Nani Teig

Este artículo fue traducido al español por Edwin Cuéllar.

Un creciente número de investigaciones ha estudiado la eficacia de la enseñanza reflexiva (o basada en la indagación), como el hecho de involucrar a los estudiantes en la realización de experimentos científicos. Sin embargo, dichas investigaciones abundan en hallazgos contradictorios: mientras que algunas mostraron que este enfoque de enseñanza está positivamente relacionado con un mayor logro en ciencias, otras encontraron relaciones negativas o insignificantes.

¿Cuál puede ser la causa de la inconsistencia de los resultados?

Esta inconsistencia podría estar asociada con la forma en la que la indagación es medida y con el análisis de los datos resultantes. La mayoría de los estudios evaluaron la enseñanza reflexiva con escalas de frecuencia (es decir, la frecuencia con la que se realizan actividades específicas de indagación) y asumieron que existía una relación lineal con el rendimiento de los estudiantes. Sin embargo, este último supuesto puede ser cuestionable: la realización de actividades de enseñanza reflexiva requiere un amplio tiempo de lección, y si se hace demasiado énfasis en este enfoque se podría reducir el tiempo dedicado a otras prácticas necesarias de enseñanza y aprendizaje. Por lo tanto, en lugar de suponer que «cuantas más indagaciones mejor», los investigadores que estudian la eficacia de la enseñanza deberían considerar la posibilidad de una relación curvilínea.

¿Cómo se relaciona la indagación con los logros en ciencias? Lineal vs. Curvilínea

Para abordar esta pregunta, nuestro estudio analizó una muestra representativa de estudiantes noruegos de 9º grado del Estudio Internacional de Tendencias en Matemáticas y Ciencias (TIMSS, por sus siglas en inglés) 2015. Se probaron modelos lineales y curvilíneos de la relación entre la enseñanza reflexiva y el rendimiento en el aula. Mientras que un modelo lineal resultó en una relación no significativa, el modelo curvilíneo mostró una relación significativa siguiendo una curva en U invertida (ver Figura 1). Como resultado, la realización de actividades reflexivas con mayor frecuencia se asoció con un mejor rendimiento hasta un valor óptimo. El logro en ciencias disminuyó a medida que el uso de este enfoque de enseñanza aumentó aún más.

Figura 1. Relación curvilínea entre la enseñanza reflexiva y el logro en ciencias.

Nota. La enseñanza reflexiva tiene una escala latente con una media de cero. La escala de -4 a 4 es elegida arbitrariamente.

La evidencia del patrón curvilíneo en este estudio desafía al supuesto de linealidad en la efectividad de la enseñanza reflexiva, y contribuye a explicar los resultados inconsistentes en estudios previos. Muy pocas o demasiadas actividades de indagación o reflexión en las aulas de ciencias pueden no ser beneficiosas para el aprendizaje de los estudiantes en absoluto.

Este hallazgo también estimuló estudios posteriores, los cuales pudieron replicar la relación curvilínea en diferentes niveles de análisis. Por ejemplo, Cairns (2019) encontró una relación curvilínea entre la enseñanza reflexiva y el rendimiento a nivel de país en 69 países que participan en el Programa Internacional para la Evaluación de Estudiantes (PISA, por sus siglas en inglés) 2015, mientras que otros estudios encontraron resultados similares a nivel de los estudiantes (por ejemplo, Oliver, McConney, & Woods-McConney, 2019).

Implicaciones para la investigación sobre la eficacia de la enseñanza

Pocos estudios que indaguen sobre la eficacia de la enseñanza han considerado la probable existencia de relaciones curvilíneas entre los factores de la enseñanza y los resultados de los estudiantes. Como se muestra en este estudio, dos variables pueden no tener una relación lineal significativa, pero pueden estar relacionadas bajo un patrón curvilíneo. Por consiguiente, los investigadores deben considerar la posibilidad de una relación curvilínea al estudiar la eficacia de la enseñanza. Esta investigación es crucial, particularmente para los estudios que miden los factores de la enseñanza a través de medidas de frecuencia, como en TIMSS y PISA.

About the author(s)

Nani Teig

Nani Teig is a postdoctoral researcher at the University of Oslo, Norway. Her research focuses on investigating teaching and learning aspects that facilitate the development of student performance, motivation, and well-being. By leveraging large-scale international and longitudinal data, she integrates multiple levels of analysis including data from video observation, survey, assessment, and computer log files.