Líneas de innovación docente
- Metodologías docentes
El grupo de innovación docente se configura como un equipo consolidado con una trayectoria continuada y coherente centrada en la mejora de la enseñanza de las asignaturas de análisis de datos del grado en Psicología de la UAM, mediante la integración de metodologías docentes: herramientas digitales abiertas, metodologías activas y entornos interactivos de aprendizaje.
La actividad del grupo se ha desarrollado a lo largo de varios cursos académicos (desde el curso 2019/20 a la actualidad) a través de proyectos de innovación docente sucesivos y coherentes entre sí, donde han participado los miembros del grupo, y que han permitido una evolución progresiva desde la introducción del lenguaje R como herramienta docente, hasta su implantación sistemática en las asignaturas de análisis de datos del grado en Psicología. Este recorrido refleja una evolución desde iniciativas de innovación puntual (dentro de las convocatorias Innova de la UAM) hasta la consolidación (dentro de las convocatorias Implanta de la UAM) de un modelo integrado de enseñanza del análisis de datos en psicología basado en el uso del lenguaje R, que se fundamenta en tres ejes estratégicos: (1) la introducción del lenguaje R como herramienta abierta para el aprendizaje de las asignaturas de análisis de datos, (2) la implementación de metodologías activas orientadas al aprendizaje autónomo del estudiantado (recursos audiovisuales y clases en formato de aula invertida, entre otros), y (3) el desarrollo de recursos tecnológicos propios: aplicaciones web interactivas (Shiny Apps), para facilitar al estudiantado la comprensión de conceptos estadísticos complejos.
La evolución de las innovaciones llevadas a cabo por el grupo evidencia un proceso progresivo de consolidación: una primera fase de introducción al uso del lenguaje R y diseño metodológico de las tareas a realizar para llevar a cabo dicho objetivo, una segunda fase de implementación y extensión a gran escala en las asignaturas de Análisis de Datos I y II, y una tercera fase de innovación avanzada basada en el desarrollo de entornos interactivos de aprendizaje.
Este proceso ha dado lugar a resultados tangibles, como la elaboración de materiales docentes estructurados, recursos audiovisuales, sistemas de evaluación y aplicaciones web. En cuanto a las actividades más destacadas desarrolladas por el grupo destacan las siguientes: 1) participación en cuatro proyectos de innovación docente de la UAM (dos proyectos innova: los proyectos PS_001.19 y PS_005_23_INN; y sus correspondientes proyectos implanta: los proyectos PS_004_20_IMP y PS_002.24_IMP), 2) desarrollo de materiales docentes: entre otros, recursos audiovisuales (videos de cada uno de los temas de la asignatura: véase ejemplo en: https://www.youtube.com/watch?v=lt0hbcw02Ms) y lienzos Genially para las clases impartidas en formato de aula invertida (véase ejemplo en: https://view.genial.ly/61e1d9151cb3c70d26b52cb8); 3) participación en congresos de innovación docente (por ejemplo, VI Semana de la Innovación Docente UAM, celebrada online, donde se presentó la ponencia: https://www.youtube.com/watch?v=NcG0aBl02P0) y, 4) publicaciones y actividades de difusión derivadas de la innovación llevada a cabo; más concretamente, la publicación de un libro sobre introducción al lenguaje R en UAM Ediciones en acceso abierto (Ximénez & Revuelta, 2022: véase: https://libros.uam.es/uam/catalog/book/1163) y la creación de diferentes Shiny Apps publicadas para su uso libre (hasta el momento, tenemos diez; para un ejemplo, véase: https://carmenx.shinyapps.io/Modelo_Binomial/). Por tanto, el impacto del grupo se sustenta en evidencias empíricas recogidas de manera sistemática a lo largo de varios cursos académicos, mostrando mejoras en la participación, el rendimiento y la satisfacción del estudiantado.
En síntesis, nuestro grupo no solo ha desarrollado recursos innovadores, sino que ha logrado su implementación sistemática en la docencia real mediante un sistema docente integrado que combina materiales teóricos, recursos audiovisuales, actividades estructuradas y aplicaciones web interactivas. En particular, el desarrollo y uso continuado de múltiples Shiny Apps en diferentes contenidos de las asignaturas ha permitido validar su eficacia en contextos reales de aula, lo que pone de manifiesto la capacidad del grupo para generar conocimiento transferible, tanto a otras asignaturas del grado en Psicología como a otras titulaciones.
En este contexto, el grupo se configura como un equipo que, aunque ha de plantearse como emergente, por las exigencias de la convocatoria, es un grupo ya consolidado, y que, para el próximo trienio, plantea la profundización y ampliación de su línea de innovación mediante la mejora de los recursos desarrollados, su integración curricular completa y su transferencia a otras asignaturas y titulaciones. Asimismo, se incorpora como nuevo objetivo la integración del uso de inteligencia artificial (IA) como herramienta docente.
Consolidar y ampliar un modelo integrado de enseñanza del análisis de datos basado en el uso del lenguaje R como herramienta abierta, así como en el uso de metodologías activas y entornos interactivos (Shiny Apps), con el fin de mejorar el aprendizaje de la metodología y el análisis de datos en el estudiantado del grado de Psicología. Asimismo, un objetivo clave es introducir el uso de la IA como herramienta de apoyo para el aprendizaje autónomo y el desarrollo de competencias analíticas en entornos de programación de R (p. ej., depurar código, detectar errores, etc.), así como herramienta para el desarrollo de pensamiento crítico y la resolución de problemas.
El objetivo propuesto es medible y transferible, y se articula en dos ejes: 1) el uso de herramientas abiertas, incluyendo, el lenguaje R y la IA; y 2) el uso de metodologías activas: el aprendizaje cooperativo y el aula invertida, entre otras.
Nuestra propuesta entra dentro de la línea Metodologías Docentes de la convocatoria, que está orientada a la implementación de metodologías activas y participativas que mejoren los procesos de enseñanza-aprendizaje de una materia fundamental para el grado en Psicología, como es el análisis de datos.
Se trata de diseñar una experiencia formativa centrada en el estudiante, para el desarrollo de las competencias requeridas en las asignaturas de análisis de datos. El objetivo es que el estudiantado esté motivado e implicado en la preparación de la materia, así como darle autonomía y herramientas para que pueda realizar las tareas.
1) Perfeccionar e integrar de forma sistemática los recursos docentes desarrollados por el grupo (materiales docentes: vídeos, ejercicios, etc.) para el uso del lenguaje R en las asignaturas de Análisis de Datos I y II del grado en Psicología.
2) Ampliar el desarrollo de aplicaciones web interactivas (Shiny Apps) para ilustrar nuevos contenidos y mejorar la comprensión de conceptos estadísticos complejos abordados en las asignaturas de análisis de datos en psicología.
3) Integrar la IA como herramienta de apoyo para el aprendizaje del lenguaje R, incluyendo su uso en la asistencia en la generación, comprensión y depuración de código, así como para la resolución de problemas, fomentando de esta manera el desarrollo del pensamiento crítico del estudiantado. Se trata de un objetivo que no hemos abordado con anterioridad de forma específica en ninguno de nuestros proyectos anteriores, pero que sí ha salido en el aula, en particular en las clases impartidas en formato de aula invertida, y que creemos es muy relevante, dado el uso masivo que se está haciendo de la IA en la actualidad. No obstante, el uso de la IA se planteará desde un enfoque crítico y formativo, evitando su uso como sustituto del aprendizaje y promoviendo la reflexión sobre sus limitaciones, enfatizando que el uso crítico y competente de la IA es un objetivo de aprendizaje en sí mismo.
4) Fomentar la autonomía del estudiantado mediante entornos de aprendizaje interactivo y accesible. En este sentido, explorar metodologías docentes participativas y el uso del aula invertida, donde se use la IA y se analice su eficiencia.
5) Incorporar de forma progresiva estos recursos en los sistemas de evaluación continua de las asignaturas de análisis de datos del grado en Psicología.
6) Analizar el impacto de las innovaciones implementadas mediante indicadores de calidad (participación, rendimiento, abandono y satisfacción).
7) Extender el modelo metodológico a otras asignaturas del grado que requieran análisis de datos.
8) Promover la transferencia de los resultados del proyecto a otros contextos académicos mediante la difusión de materiales y experiencias.