en los distintos individuos surgió un nuevo enfoque de la Psicología y Psicología Diferencial centrado en los rasgos, que tan fructífero ha sido y sigue siendo.

No me detendré en el estudio de la existencia de diferencias de tipo biológico. Más próximas nos son las psicológicas. Voy a dar unos breves retazos sobre el gran cúmulo de variables que se estudian en Psicología, las cuales son el fundamento de la diferenciación psicológica.

Uno de los aspectos que más destaca cuando se estudian las diferencias humanas se refiere a la gran cantidad de características que se identifican desde la Psicología. He recogido en el Tesauro ISOC de Psicología. 1992 (Cindoc, 1993) una larga lista de rasgos de personalidad. Véase, a título de ilustración, en el párrafo siguiente el listado completo:

Adaptabilidad, agresividad, alie­nación, andro­ginia, asertividad, autocontrol, autoestima, auto­percepción, autoritarismo, búsqueda de sensaciones, competitivi­dad, conformi­dad, conservadurismo, creatividad, curiosidad, de­pendencia psico­lógica, dogmatismo, egocentrismo, emo­tividad, empatía, esponta­neidad, estabilidad emocional, estilo atribucio­nal, estilo cogni­tivo, estilo percepti­vo, extraversión, fanatis­mo, feminidad, impulsividad, independencia, infantilismo, intro­versión, irrita­bili­dad, locus de control interno-externo, maquia­velismo, mas­culinidad, moralidad, narcisismo, negativismo, nerviosismo, neu­roticismo, obediencia, objetividad, para­noidismo, pasividad, pesimismo, psicoticismo, reactan­cia, receptividad, responsabili­dad, rigidez mental, seguridad emocional, sexualidad, sinceridad, sociabili­dad, sugestión, timidez y tolerancia.

Si estos rasgos se pueden medir, ¿qué sujeto es igual a otro en todos ellos?

El otro aspecto que quiero resaltar hace referencia a la amplia diversidad de factores dentro de un mismo constructo. Véase el caso del intelecto. Es elocuente un párrafo de Viviane y Gilbert de Landsheere (Landsheere y Landsheere, 1994, 330):

"En el ámbito propiamente cognitivo (al menos en teo­ría), Guilford (1967) demostró la posibilidad de aislar ciento veinte factores del intelecto que al combinarse de forma diferente, teniendo en cuenta tanto su natura­leza como su peso respectivo, permiten afirmar que prácticamente no existen dos 'inteligencias' absoluta­mente idénticas".

Cuando se estudia la estructura de la diferenciación humana, se llega a la conclusión de su complejidad. El prof. De la Orden (Orden , 1988) incluye un cuadro en el que presenta la estructura de la diferenciación humana. Es un cuadro de base eminentemente psicológica, aunque el autor lo utiliza para sentar las bases de la diferenciación educativa.

Fuente: Orden (1988)

En él se parte de la existencia de unos factores determinantes (caracteres del grupo étnico y familiar, el sexo, la edad, caracteres del grupo cultural y nacional, el medio geográfico, la clase social y otros factores), los cuales tienen en su origen una vinculación o dependencia genética y/o del medio. A su vez, estos factores determinan la existencia en un determinado grado tanto de los rasgos comunes como de los específicos, dando finalmente lugar a la personalidad individual.

¿De dónde proviene, pues, la individualidad? Fundamentalmente de los rasgos, que es en donde difieren los sujetos. Son tres las fuentes de diferenciación, dado que las diferencias pueden provenir:

  • del distinto grado en que se dan los rasgos comunes;

  • de la existencia (o no) de los rasgos específicos; y

  • de la forma peculiar de interaccionar todos ellos.

¿En qué medida a partir de dicho cuadro se sientan las bases de la diferenciación psicológica? Esta pregunta está en relación con el nacimiento de la Psicolo­gía Diferencial. En efecto, ésta nace complementando a la Psicología Gene­ral. Y mientras ésta se apoya en el paradigma experimental, la Psicología Diferencial se apoya en el correlacional (Cfr. Teje­dor, 1988, 593).

¿Cuáles son las formas de análisis de estos elementos en la Psicología de las Diferencias? El estudio de las diferencias en un rasgo se contempla de dos formas:

  • Se puede estudiar si existen diferencias en un rasgo desde la perspectiva de un factor de diferenciación. Se estudia preferentemente en qué medida existen diferencias en inteligencia, rendimiento escolar, aptitudes y talentos espe­ciales, personalidad, en inte­reses y valores, en estilos cogniti­vos, entre las variables de criterio más conocidas, desde la perspectiva de factores o atributos tales como el sexo, la edad, la raza, la clase social y el medio geográfico, por citar los más sobresalientes.

  • Se puede también estudiar si existen diferencias en un rasgo desde la pers­pectiva de otro rasgo, el cual actúa como factor de diferen­cia­ción. En ocasiones, las variables o rasgos en los cuales difieren los factores se con­vierten ellos mismos en factor de diferencia­ción. Piénsese en grupos de alta y baja capacidad; de alto, medio y bajo rendimiento; de un estilo cognitivo dependiente o independiente de campo; de comportamiento extrover­tido o introvertido, etc. En estos casos se estudia en qué medida estos grupos, definidos por el establecimiento de categorías en un rasgo significativo, difieren, a su vez, en otros.

El estudio de estas diferencias es objeto de la Psicología Diferencial. Anastasi (1966) dice que la Psicología Diferencial consiste en esencia en la "in­vestigación cuantitativa de las diferencias individuales en la conducta". Pinillos (1975) afirma que "pretende esclarecer la naturaleza de los determinantes de las diferencias indivi­duales empleando para ello procedimientos estadísticos". Y Beloff (1979) sostiene que "se centra en el estudio de las diferencias indivi­duales, cuyos aspectos cuantita­tivos se conocen como psicome­tría" (Cfr. Tejedor, 1988, 593/4).

No parece existir duda de que son, en esencia, tres las funciones asignadas a la Psicología Diferencial, aunque no todas en el mismo grado de importancia, siendo las primeras las prioritarias:

  • "Constatación de diferencias humanas, estudio o descrip­ción de las diferencias existentes entre los individuos y entre los grupos de individuos en sus variables psicológicas (Amelang y Bastussek, 1986; Minton y Schneider, 1980; Alvarez Villar, 1966; Anasta­si, 1970; Tyler, 1978)".

  • "Explicación de su origen o "por qué": Explicar el origen de las diferencias (Amelang y Bartussek, 1986); comprender los factores responsables de las diferencias (Minton y Schneider, 1980) o esclarecer la naturaleza de las diferencias individuales (Pinillos, 1975), son funciones que pueden agruparse dentro de este apartado.

  • "Mostrar las consecuencias de las diferencias" (Ame­lang y Bartussek, 1986). Esta es una función citada menos frecuentemen­te. Ya nos situaría próximos a la Psicología y Política Sociales.

  • Puesto que los métodos de estudio derivan de los cometidos, los métodos de la Psicología Diferencial son fundamentalmente de tipo correlacional, tal como queda dicho.

    Mas es necesario dar un paso adelante, sentando la tesis fundamental de este apartado, que se comprenderá a lo largo de toda la obra. ¿Cuál es la relación de la Psicología Diferencial y la Pedagogía Diferencial? Si ésta es entendida como adecuación de la educación a las diferencias individuales de los alumnos, entonces la relación entre ambas disciplinas es distante; la aportación de la Psicología Dife­rencial a la Pedagogía Diferencial es mínima.

    Entre la disciplina Diferencias individuales y educación (o Pedagogía Diferencial) y Psicología Diferencial encuentro algunas semejanzas y sobre todo muchas diferencias. Veamos brevemente:

  • Ambas se dedican al estudio de las diferencias humanas, si bien éste no es cometido propio de la educación diferencial.

  • Pérez Juste (1981, 118) a este respecto es muy claro. Señala un primer cometido a la Pedagogía Diferencial: "se interesa -dice- por dos grandes núcleos de contenidos, el referente al estudio de las diferencias humanas ...". Confiesa que éste no es su campo específico, "siendo la caren­cia de una disciplina como la Psicología diferencial en el curriculum la que obliga a incluir el primer ámbito de preo­cupaciones -el estudio de las diferencias humanas- en la Pedago­gía diferencial".

    Cuando los autores definen la Pedagogía Diferencial, todos parecen concordar de un modo u otro en que su punto de partida son las diferencias significativas entre los hombres. Otra cosa es cómo hayan de ser catalogadas estas diferencias, como signi­ficativas estadística y/o pedagógicamente, y como grupales y/o individuales.

    Ambas estudian diferencias humanas significativas. ¿De qué significación se habla? Las diferencias significativas de las cuales se interesa una y otra materia son de diverso tipo. La significación de la Pedagogía Diferencial es de tipo práctico, mientras que la de la Psicología Diferencial es de carácter científico, estadístico.

    En efecto, hay dos tipos de significación, estadística y práctica. El problema radica en la decisión derivada de la significación cuando alguna diferencia no es de idéntica naturaleza. Veamos el cuadro en cuanto a lo adecuado de la decisión. Adecuación de la decisión sobre las diferencias cuando la significación es de diferente tipo:

    Significación estadística

    Significación pedagógica

    Significativa

    No significativa

    Significativa

    Decisión no conflictiva (1)

    Decisión conflictiva (2)

    No significativa

    Decisión conflicta (3)

    Decisión no conflictiva (4)

    En las cuadrículas (1) y (4) las decisiones son claras. En la (2) en el campo de la Psicología Diferencial, como afirma Tyler (1978), priman claramente las diferencias significativas de carácter esta­dístico o de probabilidad de ocurrencia de sucesos. Las diferencias en el campo de la educación diferencial han de ser valoradas conforme a criterios de significación práctica o pedagógica. Por eso, en la casilla (3) ante el supuesto conflicto predominan los criterios pedagógicos y no los psicológicos.

  • Se diferencian, además, en que el criterio de diferenciación de la Psicología Diferencial son las variables o rasgos psicológicos, mientras que el de la Pedagogía Diferencial son las variables pedagógicas.

  • La aportación que la Psicología Diferen­cial, sin más adjetivos, pueda hacer a la Pedagogía Diferencial es muy limitada: Las diferencias psicológi­cas significativas no son por sí mismas pedagógicamente signifi­cativas. Las diferencias de que habla la Psicología Diferencial son diferencias en rasgos psicológicos. Sin embargo, las diferen­cias de que se habla en Pedagogía Diferencial son diferencias en variables pedagógicas, tanto de entrada como de proceso, por cuanto se relacionan significativamente con variables de producto educativo.

    Anteriormente se apuntó que la Psicología Diferencial estudia las diferencias en rasgos desde la perspectiva de factores de diferenciación o de otros rasgos. Pues bien, mientras se ha apuntado un cometido básico a la Psicología Diferencial, se puede atribuir otro previo y no esencial a la Peda­gogía Diferencial, cambiando lo cambiable: 1) Se puede estudiar si existen diferencias en alguna variable pedagógica desde la perspectiva de algún factor de diferenciación; y 2) Se puede también estudiar si existen diferencias en alguna variable pedagógica desde la pers­pectiva principalmente de un rasgo psico­lógico o de otra variable pedagógica, la cual actuaría como factor de diferen­cia­ción.

    Probablemente, pocos rasgos son rele­vantes peda­gó­gicamente hablando, es decir, desde el punto de vista de la diferenciación de procesos. Si recordamos la lista anterior de variables psicológicas no podemos menos de preguntarnos dónde están el rendimiento previo, la dispo­sición al aprendizaje y el autoconcepto académico como las variables de entrada más destacables.

    Así, pues, no nos interesan, en cuanto tales, las variables psicoló­gicas, a no ser que tengan relación con variables educativas. Pues bien, operativa­mente ese objetivo se logra de un modo claro mediante la puesta en rela­ción de las varias caracte­rísticas humanas con variables educativas, principalmente de producto educativo. Las variables de producto educativo son bási­camente cognitivas (rendimiento) y afecti­vas (actitudes).

  • Y se diferencian radicalmente en que la tarea específica de la Pedagogía Diferencial es la adecuación de la educación a las diferencias pedagógicamente significativas, con lo que ello con­lleva de carácter metodológico, la utilización del método experimental.

  • La perspectiva de la Psicología Diferen­cial no es la de la Peda­gogía Diferencial, aunque sirva en el inicio aquélla de sopor­te a ésta en algunos aspectos. La sola razón de que no exista en el Plan de Estudios de Pedagogía la Psicología Diferencial no se justifica su in­clusión en una defini­ción.

    El prof. Pérez Juste incluye en su definición, junto con noso­tros (López López, Tourón y González Galán, 1991), una palabra en la que radica la esencia de la Pedagogía Diferencial: Me estoy refiriendo a la palabra adecuación. Se habla de "adecuación de la acción educa­tiva a tales diferencias" (Pérez Juste, 1983) y de "adecua­ción (...) del proceso educativo a las diferencias humanas indi­vi­duales" (López López et al., 1991). En esencia "adecuación" es un término que equivale a "dife­renciación educativa" del prof. De la Orden (Orden, 1991) y "adaptación educativa" de la profesora García (1991). Esto es lo que constituye la esencia de la Pedago­gía Diferencial.

  • Otra de las características básicas de la Pedagogía Diferencial, no así de la Psicología Diferencial, es el hecho de que las diferencias de que trata aquélla son en último término de carácter individual, aunque hayan de tratarse por múltiples razones en contexto de grupo.

  • Haciendo una incursión en la historia de la educación desde los tiempos más remotos, se llega a la conclusión de que ha sido una constante la introducción de algún tipo de diferencias en los sujetos de la educación, si bien han existido grupos de atención preferente.

    De dicha incursión en resumen puede afirmarse que la primera categoría de diferenciación ha sido la derivada de la edad, entendida como nivel de maduración y desarrollo. Se ha pensado, y era fruto de la experiencia, que la edad iba asociada a una serie de variables ante las cuales el proceso educativo tenía que ser diferente, dado que, entre otras variables, era diferente el nivel de desarrollo biológico, intelectual, moral, físico, de responsabilidad y intereses. Tan relevante ha sido la edad que la estructuración vertical de los sistemas educativos de los distintos países se ha efectuado a partir de ella.

    Además de esta variable, otros grupos de preferente aten­ción han sido los sujetos bien dotados intelectualmente, los de ingenio limita­do o defi­cientes mentales, los deficientes físicos de diverso tipo, los pobres y las mujeres. Y estas variables han tenido un alto grado de universalidad.

    Por otra vía, el prof. De la Orden (1988) hace derivar diversas formas de diferenciación educativa: Se analiza en primer término en qué grado existen diferencias en los diversos rasgos desde la perspectiva de los diversos factores; y a continuación se examina en qué medida se puede justificar una educación diferencial en función de factores tales como el sexo, la edad, la raza, la clase social, etc.

    Igualmente, dicho autor hace derivar distintos tipos de educación grupal a partir de la diferente distribución de los rasgos. En efecto, distingue entre rasgos aptitudinales y de personalidad. Los sujetos en los rasgos aptitudinales pueden ser considerados como normales y anormales; éstos, a su vez, pueden serlo por exceso (educación de superdotados) y por defecto (educación de deficientes). Sin embargo, los sujetos en rasgos de personalidad solamente pueden ser contemplados en normales y anormales, siendo éstos objeto de educación especial, tanto si son por exceso como por defecto.

    Se pueden formar, por tanto, grupos desde el punto de vista de la organización educativa, los cuales sirven de contexto. Estos ordinariamente constituyen formas de educación diferencial de ca­rácter autónomo. Las diferencias individuales no se quedan fuera del aula, a la puerta de la escuela. Tyler (1969) dice en la cuarta edición de la Encyclopedia of Educational Research (AERA) (voz: individual differences) que:

    "un profesor que trate con 300 estudiantes al año, durante cuarenta años de docencia, no encontrará dos completamente iguales. Y si en vez de enseñar a 12.000, a lo largo de toda su carrera, enseñara a 12 millones, la afirmación sería igualmente válida. El carácter único, la singularidad del individuo es un hecho funda­mental de la vida".

    El profesor De la Orden (Orden, 1988, 457) había escri­to:

    "El énfasis en diferenciación educativa, en función de la personalidad del educando, está en la base de toda P.D. (Peda­gogía Diferencial), se refiera ésta a nor­males o anormales, a hombres o mujeres, a párvulos o adultos".

    Y nosotros mismos (López López et al., 1991, 86) habíamos dejado constancia de que era preciso sentar en la base de toda acción educativa dife­renciada la atención a las diferencias indi­vi­duales:

    "Lo que proponemos es construir una Pedagogía Diferen­cial que tome como punto de mira la adecuación a las diferencias humanas individuales".

  • Otra de las características que diferencian a la Pedagogía Diferencial de la Psicología Diferencial estriba en que el interés de aquélla radica en las variables de entrada y de proceso en orden a producir las mejores diferencias de producto.

  • Interesa, pues, cómo entra el educando al proceso educativo. ¿Está el educando en el punto óptimo para iniciar el proceso siguiente? ¿Qué variables de entrada de los educandos son relevantes para tener éxito en el proceso que se inicia a continuación?

    Importa, sobre todo, qué se puede hacer durante el proceso que marca la distancia entre la entrada y la salida o fin del proceso. ¿Cuáles son las variables del alumno significativas durante el proceso educativo? ¿Cuáles son sus necesidades? Con frecuencia he recurrido a definir dos tipos de proceso educativo, uno como rampa y otro como escalera. En cualquiera de los casos es subida, pero, mientras en la rampa el ascenso es gradual y sin solución de continuidad, en la escalera es por saltos y con solución de continuidad. Y cuanto la distancia vertical entre los escalones sea mayor, más insuperable es la subida.

    En resumen, se puede afirmar que, aunque es una tendencia natural el formar grupos, sea cual sea la forma como esto se haga, lo que realmente existe son las diferencias individuales, son los alumnos individuales. De ahí la necesidad de atender en el proceso educativo a las únicas diferencias realmente existen­tes, las individuales.

    Por todo ello, la Pedagogía Diferencial queda definida del siguiente modo:

    disciplina científica que tiene objeto el estudio de la adecuación del proceso educativo a las diferencias humanas.

  • De todo lo dicho deriva, en cuanto a aspectos metodológicos el que, mientras los métodos de la Psicología Diferencial son de carácter correlacional, como no podía ser de otro modo (Cfr. Tejedor, 1986), el método experimental se erige en el centro de atención de la Pedagogía Diferencial.

  • En efecto, el medio a través del cual se produce la adecuación a las diferencias humanas pedagógicamente significativas son los métodos y las estrategias de individualización. Por consiguiente, la tarea básica de la Pedagogía Diferencial consiste en identificar aquéllos medios de individualización que mejor se adecúen a dichas diferencias. Esto se comprueba a través del método experimental. Es claro que éste no puede estudiar las diferencias individuales, dado que éstas forman parte de la varianza de error, pero puede ser el instrumento adecuado para evaluar aquellos modos de intervención que tienen un carácter eminentemente individualizador.

    Por ello, a la pregunta de si son los métodos de investigación de la Peda­gogía Diferen­cial los de la Psicología Diferencial no parece que la respuesta sea tan sencilla de formular. Una posibilidad es la de afirmar que los métodos de investigación propios de la Pedagogía Diferencial son los comparativo-causales. En este tipo de estudios se busca identificar relaciones de causalidad, pero la variable que el investigador estudia como posible causa no es manipulable o ya se ha producido. Arnal et al. (1994, 171) lo dicen claramente: "La mayoría de los estudios en psicología y pedagogía diferencial son de este tipo". Con esta afirmación solamente se puede estar de acuerdo par­cial­mente. Esta afirmación sería justi­ficable si la función de la Pedagogía Diferencial fuera el es­tudio de las diferencias significativas en educación. Pero esto no es así.

    En mi opinión es más acertada la afirmación siguiente: "La mayoría de los estudios en lo que puede decirse que es función previa de la Pedagogía Diferencial son los estudios de correla­ción". Es decir, mientras en Psicología Diferencial existen tal vez en idéntica proporción estudios comparativo-causales y es­tudios de correlación, en Pedagogía Diferencial son más los estudios de correlación que los comparativo-causales. Pero desde luego el método propio de la Pedagogía Diferencial es el método experimental.

    Más adelante se hablará de modelos de aprendizaje basados en el individuo. Dichos modelos contienen unos factores cuya rele­vancia viene definida por su relación con variables de producto educativo, principalmente de rendimiento. Pues bien, la mayoría de los estudios que ponen en relación variables de los factores - excepto los que son de intervención propiamente dicha, es decir, métodos y estrategias- con variables de rendimiento o producto son estudios de correlación. En este sentido son mucho más a­bundantes y útiles en Pedagogía Diferencial los estudios de correlación que los comparativo-causales.

    Después de ir profundizando más en el concepto, llegando a una definición, es cuando se dedicarán las energías a justificar que la Pedagogía Diferencial es una disciplina científica que tiene por objeto el estudio experimental de la adecuación del proceso educativo a las diferencias individuales.

    Por ello, los esfuerzos estarán orienta­dos hacia dicha tarea mediante la persecución de los siguientes objetivos:

    • Identificar los más relevantes modelos de aprendizaje basados en el individuo;

    • Evaluar sus elementos;

    • Describir y evaluar los sistemas de individualización de la enseñanza; y

    • Construir un modelo de individualización a partir de la doctrina anterior.

    I. La individualización del aprendizaje

    1.1.Modelos de aprendizaje basados en el individuo

    Recuérdese la pregunta básica que se pretende responder a través de las páginas siguientes:

    ¿Qué variables, características o diferencias humanas, tanto de entrada como de proceso, son relevantes en orden a que, adecuando a ellas las variables pedagógicas de proceso, el producto de los estudiantes sea el óptimo?

    En este apartado esta pregunta la vamos a intentar responder mediante el recurso a lo que dicen los autores de los más relevantes modelos de aprendizaje basados en el individuo. Como sería imposible exponer con cierto detalle el pensamiento de todos los autores relevantes, ha parecido conveniente acudir a una síntesis a través de la cual se tendrá una visión próxima a su pensamiento.

    1. 1.1. La síntesis de Haertel et al. (1983)

    Introducción

    Es oportuno agradecer a Haertel, Walberg y Weinstein (1983) el trabajo titulado Psychological models of educational performance: A theoretical synthesis of constructs, que tan bien resiste el paso del tiempo. En algunos momentos se recurrirá a los juicios que formulan Fraser, Wal­berg, Welch y Hattie (1987, cap. 4) y Walberg (1986) en su traba­jo Syntheses of research on teaching, cuando presenta su Modelo de Productivi­dad Educativa.

    En el trabajo de Haertel et al. (1983) se revisan 8 teorías o modelos, no exhaustivos, que presentan concep­ciones de totalidad sobre el aprendizaje del estudiante en con­textos de aula. El valor específico que tienen estos ocho modelos de aprendizaje estudiantil reside en que Haertel y sus colegas "excluyeron los modelos basados en situa­ciones de grupo más bien que en situa­ciones individuales (...) aunque la mayor parte de la enseñanza se desarrolle en situa­ciones grupales y no individuales" (Fraser et al., 1987, 187). Es decir, son justamente los modelos que son propios de nuestra concepción de la adecuación de la acción educativa a las diferen­cias humanas individuales.

    ¿Cuáles son esos ocho modelos de aprendizaje estudiantil más relevantes? Los ocho modelos o teorías aludidos son los de Bennett (1978), Bloom (1976), Bruner (1966), Carroll (1963), Cooley y Leinhardt (1975), Gagné (1974), Glaser (1976), y Harnischfeger y Wiley (1976). Haertel et al. (1983) presentan un excelente resumen de cada uno de los modelos, en los cuales no todas las variables son igualmente relevantes. En efecto, identificaron en esos modelos ocho constructos, de los cuales cuatro fueron comunes y esenciales a todos ellos y otros cuatro fueron menos cruciales.

    Se ha juzgado conveniente no incluirlos todos en estas páginas, dado que muchos son modificaciones o derivaciones de los tres más re­presentativos modelos de aprendizaje estudiantil de Carroll (1963), Bloom (1976) y Glaser (1976). No parece haber duda de que el modelo de Carroll (1963) fue el que mayor trascendencia tuvo en cuanto a influjo sobre otros modelos y el de Bloom (1968, 1976) en cuanto a influjo sobre la práctica educativa.

    Teóricos

    Condiciones de presagio

    Procesos instructivos

    Resultados

    Carroll (1963)

    Aptitud. Perseverancia. Capacidad para comprender la enseñanza

    Oportunidad para aprender. Calidad de enseñanza (claridad de enseñanza; emparejamiento de la tarea a las características del estudiante).

    Habilidad en contenido.

    Cooley y Leindhardt (1975)

    Capacidad general. Rendimiento previo. Actitudes hacia la escuela, compañeros y profesores.

    Oportunidad. Motivadores. Estructura. Actos instructivos (organización del curriculum; especificación de objetivos; emparejamiento de estudiantes y curriculum.

    Rendimiento académico. Actitudes hacia la escuela.

    Bloom (1976)

    Conducta cognitiva de entrada (rendimiento previo; comprensión lectora; inteligencia verbal). Características afectivas (actitud hacia la materia; autoconcepto como alumno; actitud hacia la escuela)

    Uso de indicaciones (cues). Refuerzos. Feedback y correctivos (indicados por participación, abierta o cubierta, en la tarea de aprendizaje).

    Rendimiento. Conductas afectivas; proporción mejorada de aprendizaje

    Harnischfeger y Wiley (1976)

    Historial previo del pro fesor; historial previo del alumno; curriculum y factores institucionales

    Actividades del profesor y actividades hacia la meta del alumno

    Rendimiento

    Bennett (1978)

    Aptitud y rendimiento previo (parte del conte nido total comprendido) que representa oportunidad para aprender

    Claridad de enseñanza. Dificultad de la tarea y ritmo (subsumido en el contenido total comprendido). Variable de tiempo

    Rendimiento en la tarea del curriculum

    Gagné (1977)

    Condiciones internas de aprendizaje

    Motivación activadora. Información al alumno del objetivo. Dirección de la atención. Estimulación de la evocación. Proporcionar orientación del aprendizaje. Potenciar la retención. Promocionar el transfert de aprendizaje. Promover la ejecución y proporcionar feedback.

    Información verbal. Destrezas intelectivas Estrategias cognitivas. Actitudes.Destrezas motoras

    Glaser (1976)

    Task learnings already acquired. Prerequisite learnings. Estilo cognitivo. Task specific aptitudes. General mediating abilities.

    Desarrollo de procedimientos, materiales y técnicas que potencian la competencia-(p.e., estructuras de conocimiento; apren dizaje para aprender; contingencias de re fuerzo). Evaluación de los efectos de la enseñanza.

    Rendimiento académico competente; modelos generalizados de conductas; capacidad para posteriores apredizajes

    Bruner (1966)

    Destrezas individuales y predisposiciones. Contexto cultural

    Implantar predisposición al aprendizaje. Estructuración del conocimiento (modo de presentación; economía y poder). Se cuencia de materiales. Especificación de recompensas y castigos.

    Proceso de conseguir conocimiento

    Se incluirá uno más reciente, el de Slavin (1994), para que se vea cómo en esencia es modificación de los anteriores. Pues bien, este autor, al presentar su modelo de eficacia­ instructi­va, afirma de Carroll lo siguiente:

    "One of the most influential articles ever published in the field of educational psychology was a paper by John Carrool entitled A model of school learning (1963)" (Slavin, 1994, 142).

    Y, por su parte, Haertel et al. (1983, 79) dicen del modelo de Bloom (1976):

    "Bloom's (1976) model of school learning was also hea­vily influenced by Carroll's (1963) formulation".

    ¿Cómo clasificar los constructos? ¿Cómo clasificar las múltiples variables contenidas en los ocho mode­los? Dicen Haertel et al. (1983, 86):

    "Hay importantes aspectos comunes entre los varios modelos revisados. Todos especifican ciertas condiciones de pre-requisito para optimizar una enseñanza efectiva, todos proponen ciertas características del proceso de enseñanza-aprendizaje, y todos indican aquellos resultados cuantificables de la escolaridad que les conciernen".

    Es decir, condiciones de pre-requisito o presagio, de proceso instrucctivo y de resultados. Para tener una visión global y comparativa de todos ellos, se va a incluir en la página siguiente la tabla de Haertel et al. (1983, 80/1) tomando como rótulos los tres mencionados.

    Otra clasificación es la que presentan Fraser et al. (1987, cap.3: Contextual and transactional influences on science outcomes) en la que se hace teniendo en cuenta un criterio temporal: Existen unas variables contextuales (condiciones antecedentes), otras transac­cionales (interacciones) y finalmente las de productos (resulta­dos de la enseñanza). Las variables de los alumnos se encuadran dentro de las contextuales (características de los estudiantes), aunque también existen conductas del estudiante dentro de las transaccionales.

    Por su parte, en el Modelo de Pro­ducti­vidad Educati­va de Walberg (Walberg, 1986, 227. Cfr. Fraser et al., 1987, 158) los constructos se encuandran dentro de los nueve factores de su Modelo, agrupados alrededor de tres categorías -aptitud, enseñanza y ambiente-, que dan lugar a un determinado aprendizaje, tal como puede comprobarse más adelante.

    De este modo, todos los constructos pueden ser agrupados en las tres categorías generales de ap­titud, enseñanza y ambiente, que son las que servirán de esquema para los apartados siguientes.

    1.1.1.1. Variables aptitudinales del estudiante

    Las variables aptitudinales del estudiante, que los teóricos de los modelos citan, Walberg (1986, 227) las encuadra dentro de capacidad (ability) y motivación. Se las considera variables de entrada, necesarias para abordar el aprendizaje con éxito.

    Teóricos

    Capacidad

    Motivación

    Carroll (1963)

    Aptitud. Capacidad para comprender las enseñanzas

    Perseverancia

    Cooley y Leindhardt (1975)

    Capacidad general Rendimiento previo

    Motivadores (internos)

    Bloom (1976)

    Rendimiento previo. Comprensión lectora. CI verbal

    Actitud hacia la materia Autoconcepto como alumno

    Harnischfeger y Wiley (1976)

    Antecedentes del alumno

    Motivación intrínseca

    Bennett (1978)

    Aptitud. Rendimiento previo

    (Implícita)

    Gagné (1977)

    Condiciones internas de aprendizaje

    (Implícita)

    Glaser (1976)

    Learnings task already adquired Prerequisite learnings. Estilo cognitivo Task specific aptitudes. Capacidad general mediada

    (Implícita)

    Bruner (1966)

    Destrezas de tareas relevantes

    Predisposiciones

    Se aludía a la ausencia de variables pedagógicas entre las dimensiones habituales que la Psicología en general y la Psicología Diferencial en particular manejan. ¡Qué lejos se encuentran las variables de Carroll (1963) y las del resto de estos autores de aquellas largas listas de variables que mencio­nan los psicólogos y a las cuales dedican tanto tiempo de es­tudio!

    En las largas listas de variables que los psicólogos manejan, ¿dónde se encuentran la capacidad general y verbal, las aptitudes específicas, los requi­sitos y rendimientos previos? Esta es la razón por la que no estaba de acuerdo con la afirmación de Pérez Juste (1983) cuando decía que la primera tarea de la Pedagogía Diferencial, en ausencia de una Psicología Diferencial en los Planes de Estudio de Pedagogía, era el estudio de las diferencias humanas, tal como la Psicología Diferencial las estudia. A la Pedagogía Diferencial solamente le incumbe el estudio de las diferencias pedagógicamen­te significa­tivas.

    Haertel et al. (1983, 87) afirman que del factor capacidad emergen tres tipos generales de constructos: Capacidad general, aptitudes para tareas específicas y aprendi­zajes previos. Es decir, una capacidad que, por ser general, es valiosa en cualquier aspecto; una aptitud para tareas específicas y, además, un aprovechamiento previo suficiente para abordar los aprendizajes con continuidad.

    Hay unas variables que son relevantes cuando se entra al proceso educativo: Capacidad gene­ral, variables de aptitud no circunscritas solamente al apren­dizaje sino a otros aspectos de la vida; C.I. verbal y estilo cognitivo. Las variables más citadas son las que tienen relación próxima con aprendizajes; es la información acerca de los resultados antece­dentes próximos, es la comprensión lectora, es la aptitud acadé­mica, es el rendimien­to previo, es, en resumen, la capacidad para comprender las enseñanzas.

    Igualmente, en las variables de motivación, según Haertel et al. (1983, 87), se incluyen dos tipos de constructos: La vo­luntad (willingness) para comprometerse en el aprendizaje y el interés por una determinada materia. Son variables específicas, es decir, orientadas al aprendi­zaje: Perseverancia en el aprendi­zaje; actitud hacia la materia; auto­concepto académico, es decir, como estudiante, no cualquier auto­concepto; las predisposiciones al aprendizaje. Estas sí son va­riables del estudiante pedagógica­mente relevantes, es decir, cuya presencia o ausencia puede condicionar el logro de los objetivos o de los resultados.

    1.1.1.2. Variables instructivas

    Las variables instructivas se resumen en calidad y cantidad. Habrá tiempo de hablar de ellas más adelante, de volver a estas variables de calidad, sobre todo, y de cantidad, puesto que es en ellas donde reside la fuerza de la actividad educativa. Como puede verse en el resumen en forma de tabla de Haertel et al. (1983, 86), la calidad es el constructo que mayor atención recibe por parte de los teóricos, como no puede ser de otra manera.

    En la calidad se incluyen variables tales como claridad de enseñanza, estructura, adecuación a las necesidades del alumno o la organización del curriculum. También elementos instructivos específicos, entre los que se incluyen los motivadores, las indicaciones (cues) y el ritmo o el feedback. Por cantidad se entiende la cantidad de enseñanza, es decir, el tiempo, la oportunidad para aprender, la cantidad de escolaridad, el tiempo total de aprendizaje activo, entre las más importantes.

    Permítase resaltar que, sobre todo, las variables de cali­dad son las variables propiamente educativas, son variables de modelos centrados en el individuo, es decir, constructos básicos de individualización educativa. Se verá más adelante que es precisamente en algunas de ellas en donde reside la fuerza de las estrategias de individualización educativa, sea cual sea el método que las incorpore.

    Teóricos

    Calidad de enseñanza

    Cantidad de enseñanza

    Carroll (1963)

    Claridad de enseñanza. Ajuste tareas-características del estudiante.

    Oportunidad para aprender (tiempo).

    Cooley y Leindhardt (1975)

    Motivadores (externos). Estructura. Actos instructivos Actitud hacia los profesores.

    Oportunidad para aprender (tiempo).

    Bloom (1976)

    Uso de indicaciones (cues). Refuerzo. Feedback y correctivos.

    Participación en la tarea de aprendizaje(tiempo).

    Harnischfeger y Wiley (1976)

    Actividades del profesor.

    Actividades de logro del alumno(7 categorías de tiempo)

    Bennett (1978)

    Claridad de la enseñanza. Dificultad de la tarea y ritmo.

    Tiempo total de aprendizaje activo. Cantidad de escolaridad. Tiempo asignado a actividad del curriculum.

    Gagné (1977)

    Motivación activadora. Información al alumno de los objetivos. Atención dirigida. Estimulación de recuerdo. Proporción de orientación en el aprendizaje. Potenciación de la retención. Promoción del transfert de aprendizaje. Surgimiento del rendimiento y proporción de feedback.

    Glaser (1976)

    Materiales, procedimientos y técnicas que potencian competencia (p.e. estructuras de cono­cimiento; aprendizaje para aprender; contingen­cias de refuerzo). Evaluación de los efectos de la enseñanza.

    Bruner (1966)

    Implantación de una predisposición al aprendizaje. Estructuración del conocimiento. Secuencia de materiales. Especificación de premios y castigos.

    1.1.1.3. Variables de ambiente es­timulante

    Es muy reducida la referencia a constructos de tipo ambien­tal. Ni Carroll (1963), Harnischfeger y Wiley (1976), Bennett (1978), Gagné (1977), Glaser (1976) y Bruner (1966) incluyen alguno. Los dos autores que mencionan algún tipo de ambiente citan ambientes próximos, de la escuela y de los compañeros. Dejan fuera sobre todo el ambiente hogareño, que tan relevante resulta, tal como se verá más adelante.

    Teóricos

    Ambiente social de la clase

    Ambiente hogareño

    Influencia de los amigos

    Mass media

    Cooley y Leindhardt (1975)

    Actitudes hacia la escuela

    Actitudes hacia los compañeros

    Bloom (1976)

    Actitudes hacia la escuela

    Habrá podido notarse hasta ahora que los constructos más relevantes, si contemplan desde la atención a ellos prestada en los diferentes modelos de aprendizaje del estudiante, son los de capacidad (abi­lity) y calidad de enseñanza.

    1.1.2. Algunos modelos relevantes

    La mayoría de los modelos mencionados son modificaciones o derivaciones de los tres modelos más representa­tivos de aprendizaje estudiantil de Carroll (1963), Bloom (1976) y Glaser (1976). Estos tres modelos no son necesariamente distin­tos pero son puntos de partida convenientes para resaltar las principales tendencias.

    1.1.2.1. El Modelo de Carroll (1963)

    En la descripción del modelo de Carroll me voy a ayudar del mismo Carroll (1963, 1970), del excelente resumen de Clark (1985), en los resúmenes de Fraser et al. (1987, 188/9), de Haertel et al. (1983, 78), de la presentación que de él hace Bloom en su ya clásico trabajo Learning for Mastery (Bloom, 1968) y, finalmente, del artículo que el mismo Carroll 26 años después publicó (Carroll, 1989) para es­tudiar dos cosas, a saber, si el modelo fue al cabo del tiempo "adecuadamente confirmado como una interpreta­ción de los efectos del aprendizaje escolar" y, en segundo lugar, dice, "sobre los modos en que el modelo puede ser usado para resolver los ordinarios problemas que tenemos en educación" (p.26).

    Carroll (1963) parte del supuesto de que los estudiantes dominarán los objetivos instructivos, dependiendo del grado en que se les permita y de si quieren dedicar el tiempo necesitado en aprender los conteni­dos. Antes de definir los elementos de su modelo, especifica tres cruciales supuestos (Clark, 1985, 642):

    • El trabajo de la escuela puede ser dividido en una serie de tareas discretas de aprendizaje. "La tarea, dice (Carroll, 1963, 724), puede ser inequívocamente descrita y pueden encontrarse medios para hacer un juicio válido acerca de cuándo el alumno ha completado la tarea de aprendizaje -esto es, ha logrado la meta de aprendizaje que ha sido preparada para él".

    • El modelo se aplica solamente a una tarea de aprendizaje a un tiempo, aunque deberá ser posible describir un éxito del estudiante en el aprendizaje de una serie de tareas (p.e. todo el trabajo de un año escolar) mediante la suma de los resultados de aplicar el modelo a cada tarea componente.

    • No se ha pretendido aplicarlo a metas de la escuela que tienen que ver con el aprendizaje de actitudes y disposiciones, aprendizaje que sigue otro paradigma.

    El grado de aprendizaje de un alumno concreto, que pretende lograr una determinada tarea de aprendizaje es una función del tiempo. En teoría, si un alumno dedica al aprendizaje de una tarea el tiempo que necesita, entonces el aprendizaje será el adecuado. Ahora bien, ¿de qué depende el tiempo dedicado y el necesitado? La clave puede residir en responder a esta pregunta.

    Carroll pone en relación estas dos variables de tiempo, el realmente dedicado dividido por el necesitado, relación de la que resulta el grado conseguido de aprendizaje:

    Grado de aprendizaje escolar = f ( tiempo realmente dedicado/tiempo necesitado)

    El tiempo dedicado, pues, lo constituyen la oportunidad, la perse­verancia y la aptitud. El tiempo necesitado lo forman la capaci­dad para comprender las enseñanzas y la calidad de la enseñanza. El tiempo dedicado lo constituye la menor de las tres cantidades, incrementada o decrecida por la que sea la cantidad de tiempo que es necesaria, como re­sultado de la calidad de la en­señanza y la capacidad del alumno para comprender las enseñanzas.

    De los cinco constructos del modelo tres se relacionan con conductas de entrada de los alumnos (la aptitud, la perseve­rancia y la capacidad para comprender las enseñanzas) y las dos restantes se relacionan con procesos instructivos (oportuni­dad para aprender y calidad de la enseñanza). Veámoslos brevemente.

    • La aptitud es definida por la cantidad de tiempo necesaria a un estudian­te para dominar o aprender un curriculum, una tarea dada, una unidad de enseñanza o un objetivo a un criterio aceptable de dominio y bajo condiciones óptimas de aprendizaje. Es una especificación del tiempo dedicado.

    Carroll definió la aptitud como proporción de aprendizaje, si bien era habitualmente entendida como capacidad genérica y relativamente fija para efectuar varias clases de tareas de aprendizaje. Al definirla así, Carroll reconoció que muchos factores pueden afectar a la proporción de aprendizaje, incluyendo la experiencia previa de una específica tarea (historial de aprendizaje), así como rasgos y predisposiciones genética o ambientalmente determinados. Todo esto implica que un estudiante con alta aptitud dedicará menos tiempo a dominar un contenido que otro con baja aptitud.

    • La perseverancia es definida por la cantidad de tiempo que un estudiante desea invertir en el dominio de un objetivo o dedicar al aprendizaje de una tarea o unidad de enseñanza. Según este concepto, la perseverancia es una definición operativa de la motivación al aprendizaje, la cual juega un importante papel en la determinación del tiempo que un estudiante persistirá en una tarea de aprendizaje. Es una especificación del tiempo dedicado.

    A su vez, la motivación puede estar influída por el interés por una determinada materia, por las recompensas intrínsecas y extrínsecas, por la tolerancia a la incertidumbre o frustración, y por otros factores.

    • La oportunidad para aprender está en función de la planificación del tiempo por parte del maestro. Se refiere a la asignación de tiempo instructivo a unas tareas particulares de aprendizaje. La oportunidad para aprender se refiere a la máxima cantidad de tiempo que un alumno realmente debe haber dedicado en la consecución del dominio de una tarea de aprendizaje escolar. Bajo ideales condiciones, pues, a cualquier campo de aprendizaje del curriculum habría de asignársele exactamente la cantidad de tiempo que el alumno necesita para dominarlo. De tal modo que cuanto más insuficiente sea la oportunidad, menor será la probabilidad de dominio de la tarea; y, del mismo modo, una oportunidad excesiva puede tener efectos nocivos sobre la motivación de los más rápidos. Es una especificación del tiempo dedicado.

    Sin embargo, el tiempo es limitado; limitación que viene fijada tanto por las escuelas, los maestros, los horarios escolares o programas como por la amplia variabilidad en las diferencias individuales de los estudiantes en la proporción de aprendizaje. Los maestros ordinariamente se comprometen en la asignación de una cantidad de tiempo razonable para cada tarea de aprendizaje, ajustando el ritmo de enseñanza de modo que la mayor parte de los estudiantes tengan éxito en el aprendizaje. Frecuentemente, la oportunidad para aprender es menor que la requerida según la aptitud del estudiante. Los maestros, que son pobres jueces sobre cuánto tiempo dejar, tienden a pre­sen­tar demasiado contenido y frustar a sus estudiantes.

    • Capacidad para comprender la enseñanza. El razonamiento de Carroll es que la carga de realizar inferencias, conclusiones y deducciones recae básicamente en el alumno, de tal modo que la inteligencia general sería un importante moderador de la proporción de aprendizaje. Y, del mismo modo, en tareas en las cuales el lenguaje de la enseñanza es complejo y poco familiar, la capacidad verbal del estudiante sería un moderador asimismo de la proporción de aprendizaje. Es una especificación del tiempo necesitado: Cuanto mayor es la inteligencia general y la capacidad verbal, mayor es la capacidad para comprender la enseñanza y, en consecuencia, menor es el tiempo necesitado para aprender. Así, pues, esta variable es diferente de la aptitud del estudiante y tiene dos componentes: 1) Inteligencia general; y 2) Capacidad verbal.

    • La calidad de la enseñanza es, de una forma operacionali­za­da, la organización de la enseñanza para una fácil adquisición por los estudiantes. En Carroll (1963) se dice que calidad de enseñanza consiste en que al alumno se le ha de decir, en palabras que pueda enten­der, qué es lo que hay que aprender y cómo aprenderlo; significa ajuste de la tarea a las características del estudiante; implica que los varios aspectos de la tarea de aprendizaje deben ser presentados en tal orden y con tal detalle que, en la medida de lo posible, cada paso del aprendizaje esté adecuadamente prepara­do por el paso previo; conlleva el que la enseñanza esté adaptada a las especiales necesidades y características del alumno, in­cluyendo su estadio de aprendizaje. Es una especificación del tiempo necesitado: Cuanto mayor es la calidad de la enseñanza, menor el tiempo necesitado para aprender.

    Por tanto, dice Carroll (1989, 26) al comentar las tres varia­bles de tiempo -aptitud, oportunidad, perseverancia- en su modelo original:

    "El tiempo realmente dedicado al aprendizaje, en cual­quier situación dada, es la menor de las tres variables de tiempo. Esto es, la cantidad de tiempo dedicado es el tiempo realmente necesitado por un estudiante, re­ducido por cualquier cantidad de tiempo que el estu­diante no dedica al aprendizaje, ya sea por falta de oportunidad (proveniente de circunstancias externas que no están bajo el control del estudiante) o por la propia vo­luntad del estudiante de dedicar tanto tiempo como sea necesario".

    Carroll (1989), 25 años después de que diera a conocer su modelo, formula algunas tesis respecto de las variables del modelo, reflexiona y plantea algunos interrogantes para el futuro. Respecto a la cantidad de enseñanza afirma que no hemos considerado adecuadamente el tiempo como variable; se precisan mejores medidas de tiempo en la tarea. El problema, dice, es que, aunque podamos medir el tiempo, no podemos, sin embargo, medir significativamente lo que pasa dentro de la cabeza del estudiante durante ese tiempo o asegurarnos inequívocamente de que lo que discurre por la cabeza del estudiante se dirige al aprendizaje. Es decir, no podemos saber lo que ocurre durante ese tiempo.

    En este sentido, dice, el tiempo es un concepto psicológica­mente vacío. Todo lo que podemos decir con cierta seguridad es que cualquier aprendizaje que ocurra requiere tiempo. Es probablemente el constructo calidad de enseñanza el que menos influencia ha tenido en otros modelos y menos estudios ha generado. Sin duda, dice, la elaboración de Bloom es la que ha generado más investigación, aunque los elementos señalados por Bloom han sido en su naturaleza muy mecánicos o de procedi­mientos (evaluación formativa periódica, feedback correctivo, tutoría y asignación de deberes), despreciando la cuestión básica de cómo el contenido de la enseñanza ha de ser organizado y presentado (Cfr. Carroll, 1989, 29).

    Se entiende que el componente básico del modelo de aprendi­zaje es el tiempo. El énfasis en el tiempo o cantidad de escolaridad ha sido incorporado en muchos modelos desarrollados posteriormente. Tiene razón Clark (1985), al comentar el modelo de Carroll (1963), cuando dice que el modelo se ha mantenido a través del tiempo como un poderoso instrumento para conceptualizar los pro­blemas educativos y para organizar las investigaciones sistemáti­cas y así poder explorar­las.

    Coo­ley y Leinhardt (1975, 1978, 1980) reetiquetaron muchas partes del modelo de Carroll y prefirieron estudiar la clase más que al individuo. Este énfasis parece apropiado porque la mayor parte de la enseñanza tiene lugar en grupo y no individualmente. Los cuatro constructos en el modelo de Cooley y Leinhardt fueron los motivadores, la oportunidad, la calidad de los actos instructivos y la estructura del material de enseñanza. Los tres primeros son los mismos que en el modelo de Carroll. El cuarto elemento fue de mucho interés para los investigadores educativos en el años 1960 y 1970 pero fue omitido en modelos tales como los de Bloom (1976) y Glaser (1980).

    Harnischfeger y Wiley (1976), por otra parte, no estuvieron tan comprometidos con el énfasis sobre el curriculum, la calidad de los maestros y la eficiencia con la que el tiempo fue utiliza­do. Quisieron distinguir claramente entre tiempo expuesto al aprendizaje y tiempo dedicado al aprendizaje. Solamente una parte del tiempo expuesto se convierte en aprendizaje estudian­til. Su modelo suponía que las actividades del maestro, las cuales están influídas por las características institucionales y su historial, afectan el aprendi­zaje estudiantil solamente media­tizadas por las actividades del niño. Los maestros pueden utili­zar varios procedimientos de agrupamiento y su adecuación a cada individuo influirá a ambos, a la cantidad de tiempo activamente comprometido en el aprendizaje y a la cantidad de tiempo necesi­tado para aprender. Los maestros también difieren en su capacidad para motivar y controlar sus actividades y ocupaciones. Como en el modelo de Carrol, la capacidad del estudiante para comprender la enseñanza es un factor para un aprendizaje efectivo, pero Harnischfeger y Wiley la contemplaron como más relacionada con la sensibilidad interpersonal del maestro para pautar la enseñanza adecuadamente a los niños particulares. Sin embargo, Harnischfe­ger y Wiley situaron las actividades y ocupaciones del alumno en el centro del proceso de aprendizaje y sostenían que las caracte­rísticas previas del estudiante tienen efectos directos sobre el aprendizaje así como efectos indirectos a través de las activi­dades del niño.

    Otros modelos en los cuales se resalta la importancia del tiempo son los de Berliner (1979), que resalta los tipos de conductas del maestro y las prácticas instructivas que incremen­taban el tiempo de aprendizaje académico, y los modelos matemáti­cos de Lau (1978) y Hanuschek (1979) que relacionaron el rendi­miento y componentes de tiempo.

    Estos modelos de "tiempo" se concentran principalmente en los varios factores que afectan al tiempo dedicado a la tarea. Los efectos del ambiente de clase y la escuela son de importancia periférica puesto que contribuyen solamente al tiempo en la tarea del individuo. Aun cuando los modelos de tiempo resaltan al niño en el proceso de aprendizaje, estos modelos son determinísticos en el sentido de que el modo como el niño procesa la información, el sentimiento de éxito o fracaso y el modelado por el maestro desempeñan papeles de menor importancia. Los modelos incorporan diferentes concepciones del papel del maestro y del curriculum, pero las diferencias están más relacionadas con la capacidad de los maestros para mantener al niño en la tarea -la tarea o el contexto del curriculum pueden tener efectos en el mantenimiento del interés y de la atención de los niños. Hay poco interés por los procesos reales de aprendi­zaje.

    No se ha realizado ningún intento serio para explicar los efectos relativos de los varios componentes de estos modelos en su relación con la efectividad del aprendizaje estudiantil. Más aún, ha habido pocos estudios de validez acerca de cuánta variabilidad del rendimiento del alumno puede ser explica­da por los modelos.

    1.1.2.2. El modelo de Bloom (1968, 1976)

    Quiero comenzar la exposición con una larga frase de Bloom (1968: Cfr. Block, 1979, 49) sobre el modelo de Carroll, la cual me sirve de transición:

    "el modelo propuesto por Carroll (1963) indica que si los estudiantes se distribuyen normalmente con respecto a la aptitud para alguna materia, y a todos se les proporciona exactamente la misma instrucción (en térmi­nos de cantidad, calidad y tiempo asignado para el aprendizaje), entonces el rendimiento medido al termi­nar la enseñanza de la asignatura estará normalmente distribuído. En tales condiciones, la correlación entre aptitud y rendimiento será relativamente alta (r = + 0.70 ó más)".

    Esta tesis es suficientemente conocida y refleja lo que habitualmente ocurre en las aulas ordinarias. Sin embargo, Bloom (1968: Cfr. Block, 1979, 49) continúa:

    "Por el contrario, si los alumnos están normalmente distribuídos con respecto a aptitud, pero el tipo y la calidad de la instrucción así como el tiempo asignado para el aprendizaje se adaptan a las características y necesidades de cada alumno, la mayoría de los estudian­tes lograrán 'dominar' la materia. La correlación entre aptitud y rendimiento se aproximaría a cero".

    Figura: En la primera fila enseñanza uniforme por alumno; en la segunda óptima enseñanza por alumno

    Es decir, Bloom (1976) cambió el énfasis desde el tiempo en la tarea al historial de aprendizaje del estudiante y a la enseñanza que procede lógica y sistemáticamente. La clave para un aprendizaje exito­so reside menos en el tiempo y más en el grado en el cual los estudiantes pueden ser motivados y ayudados a corregir sus difi­cultades de aprendizaje en los momentos cruciales del proceso de aprendizaje, de tal modo que lo que cualquier persona en el mundo puede aprender, casi todas las personas pueden aprenderlo si están provistas de unas apropiadas condiciones previas y actuales de aprendizaje.

    Bloom (1976), a lo largo de su obra presenta en varias ocasiones su teoría de aprendizaje escolar, casi siempre al inicio de cada capítulo para indicar al lector en qué punto de su discurso se encuentra. Este su su modelo:

    Estudiemos brevemente sus elementos. Bloom prestó considerable énfasis a los prerrequisitos de aprendizaje, es decir, a las características cognitivas y afecti­vas que un niño trae a la tarea de aprendizaje. Estas características, sostiene, eran el factor singular más dominante a la hora de predecir los resultados de aprendizaje.

    Las características cognitivas de entrada son concebidas primariamente como prerrequisitos específicos para realizar tareas individuales de aprendizaje. Como tales, corresponderían a las aptitudes de Carroll, pero desde el momento en que habla de "características cognitivas generalizadas de entrada" y las de­fine como comprensión lectora e inteligencia general corresponden a la capacidad para comprender la enseñanza de Carroll.

    Dicen Haertel et al. (1983, 79) una frase importante:

    "Se ha de notar que las características cognitivas de entrada para una tarea dependen no solamente de los objetivos de aprendizaje sino también de la forma de aprendizaje de dicha tarea. De este modo, la enseñanza se puede ajustar en cierto grado para adaptarse a las características de diferentes grupos de alumnos sin cambiar los objetivos instructivos".

    La motiva­ción para el aprendizaje, que Bloom denominó "características afectivas de entrada", es un resultado de experiencias previas en tareas de aprendizajes similares o relacionadas. Las características afectivas incluyen relativamente atri­butos de tareas específicas, tales como actitud hacia la materia y atributos más generales como actitud hacia la escuela y el auto­concepto como alumno. Corresponden a los componentes de per­seve­rancia y de motivación de otros modelos.

    Por otra parte, se definen cuatro características que co­rresponden a lo que denomina buena calidad de enseñan­za: La tutoría, las indicaciones (cues), el refuerzo y la participación. Haertel et al.

    (1983, 79 y 82) las definen con suficiente concisión y claridad:

    "Las indicaciones (cues) se refieren a la claridad de la presentación y explicación de las actividades de aprendizaje y recuerdan el constructo de Carroll de calidad de enseñanza.

    "Los refuerzos se refieren al elogio y culpa, al estí­mulo y otras recompensas y castigos utilizados para sostener el aprendizaje.

    "El feedback y los correctivos entran en juego prima­riamente como consecuencia de haber sido enseñadas las tareas o unidades de aprendizaje. Dado que los resulta­dos de una unidad de aprendizaje contribuyen a las conductas cognitivas de entrada y a las características afectivas de entrada de las siguientes unidades, es importante asegurar el dominio de cada unidad antes de avanzar. La prueba formativa de dominio al final de cada unidad (feedback) seguida de la ayuda adicional que se requiera (correctivos), pueden ayudar a asegurar el éxito continuado del mayor número posible de a­lumnos".

    Finalmente:

    "Participación, para Bloom, es ordinariamente definida en términos de tiempo en la tarea o el porcentaje de tiempo transcurrido durante el cual el alumno está pública o disimuladamente comprometido. Es similar al tiempo de aprendizaje activo de Carroll".

    Aunque se ha supuesto que los modelos de aprendizaje escolar primeramente se refieren al rendimiento académico, Bloom conside­ró tres resultados de mayor alcance que cualquiera de sus prede­cesores. Dos resultados comunes a muchos modelos fueron el nivel y tipo de rendimiento, y la clase de aprendizaje; el tercero fue el afecto. Al describir los resultados afectivos, Bloom incluyó las referencias a la salud mental y al autoconcepto. Se refirió en primer término a la percepciòn del niño de la suficiencia del aprendizaje.

    Tal vez, a diferencia de otros autores de modelos, la aportación más específica de Bloom sea que ofreció cierta evidencia de las contribuciones relativas de los varios elementos y del poder explicativo del modelo total. El valor del poder explicativo total de incluso más del 90 por ciento de la varianza del rendimiento final parece muy alto (probablemente porque Bloom sospechó la existencia de contribuciones de las interacciones entre los elementos). Se adjunta una tabla en la que aparece el efecto estimado de las variables seleccionadas sobre la variación en el rendimiento escolar, tomado de Bloom (1976, 169).

    Bloom estimó que las características cognitivas de entrada correlacionaban alrede­dor de 0.75 con el rendimiento académico. Las característi­cas afectivas de entrada y la calidad de la enseñanza correlacionaban independientemente alrededor de 0.50 con el rendimiento. Juntas las tres facetas correlacionaban 0.95 con el rendimiento. De este modo, el modelo de Bloom pudo dar cuenta de más del 80 por ciento de la variación en el nivel o proporción de rendimiento. Bajo ideales condiciones, la combinación de los tres factores juntos podría dar cuenta de hasta el 90 por ciento de la variación. Este es el efecto estimado de las variables seleccionadas sobre la variación en rendimiento escolar (Bloom, 1976, 169).

    Límite probable del Variación residual

    porcentaje de varia- probable después de

    ción en rendimiento controlar la(s) varia-

    escolar (%) ble(s) (%)

    _______________ ________________

    Conductas cognitivas de entrada

    Disponibilidad en el alumno de la

    conducta requerida de entrada determina

    hasta qué grado una específica tarea de

    aprendizaje puede ser aprendida 50 50

    Características afectivas de entrada

    Las características afectivas de entrada

    determinan las condiciones bajo las cuales

    el alumno se comprometerá en una tarea

    de aprendizaje (intereses, actitudes, auto-

    percepción)

    25 75

    Calidad de enseñanza

    La calidad de enseñanza determina la

    eficiencia con la cual un alumno concluye

    una tarea de aprendizaje (indicaciones -cues,

    participación, refuerzo, feedback, correc

    tivos) 25 75

    Conductas cognitivas de entrada +

    características afectivas de entrada 65 35

    Conductas cognitivas de entrada +

    características afectivas de entrada +

    calidad de enseñanza 90 10

    Bloom no trabajó con los estilos individuales de aprendi­zaje de los niños. En este aspecto, Bloom y los teóricos del modelo de tiempo estuvieron de acuerdo: Se supuso que todos los niños aprenden de modos similares y que las diferencias entre individuos eran una función de lo que el alumno trae a la tarea proveniente de aprendizajes previos y de la calidad de la enseñanza. Sin embargo, el modelo de Bloom incluyó la provisión de feedback entre los productos y la entrada.

    Muchos modelos recientes desarrollaron las ideas originales de Bloom. Tal vez el más sugestivo haya sido el propuesto por Walberg (1981, 1984). Como Bloom, Walberg resaltó las conductas cognitivas de entrada, pero a diferencia de Bloom y Carroll, consideró el ambiente de aprendizaje de la mayor importancia. Walberg contem­pló el ambiente como teniendo efectos directos e indirectos sobre el aprendizaje a través del tiempo en la tarea.

    En su modelo de productividad educativa, visto anteriormente, Walberg identificó nueve factores que se requieren para optimizar el aprendizaje afectivo, de conducta y cognitivo: Capacidad o rendimiento previo, edad y desarrollo, motivación o autoconcepto, cantidad de enseñanza o tiempo compro­metido en el aprendizaje, calidad de la enseñanza, ambiente hogareño, ambiente de clase, ambiente del grupo de amigos y los mass media. Los cinco primeros factores se han encontrado en el modelo de Bloom y son sólo parcialmente alterables. Los últimos cuatro factores afectan el aprendizaje directa e indirectamente (elevando la capacidad, motivación y el interés hacia la enseñan­za). Según Walberg, la edad dio cuenta del 80 por ciento de la varianza, el ambiente de clase del 60, la capacidad del 60, el ambiente hogareño del 40, la calidad de la enseñanza del 15 y la motivación del 10 por ciento. Juntas las variables dieron cuenta de alrededor del 90 por ciento de la varianza del rendimiento.

    Se prestará más atención a este modelo, dado que este autor da origen al modelo de learning for mastery (Bloom, 1968), modelo que tiene difícil alternativa de cara a adecuar el proceso educativo a las diferencias de los alumnos en contexto de clase normal.

    1.1.2.3. El Modelo de Glaser (1976, 1977, 1980, 1982)

    Aunque es una cita un tanto larga, sin embargo, me ha parecido que podría incluir en estas páginas el resumen del pensamiento de Glaser hecho por Fraser et al. (1987, 191). Dicen:

    "Ni Carroll, ni Bloom ni sus sucesores prestaron mucha aten­ción al proceso de aprendizaje. Glaser (1980) seña­ló que la aptitud, el aprendizaje y la enseñanza tradi­cionalmente se han mantenido a distancia mutuamen­te. Para minimizar esta distancia Glaser apuntó varias macro- y mini-teorías de enseñanza e ­instrucción. La macroteoría se refiere a amplias variables prác­ticas relacionadas con las escuelas.

    "Glaser es representativo de muchos educa­dores/psicólogos recientes que han desarrollado modelos de aprendizaje relacionados primariamente con los pro­cesos de aprendizaje (p.e., Case, 1978; Greeno, 1980; Scandura, 1977; Sternberg, 1977). Estos modelos propor­cionan concentración mayor sobre los procedimientos para el aprendizaje efectivo y énfasis sobre la impor­tancia del feedback entre los procesos de aprendizaje y resultados de rendi­miento. Los modelos no proporcionan luz sobre el papel del maes­tro, la escuela o el curriculum, excepto en términos de cómo estos factores impiden o ayudan los procesos de aprendizaje.

    "Glaser (1976, 1977, 1980, 1982) identificó cuatro componen­tes que considera esenciales para producir aprendizaje en el estudiante.

    "El primero implica análisis de una realización compe­tente (p.e., los resultados anticipados). Esto incluye identifi­cación de las estructuras de informa­ción re­queridas para la realización, así como una des­cripción de las estrategias cogniti­vas que se aplican a la tarea de aprendizaje.

    "El segundo compo­nente es una descripción del estado inicial del alumno, que es similar a las con­ductas cognitivas de entrada de Bloom.

    "El tercer componente es la transformación entre el estado inicial y un estado de competencia; esta es la única contribución de los mode­los tipo-Glaser. Esta transformación incluye procedi­mientos tales como modi­ficadores de conducta, jerarquías de a­prendizaje, en­tre­namiento del conocimiento, capacidades de apren­der a aprender y refuerzo.

    "El cuarto componente es una evaluación de los efectos de la ejecución instructiva. Esta evaluación puede ser a corto plazo (inmediatamente en el contexto de apren­dizaje) o a largo plazo (modelos generalizados de con­ductas y la capacidad para aprendi­zaje futuro). En una palabra, éste es un feedback al primer componen­te".

    1.1.2.4. Modelo de Slavin (1984)

    Carroll (1989), cuando cita modelos que han tenido cierto grado de dependencia del suyo, no menciona el modelo de efectividad instructiva QAIT (Quality, Appropriateness, Incentive and Time) de Slavin (1984), que se centró, según dice recientemente Slavin (1994, 143), en las variables alterables del modelo de Carroll. Dichas variables son la calidad de enseñanza, los niveles apropiados de enseñanza, incentivo y el tiempo.

    La calidad de enseñanza se define como el grado en que la información o destrezas son presentadas de tal modo que los estudiantes pueden fácilmente aprenderlas. Calidad de enseñanza es en gran medida un producto de la calidad del curriculum y de la misma presentación de la lección.

    Los niveles apropiados de enseñanza se definen como el grado en que el maestro se asegura de que los estudiantes están prepa­rados para aprender una nueva lección (esto es, el grado en que ellos tienen las necesarias destrezas y el conocimiento para aprenderla) que aún no han aprendido. Con otras palabras, el nivel de enseñanza es apropiado cuando una lección no es demasiado dificultosa ni fácil para los estudiantes.

    El incentivo se entiende como el grado en que el maestro se asegura de que los estudiantes están motivados para trabajar en tareas instructivas y para aprender el material que se les pre­senta.

    El tiempo es el grado en que a los estudiantes se les da suficiente tiempo para aprender el material que ha de ser enseña­do.

    Voy a incluir la figura que el mismo Slavin (1994, 149) introduce en sus páginas y que toma de un trabajo publicado en 1987 titulado Una teoría de la organización de la escuela y de la clase (Slavin, 1987).

    En esta figura se contiene el modelo que relaciona los elementos alterables de la enseñanza con el rendimiento estudiantil (Slavin, 1994, 149)

    En el modelo, que relaciona los elementos alterables de la enseñanza -mencionados más arriba- con el rendimiento del es­tudiante, se incluyen, además, dos variables de entrada del alumno: Aptitud y motivación del estudiante. Estas variables

    "se refieren a factores sobre los cuales la escuela tiene poco control a corto plazo: Capacidad del es­tudiante y aquellos aspectos de motivación al aprendi­zaje que los estudiantes traen de casa ...(y que) no son inmutables, aunque pueden ser afectadas por las prácticas del aula. (...) (Pero que) en el contexto de una lección dada, los inputs del estudiante pueden ser considerados fijos, mientras que las variables altera­bles pueden ser directamente manipuladas por la escuela o el profesor" (Slavin, 1994, 148/9).

    Sin embargo, los efectos de las variables alterables sobre el rendimiento del estudiante están mediados por dos variables relacionadas con el tiempo: Eficiencia instructiva (rendimiento por unidad de tiempo) y tiempo comprometido (tiempo en la tarea). Más adelante habrá oportunidad de evaluar estos elementos.

    1.2. El modelo-síntesis de Hattie

    Introducción: Una visión de síntesis

    Analizados algunos modelos y examinadas algunas teorías de aprendizaje escolar basados en el individuo, se impone la confección y el seguimiento de algún modelo unitario (Cfr. Fraser et al., 1987), que incorpore los elementos más críticos de los modelos mencionados. Y, además, si ello fuera preciso, sería conveniente que se nos adjuntara el grado de relevancia de cada uno de los constructos y de las variables que los especifican, mediante la inclusión de evidencias empíricas, que den cuenta del grado de relación con variables educativas.

    Pues bien, los elementos más críticos de los modelos men­cionados han sido incorporados al modelo que Hattie incluye en Fraser et al. (1987, 192) y que se adjunta en la figura. Varios aspectos son dignos de destacar. Es digno de resaltar que en esta redistribución de los factores, el alumno es colocado en el centro de varias in­fluencias. Es, por una lado, parte de un sistema social, esto es, es miembro de un hogar, de una escuela y de una clase, y a la vez que está sometido a las influencias de sus compañeros, de sus profesores, de los padres y de los media de masas.

    Sin embargo, de un modo inmediato y para los fines presentes, son tres los elementos centrales pbjeto de interés, a saber, el alumno, los procesos (métodos y estrategias) y los resultados. Es digno de resaltar también que el modelo no aporta solamente resultados cognitivos sino también afectivos: Todo alumno, sujeto de aprendizaje, deberá adquirir una favora­ble actitud hacia el aprendizaje, durante los años escolares o fuera de ellos. Por tanto, la disposición para aprender, que es un resultado de tipo afectivo, es una meta básica y no debe dejarse fuera de las metas educativas.

    Los resultados cognitivos se aplican a ambos tipos de re­sultados, a los generales y a los específicos. Puede suscitarse la cuestión de si la investigación sobre la enseñanza puede implicar la enseñanza en general (tal como se la aplica a todas o al menos a una amplia variedad de materias), o si puede ser llevada a cabo con una única clase de materias. Aunque el modelo es primariamente puede pro­porcionar resulta­dos específicos.

    Las páginas siguientes van a ser testigo de cómo los constructos o elementos del modelo de Hattie, a través de sus especificaciones, se relacionan con variables de producto educativo, en especial el rendimiento, dejando para un resumen final sus relaciones con variables afectivas. Se analizarán en primer término, por estar en un alrededor envolvente de antes-durante-y después, los factores sociales, como una condición de la individualización; a continuación se examinarán los factores contextuales próximos de la enseñanza, esto es, la escuela como institución, el profesor como profesional y la enseñanza como entorno en el que se van a desenvolver los factores propiamente educativos, esto es, los transaccionales, métodos y estrategias de enseñanza. En el centro de todo el proceso se encuentra el alumno.

    Para acompañar las relaciones se localizaron 134 meta-análisis, que recogieron 7 827 estudios y 22 155 correlaciones. Estas canti­dades son aproximadas, puesto que algunos estudios han sido usados en más de un meta-análisis. Solamente se puede sugerir una esti­ma­ción bruta del tamaño de la muestra puesto que la mayoría de los meta-análisis no informan del tamaño de la muestra ni del número de personas singulares. En 23 meta-análisis se presenta­ron los tamaños de las muestras de personas pero fueron infladas puesto que no tuvieron en cuenta las mismas personas que contri­buían a más de una relación. Los 134 meta-análisis se basan en una cantidad que varía entre 5 y 15 millones de personas.

    Aunque la información que se incluye no es exclusivamente la contenida en tales meta-análisis, sin embargo, el modelo va a servir de elemento integrador y los datos de las síntesis serán la referencia obligada, dada la cantidad y calidad de la información aportada.

    1.2.1. Las condiciones de la individualización: Factores sociales

    Son cuatro los estudios de síntesis (153 estudios individuales y 1124 relaciones) sobre factores aquí llamados sociales, los cuales arrojaron una correlación promedio con el rendimiento de r = 0.19 (z = 0.39). Es decir, estamos ante unos factores que en principio no son indiferentes ante el rendimiento.

    Factores sociales

    Estudios

    Relacs.

    r dto

    r afecto

    Referencias

    Influencia de los amigos

    Mass media

    Statatus socioeconómico

    Entorno del hogar

    12

    23

    100

    18

    122

    274

    636

    13

    92

    0.19

    -0.06

    0.25

    0.37

    0.03

    Ide et al. (1980)

    Williams et al. (1982)

    White (1982)

    White (1982)

    Iverson y Walberg (1982)

    ¿Cuál es la relación del rendimiento con los mass media? En concreto, ¿qué relación guarda con el rendimiento el número de horas que un niño pasa delante del televisor? ¿Cuál es el efecto o relación con el rendimiento escolar de la cantidad de televisión vista en tiempo libre? En un estudio de síntesis de investigaciones Williams et al. (1982) encontraron efectos globales pequeños. En efecto, estos autores, en 23 estudios y 274 relaciones, obtuvieron una relación de horas ante el televisor y rendimiento de r = -0.06.

    Lo importante de esos datos desde mi punto de vista fue que dicha relación fue no-lineal. Es decir, se encontró que quienes ven la TV no más de 10 horas por semana pueden incremen­tar el rendimiento ligeramente; mas por encima de 10 horas parece evidente una influencia crecientemente nociva. Detrás de estos datos se esconden fundamentalmente dos tipos de televi­dentes: Los que ven poca TV y los que la ven mucha televisión.

    Desde mi punto de vista algo muy sencillo de ver: El que haya dos tipos de televidentes significa que hay quien ve TV indiscriminadamente y quien la ve discriminativamente. En el primer caso se trataría de televidentes que ven la TV, es decir, el programa que estén echando en ese momento, sea cual sea; y en el segundo estaríamos ante televidentes que ven un programa de TV. Estos últimos son televidentes intencionales, que seleccionan programas por algún valor o razón concreta y los ven, apagando el televisor a su finalización.

    Esto justifica el que algunos organismos y expertos recomienden un máximo de minutos diarios delante del televisor, que nunca en conjunto debe sobrepasar a la semana aproximadamente las 10 horas. En un estudio de la Universidad de Granada, realizado en colaboración con la Conseje­ría de Trabajo y Asuntos Sociales de la Comunidad Autónoma Anda­luza entre octubre de 1993 y mayo de 1994 en andaluces entre 7 y 17 años se dice que lo ideal es no superar los 55 minutos diarios.

    A partir de los meta-análisis sobre ambiente familiar y rendimiento se sugiere que el rendimiento está más próximamente vin­culado a las características psicológicas que al status. En efecto, en el estudio de White (1982) se incluyeron muchas variedades de escalas para medir el status socioeconómico. Pues bien, en 100 estudios y 636 correlaciones se obtuvo una correla­ción promedio entre el status socioeconómico y el rendimiento de 0.25.

    Cuando se ha estudiado la relación entre status socioeconómico y variables afectivas o actitudinales la correlación ha sido nula. En efecto, White (1982) en el estudio de síntesis mencionado encontró una correlación promedio (13 estudios individuales) de 0.03, cantidad que contrasta con la correlación 0.25 obtenida de su relación con el rendimiento, proveniente de 636 estudios individuales.

    Sin embargo, en el mismo estudio White (1982) encontró que las medidas de atmósfera hogareña correlacionaron mucho más alto con el rendimiento que cualquier otro indicador individual: r = 0.57. Iverson y Walberg (1982), en 18 estudios y 92 correlaciones, entre entorno del hogar o características psicológicas familiares y rendimiento encontraron una correlación promedio de 0.37 (z = 0.67). No se han encontrado meta-análisis sobre la es­tructura familiar; sin embargo estudios tales como los de Song y Hattie (1984) y Majoribanks (1976, 1978) sugieren más bajas relaciones.

    Llegados a este punto es preciso decir que el ambiente social, en especial el representado por variables familiares, tiene una particular relevancia en orden a promover o dificultar el derarrollo académico y escolar. Sin embargo, es preciso acudir a variables más próximas al proceso educativo. En un primer intento nos acercaremos a las variables contextuales, y más adelante a las propiamente transaccionales o de proceso, que son aquéllas sobre las cuales se puede actuar, contrariamente a las escasas posibilidades de acción sobre las familiares y de entorno social.

    1.2.2. Factores contextuales de la enseñanza

    Tal como se ha dicho, se estudiará la relación con el rendimiento de la escuela como tal, del status del profesor, no como conductor de métodos y estrategias, y de la enseñanza.

    1.2.2.1. Factores de la escuela

    Cuando se dice que la escuela es un factor contextual no tiene nada de extraño si se analizan los subfactores en que se divide y las variables que los definen. En efecto, es un factor contextual de la escuela el que las clases se organicen agrupadas o no agrupadas por capacidad o algún otro indicador, así como las escuelas y/o las clases se agrupen por razones raciales, étnicas o similares. Igualmente, es un factor contextual el tamaño de la clase, el enfoque de la enseñanza en la clase en cuanto a si es tradicional o abierto, el clima en que se desenvuelve la clase, ... Cómo sea la escuela, qué orientación tome y cómo se organice no depende del profesor. Tales decisiones no dependen del profesor, el cual es conductor del grupo que se le da. Por eso son contextuales. El conducirá los procesos de la clase -métodos y estrategias de enseñanza- pero no decidirá cuestiones que afectan a la política de la escuela. El, por ejemplo, no fija los fines y la política de la escuela.

    ¿Qué relación guardan con el rendimiento algunos subfactores de la escuela? Las tablas que se irán incluyendo (Cfr. Fraser et al., 1987) por subfactores reflejan que hubo 16 meta-análisis que pusieron en relación factores de la escuela con resultados del estudiante. La correlación global promedio entre factor de la escuela y resultados en rendimiento fue de 0.12. Los fines y política de la escuela (p.e. desegregación y agrupamiento por capacidad) y los atributos físi­cos (tamaño de la clase, clases abiertas o tradicionales) tuvie­ron efectos muy pequeños, pero ciertos aspectos del ambiente de la escuela tuvieron más altas relaciones con el rendimiento del estudiante. No obstante, se ampliará información en dos subfactores, el agrupamiento por capacidad y el tamaño de clase.

    Fines y política. De los fines y política de la escuela se estudian dos aspectos, porque la investigación lo refleja así al ser del máximo interés, a saber, la segregación por razones étnicas y el agrupamiento por capacidad. Estos son los datos en Fraser et al. (1987):

    Factores de la escuela: Fines y política

    Estudios

    Relaciones

    r rdto

    r afecto

    Referencias

    Desagregación

    Desagregación

    Desagregación

    Desagregación

    Desagregación

    Agrupamiento por capacidad

    93

    71

    29

    31

    31

    52

    34

    264

    71

    29

    96

    31

    29

    51

    0.04

    0.08

    0.10

    0.22

    0.21

    0.05

    0.08

    0.01

    Crain y Mahard (1983)

    Krol (1980)

    McEvoy (1982)

    Bryant (1983)

    Wortman (1983)

    Kulik (1982); Kulik y Kulik (1982)

    El fenómeno de la agregación o unión vs. segregación o separación por razones étnicas y/o raciales ha sido de especial atención en los Estados Unidos de América por su posible impacto en personas muy variadas y en diversos ámbitos de la vida. En las escuelas en que ha existido agregación el rendimiento de los alumnos fue ligeramente más alto que en las segregadas.

    Comienzo diciendo que Krol (1980) no encontró relación entre agregación y autoconcepto (r = 0.01). Por lo que respecta al rendimiento en tres estudios de síntesis los efectos en clases agregadas fueron mayores para matemáticas que para tareas verbales y hubo diferencias relacionadas con el curso o grado que realizaban. Los estudiantes agregados en kinder­garden (K) o en el primer curso tuvieron probabilidades más altas de obtener resultados positivos; sin embargo, hubo una caída en la efectividad en la escuela secundaria. Wortman (1983) informó que existía un modelo curvilíneo de efectos con un incremento a partir de los cursos del K al 7 y una reducción desde los grados 8 a 12.

    Krol (1980) encontró que los efectos de la agregación sobre el rendimiento para todos los estudiantes llegaron a ser más positivos después de más de un año, mientras que McEvoy (1982) encontró lo contra­rio cuando solamente se consideraron niños negros. Los efectos en ambos casos fueron pequeños. Bryant (1983), por su parte, de 155 estudios excluyó 124 por no ser metodológicamente aceptables o apropia­dos y a partir de los 31 restantes llegó a una media promedio más alta dado que hubo dos o tres estudios que tenían magnitudes del efecto extremadamente amplias.

    Sucede, pues, que la agregación, al menos tal como ha sido operacio­nalizada, no está relacionada con cre­cientes resultados en rendimiento o autoconcepto.

    ¿Cuáles son los resultados del agrupamiento por capacidad en diversas variables? En la tabla se dan a conocer dos estudios sobre clases agrupadas vs. no agrupadas por capaci­dad, que revelaron diferencias ligeramente favorables a las clases agrupadas por capacidad (r = 0.05) (Kulik, 1982; C. Kulik y Kulik, 1982), pero hubo efectos más fuertes en aquellos programas diseñados para niños superdotados. Este podría ser el resumen. Sin embargo, tal como se ha dicho, el agrupamiento por capacidad va a ser analizado con mayor detalle.

    En efecto, han sido dadas a conocer una docena de síntesis sobre los efectos del agrupamiento por capacidad para alumnos de un rango muy amplio de capacidad, es decir, los que se consideran normales, que, a su vez, incluyen un amplio rango de capacidad, y los superdotados. De esas síntesis unas, la mayoría, son cuantitati­vas. Se contabiliza una, la de Gamoran y Berends (1987), que estudia los efectos de la estratificación en las escuelas secundarias con fines de enriquecimiento desde el punto de vista de la investigación etnográfica y de encuesta (survey).

    Destacan en el nivel elemental principalmente la síntesis de C. Kulik y Kulik (1984) sobre los efectos del agrupamiento por capacidad en niños de la escuela elemental y la síntesis de las mejores evidencias de Slavin (1987) sobre el agrupamiento por capa­cidad y rendimiento, también en las escuelas elementales, en los dos casos con fines de enriquecimiento.

    Los efectos en el nivel secundario los han estudiado C. Kulik y Kulik (1982) y Slavin (1990), asimismo, estudia los efectos sobre el rendimiento, en ambos casos con fines de enriquecimiento. J. Kulik y Kulik (1987), por su parte, recogen 49 estudios y analizan los efectos del agrupamiento por capacidad sobre el rendimiento del estudiante en ambos niveles, en la escuela elemental y en el nivel secundario.

    Y C. Kulik (1985) publica un estudio acerca de los efectos del agrupa­miento entre clases con fines de enriquecimeinto sobre el rendi­miento y la autoestima. El efecto del agrupamiento intraclase sobre el rendimiento lo estudian Slavin y Karweiz (1984) en 8 estudios en el nivel elemen­tal.

    J. Kulik (1991, 1993) reexamina 47 de los estudios recogidos por el equipo de la Universidad de Michigan, que fueron realizados en el nivel elemental y secundario midiéndose tanto variables cognitivas como afectivas (autoestima principalmente) a partir de las críticas de Slavin. En el breve capítulo de 1993 se recogen los estudios de síntesis ya conoci­dos pero se actualizan desde el punto de vista del análisis estadístico. Es decir, se utiliza un grupo de estudios ligeramen­te menor y más cuidadosamente seleccionado, a la vez que se revisa la codificación de varios de ellos.

    Vaughn, Feldhusen y Asher (1991) realizan otra síntesis y revisión de investigación sobre programas a tiempo parcial (pull- out programs) en este caso en alumnos superdotados y Rogers (1991) publica una síntesis de las mejores evidencias sobre los efectos de distintas opciones de aceleración en sujetos superdotados. Y esta misma autora posteriormente (Rogers, 1993) da una visión de síntesis sobre las síntesis cuantitativas que anteriormente se habían publicado.

    Muchas otras son las fuentes a las que acudir para captar lo más precisamente posible el efecto del agrupamiento por capaci­dad. Quiero destacar J. Kulik y Kulik (1989), Oakes (1992) y, sobre todo, J. Kulik (1991), quien publica una revisión del trabajo de 1987 y un re-análisis posterior de todas ellas (J. Kulik, 1993), al que se ha hecho referencia.

    Se estudiarán por separado los efectos del agrupamiento por capacidad en alumnos superdotados y en alumnos normales, esto es, los de un amplio rango de capacidad. En cada uno de los estudios típicos los resultados de los estudiantes enseñados en grupos homogéneos por capacidad fue comparado con el resultado de los estudiantes enseñados en grupos mixtos.

    Alumnos normales. Así, pues, ¿cuál es la eficacia del agrupamiento en alumnos normales? Se comentarán brevemente los resultados de programas de agrupa­miento entre clases, específicamente el plan Joplin y el agrupamiento intraclase tanto en varia­bles de rendimiento como afectivas (autoestima y actitudes diver­sas) y sociales. Se va a exami­nar en primer lugar el rendimiento académico, distinguiendo ni­veles de escolaridad y tipo de agrupamiento.

    Agrupamiento entre clases. Analicemos en primer término el rendimiento. Este tipo de agrupamiento da lugar a un rendimiento en el nivel elemental, según el estudio de sínte­sis de C. Kulik y Kulik (1984), de 0.07 (19 estudios). Es decir, el agrupar a los alumnos por capacidad para toda la jornada escolar da lugar a un rendi­miento nulo. Slavin (1987), asimismo, habla de tres tipos de agrupamiento entre clases con fines de enriquecimiento: El que dura toda la jornada escolar, el reagrupa­miento en clases de matemáticas y lec­tura, y el Plan Joplin, del que se hablará más adelante. Analizando el primer tipo de agrupamiento, Slavin (1987) llega a similar conclusión que la obte­nida en la síntesis arriba citada, es decir, encuentra un efecto nulo (0.00). Sin embargo, cuando Slavin habla del segundo tipo -reagrupa­miento en clases de matemáticas y lectura-, en­cuentra una ligera evidencia de ventaja, siempre que se cumplan estas dos condi­ciones, a saber:

  • la enseñanza se adapte a las necesi­dades de los estudiantes (nivel y ritmo de rendimiento);

  • el reagrupamiento se haga limitado a no más de una o dos materias del curriculum (lectura y matemáticas, básicamente).

  • Por lo que respecta al rendimiento indistintamente para ambos niveles, el elemental y secundario, en 49 estudios J.Kulik y Kulik (1987) encontraron un efecto de 0.06. En el nivel secundario C.Kulik y Kulik (1982) en 33 estudios hallaron un efecto promedio de 0.02. Es decir, de modo similar a como ocurrió en el nivel primario, hablando en términos globales, el agrupamiento por capacidad en alumnos de un rango amplio de capacidad no genera un rendimiento superior. Sin embargo, los resultados difieren un tanto según ciertas variables de análisis, concretamente la duración del tratamiento, el nivel de escolari­dad y la capacidad de los alumnos. En 6 estudios se encontró que el efecto era superior (ME = 0.20) si la duración del tratamiento era corto, es decir, de 5 a 18 semanas; en 34 estudios se encontró que si la duración era intermedia (de 19 a 36 semanas) el efecto resultaba inferior (ME = 0.11); y si la duración era larga (de 37 semanas en adelante) el efecto era nulo (0.00; n = 9). Es decir, la eficacia del agrupamiento por capacidad entre clases en alumnos de un rango amplio de capacidad es significativa aunque moderada cuando la duración del agrupamiento es aproximadamante de no más de un cuatrimestre.

    Igualmente, el nivel de escolaridad parece que hace diferir la eficacia del agrupamiento: Si son alumnos de los primeros cursos de la escuela secundaria, en 33 estudios se encontró que el efecto era inferior o nulo (ME = 0.05); mientras que si eran de los últimos cursos, éste en 18 resultó ser superior (ME = 0.20). Asimismo, el nivel de capacidad de los sujetos es también una variable signi­ficativa (C.Kulik y Kulik, 1982: p < 0.01). De los datos se extrae esta con­clusión: Parece que el rendimiento por el agrupamiento es positi­vo en alumnos de alta capacidad. Dado que nos encontramos con una tipología de alumnos por capacidad, los resultados parecen ser diferentes:

    Referencia

    Tipología de los alumnos

    N

    ME

    C. Kulik y Kulik (1982)

    Académicamende deficientes

    Representativos de la población (rango amplio)

    Con especiales talentos académicos

    4

    33

    14

    0.02

    0.02

    0.33

    J. Kulik y Kulik (1987)

    Aptitud baja

    Aptitud media

    Aptitud alta

    0.00

    0.04

    0.12

    Así, pues, aunque globalmente el agrupamiento por capa­cidad parece no dar lugar a un rendimiento significativamente superior, éste parece que, aunque modesto, es superior si el agrupamiento es de corta duración o no "estable", si se realiza con alumnos de los cursos superiores de la escuela se­cundaria y si éstos son de capacidad alta.

    En la síntesis de Slavin (1990) en la escuela secundaria se incluyen estas conclusiones, algunas de las cuales confirman conclusiones de la síntesis anterior y otras van en diferente dirección. Veamos:

  • Los planes globales de agrupamiento entre clases por capacidad tienen pequeño o nulo efecto sobre el rendi­miento, al menos el medido con pruebas standarizadas. En esto las conclusiones son coincidentes.

  • Otras diferentes formas de agrupamiento por capacidad son igualmente ineficaces. Pero, por lo que respec­ta al agrupamiento "entre", es igualmente ineficaz en todas las materias, excepto en ciencias sociales, en donde los efectos son negativos. Y

  • Asignar a los estudiantes a diferentes niveles del mismo curso no tiene efectos consistentes ni positivos ni negativos sobre los estudiantes de capacidad alta, media o baja. Esta conclusión no apoya la formulada anteriormente en el sentido de que se apuntaban efectos positivos en alumnos de alta capacidad.

  • Del re-análisis de los datos hecho por J. Kulik (1993) se deduce lo siguiente: De 47 estudios que analizan los efectos sobre el rendimiento, el 60 por ciento arroja efectos superiores en las clases agrupadas y el 40 por ciento restante en las clases mixtas. El efecto global es de 0.04. En el nivel elemental (21 estudios) la mediana del efecto fue 0.00 y en el secundario (29) también fue 0.00. Y examinados los datos según el nivel de capacidad (37 es­tudios), se concluyó que los alumnos de nivel alto se beneficiaron significativamente superior (0.11) que los del bajo (0.00); los del medio arrojaron un efecto de 0.03.

    ¿Qué ocurre con variables de tipo afectivo? Por lo que respecta a la autoestima C. Kulik (1985) informa que la magnitud del efecto del agrupamiento entre clases sobre una muestra de 15 estudios con alumnos normales fue próxima a cero. La tendencia apunta a que los efectos son positi­vos en grupos de baja capaci­dad y negativos en los de media y alta. Re-examinados los datos (J.Kulik, 1993) para la autoestima (13 estudios) el efecto global fue de -0.05, que se distribuye por nivel de capacidad así: En el bajo fue de 0.16; en el nivel medio de -0.17 y en el alto de -0.14. Es decir, la autoestima de los alumnos de capacidad baja fue superior en las clases agrupa­das por capacidad.

    En el estudio de síntesis de C. Kulik y Kulik (1982) en la escuela secundaria, se analizó el efecto del mismo tipo de a­grupamiento y se encontró en 8 estudios que el efecto en actitudes hacia la asignatura fue de 0.37 y en 11 estudios hacia la escuela de 0.09.

    Plan Joplin (entre grados). El rendimiento en el Plan Joplin, en comparación con el agrupamiento entre-clases, parece sus­tancial­mente mejor: Sla­vin (1987) obtiene una mediana del efecto de 0.44. Algo similar se encuentra en un estudio en matemáticas. J. Kulik y Kulik (1987) efectúan otra síntesis cuantitativa de 14 estudios y, a la vez que criti­can los hallazgos de Slavin, se quedan con un efecto de 0.23.

    En el re-análisis de J. Kulik (1993) se recogen 15 estudios sobre el efecto del agrupamiento entre grados sobre el rendimiento, de los cuales 14 arrojan un efecto superior y uno inferior, es decir, a favor de las clases convencionales de un solo grado mezcladas por capacidad. El efecto promedio fue de 0.15. En 4 estudios se estudió el efecto según el nivel de capacidad: En el alto el efecto fue de 0.38; en el medio de 0.42 y en el bajo de 0.29.

    Agrupamiento intraclase. ¿Qué es lo que ocurre con el rendimiento por el agrupamiento intraclase? Por lo que respecta a su rela­ción con el rendimiento en alumnos nor­males, Slavin (1987) en 8 es­tudios en la escuela elemental en­cuentra una magnitud promedio (mediana) de 0.34, especialmente si el número de grupos es pe­queño. Slavin y Karweiz (1984) en 8 estudios en el nivel elemen­tal consiguen un efecto de 0.55.

    J.Kulik y Kulik (1987) reana­li­zan los estudios de Slavin y sos­tie­nen que las magnitudes están sobreesti­madas, que los efec­tos están inflados. Y parecen tener razón: El agrupamiento intra­clase tuvo un efecto de 0.17 en las escuelas elementales y se­cundarias. Y en el re-análisis de J. Kulik (1993) se recogen 16 estudios, que arrojan un efecto promedio de 0.36, de los cuales 14 arrojan resultados superiores hacia el agrupamiento intra y 2 inferiores. Diez estudios analizan los resultados según capacidad: Para los de alta es de 0.42; para los de media de 0.15 y para los de baja de 0.20.

    ¿Qué es lo que ocurre con otro tipo de variables afectivas y distintas del rendimiento? Oakes (1992) al examinar los efectos sobre las actitudes y asociaciones entre compañeros afirma que agrupar divide a los estudiantes tanto social como académicamente. Sin embargo, hay que ser cautos en formular afirmaciones de tipo causal: No está claro que el agrupamiento sea causa de las dife­rencias encontradas en diversas variables de tipo actitudinal. El agrupamiento intraclase es el tipo de agrupamiento más estudiado en estos aspectos, dado que el otro tipo de agrupamiento coincide con clases diferentes y más si son estables a lo largo del año escolar.

    En las escuelas elementales, según afirma Oakes (1992), el agrupamiento intraclase puede conducir a lazos de amistad que resultan en parte de las posiciones en el sistema de agrupamien­to. Cita a Hallinan y Sorensen (1985), los cuales encontraron que los estudiantes en las clases agrupadas fueron con más proba­bilidad a buscar su "mejor amigo" en el mismo grupo de capacidad; a medida que el año avan­zaba, el solapamiento entre pertenencia a grupo de capacidad y lazos de amistad se incrementaba. Hallinan y Williams (1989) en el nivel secundario encuentran que los lazos de amistad de los estudiantes también tienden a coincidir con sus niveles de grupo de capacidad.

    Asimismo, Oakes (1992) cita "muchos estudios americanos", de los cuales se concluye que los estudiantes de la vía alta en capacidad muestran mucho mayor entusiasmo por la escuela que sus compañeros del grupo bajo. Cita el análisis de investigación longitudinal de Waitrowski, Hansel, Massey y Wilson (1982), cuyos datos revelan la no influencia de la asignación a grupo sobre la vinculación-apego a la escuela o sobre conductas delictivas. Oakes (1992) también examina, además de los efectos sobre las actitudes y asociaciones de iguales, sobre las carreras y logros educativos.

    Resumen. A partir de los datos anteriores se puede afirmar lo siguiente:

  • El agrupamiento entre clases en alumnos normales (rango amplio de capacidad) no provoca un rendimiento mayor en los niveles elementales y secundarios, excepto, tal vez, en sujetos de capacidad alta, y parece que en una sola materia;

  • el agrupamiento intra-clase tal vez provoque un rendimiento sig­nificativamente superior en a­lumnos normales.

  • Y con el Plan Joplin los alumnos normales obtie­nen un rendi­miento superior aunque no alto.

  • Slavin (1987, 1990), principalmente en la primera de las síntesis (nivel elemental), aven­tura unos principios generales y recomendaciones, alguno de los cuales no resisto a resumir:

  • Los estudiantes deben permanecer en clases heterogéneas el mayor tiempo, de tal modo que la identificación principal del estudiante deberá ser a través de la clase heterogénea;

  • los planes de agrupa­miento deberán reducir la heteroge­neidad del estudiante en la específica materia que se enseña (p.e. lectura y matemáticas) y deberán re-evaluar frecuentemente las asignaciones en orden a hacer recolocaciones después de la inicial.

  • Alumnos superdotados. Tal como dije anteriormente, la inclusión de las páginas anteriores tenía como finalidad contraponer los resultados de investigación del agrupamiento por capacidad en alumnos normales a los obtenidos con alumnos superdotados. Quiero apuntar que en la franja de los alumnos de alta capacidad, dentro de los normales, ya se apuntan las conclusiones que con superdotados son nítidamente claras.

    En efecto, C.Kulik y Kulik (1982) encontraron significativa (p < 0.01) la eficacia del agrupamiento entre clases según capacidad; es decir, el agrupamiento entre clases en alumnos de la franja de alta capacidad o con especiales talentos académicos tuvo un efecto de 0.33 (14 estudios). J. Kulik y Kulik (1987) con alumnos de ap­titud alta obtuvieron un rendi­miento mayor (efecto de 0.12) que con otros niveles más bajos. Y en el re-análisis de J. Kulik (1993) se obtuvo algo similar (efecto de 0.11).

    Por su parte, en el agrupamiento por capacidad intraclase los alumnos de alta capacidad en Kulik (1993) obtienen un rendimiento de 0.42; mientras tanto, los de media alcanzan un rendimiento de 0.15 y los de baja de 0.20.

    Además, algunos programas de agrupamiento fueron diseñados para adaptarse a las necesidades de estudiantes superdotados y con talentos especiales. Los alumnos en estos programas son ordinariamente un grupo distinto con una aptitud académica in­usualmente alta. Los maestros en estos programas ordinariamente creen que los estudiantes tienen especiales necesidades y mues­tran un especial compromiso para satisfacerlas. El resultado es un programa educativo altamente desafiante con materiales distin­tos y métodos adaptados a la capacidad del estudiante.

    Dos van a ser las perspectivas de estudio de la eficacia de los programas de agrupamiento: En la primera se va a dar lectura a la eficacia de los programas de agrupamiento entre clases y dentro de la clase. En la segunda se va a contemplar su eficacia desde la perspectiva de la finalidad, es decir, si son programas con vistas al enriquecimiento, a la aceleración o al aprendizaje cooperativo.

    Eficacia de los programas entre-clases e intraclase. En general, los programas de agrupamiento entre-clases tienen efectos positivos aunque moderados sobre el rendimiento del estudiante y sobre la autoestima del estudiante tienen un efecto pequeño.

    C. Kulik y Kulik (1982) analizaron la eficacia de 14 estudios sobre pro­gramas de agrupamiento por capacidad diseñados especialmente para enriquecer la educación de los estudiantes superdotados y con talentos de la escuela secundaria. Encontraron que tales estudiantes aprendieron más en estos programas espe­ciales que los estudiantes de control, los cuales fueron enseñados en clases de capacidad mixta. El efecto promedio de tales clases especiales fue un incremento del rendimiento en 0.33 desviaciones típicas.

    Otro meta-análisis de estos mismos autores (C. Kulik y Kulik, 1984) a partir de 9 estudios en la escuela elemental produjo resultados similares: Un magnitud pro­medio del efecto de 0.49 desviaciones típicas.

    Actualizadas estas revisiones y a partir de un análisis combinado de 25 estudios en las escuelas elemental y secundaria (J. Kulik y Kulik, 1987), se obtuvo un efecto promedio de 0.33 desviaciones típicas en las puntuaciones a partir de exámenes en estudiantes de alta aptitud.

    C. Kulik (1985) también examinó los efectos que las clases espe­ciales tenían sobre la autoestima de los estudiantes de alta capacidad. Concluyó sobre la base de los resultados de seis es­tudios que los programas de agrupamiento diseñados especialmen­te para estudiantes con talentos tuvieron un efecto trivial sobre la autoestima de estos estudiantes. El efecto promedio en los seis estudios fue de solamente 0.02 desviaciones típicas.

    ¿Cuál fue la eficacia que los programas de agrupamiento intra-clase tienen sobre el rendimiento? J.Kulik y Kulik (1987) en un meta-análisis sobre los efectos del agrupamiento localizaron 4 estudios en los cuales los estudiantes con talentos fueron enseñados como un grupo separado dentro de la misma clase en la que había otros estudiantes. En cada uno de los cuatro estudios los estudiantes con talentos enseñados en un grupo separado recibieron las más altas puntua­ciones en los exámenes, y en tres de los cuatro estudios la diferencia en las puntuaciones de exámenes de los estudiantes enseñados como un grupo separado y los estudiantes-control fue estadísticamente significativa. La magnitud promedio del efecto en los cuatro estudios fue de 0.62. Los cuatro informes parece que proporcionan una evidencia bastante concluyente sobre la efectividad de los programas de agrupamiento intra-clase di­señados especialmente para alumnos de alta capacidad.

    En el reanálisis de J. Kulik (1993, 265), en el que no se distinguen tipos de programas sino solamente "programas especiales", se dice lo siguien­te sobre programas especiales para alumnos superdotados y con talen­tos:

    "Encontramos un total de 27 estudios de programas espe­ciales para superdotados y con talentos. En el aproxi­madamente 85 por cien de los estudios se encontró que los estudiantes con talentos rindieron más cuando se les enseñó en programas especiales. El efecto promedio en los 27 estudios fue de 0.34. Es un efecto moderado y significativamente mayor que cero. Fuimos incapaces de encontrar características de los estudios que tuvieran relación con la variación en las magnitudes del efecto. El pequeño número de estudios disponibles puede en parte dar razón del fracaso en encontrar relaciones significativas.

    Sigue diciendo:

    "En cinco de los 27 estudios de programas especiales para superdotados y con talentos se investigaron los efectos sobre el autoconcepto. En 4 de los 5 estudios los autoconceptos fueron más favorables cuando los superdotados y con talentos fueron enseñados en grupos separados. La magnitud del efecto fue, sin embargo, pequeña o trivial en todos menos uno de los estudios. El promedio del efecto en los 5 estudios fue de 0.10".

    Eficacia de los programas según su finalidad. De estos programas hablan especialmente Rogers y Span (1993, 589/90). Se preguntan cuál es el beneficio que aporta el agrupamiento. Responden diciendo que el beneficio principal que aporta el agrupamiento por capacidad no reside muy probablemente en el agrupamiento en sí sino en lo que se hace en el grupo que se reagrupa por capacidad, es decir, en la provisión de un formato que enriquece o acelera el curriculum que se ofrece a los estudiantes superdotados y con talentos. Esto es lo que se va a estudiar brevemente.

    Por tanto, ¿cuál fue la eficacia del agrupamiento con fines de enriquecimiento? El agrupamiento por capacidad con fines de enriquecimiento no modifica el rendimiento en las clases ordinarias; produce, sin embargo, sustanciales ganancias en estudiantes superdotados y con talentos especiales matriculados a tiempo completo en programas especiales (C. Kulik, 1985; C. Kulik y Kulik, 1982, 1984; J. Kulik y Kulik, 1991; Vaughn, Feldhusen y Asher, 1991).

    Gamoran y Berends (1987) en los estudiantes de alta capacidad (high ability) que fueron agrupados identificaron unos planes más amplios de asistencia a estudios superiores y a matricularse con más probabilidad en dichos estudios. Sin embargo, no fueron capaces de atribuir dichos efectos al agrupamiento.

    Igualmente, la investigación no ha sido capaz de identificar marcadas diferencias ni en la calidad de los maestros que trabajan con estudiantes high ability, ni tampoco en las estrategias instructivas e igualmente en el tiempo proporcionado en tales clases.

    Kulik (1992) afirma que las ganancias en rendimiento bien pueden haberse producido por la interacción del agrupamiento con un contenido más rico y complejo, un grado mayor del potencial de aprendizaje de los estudiantes, con unos maestros que están interesados en sus estudiantes y en las materias, y con la voluntad de los estudiantes superdotados para aprender mientras están en una clase con otros alumnos interesados y de alta capacidad (high ability).

    Cuando el agrupamiento por capacidad se hace con finalidad de enriquecimiento, especialmente cuando el enriquecimiento es parte de una práctica de agrupamiento intra-clase o como un programa a tiempo parcial (pullout program), el rendimiento se incrementa sustantivamente; asimismo se incrementa el pensamiento crítico y la creatividad (J. Kulik y Kulik, 1991; Vaughn, Feldhusen y Asher, 1991).

    ¿Cuál es su eficacia en la autoestima? El agrupamiento por capacidad, sea para enseñanza ordinaria o con fines de enriquecimiento, tuvo poco impacto sobre la autoestima de los estudiantes. Ya se ha aludido a la síntesis de C. Kulik (1985) en la que se recogieron seis estudios; el efecto fue de solamente 0.02 desviaciones típicas.

    El efecto del agrupamiento produce en los estudiantes superdotados un efecto moderado en la actitud hacia las materias en las cuales los estudiantes son agrupados. Esta mejora moderada en la actitud hacia la matreria se produce en todos los niveles de capacidad cuando existe agrupamiento homogéneo sobre la base de tiempo completo (Cfr. J. Kulik y Kulik, 1982).

    ¿Cuál es el efecto del agrupamiento por capacidad con fines de aceleración? Mientras el agrupamiento por capacidad con fines de aceleración parece que no tiene efectos ni positivos ni negativos sobre la autoestima de los estudiantes (C. Kulik y Kulik, 1984; Rogers, 1991), el agrupar para acelerar el curriculum de los estudiantes superdotados produce ganancias sustanciales en rendimiento bajo las formas de clases no graduadas, compresión del curriculum (curriculum compacting), grade telescoping, aceleración en una materia y pronta admisión en estudios superiores. Asimismo, los programas de colocación avanzada produjeron ganancias académicas moderadas, casi sustanciales (Rogers, 1991).

    Atributos físicos. Se estudiarán los efectos del enfoque de clases, si tradicionales vs. abiertas, y un aspecto de la disposición física de la clase, es decir, el tamaño de clase.

    Clases abiertas vs. tra­dicionales. Los cuatro meta-análisis sobre las clases abiertas vs. tradicionales mostraron diferencias despreciables en rendimiento (los signos positivos significan que las clases tradicionales tienen rendimiento más alto que las escuelas abiertas); en actitud los resultados son similares.

    Factores de la Escuela: Atributos físicos

    Metans.

    Estuds

    Relacs.

    r rdto

    r afecto

    Referencias

    Tradic. vs. abierta

    Tradic. vs. abierta

    Tradic. vs. abierta

    Tradic. vs. abierta

    Tamaño menor clase

    Clases tradics vs abiertas

    Tamaño de clase

    27

    25

    153

    72

    45

    77

    1

    580

    207

    293

    45

    725

    628

    371

    0.01

    -0.03

    0.01

    -0.06

    -0.04

    0.06

    -0.24

    Hetzel et al. (1980)

    Giaconia y Hedges (1982)

    Madamba (1981)

    Peterson (1980)

    Glass y Smith (1979)

    Las escuelas tradicionales muestran un rendimiento mayor en ciencias, estudios sociales y rendimiento general, mientras que las escue­las abiertas fueron más efectivas para estudiantes de más edad y de status socioeconómico más alto. Hubo relaciones próximas a cero entre tipo de escuela y los resultados en rendimientos lingüístico, matemático, lector, en autoconcepto y actitud hacia la escuela. Los programas de educación abierta tuvieron efectos más positivos sobre creatividad y actitudes hacia el maestro. La motivación hacia el rendimiento fue superior en las escuelas tradicionales (Giaconia y Hedges, 1982).

    La disposición física de la clase: El tamaño de clase.

    Glass (1992), cuando habla del tamaño de clase en el tomo correspondiente de la sexta edición de la Encyclopedia of Educa­tional Research de la AERA, se queja de que haya sido omitido este campo en ediciones anteriores y por los investigadores por dos razones principalmente, a saber, la dificultad de dar una visión de síntesis del problema, porque la literatura empírica era muy abundante y confusa, y porque la agenda de investigación en educación en la era después de la Segunda Guerra Mundial estaba determinada por los intereses de los administradores y otros gestores de la educación más que por los de los maestros. Sin embargo, con la metodología del meta-análisis se pudo dar respuesta a esta necesidad.

    Varias han sido las preocupaciones sobre el tamaño de clase. La mayor parte de la investigación se ha centrado en examinar su relación principalmente con el rendimiento, y en segundo lugar con varia­bles afectivas de los alumnos y de los profesores, en especial su satisfacción. Y cuando las metodologías de síntesis entraron en uso se quiso también ver bajo qué circunstancias estas variables se incrementaban o disminuían.

    Otras dos cuestiones han sido más recientemente objeto de estudio y discusión, a saber, cómo opera el proceso de esa rela­ción y cuáles son los costes, es decir, hasta qué punto es renta­ble.

    El estudio del efecto del tamaño de clase ha sido objeto de interés, que se refleja en las síntesis a que ha dado lugar. En el trabajo de resumen de síntesis cuantitativas de J. Kulik y Kulik (1989: Cfr. También Glass, 1992, 164) se resumen tres meta-análisis y se dice que, por lo que respecta al rendimiento, la magnitud promedio del efecto es de 0.09. La de Glass y Smith (1978, 1980- ver Figura) que examinaba la relación entre el tamaño de clase y el rendimien­to; el estudio de Glass, Cahen, Smith y Filby (1982: Glass, 1992); la de Smith y Glass (1980), que integraron más de 100 estudios sobre la relación con el rendimiento, las acti­tudes y satis­facción de los profe­sores; y el reanálisis de estos datos por Hedges y Stock (1983), los cuales llegaron a similares conclusiones.

    El meta-análisis de Glass y Smith (1980) es notable no solamente porque fue el primer meta-análisis sobre resultados de rendimiento sino también porque es aún el meta-análisis a partir del cual es medida la calidad de otros. Se basó en 77 es­tudios, 725 efectos y aproximadamente 900 000 personas. Es real­mente difícil encontrar un resumen estadístico. Un promedio de r = -0.04 representa la relación global entre tamaño de la clase y rendimiento. Sin embargo, como se introduje­ron estudios de alta y baja calidad, y con estos últimos se infraestima la relación, tal relación sería mayor si solamente hubiera estudios bien diseña­dos.

    Además, la relación tamaño-rendimiento es logarít­mica: Apli­cada una curva logarítmica a los estudios bien diseñados solamen­te, resulta que en clases de 30 sujetos el grupo se sitúa en el percentil 50, con 20 alumnos en el 54, con 15 en el 57 y con 10 alumnos en el percentil 61. La relación puede ser marcadamente diferente depen­diendo de los tamaños de clase comparados. Una diferencia entre una clase de 40 y un tamaño de 1 es substancial, pero es despre­ciable la diferen­cia entre un tamaño de clase de 40 y 30. La relación con el

    'Pedagogía Diferencial'

    rendimiento está mejor expresada a través de un gráfico con una curva exponencial con un eje en 1, un punto de inflexión alrededor de 15 y una asíntota más baja por 30-40.

    Esto significa que a medida que se incrementa el tamaño de clase hasta cantidades próximas a 20, el rendimiento va descendiendo; y en cantidades a partir de 20 en adelante el tal rendimiento se estabiliza en el percentil 50, que es similar al de los alumnos del grupo de comparación, de cantidades grandes. Es decir, prácticamente, por lo que respecta al rendimiento, una vez que se ha llegado al tamaño próximo a 20 da igual que las clases sean de 20 ó de 30 ó de 40. Los tamaños críticos son los reducidos. Esto es así, de tal modo que cuando el tamaño de clase es de uno a uno el rendimiento en percentiles es del 80. Este dato significa que un alumno con una clase reducida hasta estos niveles eleva su rendimiento hasta el nivel que tiene uno del grupo de control/comparación situado en el percentil 80.

    Hedges y Stock (1983) reanalizaron estos datos usando un estimador insesgado del tamaño del efecto y haciendo una corrección derivada del problema de varianzas desi­guales. Sus conclusiones, sin embargo, fueron las mismas que aquéllas de las que informaron Glass y Smith. Hedges y Stock (1983, 82) en la conclusión afirman que el uso de un estimador insesgado del efecto con preferencia a uno sesgado sugerido por Glass no introdujo diferencias en las conclusiones que provenían de los reanálisis del tamaño de clase. Al final de su trabajo afirman:

    "Las clases más pequeñas aún conducen a un rendimiento esperado mayor que las clases más amplias. Y algo más, las pruebas de significación confirman que el tamaño de clase da cuenta de una variación sustancial en la cantidad de rendimiento, a la vez que indican que quedan por explicar fuentes sustanciales de variación sistemática" (83-84).

    Slavin (1994, 154) compara el tamaño de clase con la tutoría de uno a uno. Dice que reducciones substanciales en el tamaño de clase en los primeros grados pro­ducen magnitudes del efecto en rendimiento en lectura y matemá­ticas que oscilan desde 0.13 (Slavin, 1989) hasta 0.25 (Word et al., 1990), cantidad con mucho menor que la tutoría de uno-a-uno.

    Glass (1992, 165) introduce una figura en la que se pone en relación el tamaño de clase (eje de abscisa) y las variables de rendimiento, de afecto y satisfacción del profesor expresadas en percentiles, de tal modo que refleja el resultado esperable en el alumno tipo (percentil 50) a medida que el niño es enseñado en clases de tamaño decreciente. Y cita un ejemplo:

    "un niño, cuyo rendimiento en una prueba estandarizada se encuentra en el percen­til 50 cuando es enseñado en un grupo de 40 niños, mostrará un rendimiento situado en el percentil 65, si se le enseña durante más de 100 horas en una clase de 15; y mostrará un rendimiento situado en el percentil 90 cuando es enseñado individualmente (en una clase de uno)".

    'Pedagogía Diferencial'

    Cuando responde a los críticos dice:

    "Ni aun el crítico más escéptico duda, sin embargo, de que un niño apren­de mucho más cuando se le enseña individualmente (tutorizado o enseñado en una clase de uno) que cuando se le enseña en una clase de 40".

    Glass (1992) finaliza diciendo sobre otras variables no cognitivas que el incremento en los resultados afectivos como re­sultado de un tamaño decreciente de clase es aún más resaltable que el incremento en el rendimiento. En efecto, en el campo de las acti­tudes, Smith y Glass (1980) en 59 estudios llegan a obtener una correlación entre tamaño de clase y actitudes de: r = -0.24; dicho de otro modo, un efecto promedio próximo a 0.50 en clases pequeñas. Los efectos son menos claros en estudios peor diseñados. Los efectos sobre las actitudes fueron mayores para los estudiantes más jóvenes o por debajo de los 12 años, en clases de educación abierta y sobre el clima de clase; y más bajo en lec­tura que en matemáticas. Los maestros también se sien­ten mejor y creen que lo hacen mejor en clases pequeñas.

    Otra cuestión estudiada, tal como se ha dicho, ha sido la de la rentabilidad de la reducción del tamaño de clase, es decir, si estaba justificada por sus beneficios. Glass (1992) cita a Jamison (1982) y Levin, Glass y Meister (1986). El primero analizó la rentabilidad de la reducción del tamaño de clase comparándola con la enseñanza por ordenador o por radio en los países en vías de desarrollo y dice:

    "La provisión de medios instructivos (como libros de textos o radio) aventuro que sería más costosa en los países en vías de desarrollo que reducir las clases. En los países de altos ingresos (...) la decisión se irá inclinando crecientemente del lado de las reducciones del tamaño de clase" (Jamison, 1982, 128: Glass, 1992, 165).

    En el segundo estudio de Levin et al. (1986) se comparó la rentabilidad de la reducción del tamaño de clase con la tutoría, la enseñanza asistida por ordenador (CAI) y la prolongación del año escolar en términos de ganancias en rendimiento por dólar gastado. La conclusión a la que llegaron fue que las ganancias con las reducciones en el tamaño de clase fueron claramente inferiores a la CAI y la tutoría de iguales o adultos, y ligera­mente superiores a la prolongación del año escolar.

    Sin embargo, según dice Glass (1992, 166), el tema de la rentabi­lidad depende de la valoración que se haga de los criterios, es decir, de la importancia que se dé al rendimiento, a las acti­tudes de los estudiantes y a la satisfacción de los profesores. Es decir,"grupos diferentes de individuos ponderan estos factores diferentemente".

    Por otra parte, como dicen Fraser et al. (1987), el tamaño de la clase per se puede no ser lo que explica las diferencias en rendimiento de los estudiantes en clases de diferentes tamaños. Datos del Second International Science Study recogidos por la International Association for the Evaluation of Educatio­nal Achievement (Cfr. Fraser et al. , 1987, 198) muestran que los países con el mejor rendimiento son también quienes tienen especialmente clases más numerosas. Sin embargo, estas comparaciones entre países son confundidas por el hecho de que los maestros en cada país son entrenados para conducir clases del tamaño medio que es el típico para ese parti­cular país.

    Ambiente. El ambiente de clase se estudia en general y en particular. Se analiza cómo se gestiona la clase y qué clima se crea, y se estudia en diversas síntesis los efectos sobre el rendimiento de la creación de ambientes de cooperación vs. individualistas vs. competitivos.

    Factores de la escuela: Ambiente

    Metan.

    Estudios

    Relacs.

    r rdto

    r afecto

    Referencias

    Ambiente de clase

    Cooperación vs individualismo

    Cooperación vs competic. intergrupo

    Cooper. vs. individualismo y

    Competic. vs. individualismo

    Competición vs individualismo

    Ambiente de aprendizaje

    1

    12

    25

    25

    25

    15

    734

    104

    20

    48

    15

    284

    0.14

    0.34

    0.27

    0.03

    0.50

    0.10

    Haertel et al. (1981)

    Johnson et al. (1981)

    Johnson et al. (1981)

    Johnson et al. (1981)

    Walberg (1982)

    El ambiente de clase o escuela tuvo mucho mayores efectos sobre el rendimiento no así sobre la actitud. Haertel et al. (1981) encontraron que las variables ambientales que más afectaron los resultados del es­tudiante fueron la cohesividad, la satisfacción, la dificultad de la tarea y la dirección hacia las metas. Haladyna y Shaughnes­sy (1982) informaron encontrar conclusiones similares respecto a los efectos del ambiente de aprendizaje sobre las actitudes hacia la ciencia. Johnson et al. (1981) concluyeron que la cooperación fue superior a entornos competitivos e individualísticos (ver también Johnson et al., 1983). Se encontró que la cooperación fue supe­rior para todas las materias y grupos de edad. Parece que para más cortos períodos de tiempo y cuando se pide un producto de grupo la cooperación sin competición intergrupo puede ser supe­rior en promover rendimiento y productividad (aunque la base para formular esta conclusión haya sido cuestionada por Cotton y Cook, 1982; ver también Johnson et al., 1982).

    De los cuatro métodos comparados por Johnson y sus colaboradores (1981, 1983), el esfuerzo individualista fue el menos efectivo. A partir de estos estudios parece que un entorno cooperativo es un ambiente adecuado puede tener efectos positivos sobre el aprendizaje escolar.

    1.2.2.2. Factores del profesor

    Del profesor se estudia la relación que tienen con el rendimiento, sobre todo, y la actitud tanto la procedencia o background y el estilo, no la metodología, que utiliza en clase. Veamos.

    Procedencia (background). Tal como puede comprobarse, las variables de antecedentes (background) del profesor, tales como su edad y actualización tienen relaciones positivas con el rendi­miento del estudiante (Druva y Anderson, 1983).

    Factores del profesor

    Metan.

    Estds.

    Relacs.

    r en rdto

    r en afecto

    Referencias

    Background en ciencias

    Background (precedentes)

    Estilo

    Basado en preguntar

    Estimaciones profesor

    Directo/indirecto

    Basado en el ruego

    Expectativas

    Expectativas

    Expectativas

    Expectativas

    Expectativas

    3

    5

    65

    58

    14

    41

    19

    14

    77

    18

    34

    47

    22

    14

    67

    34

    791

    77

    33

    15

    44

    0.29

    0.11

    0.34

    0.43

    0.17

    0.08

    0.16

    0.04

    0.26

    0.13

    0.15

    Druva y Anderson (1983)

    Redfield y Rousseau (1981)

    Cohen (1981)

    Glass et al. (1980)

    Wilkinson (1981)

    Dusek y Joseph (1983)

    Raudenbush (1983)

    Rosenthal y Rubin (1978)

    Smith (1980b)

    Estilo. Factores tales como el entusiasmo (r = -0.03) y la eficiencia (r = -0.04) tienen muy bajas relaciones. Los antecedentes educati­vos, tales como el número de cursos y asistencia en instituciones académicas, también tienen efectos positivos. Los cursos de formación del maestro en activo fueron efecti­vos en la promoción del rendimiento, destreza y actitudes del maestro, pero arrojaron efectos despreciables sobre el rendimien­to del estudiante (Joslin, 1981). Los cursos en activo más efi­caces feron aquéllos que se centraron en la consecución de objetivos concretos relacionados con el contenido de la materia, los que fueron altamente estructurados, implicaron la autoenseñanza, ocurrieron dentro del distrito local y tuvieron un tratamiento que fue puesto a prueba en situación de campo o usado extensivamente. Estos cursos fueron más efectivos para profesores del nivel elemental y para aquéllos con menos de 10 años de experiencia.

    En términos de atributos del maestro, concretamente los que usaron méto­dos indirectos con preferencia a directos potenciaron el rendimiento del estudiante (Glass et al., 1980). El uso predomi­nante de cuestiones de orden superior tuvo un efecto marcado sobre el rendimiento del estudiante (Redfield y Rousseau, 1981). El uso de la alabanza por los profesores presenta alguna relación con el rendimiento, en caso de existir (Wilokison, 1981). Hubo ma­yores relaciones entre el elogio y el rendimiento para niños del nivel socioeconómico más bajo y más jóvenes, pero aun con estos estudiantes las relaciones fueron solamente entre 0.1 y 0.2. La relación con el rendimiento fue negativa cuando el elogio fue usado en interacciones diádicas (vis a vis) ya fueran iniciadas por el es­tudiante (r = -0.16) o por el profesor (r = -0.32).

    Los resultados de cuatro meta-análisis sobre las expectati­vas del profesor fueron razonablemente consistentes (r = 0.15, s = 0.09). Las expectativas ciertamente afectaron los juicios del profesor aunque los efectos sobre el rendimiento del estudiante no fueron tan fuertes. Smith (1980b) informó que cuando se dio a los profesores información detallada sobre la capacidad del niño, estas expectativas tuvieron efectos sobre las estimaciones de capacidades, rendimientos y conducta. Las expectativas no tuvieron efectos sobre las estimaciones del interés, la motiva­ción y el atractivo del niño, sobre la voluntad del maestro a enseñar a los niños y sobre la cantidad de feedback, compromiso o refuerzo positivo. Un efecto particularmente fuerte es que se proporcionan más oportunidades de aprendizaje a los niños para los cuales los maestros tienen favorables expectativas (r = 0.47).

    Dusek y Joseph (1983) demostraron que las bases más pode­rosas para las expectativas del profesor se relacionaron con la clase social más alta y atractivo físico más bien que con carac­terísticas de personalidad, sexo o raza. Raudenbush (1983) encon­tró una diferencia consistente en el efecto de las expectativas del profesor relacionadas con la cantidad de contacto previo. La relación entre expectativas y rendimiento es mucho mayor si los maestros han tenido contacto previo muy pequeño con los estudian­tes. Raudenbush concluyó que "si la inducción de expectativa ocurre más de una semana dentro del año escolar, aparentemente es demasiado tarde para ser persuasivo" (p.319).

    La relación con la estimación global del docente es muy substancial (r = 0.43) aunque esta estimación tiene mucha super­posición con otros factores, tales como la calidad del curso (Cohen, 1981). Dos factores principales en el juicio de un profe­sor fueron las percepciones por parte del estudiante de la capa­cidad o destreza del profesor (r = 0.50) y la relación de los maestros con los estudiantes (r = 0.30).

    1.2.2.3. Factores de la enseñanza

    Los factores de la enseñanza se dividen en tres: Cantidad, calidad y materiales instructivos o curricula. La última faceta tiene mucho solapamiento con las estrategias de enseñanza.

    En términos de la calidad de enseñanza, Cohen (1981) encontró una correlación de 0.47 entre rendimiento y estimación global del curso efectuada por estudiantes de college.

    Los factores principales en la estimación global del curso perte­necieron al grado de adecuación de la planificación y organización y al uso del feedback. No hubo relaciones entre la cantidad-y-dificultad del curso y rendimiento (r = -0.02). La relación entre tiempo instructivo y rendimiento fue de 0.38. Esta fuerte rela­ción da credibilidad al énfasis que Carroll y otros prestaron al tiempo.

    Han existido tres campos principales de estudio que han sido evaluados utilizando procedimientos de meta-análisis: Ciencias, matemáticas y lectura. Es extremadamente difícil hacer justicia a la multiplicidad de hallazgos. El lector interesado ha de acudir a Anderson (1983) para una revisión de estudios en cien­cias y a meta-análisis individuales para más detalles en matemá­ticas y lectura.

    Por lo que respecta a las características de entrada los mejores predictores en rendimiento en ciencias son la capacidad, en particular el nivel cognitivo, las matemáticas y el lenguaje (Boulanger, 1981; Fleming y Malone, 1983). Los más sobresalientes factores del historial previo (background) del profesor para potenciar el rendimiento del estudiante en ciencias son el número de cursos efectuados en ciencias y la asistencia a insti­tuciones académicas (Druva y Anderson, 1983; r = 0.29). Los profesores con estos factores de background tienden a formular cuestiones complejas y de más alto nivel. Entre otros factores de background relacionados positivamente con el rendi­miento se incluyen la autoactualización, la masculinidad y la edad, si bien los profesores varones no fueron más eficaces que las profesoras. Entre los factores no relacionados se incluyen la eficiencia y el entusiasmo (Druva y Anderson, 1983).

    Hay un evidente conflicto en si los cursos de las nuevas ciencias son más efectivos que los tradicionales. Tres estudios informaron de la existencia de no diferencias (Bredderman, 1983; Weinstein et al., 1982; Willett et al., 1983) y dos infor­maron que los nuevos cursos innovativos fueron más efectivos que los tradicionales (El-Nemr, 1980; Shymansky et al., 1983). Esta disparidad en los hallazgos tiene relación con la etiqueta de nuevo.

    Es cuestionable comparar sin más cursos nuevos con tradicionales sin una clara delineación de los nuevos cursos. Por ejemplo, los cursos tradicionales son más efectivos que los cursos basados en los media (Willett et al., 1982) y son más efectivos si los tests usados favorecen más el contenido tradi­cional (Weinstein et al., 1982). Los nuevos cursos que demos­traron efectos positivos fueron los que potenciaron los métodos de descubrimiento (El-Nemr, 1980; Lott, 1983; Sweitzer y Ander­son, 1983), las destrezas de proceso (Bredderman, 1983; Shymansky et al., 1983), el aprendizaje para el dominio (Aiello y Wolfle, 1980; Willett et al., 1983), los contratos de aprendizaje (Willett et al., 1983) y la enseñanza de resolución de problemas (Curbelo, 1985).

    Wise y Okey (1983) concluyeron que los atributos efectivos de los nuevos programas incluyeron el conocimiento por parte del alumno de los objetivos instructivos, la provisión de feedback sobre el progreso y la recuperación, el permitir al estudiante el comprometerse en varias clases de actividades, el tener una considerable plani­ficación por parte del profesor -pero no una planificación al estilo de un libro de cocina-, y el dar a los estudiantes cierta responsabilidad para definir tareas. Sweitzer y Anderson (1983) añaden a esta lista la inclusión del uso de resolución de proble­mas, la evidencia, el razonamiento lógico y analítico, la clari­ficación de valores y la toma de decisiones. El efecto de tales programas sobre el rendimiento parece que se aplica en todas las materias de ciencias (Willett et al., 1983), si bien Shymansky et al. (1983) dieron cuenta de la existencia de los mayores efectos en biología y menores para química y ciencias de la naturaleza.

    Factores de la enseñanza

    Metan.

    Estds.

    Relacs.

    r en rdto

    r en afecto

    Referencias

    Calidad

    Puntuaciones del curso

    Cantidad

    Participación

    Participación

    Tiempo en la tarea

    Tiempo comprometido

    Curricula: Ciencias

    Nuevos curricula

    Nuevos curricula

    Nuevos curricula

    Basados en la actividad

    Background del profesor

    Estrategias de enseñanza

    Enseñanza induct. vs. deduct.

    Enseñanza orientada a la búsqueda

    Enseñanza orientada a la búsqueda

    Organizadores avanzados

    Diagnóstico/recuperadores

    Individualización

    Curricula: Matemáticas

    Métodos de enseñanza

    Métodos de enseñanza

    Individualización

    Materiales manipulativos

    Nuevas Matemáticas

    Resolución de problemas

    Curricula: Lectura (Reading)

    Métodos de lectura

    Programas universits. (college)

    Integracción auditivo-visual

    Entrenamientos psicolingüísticos

    Destrezas viso-perceptivas

    Imágenes adjuntas

    Curricula para estudiantes

    de alto riesgo

    Enseñanza

    Ciencias

    Matemáticas

    22

    1

    41

    11

    54

    35

    10

    105

    33

    130

    57

    65

    160

    24

    59

    68

    16

    28

    115

    153

    15

    17

    64

    134

    33

    97

    28

    31

    34

    161

    16

    60

    307

    150

    22

    28

    22

    20

    10

    120

    151

    341

    400

    22

    309

    38

    250

    19

    22

    49

    182

    390

    126

    129

    171

    660

    237

    341

    66

    101

    240

    1062

    122

    60

    0.47

    0.35

    0.40

    0.38

    0.40

    0.18

    0.15

    0.05

    0.17

    0.29

    0.17

    0.03

    0.19

    0.21

    0.12

    0.26

    0.17

    0.17

    0.02

    -0.03

    0.46

    0.12

    0.17

    0.29

    0.43

    0.33

    0.17

    0.38

    0.11

    0.13

    0.16

    0.06

    Cohen (1981)

    Bloom (1976)

    Lysakowski y Walberg (1982)

    Frederick (1980)

    Walberg (1982)

    Shymanski et al. (1983)

    Weinstein et al. (1982)

    Willet et al. (1983)

    Bredderman (1983)

    Druva y Anderson (1983)

    Wise y Okey (1983)

    Lott (1983)

    El-Nemr (1980)

    Sweitzer y Anderson (1983)

    Lott (1983)

    Yeany y Miller (1983)

    Aiello y Wolfle (1980)

    Hartley (1980)

    Leong (1981)

    Horak (1981)

    Parham (1983)

    Athapilly et al. (1983)

    Marcucci (1981)

    Pflaum et al. (1980)

    Sanders (1980)

    Kavale (1980)

    Kavale (1980)

    Kavale (1980)

    Readance y Moore (1981)

    Kulik et al. (1983a)

    Las actividades de laboratorio están ausentes de esta lista. Shymansky et al. (1983) encontraron que un énfasis bajo sobre uno. alto en actividades de laboratorio condujo a un mayor rendimiento que el obtenido en un curso tradicional. Aunque Bredderman (1983) encontró que el rendimiento potenciado se relacionó con menos tiempo en la palabra y más en la activi­dad, Wise y Okey (1983) informaron que el compromiso en varias actividades potenció el rendimiento. Sería prematuro concluir que las actividades de laboratorio no son valiosas. Se precisa más información sobre cuestiones específicas acerca de qué clase de actividades de laboratorio potencian el rendimiento.

    Hartley (1980) informó que en matemáticas la Enseñanza Asis­tida por Ordenador (EAO ó CAI) (r = 0.41) y la tutoría (r = 0.60) tienen sustanciales relaciones con el rendimiento matemático, mientras que los programas de aprendizaje individual (r = 0.16) y la enseñanza programada (r = 0.11) tuvieron efectos mucho me­nores. Horak (1981) encontró que los programas individuales de aprendi­zaje fueron menos efectivos que los métodos tradicionales (r = - 0.03) y Mascucci (1981) que los métodos heurísticos de resolución de problemas fueron más efectivos (r = 0.17). Hubo algunas mejoras en rendimiento para las nuevas matemáticas compa­radas con las matemáticas tradicionales (Athapilly et al., 1983). Las nuevas matemáticas fueron más efectivas para estudiantes de baja capacidad, al dar énfasis a la presentación concreta de ideas abstractas en álgebra y en aritmética. Hubo solamente ligeras diferencias en relación con la potenciación de las acti­tudes. Parham (1983) encontró que el uso de materiales manipula­tivos en las clases de matemáticas elementales fueron extremada­mente efectivos.

    Hay muchos programas que han tenido efectos sobre el rendi­miento lector. Pflaum et al. (1980) concluyeron que la mezcla de sonido y símbolo produjo un impacto significativamente más grande sobre la lectura en comparación con otros tratamientos (r = 0.63), si bien este resultado se basa sólo en tres corre­laciones. Kavale (1982) encontró apoyo para las estrategias de memoria visual y discriminación visual (r = 0.38), para las de entrenamiento psicolingüístico (Kavale, 1981; r = 0.17) y las auditivo-visuales (Kavale, 1980; r = 0.33), pero no encontró apoyo para las de entrenamiento perceptivo-motor (Kavale y Mat­tson, 1983; r = -0.02).

    Larsen et al. (1982) añadieron seis estudios y reanalizaron los datos de Kavale sobre los efectos del entrena­miento psicolingüístico. Mientras las diferencias fueron tri­viales en tamaño (r = 0.19 vs. r = 0.17), propusieron un poderoso argumento según el cual la enseñanza psicolingüística no fue válida para la inversión del tiempo necesario para mejorar la capacidad lectora. Readance y Moore (1981) encontraron efectos moderados del uso de dibujos adjuntos para ayudar a la compren­sión lectora (r = 0.18).

    Parece que algún programa sistemático de lectura introducido por un breve período de tiempo (como son la mayoría) ayuda el rendimiento lector. Sanders (1980) informó que de entre todos los programas de lectura en college, los estudiantes que recibieron enseñanza se situaron 33 puntos de percentil más altos que los estudiantes sin tratamiento. Al igual que los efectos sobre el rendimiento lector, hubo también efectos positivos sobre la nota global del curso. Pflaum et al. (1980) investigaron un rango más amplio de programas de lectura en todos los niveles y concluyeron que quienes recibieron cierto programa de lectura se situaron 23 puntos de percentil más altos que el promedio de los grupos de control.

    Globalmente, los varios programas en ciencias, matemáticas y lectura tuvieron una correlación promedio de 0.19 (S = 0.12) con el rendimiento, lo cual indica que estos programas tienen positi­vos efectos sobre el rendimiento. Las relaciones entre diferentes programas de lectura y rendimiento (r = 0.30) fueron mucho ma­yores que para programas de ciencias (r = 0.16) y de matemáticas (r = 0.15).

    Finalmente, Kulik et al. (1983a: Fraser et al., 1987) informaron que programas especiales para estudiantes de alto riesgo de college tuvieron efectos positivos sobre estos estudiantes en términos de incre­mentar la puntuación global del curso y la persistencia en el college. Estos efectos positivos se encontraron en diferentes tipos de programas, tales como los de destrezas en el estudio (r = 0.14), sesiones de orientación (r = 0.20) y los servicios glo­bales de apoyo (r = 0.13), pero no en los de recuperación y de desarrollo (r = 0.02). La novedad del programa fue el mejor predictor del rendimiento potenciado.

    1.2.3. El proceso de individualización

    He querido dejar para el estudio del proceso propiamente dicho las variables que entran en juego, es decir, el alumno, como agente del proceso de aprendizaje a la vez que paciente del proceso de enseñanza, y los métodos y estrategias, que son los elementos clave del proceso.

    1.2.3.1. Factores del estudiante

    Conviene recordar el objetivo que perseguimos: ¿Cuáles de las variables aptitudinales correlacionan de un modo significati­vo con variables de rendimiento y actitud? ¿Qué variables apti­tudinales de los alumnos son suficientemente potentes como para diferenciar procesos educativos o condicionarlos?

    Son varias las clasificaciones que se pueden hacer en orden a agrupar las variables de los estudiantes. Hattie (Cfr. Fraser et al., 1987) las agrupa en afectivas, cognitivas, físicas y de disposición al aprendizaje. Walberg (1986) agrupa las variables de aptitud en edad-desarrollo, capacidad y motivación. No voy a mencionar más clasificaciones, que las hay. Solamente quiero aclarar que dentro de las variables aptitudinales se incluirá una categoría, las físicas, en cuyo seno se encuentran las diferen­cias según el sexo.

    Existen una serie de variables de personalidad que Hattie denomina afectivas. La expresión variables afectivas puede in­ducir a confusión, dado que puede englobar variables de persona­li­dad y de disposición al aprendizaje. Por ello, voy a seguir el esquema cuatripartito de Hattie introduciendo una modificación, a saber, que en vez de llamar a un tipo de variables afectivas las denomi­naré de personalidad.

    Personalidad. En los ocho modelos de aprendizaje citados, además de las variables cognitivas, de las que hablaré, se in­cluyen dentro de las de motivación las siguientes: Perseverancia, motivadores (internos), actitud hacia la materia, autoconcepto como alumno, motiva­ción intrínse­ca, predis­posiciones.

    Es curioso cómo en los ocho modelos de aprendizaje basados en el individuo no se citan como relevantes para el aprendizaje y, por tanto, para el proceso educativo, variables de personali­dad a no ser que exceptuemos el autoconcepto. Son más bien las variables de tipo motivacional o de disposición al aprendizaje las que son relevantes.

    Voy a examinar en detalle éstos y otros aspectos ¿Qué se puede concluir? A la vista de estos datos, y a expensas de otros resultados de relaciones con el rendimiento, las presentes variables de personalidad no permiten en principio hacer muchas inferencias respecto a su relevancia educativo-diferencial, al menos tal como aquí se presentan. ¿Quiere esto decir que ninguna de las variables de persona­lidad es relevante desde el punto de vista educativo? Se hará alusión al autoconcepto en el que habrá que matizar dimensiones de autoconcepto.

    Relevantes pueden ser todas o ninguna. Me explicaré. Las variables de personalidad, como otras muchas de tipo motivacional, cognitivo, físico o motórico, pertenecen a lo que se ha denominado rasgos comunes, es decir, rasgos que todos poseemos, que se pueden medir, gradar y distribuir. Las personas medidas en estos rasgos se pueden considerar, según su situación en la distri­bución normal, como normales y a-normales. Es esta distinción la que permite atribuir una relevancia diferente a estas variables desde el punto de vista educativo.

    Factores delestudiante Afectivos

    Estudios

    Relaciones

    r global

    Referencias

    Ansiedad

    Dogmatismo

    Extraversión

    Neuroticismo

    Test de ansiedad

    Locus de control

    Locus de control

    Autoconcepto

    26

    11

    14

    30

    21

    27

    98

    128

    157

    48

    129

    148

    76

    121

    67

    1136

    -0.11

    -0.07

    0.06

    -0.04

    -0.14

    0.13

    0.18

    0.21

    Hattie y Hansford (1982)

    Hattie y Hansford (1982)

    Hattie y Hansford (1982)

    Hattie y Hansford (1982)

    Hattie y Hansford (1982)

    Hattie y Hansford (1982)

    Findley y Cooper (1983)

    Hansford y Hattie (1982)

    Si los sujetos educables son anormales, tanto por exceso como por defecto, entran dentro de la categoría de patológicos (Cfr. Orden, 1975). Los alumnos, que están situados en rasgos o varia­bles de perso­nalidad en ambos extremos de la distri­bución, arro­jan un rendi­miento diferente. La relación que se establece entre variables de personalidad y rendimiento muy probablemente sea no lineal y parece que es de signo negativo, tal como se apunta en la tabla. Es en este caso cuando el proceso educativo debe diferen­ciarse radicalmente por ser casos patológicos. Es cuando se puede hablar de educación de perturbados emocionales y con problemas de conducta (Cfr. Alkin, 1992), de educación de alumnos con proble­mas graves de conducta y con trastornos de personalidad (Cfr. González, 1995).

    Si tratamos, sin embargo, con sujetos normales en estos rasgos, es decir, con alumnos de un rango amplio en variables de personalidad, parece que estas variables no tienen relación sig­nificativa con el rendimiento. ¿Quiere esto decir que no se han de contemplar a ninguna instancia?

    Evidentemente que no. Mientras un alto autoconcepto y un locus de control interno estaban rela­cio­nados significativamente con el rendimiento, el dogmatismo, la extroversión y el neuroticismo no estuvieron rela­cionados con él. La correlación promedio entre las variables de personalidad y el rendimiento (ignoran­do los signos) fue 0.12. Hay que reconocer, sin embargo, que la significación práctica de las variables de autoconcepto y de locus de control interno es muy baja. En casos normales el tratamiento de estas variables se lleva a cabo en situaciones de relación personal, tutoriales o de aula a través del refuerzo, que tan eficaz es, como se verá.

    ¿Alguna variable de personalidad tiene relevancia en sujetos de un rango amplio? Si quisiéramos destacar una variable de personalidad en cuanto a su relación con el rendimiento, sin duda que resaltaría­mos la varia­ble de auto-concepto.

    Autoconcepto. En la tabla de Fraser et al. (1987) se encuentra que arroja una correlación promedio de 0.21 para 128 estudios y 1136 relaciones, lo cual en conjunto no es desprecia­ble. Sin embargo, es preciso matizar aspectos en esta varia­ble, pues hay un autoconcepto general, un autoconcepto académico general y un autoconcepto académico específico, es decir, para materias específicas.

    Me voy a basar en los trabajos de revisión de estudios empíricos, el de Machar­go Salvador (1991) y el de González y Tourón (1992), en especial en el c. 5 de estos últimos autores El autoconcepto como variable interveniente en el proceso de enseñanza-aprendizaje, dentro del cual incluyen un subapartado Estudios sobre las relaciones entre medidas de autoconcepto y medidas de rendimiento académico.

    González y Tourón (1992) incluyen un largo apartado dedicado a las rela­ciones de causalidad entre autocon­cepto y rendimiento académico, pero me centraré en los estudios correlacionales, según sugiere Machargo Salvador (1991, 63), quien dice que la

    "mayoría de los es­tudios sobre las relaciones entre el autoconcepto y el rendimien­to son de tipo correla­cional y no explican si el autoconcepto es causa del rendimiento o si, por el contrario, es el rendimiento el que determina el autoconcepto".

    En el estudio de las relaciones entre autoconcepto y rendi­miento se suelen distinguir el autocon­cepto general o no acadé­mico, el autoncepto académico y, dentro de éste, según sugieren Marsh y cols. (1983, 1984, 1986: González y Tourón, 1992), el específico y el no específi­co. Esta distin­ción es sumamente importante porque la relación no es idéntica para cualquier especificación de autoconcepto. La dirección de la relación es la que mencionan Marsh y cols. (1984):

    "el rendimiento acadé­mico específico (lengua y matemá­ticas) está más altamente correlacionado con el auto­concep­to académico específico, menos alta­mente correla­cionado con el autoconcepto académico no específico y, relativamente, no corre­laciona con el autoconcepto no académi­co" (pág. 2194).

    Por tanto, del rendimiento puede hablarse del especí­fico y del no específico. La no distinción entre tales especificaciones es lo que puede expli­car, al menos en parte, la gran oscilación entre las correlaciones, aparte de lo que dicen la mayoría de los autores, esto es, que muchos de los hallazgos inconsistentes en las inves­tigaciones, en parte, se han debido a la incomparabilidad de los datos por la falta de validez empírica de muchas medidas y el uso de medidas globales de autoconcepto.

    En la síntesis cuan­titativa de Hansford y Hattie (1982) sobre correla­ciones entre auto­concepto, la mayoría general, y distin­tos criterios de rendi­miento académico, se recogen 128 estudios, encontrándose que las correlaciones van desde -0.77 a 0.96. Dan cuenta de la nula o escasa correlación que suele darse entre las áreas no acadé­micas del autoconcepto y el rendi­miento académico; el valor típico gira en torno a 0.21 cuando se trata de autocon­cepto general. Para Burns (1979) la moderada relación entre autoconcepto y rendimiento académico ha sido el excesivo empleo de escalas de autoconcepto general en la mayoría de los estudios.

    Este autor (Burns, 1979) hace una revisión de estudios encontrando va­lores promedios entre 0.30 y 0.40, los cuales, aunque estadísti­camente significativos, son bajos: Un 16 por ciento de la varian­za del rendimiento viene explicada por el autoconcepto general. A valores promedio de 0.30 llega Wyllie (1979), la cual recoge estudios de los años 60 y 70. En otra más reciente revisión de Byrne (1984) se llega a valores promedio de 0.16.

    En resumen, las relaciones entre rendimiento académico y autoconcepto general son relativamente bajas. Lo dicen claramente González y Tourón (1992):

    "Hay una escasa o nula correlación entre rendimiento académico y las facetas no académicas del autoconcepto (p.e. el autoconcepto social; el autoconcepto físico, etc)" (257).

    "teniendo en cuenta que el autoconcepto es multidimensional, los índices de autoconcepto general no sirven como predictores eficaces del rendimiento y no deben utilizarse con este fin. Las correlaciones entre autoconcepto general y rendimiento varían entre 0.10 a 0.30" (259).

    Hay que ir hacia definiciones específicas de autoconcepto y rendimiento. ¿Cuál es la relación entre autoconcepto académico y rendi­miento académico? Hansford y Hattie (1982 encuentran una correlación de 0.42 cuando las medi­das son de autoconcepto académico. González y Tourón (1992) concluyen diciendo que

    "La relación entre autoconcepto académico y rendimiento académico es más fuerte que la relación entre autoconcepto general y rendimiento general" (257).

    En el estudio con alumnos de 12, 13 y 14 años realizado por Shavelson y Bolus (1982) se encontraron estas correlaciones que ponían en relación el rendimiento con el autoconcepto general y el específico:

    Edad de los alumnos

    r entre autoconcepto general y rdto

    r entre autoconcepto específico y rdto

    12

    13

    14

    0.14

    0.12

    0.11

    0.52

    0.62

    0.73

    Así, pues, González y Tourón (1992, 257) concluyen:

    "El rendimiento académico en áreas específicas (lenguaje, matemáticas, etc.) está altamente correlacionado con los autoconceptos académicos correspondientes a esas áreas específicas, moderadamente con el autoconcepto académico general y prácticamente no correlacionado con los autoconceptos en facetas no académicas".

    Sin embargo, estos datos están sujetos a oscilaciones según el marco de referencia del niño, el medio en que se desarrolle, es decir, la situación de aula con las relaciones sociales exis­tentes y las comparaciones inter-aulas, incluso de su clase social. La correlación, por ejemplo, tiende a aumentar con a­lumnos de mayor capacidad intelectual y de clase social más alta (Cfr. Hansford y Hattie, 1982).

    En resumen, a medida que se especifica el rendimiento y el autoconcepto, las relaciones ascienden. Esto da a entender que se tiene autoconcepto sobre algo y se hace más específico a medida que se va haciendo uno mayor.

    Variables cognitivas. Recuérdense las variables cognitivas (o de capacidad) contenidas en los 8 modelos analizados de aprendizaje escolar en orden a cotejar el parecido con las que se han medido en muchas investigaciones: Aptitud, capacidad para comprender las enseñanzas, capacidad general, rendimiento previo, comprensión lectora, C.I. verbal, antecedentes del alumno, aptitud, condiciones internas de apren­dizaje, aprendizajes de tareas ya adquiridas, aprendizajes de pre-rrequisitos, estilo cognitivo, aptitudes de tareas específi­cas, capacidad general mediada, destrezas de tareas relevan­tes.

    Walberg (1986, 223) recoge 396 correlaciones entre aprendi­zaje (rendimiento) y diversas variables cognitivas provenientes de 10 estudios. Se da la más alta media de las correlaciones con medidas de inteligencia verbal (0.72), seguidas de capacidad total (0.71), no verbal (0.64) y cuantitativa (0.60). Las correlaciones con puntuaciones obtenidas de pruebas de rendimiento son más altas (0.70) que con calificaciones (0.57). La media de correla­ciones entre capacidad y aprendizaje en ciencias es de 0.48.

    De entrada sorprenden estos datos de correlación con los encontrados para variables de personalidad: El panorama de la relación de estas variables cognitivas con el rendimiento es claramente diverso a como más arriba se ha encontrado con las de personalidad. Por otra parte, se aportan datos por el autor anterior sobre la edad-desarrollo: En 9 estudios se obtuvieron correlaciones entre nivel de desarrollo piagetiano y rendimiento escolar que variaban de 0.02 hasta 0.71, arrojando una media de 0.35. La correlación promedio en ciencias fue de 0.40.

    Me ha llamado mucho la atención el dato siguiente de Walberg (1981, 1984), que cita Fraser et al. (1987, 190). Se dice que la edad dio cuenta del 80 por ciento de la varianza del rendimiento, junto con otras variables, como ambiente de clase (60 por ciento), la capacidad (60 %), el ambiente hogareño (40), la calidad de la en­señanza (15) y la motivación (10 por cien­to). Juntas todas las variables, dicen, dieron cuenta de alrede­dor del 90 por ciento de la varianza del rendimiento.

    Entiendo que Walberg quiere decir que el estadio de desarrollo es no solamente una variable condicionante del aprendizaje sino determinante. Si la operacionalización de la variable edad es encontrarse en el estadio de desarrollo correspondiente para unos determinados aprendizajes (vs. no encontrarse), entonces el sentido de la frase de Walberg es el siguiente: Si un alumno no se encuentra en el estadio de desarrollo correspondiente o edad adecuada de madurez, entonces el alumno está incapacitado de raíz (determinante) para esos aprendizajes. En este sentido la edad explica una varianza del rendimiento que no sería extraño fuera superior al 80 por ciento.

    ¿Qué datos aportan Fraser et al. (1987) sobre la relación entre rendimiento y constructos cognitivos? De entre los factores de tipo cognitivo no existe duda de que es el historial de aprendizaje (aprovechamiento previo) de un alumno la variable que más alto relaciona con el rendimiento posterior: Bloom (1976) encontró que las correlaciones entre rendimiento previo y rendi­miento subsiguiente, con un tiempo de diferencia de un año, fue 0.77 y con un tiempo de diferencia de dos o más años fue 0.74.

    Voy a seguir con el esquema marco seguido más arriba:

    Factores del estudinte: Cognitivos

    Metan.

    Estds.

    Relacs.

    r en rdto

    r afecto

    Referencias

    Inteligencia

    Capacidad general

    Capacidad general

    Capacidad cognitiva

    Rendim. previo

    Autoevaluación

    Desarrollo (Piaget)

    Estilo cognitivo (p.e. preguntar)

    Variables cognitivas

    4

    72

    169

    34

    66

    27

    52

    51

    13

    503

    42

    62

    58

    82

    71

    65

    13

    0.51

    0.43

    0.48

    0.34

    0.75

    0.42

    0.42

    0.15

    0.22

    Hattie y Hansford (1982)

    Fleming y Malone (1983)

    Boulanger (1981)

    Steinkamp y Maehr (1983)

    Bloom (1976)

    Mabe y West (1982)

    Jordan y Brownlee (1981)

    Tamir (1985)

    Hattie y Hansford (1982) dan cuenta de una correlación de 0.51 entre CI y rendimiento. El rendimiento está fuertemente relacio­nado con las autoestimaciones del rendimiento académico (Mabe y West, 1982) y con los estadios de Piaget (Jordan y­ Brownlee, 1981). Para el subsiguiente rendimiento en ciencias las princi­pales conductas de entrada son la capacidad (Boulanger, 1983: r = 0.48; Fleming y Malone, 1983: r = 0.43; Steinkamp y Maehr, 1983: r = 0.34), el nivel cognitivo (Fleming y Malone, 1983: r = 0.59), el lenguaje (Fleming y Malone, 1983: r = 0.41) y matemáticas (Fleming y Malone, 1983: r = 0.42).

    En resumen, lo que el alumno trae a la tarea de apren­dizaje (rendimiento previo, esta­dio de desarrollo, inteligencia y destrezas relacio­nadas con el aprendizaje) es lo que resulta princi­pal determinan­te del rendimien­to subsiguiente.

    ¿Cuál es el valor de los estilos cognitivos? En otro lugar, cuando se expone el pensamiento de Bloom se dice que este autor no trabajó sobre los estilos individuales de aprendi­zaje de los niños. En este aspecto, Bloom y los teóricos del modelo de tiempo estuvieron de acuerdo: Se supuso que todos los niños aprenden de modos similares y que las diferencias entre individuos eran una función de lo que el alumno trae a la tarea de aprendizajes previos y de la calidad de la enseñanza. Esta afirmación no está exenta de apoyo empírico, tal como Tamir (1985) certifica: r = 0. 15 (13 es­tudios y 13 índices).

    ¿Cuál es el valor de la inteligencia, medida a través del C.I.? Quiero resaltar dos aspectos: En primer lugar que, curiosa­mente, a medida que se asciende en el sistema educativo (re­ducción del rango de inteligencia), la relevancia de la variable inteligencia sobre el rendimiento es menor. En este sentido no es de extrañar que en el nivel universitario arroje unas relaciones con el rendimiento que son bajas o nulas (Cfr. González Galán y López López, 1985).

    Sin embargo, segundo aspecto, cuando se contemplan los va­lores extremos de la distribución de la inteligencia nos encon­tramos con que es una variable en unos casos condicionante y en otros determinante del rendimiento y de los aprendizajes. Véanse los casos de los alumnos superdotados y de deficientes mentales en diverso grado.

    Decía antes que es el historial de aprendizaje (aprovechamiento previo: prior achievement)) de un alumno la variable que más alto relaciona con el rendimiento posterior.Quiero detenerme en esta afirmación. García Hoz (1982, 17) dice:

    "En la predicción de rendimientos escolares, que es tal vez la menos difícil de realizar, se ha llegado a la conclusión de que el mejor predictor es el conjunto de los aprendizajes realizados, que se pueden expresar mediante los resultados de una batería comprensiva de instrucción o, si razonablemente son de fiar, el re­sultado medio de los dos últimos cursos de estudio realizados por el sujeto".

    "Con todas las limitaciones que se hayan de tener en cuenta, se puede afirmar que hay coincidencia universal en la idea de que el resultado de una tarea es el mejor predictor para los resultados de esta misma tarea en el futuro. Concretamente, para predecir el rendimiento de un sujeto el mejor predictor es el rendimiento que obtuvo anteriormente, bien se trate de la instrucción en conjunto, bien se trate de una determinada materia de curriculum".

    Recuérdense los datos de Walberg (1986, 223): Mientras la correlación promedio del aprendizaje (rendimiento) con puntua­ciones de pruebas de rendimiento es de 0.70, con calificaciones es de 0.57. Y recuérdese lo dicho anteriormente por Bloom (1976): En 27 es­tudios y 82 índices de relación se obtiene una correlación prome­dio de 0.75 entre rendimiento previo y rendimiento posterior.

    Tourón Figueroa (1984) hizo un estudio con alumnos universitarios de primer curso en la asignatura de Biolo­gía. Tomó como criterio el rendimiento acadé­mico expresado por la calificación que los profesores de las asignaturas otorgaban a cada alumno. Pues bien, además de utili­zar el rendimiento previo obtenido de exámenes parciales de las asignaturas de primer curso (Matemáticas, Físi­ca, Química y Bio­logía), utilizó el rendimiento promedio en Bup y Cou, y en selec­tividad. Las correlaciones entre dichos resultados con el rendimiento académico en las cuatro materias, tal como fueron calificadas por los profesores al final de curso, fueron las siguientes:

    Rdto. previo y promedios

    Rdto. en Matemáticas

    Rdto. en Física

    Rdto. en Química

    Rdto. en Biología

    Matemáticas

    Fisica

    Química

    Biología

    Global: BUP y COU

    Selectividad

    0.65

    0.57

    0.55

    0.54

    0.59

    0.49

    0.53

    0.45

    0.42

    0.42

    0.51

    0.49

    0.57

    0.59

    0.51

    0.47

    0.56

    0.49

    0.58

    0.52

    0.52

    0.51

    0.61

    0.50

    Aunque se incluyen, no son de tener en cuenta las correla­ciones entre rendi­miento previo obtenido de exámenes parciales y el rendimiento final, pues parte de la información de la nota del examen final ya está contenida en la nota de los parciales, con lo cual aqué­llas son artificialmente altas: La correlación prome­dio del ren­dimiento final con el rendimiento en el examen parcial primero fue de 0.78, y con el segundo de 0.72. Estas fueron las correlaciones por materias del primer parcial con el segundo: En Matemáticas de 0.68, en Física de 0.62, en Química de 0.53 y en Biología de 0.77.

    Nosotros mismos (González Galán y López López, 1985, 504), en un trabajo de revisión de estudios en el nivel universitario titulamos un epígrafe del siguiente modo: El rendimiento, el mejor predictor. El autor (López López, 1991) obtuvo unas correlaciones con­forme a lo esperable entre los distintos exámenes parciales en el curso 1989/90 a través de pruebas objetivas de alta fiabilidad en la asignatura de Pedagogía Diferencial, correspondiente al curso quinto de los estudios de la Licenciatura en Ciencias de la Educación de la Universidad Complutense y dentro de un contexto convencional de enseñanza:



    Exámenes parciales

    Exámen. parcial 1º

    Examen parcial 2º

    Segundo

    Tercero

    0.74

    0.69

    0.73

    Es decir, es superior el parecido o la correlación entre rendimiento posterior y rendimiento previo, medido por el profe­sor a través de pruebas no standarizadas.


    Tourón Figueroa (1985, 482), al hablar de la predicción del rendimiento académico en la Universidad (Biología) dice lo si­guiente:

    "Ya hemos mencionado, páginas atrás, que la utilización de los rendimientos previos debe ser cautelosa, debido a que no conocemos -de ordinario- cuál es su fiabili­dad. (...) En cualquier caso la generalización de estos resulta­dos parece ser un hecho incontrovertible, ya que siste­máticamente el rendimiento previo aparece como el mejor predictor del rendimiento futuro".

    El prof. Tourón Figueroa (1984, 37), por todo ello, afirma con buen criterio que el:

    "conocimiento en determinadas asignaturas es a­cumulativo, de modo que no es posible aprender algo nuevo sin dominar antes otros aspectos previos. (...) Los conoci­mientos mínimos indispensables -pre­vios- para afrontar con posi­bilidad de éxito una nueva tarea de apren­dizaje, o dicho de otro modo, los pre-requisi­tos básicos, tienen una importancia tal, que en algunos casos llegan a superar a las aptitudes o la inteligen­cia general. (...) Quizá (...) gran parte del fracaso acadé­mico puede estar causado por una formación inicial deficien­te".

    El problema, que no lo es en la práctica, es si eso que llamamos rendimiento previo es sólo rendimiento o es algo más. Este autor (Tourón, 1989) llega a afirmar que el rendimiento previo no es sólo rendimiento, es algo más: Es toda la personali­dad del alumno (sus aspiraciones, su motivación, autoconcepto, sus cono­cimientos previos, ... ¡todo!) quien estudia y quien rinde. Por eso no es de extrañar dicha relación.

    Sin embargo, este hecho de la alta relación entre rendimien­to previo y rendimiento posterior está sujeto a un supuesto, el de mediar entre ambos sucesos o medidas un contexto convencional de enseñanza. Bloom lo dice claramente en su clásico trabajo sobre el Mastery Learning (Bloom, 1968: Block et al., 1979, 49) al comentar el modelo propuesto por Carroll (1963):

    "el modelo propuesto por Carroll (1963) indica que si los estudiantes se distribuyen normalmente con respecto a la aptitud para alguna materia, y a todos se les proporciona exactamente la misma instrucción (en térmi­nos de cantidad, calidad y tiempo asignado para el aprendizaje), entonces el rendimiento medido al termi­nar la enseñanza de la asignatura está normalmente distribuído. En tales condiciones, la correlación entre aptitud y rendimiento será relativamente alta (r = +0.70 ó más)".

    Este es el contexto convencional de enseñanza. Pero conti­núa:

    "Por el contrario, si los alumnos están normalmente distribuídos con respecto a aptitud, pero el tipo y la calidad de la instrucción así como el tiempo asignado para el aprendizaje se adaptan a las características y necesidades de cada alumno, la mayoría de los estudian­tes lograrán 'dominar' la materia. La correlación entre aptitud y rendimiento se aproximaría a cero".

    Tales resultados son fruto de la aplicación de las estrate­gias de mastery learning. El autor (López López, 1991) ha tenido la opor­tunidad de replicar estos resultados a través del Plan Keller (n = 39), cuyos alumnos actuaban como grupo experimental, en contexto universitario y en la materia arriba mencionada:



    Exámenes parciales

    Exámen. parcial 1º

    Examen parcial 2º

    Segundo

    Tercero

    0.36

    0.48

    0.48

    El dato especialmente relevante es éste: 0.36. Es decir, entre el primer y segundo examen parcial ha mediado el mastery learning (Plan Keller). Sin embargo, entre el primer y segundo examen parcial en el grupo de control, mencionado


    arriba, medió un procedimiento convencional y la correlación era de 0.74. Lo cual demuestra que las altas correlaciones entre exámenes parciales se dan mediando procedimientos convencionales. Y, por otra parte, en este caso entre el segundo y el tercer examen parcial medió procedimiento convencional, lo cual explica un incremento de nuevo en la corre­lación, así como entre el primero y el tercero.

    Como conclusión de este apartado sobre el rendimiento previo se puede afirmar lo siguiente: No tiene nada de extraño que sea el rendimiento previo la variable que más se ha estudiado en los estudios predictivos del rendimiento, que son estudios orientados a la práctica. La razón es fácil de entender: Es la variable que mejor refleja lo que el alumno trae a una determinada tarea de aprendizaje y, en consecuencia, en un contexto convencional la que mejor define el rendimiento posterior. Es esta variable un constructo de síntesis, el cual muy bien puede resumir muchas otras variables. Es probablemente la variable más estudiada para ver si interac­ciona con diversos tratamientos (Cfr. Whitener, 1989). Por otra parte, no tiene que extrañar que la relación de estas variables cognitivas con variables afectivas sea tan baja (r = 0.22).

    Variables físicas. El sexo ha sido el atributo sin duda más estudiado en cuanto a su relación con el rendimien­to y otras variables. Son muchos los estudios de síntesis que tuve oportunidad de ver sobre múltiples rela­ciones de variables pedagógicas y psico­lógicas con el sexo en una búsqueda reciente en la base de datos ERIC. Estas son las síntesis que citan Fraser et al. (1987) sobre las relaciones entre dos variables físicas (sexo y entrenamiento perceptivo-motor) con el rendimiento:

    Factores del estudiante: Físicos

    Metan.

    Estds.

    Relacs.

    r en rdto

    r afecto

    Referencias

    Diferencias según sexo

    Diferencias según sexo

    Diferencias según sexo ciencias

    Diferencias según sexo ciencias

    Diferencias según sexo matemáticas

    Entrenamiento perceptivo-motor

    Físico-sexo

    4

    50

    70

    150

    66

    35

    180

    50

    70

    95

    18

    35

    637

    150

    0.19

    0.16

    0.03

    0.16

    0.04

    0.04

    0.12

    Hyde (1981)

    Tohidi (1983

    Kahl et al. (1982)

    Steinhamp y Maehr (1983)

    Freeman (1984)

    Kavale y Mattson (1983)

    De los atributos físicos, concretamente en cuanto a las diferencias de sexo en rendimiento, Hyde (1981) informa que los hombres superan a las mujeres en tareas cuantitativas, viso- espaciales y de articulación del campo, mien­tras que las mujeres puntuaron superior en tareas de capacidad verbal (ver también Rosenthal y Rubin, 1982b: Fraser et al., 1987). Hyde hace comenta­rios acerca de los pequeños efectos y Freeman (1984) también informa de efectos triviales ligeramente favorables a los hom­bres.

    Los hombres rindieron por encima de las mujeres en rendi­miento en ciencias pero las diferencias decrecieron a medida que los es­tudiantes progresaron a través de la escuela elemental (Steinkamp y Maehr, 1983). Tohidi (1983) encontró diferencias pequeñas pero consistentes a favor de los hombres en pruebas de tareas de funcionamiento cognitivo del tipo de Piaget. Dos meta-análisis estudiaron diferencias según el sexo en rendimiento en ciencias. Kahl et al. (1982) encontraron que los hombres tuvieron puntua­ciones superiores en rendimiento, parti­cularmente en las ciencias físicas y niveles cognitivos más altos.

    También se encontró que los chicos rindieron ligeramente por encima, particularmente en física. Los hombres tuvieron acti­tudes positivas pequeñas pero con­sisten­temente mayores que las mujeres hacia la ciencia en general, mientras que las chicas prefirieron la química y biología (Stein­kamp y Maehr, 1983). Las diferencias en actitud son más acentua­das en los estudios más recientes.

    En definitiva, no es el sexo un atributo especialmente relevante por lo que respecta a su relación con el rendimiento. De ser un atributo educativamente significativo, lo será en niveles distintos de la acción instructiva y a título individual, dado que las diferencias intrasexo son superiores a las diferencias entre sexos.

    Disposición al aprendizaje.¿Cómo correlacionan con el rendimiento las variables de disposición al aprendizaje? Estas son las variables de motivación, que se citan en los ocho modelos de aprendizaje estudiantil: Perseverancia, motivadores (internos), actitud hacia la materia, autoconcepto como alumno, motiva­ción intrínse­ca, predisposiciones.

    Walberg (1986) recoge 40 estudios y afirma que la correla­ción promedio de la motivación con el rendimiento (learning) es de 0.34. Las correlaciones fueron más altas para muestras de personas mayores y para medidas y materias combinadas (matemáti­cas). No dependieron ni del tipo de motivación ni del sexo de las muestras. La correlación promedio en los 3 estudios en ciencias fue de 0.33. Por otra parte, en Fraser et al. (1987) se recogen estos datos de síntesis:

    Factores estudiante: Disposición al aprendizaje

    Estds.

    Relacs

    r rdto

    Referencias

    Motivación del logro

    Motivación del logro

    Voluntad (willingness)/entusiasmo por aprender

    10

    40

    15

    47

    13

    33

    0.26

    0.34

    0.28

    Hattie y Hansford (1982)

    Uguroglu y Walberg (1979)

    Bloom (1976)

    En los 15 es­tudios predictivos, de los que informa Bloom (1976, 244-248), se encuentra que la relación promedio entre voluntad (willingness) y entusiasmo hacia una materia y el apren­dizaje subsiguiente fue de r = 0.28. Hattie y Hansford (1982) y Uguroglu y Walberg (1979) dieron cuenta de correlaciones de alrededor de 0.30 entre motivación y rendimien­to.

    Así, pues, la disposición hacia el aprendizaje es un impor­tante factor en el aprendizaje escolar. Otro problema es si esta variable ya está contenida en otra y, por tanto, en un modelo parsimonioso no es preciso incluirla.

    Como conclusión final de este capítulo sobre la relación de las distintas variables aptitudinales con el rendimiento (y con el afecto) se puede decir que pocas variables de entrada son relevantes. Unas, las menos, subsumen a otras. La realmente relevante parece ser el rendimiento previo, la disposición hacia el aprendizaje y, tal vez, el autoconcepto académico específico.

    Spearritt (1996, 184), al tratar de identificar todas las necesidades o características de los alumnos y comentar las implicaciones educativas del modelo de Carroll para el Modelo de la Enseñanza Adaptativa, pero que es igualmente válido para otros tipos de enfoques de individualización, dice que

    "en nuestro estado actual del conocimiento sería no sólo impracticable medir a los estudiantes en todas estas variables sino difícil conseguir emparejar toda la información relevante, y difícil diseñar los programas de enseñanza y aprendizaje para una variedad de modelos que podrían ocurrir probablemente. Snow (1994, 12: Spearritt, 1996, 184) reconoce la imposibilidad de estudiar simultáneamente todas las variables relevantes de personas y situaciones. En la mayor parte de los programas de enseñanza adaptativa, las características de los alumnos han sido determinadas sobre la base de un muy reducido número de variables de capacidad y/o rendimiento y/o motivación, elegidas de entre un más amplio número disponible".

    Citan la revisión de Corno y Snow (1986, 614: Spearritt, 1996, 184) para concluir con ellos que

    "solamente dos variables aptitudinales del estudiante, caracterizadas como capacidad y motivación han sido 'rutinariamente identificadas por los maestros como una base para la toma de decisiones instructivas'".

    El resto de las variables han de ser tratadas en relación individual sea de clase o tutorial.

    Esta conclusión general se apoya también en la visión de los resultados globales de las relaciones con el rendimiento de los cuatro subfactores en que se han dividido las variables del factor alumno. En Fraser et al. (1987) se puede comprobar lo dicho:

    Subfactores alumno

    Síntesis

    Estudios

    Relaciones

    r promedio

    Afectiva (personalidad)

    Cognitiva

    Disposición al aprendizaje

    Física

    8

    8

    3

    6

    355

    484

    65

    551

    1882

    896

    93

    905

    0.12

    0.44

    0.29

    0.10

    1.2.3.2. Factores transaccionales de la enseñanza

    Se ha expuesto la relación sobre todo con el rendimiento de tres factores contextuales -escuela, profesor y enseñanza-. Se decía que todas, la mayoría o muchas de las decisiones que pudieran derivarse de la información allí obtenida no dependían del profesor, el cual es conductor del grupo que se le da. Por eso son contextuales. Y a continuación se decía que del profesor depende el conducir los procesos dentro de la clase, esto es, los métodos y estrategias de enseñanza. Esta es la razón por la que el énfasis de las páginas restantes residirá en el análisis de estos dos básicos, constitutivos y esenciales factores del proceso educativo, esto es, los métodos y las estrategias de aprendizaje.

    1.2.3.2.1. Los métodos de Enseñanza

    Por métodos de enseñanza se entiende aquí una variedad de formas metódicas, instrumentos, medios y circunstancias. Se habla de algunos sistemas de individualización, de modelos instructivos, de medios técnicos, ... todos los cuales tienen en común el ser elementos del proceso instructivo propiamente dicho. Estos son los resultados de Fraser et al. (1987).

    Tres meta-análisis sobre el mastery learning (Sistema Personalizado de Instrucción -PSI- de Keller) informaron que el PSI fue más efectivo en potenciar el rendimiento que los métodos tradicionales de clase (Kulik et al., 1979; Aiello y Wolfle, 1980; Willett et al., 1983).

    La Enseñanza Programada (EP) tuvo efectos pequeños sobre el ren­dimiento (r = 0.09), particularmente en las ciencias sociales con preferencia a las matemáticas. Estudios más reciente que utiliza­ron la EP revelaron mayor efectividad; esto es probable porque se usa más discriminativamente que en sus comien­zos (Cfr. Kulik et al., 1980b: Fraser et al., 1987).

    Factores: Métodos de enseñanza

    Metan.

    Estds.

    Relacs.

    r en rdto

    r afecto

    Referencias

    Individualización

    Escuelas secundarias

    En matemáticas

    En matemáticas

    En ciencias

    En ciencias

    Simulación/Juegos

    Enseñanza Asistida por Ordenador

    Aprendizaje en college

    Escuelas secundarias

    En matemáticas

    En matemáticas

    En ciencias

    En ciencias

    Matemáticas y ciencias

    Escuelas elementales

    Escuelas elementales

    Ejercitación y práctica

    Trabajo tutorial

    Enseñanza asistida ordenador (EAO)

    Enseñanza Programada

    En escuelas secundarias

    En educación superior

    En matemáticas

    En ciencias

    Enseñanza Programada

    Tutoría

    Todos los cursos

    En matemáticas

    Tutorías

    Jerarquías Aprendizaje

    Mastery learning

    PSI de Keller

    PSI de Keller

    PSI de Keller ciencias

    Mastery learning

    Team teaching

    En ciencias

    Deberes (en el hogar)

    Deberes (en el hogar)

    Medios instructivos

    Uso de media

    Tecnología instructiva

    TV y films en ciencias

    Ens. basada en visión

    Complej. estím. pict.

    Audio-tutorial

    Media

    6

    2

    6

    1

    1

    1

    51

    143

    17

    115

    131

    93

    58

    59

    51

    153

    15

    11

    14

    101

    48

    25

    40

    40

    47

    57

    153

    28

    65

    153

    15

    19

    72

    15

    41

    15

    29

    121

    312

    100

    74

    23

    27

    49

    139

    129

    182

    131

    53

    58

    54

    48

    89

    126

    14

    14

    68

    48

    25

    40

    40

    66

    47

    56

    89

    28

    18

    52

    73

    58

    24

    28

    61

    15

    8

    41

    81

    29

    9

    2607

    278

    100

    65

    1329

    42

    22

    0.05

    0.08

    -0.03

    0.17

    0.08

    0.17

    0.16

    0.12

    0.16

    0.20

    0.03

    0.10

    0.06

    0.26

    0.15

    0.23

    0.17

    0.22

    0.04

    0.12

    0.05

    0.13

    0.20

    0.29

    0.09

    0.21

    0.24

    0.29

    0.03

    0.18

    0.24

    0.25

    0.14

    -0.01

    0.07

    0.31

    0.19

    0.02

    -0.07

    0.17

    0.33

    0.29

    -0.06

    Bangert et al. (1983)

    Hartley (1980)

    Horak (1981)

    Aiello y Wolfle (1980)

    Willett et al. (1983)

    Dekkers y Donatti (1981)

    Szcureck (1983)

    Kulik et al. (1980c)

    Kulik et al. (1983b)

    Hartley (1980)

    Leong (1980)

    Aiello y Wolfle (1980)

    Willett et al. (1983)

    Curbelo (1984)

    Niemiec (1985)

    Kulik et al. (1984)

    Burns y Bozeman (1981)

    Burns y Bozeman (1981)

    Kulik et al. (1980d)

    Kulik et al. (1980b)

    Hartley (1980)

    Aiello y Wolfle (1980)

    Cohen et al. (1982)

    Hartley (1980)

    Horan y Lynn (1980)

    Aiello y Wolfle (1980)

    Kulik et al. (1979)

    Anderson (1983)

    Anderson (1983)

    Paschal et al. (1984)

    Graue et al. (1983)

    Angert y Clark (1982)

    Kulik et al. (1980a)

    Anderson (1983)

    Cohen et al. (1981)

    Clark y Angert (1980)

    Aiello y Wolfle (1980)

    Han sido 11 los meta-análisis que relacionaban el uso de la Enseñanza Asistida por Ordenador (EAO) con el rendimiento. La correlación global que se encontró fue de 0.15. Existe mucha variabilidad, sin embargo, y la fuerza de la relación depende de cómo se usaron los ordenadores. La EAO es más efectiva cuando se la usa en el modo tutorial que cuando se la utiliza como adminis­tración, simulación o programación. Como con la EP, los estudios más recientes mostraron efectos algo más altos sobre el rendimiento. Más aún, el uso de los ordenadores resulta ser más ahorrativo del tiempo instructivo. El uso de simulaciones y juegos tuvo relaciones con el rendimiento que variaban de bajas a medias (Dekkers y Donatti, 1981; Szcureck, 1983). La tutoría tuvo efectos ligeramente ma­yores (Cohen et al., 1982; Hartley, 1980), particularmente cuando la tutoría se utilizó mediante un programa estructurado de corta duración.

    Las jerarquías de aprendizaje arrojaron efectos pequeños sobre el rendimiento (Horan y Lynn,1980; r = 0.09). La enseñanza en grupo parece ser muy efectiva en promover el rendimiento en ciencias (Willett et al., 1983).

    Los meta-análisis sobre individualización indican muy bajas relaciones entre rendimiento y procedimientos de enseñanza indi­vidualizados (r = 0.08). Sin embargo, incluyen mucha diversidad: Algunos programas son muy efectivos, aquéllos en los cuales existe mucha supervisión, dirección, estructura hacia metas o interacción con un maestro. Un ejemplo de este tipo de programa es el PSI de Keller, visto más arriba, el cual produjo las más altas relaciones entre individualización y rendi­miento (r = 0.25) de entre los individualizados.

    Han existido meta-análisis relacionados con el uso de varios aspectos de la tecnología instructiva. Kulik et al. (1980a) y Aiello y Wolfle (1980) encontraron bajas relaciones entre el uso de métodos audio-tutoriales y rendimiento. Willet et al. (1983) no encontraron relaciones entre el uso de televisión y películas y rendimiento en ciencias. Con estudiantes de college Cohen et al. (1981) concluyeron que cuando la televisión y las películas se usaron como feedback entonces hubo efectos positivos mucho ma­yores sobre el rendimiento. Clark y Angert (1980) encontraron que los estudiantes que recibían cierta forma de material ilustrado rindieron por encima de aquéllos que recibían sólo material verbal (ver Readance y Moore, 1981).

    Más específicamente, los efectos fueron ligeramente más grandes para los dibujos no embel­lecidos que para los embellecidos, para las ilustraciones co­loreadas que para las en blanco y negro y cuando las ilustra­ciones estuvieron en contexto con el material verbal. Hubo tri­viales diferencias entre el uso de fotografías o de dibujos (Angert y Clark, 1982).

    La cantidad de deberes en el hogar tuvo relaciones positivas con el rendimiento particularmente en lectura y ciencias sociales con preferencia a las matemáticas, cuando se prescribía sobre una base diaria y cuando el maestro hacía comentarios y calificaba el trabajo (Paschal et al., 1984). No hay relaciones entre los efectos de los deberes sobre el rendimiento y el curso, el sexo o el nivel de rendimiento.

    Vista la relación de estos métodos comparativamente con el rendimiento y con los resultados afectivos, aparecen algunos elementos dignos de comentario. Que la relación de la EAO con el afecto sea de 0.02, que es menor que con el rendimiento, llama la atención por cuanto se dice con frecuencia que el uso del ordenador por los estudiantes les mejora sus actitudes, aspecto éste que aquí se desmiente. Hay indicios también de un rechazo actitudinal mayor hacia la EP (r = -0.07) que el rendimiento que provoca, rechazo que es similar al que provocan los media técnicos (r = -0.06).

    Tal vez, todo esto venga a poner en evidencia ese hecho tantas veces comprobado del rechazo de la técnica por parte de los estudiantes más jóvenes, al menos a medio y largo plazo, si no está acompañada de un soporte de relación personal. En el estudio de Reparaz y Tourón (1991) se ponen a prueba cuatro diferentes condiciones para el aprendizaje de las matemáticas, el cambio de actitudes y la mejora de aptitudes:

  • Aprendizaje Mediante Ordenador (AMO) trabajando solos los alumnos;

  • AMO + colaboración del profesor en las sesiones;

  • AMO + Clase Convencional (CC) en segundo lugar;

  • CC.

  • Las dos intermedias son condiciones mixtas. Cito algunos párrafos de las conclusiones en donde las condiciones mixtas provocan rendimientos superiores a corto y medio plazo (retención):

    "Se confirma la hipótesis en la que se planteaba un mayor rendimiento de los alumnos del grupo mixto. Este rendimiento es significativamente distinto y superior al logrado por el resto de los grupos" (311).

    "Se acepta la hipótesis referida a la mayor retención del aprendizaje para los tratamientos mixtos" (312).

    1.2.3.2.2. Las estrategias de Aprendizaje

    Se han publicado numerosos meta-análisis sobre los procesos (estrategias) de aprendizaje y en la mayoría de los casos estas variadas estra­tegias o procesos han sido importantes moderadores del rendimiento.

    Los mayores efectos los provocan el refuerzo y el feedback correctivo. La relación global entre rendimiento y refuerzo es: r = 0.49 (Lysakowski y Walberg, 1981; Walberg, 1982), que está relacionado con el rendimiento en las mujeres.

    Hay indicios de que ciertos tipos de reforzadores son más efectivos que otros. En efecto, con alumnos adultos Schmitt (1983) realizó un meta-análi­sis sobre varios tipos de refuerzo y feedback: Feedback de con­fir­mación, feedback de respuesta correcta y feedback conteniendo varias formas de aclaración, recuperación o revisión del conteni­do instructivo.

    Globalmente, los efectos del feedback estuvieron relacionados con el rendimiento subsiguiente pero el feedback de aclaración y de revisión tuvo un efecto más amplio efecto que el feed­back de respuesta correcta.

    La recuperación debería tener una sustancial relación con variables afectivas, dado que es una estrategia de atención al estudiante y seguimiento del aprendizaje del alumno. Pero curiosamente no ha sido así: Se ha encontrado una correlación de 0.09 con variables afectivas.

    Factores: Estrategias de aprendizaje

    Metan.

    Estds.

    Relacs.

    r en rdto

    r afecto

    Referencias

    Refuerzo

    En general

    En general

    Estimulación

    Organizadores avanzados

    Indicaciones (cues)

    Objetivos conducta

    Sobre el aprendizaje

    Sobre la retención

    Sobre el rendimiento

    Sobre el rendimiento

    Recuperación/feedback

    Feedback correctivo

    En ciencias

    Feedback

    Recuperación

    2

    39

    13

    24

    54

    111

    135

    135

    29

    77

    54

    28

    15

    102

    13

    24

    16

    111

    110

    50

    112

    99

    20

    49

    77

    11

    0.50

    0.43

    0.54

    0.30

    0.06

    0.10

    0.12

    0.31

    0.06

    0.43

    0.26

    0.22

    0.09

    Lysakowski y Walberg (1981)

    Walberg (1982)

    Walberg (1982)

    Lysakowski y Walberg (1982)

    Ascencio (1984)

    Luiten et al. (1980)

    Luiten et al. (1980)

    Stone (1983)

    Kozlow (1979); Kozlow y

    White (1980)

    Lysakowski y Walberg (1982)

    Yeany y Miller (1983)

    Schimmell (1983)

    La relación entre el uso de organizadores avanzados y el rendimiento es: r = 0.18, si bien los efectos son muy complejos. Luiten et al. (1980) demostraron que los organizadores avanzados tuvieron efectos pequeños aunque facilitativos del aprendi­zaje y la retención. Estos efectos fueron en todas las áreas de contenidos y con individuos de todos los cursos y niveles de capacidad. Stone (1983) estudió solamente los efectos a largo plazo y encontró más grandes efectos que Luiten et al. Stone informó que no existían diferencias sustanciales entre los grupos de capacidad pero dio cuenta de relaciones más bajas con alumnos mayores, particularmente aquéllos situados en el nivel de opera­ciones formales. Más aún, las relaciones más altas con el rendi­miento estuvieron asociadas con los organizadores avanzados que no subsumen el concepto por ser aprendido y las menores rela­ciones estuvieron asociadas con organizadores abstractos y sola­mente escritos. Kozlow y White (1980) y Kozlow (1979) incluyeron solamente aquellos estudios en los cuales la prosa fue el modo principal de representación y donde la idea general que se pre­tendió representar como un organizador avanzado fue un subsumidor para la actividad de aprendizaje.

    A la luz del estudio de Stone, no es sorprendente que Kozlow y White encontraran relaciones más bajas con el rendimiento. Concluyeron que los organizadores avan­zados mostraran efectos facilitativos más probablemente cuando el nivel de lectura fue el apropiado para el curso, cuando fue baja la proporción de introducción de nuevas ideas, cuando el contenido fue menos complejo, cuando se utilizaron organizadores comparativos más que expositivos y cuando se les dio a los es­tudiantes más tiempo para procesar la información del organizador avanzado. El porcentaje de cuestiones de más alto nivel fue incrementado en matemáticas y con estudiantes de alta capacidad. Generalmente, los organizadores avanzados fueron menos efectivos en ciencias, para conceptos de clasificación y en los cursos más altos.

    Los meta-análisis de Lysakowski y Walberg (1982) sobre las indicaciones (cues) incluyeron estudios donde se dio la enseñanza sobre lo que había de ser aprendido y las direcciones sobre lo que el estudiante iba a hacer en el proceso de aprendizaje. La correlación para 16 estudios fue de: r = 0.30.

    Resumen

    Se ha efectuado un intento de síntesis de un número de meta- análisis tan amplio. La correlación promedio con el rendimiento para todos los factores fue de: r = 0.20 (S = 0.15), el promedio pondera­do por el número de estudios fue de: r = 0.18 y el promedio ponderado por el número de correlaciones fue de: r = 0.19. En

    Factores

    Meta-anál.

    Estudios

    Relaciones

    r global rdto.

    s

    z

    Escuela

    Fines y política

    Atributos físicos

    Ambiente de clase

    16

    6

    5

    5

    781

    307

    372

    102

    3313

    542

    1850

    921

    0.12

    0.12

    -0.02

    0.26

    0.15

    0.08

    0.03

    0.18

    0.25

    0.24

    -0.05

    0.56

    Sociales

    Compañeros

    Mass media

    Hogar

    4

    1

    1

    2

    153

    12

    23

    118

    1124

    122

    274

    728

    0.19

    0.19

    -0.06

    0.31

    0.18

    0.00

    0.00

    0.08

    0.39

    0.38

    -0.12

    0.67

    Profesor

    Background

    Estilo

    9

    1

    8

    329

    65

    264

    1097

    22

    1075

    0.21

    0.29

    0.20

    0.13

    0.00

    0.13

    0.44

    0.60

    0.42

    Enseñanza

    Calidad

    Cantidad

    Métodos

    Ciencias

    Matemáticas

    Lectura

    Otros

    31

    1

    14

    26

    11

    6

    8

    1

    1854

    41

    110

    1763

    730

    416

    557

    60

    5710

    22

    80

    5668

    1562

    1713

    2333

    60

    0.22

    0.47

    0.38

    0.17

    0.18

    0.16

    0.24

    0.13

    0.14

    0.00

    0.02

    0.08

    0.06

    0.17

    0.14

    0.00

    0.47

    1.00

    0.84

    0.36

    0.36

    o.32

    0.50

    0.28

    Alumno

    Afectivo

    Cognitivo

    Físico

    Disposición al aprendizaje

    25

    8

    8

    6

    3

    1455

    355

    484

    551

    65

    3776

    1882

    896

    905

    93

    0.24

    0.12

    0.44

    0.10

    0.29

    0.18

    0.06

    0.17

    0.07

    0.04

    0.47

    0.06

    1.04

    0.21

    0.61

    Métodos de Enseñanza

    Individualización

    Simulación/juegos

    Asistencia por ordenador

    Enseñanza Programada

    Tutoría

    Jerarquías de aprendizaje

    Mastery learning

    Team teaching

    Deberes

    Medios instructivos

    37

    5

    2

    11

    4

    2

    1

    3

    1

    2

    6

    2541

    467

    151

    557

    285

    218

    15

    106

    41

    44

    657

    6352

    630

    111

    566

    220

    125

    24

    104

    41

    110

    4421

    0.14

    0.07

    0.17

    0.15

    0.09

    0.25

    0.09

    0.25

    0.03

    0.21

    0.14

    0.09

    0.07

    0.01

    0.07

    0.05

    0.06

    0.00

    0.04

    0.00

    0.04

    0.12

    0.29

    0.14

    0.34

    0.31

    0.18

    0.50

    0.19

    0.50

    0.06

    0.43

    0.30

    Estrategias aprendizaje

    Refuerzo

    Organizadores avanzados

    Objetivos de conducta

    Recuperación/feedback

    12

    3

    5

    1

    3

    714

    76

    430

    111

    146

    783

    139

    387

    111

    146

    0.28

    0.49

    0.18

    0.06

    0.30

    0.17

    0.06

    0.12

    0.00

    0.11

    0.61

    1.13

    0.37

    0.12

    0.65

    Total general o media

    134

    7827

    22155

    0.20

    0.15

    0.41

    conjunto, el 75 por ciento de las correlaciones fueron positivas. Así, pues, con muestras amplias cualquier variable o dimensión que tenga una correlación con el rendi­miento mayor de 0.20 (o cuando el tamaño promedio del efecto -ME- sea superior a 0.40 desviaciones típicas) es muy digna de seguirla la pista y cual­quier correlación superior a 0.30 (0.62 desviaciones típicas) deberá ser de mucho interés.

    Podrá parecer que correlaciones de 0.2 ó 0.3 son muy pequeñas y de muy pequeña utilidad, pero los efectos de estas correlaciones están mejor expresados en términos de tamaños binomiales del efecto de Rosenthal y Rubin (1982 a): Una correlación de 0.2 está asociada con una mejora del rendimiento en una proporción­ del 20 por ciento y una correlación de 0.3 está asociada con una mejora del 30 por ciento, lo cual es completa­mente apreciable. O, suponiendo una distribución normal del ren­dimiento, el estudiante promedio expuesto a las variables escolares (excluídas variables del niño y sociales) rendiría un 26 por ciento más que el estudiante sin exposición a estas variables escolares. Véase en la tabla-resumen de las relaciones con el rendimiento de las distintas variables de los factores del modelo (Cfr. Fraser et al., 1987, 207).

    Globalmente, el profesor, el alumno y el uso de varias estrategias de aprendizaje parecen tener los más grandes efectos sobre el rendimiento académico. La escuela, los factores sociales y varios métodos de enseñanza desempeñan papeles menores. Especí­ficamente, las más altas relaciones con el rendimiento son el rendimiento previo del estudiante, la capacidad intelectual y la disposición a aprender.

    De las variables de la enseñanza, las más altas relaciones están asociadas con un ambiente de clase cooperativo, cohesivo, satisfactorio y dirigido al logro de me­tas; un hogar que proporciona mucha estimulación intelectual; un profesor mayor y bien educado que tiene buenas técnicas de pre­guntar y altas expectativas; una enseñanza bien planificada y organizada; mucho tiempo en la tarea; refuerzo, aprendizaje para el dominio, tutorías y feedback diagnóstico. Me permito incluir una frase de Fraser et al. (1987, 209) en la que se habla de las variables relevantes del modelo:

    "La varianza total explicada por este modelo no es tan amplia como Bloom (1976) conjeturó. Esto es principal­mente debido a que ningún meta-análisis ha incluído investigación de las interacciones entre las variables (y muy pocos de tales es­tudios se han publica­do). Se puede imaginar que sustancialmente la mayor parte de la varianza puede ser explicada en las clases en que hay entornos coope­rati­vos, cuando los maestros utilizan preguntas complejas y de alto nivel, refuerzo y feed­back diagnóstico, y cuando los niños provienen de adecuados ambientes hogareños y dedican mucho tiempo a la tarea".

    Factores

    Afectivos

    Rendimiento

    Meta-análisis

    Relaciones

    r global

    r global

    Relaciones

    Escuela

    Agrupamiento por capacidad

    Desagregación

    Clases tradicionales vs abiertas

    Tamaño de clase

    Ambiente de aprendizaje

    Status socioeconómico

    3

    1

    27

    1

    1

    1

    34

    29

    628

    371

    284

    13

    0.08

    0.01

    0.06

    -0.24

    0.10

    0.03

    0.05

    0.10

    0.00

    -0.04

    0.26

    0.25

    51

    491

    1125

    725

    921

    636

    Profesor

    Background

    Expectativas

    3

    5

    58

    13

    0.11

    0.15

    0.29

    0.14

    22

    169

    Enseñanza

    Ciencias

    Matemáticas

    22

    1

    307

    150

    0.16

    0.06

    0.16

    0.15

    2032

    1713

    Alumno

    Cognitivo

    Físico-sexo

    4

    4

    40

    150

    0.22

    012

    0.48

    0.12

    883

    870

    Enseñanza (métodos/estrategias)

    Recuperación

    Deberes (en el hogar)

    Enseñanza asistida por ordenador (CAI)

    Enseñanza Programada

    Tutorías

    Mastery learning

    Media

    2

    1

    6

    2

    6

    1

    1

    11

    9

    66

    18

    58

    8

    22

    0.09

    0.29

    0.02

    -0.07

    0.17

    0.33

    -0.06

    0.35

    0.21

    0.14

    0.09

    0.25

    0.25

    0.14

    69

    110

    345

    220

    125

    118

    4453

    Total general o media

    92

    2269

    0.11

    0.14

    15078

    Los efectos despreciables de la individualización son parti­cularmente importantes, cuando está reconocido que los niños dedi­can alrededor del 66 por ciento de su tiempo a trabajar solos; y el tiempo comprometido con los maestros cuando están trabajando solos se reduce del 85 al 65 por ciento (Rosenshine, 1979). Los programas indivi­dualizados necesitan orientación del maestro y orientación hacia la meta.

    Muchos de los meta-análisis que se centraron en el rendi­miento también incluyeron cierta información resumida sobre re­sultados afectivos, pero existieron pocos meta-análisis específicamente relacionados con el afecto. La tabla siguiente presenta un resumen de meta-análisis de correlatos del afecto (con datos comparativos para el rendimiento).

    Entre los factores que se relacionan más fuertemente con el afecto positivo incrementado se incluyen el tamaño de la clase, el rendimiento previo, la cantidad de deberes (en casa) y el uso del aprendi­zaje para el dominio (mastery learning). Sin embargo, más específicamente, hay algunas marcadas divergencias de este modelo global. Las clases pequeñas y el uso del mastery learning con­ducen a mayores ganancias en afecto, mientras que los ambientes de aprendizaje, el status socioeconómico, el sustrato previo del profesor, las capacidades cognitivas previas, la recuperación, CAI (Computer Assisted Instruction) y el uso de "media" relacio­nan más con ganancias en rendimiento que en afecto.

    Heren

    cia

    Interacción

    Medio

    Fuente de la diferencia

    ción

    Factores de diferenciación

    Dimensiones afectadas

    por los factores

    Tipo

    Identidad

    Integración única

    • Famil

    • Raza y etnia

    • Sexo

    • Edad (maduración)

    • Grupo cultural

    • Grupo nacional

    • Medio geográfico

    • Clase social

    • Grupo religioso, etc.

    Co

    mu

    nes

    Es

    pe

    cífi

    cas

    • Físicos, Sensoriales y Motóricos

    • Aptitudinales

    • Intelectuales

    • Rendimiento

    • Personalidad: Afecto-Conación, Intereses y motivación

    • Aptitudes específicas

    • Dinámicos

    Indivi

    duo

    Perso

    na

    Alumno

    Estructura de la diferenciación humana

    Constructos

    Comunes y esenciales

    Menos

    cruciales

    • Capacidad del estudiante

    • Motivación del estudiante

    • Calidad de la enseñanza

    • Cantidad de enseñanza

    • Ambiente social de la clase

    • Ambiente del hogar

    • Influencia de los compañeros

    • Efectos de los mass media

    Fuente: Haertel et al. (1983)

    Aptitud del estudiante:

    • Capacidad,

    • Desarrollo (edad),

    • Motivación

    Aprendizaje:

    • Afectivo,

    • Conductual,

    • Cognitivo

    Enseñanza:

    • Cantidad

    • Calidad

    Cantidad (Media = 0.38)

    Calidad (Media = 0.42)

    Hogar (Media = 0.37)

    Clase (Media = 0.60)

    Compañeros (Media = 0.24)

    Televisión (Media = -0.05)

    Capacidad (Media = 0.59)

    Desarrollo (Media = 0.44)

    Motivación (Media = 0.34)

    Ambiente:

    • Hogar,

    • Clase,

    • Compañeros,

    • Televisión

    El tiempo

    Dedicado

    • Oportunidad: Tiempo permitido para aprender;

    • Perseverancia: Tiempo que el alumno quiere comprometerse activamente en el aprendizaje;

    • Aptitud: Cantidad de tiempo necesitado para dominar la tarea de aprendizaje bajo ideales condiciones.

    Necesitado

    • Calidad de enseñanza: Claridad de la enseñanza yemparejamiento de la tarea a las características del alumno;

    • Capacidad para comprender la enseñanza.

    'Pedagogía Diferencial'

    Características del estudiante

    Enseñanza

    Resultados del aprendizaje

    Conductas cognitivas de entrada

    Tarea(s) de aprendizaje

    Calidad de enseñanza

    Conductas afectivas de entrada

    Nivel y tipo de rdto.

    Proporción de aprendizaje

    Resultados afectivos

    Fuente: Bloom (1976)

    Input del estudiante

    Variables alterables

    Aptitud del estudiante

    Motivación del estudiante

    Calidad de enseñanza

    Nivel apropiado de enseñanza

    Incentivo

    Tiempo asignado

    Eficiencia instructiva (: rendimiento por unidad de tiempo)

    Tiempo implicado (time on task)

    Ren

    di

    miento

    Fuente: Slavin (1994, 149)

    Alumnos

    • Sustrato cognitivo

    • Disp. al aprendizaje

    • Dominio afectivo

    • Atributos fís. (sexo)

    Escuela

    • Fines/y/política

    • Atributos fís.

    • Ambiente

    Factores sociales

    • Mass media

    • Compañeros

    • Hogar: Características psicológicas, estructura, status

    Resultados

    • Cognitivos generales y específicos

    • Disposición al aprendizaje

    • Afectivos

    Profesor

    Enseñanza

    • Calidad

    • Cantidad

    • Curricula

    • Procedencia

    • Estilo

    Métodos

    de

    enseñanza

    Procesos de aprendizaje

    • Mastery Larning

    • Team Teaching

    • Tutoría

    • Deberes en el hogar

    • Individualización

    • Simulación/Juegos

    • Enseñanza Programada

    • Jerarquías de aprendizaje

    • Enseñanza asistida por ordenador

    Estrategias

    de

    aprendizaje

    • Refuerzo

    • Recupera

    ción/feedback

    • Organiza

    dores avanza

    dos

    Modelo de Hattie (Cfr. Fraser et al., 1987, 192)